(Re)afirmação da igualdade salarial entre mulheres e homens

Desde 1952, na Consolidação das Leis do Trabalho (CLT), e de 1988, na Constituição Federal (CF), é garantida, do ponto de vista formal, a igualdade salarial entre mulheres e homens. Contudo, sabemos que, na prática, do ponto de vista material, sempre existiu desigualdade de gênero no mercado de trabalho, razão pela qual são sempre bem-vindas ações afirmativas, ainda que o Brasil seja o paraíso normativo das garantias não concretizadas.

Buscando essa (re)afirmação, no dia 3 de julho foi publicada a Lei 14.611, a qual acrescenta os parágrafos sexto e sétimo ao artigo 461 da CLT. O parágrafo sexto prevê que o direito às diferenças salariais, quando constatada a discriminação, não impede futura postulação judicial de indenização por danos morais. Nenhuma novidade aqui, pois há bastante tempo, na Justiça do Trabalho, essa espécie de discriminação já enseja o pagamento de indenização por danos morais, o que depende de prova e interpretação do caso concreto.

Já o parágrafo sétimo altera o critério de multa administrativa para os casos de discriminação constatada pela fiscalização do Ministério do Trabalho e Previdência (MTP), prevendo o pagamento de 10 (dez) vezes do novo salário devido, prevendo o dobro no caso de reincidência.

Além dessas alterações, a Lei cria um particular sistema de compliance, determinando medidas para garantir igualdade salarial e de critérios remuneratórios entre mulheres e homens, como mecanismos de transparência de critérios salariais e remuneratórios; canais de denúncia específicos para casos de discriminação; promoção de cursos de programas de diversidade e inclusão com capacitação de gestores, líderes e empregados sobre o tema igualdade; e fomento à capacitação e formação de mulheres sobre ingresso, permanência e ascensão no mercado de trabalho.

Outro aspecto inovador é o de que as empresas de Direito Privado com 100 (cem) ou mais empregados deverão providenciar a publicação semestral dos relatórios de transparência salarial e de critérios remuneratórios. Observando a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), deverão ser apresentados dados e informações que possibilitem uma comparação entre salários, remunerações e proporção de cargos ocupados para constatação de eventuais desigualdades.

O descumprimento implicará na aplicação de multa administrativa de até 3% do valor da folha de salários da empresa, limitada a cem salários mínimos, sem prejuízo de outras consequências legais cabíveis. A meu juízo, o referido relatório suscita indagações, pois, a imposição legal de um "portal de transparência salarial" não estaria indo de encontro ao princípio da livre inciativa e ao poder diretivo do empregador? Afinal, o próprio artigo 461 da CLT estabelece critérios que permitem a diferenciação salarial, como, por exemplo, a diferença de perfeição técnica e produtividade. Como administrar e justificar essas diferenças frente à nova Lei, sem contar a instabilidade que a divulgação das informações poderá gerar no clima organizacional dos empregados?

Não obstante essas indagações, a nova Lei provoca, assim, reflexões importantes, pois, acertadamente, diversidade e inclusão começam a ganhar cada vez mais espaço nas políticas de gestão. Diversidade e inclusão, no Brasil, somente se efetivarão com "régua alta", seja quanto a normas específicas, seja quanto às medidas afirmativas e sanções. Contudo, no caso em específico, meu receio é que o dito relatório de transparência ultrapasse o limite dessa "régua" e acabe por gerar uma discriminação às avessas ou uma barreira para a mitigação das desigualdades dentro do empreendimento, pois a produtividade, perfil técnico e competitividade entre empregados - critérios permitidos por Lei -, poderão ser considerados critérios discriminatórios, caso não sejam interpretados de forma correta.

 

Não há dúvida de que o ChatGPT veio para mudar o planejamento das empresas para melhor envolver inteligência artificial na sua operação. Uma coisa é fato nas empresas: o investimento em dados não para e só tende a crescer. Por isso - antes tarde do que nunca - gostaria de falar um pouco dos principais temas em torno de dados para 2023. Durante trabalhos e reuniões no IAB Brasil, analisamos as previsões e insights que grandes especialistas e fornecedores do setor vêm compartilhando e percebemos que muito do que já é feito com eficácia vai ser aperfeiçoado com incorporação de tecnologia.

