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Se você não sabe o que é machine learning e como ela funciona, venha conosco descobrir como essa tecnologia pode ajudar na gestão de pessoas. Da atração de profissionais, passando pelo onboarding digital à retenção de pessoas, há inúmeras aplicações em que a tecnologia pode dar uma mãozinha aos gestores de RH.
O aprendizado de máquina, tradução literal de machine learning em português, é uma importante tecnologia que ajuda a manter as empresas competitivas, melhorar o treinamento dos funcionários e reduzir o erro humano. De acordo com estudo da consultoria Gartner, 81% dos líderes de RH já utilizam a tecnologia para melhorar a eficiência.
Neste guia, mostraremos como usar o aprendizado de máquina em RH, seus benefícios e como aplicar a tecnologia nas empresas. Boa leitura!
O que é Machine Learning?
O aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial (IA), definido como a capacidade de uma máquina de imitar o comportamento inteligente do ser humano. Ele dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem programados.
Em outras palavras, o machine learning é uma inteligência artificial evoluída que aprendeu sozinha a imitar comportamentos humanos.
Podemos traçar aqui um paralelo do machine learning com o desempenho dos bebês. Quando eles nascem o disco rígido deles está quase vazio, eles precisam de estímulos (programação) dos pais e demais ao seu redor para preencher o repertório. Aos poucos, é possível ver a evolução dos bebês que passam a imitar comportamentos.
No aprendizado de máquina, os códigos dos programadores e as demais informações que os usuários acabam deixando na interação com a máquina são os estímulos para que o robô aprenda a lidar com situações do comportamento humano.
Veja também: Inteligência artificial no RH: qual o impacto e como aplicar?
Qual é o papel do machine learning no RH?
O papel do aprendizado de máquina no setor de RH é bem significativo já que pode ser usado em diversas frentes do ecossistema de gestão de pessoas.
Por exemplo, o machine learning pode avaliar dados históricos e atuais sobre o desempenho, funções de trabalho e habilidades, técnicas e comportamentais, dos colaboradores para ajudar o RH a tomar decisões informadas sobre o planejamento da força de trabalho.
Na prática, aqui estão algumas outras maneiras em que o machine learning está transformando o RH:
Aquisição de talentos
Uma das tarefas mais desafiadoras para os recrutadores é selecionar candidatos. Às vezes, muito tempo é gasto na realização do primeiro ciclo de entrevistas para avaliar as capacidades dos candidatos em potencial.
Agora, esse trabalho pode ser feito por um algoritmo, treinado pelo recrutador, como é o caso da solução de Matching IA+H do Vagas For Business, que ranqueia o candidato de acordo com os critérios pré-estabelecidos do processo seletivo.
Análise preditiva
Os algoritmos de machine learning podem analisar grandes volumes de dados históricos de RH, como desempenho dos funcionários, rotatividade, engajamento, entre outros, para prever tendências futuras. Isso permite que os profissionais de RH identifiquem problemas potenciais com antecedência e tomem medidas proativas para resolvê-los.
Gestão de desempenho
A partir do machine learning é possível analisar dados de desempenho dos funcionários, feedback de avaliações, metas alcançadas e outras métricas para identificar padrões e tendências. Isso permite que os gerentes e profissionais de RH identifiquem áreas de melhoria e forneçam orientação personalizada para os funcionários.
Veja também: Gestão de desempenho: o que é e como ajuda a alcançar sucesso no negócio
Automatização de processos
A tecnologia pode automatizar muitos processos manuais e repetitivos como triagem de currículos, agendamento de entrevistas, resposta a perguntas frequentes de candidatos e colaboradores e muito mais. Isso libera tempo e recursos para os profissionais de RH se concentrarem em tarefas mais estratégicas.
Tomada de decisão com a precisão dos dados
Como já mencionamos, o machine learning analisa grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e insights que dificilmente seriam percebidos sem a ajuda da tecnologia. Isso ajuda os profissionais de RH a tomar decisões mais informadas e orientadas por dados em todas as áreas do ciclo de vida dos colaboradores.
