Ao longo da minha trajetória acompanhando as transformações na gestão de pessoas e performance, um padrão fica claro: a forma como medimos valor dentro das organizações sempre esteve em movimento. Se no passado falávamos de pessoas como “recursos”, hoje debatemos impacto, experiência e propósito. No centro dessas mudanças, a inteligência artificial surge como catalisadora de um novo ciclo, eliminando complexidade e trazendo oportunidades concretas para líderes, RHs e times. O que parecia distante virou pauta do presente. E, se você me perguntar, nunca foi tão urgente questionar o que realmente significa “gestão de desempenho”.
A evolução da performance: do comando-controle à análise em tempo real
Começo voltando no tempo: nos anos 1980, a gestão de desempenho seguia o modelo comando-controle. Uma pirâmide rígida, hierarquias claras, métricas de produção e avaliações anuais. O “bom funcionário” era o que cumpria ordens sem questionar e raramente recebia feedback. Mérito e recompensa quase sempre ligados ao tempo de casa e disciplina.
Nos anos 1990, talento passou a importar mais. Organizações investiram em avaliações mais estruturadas, ficha de competências, programas de trainee, “job descriptions” e bonificações baseadas em performance. Surgiram os primeiros ciclos formais de avaliação e feedback, geralmente no formato anual, centralizados no RH.
- Avaliações periódicas e feedbacks limitados
- Crescimento ainda atrelado a promoções formais
- Pouca conexão entre metas de negócio e metas individuais
No início dos anos 2000, o tom mudou. A entrada da geração digital e o avanço da tecnologia começaram a desafiar processos engessados. Times ficaram mais horizontais. O RH virou parceiro estratégico de negócio. Feedbacks se tornaram mais frequentes e o conceito de liderança servidora ganhou espaço. O colaborador passou a ser visto como protagonista.
Performance deixou de ser “obedecer” e virou “gerar valor”.
Foi esse contexto que abriu caminho para os modelos flexíveis atuais – que ganharam força na pandemia. Com o trabalho remoto, metas mutaram a cada trimestre, experiências de desenvolvimento ganharam novos formatos e o papel do RH se multiplicou em complexidade: engajar, medir impacto, apoiar líderes, manter cultura viva, acelerar mudança. Era um volume e uma velocidade de transformações sem precedentes.
O desafio presente: por que a gestão de desempenho está em crise?
Se por um lado acompanhamos discursos sobre “RH estratégico” e “talentos no centro”, vários dados recentes mostram um contraste nítido entre o que desejamos e o que, de fato, entregamos:
- 34% dos profissionais da geração Z consideram deixar seus empregos por falta de avanço ou reconhecimento.
- 84% dos líderes pedem mais entregas e resultados tangíveis dos times.
- 79% desses mesmos líderes cobram mais agilidade na resposta das áreas de gente e cultura.
- Menos de 4% dos líderes de RH enxergam valor excepcional no modelo de avaliação atual.
- Apesar do descontentamento, 58% desses RHs não fizeram mudanças recentes nos processos de performance (mais análises aqui).
Nos bastidores, percebo a frustração se espalhar. Gestores reclamam do excesso de processos, pouca conexão metas-recompensa e dificuldade para agir rapidamente. Colaboradores sentem falta de clareza e reconhecimento. O RH, parado no meio, tenta equilibrar controles, compliance e demandas do negócio com pressão por inovação e escalabilidade.
Alguns dados traduzem esses sintomas:
- 27% dos profissionais de RH dizem que os gestores têm pessoas demais para um acompanhamento personalizado (mais sobre People Analytics).
- Só 11% dos gestores se consideram realmente habilidosos em conectar desempenho e crescimento do time.
- Apenas 42% dos colaboradores recebem feedback relevante para seu desenvolvimento.
As falhas se concentram em quatro pontos:
- Metas pouco claras ou que mudam o tempo todo
- Coaching praticamente inexistente
- Feedbacks superficiais ou formais demais
- Processos de recompensa atrelados mais ao tempo de casa do que a méritos reais
Fica difícil engajar, reter e impulsionar talentos nesse contexto. Especialmente em times multifuncionais e estruturas ágeis, onde as tarefas se sobrepõem e os critérios de avaliação se tornam difusos.
