Por Tânia Reis
A adopção de Inteligência Artificial nos Recursos Humanos está a avançar mais rápido do que a capacidade das organizações para a usar de forma crítica e responsável. A falta de literacia pode comprometer decisões, amplificar vieses e limitar o verdadeiro potencial da tecnologia.
A iliteracia em IA permanece um entrave à sua adopção responsável em Recursos Humanos. Que sinais concretos observam nas organizações?
Pedro Schuller (PS) – As áreas de Recursos Humanos não estão sozinhas nesta problemática. A temática da Inteligência Artificial nas empresas deve ser pensada estrategicamente e como um meio para atingir os objectivos da organizações e não como um fim em si mesmo. É a partir da iliteracia em IA das lideranças que surgem, por um lado, lacunas de oportunidade – valor que fica por extrair, assim como investimentos que não singram, precisamente por haver um desalinhamento entre as reais necessidades da empresa, o conhecimento que as lideranças possuem sobre o potencial da IA, e as iniciativas que são realizadas para o atingir.
André Santana (AS) – Vejo esse entrave aparecer menos como falta de curiosidade e mais como uso sem critério. A IA passa a ser utilizada sem validação das respostas, a automação começa a ser confundida com tomada de decisão e, em muitos casos, a organização ainda não tem uma política clara sobre o que pode ou não pode ser feito com estas ferramentas.
Também há sinais mais subtis, como o uso pontual e sem propósito, a dependência de prompts prontos, a dificuldade de avaliar riscos e a dificuldade de transformar o uso da tecnologia em conhecimento que possa ser compartilhado dentro da organização. Do outro lado, aparece também o medo excessivo. A IA ainda gera desconfiança e ansiedade, principalmente quando as pessoas não entendem os seus limites, nem o motivo pelo qual determinada ferramenta está sendo introduzida. Por isso, mais do que aprender a operar uma tecnologia, as pessoas precisam de contexto, confiança e sentido.
Que riscos reais correm as empresas quando introduzem IA nos processos de RH sem formação adequada?
PS – Qualquer sistema de IA é um algoritmo de pergunta-resposta. Ou seja, face a um conjunto de dados de entrada, o modelo realiza um conjunto de cálculos matemáticos, e providencia uma resposta. Isto aplica-se tanto à IA Generativa – ChatGPT, Claude, etc. – que tem aos dias de hoje mais destaque mas também à IA Analítica – Previsão, Optimização, Simulação, Business Intelligence, etc. O risco real de ter humanos a orquestrar estes modelos sem formação é, por isso, duplo. Ao não compreendermos o funcionamento destes modelos não saberemos como fazer as melhores perguntas para atingir os nossos objectivos, bem como corremos o risco de não saber interpretar os resultados, ou pelo menos não saber pressupostos com base nos quais as respostas foram dadas.
AS – O primeiro risco é tratar a IA como se fosse uma ferramenta neutra. Em processos de recrutamento, selecção, avaliação ou análise de pessoas, os modelos podem carregar vieses próprios e levar para dentro das decisões de RH comportamentos que não necessariamente reflectem a cultura da organização.
Também existe o risco de aceitar respostas que parecem convincentes, mas que podem ter baixa qualidade ou estar mal ajustadas ao contexto. Sem formação adequada, a IA pode amplificar desigualdades, confirmar padrões existentes, reduzir espaços de equidade, desumanizar processos de decisão e comprometer a construção de equipas diversas. A tecnologia pode ajudar a identificar padrões e oportunidades de melhoria, mas isso depende de processos bem desenhados, testados e acompanhados por pessoas com bom letramento em IA.
O que significa exactamente formação em IA para RH? Que temas deve abranger?
PS – Empoderar uma equipa com responsabilidades a nível de gestão de Recursos Humanos para a utilização de ferramentas de IA implicaria uma compreensão de alguns princípios teóricos básicos subjacentes a estas tecnologias – conceitos como estatística e reprodução de padrões -, bem como uma revisão das principais aplicações da tecnologia na área dos Recursos Humanos e gestão de talento. Aquilo que a IA já permite hoje é que sejam as próprias equipas a desenvolver as soluções que permitam tomar melhores decisões, mais rápido e dedicar mais tempo a tarefas de valor acrescentado, logo é interessante que a formação envolva a co-construção dessas mesmas soluções. Por fim, diria que uma base sólida em princípios éticos em torno da IA, compreendendo os seus potenciais vieses e em como proteger pessoas e organizações aos mesmos é incontornável.