Integração automatizada
Encontrar e contratar o funcionário certo é apenas a ponta do iceberg. Em muitos aspectos, o sucesso da cooperação com um novo funcionário depende de sua primeira semana ou mês na empresa.
Essa é uma parte que toma muito tempo dos líderes, mas o onboarding também pode ser automatizado por um chatbot com aplicação de aprendizado de máquina. A tecnologia orientará o funcionário sobre as políticas da empresa e responderá dúvidas comuns deles.
O atendimento remoto 24 horas economiza tempo dos gestores e permite que o funcionário se acostume com as novas regras e obtenha as informações necessárias sem envolvimento adicional do departamento de recursos humanos.
Benefícios do machine learning na gestão de pessoas
Ao filtrar enormes volumes de dados para identificar padrões e fazer previsões sobre eventos futuros, de modo geral, o machine learning para RH aumenta a eficiência e elimina muitas tarefas manuais na área de gestão de pessoas. Mas os benefícios da adoção da tecnologia em Recursos Humanos não param por aí.
De acordo com o relatório da IBM “The Business Case for AI in HR”, os principais benefícios do uso do aprendizado de máquina pela área de gestão de pessoas são:
- resolver desafios de negócios urgentes;
- melhorar a experiência do funcionário;
- fornecer suporte (dados) para a tomada de decisão na gestão de talentos;
- otimizar o budget de RH;
- diminuição de tarefas repetitivas.
Veja também: Principais diferenças entre employer branding e employee experience
Como aplicar machine learning nas empresas?
Para além do universo de gestão de pessoas, é possível replicar muitos dos benefícios e funcionalidades da IA e do machine learning discutidos ao longo desse conteúdo em outras áreas de negócios de uma organização.
Abaixo criamos um pequeno passo a passo de como aplicar o machine learning nas empresas, seja no RH, em Finanças, no Marketing ou em qualquer outra área da sua organização, com a ajuda da área Tech. Confira!
1. Entendimento do problema de negócio
Identifique um problema específico que o machine learning pode ajudar a resolver e entenda os objetivos de negócio associados a esse problema.
Por exemplo: quais são os canais mais apropriados para divulgar o lançamento de um novo modelo de carro da marca e consequências da escolha errada desses canais?
2. Coleta de dados
Identifique e colete os dados relevantes para o problema em questão e avalie a qualidade e a integridade dos dados.
3. Pré-processamento de dados
É hora de verificar se os dados coletados estão consistentes, se devem ser limpos ou não e tratados antes do próximo passo.
4. Seleção de algoritmo
Neste momento, é hora de decidir pela escolha dos algoritmos de machine learning adequados para o problema em questão, levando em consideração o tipo de problema (classificação, regressão, clusterização, etc.) e os requisitos específicos do negócio.
5. Divisão dos dados
O conjunto de treinamento é utilizado para treinar o modelo, enquanto o conjunto de teste é reservado para avaliar o desempenho do modelo em dados que não foram previamente observados.
6. Treinamento do modelo
Use o conjunto de treinamento para treinar o modelo. Isso envolve alimentar os dados de entrada (características) no modelo e ajustar os parâmetros internos do modelo para fazer previsões precisas.
7. Avaliação do modelo
Avalie o desempenho do modelo usando o conjunto de validação. Para tanto, utilize métricas adequadas ao tipo de problema e, se necessário, realize ajustes adicionais no modelo.
8. Implantação do modelo
Implemente o modelo em um ambiente de produção (que todos consigam ver) e integre o modelo aos sistemas existentes da organização, se necessário.
9. Monitoramento e manutenção
Monitore o desempenho do modelo para detectar possíveis erros. Sempre que necessário, realize ajustes e/ou um retreinamento periódicos do modelo para garantir que ele permaneça relevante e preciso.
O aprendizado de máquina está revolucionando o setor de RH e demais áreas de negócio de uma organização, permitindo uma tomada de decisão mais rápida, precisa e orientada por dados. Isso não apenas melhora a eficiência operacional, mas também contribui para um ambiente de trabalho mais produtivo e satisfatório para todos os envolvidos.
Quer saber como funciona o processo de machine learning na solução Matching IA+H? Que tal marcar hoje uma conversa com um de nossos especialistas?