A gestão de indicadores, os benchmarks e a Inteligência Artificial (IA) nem sempre explicam os desafios da sua organização. Durante décadas, organizações investiram recursos significativos para aumentar sua capacidade de compreender o próprio desempenho.
Elementos como pesquisas de mercado, analytics e, mais recentemente, a IA passaram a ocupar papel central nos processos de tomada de decisão.
Essa evolução trouxe benefícios inegáveis. Hoje conseguimos consolidar grandes volumes de informação, identificar padrões, acompanhar resultados em tempo real e apoiar decisões com um nível de velocidade e precisão que seria impensável há poucos anos.
Mas existe uma questão que, embora óbvia, raramente aparece quando discutimos indicadores, performance ou Inteligência Artificial:
- Uma seguradora não enfrenta os mesmos desafios de uma varejista;
- Uma fintech não opera sob as mesmas condições de uma indústria;
- Um Centro de Serviços Compartilhados possui desafios completamente diferentes daqueles encontrados em estruturas descentralizadas ou organizadas em silos departamentais.
Então, por que tantas organizações continuam utilizando praticamente os mesmos indicadores, benchmarks e referências para avaliar seu desempenho?
A pergunta pode parecer só provocativa, mas merece reflexão.
Ao longo dos últimos anos, organizações passaram a adotar benchmarks, melhores práticas e modelos de referência como instrumentos para acelerar sua evolução. Essa é uma prática saudável e necessária.
O problema surge quando essas referências deixam de ser utilizadas como instrumentos de comparação para avaliação e passam a ser tratadas como verdades universais.
Quando o benchmark se torna o objetivo final
Provavelmente você já participou de alguma reunião onde foi feita uma pergunta parecida:
- Qual é o benchmark do mercado?
- Qual é a média do setor?
- Como as empresas líderes estão medindo isso?
Estas são perguntas legítimas. O problema começa quando a próxima pergunta deixa de ser feita:
Esses indicadores realmente explicam os desafios da nossa operação e nos ajudam a definir metas que geram resultados e crescimento no mercado?
Estudo de caso: a armadilha do crescimento sem sustentabilidade
Um case: recentemente a direção estratégica de uma rede de varejo alimentício contratou diretores executivos para crescimento e expansão. Benchmarks foram realizados e o projeto foi iniciado.
Um ano depois, várias lojas haviam sido abertas, os indicadores de crescimento e faturamento estavam satisfatórios.
A expansão foi um sucesso, ao menos segundo os indicadores, benchmarks e marketing adotados. Mas os diretores foram demitidos ao final de um ano.
Essa decisão ocorreu porque o grupo fechou no vermelho e o endividamento aumentou, o que resultou na não distribuição de lucros e em dúvidas sobre a sustentabilidade financeira do grupo.
Benchmarks ajudam organizações a aprender com experiências bem-sucedidas, reduzir riscos e desenhar estratégias. Por isso, continuam sendo uma ferramenta extremamente valiosa.
Entretanto, um benchmark representa uma referência de mercado, não um case a ser copiado ou uma estratégia organizacional. São somente dados que, se não usados corretamente, podem gerar problemas.
A importância de contextualizar os dados à realidade operacional
Imagine, por exemplo, que um estudo indique que 30% das conciliações contábeis de determinado setor ainda sejam realizadas manualmente.
O que essa informação significa? Depende.
Para uma empresa que processa algumas centenas de lançamentos por mês, talvez não signifique muita coisa. Para uma varejista que processa milhares de transações diariamente, talvez signifique exatamente o contrário.
Nesse caso, a pergunta relevante não é: estou melhor ou pior que o benchmark?
As perguntas corretas talvez sejam: esse benchmark representa a realidade operacional que preciso administrar? O benchmark ajuda a compreender o meu mercado?
Mas não substitui a necessidade de compreender a própria operação.
O caso do NPS: o indicador certo usado para perguntas erradas
Talvez um dos melhores exemplos dessa discussão seja o indicador NPS. Nos últimos anos tornou-se comum encontrar artigos, vídeos e publicações decretando a “morte do NPS”.
Mas será que o problema está realmente no indicador? Provavelmente não.
O NPS continua sendo extremamente eficiente para responder à pergunta específica para a qual foi criado: qual a probabilidade de um cliente recomendar sua empresa?
Leia mais – Satisfação de clientes: como realizar seu monitoramento?
O risco de distorcer o propósito original da métrica
O problema começa quando tentamos transformá-lo em resposta para perguntas que ele nunca se propôs a responder, como:
- De 0 a 10, qual nota você dá ao nosso desempenho e atenção?
- Considerando o esforço realizado por nossa equipe, qual nota você atribui ao atendimento?
- De 0 a 10, qual nota você dá ao atendente? (esta geralmente feita quando o atendimento apresenta um resultado satisfatório ao cliente).
A limitação não é da ferramenta, mas da aplicação
Nesse momento, não estamos avaliando o NPS. Estamos distorcendo um resultado que ele nunca prometeu entregar ou medir, por uma resposta simples para avaliação complexa.
A limitação não está no indicador, mas na forma como decidimos utilizá-lo. O mesmo acontece com diversos indicadores corporativos.
Eles continuam sendo extremamente úteis, desde que compreendamos claramente o que medem, quais são suas limitações e quais aspectos da realidade permanecem fora do seu alcance.
