Tecnologia emergente pode fazer coisas incríveis. Será que isso também vale para seleção?

Parece que todo mundo tem dificuldade em ficar longe de brinquedos novos nos dias de hoje. Quando se trata de tecnologias emergentes, como novidades do mundo digital e inteligência artificial, a atração parece ser excepcionalmente forte. 

Inegavelmente, essas ferramentas tecnológicas impressionantes estão fazendo um progresso sério de várias maneiras, incluindo o domínio de jogos complexos como xadrez e pôquer versus humanos. No entanto, como demonstram algumas histórias advertem que a IA (Inteligência Artificial) e a ML (Machine Learning) estão longe de ser uma panaceia. De fato, o que se promete aos compradores  e o que recebem, podem não estar sincronizados. 

No primeiro caso, um relatório recente do “The New York Times focou em uma empresa bem financiada do Vale do Silício, a One Concern, que prometeu que sua plataforma baseada em IA poderia ser usada para identificar exatamente onde as pessoas que precisam de ajuda poderiam estar localizadas durante desastres como terremotos ou furacões. No papel, parecia ótimo, e a empresa obteve alguns investimentos sérios e novos clientes. O problema era que, quando os usuários deram uma guinada, os resultados ficaram aquém. O Times informou que, quando o escritório de Gerenciamento de Emergências de Seattle verificou um terremoto simulado na plataforma da One Concern, surgiram inconsistências preocupantes. Por exemplo, muitos prédios grandes que seriam vulneráveis ​​não apareceram no mapa gerado pela IA.  

E, embora no processo de avaliação de recrutamento e seleção certamente não exista um cenário de vida ou morte (dependendo do trabalho), errar pode, no mínimo, levar a maiores taxas de rotatividade, menor produtividade ou outros resultados financeiros negativos para os empregadores que procuram continuar competitivos. 

Nessa linha, o segundo exemplo da notícia, relatado pelo Washington Post, descreveu um novo serviço de uma empresa chamada Predictim, que alegava ajudar as pessoas a encontrar a babá perfeita. Para fazer isso, a tecnologia de IA do serviço varre todo o perfil de mídia social da futura babá (principalmente as histórias do Facebook, Twitter e Instagram) e depois usa os recentes avanços na análise de personalidade e dados para avaliar quatro “recursos de personalidade” – propensão a intimidação / assédio, desrespeito / má atitude, conteúdo explícito e abuso de drogas –que eliminariam más perspectivas. Infelizmente, essa abordagem é limitada quando se trata de escolher a melhor pessoa para cuidar de seus filhos. 

“Pelo valor nominal, esse tipo de serviço tem mérito”, diz Ryne Sherman, Diretor Científico  da Hogan Assessment Systems. “No entanto, esses serviços ignoram uma longa história de pesquisa que mostra que as pessoas respondem fortemente a incentivos e modificam ou até falsificam suas respostas para ter sucesso”. 

E aí está o problema, não apenas para a Predictim, mas para qualquer oferta de serviço quando se desejaavaliar o potencial de alguém no local de trabalho com base em páginas de mídia social ou outros dados comparáveis, segundo Sherman. 

“Se você acredita no hype do marketing, usar a IA como a única ferramenta para encontrar a melhor pessoa para uma vaga parece fazer sentido, mas está destinado a fracassar“, diz ele. 

Burlando o sistema

Sherman explica que, em meados dos anos 2000, muitos empregadores começaram a usar programas de pesquisa de texto para examinar rapidamente os currículos. Isso funcionou bem até que os candidatos mais experientes encontraram maneiras de encher seus currículos com palavras-chave. Uma tática simples era colocar muitas palavras-chave normalmente usadas pelos empregadores para selecionar candidatos em seu currículo em uma fonte branca. Quando impressa, a fonte branca é indetectável para o olho humano (em papel branco, é claro). No entanto, os computadores que utilizam os currículos coletaram todas as palavras-chave ocultas no currículo, aumentando as chances de o candidato ser selecionado. 

Hoje, ele acrescenta, a tecnologia de pesquisa de texto foi além das pesquisas apenas de palavras-chave para usar a linguagem natural para eliminar essas estratégias. No entanto, o objetivo não é retomar o preenchimento de fichas de emprego. O problema  é que os candidatos a emprego reagem fortemente aos incentivos e tentam enganar ou enganam o sistema para serem escolhidos. 

