Como você se vê daqui a 5 anos – Como responder

Moça jovem desenvolvendo

Vitaly Obernihin, CEO e cofundador da  AmazingHiring , fala sobre como encontrar os candidatos perfeitos e evitar cometer erros ao contratar funcionários. A tecnologia vem em socorro.

O trabalho dos recrutadores nas últimas duas décadas mudou bastante sob a influência de novas tecnologias. Em meados dos anos 90 do século passado, surgiram “locais de trabalho” e, no início dos anos 2000, as primeiras redes sociais profissionais apareceram.

Agora, o número de fontes on-line para pesquisar candidatos de diferentes profissões está na casa das dezenas – apenas para o setor de TI o GitHub, StackOverflow, BitBucket, Behance, Dribbble e centenas de outros recursos especializados.

Para tomar as decisões corretas sobre a contratação de funcionários, os recrutadores precisam analisar uma ampla variedade de dados – de currículos e perfis em redes sociais a contas de recursos profissionais. A quantidade de informações pode ser muito grande – os recrutadores raramente conseguem analisar muitos recursos, pois não encontram candidatos promissores e a vaga não pode ser fechada.

Moça no mar liberta
Moça no mar liberta

Novas tecnologias podem ser usadas não apenas para obter uma enorme quantidade de dados que ainda precisam ser entendidos, mas também para uma análise eficaz. Uma das novas ferramentas para isso é a inteligência artificial.

O que a inteligência artificial pode fazer agora

Agora, os sistemas de Inteligência Artificial (AI) podem analisar grandes quantidades de dados e tomar decisões com base nesses dados. O sistema de IA desenvolvido pelo Google, do DeepMind, derrotou o melhor jogador humano do mundo em Go, agora um grupo de campeões tentará derrotar um computador ao mesmo tempo.

  • Já apareceram redes neurais que podem criar imagens de alta definição com base em suas descrições de texto e vice-versa, criar descrições com base em imagens – o Facebook já sabe como fazê-lo.
  • A crescente popularidade dos assistentes de voz Siri, Alexa e Google Voice, que usam ativamente inteligência artificial e tecnologias de aprendizado de máquina.
  • Esses sucessos são explicados por vários fatores, incluindo os enormes volumes de “big data” gerados pela humanidade, o desenvolvimento de algoritmos de computação paralela usados ​​na operação de redes neurais e o surgimento de um hardware poderoso e relativamente barato para a computação paralela (GPU).
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O que o recrutamento tem a ver com isso?

Os analistas da McKinsey desenvolveram um modelo para determinar a magnitude do impacto da automação em uma determinada profissão. Esse grau é determinado por vários fatores, como:

  • Capacidade técnica para implementar automação; o custo do desenvolvimento de software e hardware adequados;
  • Custos atuais para remuneração de pessoas;
  • O retorno possível é ganho financeiro, melhorando a qualidade do trabalho (por exemplo, análise automática de uma enorme quantidade de dados, encontrando relações não triviais entre vários fatores);
  • Restrições estatais e a atitude da sociedade em substituir as pessoas por “robôs”.

A questão das consequências da substituição maciça de trabalhadores por máquinas é amplamente discutida em todo o mundo. Preocupações são expressas sobre possíveis problemas com a incorporação de pessoal liberado no mercado de trabalho alterado (que os motoristas irão trabalhar após o início do uso em massa de veículos não tripulados).

Chefe despreocupado
Chefe despreocupado

Um estudo da McKinsey sobre o potencial da automação em várias indústrias mostrou que, nos próximos anos, as máquinas poderão substituir completamente uma pessoa em apenas um pequeno número de profissões.

Ao mesmo tempo, em outros, pelo contrário, eles se tornarão uma ferramenta para aumentar a eficácia das pessoas.

Novas ferramentas permitirão que especialistas em recrutamento encontrem candidatos com mais precisão e precisão, além de simular seu possível desenvolvimento na empresa e, por exemplo, a probabilidade de sua transferência para outro empregador.

Um processo típico de recrutamento para novos funcionários agora se parece com isso:

  1. No primeiro estágio, o recrutador recebe informações introdutórias do chefe do departamento em que o funcionário é requerido.
  2. Em seguida, você precisa criar uma descrição do trabalho “vendendo” que atraia candidatos, publique-a e comece a processar os currículos recebidos.
  3. É improvável que essa abordagem funcione na busca de especialistas procurados, como desenvolvedores, portanto, também é necessário analisar independentemente os perfis de possíveis candidatos na rede e contatá-los.
  4. Após a seleção inicial, começa a etapa de entrevista e coleta de feedback dos funcionários da empresa que participaram.
  5. Uma proposta é feita ao melhor candidato.
  6. Se ele aceitou, o importante processo de integração de um novo funcionário na equipe e nos processos de trabalho da empresa começa.
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Utilizando o modelo mencionado acima, podemos estimar a probabilidade de automação de cada etapa deste processo. Por exemplo, quão realista é a automação das etapas 1 e 2 em um futuro próximo? Se por alguns anos isso pareceu improvável, agora existe a sensação de que a probabilidade não é mais tão pequena.

Jovem se formando
Jovem se formando

A qualidade da busca de candidatos adequados para a descrição de cargos pode ser significativamente aprimorada com a introdução de tecnologias de IA e aprendizado de máquina. Um computador pode analisar mais informações do que uma pessoa, cometer menos erros e torná-lo mais rápido.

Aprendizado

1. Ao procurar um desenvolvedor, um recrutador precisa avaliar seu nível profissional com antecedência. Usando mecanismos de aprendizado de máquina , o serviço AmazingHiring pode analisar automaticamente milhões de confirmações no recurso GitHub para identificar os programadores mais ativos e qualificados. É difícil para um recrutador fazer isso sozinho.

2. Ainda existem ferramentas que permitem complementar perfis de candidatos com dados de redes sociais, criar dependências entre a experiência de trabalho do candidato, suas habilidades e educação, além de procurar efetivamente candidatos adequados nos bancos de dados dos currículos enviados anteriormente à empresa .

3. Além disso, o uso de modelos preditivos pode ser útil para avaliar as perspectivas de um candidato no contexto de sua posição designada. Por exemplo, um sistema de IA pode calcular a probabilidade de uma pessoa trabalhar na posição correta por um determinado tempo – esse é um fator importante para posições com grande rotatividade de pessoal (gerente de call center).

Diversas bandeiras de paises
Diversas bandeiras de paises

O uso de novas tecnologias reduz o impacto no resultado final dos preconceitos inerentes às pessoas. Este é um ponto importante que pode ser usado para resolver o problema de garantir a diversidade étnica dos funcionários nos países ocidentais.

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Assim, você pode não apenas criar a imagem “certa” da empresa, mas também aumentar seu lucro – de acordo com o estudo Gallup, no setor de varejo dos EUA, as unidades de negócios com maior grau de diversidade étnica fornecem, em média, 14% mais receita.

Conclusão

A realidade é que as tecnologias de inteligência artificial nos próximos anos não representarão uma ameaça à carreira da maioria das pessoas. Nos campos intelectuais de atividade, a automação total é impossível, no entanto, as máquinas podem efetivamente remover parte da rotina de uma pessoa no momento.

Uma dessas áreas é o recrutamento. Ao decidir mudar para uma nova empresa, uma conversa com seus representantes e futuros colegas não será substituída por nenhum robô.

No entanto, ele pode encontrar efetivamente candidatos adequados à descrição do trabalho: analisar as informações on-line disponíveis e classificar os perfis dos candidatos. Como resultado, aqueles que são mais adequados para um trabalho específico terão uma entrevista.

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