Este artigo oferece dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa de segurança no trabalho com os funcionários. Vou mostrar abordagens personalizadas para feedback dos funcionários, com foco em análise inteligente de IA para transformar respostas desorganizadas em insights acionáveis.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisas
A melhor abordagem para analisar dados de pesquisa de segurança no local de trabalho dos funcionários depende da estrutura das respostas que você coletou. Veja como lidar com cada tipo:
Dados quantitativos: Se você lida com números — como quantos funcionários se sentem seguros no trabalho ou selecionaram uma determinada opção — planilhas como Excel ou Google Sheets facilitam a contagem e a visualização. Gráficos clássicos ou tabelas dinâmicas dão conta do recado.
Dados qualitativos: Respostas abertas (e acompanhamentos) são o verdadeiro ouro para insights sobre segurança no trabalho, mas há um problema: ler dezenas ou centenas de respostas escritas por funcionários é impraticável. É aí que entram as ferramentas de IA, que conseguem processar grandes quantidades de texto, resumir temas e destacar o que realmente importa para as pessoas.
Quando se trata de analisar feedback qualitativo de pesquisas, basicamente você tem duas abordagens de ferramentas:
ChatGPT ou uma ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Copiar e colar em GPTs: Você pode exportar todos os seus dados de pesquisa de respostas abertas e colá-los no ChatGPT (ou qualquer outro modelo de linguagem avançado) para análise. Você pode instruir a IA a identificar temas, ideias principais ou destacar questões urgentes de segurança no trabalho.
Não tão conveniente: Embora este método funcione, gerenciar grandes ou complexos conjuntos de dados através de copiar e colar torna-se tedioso rapidamente. Você terá que gerenciar as limitações de contexto por conta própria, e formatar os dados para maior clareza está por sua conta. Iterar e colaborar com outros pode rapidamente se tornar um aborrecimento.
Tudo-em-um ferramenta como Specific
Projetado para o trabalho de pesquisa: Specific foi construída desde o início para esse caso de uso. Ela não só coleta dados de pesquisa (por meio de entrevistas em estilo chat natural, que os funcionários realmente completam), mas também usa IA para processar respostas de forma inteligente.
Perguntas de acompanhamento para dados mais ricos: Ao fazer perguntas personalizadas automaticamente em tempo real, Specific captura insights mais profundos e contextuais — essenciais para obter feedback honesto sobre segurança dos funcionários. Saiba mais sobre perguntas automáticas de acompanhamento aqui.
Insights instantâneos e acionáveis: Sua funcionalidade de análise de respostas de pesquisa de IA (detalhes) destila respostas abertas, revela temas-chave e faz sentido do “porquê” por trás das pontuações quantitativas de segurança. Você conversa diretamente com a IA sobre os resultados, ajusta o contexto de análise e nunca mais precisa lidar com planilhas ou corte e colagem manuais.
Personalização e flexibilidade: Você pode ajustar a abrangência da sua análise, aplicar filtros e gerenciar exatamente quais dados dos funcionários são enviados para a IA para insights conscientes do contexto e seguros.
Prompts úteis que você pode usar para análise de dados de pesquisa de segurança no trabalho dos funcionários
Se você quer insights acionáveis e contextualmente relevantes de segurança, os prompts são tudo — não importa qual ferramenta de IA você use. Aqui estão algumas fórmulas de prompts essenciais para pesquisas de segurança no trabalho dos funcionários:
Prompt para ideias principais: Isso vai direto ao ponto da análise de pesquisas. Insira todas as suas respostas dos funcionários — ou apenas para uma pergunta específica — e use este prompt exato para descobrir temas e padrões comuns:
A sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram a ideia principal (use números, não palavras), mais mencionado 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
IA sempre funciona melhor com mais contexto. Se você disser do que se trata sua pesquisa, quem a respondeu e o que você deseja dos insights, a qualidade aumenta consideravelmente. Por exemplo:
Realizei esta pesquisa com 120 funcionários do chão de fábrica para entender suas experiências de segurança e identificar riscos urgentes. Concentre-se em descobrir questões acionáveis de segurança, preocupações recorrentes e quaisquer sugestões práticas compartilhadas pelos funcionários.
Se aprofundar em temas chave: Frequentemente, quero aprofundar em um tópico específico de segurança no trabalho levantado na pesquisa, como disponibilidade de EPIs ou procedimentos de emergência. Use:
Fale mais sobre a disponibilidade de EPI (ideia principal)
Prompt para tópicos ou incidentes específicos: Este é perfeito se você está verificando se os funcionários mencionaram algum exemplo concreto ou mencionaram uma palavra-chave:
Alguém falou sobre pisos escorregadios? Inclua citações.
