Otimização na alocação de recursos à atividades para aumento de performance e redução de turnover
Resumo
Resumo: A crescente complexidade organizacional e a intensificação da competição por talentos têm ampliado a relevância de abordagens analíticas na gestão de pessoas. Nesse contexto, decisões inadequadas de alocação de colaboradores a atividades e projetos podem gerar desalinhamentos entre perfil comportamental, motivadores individuais e demandas do trabalho, impactando negativamente indicadores como engajamento, performance e turnover voluntário. Este artigo apresenta a construção e aplicação de um modelo quantitativo de designação de pessoas a atividades, fundamentado em técnicas de otimização e apoiado por dados de comportamentos e motivadores. A partir de um estudo de caso em uma empresa multinacional do setor alimentício, foi desenvolvido um Índice de Prontidão capaz de mensurar a aderência entre colaboradores e atividades, incorporando restrições de senioridade. O modelo foi formulado como um problema clássico de designação, resolvido por meio de Programação Linear Inteira com apoio do Solver do Microsoft Excel. Os resultados indicaram completa divergência entre a alocação vigente e a solução otimizada, evidenciando elevado potencial de melhoria na utilização dos recursos humanos. Conclui-se que a abordagem proposta é viável, replicável e relevante como instrumento de apoio à decisão estratégica em People AnalyticsA crescente complexidade organizacional e a intensificação da competição por talentos têm ampliado a relevância de abordagens analíticas na gestão de pessoas. Nesse contexto, decisões inadequadas de alocação de colaboradores a atividades e projetos podem gerar desalinhamentos entre perfil comportamental, motivadores individuais e demandas do trabalho, impactando negativamente indicadores como engajamento, performance e turnover voluntário. Este artigo apresenta a construção e aplicação de um modelo quantitativo de designação de pessoas a atividades, fundamentado em técnicas de otimização e apoiado por dados de comportamentos e motivadores. A partir de um estudo de caso em uma empresa multinacional do setor alimentício, foi desenvolvido um Índice de Prontidão capaz de mensurar a aderência entre colaboradores e atividades, incorporando restrições de senioridade. O modelo foi formulado como um problema clássico de designação, resolvido por meio de Programação Linear Inteira com apoio do Solver do Microsoft Excel. Os resultados indicaram completa divergência entre a alocação vigente e a solução otimizada, evidenciando elevado potencial de melhoria na utilização dos recursos humanos. Conclui-se que a abordagem proposta é viável, replicável e relevante como instrumento de apoio à decisão estratégica em People Analytics Abstract: The increasing organizational complexity and the intensification of competition for talent have heightened the importance of analytical approaches in people management. In this context, inadequate allocation of employees to activities and projects may lead to misalignment between behavioral profiles, individual motivators, and job demands, negatively affecting engagement, performance, and voluntary turnover indicators. This paper presents the development and application of a quantitative assignment model for allocating people to activities, grounded in optimization techniques and supported by behavioral and motivational data. Based on a case study conducted in a multinational food industry company, a Readiness Index was developed to measure the alignment between employees and activities while incorporating seniority constraints. The model was formulated as a classic assignment problem and solved using Integer Linear Programming with the support of Microsoft Excel Solver. The results revealed a complete mismatch between the existing allocation and the optimized solution, highlighting a significant potential for improving human resource utilization. The study concludes that the proposed approach is feasible, replicable, and relevant as a strategic decision-support tool in People Analytics