Para os empregadores, poupa tempo, dinheiro, recursos e aumenta a eficácia da contratação. Na actualidade, e pela “mão” da inteligência artificial, de algoritmos e do machine learning, a avaliação de currículos, a pré-qualificação liderada por chatbots e as entrevistas automatizadas estão a ser crescentemente adoptadas pelas empresas nos seus processos de recrutamento. Apesar de a generalidade dos candidatos apontar o dedo à desumanização causada por estas novas tecnologias, a verdade é que o recrutamento automatizado parece ter vindo para ficar
POR HELENA OLIVEIRA
Ninguém pode negar o quão complexo é o processo de contratar um novo trabalhador. Envolve muito tempo, pesquisa, análise, recursos, dinheiro e um elevado nível de risco. E não parece existir uma receita simples para esta tarefa sendo que, e para que a empresa saia beneficiada, não é só uma questão de conhecimento e experiência, mas também de sorte, na medida em que é impossível prever o comportamento do ser humano, sendo provável contratar um génio que se transforma rapidamente em alguém difícil de gerir e de lidar.
Assim, e à medida que a revolução tecnológica avança e o número de candidaturas a emprego aumenta significativamente, os empregadores estão crescentemente a remover os humanos dos processos de selecção e recrutamento, confiando cada vez mais nas máquinas para o fazer.
Este movimento de recrutamento automatizado começou há cerca de uma década, onde programas simples pesquisavam os CVs procurado palavras-chave como “educação”, “competências” e “antigos empregadores” para “assinalar” candidatos com potencial para interessar aos recrutadores, e expandiu-se para uma parafernália de testes psicométricos, questionários, jogos feitos à medida, a par de entrevistas feitas por robots ou softwares que conseguem analisar a postura, a expressão facial, o tom de voz e o tipo de discurso, bem como traços de personalidade e competências “escondidas” dos candidatos que podem passar despercebidas aos olhos dos humanos. Um sistema de monitorização de candidatos pode, por exemplo, publicar anúncios, classificar e armazenar candidaturas, bem como criar e classificar os perfis dos mesmos. Outros tipos de software, como os chatbots, por exemplo, podem entrevistar e melhorar a comunicação entre empregador e potencial empregado. Ou seja, e no geral, a automação do recrutamento apresenta-se como benéfica em muitos casos.
Contudo, esta mudança alterou radicalmente a forma como muitas pessoas interagem com empregadores prospectivos e nem sempre para melhor. Aliás, entre os defensores e os “acusadores” da contratação automatizada, o que para os primeiros é um processo muito mais fiel e sem preconceitos, para os segundos é apenas uma brutal desumanização da relação entre empregador e empregado. Todavia, o mercado do recrutamento automatizado está em plena expansão, sendo particularmente adoptado pelas grandes empresas que recebem milhares – e até milhões – de candidaturas por ano.
Transformar o candidato num conjunto de pontos de informação
Os programas munidos de inteligência artificial que permitem a automação do processo de recrutamento são vários e de várias estirpes. Por exemplo, um dos mais conhecidos – o DeepSense AI , rebaptizado agora de Humantic – recolhe informação dos perfis sociais dos candidatos, desde o LinkedIn ao Twitter, para os “sumarizar enquanto pessoas”. Ou seja, esta plataforma online combina a Inteligência Artificial (IA) com a analytics da inteligência emocional para oferecer um novo processo de avaliação de talentos que utiliza a informação do candidato existente no domínio público “para gerar perfis eticamente livres de enviesamento, sem a necessidade de um teste”, como afirmam os responsáveis pelo seu desenvolvimento. Ainda de acordo com a empresa, a plataforma Humantic tem como objectivo eliminar preconceitos inconscientes e discriminação no processo de recrutamento de uma organização através da redução de buzzwords que podem colocar os grupos minoritários em injusta desvantagem. O software protege ainda a privacidade do candidato ao utilizar apenas informação pública partilhada voluntariamente, na medida em que prevê traços de personalidade com base na forma como a pessoa se expressa e nunca sobre o que se expressa.
Ou seja, e de acordo com os adeptos desta nova forma de recrutar, os profissionais do recrutamento trazem os seus preconceitos pessoais para cima da mesa na forma como interpretam e compreendem possíveis candidatos e, apesar de a tecnologia não ser infalível, os sistemas alimentados pela IA prometem eliminar alguns destes preconceitos.
