Duração
Implantação e cadência acordadas
Métricas e melhoria contínua
Desenho o modelo que conecta reação, aprendizagem, comportamento e impacto sem tratar correlação como causa. O trabalho define o que medir, de onde vêm os dados e como ler os sinais; resultados de negócio e dashboards integrados dependem da qualidade dos dados e de implementação posterior.
Resumo do serviço
Público
Sponsors, RH/T&D, analytics e gestores de área
Resultado
Baseline, instrumentos, dicionário de indicadores e protótipo de leitura
Formato
Desenho de mensuração
Para quem é
- Sponsors que precisam de uma narrativa de evidências compatível com os dados realmente disponíveis.
- RH, T&D e gestores que precisam separar satisfação, aprendizagem e mudança de comportamento.
- Analytics, tecnologia e operações que serão responsáveis pelas fontes, integrações e leitura recorrente.
Como funciona
- Mapeamento das decisões que a mensuração precisa apoiar e das fontes acessíveis.
- Construção da escada reação → aprendizagem → comportamento → impacto, com hipóteses explícitas entre níveis.
- Definição de baseline, instrumentos, regras de cálculo, segmentações e responsáveis pelos dados.
- Criação do dicionário de indicadores e da cadência de coleta, leitura e decisão.
- Prototipação da leitura em dashboard não integrado ou relatório, conforme volume e maturidade dos dados.
O que você recebe
- Modelo de mensuração com perguntas, níveis e limites de interpretação
- Plano de baseline e instrumentos de coleta
- Dicionário de indicadores com fórmula, fonte, frequência, responsável e ressalvas
- Cadência de leitura e roteiro para decisões de melhoria
- Dashboard-protótipo não integrado ou modelo de relatório validado com dados disponíveis
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Perguntas frequentes
Quais dados a empresa precisa disponibilizar?
Depende das decisões e indicadores escolhidos. Podem ser necessários dados de participação, aprendizagem, pesquisas, uso autorizado das ferramentas, qualidade ou processo. A empresa continua responsável por acesso, base legal, privacidade, qualidade e responsáveis por cada fonte.
O modelo prova que a IA causou um resultado de negócio?
Não automaticamente. Atribuição exige desenho comparável, baseline consistente e controle de outros fatores. Quando isso não existe, o modelo distingue evidência observada, percepção e hipótese, sem converter correlação em ganho comprovado.
A entrega é um dashboard integrado ou um relatório?
O escopo entrega a lógica e uma forma de leitura: dashboard-protótipo não integrado ou modelo de relatório, conforme os dados. Conectores, automação, ambiente de BI e operação contínua são dependências técnicas ou escopos posteriores.
Contato
Para conversar sobre este serviço, escreva para oi@dorly.com.br.
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