Como automatizar feedback em 360° e análise de desempenho com Make e IA

Em 24 de fevereiro de 2026, Margo Nikitina, especialista em educação de clientes da Plumsail, apresentou no site do Make um exemplo de automação de feedback 360°. O fluxo reúne respostas, usa IA para organizar a análise e gera documentos para gestores e RH.

Esta página reconstitui o exemplo a partir da captura oficial. Não afirma que a IA elimine vieses, que substitua a avaliação de profissionais ou que o fluxo tenha sido testado por este site.

Visão geral do cenário

A proposta segue seis etapas: receber uma avaliação, enviar as respostas à IA, interpretar a saída estruturada, armazenar os dados, gerar o relatório e entregá-lo às pessoas responsáveis.

A análise procura identificar pontos fortes, áreas de desenvolvimento e recomendações a partir de notas e comentários. O relatório deve permitir que o leitor relacione as conclusões às respostas recebidas.

1. Receber o formulário

Na demonstração, uma nova resposta em Plumsail Forms inicia o cenário. Os dados do questionário seguem para a etapa de análise.

O formulário deve conter os campos que serão usados no relatório, como identificação do colaborador e do avaliador, notas e comentários. O exemplo é uma arquitetura de referência; a configuração concreta depende do questionário utilizado.

2. Solicitar a análise à IA

O artigo usa um módulo do Make AI Toolkit, com uma instrução que inclui os dados do formulário e especifica o resultado esperado. O conselho central é listar claramente quais pontos precisam aparecer no relatório.

A instrução descrita no original atribui à IA o papel de analista de dados de desempenho e pede que transforme avaliações numéricas e comentários em um relatório de desenvolvimento. Entre os objetivos citados estão identificar pontos cegos, forças pouco percebidas e metas de desenvolvimento acionáveis.

Essa atribuição de papel é parte da instrução dada ao modelo; não torna sua resposta uma avaliação profissional validada.

O exemplo solicita saída em JSON. O motivo é prático: campos estruturados são mais fáceis de mapear nas etapas seguintes do que um bloco de texto livre.

3. Interpretar o JSON

Adicione a etapa Parse JSON para extrair os campos da resposta da IA. O resultado estruturado facilita o registro, a filtragem e o preenchimento do documento.

Nesta etapa, a finalidade é separar os dados retornados, não confirmar a veracidade da análise. Uma estrutura válida ainda pode conter uma interpretação inadequada.

4. Guardar resposta e análise

O artigo orienta armazenar tanto a resposta original quanto a análise da IA. Ele cita monday.com, Airtable, Zoho People e Notion como possibilidades de destino, conforme a plataforma usada pela organização.

Manter as duas partes permite consultar o material de origem junto da síntese, em vez de guardar apenas as conclusões do modelo. Os nomes citados pertencem ao exemplo do artigo e não substituem a verificação atual da integração escolhida.

5. Gerar o relatório

Na demonstração, Plumsail Documents ou outro gerador de documentos preenche um modelo padronizado. O artigo descreve a produção de um arquivo PDF ou PPTX com:

• Dados do colaborador e do avaliador.
• Notas acompanhadas dos comentários que lhes dão contexto.
• Pontos fortes, fragilidades e recomendações produzidos pela IA.
• Metas sugeridas para o próximo período de avaliação.

O modelo do documento organiza a apresentação. Ele não resolve, por si só, erros de interpretação ou de identificação do colaborador.

6. Entregar o arquivo

O guia propõe enviar o documento por e-mail, publicá-lo no Slack ou guardá-lo em armazenamento em nuvem, conforme o canal de distribuição adotado.

Escolha o destino de acordo com quem deve receber o relatório, em vez de enviar automaticamente a todos os participantes.

Criar um relatório consolidado

Para incluir autoavaliação, gestor e colegas em uma única análise, o artigo propõe alterar a lógica do fluxo:

1. Iniciar a consolidação depois que todos os avaliadores enviarem suas respostas ou quando o período de avaliação terminar.
2. Agrupar o feedback referente ao mesmo colaborador.
3. Enviar o conjunto à IA para uma análise consolidada.
4. Gerar um relatório único que inclua relações e tendências entre as diferentes avaliações.

Esse processo é diferente de gerar um documento a cada formulário recebido. A escolha do momento de consolidação precisa combinar com o ciclo de avaliação.

Recomendações editoriais de uso responsável

Como o conteúdo envolve pessoas e decisões de RH, limite o acesso aos dados e revise a análise antes de compartilhá-la ou utilizá-la em decisões. Verifique a associação entre colaborador e respostas, procure afirmações sem apoio nos comentários e preserve a distinção entre relato dos avaliadores e inferência da IA.

Essas precauções são complementos editoriais. Não representam uma declaração de conformidade jurídica nem resultados de testes do fluxo.

Fonte: artigo original no Make, capturado em maio de 2026. A promessa de economia de tempo do artigo não é tratada aqui como resultado medido ou garantido.