
Pare de eliminar bons candidatos fazendo-lhes as perguntas erradas
Nilofer MerchantSeu modo de contratar está errado
Por: Peter CappelliA inteligência artificial está revolucionando todas as áreas da vida, inclusive a maneira como as empresas encontram talentos. Elas estão cientes do retorno sobre o investimento proporcionado por encontrar a pessoa certa para o trabalho certo. A McKinsey calculou que, para papéis de alta complexidade, uma celebridade é capaz de produzir 800% a mais do que um ator médio. Um estudo recente da Harvard Business School, por sua vez, apontou que há benefícios ainda maiores em evitar colaboradores tóxicos.
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Apesar do papel crucial do talento, as empresas ainda encontram dificuldades em atrair os profissionais certos, confiando mais na intuição do que em práticas de identificação de talentos baseadas em dados – especialmente para os cargos mais altos, onde os riscos são de fato maiores. É verdade que muitos líderes são contratados com base em seu conhecimento técnico, influência política ou desempenho na entrevista. Como ilustrei em meu último livro, Why Do So Many Incompetent Men Become Leaders?: (And How to Fix It), a maioria das empresas se concentra nas características erradas, baseando a contratação na confiança em vez da competência, no carisma no lugar da humildade e nas tendências narcisistas em vez da integridade, o que explica o excesso de líderes incompetentes do sexo masculino. O resultado é uma desconexão patológica entre as qualidades que nos seduzem em um líder e aquelas que são necessárias para uma liderança eficaz.
Uma questão interessante que surge é até que ponto as novas tecnologias dentro do “admirável mundo novo” das ferramentas de contratação baseadas na inteligência artificial podem nos ajudar a reduzir erros, ruídos e distorções em nossos processos de identificação de talentos. Por exemplo, as mulheres teriam mais sucesso caso a inteligência artificial e os algoritmos estivessem encarregados da contratação? Pesquisas anteriores já destacaram uma clara inconsistência em relação a gênero e a liderança. Por um lado, as mulheres são frequentemente avaliadas mais negativamente por outras pessoas, mesmo quando há poucas diferenças comportamentais entre elas e homens. Por um outro lado, meta-análises de grande escala apontam que as mulheres têm uma pequena vantagem quando se trata das soft skills (as competências sociocomunicacionais), que destacam a predisposição de um indivíduo a ser um líder mais eficiente, e que elas geralmente adotam um estilo de liderança mais eficaz do que os homens. Por exemplo, se os líderes fossem escolhidos com base em sua inteligência emocional, autoconsciência, humildade, integridade e habilidade como coach, a maioria dos líderes seriam mulheres, e não homens.
No entanto, notícias recentes destacaram que a inteligência artificial pode, na verdade, contribuir para um viés e um impacto negativo ainda maior contra as mulheres, e que quando os algoritmos são treinados para simular recrutadores humanos, eles podem não apenas reproduzir nossos preconceitos, como também exacerbá-los, perpetrando uma forma muito mais eficiente de discriminação.
Para ter certeza, ficamos muito mais chocados e escandalizados com erros de contratação cometidos pela inteligência artificial do que por equívocos ou vieses humanos. É um pouco parecido com o que ocorre com os carros autônomos: basta um acidente com um carro autônomo para nos convencer de que a tecnologia é falha, mas não nos incomodam os 1,2 milhão de acidentes fatais e as 50 milhões de lesões por acidente de trânsito anuais causados por seres humanos. Então, vamos começar com a importante compreensão de que a maior parte das práticas de contratação é (a) intuitiva e (b) ineficaz. Para cada empresa que nomeia a maioria de suas lideranças com base em critérios objetivos e meritocráticos, há muitas outras em que tais nomeações são uma verdadeira raridade – algo que pode estar acontecendo por acaso, ocasionalmente, e independentemente de suas intenções. Também está claro que a inteligência artificial não pode ser tendenciosa da forma como são os seres humanos; isso exigiria que aquela tivesse emoções, sentimentos ou opiniões. A inteligência artificial não precisa mobilizar preconceitos inconscientes para penalizar as mulheres ou outros grupos desprivilegiados, a fim aumentar sua própria autoestima. É claro que, se a inteligência artificial for treinada com dados tendenciosos – por exemplo, se a ensinarmos a prever quais candidatos serão classificados positivamente por entrevistadores humanos – ela não apenas imitará, mas também exacerbará o preconceito humano, aumentando-o e tornando-o muito mais eficiente. No entanto, isso pode ser resolvido ensinando a inteligência artificial a prever resultados relevantes e objetivos, em vez de imitar a intuição humana.
Além disso, existem razões para acreditar que as ferramentas para busca de talentos por meio da inteligência artificial sejam mais precisas e previsíveis do que os humanos (não apenas porque estes costumam ser ruins nisso):
Em suma, para aqueles que estão interessados não somente em ajudar as mulheres a ter uma melhor representatividade nas posições de liderança, mas também a melhorar a qualidade das nossas lideranças, existem claras razões para criarmos expectativas em relação à inteligência artificial. Entretanto, muitas das inovações que têm surgido neste admirável mundo novo da identificação de talentos aprimorados pela tecnologia e baseados em dados ainda são um “trabalho em curso”, e precisamos garantir que essas novas criações sejam, além de precisas, éticas e que se estabeleçam como alternativas legítimas aos métodos atuais. Acima de tudo, é hora de admitir que boa parte das práticas existentes está longe de ser eficaz, além de contribuírem com a injustiça e o nepotismo que atualmente regem nosso ambiente de trabalho. É hora de buscarmos a autoconsciência necessária para nosso aperfeiçoamento.
Tomas Chamorro-Premuzic é o cientista chefe de talentos da ManpowerGroup, professor de psicologia empresarial na University College London e na Columbia University, e colaborador do Laboratório de Finanças Empresariais da Harvard. É autor do livro Why Do So Many Incompetent Men Become Leaders? (And How to Fix It).
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