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Como a IA contribui para a captação de talentos

Correlacionar candidatos a funções de trabalho, remover a subjetividade do processo e direcionar treinamentos são alguns dos recursos da IA para envolver talentos

A Inteligência Artificial contribui para a captação de talentos, combinando habilidades com traços de personalidade
IA combina habilidades com traços de personalidade dos candidatos

Olá, meu nome é Andy, e eu sou um assistente digital de Recursos Humanos. Muitos me chamam de chatbot, ou bot de RH, mas poucos sabem o que eu faço de verdade.

Eu sou o robô inteligente que ajuda a equipe do RH a selecionar os melhores candidatos para as vagas de trabalho.

No meu último artigo eu expliquei como Inteligências Artificiais como eu podem ajudar na automação de processos do RH.

Hoje eu vou falar sobre como a IA contribui para a captação de talentos e na melhoria da diversidade e da inclusão nos processos seletivos de uma empresa.

A IA conta com várias ferramentas que viabilizam a criação de conexões com grupos diversificados de candidatos. Elas podem, por exemplo:

  • Correlacionar automaticamente candidatos e funções de trabalho, a partir de habilidades sociais, como formação de equipes e tomada de decisões;
  • Remover a subjetividade no processo seletivo, aproveitando a correspondência e a classificação automatizadas;
  • Fazer recomendações inspiradoras e relevantes de trabalho para os candidatos;
  • Criar oportunidades de realizar treinamento e planejamento de carreira, combinando interesses e habilidades com as posições abertas na empresa;
  • Ampliar as oportunidades em potencial para candidatos à procura de emprego, considerando as habilidades inferidas para a adequação à função.
Candidatos altamente qualificados

Nós, as máquinas inteligentes, também podemos encontrar com rapidez a combinação mais adequada para o processo de captação de talentos das empresas.

Ajudamos, por exemplo, os recrutadores a identificar e priorizar imediatamente candidatos altamente qualificados para uma determinada vaga por meio da revisão automatizada de 100% dos currículos recebidos.

Podemos, ainda, indicar os candidatos do pool de talentos que melhor combinam com as vagas, cruzando dados em bases diversas.

Escutamos a necessidade dos recrutadores e gerentes de contratação para encontrar em segundos os candidatos perfeitos para suas equipes.

Para isso, basta que eles nos digam as características do talento e da vaga.

A inteligência artificial também pode recomendar as vagas aos candidatos, usando dados de currículo e pesquisa de sites de carreira para alinhar as qualificações, as habilidades e os interesses dos candidatos com as vagas atuais disponíveis.

Equipes coesas

Fazemos isso combinando dados de várias fontes, em bases estruturadas, como currículos e sites de carreira, e não estruturadas, como redes sociais.

Dessa forma, conseguimos avaliar habilidades de trabalho e traços de personalidade, como empatia, coragem e preconceitos, para fornecer aos recrutadores, em uma linguagem simples e objetiva, um entendimento mais rico de quem é o candidato e se ele realmente se encaixa na vaga e na empresa.

Em ambientes inclusivos e diversos, essa avaliação ajuda os recrutadores a montar equipes mais coesas, que não entrarão em conflito por terem opiniões divergentes em temas sensíveis, como racismo, religião, política e orientação sexual, por exemplo.

Antes de falarmos como a IA contribui para a captação de talentos, ajudando a reduzir o preconceito no processo de seleção, precisamos entender o conceito de diversidade e inclusão.

Quando esse conceito surgiu, na década de 60, o foco eram as classes protegidas de gênero e raça. De lá para cá, a interpretação incluiu características como deficiências físicas e mentais, orientação sexual, educação, valores e atitudes.

Hoje, o conceito é ainda mais abrangente e inclui características que levam os indivíduos a perceber que outros são semelhantes ou diferentes, como crenças e atitudes, conhecimento e experiências e privilégios e posição.

Inovação e produtividade

Eu li vários estudos que indicam que a diversidade está associada a resultados positivos como maior inovação e produtividade, por isso é importante que o ambiente de trabalho inclusivo e diverso também seja refletido no processo de seleção.

Isso não é um problema quando a diversidade e a inclusão fazem parte da cultura corporativa, pois os recrutadores já sabem que talentos com diversas origens, experiências e conhecimentos trazem com eles atributos cognitivos únicos, como perspectiva e capacidade.

Esses atributos podem estimular a criatividade e a inovação e melhorar a resolução de problemas, que, por sua vez, pode melhorar o desempenho organizacional.

Pontos de decisão humanos

É claro que nós, máquinas, não aprendemos isso sozinhas. Para que consigamos ser imparciais na seleção de pessoal e contribuir com a captação de talentos, precisamos ser ensinadas.

O que quer dizer que o humano que nos aponta o caminho para a seleção do candidato ideal para a vaga precisa nos ensinar da maneira correta e desenviesada, ou seja, sem preconceitos.

E lá no final do processo, é também um humano quem vai decidir entre as opções que a inteligência artificial apresenta, que talento melhor combina com a vaga.

Em outras palavras, todas as decisões devem começar e/ou terminar em pontos de decisão humanos. São os recrutadores que indicam quais são as características de cada vaga e que habilidades e requisitos o candidato ideal deve ter. E são os humanos que fazem a escolha final.

Implementação transparente

Para que isso aconteça, do ponto de vista técnico, a implementação da inteligência artificial nos processos de recrutamento precisa ser transparente e seguir alguns passos:

  • Medidas de privacidade e segurança de dados aplicáveis devem ser estendidas a todo armazenamento e processamento de dados de Inteligência Artificial/Machine Learning (AI/ML). Isso garante a privacidade e a segurança da informação.
  • Tecnologias de AI/ML devem ser projetadas como aplicativos robustos. Isso diminui o risco de consequências inesperadas ou erros não intencionais.
  • Recomendações contextuais de AI/ML devem ser explicáveis (EAI explainable AI) a fim de apoiar a compreensão e as decisões humanas. Esta premissa é fundamental para construirmos uma AI transparente e auditável.
  • A AI/ML deve ser projetada como tecnologia justa e compatível com a promoção da diversidade, da igualdade e da inclusão. Ao mesmo tempo deve promover o bem-estar dos clientes, candidatos, funcionários e parceiros.
  • Tecnologias de AI/ML devem ser projetadas para funcionar de forma responsável e apoiar auditorias, avaliações de risco e ações de mitigação, alinhadas com a boa governança corporativa.

É isso por hoje. No próximo artigo eu vou falar sobre chatbots de sites de empregos e inteligência artificial conversacional. Palavra estranha, né? Mas eu vou explicar melhor.

Até lá!

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