Impacto da pandemia: aceleração e caos na gestão de desempenho
Não posso deixar de mencionar o impacto da pandemia. A urgência do home office jogou luz sobre lacunas antigas: controles centrados em presença física, reuniões intermináveis, excesso de checagens e informações dispersas. Empresas correram para digitalizar processos e tentaram adaptar seus sistemas de desempenho, ora transferindo o que já faziam para o ambiente digital, ora buscando ferramentas mais modernas.
Mas a verdade é que só digitalizar procedimentos antigos não resolve. O ciclo anual de avaliação, por exemplo, segue sendo visto como algo distante do real ritmo dos negócios. Reuniões de desempenho viraram formalidade e, muitas vezes, desconectadas do propósito e das metas reais dos times.
Ao conversar com líderes e equipes, o que mais escuto é: sem dados em tempo real e feedbacks constantes, simplesmente não há como conectar performance diária ao que a organização precisa e valoriza.
Por que medir e recompensar bem ficou tão difícil?
Depois de investigar como empresas tentam alinhar metas, recompensas e evolução de carreira, me deparei com os seguintes obstáculos:
- Remuneração atrelada mais ao tempo de casa do que ao impacto gerado
- Métricas de desempenho pouco ligadas ao crescimento do negócio
- Critérios subjetivos e avaliações enviesadas
- Dificuldade de mensurar entregas em times multifuncionais e projetos colaborativos
Isso cria distorções graves. Vejo pessoas desmotivadas porque sabem que, independentemente do esforço, o reconhecimento não será proporcional. Por outro lado, gestores sentem-se incapazes de dar conta da complexidade dos times. Pesquisa recente mostrou que menos de metade dos profissionais entende claramente como seu desempenho impacta sua remuneração.
A conexão entre propósito, performance e recompensa se perdeu em muitos lugares.
Ao mesmo tempo, estruturas muito ágeis (ou “liquídas”) tornam quase impossível comparar entregas iguais entre áreas. Cada squad ou célula define seu resultado. E, sem instrumentos precisos, o risco é penalizar os mais inovadores ou criativos em detrimento dos que se enquadram melhor no processo antigo.
A virada da IA: dados, contexto e personalização de verdade
É neste cenário que a inteligência artificial começa a romper paradigmas. Quando vejo o que empresas pioneiras estão fazendo, compreendo que a mudança não está só na automação, mas em como a IA consegue trazer análise contextualizada, feedbacks realmente relevantes e até recomendações de desenvolvimento personalizadas. Não é força de expressão – estamos diante de outro patamar de gestão.
Alguns exemplos tangíveis:
- Uma empresa integrou IA para identificar padrões de desempenho em times de tecnologia e vendas, personalizando metas e indicando as melhores rotas de crescimento.
- Coach virtual, solução de IA, foi adotada para dar suporte em tempo real a colaboradores, com NPS acima de 95. O sistema monitora interações, traz feedbacks semanais e sugere capacitações.
- Simulações com IA em grandes redes de varejo permitem que equipes pratiquem tomadas de decisão e recebem avaliações automáticas e granulares, impulsionando resultados práticos.
- Assistentes inteligentes já atuam em empresas de tecnologia, analisando workflows e sinalizando gargalos de performance quase instantaneamente.
- Uso de IA alerta gestores quando seus liderados absorvem novas habilidades, recomendando trilhas de desenvolvimento e reconhecimento em tempo real.
Nesses casos, percebo três avanços centrais:
- Feedback contínuo, com contexto e sugestões práticas.
- Personalização de trajetórias, metas e planos de desenvolvimento.
- Menos processos manuais e burocráticos para RH e lideranças.
IA tira o fardo do controle e libera energia para o que importa: gerar impacto e desenvolver pessoas.
Se quiser entender mais sobre o papel da IA nos feedbacks, também recomendo a leitura deste material: IA e feedback: reinvente seu RH.
