O potencial da inteligencia artificial na gestão de recursos humanos

A inteligência artificial (IA) é inquestionavelmente uma ferramenta poderosa. Seu valor econômico está aumentando tremendamente e transformando inúmeras indústrias, tais como manufatura, fintech, medicina e automobilística. Trabalhadores em finanças e marketing têm muito sucesso usando tecnologias de inteligência artificial, enquanto os profissionais de recursos humanos acham bastante difícil integrá-los em suas práticas diárias.

Prasanna Tambe, Peter Cappelli e Valery Yakubovich afirmam em sua pesquisa: “Há diferenças sistêmicas e estruturais para o RH que tornam mais difícil, quando você está construindo um sistema baseado em IA.” [1]. Devido ao fato de que a qualidade e o poder explicativo do big data e da IA são limitados, eles ainda são considerados não convencionais nas áreas de RH e empregabilidade. Para se ter uma melhor compreensão desta matéria, é necessário considerar os problemas da IA em termos de ciência de dados na gestão de recursos humanos (GRH).

Existem três desafios principais nas práticas de RH quando se trata de ciência dos dados. A primeira questão é a falta de consistência na medida dos processos de RH ao longo do ciclo de vida dos colaboradores. Por exemplo, ao determinar qual candidato contratar ou escolher quem promover, é crucial registrar e analisar consistentemente quais critérios e habilidades foram os fatores decisivos no processo de contratação anterior.

O segundo problema com as práticas de HR é a limitação dos conjuntos de dados produzidos na HRM. Ao contrário de algumas áreas tais como marketing e finanças, onde muitos dados são gerados e facilmente coletados, a coleta de dados na GRH enfrenta grandes desafios em termos de quantidade e qualidade. Além disso, os dados na GRH são muitas vezes não estruturados (em papel, no Excel ou no formato PDF) e, consequentemente, difíceis de serem processados por um computador.

A última dificuldade refere-se a questões éticas relacionadas com o tratamento de dados. Os resultados das decisões de RH podem ter um impacto significativo na carreira de alguém. Portanto, é imperativo pensar sobre como a justiça e a transparência podem ser alcançadas. Além disso, também é crucial saber como os funcionários reagem aos resultados que se baseiam exclusivamente em algoritmos baseados em dados. Como declarou Morgan Hampton, da Tesla, “o recrutamento deve ser automatizado tanto quanto possível, a contratação deve permanecer humana”.

Levando em consideração essas três problemáticas na busca de soluções de IA, os gestores de RH devem focar nos seguintes aspectos para utilizar a IA mais efetivamente. Primeiramente, os gestores de RH precisam criar um processo de RH adequado que esteja pronto tanto para a era digital quanto para a tecnologia de IA.

Atualmente, as tecnologias de IA estão separadas, por exemplo, no recrutamento e aquisição de talentos, gestão de folha de pagamento e transações de auto-atendimento. No entanto, carecem de um mecanismo para gerar dados que possam auxiliar todo o processo de IA nas práticas de RH.

Os gestores de RH freqüentemente mantêm apenas as aplicações em que estão interessados e não mantêm aquelas que são excluídas. Isto leva a uma análise e conclusão unidimensional [1]. Todos esses critérios devem ser reunidos na coleta de dados e, eventualmente, ser avaliados para facilitar o desenvolvimento de modelos de big data e processos de IA.

Além disso, é também imperativo gerar dados de forma sustentável. Por exemplo, existem aplicações de IA que podem prever quais trabalhadores estão prestes a deixar seus empregos, e alguns até rastreiam pontos de dados das mídias sociais ou e-mails dos funcionários [2]. Se os funcionários estivessem cientes de tal sistema, eles provavelmente mudariam seu comportamento e deliberadamente produziriam dados enganosos.

No ano passado a história sobre a ferramenta de IA de recrutamento da Amazon ser tendenciosa contra as mulheres foi a prova de que aprendisagem de máquinas pode imitar as atitudes humanas. Gênero, no entanto, não é o único aspecto que é motivo de discriminação. Outros, como idade, nacionalidade ou etnia, também podem ter um impacto negativo, impedindo as empresas de contratações inclusivas e diversas. Os gestores de RH devem recolher cuidadosamente amostras de dados que sejam representativas e procurar soluções de IA explicáveis. As complexas redes neurais na aprendizagem profunda estão longe de serem auto-explicativas.

Até hoje, os critérios de dados standard que os gestores de RH deveriam respeitar ao longo do ciclo de prática de RH ainda não existem. Isto significa que os gestores de RH têm de se juntar ao departamento interno de TI da sua empresa ou a fornecedores externos de IA para determinar quais os dados a rastrear e como avaliar esses dados, a fim de estabelecer as melhores práticas de IA nas suas empresas.

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[1]Prasanna Tambe, Peter Cappellli and Valery Yakubovich. 2019. Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward. URL:https://www.researchgate.net/profile/Peter_Cappelli/publication/328798021_Artificial_Intelligence_in_Human_Resources_Management_Challenges_and_a_Path_Forward/links/5c5edc7f299bf1d14cb7dc5f/Artificial-Intelligence-in-Human-Resources-Management-Challenges-and-a-Path-Forward.pdf [2019.10.20]

[2] Samantha Mclaren. 2019. Here’s how IBM predicts 95% of its turnover using data. URL:https://business.linkedin.com/talent-solutions/blog/artificial-intelligence/2019/IBM-predicts-95-percent-of-turnover-using-AI-and-data[2019.10.20]