Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Jorge Junior, Lincoln Moreira |
| Orientador(a): |
Beltrão, Kaizô I. |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/32191
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Resumo: |
Diante de um cenário de redução do quadro de servidores na Administração e pressão sobre o alto custo da folha de pessoal no orçamento público, este trabalho busca investigar se a melhor alocação do servidor público, medida a partir de testes psicológicos, pode levar ao aumento do engajamento, assumindo-se que o aumento deste está relacionado positivamente à produtividade. Esta tese também aponta para a necessidade de uma mudança no modelo de tomada de decisão sobre os processos de Gestão de Recursos Humanos, abandonando um modelo intuitivo para adotar um modelo baseado em análise de dados, conhecido como Human Resource Analytics. Trata-se de uma pesquisa quantitativa de caráter exploratório, a qual emprega análise fatorial exploratória e regressão linear para avaliar aspectos preditivos e multivariados dos construtos estudados, valendo-se de instrumentos psicométricos aplicados aos servidores em exercício na Secretaria do Tesouro Nacional. Os resultados demonstraram que a melhor alocação pode ser um bom preditor para o aumento do engajamento e que mesmo quando os servidores estão alocados de acordo com seu perfil, caso os aspectos motivadores não sejam observados pela gestão, o engajamento pode ser comprometido, necessitando de uma atenção sistemática e contínua por parte da Administração. Fatores específicos do órgão em foco e o tamanho da amostra analisada remetem à necessidade de estudos posteriores para que os resultados permitam uma generalização para todo o setor público brasileiro. A introdução dos elementos propostos nesta pesquisa tem como característica principal o seu aspecto inovador, apresentando-se como alternativas às soluções velhas e ineficientes para os problemas antigos nessa seara. A combinação desses elementos com novas tecnologias, como Machine Learning e Big Data, tem potencial para alçar a Gestão de Recursos Humanos a uma atuação preditiva de alto valor agregado com impacto significativo nos custos envolvidos com pessoal dentro da Administração Pública, revertendo-se em benefício direto, em última instância, para sociedade. |
