Em linha com o ritmo da mudança na tecnologia de IA, os profissionais de RH estão a aperceber-se do potencial da inteligência artificial no recrutamento. As ferramentas que podem gerar conteúdo original de texto, vídeo e áudio são poderosas, baratas (ou muitas vezes gratuitas) e populares entre recrutadores e candidatos.
Com a escassez global de talentos sem abrandar, os recrutadores beneficiam de ferramentas que os ajudem a fazer mais com os recursos disponíveis.
À medida que a tecnologia se torna mais sofisticada e os utilizadores se tornam mais qualificados, a inteligência artificial nos RH tornar-se-á ainda mais comum.
Inteligência Artificial no recrutamento: exemplos de aplicação para cada fase
A IA generativa já está a deixar a sua marca. Segundo a Gartner, 81% dos líderes de RH já exploram IA no recrutamento. Metade dos candidatos usa IA para melhorar o CV, diz o Canva.
Mas apesar de muitos líderes estarem curiosos sobre a aplicação da inteligência artificial nos RH, nem todos têm a certeza de quais poderão ser essas aplicações.
Neste artigo, explicamos as fases do recrutamento e damos exemplos práticos de como a IA generativa pode ser aplicada — ou evitada — em cada uma.
1. Identificar as lacunas de competências e de mão de obra na sua empresa
A primeira fase de um recrutamento bem sucedido consiste em compreender as necessidades reais da sua empresa. Onde deve fazer melhorias e que competências importantes estão atualmente em falta na sua equipa de trabalho? Também deve ponderar as suas opções - precisa de um novo membro permanente da equipa ou de um recurso temporário para ajudar num único projeto?
Nesta fase, as respostas corretas virão de dentro da empresa. As ferramentas de IA generativa podem ser poderosas quando recebem as instruções corretas, mas não são oráculos.
Muitas ferramentas são treinadas com dados públicos da Internet e não têm acesso ao conhecimento interno necessário para definir corretamente as necessidades da empresa.
Mesmo assim, os LLM (large language model) públicos podem ser úteis como fonte de inspiração ou como caixa de ressonância. Pedir a um chatbot de IA sugestões sobre lacunas de competências pode ser útil para iniciar discussões — mas não se deve confiar cegamente.
As soluções de recrutamento com IA ainda não podem substituir completamente um recrutador especializado com um conhecimento profundo da empresa.
Algumas plataformas já se ligam aos sistemas internos das empresas, ganhando contexto específico e oferecendo resultados mais relevantes e valiosos do que apenas com dados externos.
2. Formulação da descrição das funções
Mais uma vez, os elementos básicos da descrição de funções devem ser elaborados por especialistas internos da sua empresa. Só você e os seus colegas conhecem detalhes como salário, responsabilidades e requisitos, embora a IA generativa possa ser útil como fonte de feedback.
A IA generativa é realmente útil quando chega a altura de agrupar estes detalhes básicos numa descrição de funções envolvente e atractiva que atraia os melhores talentos. Forneça os detalhes a uma ferramenta de IA generativa, defina o tom e requisitos, e ela criará de imediato uma descrição de emprego.
O resultado exige revisão, mas usar IA no recrutamento pode acelerar a criação e melhorar a qualidade das descrições, sobretudo em equipas com pouca experiência em escrita.
A IA generativa pode apoiar a análise de funções e identificar competências, formação e experiência úteis, ajudando a expandir a reserva de talentos disponível.
Aproveitar ferramentas de IA generativa para criar descrições de funções orientadas para resultados pode aumentar tanto a qualidade como a quantidade de candidatos.
Ambos os casos de utilização podem ser levados a cabo por recrutadores, pela equipa de RH e pelos gestores de contratação.
3. Procura e correspondência de talentos
Esta é a fase em que os recrutadores publicam as vagas de emprego em plataformas relevantes, contactam as suas próprias redes de candidatos e começam a receber candidaturas. Ferramentas de IA gratuitas podem ser tentadoras nesta fase, mas questões de consentimento e privacidade tornam inadequado o seu uso na seleção de currículos.
