Como você pode ter mais impacto como analista de pessoas?

Como você pode ter mais impacto como analista de pessoas?

Neste artigo, Cade Massey defende o quanto a distância objetiva é superestimada e quais as vantagens que a proximidade entre um analista e outros setores da empresa pode trazer para a sua organização.

Foi-me dito recentemente sobre um grupo de analistas de pessoas que se orgulhava de sua independência. Eles não se misturavam com as operações, nunca faziam visitas ao local e não explicavam seus modelos. Eles aspiravam a ser a visão alternativa, não corrompida pela “maneira como as coisas sempre foram feitas”. Eles raciocinaram que é mais fácil ver as coisas claramente quando não estão tão próximos.

Se você passa algum tempo estudando a tomada de decisões, sabe que esse tipo de independência é altamente valorizado. As fontes ganham mais peso se não estiverem correlacionadas com outras fontes. Na prática, as decisões raramente chegam aos pesos ideais prescritos em um modelo. Para o bem ou para o mal, no mundo real confuso de evidências ambíguas e objetivos incertos, as decisões organizacionais geralmente dependem de relacionamentos e confiança.

Sig Mejdal, um dos analistas mais bem-sucedidos do beisebol, entende isso. Mejdal deixou uma carreira como engenheiro aeronáutico para trabalhar para os Cardeais de St. Louis em 2005. Ele esteve lá por sete anos consecutivos, incluindo dois campeonatos da World Series. Depois de se mudar para o Houston Astros em 2012, ele ajudou a reconstruir a franquia que sofria, culminando em mais uma World Series em 2017.

Como Mejdal gasta seu tempo? No verão de 2017, ele foi treinador em Troy, Nova York, no coração do sistema de ligas menores Astros. Este jogador de 51 anos usava uniforme, treinando a primeira base, aquecendo os jogadores e comendo com a equipe depois dos jogos. O Analista do topo da organização passou suas noites de verão andando de ônibus da equipe entre pequenas cidades no interior de Nova York!

Algumas dessas táticas são úteis em qualquer trabalho que envolva a definição de decisões em uma organização, enquanto outras são adaptadas aos desafios exclusivos em análise. Eles são todos voltados para analistas individuais - não seus gerentes ou organizações - porque condições perfeitas de influência raramente existem, e não podemos depender de outros para criá-las para nós. Um analista que queira causar impacto deve desempenhar um papel ativo.

Construa relacionamentos

É uma pena que planilhas e coquetéis não se misturem melhor. Para muitos analistas, a ideia de networking não é apenas desconfortável, mas duvidosa. Alguns acham que é possível ser bom em modelos ou ser bom com as pessoas, mas não ambos, como se preocupar -se com relacionamentos prejudicasse o trabalho técnico de uma pessoa. Essa mentalidade é uma desvantagem real, dado o quanto o trabalho analítico depende de outras pessoas.

Pesquisa empírica sugere que as pessoas obtêm benefícios profissionais, incluindo o poder formal e informal nas organizações, a partir do tamanho e da estrutura de sua rede social. Nos últimos dez anos, analisei mais de perto essa relação avaliando o comportamento de influência de milhares de executivos e alunos. Acontece que o raciocínio lógico (marca registrada dos analistas) e a construção de redes são duas das táticas de influência usadas com menos frequência. Muitos analistas estão condicionados a acreditar que você não deve conhecer pessoas se você for suficientemente bom em seu trabalho.

Um truque é conhecer as pessoas antes de precisar delas. Esperar para construir um relacionamento até que ele sirva a um propósito é ineficaz e falso. A alternativa, investir em relacionamentos continuamente, exige disciplina. As necessidades urgentes de hoje tendem a excluir investimentos de longo prazo, mas o cultivo de relacionamentos remove as agendas ocultas que fazem com que muitos analistas se sintam enjoados com o trabalho em rede.

Vá para o campo

Analistas, quase por definição, traficam informações de segunda mão. Muitas vezes isolados em um escritório remoto das linhas de frente, eles estão sujeitos à percepção de estar fora de contato. Os tomadores de decisão, por outro lado, são mais propensos a estar na linha de frente, ou pelo menos ter vindo das linhas de frente. Os analistas devem encontrar maneiras de diminuir essa lacuna.

Sérgio Vieira de Mello foi um dos diplomatas mais bem-sucedidos de sua geração. Ele passou toda a sua carreira com as Nações Unidas, trabalhando em locais problemáticos em todo o mundo bem como na sede da ONU em Nova York. Gastar tempo no campo foi uma das suas estratégias de negociação. “Sergio preferiu estar no campo para descobrir o que as pessoas precisavam”, observou um associado de longa data. "Mas ele também sabia que estar no campo dava-lhe mais credibilidade nas discussões políticas quando voltava às capitais."

