Como correlacionar profissionais e oportunidades de trabalho para se chegar à combinação perfeita?

É extremamente difícil se chegar a uma boa combinação entre duas pessoas, utilizando tecnologia para marcarem um encontro. São inúmeros fatores e expectativas que devem ser levados em conta. Ambas têm interesses semelhantes? Elas vivem na mesma região? Quais são seus objetivos? Além disto, há inúmeras expectativas ocultas em relação a coisas como a aparência. A correlação sempre foi uma tarefa complexa.

O mesmo vale para combinações entre o melhor profissional e o cargo mais indicado. Mesmo para especialistas com anos de experiência, a correlação entre oportunidades de trabalho e competências é um imenso desafio. Quem trabalha bem com o que? Como se pode ter certeza para tomar a melhor decisão? Essas perguntas devem ser respondidas diária e corretamente, para permitir uma correlação bem-sucedida entre profissionais e oportunidades de trabalho. Isto exige um conhecimento completo e ótimas informações. As expectativas do empregador e dos candidatos são altas. Uma máquina ou um algoritmo são capazes de fazer mais do que satisfazer essas expectativas?

 

Uma boa correlação é possível?

Primeiramente, vamos determinar se uma boa correlação é mesmo possível. Correlacionar é o ato de combinar atributos complementares de duas entidades, no nosso caso, vagas de emprego e pessoas. Entretanto, mesmo nesse contexto a palavra ‘correlação’ pode ter vários significados. Em algumas oportunidades de trabalho, para saber se um candidato é adequado para determinada vaga, basta saber se a pessoa está disponível para assumir o cargo. Se a pessoa estiver bem de saúde, por exemplo, poderá ser contratada para a colheita de morangos. Há outros cargos, entretanto, que exigem uma série de certificados, especializações e experiências. Tente correlacionar um cirurgião pediátrico a uma vaga para médico em um hospital, e isto ficará muito claro.

Embora os especialistas em RH compreendam que os mais ínfimos detalhes devam ser considerados durante o processo de correlação, sua tarefa ainda será altamente complexa. Isto porque as demais condições da seleção mudam constantemente. Requisitos que eram comuns até ontem não se aplicam mais hoje, e os requisitos de hoje, por sua vez, não serão mais válidos amanhã. A forma como definimos oportunidade de trabalhocandidato potencial e mercado de trabalho muda o tempo todo. Quem precisaria de um diretor de desenvolvimento digital há alguns anos? E quem citaria essa especialização em seu CV então?

A correlação se torna muito mais complexa quando uma máquina é designada para lidar com essa tarefa. A máquina terá de aplicar toda a experiência e os conhecimentos do especialista da mesma forma que ele faz, prestar atenção aos mínimos detalhes e reagir às mudanças no mercado de trabalho. Os fornecedores desse tipo de máquina se concentram em dados diferentes para superar essa questão altamente complexa. Por exemplo, cargos ocupados anteriormente pelo candidato e suas competências são levados em conta. Um algoritmo comparar então as candidaturas e os CVs e a correlação é feita. Sucesso?

 

Pedreiro equivale a pedreiro. Consultor de vendas equivale a consultor de vendas?

Alguns algoritmos, conforme as informações que temos, fazem a correlação com base nos cargos ocupados anteriormente. Se o candidato ocupou o cargo de X na empresa A, ele está apto a ocupar o cargo X na empresa B, certo? Essa afirmação poderia se sustentar no passado, sem dúvida. Costumávamos ser profissionais generalistas, assessores, advogados, pedreiros, etc. Hoje em dia, somos consultores de vendas, ninjas de dados, gerentes de instalações, etc. Um consultor vendas é alguém que trabalha em uma empresa varejista e orienta os clientes? Ou alguém que elabora propostas, recebe pedidos e negocia contratos com os clientes? Essas perguntas já estão sendo feitas por especialistas, no momento em que analisam CVs. Agora, as máquinas devem ser capazes de fazer essas distinções com eficiência.