Como explica a revista Verge, para algumas empresas, um dos maiores benefícios da utilização da IA em processos de recrutamento é o facto de esta encurtar significativamente o processo de verificação inicial, que é o que faz e por exemplo, a Ideal. Em vez de ser uma pessoa a ler centenas de currículos, a empresa desenvolveu um processo no qual a IA consegue ordenar a relevância dos mesmos através da informação disponibilizada. Somen Mondal, CEO da Ideal, compara este sistema a um motor de recomendações similar aos utilizados pela Amazon ou pela Netflix, constituindo esta a primeira linha de defesa contra um volume elevado de candidaturas. A Ideal utiliza a inteligência artificial para analisar um conjunto de informação sobre o candidato, tal como o seu currículo, e disponibiliza conversas com chatbots e dados sobre avaliação e performance. E liga-se igualmente ao sistema de rastreamento de candidaturas da empresa em causa, “percebe” quem se candidatou e compara essa mesma pessoa a outras que já foram contratadas e que estão a ter um bom desempenho.
Como exemplifica também o The Guardian, citando Nathan Mondragon, psicólogo-chefe na Hirevue – uma empresa que utiliza software que selecciona candidatos utilizando algoritmos e IA – “encontrar o empregado certo é ter de olhar para as pequenas coisas”. O seu produto principal, utilizado por gigantes como a Unilever ou a Goldman Sachs, pede aos candidatos que respondam a questões numa entrevista em frente a uma câmara, e o seu software “toma nota” de milhares de mudanças quase imperceptíveis na sua postura, expressão facial, tom de voz e escolha de palavras. “Dividimos as respostas das pessoas em milhares de pontos de dados que nos oferecem ‘pistas’ verbais e não-verbais’ (…), sendo que o software consegue, e por exemplo, analisar se a pessoa em causa tem um estilo de pensamento criativo. O programa transforma seguidamente estes dados numa determinada pontuação, a qual é depois comparada com um outro programa que já “aprendeu” tendo como base informação de empregados de elevada performance. A ideia é que um bom potencial candidato tenha parecenças com um empregado da empresa em questão e de uma forma que nenhum entrevistador humano repararia.
Desumanização do processo não agrada aos candidatos
A verdade é que existe um conjunto crescente de empresas que está a apostar no recrutamento automatizado, não só para fases específicas do processo mas, e em vários casos, para a quase totalidade do procedimento. De acordo com a empresa de recrutamento Michael Page, estamos a testemunhar um aumento acentuado de empresas que vendem pacotes de IA para a avaliação e selecção e de candidatos – com qualidade muito variável – sendo que estimativas citadas pelo The Guardian apontam para que a avaliação pré-contratação mova já um mercado no valor de 2,14 mil milhões de dólares.
Todavia, sublinham os especialistas, as opções existentes não são indicadas para todas as áreas profissionais. Poderão ser úteis para os empregos no sector do retalho, dos call-centers ou para empregos na banca, mas não são os mais indicados para se encontrar um bom vice-presidente de vendas, por exemplo. E, alertam também, os sistemas de IA ainda não conseguem ser bons a “ler” as soft skills, apesar de muitos prometerem também esta faceta. Por exemplo, o DeepSense apoia-se em previsões comportamentais e numa entrevista de personalidade. Através dos dados que vai buscar ao domínio público, utiliza a denominada análise de sentimentos e “destila” as suas descobertas em traços comportamentais e de personalidade, agregando-os em categorias como “trabalho de equipa”, “capacidade de aprendizagem” e “comportamento”, com o objectivo de poupar o tempo despendido pelos candidatos num teste ou em um CV tradicional.
Todavia, são muitos os críticos que apontam para a desumanização de todo este processo, visto que o papel da intervenção humana diminuiu consideravelmente ou, em alguns casos, quase completamente. E esta falta de interacção com os humanos “do outro lado” traz muitas dúvidas relativamente ao sucesso da automação da contratação. Se pensarmos nos CVs padronizados que permitiam que os candidatos fossem avaliados de múltiplas formas com uma única abordagem, a verdade é que actualmente os que procuram emprego são forçados a prepararem-se para qualquer que seja o formato que a empresa escolhe, sendo que estes, e como já vimos, podem ser de natureza variável. Ou, como reforçam, o “fardo” passou do empregador para quem procura o emprego, apesar de, e na maioria dos sistemas utilizados, estes ganharem a possibilidade de receberem feedback ou conhecimento sobre o processo de tomada de decisão.
