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O que é Machine Learning e como aplicar a tecnologia ao RH

Foto de César Nanci, especialista Pulses em Data Science
Por Cesar Nanci 10 min leitura

Machine Learning é o processo de empregar algoritmos inteligentes em um sistema para desenvolver padrões analíticos. Aplicado, ele pode fornecer respostas a questionamentos com o uso de dados e experiências.

Entenda o conceito e veja alguns exemplos de aplicações do ML na gestão de pessoas

Muitas ferramentas, antes aplicadas apenas a assuntos e ações relacionadas à tecnologia, estão agora revolucionando planejamentos de RH. É o caso do Machine Learning (ML)!

A influência de recursos automatizados agregou à gestão de pessoas um potencial incrível para leituras do comportamento humano. O RH estratégico entrou em cena, não só com decisões baseadas em data driven, mas também com análises preditivas para orientação de um negócio.

Afinal, quem é responsável pelo alcance de resultados em uma corporação senão o capital humano?

Sabendo de tudo isso, a Pulses preparou este conteúdo para falar especificamente sobre o que é Machine Learning e manter seus conhecimentos em dia! Aproveite os insights e a tecnologia para turbinar sua área de RH!

Pessoa interagindo com um robô com livro nas mãos em referência ao machine learning

O que é Machine Learning

Começaremos este artigo pelo básico: Machine Learning quer dizer, em português, “Aprendizado de Máquina”. Significa, portanto, empregar algoritmos inteligentes em um sistema para desenvolver padrões analíticos. 

Vale dizer que “algoritmo” é o nome dado a uma sequência de ações, com regras e procedimentos lógicos.

Continua difícil de entender a relação disso com o ambiente corporativo, não é mesmo?

Então, explicaremos melhor. Esse recurso tecnológico fornece a equipamentos eletrônicos a condição de aprendizados para desenvolver respostas a perguntas com o uso de dados e experiências. 

ML tem a ver com Inteligência Artificial (IA)?

Sim, o Aprendizado de Máquina está relacionado à IA, pois é considerado uma subcategoria dessa vertente. É possível afirmarmos, então, que Machine Learning é um dos tipos de Inteligência Artificial.

A IA, por sua vez, corresponde a um conceito mais amplo e abrange outros campos, como a robótica e o reconhecimento de pessoas por voz, visão ou face. Basicamente, é o que classifica qualquer tipo de tecnologia capaz de transformar dados em ação.

Agora, o que tudo isso tem a ver com as atividades do RH no mundo corporativo? Essa é uma pergunta a ser respondida no próximo tópico.

Machine Learning na gestão de pessoas

Muitos negócios têm buscado ML e outras alternativas de IA para aprimorar atividades do time de Recursos Humanos. De acordo com um levantamento da Mckinsey, o impacto de soluções desse tipo na economia de custos é crescente. 

A pesquisa avaliou diversos setores (marketing e vendas, produtos e serviços, estratégia e finanças corporativas, etc.) das 56% das empresas que afirmaram ter adquirido a tecnologia, incluindo Aprendizado de Máquina.  

Em 2019, 52% das empresas consultadas reduziram custos de RH com adoção de IA, sendo que apenas 11% constataram mais de 20% de diminuição. Em 2020, 86% das companhias identificaram essa otimização, sendo que 40% economizaram mais de 20%  com adoção de IA.

Mas, agora que já entendemos o que é Machine Learning e que sabemos que as empresas realmente estão apostando em soluções desse tipo para a gestão de pessoas, como podemos descrever seu uso na prática?

Descubra a seguir!

Automatização de tarefas administrativas

Agendar reuniões, entrevistas e acompanhamentos feitos pelo RH geralmente leva tempo. Esse é um exemplo de demanda da área que pode ser totalmente repassada a uma máquina. 

A busca por pessoas e a validação de currículos em um processo seletivo também são atividades que podem ser atribuídas à ML. A agilidade desse tipo de solução pode, ainda, cumprir esse objetivo com mais riqueza de detalhes. 

As máquinas têm a possibilidade de procurar proativamente por profissionais na internet, bem como analisar perfis das pessoas candidatas nas redes sociais. 

São pontos que colaboram para uma visão mais completa sobre os atributos a serem considerados em um recrutamento. Sem contar com a economia de horas e horas que seriam dedicadas à análise de currículos!

Novas evidências para tomadas decisão

Por mais que haja o complemento do Machine Learning nas rotinas da gestão de pessoas, qualquer parecer final está sob a responsabilidade do ser humano. As lideranças continuam à frente dos processos. 

O que precisamos entender é que essa tecnologia oferece novas perspectivas e entendimentos sobre os padrões de comportamento no ambiente corporativo. 

O cruzamento de informações e o aprendizado constante da máquina reforçam a capacidade de interpretar situações e mudanças no ambiente de trabalho. Isto é, a época de tomar decisões com base apenas em intuição ou em conversas ficou para trás! 

Hoje, gestores podem ter evidências sempre que precisarem para entenderem o que deve ser feito.

Exemplos de uso do Machine Learning no RH

Qual é a viabilidade de aplicação do Aprendizado de Máquina em ações de equipes de RH? 

É o que vamos conhecer na sequência. 

Você vai perceber o quanto as funções do departamento podem se tornar mais estratégicas com um nível mais apurado de informações!

Treinamentos e desenvolvimento da equipe

Não é novidade que apoiar e acompanhar o desenvolvimento dos times junto às lideranças é um dos papéis do RH. 

