Autor: Paulo Leitão, Senior Recruiter for Experience Professionals na McKinsey&Company
Vivemos numa era de dados e de pessoas. E, de facto, tal não será de estranhar numa economia baseada no conhecimento, onde o maior valor produtivo de uma organização estará no seu capital humano, e na forma como este extrai e sintetiza informação a partir dos dados organizacionais, e do seu ecossistema alargado, para despoletar inovações capazes de aportar valor e vantagens competitivas à sua organização.
Se, desde sempre, os contributos de um capital humano robusto e distintivo, foram essenciais para o sucesso de uma organização, com a atual (e previsivelmente crescente) complexificação das funções laborais, este contributo é exponenciado, com um colaborador de excelência a poder apresentar uma diferença de performance de até 800%, quando comparado com a performance de um colaborador intermédio (Keller, 2017). A magnitude do impacto produtivo de um colaborador de excelência, leva a que o recrutamento de talento acima da média, permaneça uma prioridade estratégica para qualquer empresa.
De forma a responder a esta prioridade, as organizações olham para o advento de novas tecnologias, combinadas com os próprios avanços nos campos da psicologia organizacional e diferentes ciências cognitivas, enquanto veículo que lhes permite repensar todo o processo de identificação, atração e desenvolvimento do capital humano de uma organização, com o intuito de tornar a cadeia de valor dos RH mais mensurável, e dotá-la de uma consistência que permita suportar a aquisição de ganhos distintivos e sustentáveis para o negócio.
Uma dessas tecnologias é a Inteligência Artificial (IA), que, de uma forma algo simplista, poderá ser descrita como um conjunto de sistemas que “imitam” a capacidade de raciocínio e comportamento humano, identificando padrões num leque alargado de dados, interpretando e categorizando os mesmos, de forma a obter conclusões, ou criar novo conteúdo (Eubanks, 2018).
Dentro do processo de aquisição de talento, a incorporação de sistemas de IA permite acelerar os ciclos de inovação, extraindo e indexando conhecimento e obtendo resultados a uma velocidade nunca antes concebível. Adicionalmente, estes mesmos algoritmos permitem automatizar tarefas tediosas, realizando-as com eficiência, rigor e replicabilidade.
Dentro do processo de aquisição de talento, a incorporação de sistemas de IA permite acelerar os ciclos de inovação, extraindo e indexando conhecimento e obtendo resultados a uma velocidade nunca antes concebível.
No entanto, se estes dois pressupostos – e as suas promessas de redução de trabalho manual, tempos de recrutamento, e, inerentemente, custos – podem ser aliciantes para a adoção de um processo de recrutamento e seleção totalmente automatizado, não nos devemos esquecer que a mais célere identificação de talento não resultará, necessariamente, na identificação do melhor talento, e que a predição da melhor solução aproximada (baseada em dados do passado) pode nem sempre ser adequada à situação – pensemos, por exemplo, nos próprios vieses que possuímos quando nos pedem para imaginar um representante de uma determinada função (ex.: pedreiro) e as tendências para dotar tal representante de um determinado género ou etnia, de acordo com a função selecionada (algo replicado, em algumas situações, pela própria IA).
Resistindo a esta tentação de substituição, e em linha com outros autores (ex. Black & Van Esch, 2020; Eubanks, 2018), advogo que o melhor valor e performance, ao nível da aquisição de talento, será apenas encontrado num balanço entre um processo totalmente conduzido pela IA, e um processo totalmente conduzido por humanos. A utilização da IA como “copiloto” dos recrutadores tem o potencial de elevar a produtividade humana, aumentando a eficiência e qualidade dos resultados obtidos, sem sacrificar o lado “humano” dos RH.
A utilização da IA como “copiloto” dos recrutadores tem o potencial de elevar a produtividade humana, aumentando a eficiência e qualidade dos resultados obtidos, sem sacrificar o lado “humano” dos RH.
Mas como é que funcionaria tal parceria? É exatamente na resposta a esta questão que irei desenvolver o resto deste artigo. Confrontado com uma nova necessidade de contratação, e considerando uma função recorrente da sua organização, o recrutador iniciaria o seu processo de recrutamento ao pedir à IA para realizar um primeiro esboço do descritivo funcional. Analisando este esboço, o recrutador realiza alguns “retoques”, procurando as- segurar um descritivo, e consequente anúncio de emprego, mais focado em competências e no potencial do candidato, mas que reflita, igualmente, a cultura e o etos da organização por ele representada.
Como último passo, e antes de libertar o anúncio, o recrutador recorreria, novamente, ao seu “copiloto” de IA, pedindo-lhe que este verificasse a existência de terminologias ou jargão, cuja conotação pudesse demover candidatos de determinado género ou etnia e prejudicar, fortuitamente, os objetivos de diversidade e inclusão organizacionais.
Finalizado o descritivo funcional, e enquanto o recrutador realiza novas reuniões com o hiring manager, debatendo o equilíbrio entre potencial e pedigree, mapeando o mercado e definindo as empresas-alvo para um esforço de aliciamento de candidatos passivos, e estabelecendo contactos in- ternos para obter referências por parte dos atuais colaboradores, o seu “copiloto” entraria também em ação, utilizando os seus algoritmos – acoplados ao ATS organizacional – para rapidamente processar dados sobre padrões de contratações prévias, utilizando as “constelações” de sucesso do passado para analisar e triar candidatos previamente rejeitados pela organização, com o intuito de “reativar” as candidaturas que se revelem mais relevantes.