AS – Formação em IA para RH não deve ser entendida apenas como aprender engenharia de prompt ou saber operar uma ferramenta. Isso pode ser uma porta de entrada, mas não é suficiente. O mais importante é desenvolver a capacidade de entender quando a IA faz sentido, quando ela não faz, como deve ser testada e em que situações deve apoiar, sem substituir, a decisão humana.
Essa formação precisa passar por literacia em IA, ética, governance, cultura de dados, people analytics, pensamento crítico, desenho de testes, leitura de riscos, regras internas de uso e tomada de decisão orientada por dados. Mas precisa também passar pelo contexto. Em RH, os dados ajudam a confirmar hipóteses e caminhos, mas não resolvem tudo sozinhos. É preciso considerar a empresa, a cidade, o país, o momento social, a cultura organizacional e a realidade concreta das pessoas envolvidas. É aí que o ser humano faz diferença, porque consegue interpretar prioridades, excepções e rotas que são mais adequadas para cada situação.
Que erros mais frequentes encontram nos programas de formação em IA — excessivamente teóricos, demasiado focados em ferramentas ou desligados da realidade do negócio?
PS – Precisamente. A vantagem de empresas como a LTPlabs que combinam a experiência em resolver problemas de negócio com o domínio das técnicas analíticas é justamente a capacidade de desenvolver iniciativas, inclusivamente programas de formação, que não se limitam a introduzir as tecnologias nos processos mas em capacitar as equipas em alavancá-las para a geração de valor, com ligação íntima aos problemas e desafios do sector onde se inserem. Recentemente realizámos uma transformação nos nossos programas de capacitação de lideranças intermédias que contam com uma base teórica, sim, passando pela resolução de casos de indústria seleccionados com recurso a ferramentas de IA. Numa terceira fase, as equipas em formação determinam os problemas de negócio mais relevantes, e finalmente partem para o desenvolvimento de protótipos de soluções IA para resolver problemas concretos. É um pouco na lógica de não dar peixes mas ensinar a pescar. Temos tido muito sucesso.
Que competências passam a ser críticas para os profissionais de RH num contexto de crescente uso de IA — e quais deixam de ser tão centrais?
PS – A IA não será capaz, nem em 2030 nem em 3030, de assumir risco. A IA não sabe o que quer, apenas os humanos e as organizações compostas por humanos têm vontades. Os profissionais de RH manter-se-ão como pivots das decisões estratégicas e da definição dos objectivos de negócio em termos de capital humano. Os processos mecanicistas e repetitivos que produzem a informação necessária para tomar essas decisões, esses sim serão assumidos cada vez mais por agentes artificiais.
AS – Tornam-se críticas a capacidade de avaliação, o pensamento crítico, o julgamento humano, a leitura analítica contextual e a tomada de decisão orientada por dados. O profissional de RH precisa de compreender bem o problema, conhecer as regras de negócio, mapear riscos, criar bons protocolos de teste e trabalhar com cenários e contingências.
As competências ligadas a analytics, people analytics, análise de negócios, design merecem bastante atenção, pois são habilitadoras para resolução de problemas complexos, ou seja, aqueles em que o cenário não entrega todas as respostas e o desenho de uma solução não é claro nem linear. A IA pode ajudar a acessar conhecimento, organizar informação e apoiar decisões, mas não deve transformar o RH em mero consumidor de respostas geradas por ferramentas.
Por outro lado, deixa de ser tão central a ideia de que todos precisam dominar profundamente todas as novas ferramentas. Nem todas as tarefas exigem operar cada tecnologia em detalhe. O mais importante é compreender o contexto, os limites, os riscos e o propósito do uso.
Além das competências digitais, que soft skills ganham importância quando a IA entra nos processos de decisão em pessoas?
AS – Ganham importância a empatia, a escuta activa, a inteligência emocional, a clareza na comunicação, a capacidade de inclusão e o pensamento crítico. Numa área como a de Recursos Humanos, que envolve relações interpessoais e decisões que impactam trajectórias, essas competências precisam estar presentes em qualquer solução que envolva IA.
Como os modelos trabalham com priorizações estatísticas e matemáticas, é essencial manter um olhar humano capaz de reconhecer limitações, interpretar contextos e perceber quando uma resposta não deve ser seguida automaticamente. A IA pode apoiar a análise, mas a sensibilidade humana continua sendo indispensável para compreender nuances, necessidades e impactos sobre pessoas.