Continue lendo – O que é SGQ e como ele pode transformar a sua empresa
Inteligência Artificial: o desafio de fazer as perguntas certas
A Inteligência Artificial trouxe uma capacidade extraordinária de analisar dados e identificar padrões.
Mas existe um detalhe importante. A IA aprende a partir dos dados, indicadores e referências que escolhemos utilizar — um princípio fundamental quando discutimos o conceito de data quality para IA.
Em outras palavras, ela não corrige ou critica automaticamente uma visão limitada da realidade. Ela trabalha sobre ela.
Se a pergunta for errada e os indicadores forem insuficientes para representar os desafios da organização, existe uma boa chance de que as análises produzidas também sejam inadequadas ou imprecisas para uma tomada de decisão.
A tecnologia consegue identificar padrões com enorme precisão. Mas continua dependendo da nossa capacidade de decidir quais padrões realmente merecem ser observados.
Talvez por isso uma das perguntas mais importantes da era da Inteligência Artificial não seja: o que a IA consegue responder?
A pergunta certa a se fazer é: estamos fazendo as perguntas certas?
O que encontramos na prática: por que a tecnologia sozinha não basta
Essa discussão deixa de ser teórica quando observamos projetos reais de transformação organizacional.
Não é raro encontrar empresas que possuem:
- dashboards sofisticados;
- dezenas de indicadores;
- processos automatizados;
- elevados níveis de digitalização.
E, ainda assim, continuam enfrentando problemas relacionados a:
- retrabalho;
- baixa previsibilidade operacional;
- dificuldades de integração entre áreas;
- gargalos decisórios;
- desalinhamento entre estratégia e execução;
- custos escondidos:
- Reclamações de clientes.
Nesses casos, o problema raramente está na tecnologia.
Na maior parte das situações, a dificuldade está na definição dos processos que serão automatizados, nos indicadores que serão utilizados para acompanhar resultados e, principalmente, na compreensão dos fatores que realmente influenciam o desempenho da organização.
Como alinhar tecnologia, processos e governança?
Por essa razão, em iniciativas conduzidas pela Xcellence, a implementação de soluções de gestão integrada e automação normalmente é precedida pela análise dos processos, da governança e dos mecanismos de medição que sustentam a operação.
Plataformas como o SoftExpert Suite permitem integrar informações, estruturar fluxos de trabalho, automatizar controles, consolidar indicadores e ampliar significativamente a visibilidade sobre a operação de forma rápida e eficiente para responder às perguntas corretas.
Por isso, a tecnologia é apenas parte da solução. Sua efetividade depende de uma gestão de indicadores estruturada, com a correta definição dos processos e critérios de acompanhamento que reflitam as necessidades específicas de cada organização.
Afinal, automatizar um processo inadequado apenas permite executar o erro com mais velocidade.
Da mesma forma, monitorar indicadores pouco relevantes apenas torna mais eficiente a observação de problemas que talvez não sejam os mais importantes.
Considerações finais: estamos medindo as coisas certas?
Indicadores são importantes. Benchmarks são importantes. A Inteligência Artificial será cada vez mais importante. O problema não está nestes instrumentos.
O problema surge quando passamos a acreditar que eles são capazes de explicar, sozinhos, a complexidade de sua organização. Talvez por isso uma das perguntas mais relevantes para os líderes atuais continue sendo surpreendentemente simples: estamos medindo as coisas certas?
Porque aquilo que escolhemos medir influencia naquilo que conseguimos enxergar. E aquilo que conseguimos enxergar influencia diretamente as decisões que tomamos.
Talvez por isso o maior desafio na gestão de indicadores não seja a quantidade de métricas que sua organização acompanha, mas se elas realmente explicam os problemas que você precisa resolver.
FAQ – Perguntas frequentes sobre gestão de indicadores
Aqui estão algumas questões comuns sobre a temática deste artigo:
É o processo estruturado de definição, monitoramento e atuação sobre métricas de desempenho alinhadas à estratégia do negócio. Ela ajuda as organizações a conectar as operações do dia a dia aos objetivos de longo prazo e a apoiar a tomada de decisão baseada em dados.
Uma métrica é qualquer ponto de dados mensurável no seu negócio. Já um Indicador-Chave de Desempenho (KPI) é uma métrica crítica, selecionada especificamente para avaliar o progresso em direção aos seus objetivos estratégicos mais importantes.
Os indicadores defasados (lagging) medem resultados passados, como o faturamento mensal. Os indicadores antecedentes (leading) são métricas preditivas que sinalizam o desempenho futuro, como a satisfação do cliente ou a geração de leads.
Os benchmarks representam dados médios do mercado, e não estratégias personalizadas. Cada setor enfrenta realidades únicas. Tratar um benchmark como uma verdade universal, sem considerar o contexto operacional, pode levar a erros estratégicos.
Não, o NPS é altamente eficaz para medir a recomendação do cliente. O problema surge quando as empresas tentam forçá-lo a responder perguntas complexas de desempenho para as quais ele nunca foi projetado.
A IA é excelente para encontrar padrões, mas depende dos dados que fornecemos a ela. Se escolhermos indicadores incorretos ou tivermos baixa qualidade de dados, a IA simplesmente gerará análises imprecisas ou limitadas.
A tecnologia apenas acelera a execução. Automatizar processos falhos ou rastrear indicadores irrelevantes só faz com que você cometa erros e observe métricas equivocadas em um ritmo ainda mais rápido.
