Empresas estão mudando escolha de candidatos com base em inteligência artificial e robótica
A maioria das empresas entende que deve atrair os profissionais mais qualificados – e competir ferozmente por eles – para prosperar no mercado. O desafio perene de encontrar as pessoas certas e combiná-las com os papéis certos se tornou ainda mais complexo agora que a inteligência artificial (AI) e a robótica estão mudando rapidamente os empregos e as habilidades técnicas sob demanda são escassas.
Enquanto a maioria das organizações ainda confia em métodos tradicionais de contratação, como exames de currículo, entrevistas de emprego e testes psicotécnico, uma nova geração de ferramentas de avaliação está rapidamente ganhando força e tornando a identificação de talentos mais precisa e menos tendenciosa.
Certas coisas permaneceram constantes e é improvável que mudem em breve. Ao dimensionar os candidatos, os gerentes tentam prever o desempenho do trabalho enquanto avaliam a adequação cultural e a capacidade de crescimento.
Segundo Josh Bersin e Tomas Chamorro-Premuzic, do MIT Sloan, contudo, estudos mostram que os gerentes buscam três características básicas: capacidade, que inclui conhecimento técnico e potencial de aprendizado; simpatia, ou habilidades de pessoas; e conduzir, o que equivale a ambição e ética de trabalho.
“O que as empresas demandam das ferramentas e métodos de identificação de talentos – antigos ou novos – também permanece o mesmo. Para avaliar a sua eficácia, é necessário procurar uma forte correlação entre as pontuações dos candidatos e o desempenho do trabalho subsequente. Isso pode parecer óbvio, mas recrutadores e gerentes de contratação usam ferramentas baseadas na facilidade e na familiaridade – e raramente as correlacionam aos resultados”, observam.
Os métodos de avaliação emergentes podem ser agrupados em três grandes categorias: avaliações gamificadas, entrevistas digitais e mineração de dados candidatos. O que eles têm em comum é sua capacidade de detectar novos sinais de talentos.
Uma nova geração de testes psicotécnicos para recrutamento se concentra no aprimoramento da experiência do candidato. Essas ferramentas aplicam recursos semelhantes a gamelike, como feedback em tempo real, cenários interativos e imersivos e módulos mais curtos, que tornam o teste mais agradável. O problema é que as escolhas e os comportamentos dos usuários são extraídos por algoritmos para identificar a adequação para uma determinada função.
