A 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):

• Nosso método favorito de seleção e avaliação de candidatos – inclusive líderes – é a entrevista, e estudos científicos de grande escala apontaram que as entrevistas são mais previsíveis quando são extremamente estruturadas. Enquanto as entrevistas presenciais, ou analógicas, são difíceis de padronizar, as que ocorrem por vídeo nos permitem colocar as pessoas exatamente nas próprias situações, capturar milhões de pontos de dados sobre seu comportamento (por exemplo, o que dizem, como dizem, uso da linguagem, linguagem corporal e microexpressões) e retirar observadores humanos preconceituosos do processo. É seguro supor que a automação de todas as entrevistas não estruturadas e avaliadas por humanos reduziria o viés e o nepotismo, e aumentaria a meritocracia e a precisão preditiva. Isso pode ser positivo para as mulheres (e ruim para os homens).

• É claro que existem alguns entrevistadores humanos extremamente inteligentes que podem superar os algoritmos (mas esteja atento ao próximo documentário da Netflix sobre como a inteligência artificial supera os melhores entrevistadores humanos, assim como ela venceu os maiores jogadores de xadrez ou de AlphaGo). O problema principal, no entanto, é que a maioria das pessoas não é tão intuitiva quanto acredita ser. E, para cada entrevistador genial, existem centenas ou milhares que pensam ser geniais, mas que na realidade não o são. Todos temos em alta conta nossa própria intuição, especialmente quando não somos intuitivos. Como um dos fundadores do movimento de economia comportamental – e ganhador do Prêmio Nobel – Daniel Kahneman observou: “De modo geral, confiamos excessivamente em nossas opiniões, impressões e julgamentos”. Independentemente da capacidade da inteligência artificial em detectar talentos, pode-se esperar que ela tenha muito mais consciência dessa capacidade própria do que os humanos. Isso também fará com que a inteligência artificial se aprimore (mais do que os humanos são capazes de fazê-lo). Consideremos que o entrevistador humano médio nunca irá admitir que cometeu um erro de contratação, recorrendo ao viés de confirmação, que o leva a ver os candidatos que contratou pessoalmente de forma positiva quando solicitados a avaliar o desempenho desses contratados. Os humanos têm sua reputação em jogo: aceitar seus erros os faz parecer estúpidos – a inteligência artificial não se importa em parecer estúpida.

• Uma das grandes vantagens da inteligência artificial é que, além de ser melhor em detectar tendências (ou seja, milhões de pontos de dados), ela também é excepcional em ignorar informações. Imagine um ser humano – vamos supor que seja um homem – ético, bem-intencionado e imparcial, que tem toda a intenção de ser justo em suas práticas de contratação e, portanto, está determinado a evitar o viés de gênero nesse processo. Não importa o quanto ele se esforce, será muito difícil ignorar o gênero dos candidatos. Imagine-o sentado em frente a uma candidata, repetindo para si mesmo: “Não devo pensar no fato de que essa pessoa é uma mulher”, ou “Não devo deixar que o gênero dessa pessoa interfira na minha avaliação”. De fato, quanto mais ele tenta abafar esse pensamento, mais destaque ele ganhará na sua mente. Isso também poderá gerar distração ou excesso de compensação. Em contrapartida, a inteligência artificial pode ser treinada para ignorar o gênero das pessoas e se concentrar apenas nos sinais relevantes de talento ou potencial. Por exemplo, os algoritmos podem ser instruídos a captar sinais relevantes de quociente emocional (QE), competência ou capacidade comunicativa e, ao mesmo tempo, ignorarem completamente o gênero. Isso certamente favoreceria as mulheres.

• O fator crítico para que isso funcione é a identificação, por parte das empresas, dos dados reais de desempenho para alimentar os algoritmos. Se a inteligência artificial for instruída a prever ou antecipar as preferências humanas – por exemplo, se o chefe (humano) irá gostar do candidato depois que ele for contratado – pode-se esperar que o viés permaneça… e até cresça. No entanto, se a inteligência artificial for treinada para identificar tudo aquilo que realmente estimula o desempenho – o que se define de forma ampla como as contribuições dos indivíduos à empresa – então pode-se esperar uma avaliação muito mais justa, precisa e replicável do potencial das pessoas, contrariamente à dos humanos. Isso, novamente, deve ser positivo para as mulheres.

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).