Cinco tendências de marketing na nova era da avaliação e por que você não deve se apaixonar por elas

Artigo originalmente escrito por Ryne Sherman no blog da Hogan Assessments 

Quase toda semana surge uma nova empresa de avaliação psicológica, uma nova metodologia ou um novo sistema. Embora cada empresa seja diferente, todas elas contam a mesma história. Primeiro, eles dizem que os processos de contratação não funcionam mais, nem os testes de personalidade: o recrutamento está desatualizado. Segundo esses novos players, sua solução é a resposta para essas dores. Por fim, essas novas empresas usam a “cortina de fumaça do marketing: uma lista de avanços tecnológicos que parecem sofisticados, projetados para confundi-lo, desviá-lo e fazer com que você sinta que está perdendo. Você não está perdendo, mas está se apaixonando pelas tendências comuns de marketing usadas por essas novas empresas.  

Mas antes de se apaixonar por essas tendências, veja alguns pontos interessantes que podem fazer com que você mude de opinião: 

Tendência # 1: Neurociência 

Algumas empresas medem a rapidez com que você reage a objetos piscando na tela do computador e dizem que suas avaliações são baseadas na neurociência. Neurociência é o estudo da estrutura e função do sistema nervoso. Embora uma definição tão ampla deixe espaço para debate, a realidade é que a neurociência diz respeito à função dos neurônios individuais e do cérebro (ou seja, uma grande massa de neurônios). Portanto, a menos que a avaliação que você está fazendo esteja registrando diretamente a atividade cerebral, não é neurociência. Pressionar a barra de espaço em resposta a imagens na tela do computador não é neurociência. Se você quiser saber mais sobre o tema, esse livro poderá ajudá-lo a constatar facilmente que esse tipo de medição não faz parte da neurociência. 

Estudos científicos recentes mostraram que tarefas de diferenças individuais no tempo de reação são psicometricamente inúteis. Primeiro, essas tarefas são projetadas para eliminar diferenças individuais. Se os indivíduos não obtêm pontuações diferentes nas tarefas, como eles podem prever diferenças individuais no desempenho? Em segundo lugar, essas tarefas têm baixa confiabilidade de teste e reteste. Isso significa que você não obterá a mesma pontuação cada vez que concluir as tarefas. Se as pontuações que você recebe são aleatórias, como elas podem prever o desempenho?  

Por último, e não surpreendentemente, essas tarefas não preveem resultados do mundo real. Um estudo recente mostrou que as medidas de autopercepção da personalidade previam 20 (em 30) resultados de vida e que as tarefas do tempo de reação não previam nenhuma. Não caia em testes baseados em tarefas de tempo de reação baseadas em computador que não preveem nada. 

Tendência # 2: Big Data / Deep Learning 

Algumas empresas vendem soluções baseadas em big data e no uso de aprendizado de máquina, ou inteligência artificial para produzir insights. No entanto, se você se aprofundar, verá que a maioria dos dados que essas empresas coletam é inútil; eles nem estão usando. Por exemplo, milhões de movimentos do mouse, pressionamentos de teclas e tempos de resposta podem ser medidos em uma avaliação de 10 minutos. Mas eles produzem resultados válidos? Eles preveem alguma coisa? Como mover o mouse cinco pixels para a esquerda antes de responder a uma pergunta relevante ao seu trabalho como balconista? As evidências indicam que esse tipo de micro movimento não prevê nada e não é relevante para o trabalho. As avaliações modernas podem medir milhões de coisas que você faz, mas apenas algumas delas preveem a adequação e o desempenho no trabalho. A menos que a avaliação faça as perguntas certas e avalie as coisas certas, 

A segunda coisa que você encontra ao se aprofundar (e deve se aprofundar) nessas empresas de avaliação é que os métodos estatísticos sofisticados que eles divulgam não fornecem os novos insights que prometem. Os recentes avanços na tecnologia são mais benéficos para problemas complexos e grandes conjuntos de dados, não em conjuntos de dados com algumas centenas de pessoas e algumas variáveis. Não caia nas alegações grandiosas sobre big data e inteligência artificial que não estão trazendo novas ideias sobre talentos. 

Tendência # 3: Gamificação 

Outra tendência a ser observada é a gamificação. Gamificação é definida como a adição de elementos do tipo jogo, como pontos, pontuações, troféus, competição e ambientes divertidos às avaliações existentes. A ideia é que, se os candidatos a emprego se divertem mais fazendo a avaliação, eles terão menos probabilidade de desistir do processo de recrutamento. Embora os dados mostrem que os candidatos gostam de avaliações baseadas em jogos, os dados também mostram que a gamificação não melhora as previsões de desempenho. Pesquisas indicam que os candidatos que abandonam o barco durante o processo de avaliação provavelmente não serão seus candidatos mais fortes de qualquer maneira. Portanto, você não está perdendo candidatos de alta qualidade devido à desistência durante a avaliação. 

