Inteligência Artificial no Recrutamento de Pessoas

Foto: AchieveIt

Sua empresa acaba de abrir uma filial em outro estado e imediatamente começa uma maratona no setor de recursos humanos em busca de pessoas de diferentes áreas e níveis de conhecimento. Milhares de currículos são coletados e se inicia uma difícil tarefa de escolher a pessoa certa para a posição correta. Diversos custos estão relacionados atrelados a contratação e até mesmo demissão de um funcionário, além de causar diversos problemas por ter uma pessoa errada na posição errada. Qualquer falha nesse processo pode gerar custos e problemas para qualquer empresa.

Para otimizar essa tarefa a inteligência artificial vêm sendo muito utilizada. A exemplo disso, a Pomato, através de aprendizagem de máquina, processa currículos em bases de dados gigantescas e automatiza a eleição de pessoas mais indicadas para uma determinada vaga. Além disso, o software da Pomato realiza 200.000 cálculos nos currículos para guiar uma entrevista técnica baseada nas habilidades mineradas durante a busca.

Um bom exemplo de grandes empresas que já utilizam IA no recrutamento de pessoal é o da UnileverAtravés de uma parceria entre Pymetrics e HireVue, entre 2016 e 2017 foi desenvolvida uma inteligência capaz de analisar candidatos através de jogos baseados em neurociências, entrevistas e análise facial e oral para predizer o sucesso ou não da contratação. A Unilever dobrou a quantidade de candidatos de 15.000 para 30.000 por ano e diminuiu o tempo médio de contratação de 4 meses para 4 semanas.

Os investimentos em Inteligência Computacional para recrutamento de pessoas aumentou nos últimos anos. Apenas a Pymetrics anunciou recentemente um investimento de 8 milhões de dólares para continuar conduzindo pesquisas nesse sentido e já conta com mais de 50 empresas utilizando sua plataforma. Recrutar pessoas não é uma tarefa simples e exige muito tempo dos recrutadores. Já é possível processar diversas informações e otimizar o processo de recrutamento de pessoas com Inteligência Artificial. O problema que antes envolvia diversos fatores, dados, entrevistas e etc, tende a se tornar uma tarefa menos complicada e mais eficiente nos próximos anos.

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