Como o Big Data aumenta a demanda por profissionais de IA

Uma desenvolvedora de software, ou profissional de inteligência artificial, com longos cabelos ruivos que usa uma blusa azul-marinho com estampa de folhas brancas, um relógio prateado e uma pulseira prateada, está sentada em uma mesa em um escritório aberto. Ela tem dois monitores de computador e um laptop na frente dela, junto com algumas pequenas bugigangas e uma caixa de lenços de papel, e ela está escrevendo código para IA.

Algumas das maiores e mais bem-sucedidas empresas de nossa economia usam big data há anos. O Google começou incorporando algoritmos de dados para analisar as relações entre sites e melhorar as pesquisas na web. A Amazon usa um banco de dados e algoritmos de clientes para fornecer recomendações de compras personalizadas. Mais recentemente, o Facebook recebeu atenção pelo uso de informações pessoais de bilhões de usuários. Os pesquisadores extraem esses dados para tudo, desde anúncios políticos até avaliação de personalidade.1

Hoje, é um desafio encontrar uma empresa que não esteja usando alguma forma de IA. De algoritmos a mineração de dados e desenvolvimento de software, a IA se tornou um meio crucial de se tornar globalmente competitivo. Empresas como Booking.com  usam IA para informar sua direção para o desenvolvimento de produtos. Sites como Buzzfeed e Weibo, que dependem de cliques, usam IA para otimizar os títulos que escolhem para seus artigos. Outras empresas, incluindo Airbnb e Alibaba, usam a IA para informar suas decisões de negócios, enquanto sites de redes sociais como Instagram e YouTube a usam para recomendar conteúdo relevante.

Dadas essas tendências, não é de surpreender que os empregos de IA estejam em alta demanda ou que a demanda por habilidades de IA esteja aumentando. O Bureau of Labor Statistics dos EUA lista analistas de segurança da informação e outros cientistas de dados entre as 20 profissões que mais crescem. Espera-se que o emprego nestes empregos cresça 31% nos EUA na próxima década. o PIB total do país, de acordo com um relatório da Academia Chinesa de Estudos do Ciberespaço.3 Espera-se que o crescimento continue nas próximas duas décadas e leve à criação de inúmeras oportunidades de emprego em IA. A Índia também experimentará um aumento no crescimento digital; de acordo com um relatório da McKinsey, até 2025 a economia digital na Índia poderá representar de 8% a 10% do PIB da Índia.4

A demanda global também significa que há uma necessidade crescente de identificar indivíduos que serão bem-sucedidos nessas funções. Como uma empresa de avaliação de personalidade com mais de 40 anos de pesquisa sobre desempenho no trabalho, a Hogan sabe que selecionar as pessoas certas para esses trabalhos proporcionará às empresas uma vantagem competitiva fundamental para se tornarem bem-sucedidas na economia digital.

A Hogan começou a pesquisar quem terá mais sucesso em funções profissionais de IA. Entrevistamos vários profissionais da economia digital de todo o mundo. Como resultado de nossa pesquisa, criamos um perfil geral de características de personalidade que são importantes para funções profissionais de IA. Identificamos uma variedade de empregos que se enquadram nessa família de empregos, incluindo analistas de inteligência de negócios, especialistas em data warehouse, administradores de banco de dados, cientistas de pesquisa de computadores e informações, engenheiros de sistemas de computadores, desenvolvedores de sistemas de computadores e cientistas de dados. Uma revisão das atividades e habilidades ocupacionais revelou que há muita sobreposição entre esses papéis. Nossa definição final de um trabalho de IA nesta família é “um colaborador individual que trabalha com computadores para analisar informações; interpreta e comunica essas informações à empresa para orientar a estratégia e a tomada de decisões; e desenvolve e implementa soluções para gerenciar dados.”