Os cargos são, portanto, excessivamente genéricos na maioria dos casos. Ou muito específicos, visto que as condições internas de uma empresa afetam os cargos, dando origem às descrições de cargos e funções. Atualmente, todos os funcionários são uma espécie de gerente. Sem uma descrição mais detalhada dos cargos, ficaríamos sempre perdidos e não saberíamos se um candidato seria realmente adequado para um cargo ou não – e vice-versa.

 

Comparação entre competências

O cargo não é suficiente para definir uma boa correlação. Portanto, outros provedores de correlação profissional solucionam o problema utilizando outros parâmetros – eles procuram competências e habilidades, pois esses fatores representam o ‘conteúdo’ por trás das descrições de cargos que podem ser muito vagas. A correlação baseada em competências e habilidades é mais significativa e promissora, pois leva em conta não apenas o cargo ocupado anteriormente pelo candidato, mas também seus conhecimentos, talentos, perspectivas e formação. Desta forma, consideram-se as competências e habilidades do candidato em relação à vaga, e faz-se a correlação entre elas.

Isto parece lógico: Quero um gerente com a mente aberta, comunicativo, forte em liderança e ótimo em solucionar problemas. Encontrei uma pessoa que apresenta essas qualidades em seu currículo e que, portanto, corresponde aos meus critérios. Então, as competências agora são um fator confiável para as máquinas avaliarem ao correlação perfeita para a vaga que estou oferecendo?

Vamos avaliar as competências mais de perto. Competências resultam de conhecimentos. Aristóteles disse que o conhecimento é a verdade absoluta. A verdade absoluta somente pode ser obtida mediante experiência e comprovação do conhecimento da própria pessoa. O conhecimento que eu adquiri de terceiros por meio de comunicação e estudos devem ser verificados, não sendo, portanto, uma verdade absoluta. Se alguém me fornece uma informação nova, como posso saber se é verdadeira?

A partir do momento em que eu não tive uma experiência com esse conhecimento – e não o apliquei a uma experiência – ele permanece incompleto. Não há dúvidas de que uma boa formação tem um grande valor, mas até que eu saiba como alguém aplicou esses conhecimentos adquiridos, eles ainda não foram comprovados e não me dão a oportunidade de me beneficiar com eles. Somente depois de testados, eles me proporcionarão uma vantagem ou um determinado escopo de ação e, até certo ponto, de poder.

Vamos voltar ao gerente de mente aberta, comunicativo, forte em liderança e hábil para solucionar problemas. Nossos potenciais candidatos poderiam ser oriundos dos setores de construção, finanças ou da indústria têxtil? Sem sua experiência, a vaga provavelmente seria correlacionada aos três cargos, apesar de cada um exigir suas próprias perspectivas setoriais. Há uma falta de experiência relevante para inserir as competências em um contexto significativo.

 

O verdadeiro conhecimento requer experiência

Isto já foi reconhecido por outros especialistas em correlações ocupacionais. O critério da competência não é suficiente para gerar uma boa correlação. Se eu quiser correlacionar um profissional em busca de recolocação a uma determinada profissão, não posso apenas levar em conta os conhecimentos e as competências da pessoa com base no seu CV e na sua carta de apresentação. Vou precisar saber mais sobre sua experiência também. Somente com essa experiência os relacionamentos e setores podem se desenvolver.

Além disto, ninguém cita somente as competências que tem – geralmente citam outras informações relevantes que contribuam para uma boa correlação. Da mesma forma, em um anúncio de vaga, a empresa não especifica todas as competências que está procurando – e este é um fator que dificulta a correlação. Porque, se um anúncio é publicado com uma vaga para “Cientista de Dados,” o empregador provavelmente não citará a experiência em “TI” ou “processamento de dados”, pois subentende-se que tais requisitos sejam evidentes, dado o nome do cargo. Da mesma forma, um cientista de dados provavelmente indicaria no seu CV competências mais específicas do que as associadas aos cargos anteriores. Mas se essa pessoa for correlacionada conforme suas competências, as informações relevantes a esse parâmetro de correlação ficarão faltando.