Além disso, medir características psicologicamente estáveis ​​(por exemplo, QI, personalidade) por meio de jogos é extremamente difícil. Embora exista evidência de que a capacidade cognitiva possa ser medida por meio de avaliações baseadas em jogos, medir a personalidade usando avaliações baseadas em jogos não funciona. Além disso, as avaliações que afirmam ser baseadas em jogos geralmente não são de todo “gamificadas. De fato, a maioria é apenas um conjunto de tarefas chatas de laboratório de psicologia. Não caia em jogos que não preveem desempenho. 

Tendência # 4: correspondência de perfil 

Todo mundo quer contratar funcionários de alto desempenho. Uma maneira intuitiva de fazer isso é contratar pessoas que são como os seus atuais melhores desempenhos. Várias novas empresas usam uma abordagem de correspondência de perfil. Primeiro, eles avaliam seus profissionais com melhor desempenho. Em seguida, eles veem o que diferencia seus funcionários de alto desempenho de uma população maior de pessoas que fizeram as avaliações. As diferenças entre os dois criam um perfil de alto desempenho. No valor nominal, essa abordagem parece perfeita, mas é profundamente falha, como o exemplo a seguir demonstra. 

Imagine que você é o proprietário de um time de basquete profissional. Você tem três superestrelas e gostaria de mais superestrelas. Uma empresa promete usar suas avaliações para ajudá-lo a encontrar superestrelas. Primeiro, eles medem seus três astros em habilidades relevantes para o basquete: velocidade, altura, capacidade de chute etc. Em seguida, eles comparam seus jogadores a uma grande população. Eis que eles descobrem que suas estrelas são mais rápidas, mais altas e melhores do que a população em geral. Com base nisso, eles recomendam que você contrate jogadores rápidos, altos e ótimos atiradores. 

Tenho certeza que você pode ver o problema aqui. A empresa de avaliação que você contratou não diferencia entre seus desempenhos altos e baixos. Eles estão simplesmente dizendo o que diferencia as pessoas que trabalham em sua organização (jogadores profissionais de basquete) daqueles que trabalham em outras organizações (todos os demais). Embora essa abordagem de correspondência de perfil usada por muitas empresas pareça intuitiva, ela não funciona. Somente um estudo de validação adequado que diferencie altos e baixos desempenhos fornecerá um perfil preciso. Não caia em avaliações que são validadas apenas em profissionais de alto desempenho. 

Tendência # 5: Enfatizando informações irrelevantes 

A última tendência é algo que vem acontecendo há um tempo: enfatizar os recursos de um produto que realmente não importam. Empresas de avaliação novas e antigas costumam enfatizar o número total de candidatos, o tempo de contratação e a diversidade da classe de contratação como pontos de venda. O estranho de enfatizar isso é que você não precisa de uma empresa de avaliação para executar nenhuma delas. Uma loteria simples serve. Ou seja, se você contratar pessoas aleatoriamente, certamente aumentará o número total de candidatos e a diversidade da classe de contratação e, da mesma forma, diminuirá o tempo para contratar. O problema é que, quando se trata de desempenho, a contratação aleatória não funciona. 

Quando se trata de desempenho, a única coisa que importa é a validade: quão bem a avaliação prevê o desempenho? A realidade é que algumas avaliações preveem melhor o desempenho no trabalho que outras. Tenha certeza de que as empresas de avaliação que não mostram ou enfatizam a validade não têm nenhuma. Sem validade, eles não têm escolha a não ser enfatizar características irrelevantes. A boa notícia é que você não precisa trocar a validade preditiva por esses recursos menos relevantes. Avaliações bem validadas preveem o desempenho no trabalho e não discriminam em relação à raça, religião, sexo, gênero, etnia ou orientação sexual. Como resultado, avaliações de personalidade bem validadas ajudam a criar uma força de trabalho com alto desempenho e diversidade. Não caia em avaliações que enfatizem informações irrelevantes. 

Tecnologia emergente pode fazer coisas incríveis 

Quando se trata de usar inteligência artificial na contratação, pise com cuidado. A Hogan Assessments compartilha os segredos de como evitar a armadilha da IA. 

Por: Hogan Assessments | 1 de outubro de 2019 

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