Onde gestores e RHs mais erram (e como a IA pode ajudar)
Na prática, percebo que a maioria dos gestores comete falhas recorrentes nestes pontos:
- Metas genéricas e pouco específicas
- Falta de coaching e acompanhamento real
- Feedback feito apenas na formalidade ou “quando sobra tempo”
- Dificuldade de ligar metas ao resultado financeiro ou reputacional
- Medo de abordar temas sensíveis (comportamento, soft skills, resiliência)
- Recompensas mal conectadas: bônus distribuídos de forma pouco transparente
RHs, por sua vez, padecem de excesso de burocracia, pouco acesso a informações confiáveis e, não raramente, dependem dos gestores para garantir frequência e qualidade das avaliações.
Ao mesmo tempo, um dos maiores problemas é a quantidade de pessoas sob responsabilidade de cada líder. Pesquisas globais apontam que, para 27% dos RHs, o excesso de liderados torna inviável um acompanhamento individualizado adequado. Assim, as conversas de desempenho viram rotina perdida em meio a planilhas e reuniões corridas.
É nesse ponto que IA apresenta valor único. Ao automatizar tarefas repetitivas, capturar dados de performance em tempo real e gerar relatórios visuais, libera o gestor para dialogar, dar coaching e reconhecer talentos. Além disso, pode sugerir feedbacks embasados, comparar trajetórias e criar alertas sobre quedas de engajamento.
Como a avaliação de performance se torna mais justa com IA?
Na minha experiência, a justiça na avaliação passa obrigatoriamente por três elementos:
- Critérios claros e compartilhados entre gestores, RH e times
- Possibilidade de ajustes rápidos conforme mudanças no cenário ou nas entregas
- Reconhecimento visível de competências, iniciativas e resultados (não só indicadores frios)
Hoje, apenas 42% dos colaboradores recebem feedback de real valor para seu desenvolvimento. Isso significa que, na maioria dos casos, avaliação serve só para cumprir tabela e não impulsiona evolução. Pior: há distorções no reconhecimento, especialmente quando fatores subjetivos, como “tempo de casa”, ainda pesam mais do que mérito ou aprendizado.
Utilizando IA, tantas distorções podem ser corrigidas. O sistema pode:
- Tornar o feedback uma rotina no fluxo de trabalho, sem depender de ciclos anuais.
- Gerar sugestões de metas e caminhos personalizados para cada pessoa.
- Analisar grandes volumes de dados (inclusive textos de avaliações, interações e histórico de entregas), reconhecendo padrões e antecipando gaps de competências.
- Alertar gestores e colaboradores quando alguma entrega, habilidade ou comportamento foge ao esperado – com sugestões claras de ação.
No fundo, IA democratiza informação de performance, reduz o peso do viés humano e permite evoluções consistentes, etapa a etapa.
Capacidades em foco: o desafio de recapitular e atualizar habilidades
Outro aprendizado frequente nos processos em que participo é que o grande salto agora é conseguir atualizar competências tão rápido quanto o negócio demanda. Não se trata só de medir entregas, mas de mensurar gaps, criar parâmetros de upskilling e engajar times em jornadas de evolução real.
Iniciativas como a da Unilever, que conectam propósito, capacitação contínua e empregabilidade ao ciclo de performance, exemplificam esse movimento. Empresas que fogem do ciclo anual de “ver se foi bom ou ruim” e partem para a lógica de microfeedback, dados abertos e trilhas de desenvolvimento têm tido destaque em engajamento e retenção.
Para obter esse efeito, IA pode cruzar dados de mercado, tendências e avaliações internas, indicando quem já atingiu determinado nível de habilidade, quem está em desenvolvimento e quem precisa de intervenção imediata. Apoia também a construção de equipes com alta densidade de talento e diversidade de competências.
Habilidades são moeda forte para a carreira e para o valor do negócio.
Outra barreira, porém, persiste: orçamento limitado e, principalmente, dificuldade dos líderes em adotar modelos mais modernos de gestão. Muitos gestores ainda hesitam diante de processos automatizados e IA, seja por medo de perder controle, seja por crença de que são instrumentos “distantes da realidade”.