Se apenas correlacionarmos com base nas competências, certamente teríamos resultados diferentes do que os gerados por uma mera comparação entre cargos ocupados. Entretanto, essa abordagem não é, em última instância, boa o suficiente para direcionar pessoas a oportunidades de trabalho, candidatos a cargos e funcionários a empregadores. Precisamos de mais do que isto.

 

Boa educação não significa boas maneiras

O conhecimentos de competências e experiências não pode determinar se um novo redator se enquadrará bem à equipe, ou se um novo enfermeiro será pontual em seu serviço no hospital, ou se um novo dirigente suprimentos será um bom negociador. Quem confiaria em um CV, nos dias de hoje, que denote que o candidato é fraco ou inconfiável no trabalho em equipe? Contudo, são precisamente essas competências interpessoais e a personalidade do candidato que são importantíssimas para se chegar a uma boa correlação. Um consultor deve ser pontual quanto aos compromissos firmados com o cliente, enquanto que um programador pode ter um horário de trabalho mais flexível. Da mesma forma, a aparência não é tão importante para um programador quanto para um consultor. Entretanto, se o consultor não tiver a habilidade de falar abertamente com seus clientes, sua empresa o dispensará muito em breve. Da mesma forma, uma correlação só se torna realmente bem-sucedida se a personalidade do candidato também for considerada. Meu CV detalha uma ampla variedade de experiências do meu passado, mas como eu as realizei também é muito importante.

 

Como juntar todas as peças?

Mas ainda que esse CV se enquadre perfeitamente àquela vaga, ainda não teremos a certeza de uma correlação perfeita. Afinal, as competências e a personalidade de um novo funcionário devem ser complementares à malha de competências e personalidades dos futuros colegas. Se eu for o único engenheiro de software da empresa, terei de ser muito versátil e assumir as iniciativas com naturalidade. Se eu for contratado para uma equipe com outras duas pessoas – uma delas mais familiarizada com X e a outra com Y – as competências serão complementares entre si, e a colaboração criará algo inteiramente novo. Posso pedir auxílio com mais frequência e, ao mesmo tempo, a empresa esperará de mim a capacidade de me enquadrar bem à equipe. Os colegas envolvidos também influenciam a correlação perfeita. Para ser preciso, os CVs dos futuros colegas também devem ser considerados na correlação.

Quem ainda acredita que é possível associar um funcionário a um cargo considerando somente um parâmetro (cargo, competências, experiência ou personalidade) pode chegar à conclusão de que isto só dá certo se você tiver muita sorte. Se um algoritmo tem a função de solucionar um problema de tamanha complexidade, as chances de uma correlação bem-sucedida são como a proverbial probabilidade de se encontrar uma agulha no palheiro.

Então, chegamos ao fim do caminho?

Ainda não. Confúcio declarou: “A experiência é como uma lanterna dependurada nas costas; ilumina somente a parte do caminho já percorrida.”

Testamos nossos conhecimentos, proporcionamos vantagens a nós mesmos e a outras pessoas, podemos ser pontuais e confiáveis. Dispomos dos requisitos necessários de competência interpessoal. Isto quer dizer que garantimos a segurança dos negócios que administramos. Todos os prazos são cumpridos, os clientes são bem tratados e os funcionários chegam aos seus postos de trabalho pontualmente, todas as manhãs. A esta altura, tudo deve estar definido.

 

O que realmente fortalece um negócio?

Mas se todos cumprirem os requisitos regularmente, o negócio permanecerá “apenas” assegurado. Não criamos nada de novo. As inovações requerem bons conhecimentos e costumam gerar uma experiência expressiva. Entretanto, é preciso, acima de tudo – literal e semanticamente – ter criatividade.

O dicionário de Cambridge define criatividade como “the ability to produce original and unusual ideas, or to make something new or imaginative”¹ (a capacidade de gerar ideias novas e incomuns ou de tornar algo novo ou imaginativo). Basicamente, ao exceder os limites do conhecimento e da experiência, a criatividade nos proporciona uma terceira maneira de encarar alguma coisa, que poderíamos chamar de “pensar fora da caixa.” Como uma forma de abordagem, a criatividade é, portanto, menos artística do que quebrar regras: retrabalho radical, raciocínio fora da caixa, ou jogar a caixa fora de uma vez. Um ato criativo produz algo novo, diferente e talvez um pouco assustador.

