Muito se fala das novas tecnologias inteligentes que surgiram nos últimos anos. Mas afinal o que é inteligência artificial (IA)? É a capacidade de uma máquina reproduzir atividades humanas como, por exemplo, classificar itens, tomar decisões, analisar fatos, entender e se comunicar em um idioma humano (português, inglês, etc…), aprender, identificar um objeto através de uma foto, etc… Enfim, existem diversas funções nas quais a inteligência artificial pode atuar.
Recentemente a ferramenta ChatGPT ficou muito famosa por trazer diversas respostas em linguagem natural, porém nem todas as respostas são confiáveis e essa técnica ainda necessita um pouco de evolução para que se possa ser utilizada numa corporação sem ter riscos de a ferramenta dizer algo que não esteja alinhado com as diretrizes da corporação. Essa ferramenta faz parte de um grupo de ferramentas chamadas de “ChatBot”.
Além dos ChatBots, existe uma infinidade de outras ferramentas que utilizam técnicas de inteligência artificial abrangendo várias áreas do conhecimento. E quais delas podem ser uteis para o RH?
Quando você faz uma entrevista de seleção e quer guardá-la de forma prática para uma análise posterior, você pode utilizar uma ferramenta que permita armazenar e comparar candidatos com mais facilidade sem esquecer elementos-chave da conversa.
Gostaria de me focar em outra utilidade na qual a inteligência artificial pode ajudar o RH. É no momento de uma avaliação de competências e de desempenho. Imagine que você está em uma empresa na qual conta com alguns milhares de pessoas e você não tem equipe suficiente para conseguir auxiliar todos os gestores a definirem os planos de ação individuais (PDIs) e como ele deve conduzir a sua equipe.
O Efix – Artificial Intelligence veio para solucionar esse problema. Ao expor ele a um banco de dados, ele aprende e traz respostas.
E como isso ajuda? Para explicar de forma didática, vamos pensar em um cenário simples. Digamos que uma determinada equipe tenha 27 pessoas e cada pessoa foi avaliada em apenas 2 competências: Engajamento e Negociação. Cada uma dessas pessoas escolheu um único PDI dentre as opções treinamento formal, treinamento “on the job” e coaching.
Assim, cada uma dessas pessoas conseguiu um trio de dados:
- Avaliação da competência engajamento
- Avaliação da competência negociação
- Escolha do PDI que melhor atende a sua realidade
No exemplo, por questões didáticas, os PDIs foram escolhidos de forma aleatória, mas, na vida real, normalmente os PDIs aparecem mais agrupados. Para melhor visualização, vamos disponibilizar essa base de dados históricos no gráfico abaixo, considerando a avaliação da competência negociação no eixo X, a avaliação do engajamento no eixo Y e a cor do ponto como sendo o PDI escolhido. Usaremos as seguintes cores para representar os PDIs:
- Azul: Treinamento formal
- Vermelho: Treinamento “on the job”
- Verde: Coaching
Com isso, finalizamos o primeiro ciclo de avaliações de competências. Ao iniciar o segundo ciclo, temos os dados do primeiro ciclo como base.
Digamos que uma determinada pessoa tenha acabado de terminar sua avaliação de competências e esteja decidindo qual PDI é o que melhor se adequa a sua realidade. Por exemplo, a sua avaliação caiu bem no meio entre os pontos verde e vermelho do box central (atende x atende).
Neste momento, entra o Efix – Artificial Intelligence para sugerir o PDI que deva ser adotado. E como ele faz isso?
O sistema monta um mapa com os dados históricos com a melhor solução que ele consiga posicionar todos os trios de dados. Após essa análise, o sistema chegará em um mapa como o da figura a seguir.
Dessa forma, o sistema transforma dados históricos pontuais em regiões de sugestão. Note que o sistema chegou a um mapa no qual 100% dos pontos estão localizados dentro da área de sugestão correspondente a sua cor.
No caso deste avaliado, a sua avaliação caiu no box central entre os dados históricos verde e o vermelho, indicado por um X na figura. Como esse ponto está próximo da fronteira, o sistema indica para o usuário final que a melhor sugestão é a região vermelha, mas a verde também pode ser considerada.
Voltando das cores para o que representa cada cor, a resposta do sistema será: “Considerando os dados históricos do período anterior, sugiro que você faça um treinamento “on the job” (vermelho) com uma prioridade de 60%. Além disso, tenho uma segunda sugestão, com uma prioridade de 40%, que seria um programa de coaching (verde).”
Uma vez entendido o conceito por trás do sistema, vamos aprofundar a ideia. Com 2 competências esse mapa é muito fácil de ser desenhado, mas e se, ao invés de 2 competências, o modelo de avaliação considerar 3 competências? Neste caso, o mapa seria tridimensional. Um mapa tridimensional é bem mais complexo, mas o ser humano ainda consegue imaginar como seria.
Em um caso real, avaliamos diversas competências e ainda temos que considerar os dados de metas. Neste caso, teremos um mapa com 10 a 20 dimensões. Os seres humanos têm dificuldade em imaginar algo em 10 dimensões, mas um computador não.
Além disso, temos outras complexidades nessa análise. Normalmente um ciclo de avaliação gera mais do que 3 PDIs diferentes. Quando pensamos em uma população de milhares de pessoas, podemos com facilidade ter centenas de PDIs.
Expandindo um pouco mais, o sistema fará diversos gráficos, considerando as diversas realidades, como cargo, diretoria, departamento, divisão, unidade, etc…
É neste contexto que o sistema Efix – Artificial Intelligence ajuda a equipe de RH ter um resultado mais assertivo com a definição de PDIs de seus colaboradores.
Além disso, da mesma forma descrita acima, o sistema pode trazer outros tipos de sugestões como, por exemplo, ações que um gestor deve adotar com sua equipe ou que um departamento deve adotar como resultado de uma pesquisa clima.
Dessa forma, a inteligência artificial é muito mais do que um ChatBot e pode proporcionar retornos mais diretos e palpáveis que podem poupar tempo e dinheiro e, ainda, viabilizar ações que antes não eram possíveis.