Realinhando percepção de sucesso, carreira e negócios
Se tem um ponto em que insisto sempre, é a obrigação de revistar – e realinhar – o entendimento sobre o que é sucesso e crescimento dentro das empresas. Muitas vezes, gestores, colaboradores e RHs trabalham com diferentes definições do que é “ir bem”. Isso confunde carreiras, distorce recompensas e limita o resultado coletivo.
- Para uns, sucesso é rapidez em entrega. Para outros, é aprendizado contínuo.
- Há quem valorize só resultado financeiro, enquanto outros buscam inovação ou qualidade de vida.
Estas conversas precisam acontecer no fluxo do trabalho, com apoio de dados e feedback imediato, e não só em um ciclo anual. Quando a IA entra como agente de integração, garantimos que todos falem a mesma língua e tenham insumos práticos para discutir desempenho com base em fatos e valores do negócio.
Um bom exemplo é o uso que a IBM faz desses recursos: IA analisa níveis de engajamento, sugere trilhas de upskilling e até recomenda promoções ao cruzar indicadores de performance, fit cultural e aprendizado.
Adoção real de IA no RH: onde estamos e para onde vamos
Apesar do avanço das discussões, as estatísticas de uso concreto de IA para suporte à gestão de pessoas ainda surpreendem. Pesquisas de 2024 mostram que apenas 4% das empresas utilizam assistentes virtuais no RH – mas a expectativa de crescimento para o próximo ano é expressiva (dados sobre uso de IA no Brasil).
Nada disso é por acaso. Budgets limitados, insegurança quanto a LGPD, falta de maturidade dos processos e ceticismo ainda seguram a adoção de IA em muitas organizações. Ainda assim, a direção está dada: cada vez mais negócios estão adotando algoritmos para automação de recrutamento, análises de engajamento, inteligência em remuneração e acompanhamento de metas.
O que vejo como tendência clara para o RH moderno:
- Gestão de talentos baseada em dados, não em achismos ou redes de relacionamento informais
- Feedback contínuo e aberto, diretamente no fluxo de trabalho
- Ferramentas de IA que suportam desenvolvimento individual, reconhecimento e recompensa
- People Analytics integrado ao negócio, trazendo insights sobre tendências e riscos
Quer saber mais sobre o contexto e práticas modernas de People Analytics? Vale conferir esta categoria de conteúdos, com análises aprofundadas e dados reais.
O ecossistema de agentes de IA: tipos e aplicações práticas
Para quem ainda tem dúvida sobre o que representa o “ecossistema de agentes de IA” no ambiente de trabalho, listo alguns exemplos já presentes em várias empresas:
- Assistentes virtuais: realizam triagens, respondem dúvidas e direcionam colaboradores para informações específicas 24/7.
- Agentes analíticos: monitoram indicadores-chave de desempenho, identificam tendências e alertam para desvios em tempo real.
- Recomendadores de desenvolvimento: sugerem cursos, microlearning e conteúdos alinhados à necessidade de cada pessoa.
- Agentes de automação: agilizam processos administrativos, desde marcação de férias a relatórios de compliance.
Ao estarem integrados ao fluxo do trabalho, esses agentes liberam tempo dos gestores e dos times para focarem em estratégia, desenvolvimento humano e inovação. O segredo está em combinar inteligência de dados, capacidade preditiva e personalização de trajetórias.
Futuro: oportunidades para transformar de verdade a performance
Se eu pudesse apontar uma mensagem para líderes, gestores e RHs neste momento, ela seria: o futuro da gestão de desempenho não é sobre controlar pessoas, mas sim impulsioná-las – com dados, empatia e tecnologia integrada.
Na Valora Lab, trabalhamos para apoiar organizações que querem simplificar a complexidade, ativar talentos e manter a cultura viva, costurando o que há de melhor da inteligência artificial com o olhar humano e estratégico. Vejo que, daqui para frente, performance relevante será aquela medida por impacto real, não por processos ou burocracias.
