IA em RH: como a automação do recrutamento afeta o RH e o desenvolvimento da equipe | IA nos negócios #56

A revolução tecnológica não está ignorando os departamentos de RH. A nuvem, a automação de processos, os chatbots e, principalmente, a inteligência artificial (IA) estão entrando cada vez mais ousadamente nas empresas, mudando o panorama do recrutamento e da gestão de pessoas. Quais são os benefícios da automação baseada em IA? Quais são os desafios que o RH moderno enfrenta?

O papel da IA ​​no RH hoje em dia

Na era digital, a procura por profissionais de TI altamente qualificados continua a crescer. Até 97 milhões de novos empregos em IA e automação poderão ser criados em todo o mundo até 2030, enquanto 75 milhões de postos de trabalho serão eliminados devido aos avanços tecnológicos (Fórum Económico Mundial). Isto apresenta ao RH o desafio de encontrar pessoas com as competências certas, muitas vezes únicas.

Graças à velocidade do processamento de informações, a IA pode ajudar a eliminar os candidatos mais adequados às necessidades da organização em um grande número de inscrições. Como resultado, a automação de processos pode criar equipes engajadas e alinhadas e aumentar a eficiência do departamento de RH.

Principais vantagens da automação de recrutamento para pequenas empresas

Nas pequenas empresas, onde cada funcionário muitas vezes desempenha múltiplas funções, poupar tempo e recursos é extremamente valioso. Automatizar o processo de recrutamento permite que você analise centenas de currículos de forma rápida e eficiente, selecionando apenas aqueles que melhor atendem aos requisitos do cargo. Isto permite que a equipa de RH se concentre no contacto direto com os candidatos selecionados, o que é particularmente importante na construção de uma imagem positiva da empresa como empregadora.

Automatizar o recrutamento pode:

• acelere o processo de recrutamento – algoritmos podem analisar centenas de currículos e selecionar os melhores candidatos em segundos,
• economize tempo – a IA pode realizar a seleção inicial das aplicações por conta própria, o que tira essa tarefa dos ombros do departamento de RH,
• aprimorar dados e análises no processo de seleção – com ferramentas avançadas de gerenciamento de recrutamento, como Sistemas de Rastreamento de Candidatos (ATS), as pequenas empresas podem gerenciar processos de recrutamento com mais eficiência, economizando tempo e aumentando as chances de encontrar os candidatos mais adequados,
• garantir consistência – o processo de recrutamento é repetitivo e imutável, o que proporciona consistência à empresa em suas operações.

Vale destacar também o impacto positivo da automação na experiência do candidato. Os candidatos a emprego apreciam um processo de recrutamento mais curto e feedback rápido. Isto é especialmente importante para as pequenas empresas, que muitas vezes competem por talentos com participantes maiores no mercado. Ao fornecer um processo de recrutamento eficiente e amigável, as pequenas empresas podem atrair candidatos de qualidade que estão interessados ​​em uma abordagem mais individual e nas oportunidades de desenvolvimento que as organizações menores oferecem.

Fonte: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Métodos de recrutamento tradicionais versus automação de recrutamento – vantagens e desvantagens

Métodos tradicionais para encontrar candidatos a empregos, como:

• análise de currículo,
• análise de cartas de apresentação,
• entrevistas de recrutamento,
• tarefas de recrutamento,
• são demorados e propensos a erros humanos ou preconceitos.

Por outro lado, um processo de recrutamento tradicional bem conduzido dá ao candidato um feedback valioso e permite que ele selecione uma pessoa que se encaixe na equipe da empresa em vários aspectos.

Sem dúvida, a automação do recrutamento ajuda a acelerá-lo e resolve o problema dos preconceitos pessoais, mas o cálculo dos prós e contras não dá um resultado claro. No lugar dos problemas associados ao recrutamento tradicional, surgem outros problemas:

Vantagens da automação de recrutamento	Desvantagens da automação de recrutamento
Velocidade	Risco de excluir candidatos valiosos
Ampla variedade	Critérios de avaliação pouco claros incluídos em algoritmos
Consistência	Dificuldade em avaliar soft skills
Custos mais baixos	Desconfiança dos candidatos

Por exemplo, o sistema pode rejeitar um bom candidato simplesmente porque o seu currículo não contém determinadas palavras-chave. Por esta razão, uma combinação de automação e avaliação humana funciona melhor.

