Muito se tem escrito sobre Recrutamento Preditivo. Tome cuidado com o que ele está ‘predizendo’ ou ‘prevendo’ sobre os seus candidatos. Prever ou antever baseado em algoritmo que somente ‘confia’ em dados do currículo do candidato pode estar ‘distorcendo’ a sua bola de cristal.
O que é análise preditiva? Como funciona? Qual um exemplo?
Análise preditiva, como o próprio nome diz, vem da tentativa - através da ciência estatística - de se prever algo. Usa-se uma base enorme de dados para tentar prever o futuro. O ser humano - por si só - não tem a capacidade desse tipo de análise quando uma grande massa de dados é utilizada; por isso usa-se o poder da computação e equações matemáticas. Ao ter essa massa de dados colhida, o próximo passo é estruturá-la de maneira a tentar fazer previsões. A previsão do tempo é talvez a análise preditiva mais comum entre nós, mas existem outras no nosso dia a dia. Para ficar mais fácil entender e depois tratarmos do tema dentro do RH, vamos usar o exemplo da Amazon. Ela colhe muitas informações enquanto você navega pelos produtos e faz - ou não - a compra destes produtos. Se você compra um parafuso, ela consegue prever qual será sua próxima compra com base em milhares de outras pessoas que compraram esse mesmo parafuso. Ela então decide lhe enviar propagandas de furadeiras e mini retíficas. Isso por que os dados que ela colheu mostra que (por exemplo) 76% que compradores de parafusos acabaram comprando - em menos de 6 meses - uma furadeira. A Amazon não perde tempo lhe enviando propaganda de uma serra elétrica ou de um sapato (por exemplo), pois os dados não mostram que essas seriam suas próximas compras. Ao fazer a propaganda direcionada da furadeira, ela lhe induz a comprar um dos modelos das tais furadeiras dentro do prazo de 6 meses. E isso não pára. Ao comprar uma furadeira, ela sabe que você vai comprar um óculos (por exemplo) para proteger as vistas. Assim por diante. Esse rastreamento de dados, com análise dos dados de milhares de compradores, permite uma previsão com uma boa assertividade, reduzindo custos com propaganda direcionadas erradamente e aumentando as vendas.Recrutamento Preditivo: cuidado com a ‘bola de cristal’
No caso do RH, uma das maneiras de se fazer Recrutamento Preditivo é o software “ler” os currículos internos dos funcionários que mais performam em um determinado cargo e comparar esses currículos com os currículos dos candidatos que concorrem a vaga, para, via algoritmos, permitir ao software de Recrutamento e Seleção apontar quais seriam os currículos potenciais para seleção. Isso não funciona tão bem pois o currículo apesar de ser perfeito para a vaga, pode ter sido escrito exatamente com base nas palavras do Job Description . Os candidatos sabem que serão lidos por robôs e ajustam seus currículos para o que o robô quer ler. Pode-se perder outros currículos de talentos excelentes apenas porque esses currículos não ajustaram as palavras chaves com os currículos internos dos que performam bem na empresa ou do Job Description. Isso lhe fará perder um tempo razoável pois os melhores currículos ranqueados, não serão necessariamente os melhores candidatos para a entrevista. Para se ter um exemplo divertido sobre como uma mesma pessoa pode ‘ajustar’ a sua imagem conforme a audiência (vaga), tornou-se popular nos últimos meses a celebridades gerarem como seriam suas imagens em 4 redes sociais diferentes.O que fazer para resolver o problema?
Recrutamento é a arte de atrair candidatos para candidatarem-se na sua vaga e para isso, vale você ter a melhor divulgação possível, atraindo todo candidato que se ache com potencial para essa vaga. A resposta para o problema está na Seleção Preditiva, ou seja fazer o candidato responder as informações que você precisa e não deixá-lo a vontade para escrever o que quiser. Na seleção preditiva, os dados serão melhor analisados e as métricas serão mais assertivas evitando que você perca tempo com candidato que, apesar de um ótimo Linkedin ou um belo currículo, não têm o hard skills, soft skills e o fit cultural para a vaga.Com a Seleção Preditiva você tem os seguintes ganhos:
• Não cai no viés de eliminar candidatos bons apenas por não ter o currículo ‘ajustados’ ao job descriptions; • Não tem um o ranqueamento baseado em dados não confiáveis, fazendo o software acreditar em formulários que o candidato preenche; • Não perde tempo analisando os 10 “melhores” colocados, que na verdade podem não ter as habilidades e competências reais para a vaga; • Evita correr o risco de não cumprir o prazo de preenchimento da vaga do gestor.
