E se eu lhe dissesse que depender de AI para recrutamento pode ser extremamente problemático?
Imagine um software que recebe 100 candidatos para sua vaga e, em poucos minutos, retorna apenas 5, cuidadosamente selecionados por suas habilidades, experiência e características ideais para o cargo.
A ideia de eficiência e precisão na seleção de candidatos - uma máquina bem lubrificada - parece ser o santo graal de todas as áreas de recrutamento, especialmente em um mundo em que o tempo e os recursos são limitados. A promessa de simplificar o processo de recrutamento e reduzir a carga de trabalho por meio do uso da Inteligência Artificial é certamente tentadora.
Mas e se eu lhe dissesse que confiar na AI para recrutamento pode ser extremamente problemático, mesmo - e especialmente - quando parece funcionar perfeitamente?
Integrar pessoas a uma equipe é um processo inerentemente humano. Confiar em um algoritmo para tomar essas decisões cruciais em nome da sua empresa pode ter consequências indesejáveis para a qualidade dos talentos e para a marca do seu empregador.
Vamos ver por quê.
Muitos sistemas de AI se baseiam em dados de baixa qualidade, como currículos ou perfis do LinkedIn, que geralmente não são bons indicadores de talento, experiência ou desempenho. Eles não lhe dirão como uma pessoa teve impacto sobre os objetivos comerciais, lidou com a incerteza, comunicou-se ou reagiu ao feedback ao trabalhar em equipe.
Supondo que você realmente tenha conseguido captar a experiência, o talento e os valores de alguém, você tem apenas metade da equação. O potencial de uma pessoa é tão ou mais importante em uma boa decisão de contratação do que sua experiência acumulada. E o potencial, justamente porque ainda não se materializou, nunca será encontrado em um perfil do LinkedIn.
Muitas das melhores decisões de contratação que tomei foram contra-intuitivas: pessoas sem experiência relevante no currículo, mas com potencial, que, quando em uma boa equipe e cultura de trabalho, conseguem se destacar.
Se um currículo ou o LinkedIn lhe dizem tão pouco, por que você os usaria como primeiro filtro?
Outras soluções de IA usam testes, jogos ou avaliam expressões faciais ou de voz para compensar essas deficiências. O problema é que nenhuma dessas soluções consegue captar a paixão, o relacionamento ou o alinhamento de valores, que geralmente são indicadores muito mais fortes de retenção e não estão correlacionados com fatores comportamentais ou de personalidade.
Você pode ver isso por si mesmo: seu humor, sua disposição e até mesmo sua personalidade podem mudar radicalmente dependendo das pessoas que o cercam. Com as pessoas certas, você brilha. Com as pessoas erradas, você se afunda. Avaliar as pessoas por meio de jogos ou fazer com que elas se expressem em contextos sociais artificiais não lhe dará nenhuma ideia de como essa pessoa se comportará em sua equipe.
Além disso, muitas ferramentas de IA só lhe trarão clones do passado, selecionados com base nos mesmos preconceitos dos originais.
Apenas como exemplo, um estudo conduzido por pesquisadores do MIT e da Universidade de Stanford em 2018 mostrou que os algoritmos de IA, mesmo aqueles desenvolvidos por grandes empresas como a Amazon, apresentaram vieses de gênero ao selecionar candidatos a emprego. Além desse estudo, há outros estudos mais recentes que apontam na mesma direção: a IA replica, expande e perpetua as distorções das organizações que a utilizam para recrutar.
Isso faz sentido, uma vez que esses algoritmos foram treinados com base no passado e, no passado, a cultura empresarial, tanto nos EUA quanto na América Latina, não se caracterizou por muita diversidade.
E por que você iria querer clones de seus talentos bem-sucedidos de 2018 ou 2020? A economia, o mercado e seus usuários estão mudando. Se a sua empresa está em processo de transformação, procurar fotocópias do que funcionou há 2, 3 ou 5 anos não parece ser a melhor ideia.
Vamos supor que nada disso aconteça e que você tenha um sistema de recrutamento que, por meio de algum tipo de mágica e clarividência, ofereça uma lista de candidatos diversificados e talentosos com garantia absoluta de fidelidade e retenção.
Mesmo com essas suposições, você ainda tem um grande problema: você não tem ideia de quem descartou.
Como você sabe que não havia alguém ainda melhor entre os descartados? Mesmo que as recomendações sejam decentes, como você saberia que elas são as melhores, ou que não foi apenas um lance de moeda? Ou que você recomenda os mesmos três para todos?
Recrutar usando IA e, em geral, recrutar usando soluções que só lhe apresentam uma lista restrita de candidatos induz a uma falsa sensação de calma e de "estar indo bem". Especialmente quando os candidatos sugeridos parecem ser uma boa combinação.
O que você diria se, depois de contratar um candidato recomendado pela IA, descobrisse que havia outra pessoa muito mais qualificada para o cargo e disposta a trabalhar pelo salário oferecido, mas que nunca teve a oportunidade de participar do processo porque você o manteve fechado? O que você acha que essa pessoa pensaria do seu processo de seleção?
Quando você recruta usando intermediários ou sistemas fechados (incluindo inteligência artificial), você não tem nem mesmo a chance de descobrir. E perde a chance de captar candidatos para outros cargos ou de criar vínculos de longo prazo com uma pessoa que pode estar pronta para trabalhar com você no futuro.
Recrutar usando IA e, em geral, recrutar usando soluções que só apresentam uma lista restrita de candidatos, induz a uma falsa sensação de calma e de "fazer certo".
Mesmo com um sistema hipotético que lê sua mente, toma as decisões ideais de contratação e mostra quem foi descartado, você se deparará com o seguinte problema: como saber se o processo foi aberto, transparente e justo se você não tem ideia de por que o algoritmo selecionou a lista de candidatos que você recebeu?