IA em RH na seleção de candidatos – como funciona?

A inteligência artificial pode analisar centenas de candidaturas em segundos e selecionar o currículo que melhor atende aos requisitos. Como isso é possível?

A chave é o aprendizado de máquina. Os algoritmos analisam exemplos de recrutamentos bem-sucedidos e aprendem a reconhecer padrões que indicam um bom candidato. Com base nisso, eles podem prever o grau de adequação entre as novas aplicações e os requisitos da empresa e sugerir as mais promissoras.

Outra técnica é a criação dos chamados “gêmeos digitais” de funcionários, ou seja, perfis detalhados de candidatos ideais criados por algoritmos baseados em análise de dados. Novas aplicações são comparadas com esse modelo.

Ferramentas de automação de recrutamento baseadas em IA – como:

• HireVue, – explora inteligência artificial para avaliar o potencial dos candidatos a empregos. Opera com o nome de Inteligência do Potencial Humano e avalia a escolha de palavras, tom de voz e expressões faciais dos candidatos,
• Beamery – aplica IA para gerir o relacionamento com os candidatos e o próprio recrutamento, oferece funcionalidades como triagem automática de candidatos, análise dos seus dados, campanhas de recrutamento personalizadas; esta ferramenta está presente em muitas grandes empresas, como Facebook e Dropbox.

Fonte: Beamery (https://beamery.com/talent-acquisition/)

Eles identificam com sucesso qualidades como criatividade, capacidade de cooperação ou iniciativa. Também permitem analisar o comprometimento e a satisfação dos atuais colaboradores.

Impacto da automação no desenvolvimento e engajamento da equipe

Como a automação do recrutamento se traduz no desenvolvimento e engajamento da equipe?

Primeiro, ajuda a construir uma equipe com alta adequação de competências às necessidades da empresa. Em segundo lugar, poupa tempo ao departamento de RH, que pode ser gasto no desenvolvimento de competências e na integração da equipa. Terceiro, os algoritmos podem avaliar a aptidão e a motivação dos candidatos, o que contribui para a construção de uma equipe engajada.

Igualmente importante, a utilização de ferramentas de IA não termina com o recrutamento. Pode desempenhar um papel significativo no desenvolvimento das habilidades dos funcionários. Por exemplo:

– Os sistemas de IA identificam lacunas de competências na equipa e sugerem formação adequada,

analisar as preferências dos funcionários e oferecer caminhos de desenvolvimento personalizados,

prever quais funcionários podem sair ou se esgotar profissionalmente.

Contratação baseada em habilidades. A IA é o futuro do RH?

A tendência moderna em RH chamada contratação baseada em habilidades é combinada de maneira ideal com recursos de IA. Nesta abordagem, o que importa são as competências e aptidões específicas dos candidatos, e não apenas a experiência ou os diplomas.

Ao mesmo tempo, o desenvolvimento da IA ​​nos RH está a abrir novas oportunidades para personalizar o recrutamento e o desenvolvimento dos colaboradores. A IA pode ajudar a identificar lacunas de competências e sugerir caminhos de desenvolvimento individual, o que é fundamental para manter os funcionários envolvidos e satisfeitos.

Concluindo, embora a IA ainda não seja muito comum nos processos de recrutamento, o seu potencial nesta área é enorme. No futuro, podemos esperar que a IA desempenhe um papel cada vez mais importante na identificação e desenvolvimento de talentos, tornando-se uma ferramenta extremamente promissora para o futuro do RH. No entanto, precisamos de garantir a transparência dos algoritmos de avaliação e a boa qualidade dos dados sobre os quais os modelos são ensinados, para que não contenham preconceitos.

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