No entanto, e ainda que seja reconhecido que tais candidatos, ao terem demonstrado previamente o seu interesse na organização em causa, estarão mais recetivos a novos contactos e ao aliciamento para um novo processo de recrutamento, é igualmente reconhecido que um email genérico, com um “mero” descritivo funcional, poderá rapidamente ser ignorado por candidatos passivos, não despertando interesse suficiente para despoletar uma nova candidatura.
De forma a lidar com tal obstáculo, o “copiloto” de IA realizaria a conversão da versão “corporate” do descritivo funcional, para uma versão mais acionável e simples de compreender, enquanto, simultaneamente, customizaria a comunicação a ser enviada para tais candidatos, assegurando que a mesma realçaria elementos como a educação, certificações, experiência profissional, indústrias ou competências do candidato, que o torna num “alvo ideal” para a função em causa.
O “copiloto” de IA realizaria a conversão da versão “corporate” do descritivo funcional, para uma versão mais acionável e simples de compreender, enquanto, simultaneamente, customizaria a comunicação a ser enviada para tais candidatos.
Terminado este primeiro ciclo, a IA entregaria uma lista de candidatos reativados ao seu recrutador, recebendo, em troca, um conjunto de operadores booleanos e palavras-chave, aos quais o “copiloto” incorporaria novos dados e denominações, assegurando uma “cadeia de pesquisa” adequada às necessidades evolutivas do mercado e às suas mais recentes tendências. De seguida, a IA replicaria tais cadeias de pesquisas em múltiplas bases de dados (ex. LinkedIn), libertando o recrutador para que o mesmo pudesse iniciar contactos de maior proximidade com os principais candidatos obtidos durante o processo de reativação.
Contudo, se as ações até aqui descritas cobrem elementos de identificação e atração de talento, o mesmo não poderá ser dito ao nível do desenvolvimento do capital humano já presente na própria organização. Mas, será que, numa altura em que a retenção de talento, e os fenómenos de reskilling e upskilling, ganham cada vez mais relevância, o nosso “copiloto” de IA ignora estas tendências e necessidades?
A resposta é negativa. Com efeito, e caso seja permitido a acoplação do “co-piloto” de IA ao sistema de avaliação de performance organizacional, o mesmo poderá funcionar enquanto conselheiro de carreira para os atuais colaboradores, ajudando-os a “navegar” as listas de oportunidades de mobilidade interna, com o intuito de recomendar aquelas que apresentam uma melhor adequação às atuais ambições, motivações e desenvolvimento de carreira do colaborador.
Deste modo, e com base no modelo de competências organizacionais, e nos resultados das avaliações de performance anteriores, o nosso “co-piloto” de IA facilita a ligação entre os departamentos de desenvolvimento e de recrutamento, identificando, e realçando, para ambos os interlocutores, candidatos internos que seriam qualificados de acordo com o critério de competências de sucesso estabelecidas para a função a recrutar.
Finalizado este conjunto de ações, e através dos atos do seu “copiloto”, o recrutador possuiria então uma lista de candidatos “reativados”, candidatos externos e candidatos internos, todos eles com o potencial de suprir as atuais necessidades de talento organizacional. E, chegados a este momento, duas questões se colocam: Deveremos nós incluir o nosso “copiloto” nas fases de entrevista e assessment do candidato? E, deveremos nós ter mais receio de sermos substituídos e perdermos o nosso emprego para a IA ou de ser- mos ultrapassados por profissionais que adotem e aceitem a IA enquanto veículo para uma forma de trabalho mais eficaz?
Se a primeira questão permitiria a escrita de um novo artigo, a segunda possui a sua resposta na frase com que iniciei o presente: “Vivemos numa era de dados e de pessoas”. E, como tal, a melhor estratégia competitiva para sobreviver ao advento da IA, é utilizá-la como meio para exponenciar a nossa própria produtividade, capitalizando a sua capacidade de analisar, interpretar e catalogar dados a uma velocidade claramente superior, para aliar-nos a um “copiloto” que nos permita expandir o nosso papel enquanto recrutador, dotando-o de um maior foco relacional, analítico, e estratégico, a nível da interação com candidatos, decisores organizacionais, e outros membros das equipas de RH.
REFERÊNCIAS
Eubanks, B. (2018). Artificial Intelligence for HR:Use AI to Support and Develop a Sucessful Workforce. Kogan Page
Keller, S. (2021). Attracting and retaining the right talent. “McKinsey & Company”. (In https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/attracting-and-retaining-the-right-talent , consultado a 24 de Novembro de 2023)
Black, J.S. & Van Esch, P. (2020). AI-enabled recruiting: What is it and how should a manager use it? “Business Horizons”, 63(2), pág. 215-226.
Artigo publicado na edição 150 da RHmagazine, referente aos meses de janeiro e fevereiro de 2024