Albert Einstein disse que “Criatividade é inteligência se divertindo”.² O criador seria, então, alguém que se diverte revolucionando os negócios, e não alguém que apenas cumpre um calhamaço de requisitos. A criatividade é um dos principais valores nos momentos em que ocorrem mudanças significativas. Afinal, qualquer pessoa que simplesmente se adapte ao passo da digitalização não conseguirá acompanhá-lo e certamente não progredirá. Precisamos de pessoas que mantenham uma visão geral. Precisamos de profissionais que asseguram os negócios. E precisamos também de pessoas que nos apresentem novas formas de fazer as coisas, especialmente nos dias de hoje. A criatividade é a competência mais importante na atualidade.

Criatividade, intuição, emoções e qualquer coisa que se oponha ao lógico, ao analítico e ao racional (que possa ser considerado análogo ao conhecimento e à experiência) são fatores muitas vezes atribuídos ao lado direito do cérebro. Você pode já ter ouvido falar de teoria de que as pessoas usam mais o lado direito ou esquerdo do cérebro. Entretanto, os pesquisadores constataram que isto não passa de um mito. Mesmo que algumas funções sejam atribuídas principalmente a determinado lado do cérebro, os resultados são melhores quando ambos os lados do cérebro trabalham em conjunto, em redes complexas.³

Se eu quiser criar um novo produto, o conhecimento dos processos produtivos e os insumos necessários serão muito úteis para mim. Minha experiência no planejamento de novos produto também me ajudará. Meu talento organizacional respaldará o processo. Mas a ideia de criar um novo produto resulta da minha criatividade. Portanto, se você for bom em alguma coisa, você terá os melhores resultados, pois todos os fatores serão envolvidos ao mesmo tempo: conhecimentos, experiência, personalidade e criatividade.

 

Adeus à noção da correlação perfeita

Resumindo: a correlação não pode ser baseada em competências, habilidades ou em qualquer abordagem específica, porque o problema é complexo demais. A correlação se dá conforme as expectativas, e estas mudam constantemente.

Da mesma forma, simplesmente não existe algo como uma correlação perfeita, uma vez que é impossível sobrepor as expectativas. As expectativas são muito subjetivas e podem nunca ser atendidas de uma maneira que agrade a todos igualmente. Portanto, só podemos avaliar todos os fatores até onde for possível, para nos aproximarmos ao máximo da correlação perfeita.

Os resultados da cultura atual de correlação com blocos de dados, como algumas competências e cargos ambíguos, destroem a qualidade dos resultados das máquinas reiteradamente. A correlação com blocos de dados é um tiro no escuro. Os que acreditam ser capazes de correlacionar fragmentos de dados com palavras-chave arbitrárias jamais se aproximarão da correlação perfeita. Conforme citado anteriormente, essa abordagem ignora outros parâmetros que são críticos para uma designação de alta qualidade.

Com algoritmos complexos, só é possível criar a aproximação máxima possível evitando os fragmentos de dados e tentando incluir todos os fatores, assim como faz o nosso cérebro quando cria algo novo: competências, experiência, personalidade e cargos anteriores, desde que manuseados corretamente. A máquina leva todos esses critérios em conta, avalia-os separadamente, e gera um peso para cada um. Se esses critérios forem representados com o peso adequado, um bom começo seria reunir os dados pessoais aos do cargo, utilizando a tecnologia. Todos os fatores determinantes, inclusive as expectativas, se alinham e as chances de se obter uma correlação perfeita se ampliam.

Mesmo com os processos compatíveis de correlação bem projetados, desenvolvidos e otimizados da JANZZ Technology, ainda é difícil considerar todos os fatores até o ponto necessário. As expectativas podem ser mapeadas em uma escala abrangente, mas algum aspecto sempre permanece oculto. Por exemplo, se a categoria ‘desempregados’ for considerada uma situação estável, uma boa parcela das expectativas se resumem à recolocação dessas pessoas. Se for preciso correlacionar engenheiros, há uma expectativa de que a faixa salarial corresponda às dos cargos anteriores. Expectativas adicionais podem ser mapeadas se sua presença estiver clara. Da mesma forma, somente podemos nos aproximar da correlação perfeita. Entretanto, não estamos trabalhando às cegas com fragmentos de dados. O processo pode não culminar em uma correspondência perfeita – mas pode levar à outras correlações possíveis.