- Métricas conectadas ao valor do negócio
- Reconhecimento instantâneo de contribuições e aprendizados
- Crescimento alinhado ao propósito e à necessidade futura da empresa
- Trilhas de desenvolvimento claras, com oportunidades personalizadas
- Relação transparente e direta entre desempenho e recompensa
Agentes de IA potencializam tudo isso, mas sozinhos não fazem milagres. O grande salto virá da combinação entre:
- Transformação de processos (menos ciclo, mais fluxo e ação)
- Foco real nas metas que movem o negócio
- Desenvolvimento humano genuíno (coaching, mentoring, cultura “first feedback”)
- Decisões embasadas por métricas inteligentes
O resultado? Gestão mais justa, relevante e preparada para os desafios do futuro.
Conclusão: performance viva e conectada ao que importa
Ao olhar para tudo que vivemos e projetar o que está por vir, percebo: o futuro do desempenho será dinâmico, justo e humano, e a inteligência artificial não é um substituto do olhar estratégico – mas uma extensão do que podemos alcançar juntos. Menos rituais formais; mais impacto mensurável. Menos “relatórios para inglês ver”; mais conversas francas e aprendizado contínuo. Essa é a performance que interessa.
Se sua organização compartilha dessa visão de futuro, na ValoraLab estamos prontos para ser seu parceiro nessa jornada de transformação. Simplificamos a complexidade sem perder a sofisticação humana, por meio do ecossistema AI First, Human Always. Pessoas em ação, valor em cada decisão.
Conheça nossos serviços e descubra como unir tecnologia, estratégia e cuidado genuíno para alcançar resultados que transformam o negócio e a experiência de cada pessoa. O futuro pede coragem, inovação e ação. Dê o próximo passo com a Valora Lab.
Perguntas frequentes sobre performance e IA
O que é performance com IA?
Performance com IA significa usar inteligência artificial para medir, analisar e impulsionar resultados de equipes, líderes e negócios. Com isso, feedbacks passam a ser constantes e personalizados, metas ficam mais claras e é possível reconhecer talentos e corrigir desvios muito antes que problemas apareçam. A IA transforma dados em recomendações práticas e permite conectar desempenho ao impacto gerado de verdade, não só ao que é fácil de medir.
Como a IA melhora resultados empresariais?
IA contribui para decisões mais rápidas e alinhadas ao negócio, reduz a burocracia dos processos tradicionais e aumenta a relevância dos feedbacks e planos de ação. Ela sinaliza oportunidades de desenvolvimento, antecipa riscos, minimiza vieses subjetivos e sugere caminhos de reconhecimento individual. Assim, o tempo dos gestores é melhor aplicado em ações que realmente fazem a diferença no resultado coletivo e na experiência do colaborador.
IA substitui profissionais de performance?
Não. A inteligência artificial atua como aliada, nunca como substituta dos líderes e do RH. Ela automatiza tarefas repetitivas, organiza informações e aponta tendências, mas decisões estratégicas, coaching e desenvolvimento humano continuam dependendo do olhar dos gestores. O valor maior surge na soma entre tecnologia e sofisticação humana: IA entrega dados e recomendações, líderes interpretam e aplicam com sensibilidade.
Vale a pena investir em IA agora?
Sim, especialmente para empresas que buscam mais agilidade, impacto real e desenvolvimento de talentos. O investimento em IA tende a se pagar ao liberar tempo, reduzir erros, engajar mais pessoas e tornar decisões de RH menos sujeitas a vieses. Mesmo em um cenário de orçamentos enxutos, as soluções atuais de IA estão mais acessíveis e podem começar de forma incremental, gerando valor desde os primeiros meses.
Quais setores mais usam IA na performance?
Segmentos de tecnologia, consultorias, serviços financeiros, varejo e grandes corporações têm puxado a adoção da IA em gestão de pessoas. Eles lidam com alto volume de dados, equipes multifuncionais e necessidade de decisões rápidas. Entretanto, setores tradicionais já vêm aderindo às soluções de IA, sobretudo para seleção, feedback e acompanhamento de metas, como indicam estudos recentes de mercado. A tendência é que, nos próximos anos, o uso se amplie a todas as áreas que valorizam talento e resultado.