Mais governança de dados para garantir qualidade e segurança das informações seguindo as normas regulatórias vigentes, mas, também, proporcionando mais privacidade, segurança e transparência na coleta e no armazenamento de dados com tecnologia blockchain.

Amplia-se o uso de análises de texto, voz e vídeo, compondo as análises quantitativas da experiência do cliente. Isso possibilita um maior conhecimento do consumidor com maior agilidade. Temos chamado o uso dessa integração quando aplicado a experiência de CX Data Driven.

Muitas empresas perceberam que possuem diversos dashboards com muitos dados que não são mais satisfatórios. Mesmo apresentando todas as informações da maneira anteriormente necessária, a forma como visualizam esses dados para tomada de decisão fica mais importante, fazendo com que busquem ter poucos e bons dashboards que possibilitem respostas rápidas. Além disso, começa uma busca por ferramentas que permitam a escalabilidade do acesso às informações, sem depender de cada tela do dashboard já configurada.

Cada vez mais essas tecnologias serão adotadas para desenvolver insights em tempo real e tomadas de decisão ágeis e precisas. Começa uma busca por ferramentas que permitam geração de insights mais automatizados, que, em geral, ajudam a acelerar o olhar sobre o que está acontecendo já com um alto cruzamento dos dados existentes. Imagine se, ao invés de um dashboard com vários filtros, KPIs e gráficos linha, você tivesse um dashboard que avisasse: "Falta apenas 50% da sua meta mensal. Para alcança-la, você precisa gerar, hoje, 1.503 leads, tendo oportunidade de melhorar seu tráfego de busca paga da campanha ABC e enviar comunicação para esses 154 clientes que estão propensos a converter." Não é muito melhor?

Tendo um maior foco em rentabilidade e olhar centrado no consumidor, as empresas começam a olhar os resultados de marketing de maneira integrada, visando ter a jornada mais completa possível ao unir dados de site, app, CRM, call center, lojas físicas e todas as ações de marketing, seja nas mídias tradicionais, seja com uso de vídeo ou mesmo nos pontos de venda, por exemplo. As métricas CAC - total de despesas associadas a um novo cliente - e LTV (Life Time Value, ou receita obtida de um cliente durante todo seu ciclo de vida na empresa) ganham mais relevância nas empresas.

Os CMOs estão mais bem preparados para defender orçamentos de marketing, uma vez que estarão diante de mais e mais ferramentas/metodologias e inteligência disponíveis para melhorar o desempenho de seus departamentos com gastos mais eficientes. Para a mensuração de resultados, cresce a busca por análise de incrementalidade e também de Marketing Mix Modelling. Assim, podem demonstrar o impacto do marketing diretamente em resultados de negócios, o que permitirá a solidificação dos executivos de dados, os CDOs, que ficam mais próximos dos CEOs.

Business Analyst, Arquiteto de Dados, Data Storyteller, Engenheiro de ML, Data Steward, Data Strategy... Devido à complexidade de cada etapa no processo de dados e análises, e também ao detalhamento existente no uso de cada plataforma, as funções estão cada vez mais especializadas.

Compradores estão escolhendo suas ferramentas com maior cuidado, dando prioridade para a flexibilidade nas soluções martech, que cubram a necessidade mais condizente à maturidade do negócio. Agora, com a busca pela visão única do consumidor e o aumento de uso de plataformas para viabilizar essa visão (como CDPs - customer data platforms - e DCRs - data clean rooms,por exemplo), o foco está na integração e na utilização dos dados.

A Inteligência Artificial começa a ampliar o uso da ciência de dados de forma a se ter menor necessidade de domínio do assunto para usos mais triviais. O aumento do uso de análises de rede, por exemplo, auxiliará a entender melhor as relações entre dados e identificar anomalias.

Visando eficiência no investimento do ecossistema de dados e também a possibilidade de automação e maior uso de predição e inteligência cognitiva, as empresas buscam organizar os dados para possibilitar seu uso como serviço, presando por definir uma governança de dados que funcione com maior especialidade e, assim, que possibilite maior agilidade no uso destes. E então, quantas dessas ações você começou a tomar?