Ajudar as empresas a selecionar e desenvolver os talentos de maior desempenho é o principal objetivo da Hogan. Com esta pesquisa de funções profissionais de IA, pretendemos preparar as empresas para o sucesso futuro, entendendo os trabalhos do futuro e recomendando os melhores desempenhos para essas funções.

Definindo o perfil desses profissionais

A Hogan fez parceria com empresas de consultoria e clientes em todo o mundo para melhorar a precisão da seleção para profissionais de IA. Com base em nossa pesquisa, definimos profissionais de IA como colaboradores individuais responsáveis ​​por trabalhar com computadores para analisar informações, interpretar e comunicar essas informações à empresa para impulsionar a estratégia e a tomada de decisões e desenvolver e implementar soluções para gerenciar dados.

Hogan desenvolveu uma ferramenta de triagem cientificamente válida para identificar competências, características e valores específicos que predizem o sucesso no trabalho para profissionais de IA. Hogan então usou essas informações para construir um perfil de personalidade personalizado para Profissionais de Inteligência Artificial usando o Inventário Hogan de Personalidade (HPI), Inventário Hogan de Desafios (HDS) e e o Inventário Hogan De Motivos, Valores e Preferências (MVPI). Esse perfil permite que as empresas selecionem candidatos profissionais de IA de alto desempenho.

Nossa pesquisa envolveu duas etapas. Primeiro, realizamos uma análise de trabalho. Revisamos as descrições de cargos da O*NET para cargos profissionais de IA, incluindo analistas de inteligência de negócios, desenvolvedores de software, engenheiros/cientistas de dados e especialistas em aprendizado de máquina. Também realizamos grupos focais com especialistas no assunto e eles concluíram uma pesquisa quantitativa de análise de cargos on-line.

Em segundo lugar, usamos estratégias de generalização de validade, incluindo meta-análise de família de cargos e validade sintética/componente de cargos para identificar os elementos que podem predizer o comportamento, baseados em HPI e HDS de desempenho bem-sucedido em cargos profissionais de IA. Os resultados da análise de trabalho forneceram evidências para escalas MVPI relevantes.

Depois, determinamos que profissionais de IA bem-sucedidos se adaptam a novas mudanças e são energizados pelo desafio de seu trabalho. Eles tomam iniciativa para resolver problemas e podem tolerar os aspectos mais tediosos de trabalhar com dados. Além disso, os profissionais de IA têm o impulso de buscar conhecimento e se atualizar sobre os novos desenvolvimentos relacionados ao seu trabalho.

Ao incorporar o perfil de personalidade dos Profissionais de Inteligência Artificial da Hogan no processo de avaliação de candidatos, as empresas podem selecionar de forma mais eficaz candidatos profissionais de IA com as características mais importantes para o sucesso em sua profissão. A pesquisa de Hogan mostra que, se optarem por usar nossas avaliações no processo de seleção, as empresas podem esperar uma melhoria de 21% na precisão geral, selecionando 10,5% mais boas contratações e evitando 10,5% mais contratações ruins.

Como a Hogan pode ajudar

Devido à alta demanda por habilidades de inteligência artificial, as organizações podem não ter um grande conjunto de talentos para escolher profissionais de IA. Isso pode significar sacrificar alguns aspectos desejáveis ​​do desempenho, como o potencial gerencial. Além disso, muitas das características que tornam alguém um bom profissional de IA não se traduzem necessariamente em cargos de liderança. Por exemplo, as funções de IA geralmente envolvem trabalhar de forma independente sem precisar depender de uma equipe. Indivíduos que prosperam em ambientes independentes têm o potencial de se tornar gerentes que lutam para gerenciar o comportamento social, comunicar expectativas ou gastar tempo desenvolvendo os membros de sua equipe. Felizmente, no entanto, existem estratégias baseadas em evidências que os empregadores podem usar para identificar e desenvolver profissionais de inteligência artificial para cargos de liderança.