Que tipos de ferramentas de IA já estão a gerar valor real em RH e onde ainda existe mais expectativa do que resultados concretos?
PS – Observamos que a IA e as soluções de People Analytics se aplicam ao screening e processamento de candidatos, à avaliação qualitiativa e quantitativa dos colaboradores, à monitorização de vieses ou desequilíbrios salariais, aos sistemas de incentivos, salariais ou não, à retenção de colaboradores e monitorização de índices de satisfação, ao dimensionamento e escalonamento da força de trabalho, à promoção mobilidade interna nas organizações, à elaboração de planos de performance personalizados, entre muitas outras. O relativo sucesso das iniciativas não passa tanto pela área onde se aplicam tanto quanto pela cultura de gestão, pela literacia em IA e pela boa gestão da mudança.
De que forma a IA pode libertar os RH de tarefas operacionais e reposicioná-los como parceiros estratégicos do negócio — e que condições são necessárias para isso acontecer?
PS – Para além dos temas que já referimos, a robustez da informação e dos sistemas que a suportam é fundamental. Apenas com uma organização sistemática da informação que serve de base à tomada de decisão: perfis de candidatos e colaboradores, salários, indicadores e objectivos de performance, horários e calendários, competências, formações, irregularidades, avaliações, feedback, entre tanta outra informação relevante, poderão ser desenvolvidas soluções com recurso à IA que sejam robustas, confiáveis e que sejam efectivamente melhores que os sistemas tradicionais existentes.
AS – A IA pode apoiar melhor tarefas operacionais em que os requisitos são mais rígidos e fáceis de verificar. Isso inclui checklists, organização e transformação de dados, recolha de informações, preparação de materiais, apoio ao onboarding, criação de conteúdos, desenho inicial de critérios e transformação de feedback aberto em insights acionáveis.
Também pode ser útil para testar entrevistas, simular cenários e preparar estruturas antes da validação com pessoas. Esse processo pode parecer, num primeiro momento, uma camada adicional de fricção, porque exige teste, revisão e confronto com cenários não óbvios. Mas esse cuidado tende a melhorar a qualidade final.
O ganho estratégico aparece quando a IA encurta procedimentos e permite que os RH gastem mais tempo no que realmente importa, na discussão, na reflexão, no desenvolvimento de pessoas, na construção de insights e na tomada de decisão. Para isso, é preciso começar por problemas claros, ter uma política de uso, definir critérios, manter validação humana e criar espaço seguro para experimentação.
Como evitar que a IA reproduza ou amplifique vieses existentes nos dados e nas decisões de RH? A formação é suficiente ou é apenas uma parte da solução?
PS – A formação é certamente um dos vectores de resguardo das empresas ao risco de vieses, tanto pela compreensão de que os LLMs são meramente máquinas de reprodução de padrões linguísticos e que conservarão os vieses presentes nos seus dados de treino, bem como pela formação ética dos colaboradores, que passa, por exemplo, por garantir que os profissionais sabem que a responsabilidade não se delega, ou por técnicas de tratamento da informação ou de colocação de perguntas de forma a que as respostas mitiguem eventuais vieses sociais ou de outra ordem.
AS – A formação é uma parte importante da solução, mas não resolve tudo sozinha. É preciso reconhecer que modelos de IA carregam vieses e que, se forem usados sem cuidado, podem introduzir nas decisões de RH padrões que não reflectem a cultura, os valores ou o contexto da organização.
Em processos de recrutamento, selecção, avaliação, análise de senioridade ou composição de equipas, a IA pode ajudar a identificar padrões e oportunidades de melhoria. Mas, se o processo não for bem desenhado, ela pode apenas confirmar padrões já existentes, reduzir espaços de equidade e enfraquecer a construção de equipas diversas.
Para evitar isso, é preciso combinar letramento em IA, diversidade, inclusão, desenho cuidadoso de processos, testes com cenários plurais, validação humana e clareza sobre os dados utilizados. Também é importante entender como as ferramentas processam informação, quais características são extraídas e que tipo de padrão está sendo reforçado. Nesse sentido, diversidade não é apenas um valor institucional. É também uma forma concreta de proteção contra vieses algorítmicos.
Há decisões em RH que, na vossa perspectiva, nunca deveriam ser totalmente automatizadas, mesmo com IA avançada? Onde traçar a linha?
