Recrutamento: Como a inteligência artificial vem sendo utilizada em processos específicos das empresas?

Que a inteligência artificial vem se tornando figurinha carimbada no dia a dia das empresas, todo mundo já entendeu. Mas sabia que ela já faz parte da rotina de 75% das empresas em todo o mundo?

Pois é! Isso é o que indica o estudo “The Business Opportunity of AI”, encomendado pela Microsoft.

E ela não veio para “roubar” o lugar de ninguém, sua principal função é otimizar processos internos, sendo utilizada em tarefas estratégicas, operacionais e mais analíticas.

Além de estar presente em áreas como Marketing e Relações Públicas, TI, Vendas, Desenvolvimento de Negócios e Atendimento ao cliente.

Bora saber mais sobre isso?

Como funciona a IA?

As ferramentas de inteligência artificial representam um ecossistema diversificado e em constante evolução, que vem abrangendo uma ampla gama de funcionalidades e aplicações. 

Por isso, cada categoria de IA possui diferentes nomenclaturas, que fazem referência às suas características e propósitos. 

Tipos de IA

IA Generativa

A IA Generativa é o ramo da inteligência artificial focado na criação de conteúdo original, como: texto, imagens, áudio e vídeo. 

Utilizando modelos avançados como Redes Generativas Adversariais (GANs) e modelos de linguagem como o GPT (Generative Pre-trained Transformer), ela é capaz de gerar dados e conteúdos semelhantes aos feitos por humanos. 

Ferramentas generativas são capazes de aprender padrões complexos a partir de conjuntos de dados de treinamento e utiliza esse conhecimento para produzir conteúdo inédito e contextualmente relevante.

Machine Learning

O Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é um subcampo da IA que possibilita que sistemas computacionais aprendam e se aprimorem automaticamente a partir de experiências, sem a necessidade de uma programação específica. 

Esta tecnologia é aplicada a uma variedade de tarefas, incluindo reconhecimento de padrões, classificação e sistemas de recomendação. 

O Machine Learning utiliza algoritmos que podem ser categorizados em três tipos principais: aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, cada um com abordagens distintas para o processamento e análise de dados.

Deep Learning

As inteligências artificiais Deep Learning, que em português significa “Aprendizado Profundo”, são uma ramificação avançada das Machine Learning, e empregam redes neurais artificiais com múltiplas camadas ocultas. 

Essa tecnologia permite o processamento de volumes massivos de dados, a extração de padrões altamente complexos e a realização de tarefas sofisticadas, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e análise preditiva. 

As redes neurais profundas podem conter até 150 camadas ocultas, cada uma aumentando a capacidade do modelo de aprender representações mais abstratas para refinar dados.

Data Science

A Ciência de Dados é uma área interdisciplinar que combina estatística, ciência da computação e conhecimento de domínio específico para extrair insights e conhecimentos valiosos de dados estruturados e não estruturados. 

Ela vai além da simples análise de dados, incorporando técnicas avançadas de Machine Learning e IA para auxiliar na tomada de decisões baseadas em evidências. 

Os cientistas de dados utilizam uma variedade de ferramentas e metodologias para coletar, processar e interpretar grandes volumes de dados, transformando-os em informações acionáveis que podem impulsionar a inovação e a eficiência em diversos setores.

Essas categorias de IA não são mutuamente exclusivas, mas sim complementares, frequentemente se sobrepondo e interagindo para criar soluções tecnológicas mais robustas e sofisticadas. 

Por que conhecer as ramificações de IA?

A compreensão dessas distinções é importante para que líderes e outros profissionais entendam como aplicar as tecnologias de IA de forma efetiva, para os mais diversos contextos e necessidades.

Porque quando falamos de aplicações específicas, é necessário entender e implantar IAs com sistemas e métodos de operação definidos. Um exemplo disso é a utilização da inteligência artificial no setor de recrutamento e seleção.

Novas tecnologias no R&S (Recrutamento e Seleção)

Quando falamos especificamente sobre uma área, a porcentagem de aplicação da IA pode variar bastante. 

Por exemplo: em 64% das áreas de Recursos Humanos pelo mundo, segundo os dados do “The Business Opportunity of AI”, a inteligência artificial já está sendo utilizada.

E um exemplo da aplicação assertiva para otimização de processos internos utilizando IA é a transformação que muitos departamentos de Recrutamento e Seleção têm experimentado com o auxílio dessas ferramentas.