Outra preocupação inerente à automação destes processos, que são baseados em dados, prende-se com a questão da desigualdade. Se por acaso uma pessoa se sente discriminada por um algoritmo, que recursos tem para se queixar? Até que ponto é que estas fórmulas são susceptíveis de gerar enviesamento/preconceito – mesmo que muitos defendam que isso não acontece – e de que forma é que a multitude de entidades terceiras que desenvolvem e licenciam o software lidam com os dados pessoais dos candidatos? Adicionalmente, é inevitável que candidatos não tradicionais, mais pobres ou mais velhos, ou todos aqueles que não estão habituados às novas tecnologias, sejam excluídos do processo. Por outro lado, e para quem não tem uma forte presença na Internet, o DeepSense, por exemplo, não funciona, pois sem dados online suficientes não consegue construir o perfil desejado.
Por seu turno, analisar os perfis de potenciais candidatos sem o seu conhecimento pode também parecer pouco ético, apesar de esta informação ser pública. Ao TheVerge, Amarpreet Kalkat, co-fundador e co-criador do DeepSense, afirma que o que é imprescindível é agir-se de forma ética e moral. Como explica, o sistema não faz julgamentos sobre aquilo que é falado nas redes sociais, uma situação que seria um problema para os que gostam de falar sobre religião e/ou política. Ou seja, não está a olhar para o tópico, mas através do mesmo para encontrar padrões linguísticos comprovados pela pesquisa académica há mais de 30 anos.
Como acrescenta ainda o responsável, “as pessoas que usam mais pronomes têm mais probabilidades de serem menos abertas ou as pessoas que utilizam mais palavras positivas são, no geral, de melhor trato”. O que realmente importa, diz, são as características mais salientes que interessam e não os sentimentos. “A intenção é perceber a pessoa ‘verdadeira’ sem se ficar enredado em possíveis distracções”, algo em que as máquinas parecem ser eficazes.
Existem muitos candidatos que se queixam igualmente de serem instantaneamente rejeitados, sem qualquer feedback, mesmo que existam alguns sistemas que enviam emails de rejeição passado algum tempo, pelo menos para dar a ilusão de que a candidatura foi vista e considerada. O facto de nunca se saber em que é que se errou – pois é a máquina que “decide” – é extremamente frustrante, queixam-se também os candidatos.
O The Guardian dá um exemplo de uma jovem estudante de mestrado da London School of Economics, com excelentes notas e um currículo admirável que, num período de dois anos, foi rejeitada 86 vezes em processos de recrutamento automatizado e que afirma que sem uma pessoa do outro lado da mesa, não existe nenhuma conversa ou troca de ideias real, acrescentando que é extremamente difícil perceber exactamente do que é que o robot está à procura.
E a questão do enviesamento/preconceito, apesar de todas as promessas que asseguram que as máquinas são menos propensas ao mesmo, também acontece. Por exemplo, a Amazon acabou por desistir de um projecto de avaliação de candidatos depois de perceber que o software discriminava mulheres, na medida em que o mesmo, olhando para os dados da empresa dos últimos anos, “concluiu” que devido ao facto de existirem muito mais homens em posições de liderança, estes seriam melhores candidatos do que as suas pares do sexo feminino.
A verdade é que o entusiasmo face a esta nova possibilidade tecnológica de recrutar está a agradar muito mais às empresas que a usam do que aos candidatos que por ela têm de passar. Um inquérito realizado pela Randstad, nos Estados Unidos, demonstrou que 95% dos respondentes afirmaram que este tipo de tecnologia deveria ser utilizada para ajudar a experiência de recrutamento, mas não para a substituir, 87% declararam que a mesma tornou a procura de emprego muito mais impessoal e 82% afirmaram que a interacção ideal com uma empresa é aquela em que as tecnologias inovadoras são utilizadas nos seus “bastidores” e que não suplantem a interacção pessoal e humana.
De uma forma ou de outra, e como já enunciado, os rápidos avanços na inteligência artificial têm tendência para se reflectir positivamente neste novo mercado. Apesar de ser difícil determinar exactamente o quão disseminado está este processo automatizado, principalmente porque as empresas não se mostram interessadas em divulgar que quantidade e que tipo de automação é que estão a usar, tudo indica que seja cada vez mais normal sermos escolhidos para determinado emprego por um robot ou um sistema similar.
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