 

Fontes:

¹ Dicionário de Cambridge (2017). Criatividade. Acessado via: http://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/creativity [2017.11.02].

² Einstein, Albert (1930). Mein Weltbild. Wie ich die Welt sehe.

³ Nielsen JA, Zielinski BA, Ferguson MA, Lainhart JE, Anderson JS (2013). An Evaluation of the Left-Brain vs. Right-Brain Hypothesis with Resting State Functional Connectivity Magnetic Resonance Imaging. PLoS ONE8(8): e71275. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071275

Sahoo, Anadi (2017). Knowledge, Experience & Creativity. Acessado via: https://www.linkedin.com/pulse/knowledge-experience-creativity-dr-anadi-sahoo/ [2017.11.03.].

 

ESCO: Esperávamos uma ontologia – ficamos desapontados com a coleção de termos que recebemos

Quase quatro anos se passaram. Esperamos por um longo tempo – e estávamos curiosos para ver o que a Europa anunciava com tanta grandiosidade. Constantemente ansiosos para sabermos se isto soluciona problemas bastante conhecidos dos sistemas de classificação. A classificação da União Europeia para dados ocupacionais é conhecida como ESCO – European Skills, Competences, Qualifications and Occupations (Competências, habilidades, qualificações e ocupações na Europa). Até o momento, as classificações têm sido solucionadas por todos os Estados por conta própria, como o ROME na França, o KLdB na Alemanha ou o CP na Itália. Geralmente, têm como base a mãe de todas as classificações, a Norma Internacional de Classificação de Ocupações (International Standard Classification of Occupations – ISCO) publicada pela Organização Internacional do Trabalho por volta de 1960, mas não são necessariamente comparáveis – números e letras diferentes, e níveis de taxonomia diferentes podem distinguir as classificações.

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Outros sistemas de classificação foram desenvolvidos primeiro, mas com finalidade principalmente estatística. Desta forma, foi possível compor ocupações com números de identificação, em grupos e, em seguida, gerar estatísticas, mas esses sistemas não ampliam a compreensão de ocupações individuais. O sistema em grupos costumava ser amplo e genérico em demasia. Por exemplo, todos os médicos especialistas são reunidos no mesmo grupo e esse grupo é descrito apenas com um mesmo conjunto de competências para todos os especialistas. Isto quer dizer que as competências de um oncologista são descritas como idênticas às de um gastroenterologista, de um ginecologista ou de um patologista. Portanto, conforme as taxonomias, eles teriam os mesmos conhecimentos e suas especializações seriam reconhecidas somente pelo nome de seus cargos. Com esse nível de imprecisão nas descrições, certamente não seria possível uma melhor compreensão dos cargos individuais.

A União Europeia não queria que a ESCO se desenvolvesse como mais um esqueleto vago demais, mas sim criar um entendimento comum das ocupações, competências, habilidades, conhecimentos e qualificações em todos os 26 idiomas cobertos, de forma que os empregadores, profissionais e instituições educacionais pudessem compreender melhor as necessidades e os requisitos uns dos outros. Desta forma, a liberdade de movimentação poderia compensar as lacunas de competências e desemprego em diferentes estados-membro, segundo Juncker.¹

Quase quatro anos se passaram desde o lançamento da versão de testes. Todas as partes interessadas possíveis se envolveram, como agências de emprego, assessores de carreira, estatísticos, cientistas… a fim de criar essa classificação em 26 idiomas. Quase quatro anos de testes, extensões, modificações e retrabalho… e agora, estou aqui em frente ao meu PC, digitando em uma base de dados online “Word” como competência desejada e a base de dados não reconhece o termo. A única sugestão alternativa: WordPress. Não está relacionada à minha busca. Se eu digitar “PowerPoint”, nada acontece. A base de dados não reconhece o termo, é a busca não será armazenada.²

