Algoritmos de recrutamento preditivo? E o humano nisso tudo?
Algoritmos de recrutamento preditivo? E o humano nisso tudo?

Algoritmos de recrutamento preditivo? E o humano nisso tudo?

 

As últimas visões que temos dos novos métodos de avaliação como o recrutamento preditivo provocam reações diversas. Enquanto alguns creem que essas tecnologias vão transformar as maneiras de trabalhar para o bem, outros pensam que vão substituir os humanos completamente.

O que ouvimos quando apresentamos algoritmos de recrutamento preditivo:

# 1 “Eu já uso o teste para minha lista e é o suficiente para mim”, “Sim… no final, são apenas testes de recrutamento…”

# 2 “Uau… podemos realmente antecipar tudo?”, “É incrível ser tão preciso”, “Isso é exatamente o que nos falta hoje”, “Isso é muito poderoso”, “Eu não achava que isso fosse possível”,”Excede em grande parte os testes que eu vi até agora …”

# 3 “É uma ferramenta muito poderosa… mas um pouco assustadora também”, “Também não deve nos substituir”, “Tenho medo de confiar nesta ferramenta para tomar decisões”, “Eu posso ser influenciado na minha interpretação”,“E o humano em tudo isso?”

O mundo inteiro está tão ligado ao seu poder de decisão que esquece por que eles recrutam: para garantir que todos tenham sucesso e encarnam o trabalho que os recrutadores lhes confiaram. E se um algoritmo de recrutamento preditivo – que leva em conta centenas de pontos de dados de uma pessoa e analisa milhares de posições em poucos décimos de segundo – toma a melhor decisão antes mesmo de o recrutador ver o currículo e a carta de motivação?

O problema é que a maioria das pessoas fica surpresa com o que o algoritmo pode produzir até projetar o que isso poderia significar para sua situação pessoal. Ou eles são pessoas brilhantes que podem capturar seu potencial para crescer e tirar proveito disso para melhorar sua posição ou eles voltam ao dogma – tudo o que toca os seres humanos só pode ser tratado por humanos.

A ciência dos algoritmos de recrutamento preditivo versus a intuição dos especialistas

Vamos nos afastar das crenças e olhar para artigos científicos que abordam esse tópico. A meta-análise de Grove e Al. (2000) relataram 136 estudos que comparam a qualidade de decisões “clínicas” (intuitivas) a “mecânicas” (seguindo um modelo). Aqui estão as conclusões:

  • Algoritmos são melhores que a intuição de especialistas em 46% das situações.
  • Algoritmos são equivalentes à intuição de especialistas em 48% das situações.
  • A intuição dos especialistas é melhor que os algoritmos em 6% das situações.

Aqui está um exemplo específico de um dos estudos realizados na meta-análise, que é focada na previsão do sucesso gerencial: a correlação entre as previsões dos especialistas em algoritmos é de 0,1 em comparação com 0,46.

Algumas observações dos autores:

  • O nível de prática e experiência dos especialistas não influencia a diferença de precisão entre os dois métodos.
  • O fato de os especialistas terem mais informações do que os algoritmos não influencia a diferença de precisão entre os dois métodos.

O fato de os especialistas terem dados de uma entrevista até diminui a qualidade de suas previsões, o que reforça a superioridade dos algoritmos! (Leia novamente essa frase três vezes antes de postar um comentário sobre a importância de conhecer pessoas antes de tomar uma decisão sobre elas).

Em outra metanálise realizada por Kuncel (2013) publicada no Journal of Applied Psychology, também realizada na Harvard Business Review em maio de 2013, a qualidade da predição conduzida por métodos estatísticos versus experts concluiu os mesmos resultados:

  • Correlação de previsão por algoritmos em (para 1392 pessoas): 46
  • Correlação de previsão por especialistas (para 1156 pessoas): 27

Algoritmos de recrutamento preditivo vs crenças populares

E, no entanto, recentemente apresentado na Forbes, é a opinião de especialistas que comentam sobre modelos preditivos: “Eu acredito que a previsão é um chamariz. Podemos descobrir o potencial, mas não podemos prever o futuro”.

Tomar uma decisão de recrutamento por previsão antecipa a capacidade de uma pessoa ter sucesso no futuro em uma determinada posição. O que nosso nível atual de conhecimento mostra é que os algoritmos são duas vezes melhores que os especialistas no assunto. Jogar com medos é desonesto e não durará muito.

Outro erro clássico encontrado no mesmo artigo é: “Temos que ver os algoritmos como uma observação, mas ainda há a necessidade de um observador para tomar uma decisão e exercitar sua intuição”. É uma crença popular que todo mundo quer ouvir e que estudos científicos convergem para a mesma conclusão.

No entanto, apenas um lembrete: uma quantidade importante e informações de qualidade são perdidas quando os dados são reinterpretados por especialistas, mesmo quando conhecem a posição e a empresa em questão. (Kuncel, 2013)

No Brasil, ainda estamos orgulhosos demais para aceitar essas conclusões. Mas temos o prazer de dizer que nossa intuição sempre prevalece nas decisões.

Algoritmos de recrutamento preditivo: O novo papel dos especialistas

Os especialistas irão manter um papel importante no futuro, mas não aquele que pensamos. Eles não são os melhores para analisar os resultados dos algoritmos no final do processo. Em vez disso, eles têm um papel essencial na criação de algoritmos e em suas expectativas ideais. Os modelos estatísticos só têm o valor e a credibilidade que recebem no início.

O papel dos especialistas é fornecer dados de qualidade à máquina de aprendizado para garantir que as previsões coincidam com as expectativas. Os Algoritmos não sabem automaticamente o que fazer com todos os dados que recebem. Somos nós, os especialistas, que temos as informações necessárias para configurar os algoritmos e é aí que devemos posicionar.

Com essas conclusões, por que não usar as recomendações de algoritmos para ajudar a tomar nossas decisões? Eu entendo que é difícil para as pessoas aceitarem a ideia de que um algoritmo pode estar errado. “É uma máquina e tem toda a informação – mas se estiver errada, não é confiável e não podemos confiar nela.” Enquanto, ao mesmo tempo, quando uma pessoa comete um erro, nós a toleramos e permitimos 2 vezes mais os erros do que algoritmos!

Esse problema não é específico do setor de RH, há o mesmo debate na indústria automobilística com carros de direção automáticos. Estamos dispostos a aceitar o piloto automático dirigindo carros que reduziriam os acidentes fatais pela metade nas estradas?

Qual vai ser o futuro da sua empresa?

O acesso a essa inteligência será em breve dado ao mundo inteiro. Verificou-se que as ferramentas com as quais trabalhamos hoje (calendários compartilhados, e-mail, mensagens instantâneas, aplicativos de transporte) são equivalentes a um assistente pessoal na década de 1970.

Nós temos uma maneira de organizar pessoalmente nossos negócios hoje com a facilidade que só os líderes tiveram acesso a 40 anos atrás. Em breve, poderemos tomar melhores decisões do que qualquer especialista em seu campo. É o mais belo contraste entre desigualdades, conhecimento e o QI que recebemos.

O que é preocupante é que as pessoas estão muito distraídas com as pequenas imperfeições dessa ferramenta, em vez de participar de seu desenvolvimento. É agora que precisamos dar um passo à frente e usar essas ferramentas à nossa disposição para construir o futuro. Você deve decidir se fará parte disso. Não perca tempo e entre em contato com a equipe especializada do AssessFirst!

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