Prompt para pontos de dor e desafios: Quando você quer uma lista de todos os obstáculos — de equipamentos inadequados a instruções pouco claras — basta usar:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe qualquer padrão ou frequência de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento: Avalie se os sentimentos dos seus funcionários se inclinam para o positivo (“Eu me sinto muito seguro no trabalho”), negativo (“Ninguém ouve as preocupações de segurança”) ou neutro:
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.
Prompt para sugestões e ideias: Ótimo para explorar sugestões acionáveis dos funcionários. Experimente:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência e inclua citações diretas, quando relevante.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Se você quiser descobrir lacunas ocultas ou áreas para melhoria:
Examine as respostas da pesquisa para identificar quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Quer mais ideias estratégicas de pesquisa? Confira nossa análise aprofundada sobre as melhores perguntas para pesquisas de segurança no local de trabalho dos funcionários.
Como a Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
A Specific estrutura a análise em torno de como você configura suas perguntas da pesquisa — fazendo sentido de cada resposta no contexto para uma clareza acionável.
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): A IA fornece um resumo abrangente de todas as respostas dos funcionários, incluindo insights de perguntas de acompanhamento ajustadas ao tópico inicial. Isso significa que você não precisa buscar respostas individuais — padrões e pontos-chave são identificados automaticamente.
Escolha múltipla com seguimentos: Cada escolha recebe sua própria análise. Por exemplo, se “Falta de treinamento” foi selecionado como motivo para condições inseguras, a IA gera um resumo de todos os seguimentos relacionados, fornecendo clareza sobre por que os funcionários se sentem assim.
NPS (Net Promoter Score): Detratores, passivos e promotores têm cada um seu próprio resumo agrupado. Desta forma, você sabe não apenas a pontuação geral, mas o raciocínio por trás das percepções ou preocupações de segurança de cada grupo.
Você pode imitar esse tipo de análise direcionada com o ChatGPT e instruções inteligentes, mas é mais trabalhoso — e mais difícil de comparar entre tipos de perguntas sem automação.
Lidando com limites de contexto de IA para grandes conjuntos de dados de pesquisas de funcionários
Se você coletou muitas respostas, simplesmente colar tudo em um chatbot não vai funcionar — modelos de IA têm limites de quanto dado podem processar (“limites de tamanho de contexto”). Veja como lidar com grandes conjuntos de dados efetivamente (estas abordagens são integradas ao Specific):
Filtragem: Restrinja os dados enviados para a IA. Filtre por perguntas ou segmentos de funcionários. Por exemplo, analise apenas conversas onde as pessoas mencionaram “materiais perigosos”, ou apenas respostas para certos seguimentos. Isso ajuda a explorar questões específicas de segurança.
Reduzindo (por perguntas): Em vez de enviar conversas inteiras, selecione apenas as perguntas mais críticas para sua análise atual. Isso mantém seus dados dentro dos limites gerenciáveis, permitindo imersões profundas em exatamente o que importa para você.
Para benchmarks e exemplos de conjuntos de dados de pesquisa, você pode conferir o gerador de pesquisas de IA para segurança no trabalho dos funcionários.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisas de funcionários
Vamos ser honestos: analisar feedback de segurança no trabalho raramente é um esporte solo. As equipes precisam ver as descobertas umas das outras, construir insights colaborativamente e acompanhar quem fez o quê. Ferramentas tradicionais tornam isso difícil.
Colaboração baseada em chat: Com a Specific, você analisa seus dados de pesquisa de funcionários apenas conversando com a IA — sem necessidade de treinamento. Você pode criar múltiplos chats, cada um focado em diferentes desafios de segurança no trabalho ou subgrupos.
Múltiplos chats e visibilidade do usuário: Cada chat pode ter seus próprios filtros (por exemplo: “incidentes de segurança no chão de fábrica” versus “reclamações ergonômicas de escritório”). Sempre fica claro quem criou qual chat, então não há confusão se você está trabalhando entre departamentos ou locais.
Trabalho em equipe em tempo real: Na interface de chat de IA, você pode ver quem está perguntando o quê, graças a avatares persistentes de remetente e nomes de chats. Isso facilita muito para equipes de segurança, RH e liderança iterarem sobre descobertas e manterem todos na mesma página — algo que exportações clássicas para Excel simplesmente não conseguem igualar.
Personalização profunda: Para usuários avançados, você pode combinar análise baseada em chat com o robusto editor de pesquisas da Specific (saiba mais) para pesquisas totalmente personalizadas e edição colaborativa — tudo alimentado por IA.
Precisa de dicas para construir a pesquisa de segurança perfeita do zero? Não perca nosso guia sobre como criar pesquisas de segurança no trabalho para funcionários.
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