O mercado cada vez mais competitivo incentiva as empresas a buscarem formas de aumentar sua eficiência e seus resultados. Diante disso, muitas empresas têm investido na gestão de pessoas como um dos fatores decisivos para garantir um bom desempenho do negócio e alcançar os objetivos desejados. Uma das áreas importantes da gestão de pessoas é a avaliação e feedback, responsável por fornecer à empresa e ao funcionário uma análise do desempenho do colaborador. Esses registros são feitos principalmente de forma textual, o que permite a aplicação de técnicas computacionais como o Processamento de Linguagem Natural (PLN) para qualificação do conteúdo. Diante disso, o objetivo desse trabalho é o desenvolvimento de um protótipo para análise de feedbacks textuais aplicando estratégias de PLN. Para a condução desse trabalho será usada a metodologia Desing Science Research (DSR), que define etapas que vão desde a identificação do problema/motivação, desenvolvimento, avaliação e divulgação dos resultados, entre outras. Diante disso, foi desenvolvido um protótipo para classificação de sentenças quanto a sua positividade, usando como base um modelo BERTimbau. O protótipo atingiu eficácia de 77% segundo a métrica f1-score nos testes realizados, compatível com os resultados encontrados nos trabalhos correlatos.