Com algoritmo que identifica distorções, solução integrada ao canal de comunicação interno atinge 96% de engajamento

Com o avanço do trabalho remoto durante a pandemia de covid-19, o time de Recursos Humanos (RH) do iFood identificou a necessidade de revisar seu modelo de avaliação de desempenho. 

Até então, o processo seguia práticas tradicionais, centradas em hierarquia e indicações, o que comprometia a precisão e a equidade das decisões, especialmente no contexto do home office.

Foi dessa busca por um modelo mais justo e assertivo para orientar decisões sobre mérito, promoções, bônus, sucessão e desenvolvimento que surgiu a AvD — Desempenho sem Vieses.

O caminho 

Antes de criar sua própria solução, o RH buscou soluções no mercado, mas não encontrou nada que atendesse às necessidades específicas da empresa. “Quando olhávamos para as ferramentas de mercado, víamos pacotinhos muito parecidos, que não permitiam a personalização que temos hoje com algoritmos e comparações entre pares”, lembra Juliana Ishihara, group product manager do RH do iFood.

Assim, o time de produtos de gestão de pessoas desenvolveu a AvD a partir da combinação de inteligência artificial (IA) com análise de rede organizacional (ONA), que mensura o volume de interações entre os funcionários com base em ferramentas como Slack, Google Calendar, GitLab, e-mails e comentários em documentos.

O algoritmo considera múltiplos fatores para garantir integridade e evitar distorções. Casais que trabalham juntos, por exemplo, não são ranqueados como avaliadores, já que podem interagir com frequência, mas não necessariamente sobre trabalho.

Além disso, convites para reuniões precisam ser aceitos, os encontros são ponderados proporcionalmente e o período analisado cobre o ano inteiro, evitando que interações recentes tenham peso desproporcional.

A segurança também é prioridade: o sistema analisa apenas o volume de contatos, sem acessar o conteúdo das mensagens. “O RH não tem acesso ao conteúdo das mensagens trocadas. O sistema analisa apenas o volume de contatos, sem expor o que foi dito”, reforça Juliana.

Após o preenchimento das avaliações — que incluem autoavaliação, lideranças, pares e ONA —, o sistema cruza os dados e agrupa os funcionários por nível e especialidade. A partir daí, posiciona cada pessoa em uma curva sugerida com base no desempenho médio do grupo, ajustando a nota individual conforme o contexto coletivo.

Para mitigar vieses de gênero e raça, o sistema aplica correções automáticas. “Mas não para por aí. A gente investiga causas raízes e propõe outras ações”, afirma Juliana.

Resultados 

Em 2025, o iFood realizou o terceiro ciclo anual da AvD. No meio do percurso, a empresa também aplica o check point, uma versão mais enxuta da avaliação, feita no sexto mês, que promove alinhamento entre líderes e liderados e serve como laboratório para testar inovações.

No check point de novembro de 2025, por exemplo, a IA foi incorporada à etapa de feedback. O sistema analisa os textos antes do envio e orienta os avaliadores sobre ajustes necessários — como evitar termos enviesados, sugerir substituições e incluir métricas que sustentem os comportamentos descritos.

Durante o ciclo, o RH acompanha a curva de desempenho com atenção especial aos recortes de gênero e raça. Hoje, não há mais gaps entre homens e mulheres, mas ainda há desafios quando o recorte inclui raça. 

A avaliação também gera insights sobre recrutamento, treinamento e desligamentos, funcionando como um termômetro para decisões mais estruturadas. “A avaliação é um sintoma. Ela traz à tona questões estruturais e nos ajuda a enxergar onde precisamos atuar”, diz Juliana.

Todos esses dados alimentam discussões de calibração da ferramenta e orientam hipóteses para melhorias contínuas. Com 96% de engajamento entre os 8 mil funcionários e 94% de aprovação, a AvD se tornou estratégica no iFood. 

Think & Do

Dicas para criar uma avaliação de desempenho mais justa e conectada ao negócio como a Avd do IFood:

• Teste como um jet ski. Comece pequeno, em ciclos curtos e controlados. Errar rápido e aprender rápido é parte do processo — se funcionar, escale; se não, afunde e siga em frente.
• Use dados para calibrar. Combine múltiplas fontes — autoavaliação, pares, liderança e análise de rede organizacional — para construir uma visão mais precisa e contextual do desempenho.
• Conecte com a estratégia. Traga temas prioritários do negócio para dentro da avaliação. No iFood, por exemplo, o uso de IA no dia a dia já é um critério.