AS – A tecnologia pode participar de várias etapas dos processos de RH, desde que seja bem testada, avaliada e acompanhada por supervisão humana. A preocupação deve aumentar à medida que cresce a autonomia da IA e, principalmente, quando a decisão passa a afetar diretamente candidatos ou colaboradores.
Em decisões como contratação final, avaliação de desempenho, remuneração, retenção ou despedimento, a IA pode ajudar a levantar insumos, organizar dados, avaliar cenários e apontar caminhos possíveis. Mas a decisão final e a conexão entre essas peças devem continuar com pessoas.
A linha deve ser traçada onde a decisão passa a afetar diretamente a trajetória de alguém. Nesses casos, não basta avaliar a solução apenas do ponto de vista técnico, até porque a própria dimensão técnica também pode carregar vieses. É preciso considerar contexto, cultura, aproximação com a equipe, capacidade de desenvolvimento e impactos humanos. O uso mais adequado, especialmente neste momento, é semi-automatizado, com supervisão humana e responsabilidade clara sobre a decisão.
Se pudessem dar uma recomendação prioritária aos líderes de RH que querem avançar no uso de IA nas suas organizações, o que diriam?
PS – Começar com uma abordagem estratégica e focada no impacto real no negócio, em vez de adoptar IA apenas pela tecnologia em si. Defendo que o primeiro passo deve ser alinhar os projectos de IA com as prioridades estratégicas da organização e identificar problemas concretos onde exista potencial mensurável de melhoria. A partir daí, é essencial envolver as equipas de negócio para mapear dores reais, priorizar casos de uso com maior impacto e viabilidade, e quantificar claramente os benefícios esperados antes de avançar para implementação. Em resumo, o sucesso na adopção de IA depende menos da sofisticação tecnológica e mais da capacidade de escolher os projectos certos, com objectivos claros, impacto tangível e forte alinhamento organizacional.
AS – A recomendação prioritária seria começar por formar pessoas em IA, criar uma política de uso que faça sentido e desenvolver laboratórios aplicados a problemas reais. A IA deve ser usada para desenvolver competências, melhorar processos e ampliar a capacidade humana de aprender, decidir e colaborar, não para automatizar decisões sensíveis sobre pessoas.
Faz mais sentido começar por casos simples, implementáveis e validáveis, como melhorar o onboarding com IA, criar assistentes para dúvidas frequentes de RH, apoiar planos de formação, transformar feedback aberto em insights acionáveis ou preparar entrevistas estruturadas sem automatizar decisões.
People analytics também pode ser um bom ponto de partida técnico, desde que esteja ligado a problemas claros e a uma mudança de cultura. A melhor formação em IA para RH é aquela em que as pessoas saem com protótipos úteis, e não apenas com conceitos. Eu evitaria começar por ranqueamento de candidatos, previsão de performance, monitoramento de produtividade individual ou decisões sobre promoção, retenção e despedimento.
Como vêem o papel da IA nos Recursos Humanos em 2030?
PS – Cada vez mais os profissionais de RH deixarão de realizar tarefas mecânicas onde a sua experiência e discernimento não é um factor, passando a orquestrar soluções ou agentes que as cumprem de forma muito mais rápida e fiável, dedicando por outro lado mais tempo àquilo que apenas os RH podem fazer: valorizar o capital humano dentro das organizações.
AS – Até 2030, algumas tarefas processuais devem depender cada vez menos da intervenção humana para avançar. A IA tende a ganhar espaço em atividades de análise, personalização da experiência, relação entre dados, documentos e perfis, criação de materiais e apoio à tomada de decisão.
Mas esse avanço também pode trazer um risco importante, que é a hiperconvergência criativa, de equipas e de processos. Se todos passam a usar as mesmas fontes, os mesmos mecanismos de sugestão e os mesmos modelos de benchmarking, o resultado pode ser uma perda de diferenciação, originalidade e competitividade.
Por isso, o papel da IA em RH deve continuar sendo o de ferramenta. Uma ferramenta poderosa, mas ainda uma ferramenta. A pergunta não deve ser simplesmente como trazer IA para a empresa, mas quais problemas precisam ser resolvidos e se a IA é, de fato, a melhor resposta para aquele contexto. Nem todas as ações dependem de IA, e a IA não precisa estar em todos os processos.
O potencial está em usar a tecnologia para melhorar a experiência das equipas, apoiar análises, personalizar percursos e ampliar a capacidade de aprendizagem. Mas isso só faz sentido se o processo for co-desenhado com pessoas, para pessoas, preservando originalidade, autenticidade e sensibilidade humana.