Ir ao “campo” é sobre aprender, em primeiro lugar. Mas também é sobre construir confiança. Nós sabemos desde Aristóteles que o ethos é uma parte vital da retórica. Talvez gostemos de pensar que um modelo, uma ideia ou um conjunto de dados deve se sustentar sozinho, mas isso simplesmente não é como as pessoas são persuadidas. Eles se preocupam com o persuasor. Eles precisam acreditar na pessoa que está vendendo a ideia.

Quando os tomadores de decisão estão no campo, qualquer pessoa sem essa experiência é suspeita. E diferente. Isso coloca um problema de ethos para a maioria dos analistas e é uma luta importante a ser adotada. Você precisa de evidências de familiaridade pessoal com as linhas de frente - histórias, contatos, exemplos concretos. Encontre maneiras de acumular essa evidência. Você também aprenderá algo ao longo do caminho.

Torne o aprendizado mais transparente

As pessoas têm dificuldade em acreditar no que elas não entendem - especialmente quando as informações contradizem a sabedoria recebida. Este é um desafio real se você estiver trabalhando com ferramentas estatísticas inventadas apenas nos últimos anos e se comunicando com colegas que não têm nenhum treinamento estatístico. Mas isso é problema seu, não deles.

Você precisa explicar as maquinações subjacentes aos seus conselhos na linguagem do tomador de decisões. Essa habilidade pode fazer ou quebrar um analista.

Uma das frentes mais importantes da estatística é tornar o aprendizado de máquina mais transparente. Hamsa Bastani, professor da Wharton, e colegas, por exemplo, desenvolveram técnicas para isso. Eles acham que, à medida que tornam um algoritmo estatístico mais transparente - aproximando, por exemplo, a árvore de decisão das construções do modelo -, os usuários são mais capazes de identificar problemas e melhorar o modelo.

Eu observei que essa percepção é verdadeira para estatísticas mais gerais. Quando os usuários entendem completamente o que um modelo está fazendo, eles são mais propensos a acreditar no modelo e, idealmente, ajudam a melhorá-lo.

Dê algum controle

Recentemente, meus colegas e eu estudamos a aversão a algoritmos, que é a relutância em confiar em algoritmos imperfeitos ao tomar decisões, mesmo quando esses algoritmos superam o julgamento intuitivo. Ao tentar superar essa aversão, descobrimos que as pessoas podem ser encorajadas a confiar mais em algoritmos se puderem modificá-las, mesmo que apenas levemente. Ao desistir de um pouco de controle, um analista pode ter um impacto muito maior.

Seja humilde

É irônico que a análise com tal potencial para contrabalançar o excesso de confiança desenfreado no julgamento intuitivo possa promover o excesso de confiança. Seja por causa do “overfitting” (criação de modelos excessivamente complexos para acomodar dados idiossincráticos), amostras pequenas ou ambientes não estacionários, os analistas geralmente acreditam que seus modelos são melhores do que realmente são.

Um bom analista reconhece os limites de seus modelos. Esse reconhecimento é tipicamente obtido da maneira mais difícil: através da experiência. Isso significa que os representantes são importantes - faça previsões, obtenha feedback, melhore seu modelo, repita.

O lendário técnico-executivo Bill Campbell certa vez observou com aprovação um líder maduro: "Ele passou de" eu sei a resposta "para" eu tenho que vender a resposta ". Novos analistas passam quase todo o tempo recebendo a resposta. Analistas experientes, especialmente os bem-sucedidos, gastam pelo menos tanto tempo tentando descobrir como vender suas respostas. E as táticas descritas aqui podem ajudar com isso.

Devemos realmente ir a todo esse problema? Isso parece difícil e meio ineficiente. Não é suficiente apenas estar certo? Essas são perguntas compreensíveis. Afinal, os analistas são frequentemente treinados nos métodos mais sofisticados e trabalhando com os melhores dados disponíveis. Mas fazer um discurso convincente é uma parte necessária do trabalho. Poucas pessoas e analistas podem simplesmente impor sua vontade a uma organização. E é uma má ideia de qualquer maneira. Até mesmo algoritmos requerem cuidado e alimentação. Quando são forçadas a outras pessoas, tendem a encontrar o caminho para o sótão organizacional, seguras, mas pouco utilizadas.

Então, afaste-se de seus modelos, analistas! Vá para o campo, entre no lixo. Não tenha medo de "se tornar um deles". Você será mudado e seu trabalho será melhor para ele.