No entanto, a utilização de ferramentas de recrutamento de IA privadas e seguras para a seleção de candidatos pode aumentar significativamente os esforços de pesquisa manual.
Há anos que existem ferramentas que permitem pesquisar perfis de candidatos passivos e filtrá-los com base nos seus requisitos. No entanto, as competências linguísticas avançadas das ferramentas de IA actuais tornam-nas muito melhores na criação de correspondências exactas para candidatos que possam ter passado despercebidos.
Modelos de linguagem ampla (LLM) entendem linguagem natural, escrita ou falada, permitindo aos utilizadores fazer pesquisas com consultas formuladas naturalmente. Isto facilita as pesquisas booleanas e oferece aos especialistas uma nova forma de expressar necessidades de talento, obtendo mais resultados relevantes.
Certifique-se apenas de que a IA é utilizada para complementar a sua pesquisa manual de talentos, e não para a substituir completamente. Muitos programadores ainda enfrentam desafios com preconceitos nos seus algoritmos de IA, o que pode levar a discriminação involuntária de certos candidatos.
No entanto, esta questão séria poderá ser menos problemática no futuro. Uma empresa global de serviços financeiros criou uma solução de correspondência com LLM que superou três soluções comerciais não-LLM em testes de viés oculto.De forma inteligente, a empresa removeu nomes e outras informações demográficas das candidaturas antes de passar os dados dos candidatos para a LLM.
Um estudo da empresa de investigação de IA Anthropic apresentou resultados semelhantes. Ao dizerem simplesmente ao seu LLM que é ilegal discriminar e ao instruí-lo para ignorar os dados demográficos, chegaram quase a eliminar totalmente os preconceitos.
4. Pré-seleção e seleção dos melhores candidatos
Trabalhar com IA pode ajudar na altura de filtrar os candidatos não qualificados e reduzir a sua lista para apenas os melhores candidatos. Os chatbots conseguem responder a perguntas simples de seleção, como verificar se os candidatos têm carta de condução ou as qualificações exigidas.
No entanto, os chatbots tradicionais, não alimentados por LLM, parecem impessoais e podem ser difíceis de comunicar com para alguns candidatos.
A integração da IA generativa nos chatbots existentes pode aumentar drasticamente a sua capacidade de resposta, e muitos fornecedores de ferramentas de recrutamento já estão a trabalhar nesse sentido. Estes chatbots com IA já compreendem várias línguas, respondem de forma mais 'humana' e até marcam entrevistas através de chamadas telefónicas automatizadas.
5. Realização de entrevistas de emprego
A IA generativa pode apoiar todo o recrutamento, mas a maioria dos líderes ainda prefere entrevistas presenciais. Automatizá-las totalmente tem gerado críticas.
No entanto, a utilização de IA para entrevistas de emprego pode fornecer feedback instantâneo e ideias novas quando se está a preparar para conhecer os candidatos. Pode ser difícil desenvolver sozinho perguntas incisivas e estimulantes que sejam relevantes para o historial do candidato.
Sugestões simples geram listas de perguntas por IA que pode adaptar às suas necessidades e permitem aos candidatos praticar entrevistas com role-playing assistido por IA.
6. Integração de novas contratações
A IA generativa tem alguns casos de utilização interessantes, mesmo depois de terminada a fase da entrevista e de o candidato selecionado começar a trabalhar. As primeiras impressões são importantes, mas o processo de integração pode ser moroso e difícil, especialmente para os candidatos que trabalham à distância.
Criar um assistente virtual com IA generativa, treinado nos processos internos, políticas e estrutura da empresa, oferece aos novos contratados um guia fiável e personalizado. Este pode responder a perguntas, indicar formações, preencher formulários, apresentar colegas e agendar reuniões para facilitar a integração.
Este tipo de agente de integração de IA pode ser um ótimo apoio para as novas contratações, servindo para complementar o seu mentor humano, e não para o substituir.
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