Quando as empresas facilitaram a candidatura a um emprego on-line, centenas de inscrições foram realizadas. Para enfrentar essa tendência, os departamentos de recursos humanos buscam apoio em sistemas de inteligência artificial para selecionar os candidatos adequados.
O processo de candidatar-se pode até se tornado mais fácil, mas seu currículo tem mais probabilidade de passar batido. Para que isso não aconteça, os candidatos precisam compreender os novos sistemas que estão cada vez mais presentes nas seleções.
Afinal, como funciona?
As chamadas ferramentas de recrutamento preditivo avaliam currículos mediante a busca por palavras-chave relacionadas a categorias como habilidades, experiência e educação, avaliando-as de acordo com os requisitos de um cargo e com quaisquer outros fatores especificados pela empresa contratante. O sistema pode dar maior valor a candidatos que já tenham trabalhado em determinadas empresas, além de inferir o desenvolvimento de uma habilidade a partir do momento em que ela aparece no histórico de trabalho.
A inteligência artificial é usada para entender o que as pessoas querem dizer – por exemplo, se Carleton é o nome de uma pessoa, de uma universidade ou de uma empresa para a qual o candidato trabalhou.
Sistemas de software podem ser menos tendenciosos do que analistas humanos, porque podem ser programados para ignorar características como idade, sexo, raça e outras.
Garanta seu espaço
Conseguir passar pela triagem automatizada pode exigir uma adaptação do seu currículo, e não apenas do texto introdutório, a cada vaga para a qual você se candidata. Greg Moran, executivo-chefe da OutMatch, sistema que monitora mais de dez milhões de candidatos por ano para empresas como Pepsi, Toyota e Walmart, confirmou que as seguintes ações ajudariam os candidatos a evitar a rejeição automatizada.
Acrescente em seu currículo as mesmas palavras-chave, ou semelhantes, que a empresa usa para formação, habilidades, experiência e atividades envolvidas. Use as palavras mais relevantes em sua função mais recente. Se você mencionar análise de dados em um trabalho de dez anos atrás, mas não em trabalhos mais recentes, o algoritmo pode dar menos peso a ela.
Palavras como “significante”, “forte” e “domínio” em uma descrição de emprego podem ser pistas de que essas habilidades terão um peso consideravelmente maior, por isso devem ser enfatizadas em seu currículo e incluídas na descrição de sua experiência atual.
Dicas importantes:
- Quantifique sempre que possível.“Gerenciei uma equipe de cinco integrantes que aumentou as vendas em 40 por cento em dois anos” funciona melhor do que “Gerenciei uma equipe que aumentou significativamente as vendas”.
- Certifique-se de que o sistema consegue “ler” seu currículo.Em alguns deles, o formato de arquivo PDF pode fazer com que seu currículo seja entendido como uma imagem, portanto o Microsoft Word é uma escolha melhor. A formatação extravagante, como o uso de colunas ou de imagens, pode ser menos legível se o sistema estiver lendo da esquerda para a direita. Não tente enganar o software com palavras-chave escritas em branco – os desenvolvedores já pensaram nisso.
- Mencione todas as suas habilidades. O sistema pode buscar uma experiência específica com, por exemplo, a linguagem de programação R ou Tableau, por isso não as agrupe em “experiência em análise de dados”.
Pontos de atenção
A inteligência artificial usada por sistemas de recrutamento pode gerar consequências nocivas não intencionais, de acordo com Hong Qu, especialista em raça e tecnologia em Stanford. Ele é um dos criadores do AI Blindspot, conjunto de práticas que ajuda equipes de desenvolvimento de software a reconhecer preconceitos inconscientes e desigualdades estruturais que podem afetar a tomada de decisão de um software. “Os sistemas ainda podem ter seus próprios preconceitos e ignorar candidatos qualificados”, disse ele.
Uma empresa pode priorizar o currículo de candidatos a engenharia de software que frequentaram as mesmas universidades que formaram engenheiros seniores bem-sucedidos no setor. Candidatos de faculdades femininas ou historicamente negras podem ter maior chance de rejeição, por exemplo, caso os altos escalões da engenharia de uma indústria sejam predominantemente formados por homens brancos. Segundo Qu, “ajustar o sistema é mais do que depurar códigos e acabar com o preconceito de dados, porque o software é feito com base em valores e decisões com bagagem histórica”.
Os preconceitos gerados pelo sistema podem ir além da triagem. Por exemplo, os recrutadores podem estar sujeitos ao “viés de automação”, dando mais peso a uma análise porque foi feita por um sistema de computador. Reunir candidatos que passaram pela triagem e chegaram ao próximo nível de avaliação, em vez de classificá-los pela pontuação conferida pelo software, pode ajudar a aliviar esse efeito.
Auditorias frequentes são necessárias para entender quem o sistema está incluindo – e excluindo. Além disso, é preciso transparência no desenvolvimento, para que os humanos possam entender por que qualquer decisão individual foi tomada. Um sistema opaco dificulta a descoberta de problemas, afirmou Qu.
Bem mais do que um currículo
Cada vez mais, o envio de currículos com apenas um clique é apenas o primeiro passo. Mais candidatos são convidados a fazer avaliações de habilidade e personalidade e a gravar respostas a entrevistas. Moran, da OutMatch, disse que as tarefas adicionais visam dar uma visão mais completa aos gerentes de RH e permitir que os candidatos “contem sua história”.
Ainda assim, a maioria dos que enviam informações extras não terá a chance de contar essa história a um humano. Embora os percentuais variem, Moran estimou que um sistema normalmente considera que 80 por cento dos candidatos que mandam currículo para um cargo de nível básico tenham a habilidade e a competência mínimas para garantir sucesso na função, o que faz com que solicite mais testes. A maioria dos candidatos que os fazem terá então de gravar uma entrevista em vídeo.
As informações do currículo, os testes e a transcrição da entrevista serão revisados por software de inteligência artificial. Cerca de 20 por cento desses candidatos falarão com um recrutador.
Pedir que mais candidatos façam entrevistas permite que mais deles demonstrem sua adequação, apontou Michele Olivier, coach de carreira em Austin, no Texas, mas também significa que há um comprometimento de tempo maior exigido no início do processo para mais cargos.
Antes, segundo ela, os candidatos que chegavam à fase de entrevista tinham uma chance em dez de conseguir o emprego. Agora, com as novas ferramentas, pode levar o mesmo tempo para uma chance muito menor. “Os empregadores não percebem quanto esperam dos candidatos”, afirmou Olivier.
Karin Borchert, diretora executiva da empresa de software de recrutamento Modern Hire, prevê que os currículos vão se tornar menos importantes para empregos de nível básico. Ela disse que as empresas podem avaliar as qualidades que buscam, como tenacidade ou capacidade de resolução de problemas, por meio de avaliações e então incorporar um parecer sobre as novas contratações para melhorar essas avaliações.
Moran advertiu os candidatos a não depender apenas dos novos sistemas para garantir um emprego. Ele aconselha os candidatos a manter atualizado seu perfil no LinkedIn e a incluir recomendações de gerentes e colegas. O Twitter ou outras contas públicas de mídia social devem incluir “pistas digitais” que destaquem habilidades, experiência e interesses.
Fonte: Exame.
