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A inteligência artificial (IA) tem sido uma grande aliada das companhias, principalmente com os regimes remotos e híbridos em virtude da pandemia de coronavírus. Ciente disso, a startup brasileira Fhinck decidiu apostar em um produto para auxiliar a transformação digital das empresas: um algoritmo capaz de analisar dados de eficiência operacional de pessoas, processos e plataforma, além de identificar possíveis casos de burnout.
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Em um cenário pré-pandêmico, tais métricas seriam consideradas interessantes para analisar os processos e ajustar o que era necessário. No entanto, a remodelação das rotinas de trabalho reposicionaram essas soluções como algo “elementar” para as companhias. Basta imaginar como ficou difícil examinar processos operacionais e o bem-estar dos funcionários por meio de um sistema remoto.
O cenário foi mais que propício para que a Fhinck, fundada em 2014, desenvolvesse um algoritmo baseado em IA para gerar dados relacionados às horas de trabalho dos funcionários (People Analytics), processos de trabalho (Process Analytics) e os conjuntos de sistemas e ferramentas utilizados pelas empresas (Plataform Analytics).
Quando combinados, esses dados gerados pelo sistema da Fhinck proporcionam um melhor entendimento dos processos operacionais e das interações com os colaboradores. Desta forma, mapear todos os procedimentos de determinada companhia é feito de forma escalável e com muito mais precisão.
“A solução da Fhinck é baseada na ciência de dados e, portanto, fornece uma visão mais assertiva do que está acontecendo na empresa. Às vezes, revela algo que nem mesmo os líderes notaram. Esta é a direção que o mundo está tomando, precisamos usar dados, inteligência, estatísticas e combinar todo esse conjunto de informações com análise. É ciência das pessoas”, afirmou Paulo Castello, fundador e CEO da Fhinck.
Como funciona
Segundo Castello, a solução da Fhinck baseia-se em um software que, ao ser instalado em computadores, passa a identificar oportunidades para aumentar a eficiência operacional — como quantas etapas são necessárias para determinado processo, quais atividades podem ser eliminadas, quais as oportunidades para automatização ou robotização, entre outras.
O software também realiza uma leitura dos sistemas corporativos e das interfaces utilizadas pelas empresas para verificar se as ferramentas estão apresentando os resultados esperados.
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Riscos de burnout
Mas muito além de otimizar os processos operacionais das empresas, o algoritmo da Fhinck fornece dados sobre rotinas de trabalho e sinais de alerta para possíveis casos de sobrecarga, jornada excessiva ou risco de esgotamento, seja para trabalhos presenciais ou remotos. Ou seja, uma espécie de “termômetro” para identificar possíveis casos de burnout.
Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), o burnout é uma espécie de síndrome ocupacional relacionada ao trabalho que pode levar a sensações de exaustão (mental e física) e outros sintomas de sobrecarga. Inclusive, estudos recentes indicam que a pandemia de coronavírus pode ter contribuído para o aumento do número de casos: uma pesquisa da Microsoft do final de 2020, por exemplo, apontou que 44% dos brasileiros entrevistados observaram um aumento na sensação de cansaço com a pandemia.
Na prática, o algoritmo da Fhinck mede o fluxo de trabalho dos funcionários, as frequências das reuniões diárias, o tempo em que os funcionários permanecem online (incluindo o período após o expediente), o cumprimento dos intervalos, entre outras variáveis.
Isso permite que líderes redefinam mudanças nos processos e equipes, como calibração de metas, demandas ou mesmo o remanejamento de profissionais para funções mais adequadas de acordo com os perfis de cada funcionário.
“As empresas precisam se perguntar como essa jornada de trabalho funciona para seu modelo de negócios e para seus funcionários. As empresas podem adaptar as viagens de acordo com o perfil de cada funcionário; da mesma forma, podem ajustar as equipes de acordo com as demandas de cada departamento. Para isso, eles precisam de dados”, completou o CEO da Fhinck.
Fonte: LABS
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