Este artigo vai lhe dar dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com funcionários sobre a experiência de retorno ao escritório usando ferramentas alimentadas por IA. Se você quer que os dados da pesquisa revelem insights acionáveis, continue lendo.
Escolha as ferramentas certas para analisar dados de pesquisa com funcionários
A melhor abordagem — e as ferramentas certas — dependem do tipo de respostas de pesquisa que você coletou. Aqui está o que deve ser considerado ao analisar dados de sua pesquisa sobre a experiência de retorno ao escritório para os funcionários:
Dados quantitativos: Contabilizar escolhas, classificações e outros dados numéricos (como “Quantos dias por semana você trabalha no escritório?”) é simples. Dados como esses são fáceis de manipular usando planilhas como Excel ou Google Sheets. Você pode visualizar tendências e dividir por departamento, duração ou localização com alguns cliques.
Dados qualitativos: Analisar respostas abertas, ou seguimentos onde as pessoas descrevem seus pensamentos, é um desafio maior. Ler comentário após comentário consome rapidamente tempo e energia. É aí que a IA entra em cena: você pode usar ferramentas de IA para resumir rapidamente os principais temas e descobrir detalhes que podem passar despercebidos se você ler respostas uma por uma.
Quando se trata de respostas qualitativas, você tem dois principais caminhos de ferramentas:
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise com IA
Copie os dados e interaja com a IA. Você pode exportar suas respostas da pesquisa (geralmente como um CSV ou planilha), então colar um lote de comentários diretamente no ChatGPT ou em outro chatbot alimentado por GPT e pedir insights.
Não é muito conveniente. Esta abordagem cumpre o trabalho para conjuntos de dados simples e curtos, mas rapidamente se torna inviável com uma pesquisa de funcionários mais longa. Lidar com paginação, limites de contexto, e dar sentido a múltiplos lotes pode ser desgastante. Também está longe de ser seguro ou colaborativo, com pouca capacidade de segmentar ou revisitar análises posteriormente.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Projetada para coleta e análise de pesquisas com IA. Specific reúne coleta e análise em um só lugar. Após o lançamento de uma pesquisa com funcionários alimentada por IA, você deixa a IA fazer perguntas inteligentes de acompanhamento que aprofundam — aumentando significativamente a qualidade das respostas. (Leia mais sobre perguntas automáticas de acompanhamento por IA.)
Insights instantâneos e acionáveis – sem necessidade de planilhas. Uma vez coletadas as respostas, a IA da Specific resumirá instantaneamente, encontrará os principais temas e destacará feedbacks acionáveis. Não há necessidade de juntar dados ou etiquetar comentários manualmente. Tudo é resumido por contexto, então você sabe exatamente quais questões ressoam com certos grupos de funcionários. Você também pode interagir diretamente com a IA sobre os resultados — fazer perguntas, filtrar por departamento e aprofundar sem lidar com troca de contextos ou recortes e colagens manuais.
Gestão de dados refinada para IA. Ferramentas como a Specific permitem que você decida quais respostas ou blocos de perguntas da pesquisa incluir em qualquer consulta de IA. Isso garante que você nunca atinja limites de tamanho de contexto e sempre mantenha as análises focadas e relevantes.
Solicitações úteis que você pode usar para analisar resultados de pesquisa com funcionários sobre a experiência de retorno ao escritório
Você obtém resultados muito melhores de ferramentas de IA se iniciar a conversa com uma boa solicitação. Aqui estão algumas sugestões iniciais e como usá-las para revelar o que está realmente acontecendo com sua equipe:
Sugestão para ideias principais:
Esta sugestão é perfeita para trazer à tona os principais tópicos ou pontos problemáticos mencionados pelas pessoas. É o padrão no Specific, mas também funciona muito bem no ChatGPT ou ferramentas similares:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.
Requisitos para a saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
2. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
3. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
Forneça mais contexto—IA sempre faz melhor. Obtenha respostas mais precisas adicionando detalhes: “Esta pesquisa foi realizada com nossos 300 funcionários em julho após uma nova política de três dias presenciais.” Aqui está um exemplo:
Realizamos esta pesquisa com funcionários em julho de 2025, após mudar de uma política amigável ao remoto para uma obrigatória de três dias por semana no escritório. A maioria dos respondentes está em Denver e tem entre 25–44 anos. Por favor, resuma as ideias principais dos seus comentários sobre a nova política.
Explore uma ideia principal específica: Se a IA apresentar “tempos de deslocamento” ou “falta de colaboração” como tema, basta perguntar:
Conte-me mais sobre [ideia principal]
Esta é uma maneira rápida de minerar os dados para profundidade em tópicos de alto impacto.
Sugestão para tópico específico:
Para verificar se alguém levantou uma questão particular (como “necessidades de cuidados infantis” ou “preocupações de saúde”), pergunte:
Alguém falou sobre [tópico específico]? Inclua citações.
Isso serve como uma verificação da realidade quando alguém da equipe de gestão pergunta: “Mas alguém realmente disse que odeia os lanches do escritório?”
Sugestão para personas:
Quer entender quais tipos de funcionários estão dizendo o quê? Experimente isto:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas no gerenciamento de produto. Para cada persona, resuma suas principais características, motivações, objetivos, e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Você verá padrões, como “Engenheiros híbridos por escolha” ou “Recém-formados que preferem presencial”.
Sugestão para pontos problemáticos e desafios:
Veja onde as pessoas estão lutando, em suas próprias palavras:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Especialmente relevante dado que 9% das empresas já viram demissões devido a retornos obrigatórios ao escritório, e quase metade dos trabalhadores do Reino Unido consideraria se demitir se fosse forçado a voltar em período integral [1].
Sugestão para análise de sentimento:
Capture o clima emocional após uma mudança de política controversa:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuam para cada categoria de sentimento.
Se a equipe da Geração Z (que, a propósito, já está passando mais tempo no escritório do que seus colegas mais velhos [2]) estiver particularmente frustrada, isso aparecerá aqui.
Sugestão para necessidades não{