A avaliação imparcial de funcionários é o que promete a análise de pessoal por meio da inteligência artificial. Os algoritmos devem permitir a diversidade em vez da uniformidade, a objetividade em vez da subjetividade. Mas será que isso funciona? Ou será que se limita a fixar novamente padrões?
Google, Amazon e Microsoft aplicam extensivamente a “análise da força de trabalho” (Work Force Analytics) ou a “análise de pessoal” (People Analytics). Ambos termos descrevem a análise de dados de recursos humanos em conexão com outros dados da empresa. A base para isto é a análise dos candidatos e funcionários através de questionários padronizados. Estes são verdadeiros testes de personalidade, frequentemente realizados utilizando perguntas com escalas.
“Prefiro trabalhar sozinho”. Qual seria sua resposta em uma escala de 1 a 10?
“Continuo calmo mesmo em situações tensas”. E qual seria seu sentimento ao responder a esta pergunta? A resposta a uma variedade de perguntas deste tipo resulta em um perfil de personalidade.
Do ponto de vista da empresa, surgem outras questões. Decisões erradas de pessoal podem ter consequências dispendiosas. O People Analytics foi projetado para reduzir este risco. As preferências pessoais e os preconceitos dos recrutadores são assim contornados, e os modelos normativos são reduzidos. Somente os candidatos mais adequados devem ser descobertos e promovidos. Uma promessa desta abordagem é que, entre outras coisas, as minorias ou grupos muitas vezes desfavorecidos no mundo do trabalho terão uma chance.
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