Voltando à escolha de babás via análise de mídia social. Praticamente toda a pesquisa mencionada anteriormente, que demonstra que a personalidade está ligada ao uso das mídias sociais, foi realizada em um contexto em que as pessoas em estudo não tinham incentivo para serem desonestas. No entanto, quando as pessoas sabem que seus perfis de mídia social estão sendo usados ​​para medir sua inteligência e selecioná-los para empregos, geralmente começam a “trabalhar” seus perfis de mídia social para vencer o sistema. Se houver um incentivo para ter um perfil de mídia social “limpo”, as pessoas farão exatamente isso, explica Sherman, acrescentando que muitos usuários já têm contas no Facebook “profissionais” e “pessoais”. 

“Qual conta você acha que eles enviam a um empregador em potencial que pergunta? Qual conta do Instagram a babá em potencial enviará aos pais? ”S herman pergunta. 

Com os empregadores usando registros de mídia social e sistemas baseados em IA para tomar decisões de pessoal, as apostas no uso de mídia social se tornaram muito maiores. Se os empregadores continuarem fazendo isso, surgirão serviços especializados em criar contas de mídia social higienizadas para candidatos a emprego. Sherman se pergunta: como os empregadores combaterão esses serviços? Como as empresas que avaliam a personalidade por meio das mídias sociais sabem que o perfil que estão obtendo é a verdadeira “Rebecca Ousada” e não a “Rebecca Responsável cultivada profissionalmente”? 

“Fingir é um problema comum em seleção de pessoal, embora as avaliações de personalidade tradicionais baseadas em questionários tenham abordado esse problema há muito tempo”, diz ele. “Simplificando, fingir uma boa avaliação de personalidade com base em questionário é extremamente difícil, e muitas pessoas que tentam falsificar essas avaliações obtêm piores resultados de desempenho no trabalho do que teriam se tivessem simplesmente respondido honestamente.” 

Sherman acrescenta que fingir uma avaliação de personalidade baseada nas mídias sociais é muito mais fácil, pois você só precisa manter o conteúdo positivo e o mínimo possível. Se as empresas de análise de mídia social orientadas pela IA não puderem resolver o problema de falsificação, ela rapidamente colocará um fim ao seu modelo de negócios.  

Promessas, promessas

“Existem muitas promessas da IA ​​no setor de avaliação de talentos, mas as avaliações conduzidas pela IA são fáceis de enganar – como ler folhas de chá, não traços reais de personalidade”, diz Sherman, observando que Hogan está usando a IA, mas apenas como uma ferramenta para aprimorar suas ferramentas extensamente validadas. 

“Vimos isso funcionar em ambientes práticos, mesmo aqui na Hogan”, diz ele. “De fato, revisamos nossos algoritmos com base no que chamaríamos de IA ou modelos de aprendizado de máquina. E eles aprimoraram nossa capacidade de selecionar funcionários de alto desempenho em cerca de 20%, em determinadas categorias de trabalho.” 

Ele também cita alguns exageros de marketing de uma das empresas que pretendem oferecer uma solução baseada em IA como o único meio de conseguir os melhores talentos. O que vem a seguir neste mercado seriam chamadas como: “Aplicamos jogos de neurociência comprovados e IA de ponta para reinventar a maneira como as empresas atraem, selecionam e retêm talentos”. 

“Estamos usando IA, mas não diria que estamos reinventando nada. Estamos apenas tornando um produto de alta qualidade ainda melhor”, diz ele. Na Hogan, que a tecnologia aprimorou os negócios de avaliação de talentos, mas quanto mais a Inteligência Artificial e Machine Learning extraem o elemento humano do processo, menos eficazes eles se tornam.  

A Hogan utiliza regressão linear há mais de 30 anos para criar perfis, e essas soluções baseadas em IA são apenas versões mais sofisticadas”, diz Ryan Ross, também da Hogan. “É por isso que vemos algumas melhorias, porque elas são um pouco mais robustas. O poder da computação melhorou”, finaliza. 

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