Você sabia que a Inteligência Artificial – AI (e mais especificamente o conceito de Machine Learning) tem sido aplicada nos processos de Recrutamento e Seleção?
Cada vez mais o mundo digital tem oferecido soluções para as empresas e vêm impactando o comportamento das pessoas. Você está preparado para isso?
Muitos são os recursos tecnológicos que redesenham os processos dos mais distintos negócios e impulsionam as atividades empresariais.
Com os Recursos Humanos não é diferente: se observarmos a área de Recrutamento e Seleção na última década, as ferramentas tecnológicas configuraram radicalmente estes saberes.
Uma pesquisa da TI global IDC mostra que, até 2020, aproximadamente US$ 47 bilhões da receita mundial do mercado de soluções cognitivas serão empregados com machine learning e inteligência artificial (IA).
O que é Machine Learning?
É uma obrigação para aquelas empresas que querem permanecer competitivas e diferenciadas no mercado a adoção de tecnologias inteligentes como estas.
Atualmente, os computadores e dispositivos móveis utilizam algoritmos que permitem com que a máquina aprenda com base na experiência de dados.
Os sistemas passam a ter uma capacidade grande de resolver questões, indicar dados similares em determinado contexto e tomar decisões sem a interferência do homem.
Desta forma, o conceito de machine learning, no contexto empresarial, refere-se a uma tecnologia de análise e transformação de dados em informações estratégicas para a produtividade de uma empresa.
Com esta tecnologia, é possível solucionar diferentes tipos de problemas, fazer previsões, propor indicações de produtos e serviços com base em dados de clientes, descobrir oportunidades complexas do negócio e muito mais.
Em suma, uma infinidade de dados são produzidos diariamente, e podem ser utilizados nas mais diversas funções, inclusive nos processos de recrutamento e seleção.
Por que a machine learning é tão importante?
Veja que para uma máquina, aprender não é algo tão além da imaginação. Da mesma forma, é uma realidade em diversas ações que você realiza no dia a dia, como é o caso daqueles anúncios que surgem em suas pesquisas na internet ou nas redes sociais. Eles são lançados com base em suas buscas.
No contexto do recrutamento e seleção, há várias ações que podem ser implementadas pelo aprendizado da máquina. Ações como, por exemplo, o cruzamento de banco de dados a partir do perfil do candidato indicado (por idade, localização, experiência, etc.), na divulgação assertiva de anúncios de vaga, no monitoramento de etapas do processo seletivo e muito mais.
O segmento de recrutamento e seleção lida com uma grande abrangência de dados. Logo, a machine learning contribui para que a tomada de decisão seja mais inteligente e completa.
Conforme as tecnologias evoluem, a machine learning atua na aprendizagem de novas informações e as adaptam de forma independente.
Desta forma, o gestor, quando adquire ferramentas com este conceito, faz um ótimo investimento.
O aprendizado ocorre através de cálculos anteriores para gerar decisões e resultados confiáveis e reproduzíveis.
A machine learning está em plena evolução. Com o avanço as novas tecnologias, não apenas o conceito ganhou forma, como foi impulsionado por outro conceito cada vez mais útil e comum nos processos corporativos: o big data.
Este, por sua vez, significa um grande conjunto de dados acumulados e caracterizados por velocidade, volume, variedade, veracidade e valor.
Veja também: Por que utilizar software de recrutamento e seleção ao invés de e-mail?
Tipos de machine learning
Há três segmentos de machine learning, confira abaixo quais são.
Aprendizado supervisionado
A máquina recebe dados rotulados, que indicam que um deles deve ser entendido como X ou Y. Isto é, a máquina aprende a identificar semelhantes quando for apresentado a outros que tenham o mesmo padrão.
Exemplo: Em um banco de dados de recrutamento e seleção, o dado sobre um determinado aspecto funcional é registrado. Ou seja, uma localização é registrada como uma localização. Há um grande número de dados correspondentes ao aspecto funcional e à localização que é mostrado para a máquina.