O problema da explicabilidade na Inteligência Artificial é sério, e a maioria dos fornecedores tem incentivos para manter seus algoritmos como caixas pretas. Na maioria dos casos, como mencionei acima, os algoritmos simplesmente procuram correlações com candidatos "ideais" do passado. Muitas dessas correlações são espúrias ou superficiais (lembre-se do Problema 1), e o algoritmo não será capaz de explicá-las de forma alguma.
O recrutamento envolve responsabilidade e, se você não puder justificar por que descartou determinados candidatos, não poderá aprender com suas decisões boas ou ruins e, assim, se privará da oportunidade de refinar seus critérios de busca."Foi a máquina que fez isso" ou"foi isso que a agência de recrutamento me trouxe" não são explicações aceitáveis.
Voltemos à fantasia e suponhamos que você consiga encontrar uma IA eficaz que também explique exatamente por que deixou de fora todos os outros candidatos. Mesmo assim, você terá um processo de contratação impessoal e uma experiência robótica para o candidato.
Aqueles que forem descartados levarão uma imagem fria da sua empresa e sentirão que não tiveram uma chance justa; e mesmo aqueles que forem contratados desejarão se sentir genuinamente valorizados por suas habilidades e experiência, e não por corresponderem às expectativas de um algoritmo. O que isso diz sobre uma empresa que não quer lidar com 95% dos candidatos que se inscrevem, deixando essa tarefa para um robô? O que isso sugere sobre sua cultura e prioridades de valor?
Pense nas vezes em que você teve um problema complexo com uma compra que fez ou com um serviço que solicitou em um aplicativo e, ao querer falar com um ser humano na empresa, foi encaminhado a uma série de chatbots que tentaram lhe dar um atalho e dissuadi-lo de entrar em contato com uma pessoa real. Foi uma boa experiência ou você se sentiu no Vale da Estranheza?
Por que você acha que essa experiência mecanizada é uma boa ideia para recrutar a pessoa que trabalhará com você?
Esses problemas decorrem da subestimação da complexidade e das consequências das decisões de recrutamento. A começar por ignorar o fato de que...
Voltemos ao início deste artigo:
Imagine um software que recebe 100 candidatos para sua vaga e, em poucos minutos, retorna apenas 5, cuidadosamente selecionados por suas habilidades, experiência e características ideais para o cargo.
Momentum: porque esse seria o seu sonho? Por que, de todas as coisas que podem ser tornadas mais eficientes em sua organização, é da interação com os talentos em potencial de sua organização que você quer se livrar?
Imagine que a equipe nacional de futebol do seu país tenha um novo técnico que, assim que assume o cargo, conclui que prefere delegar a lista de jogadores selecionados a uma IA para "economizar tempo e ser mais eficiente". O que você acha desse julgamento (e do salário dele?)?
A contratação não se trata de selecionar peças para uma máquina, mas de integrar seres humanos a uma equipe, e essa decisão é provavelmente a mais importante que sua organização tem de tomar. Esses seres humanos não são uma coleção de empregos e habilidades; eles têm prioridades, valores, cultura, problemas, motivações, crenças, sonhos, medos e modos de funcionamento. Além disso, eles não são apenas uma lista filtrada de nomes e sobrenomes; são pessoas que terão de se dar bem umas com as outras.
As decisões estratégicas são inerentemente humanas, e nenhuma decisão é mais estratégica (e, portanto, mais humana) do que a decisão de contratar.
Avalie o valor e o alinhamento da missão por meio de conversas genuínas com os candidatos. Investir tempo para conhecer as pessoas. Tenha um processo de recrutamento que seja transparente, racional e que você possa explicar a qualquer pessoa, o que levará a um processo imparcial.
Muitas vezes, as soluções de recrutamento desumanas são implementadas porque a liderança de RH solicitou metas de contratação irrealistas baseadas na quantidade e não na qualidade. Não transforme sua equipe de recrutamento em um processador humano; evite atribuir a ela metas de volume e quantidade ou KPIs que não sejam contrabalançados por métricas de experiência do candidato e profundidade de conhecimento.
A AI pode ajudá-lo a facilitar o processamento e a compreensão dos candidatos, mas não deve tomar as decisões por você. Você precisa ter todas as informações e todos os candidatos sob sua observação. Descarte com base em vários pontos de dados e use processos racionais e entrevistas estruturadas para tomar decisões informadas e justas.
Não use a IA para descartar ou filtrar; use-a para ampliar e enriquecer.
Aplicada e dosada adequadamente, a Inteligência Artificial tem muitas oportunidades de enriquecer os processos de seleção e torná-los mais humanos, em vez de mecanizados. Aqui estão algumas ideias que vemos no horizonte:
Em resumo: não use a IA para filtrar ou excluir; use-a para ampliar e enriquecer. Não a use para reduzir o número de candidatos que você analisa; use-a para descobrir novos talentos. Não a use para evitar o contato humano; use-a para incentivá-lo.
A contratação é uma decisão estratégica e humana que requer consideração e avaliação cuidadosas dos candidatos, algo que nunca deve ser completamente substituído pela inteligência artificial.
E eu digo deveria, não pode, porque como líderes e criadores de cultura em nossas organizações, a linha entre o que pode ser feito com a tecnologia e o que é certo, justo e desejável fazer com a tecnologia deve estar sempre clara. Errado ou não, nós trabalhamos com, por e para humanos.
Sergio Nouvel é cofundador e CEO da Get on Board.
Este artigo foi publicado originalmente no blog Get On Board.
Editado por
Raquel Rojas
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Vamos transformar nossa percepção do fracasso e usá-lo como um catalisador para o crescimento.
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