Muito bem, vamos experimentar o Indeed. Somente na Alemanha, encontreis mais de 13.000 anúncios de vagas com o termo de pesquisa “PowerPoint”. Na França e no Reino Unido, são mais de 8.000 anúncios. Mas o termo “PowerPoint” não está classificado como uma competência em toda a Europa. O termo não figura entre as 13.485 competências da ESCO. Um profissional deve entender o empregador em potencial melhor, no sentido de que “PowerPoint” não é uma competência importante para se recolocar no mercado?

A base de dados, temos de admitir, reconhece o termo “Microsoft Office” quando digitamos “Microsoft”, mas a compreensão semântica da base de dados não vai além disto. Afinal, e expressão “software de edição de texto” é armazenada como uma competência isolada, sem relação com o Microsoft Office, e nenhuma das duas competências sugerem que sejam sinônimas.

A ESCO declara reconhecer 2.942 ocupações. É interessante notar que o sistema identifica um «coordenador de logística ferroviária » e também oferece determinadas ortografias alternativas, mas não reconhece o termo “especialista em logística”. De tempos em tempos, ocupações com problemas semelhantes são encontradas. Além disto, uma alternativa sugerida para o termo “agente de partido político” é «agente de relações públicas». Apenas para exemplificar uma sugestão de cargo equivocada.

A ESCO agora será disponibilizada em 26 idiomas. Sim e não, vou descobrir. Sim, os cargos estão disponíveis em 26 idiomas; sim, as competências também estão disponíveis. Contudo, as explicações dos termos são sempre em inglês, o que significa que um cargo poder ser traduzido em todos os idiomas, mas não as descrições dos cargos. Elas permanecem somente em inglês. Agora questiona-se se um empregador da França compreende a descrição da profissão de um candidato sueco melhor sem uma definição em seu idioma nativo, o francês. Ou se ele poderá avaliar se a classificação realmente coincide com a vaga que está oferecendo.

Além do fato de as qualificações serem disponibilizadas somente em um idioma: Grego. As descrições detalhadas somente podem ser encontradas nesse idioma. Em qualquer caso, um empregador de outro estado-membro não entenderá melhor os dados do candidato, mesmo se este for grego. A própria ESCO relata que as qualificações devem ser fornecidas pelos estados-membro e que serão integradas regularmente. Entretanto, 27 estados-membros deixaram muito tempo passar.

Agora eu preciso compilar tudo. Estou mais do que desapontado com alguns aspectos marginais. Esperei quase quatro anos desde que comecei a explicar as possibilidades de coleta para ontologias em conjunto com outras pessoas no Congresso da ESCO. Mas nenhuma ontologia foi desenvolvida, apenas uma taxonomia ou uma coletânea de termos. 2.942 profissões, 13.485 competências e 672 qualificações (em grego) foram integradas à ESCO. A ESCO aparentemente investiu muito tempo e provavelmente muito dinheiro nesse desenvolvimento. Mas daí a ser uma revolução em relação à meta de Juncker é bastante questionável.

A pergunta agora é: O que fazemos agora? Vamos ter esperança e aguardar mais quatro anos até que a ESCO seja capaz de atender às necessidades dos serviços públicos e privados de RH e recolocação? Ou talvez devamos buscar uma alternativa? E quanto a uma alternativa que represente uma verdadeira ontologia, com reconhecimento semântico? Uma que reconheça que um funcionário de um partido não tem a mesma função que o de um RP. Que saiba que “MS Word’ é a mesma competência que “Microsoft Word” ou processamento de texto. E que contemple diversos idiomas em todos os campos. Quem sabe já existe uma solução assim? Talvez uma pesquisa online possa apresentar os resultados desejados, nesse sentido. Por exemplo, o site http://janzz.technology.

 

[1] ESCO (2015). Estrutura estratégica da ESCO. Visão, missão, posição, valor agregado e princípios orientativos. Brüssel.

[2] Somente a base de dados online da ESCO foi utilizada nesta pesquisa.