A máquina aprende a reconhecer várias formas de apresentação e diferentes contextos. Após um “treinamento”, ela conseguirá reconhecer sozinha os aspectos do perfil da localização. Ou ainda, cruzar as informações de candidatos com este perfil para a localização.
Aprendizado não supervisionado
Neste caso, não há rótulos nos dados. Ou seja, a máquina é exposta há uma infinidade de dados não nomeados, ignorando as informações apresentadas.
É com o passar do tempo que o sistema encontra padrões comportamentais ou semânticos entre estes dados, a partir da apresentação de um dado rotulado, que se refere ao que foi identificado.
Isso permite saber inclusive como esse objeto de estudo vai se comportar no futuro.
Exemplo: O sistema é exposto a uma série aleatória de perfis de candidatos. Quando informada que há um perfil específico, ela passa a identificar quais correspondem ao padrão a ser encontrado.
Reforço de aprendizado
Por fim, neste segmento, o computador também é exposto a dados não rotulados. A partir de questões específicas, o sistema dá a resposta à pergunta, de modo constante, até que atinja os resultados esperados.
Exemplo: Quantos candidatos do perfil X acessaram ao anúncio de vaga Y no período Z?
Contribuições do machine learning no recrutamento e seleção
O recrutamento e seleção é uma das áreas que mais se destacam na utilização da machine learning. Isso porque são milhares de currículos recebidos todos os dias nas grandes empresas, o que torna impossível uma análise manual de qualidade.
Mas, com este conceito, é possível criar padrões de currículo e perfis desejados. Além disso, a máquina consegue localizar os candidatos mais adequados para uma determinada oportunidade. Tudo isso em questão de segundos.
Isso significa uma economia muito grande de tempo e recursos, uma vez que é possível prever resultados e indicar os candidatos mais aptos aos perfis, sem contatos desnecessários.
O trabalho da equipe de recrutamento e seleção é mais estratégico, pois ainda são necessários critérios objetivos para embasar a decisão de efetuar ou não a contratação. O conceito é perfeito quando a subjetividade não é um critério.
Para se ter uma ideia da importância e eficácia da machine learning, saiba que sistemas inteligentes com esta tecnologia permitem cruzar diferentes tipos de dados sobre os candidatos ou perspectivas da empresa. Como, por exemplo:
- Eles aprendem sobre competências e resultados de testes;
- Aspectos específicos de candidatos (aprovados e reprovados);
- Busca por desempenho;
- Identifica perfis que mais tenham a ver com o perfil funcional e os valores ou cultura organizacional, entre outros.
É possível ainda estabelecer mapeamentos do desempenho de cada funcionário contratado, com base nas ações, tarefas ou projetos realizados por ele. As possibilidades são muito grandes.
Análise de dados preditivos
A machine learning oferece ainda a análise de dados preditivos para que haja resultados ainda mais precisos para a empresa. Como, por exemplo:
- Acompanhar a trajetória dos funcionários;
- Indicar possibilidades de plano de carreira;
- Efetivar job rotations com base nas capacidades profissionais;
- Prestar análise de diferentes ações referentes ao desenvolvimento, status de treinamentos e projetos, dados sobre o público interno, entre outros;
- Aumentar a produtividade das equipes com base em dados;
- Reduzir o turnover;
- Desenhar perfis comportamentais, estabelecendo pontos fortes, competências e habilidades, que possam ser diferenciais de mercado.
Um futuro promissor
Em conclusão, a machine learning tem muito a contribuir com as atividades de recrutamento e seleção. Além disso, promete um futuro ainda mais promissor.
E ainda, além de ser decisivo e agilizar os processos seletivos, pode oferecer muitas soluções e oportunidades para as empresas ao lidar com o seu capital humano, em diferentes momentos dos Recursos Humanos.
Nesse sentido, vale a pena conferir se as ferramentas utilizadas pelo recrutamento e seleção da sua empresa possui esta tecnologia. A machine learning é um trufo para quem apresentar um diferencial no mercado.
Veja também: Entenda como funciona um software de recrutamento e seleção
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