Mas você já se perguntou como a IA funciona na prática para essa finalidade? Ela vai muito além da separação de currículos, abrangendo diversas etapas do processo de recrutamento e seleção, como:

• Atração de talentos: a IA pode segmentar o público-alvo e ampliar o alcance das vagas, direcionando-as para os candidatos mais adequados em diversos canais.
• Triagem de currículos: sistemas inteligentes analisam grandes volumes de currículos em segundos, identificando os perfis mais aderentes às oportunidades a partir de padrões pré-definidos e análise de informações.
• Chatbots de recrutamento: que atuam como assistentes virtuais, respondendo a dúvidas comuns, coletando informações iniciais e até conduzindo entrevistas preliminares.
• Avaliação de candidatos: a IA elabora testes personalizados e analisa as respostas, fornecendo uma avaliação imparcial e baseada em dados.
• Análise preditiva: utiliza dados históricos para identificar padrões e prever quais candidatos têm maior probabilidade de sucesso na organização.
• Redução de vieses: a IA pode ajudar a eliminar preconceitos inconscientes, focando nas habilidades e competências em vez de informações demográficas.
• Personalização do treinamento: sistemas de IA podem recomendar cursos e treinamentos personalizados com base no desempenho e necessidades de aprendizado dos funcionários.
• Avaliação de desempenho: ferramentas automatizadas coletam feedback em tempo real e geram relatórios para identificar pontos fortes e áreas de melhoria.

Como a inteligência artificial seleciona os currículos?

A partir de uma série de comandos, automações e padrões pré-definidos, a IA analisa currículos usando algoritmos para comparar habilidades, experiências e palavras-chave com os requisitos da vaga, ranqueando candidatos.

Esse processo permite uma triagem eficiente de grandes volumes de currículos, diminuindo o tempo para realização da tarefa e tirando dos profissionais de recrutamento, a necessidade de passar horas realizando um trabalho operacional para identificar os candidatos mais adequados para cada posição.

Quando utilizada na função específica, a IA faz:

Recepção e leitura dos currículos

Após o envio dos currículos pelos candidatos, a IA utiliza algoritmos avançados para realizar uma leitura detalhada das informações fornecidas. 

Isso inclui formação acadêmica, experiências profissionais, conquistas e habilidades descritas no documento.

Estruturação e análise de dados

A IA converte os currículos, que geralmente estão em formatos não estruturados (como PDFs ou textos), em dados organizados. 

Esses dados são então comparados com os requisitos da vaga, como competências técnicas, idiomas ou experiências específicas.

Classificação por relevância

Com base nos critérios definidos pela empresa, a IA aplica algoritmos de classificação para ranquear os candidatos. 

Por exemplo, se uma vaga exige fluência em inglês, candidatos com essa habilidade podem receber maior pontuação. 

Além disso, testes online ou avaliações comportamentais podem ser integrados para refinar ainda mais a triagem.

Análise contextual

Diferentemente de métodos tradicionais que focam apenas em palavras-chave, algumas ferramentas de IA analisam o contexto geral do currículo. 

Isso permite identificar afinidades mesmo quando as palavras usadas pelo candidato não correspondem exatamente às descrições da vaga.

Geração de relatórios

Após a triagem, a IA fornece relatórios detalhados aos recrutadores com uma lista ordenada dos candidatos mais compatíveis. 

Essa lista serve como base para as próximas etapas do processo seletivo, como entrevistas ou dinâmicas.

Benefícios da IA na seleção de currículos

• Eficiência: automatiza tarefas repetitivas e reduz o tempo gasto na triagem manual.
• Imparcialidade: ignora informações sensíveis como: idade, gênero ou etnia, promovendo uma seleção mais justa.
• Precisão: identifica padrões e prevê o sucesso potencial dos candidatos com base em dados históricos.
• Redução no tempo de recrutamento: utilizar a tecnologia para fazer a triagem é um método muito mais rápido se comparado à realização da análise manual de currículo.

Mas vale lembrar que, embora a IA seja uma ferramenta poderosa para otimizar o recrutamento, ela não substitui os recrutadores humanos, mas complementa suas habilidades ao permitir um foco maior em decisões estratégicas e na interação direta com os candidatos.

A implementação da inteligência artificial no R&S agiliza processos, permite que os profissionais de RH se concentrem em aspectos mais estratégicos e humanos do recrutamento, e eleva a qualidade geral das contratações e contribui para o sucesso organizacional a longo prazo.

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