Com ML, tem-se a oportunidade de entender necessidades específicas de cada indivíduo. Isso reforça ainda mais os programas de evolução profissional, e pode incrementar os planos com melhor precisão, com recomendações para:

Consequentemente, as chances de que o profissional mantenha o engajamento no trabalho durante o processo são maiores. 

Previsibilidade e antecipação

Os comparativos feitos pelo Aprendizado de Máquina com dados de conversas, informações sobre desempenho e formas de agir de todas as pessoas da equipe, podem apontar situações de alerta. 

Antes mesmo que algum problema ocorra, profissionais do RH se baseiam em indicações do sistema para se precaverem diante de posturas antiéticas, eventuais conflitos ou descontentamentos, por exemplo. 

Esse tipo de aplicabilidade também vale para direcionar metas e objetivos do negócio junto à diretoria.

Atração e retenção de talentos

Mencionamos a influência de Machine Learning brevemente em processos seletivos, e seus efeitos também se ampliam a estratégias para reter talentos.

Tudo isso porque a tecnologia consegue compreender a fundo skills ausentes, necessárias e complementares em funções específicas ou em uma equipe. Fica muito mais fácil apontar caminhos para profissionais dentro da empresa. 

Da mesma forma, o RH consegue detectar momentos que exigem medidas para aumentar índices de satisfação, motivação e produtividade. São todos fatores que contribuem para reforçar a employer branding e a retenção de talentos.

People Analytics

Ferramentas de People Analytics passaram a ser ainda mais avançadas com o ML. Para planejamentos mais precisos, o RH pode contar com diagnósticos completos e individualizados.

Circunstâncias de rendimento, dificuldades, índice de motivação e tarefas melhor desempenhadas, por exemplo, compõem insights relevantes e mais completos para revelar detalhes que poderiam passar despercebidos sem esse recurso.

Clima e cultura organizacional

O ML é capaz de atender requisitos que compõem dimensões ligadas ao clima organizacional. Assim, o RH gerencia dados que indicam:

  • atitudes e sentimentos;
  • qualificações;
  • tendências de remuneração e benefícios;
  • visão das equipes sobre as políticas da empresa. 

Esse panorama estabelece condições para respostas rápidas, configurando características de um RH ágil nas rotinas corporativas. Dessa forma, é possível acompanhar o dinamismo de um mercado cada vez mais mutável, que exige prontidão.

Aspectos da cultura organizacional também podem ser analisados sob um espectro de pontos fortes e de oportunidades de melhoria com ML.

Comunicação inteligente

Algumas empresas apostam em chatbots para se comunicar com as equipes, e o Machine Learning é aplicado para agregar qualidade a essas interações. 

Questões simples, como dúvidas de integrantes que recém-chegaram às equipes, ou perguntas sobre o dia a dia da organização são facilmente respondidas pela máquina. É uma maneira de atender mais rápido as pessoas e de otimizar o tempo dos profissionais de RH.

O aprendizado da máquina não pára nunca. Ao receber uma questão que ainda não foi respondida, por exemplo, buscar novas informações faz com que ela aumente o repertório.

Desafios da tecnologia na gestão de pessoas

O objetivo do ML é aprimorar o planejamento do RH e qualificar o employee experience nas corporações. Porém, é preciso tomar cuidado para não seguir pela contramão e acabar causando um efeito oposto.

A Randstad, uma empresa especializada em soluções de recrutamento, realizou uma pesquisa nos Estados Unidos sobre os processos seletivos. Os números mostram que candidatas e candidatos entendem a relevância da tecnologia, porém a intervenção humana é essencial.

87% acreditam que seleções online e automatizadas são impessoais. Por outro lado, a utilização nos bastidores para rastrear dados, métricas e fazer análises é aprovada por 82% das pessoas ouvidas pelo levantamento. 

Por isso, mais do que saber o que é Machine Learning e integrá-lo ao RH junto a outras tecnologias, é preciso equilibrar a interferência das máquinas nas relações corporativas.

Vantagens de utilizar a tecnologia no RH

Para além de uma tendência, a difusão das tecnologias para aprimorar a gestão de pessoas é um caminho sem volta. 

70% dos participantes da pesquisa 2020 HR Technology Pulse, da Gallagher — empresa de corretagem de seguros, gerenciamento de risco e consultoria — confirmam esse avanço.

São empresas que pretendem expandir ou substituir componentes de seus ecossistemas de tecnologia de RH até 2002.  Os benefícios são muitos!

Sistemas em nuvem, por exemplo, vieram para facilitar o armazenamento e adequar a disponibilidade de dados em uma realidade com diferentes modelos de trabalho. 

Independente de onde as pessoas estiverem, sempre será possível coletar e analisar informações.

Contar com soluções automatizadas também permite o monitoramento constante de performance e bem-estar das equipes. Além, claro, de enriquecer consideravelmente os argumentos para tomadas de decisão com evidências concretas.

Então, que tal fazer uma imersão e entender um pouco mais sobre conceitos e técnicas de análises que podem ser aplicadas à gestão de pessoas? Preparamos um kit super completo e gratuito para você conferir:

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Pessoas discutindo sobre dados que aparecem em painel em referência ao people analytics

Cesar Nanci Cesar Nanci é Cofounder e CEO da Pulses. Especialista em Data Science, dedica-se à aplicação dos conceitos de Analytics e Big Data à gestão de pessoas (People Analytics), com foco especial em Engajamento e Performance. Doutor em Engenharia de Produção e Six Sigma Black Belt. Possui 15 anos de experiência no ramo de consultoria. linkedin.com/in/cesar-nanci/
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