As avaliações de personalidade de Hogan podem ajudar a identificar os pontos fortes e fracos das características únicas de personalidade de cada funcionário. Medir a personalidade do dia-a-dia (com o Inventário de Personalidade Hogan), potenciais descarriladores (com o Hogan Development Survey) e valores (com o Inventário de Motivos, Valores, Preferências) pode dar aos funcionários uma visão holística de suas personalidades e uma compreensão de como seus pontos fortes e fracos se comparam aos dos outros. Muitas vezes existe uma disparidade entre como nos vemos (identidade) e como os outros nos veem (reputação); Hogan mede a reputação, o que ajuda a reduzir essa disparidade. Aprender mais sobre como os outros veem nossos pontos fortes e fracos pode nos ajudar a desenvolver autoconsciência estratégica para que possamos capitalizar nossos pontos fortes e começar a desenvolver nossas fraquezas, levando a um desempenho mais forte.

Muitas organizações contam com dados de desempenho anteriores para promover funcionários. No entanto, o desempenho passado é um preditor impreciso de sucesso futuro quando as funções aumentam em escopo, escala e complexidade. Bons gerentes precisam ter habilidades interpessoais altamente desenvolvidas, o que envolve uma comunicação honesta, aberta e frequente com a equipe. Os melhores líderes se concentram no desenvolvimento de outras pessoas e na construção de relacionamentos eficazes que conquistam confiança e extraem o melhor das pessoas que gerenciam. Bons gerentes devem ser capazes de superar seus próprios egos e se concentrar na construção e desenvolvimento de equipes de alto desempenho. As organizações podem usar as avaliações de Hogan para fornecer oportunidades para que seus funcionários ganhem autoconsciência estratégica, orientando o desenvolvimento da organização dos funcionários atuais para oportunidades futuras.

Uma vez que os funcionários estejam cientes de suas reputações, eles podem começar a trabalhar em comportamentos específicos que os impactam. À medida que a organização apoia sua jornada de desenvolvimento, o feedback deve ser fornecido a esses funcionários para ajudar a informar seus esforços e ajudá-los a entender como ajustar suas metas ao longo do tempo. Para desenvolver profissionais de IA para cargos de liderança, a organização pode precisar fornecer suporte, treinamento e estrutura adicionais para ajudá-los a desenvolver habilidades interpessoais que podem não ocorrer naturalmente.

As organizações podem continuar a usar os resultados das avaliações Hogan para envolver e desenvolver funcionários ao longo de suas carreiras e melhorar a saúde de seu pipeline de talentos. Se os esforços de desenvolvimento forem reservados apenas para os maiores potenciais, as organizações podem perder um grupo maior e mais diversificado de talentos. Se as organizações decidirem sobre talentos de alto potencial sem avaliações, funcionários eficazes podem ser negligenciados em favor daqueles que são abertamente políticos, mas talvez não tão eficazes. Sem mencionar que esperar para desenvolver talentos até atingirem os níveis mais altos cria o risco de pequenos problemas que poderiam ser facilmente resolvidos no início da carreira de um funcionário, tornando-se problemas maiores à medida que o estresse e a pressão aumentam com o nível do trabalho. Ao investir no desenvolvimento mais cedo no ciclo de vida do funcionário, as organizações podem fortalecer seu pipeline futuro. A mudança leva tempo e, quanto mais cedo você desenvolver os funcionários, mais prática eles terão no desenvolvimento de habilidades e métodos de enfrentamento para melhorar o desempenho com base em seus pontos fortes, fracos e valores.

Os funcionários também veem o desenvolvimento como a principal razão para permanecer nas organizações, portanto, investir em desenvolvimento prepara futuros líderes e melhora a retenção entre funcionários de alto valor. Isso é especialmente importante para empresas que contratam empregos com alta demanda, como empregos de IA. Ser capaz de reter funcionários nesses tipos de trabalho fornecerá às organizações uma vantagem competitiva e as ajudará a economizar dinheiro e a se tornarem mais bem-sucedidas.

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