Contudo, à medida que aumenta a corrida ao talento, também cresce um problema menos visível: a dificuldade em distinguir quem sabe realmente trabalhar com IA de quem apenas domina a linguagem associada ao tema.
Segundo o TechRadar, muitas organizações estão a contratar profissionais com base na sua capacidade de falar sobre IA, sem conseguirem avaliar adequadamente a sua capacidade para aplicar essas competências em contexto real de trabalho.
A procura por competências em IA está a disparar
De acordo com dados citados do McKinsey Global Institute, a procura por fluência em IA aumentou quase sete vezes nos últimos dois anos, tornando-se uma das competências mais valorizadas pelas empresas. Ao mesmo tempo, cerca de 90% das organizações já realizaram investimentos em IA. Porém, menos de 40% afirmam estar a obter ganhos mensuráveis decorrentes dessas iniciativas.
Perante resultados abaixo das expectativas, muitas análises tendem a concentrar-se na tecnologia, nos modelos ou nos dados utilizados. No entanto, raramente questionam se as pessoas escolhidas para liderar esses projectos possuíam, de facto, as competências necessárias para o fazer.
Quando a confiança é confundida com competência
Um dos principais riscos identificados é a facilidade com que candidatos bem preparados para entrevistas conseguem transmitir uma imagem de domínio da IA.
Conhecer os modelos mais recentes, falar sobre arquitecturas tecnológicas ou utilizar terminologia especializada pode impressionar recrutadores. No entanto, isso não garante que o profissional consiga lidar com os desafios concretos que surgem nos projectos do dia a dia.
A verdadeira competência em IA manifesta-se quando é necessário trabalhar com dados imperfeitos, resolver problemas inesperados, lidar com sistemas que não comunicam entre si ou corrigir erros produzidos pelos próprios modelos de IA.
O custo oculto de uma má contratação
As consequências de uma contratação inadequada raramente se tornam visíveis nos primeiros dias. Frequentemente, os problemas surgem apenas quando os projectos entram em fases críticas de implementação.
Entre os cenários descritos estão sistemas que produzem respostas incorrectas junto de clientes, projectos que deixam de avançar por falta de capacidade de execução ou processos criados por um único colaborador que não podem ser replicados pela restante equipa.
Acresce outro risco: profissionais que conseguem aumentar significativamente a sua produtividade recorrendo à IA, mas que não documentam processos, ignoram requisitos de compliance ou criam soluções difíceis de escalar dentro da organização. Quando isso acontece, o aparente ganho de eficiência pode transformar-se num problema operacional de maior dimensão.
O verdadeiro problema pode estar no processo de recrutamento
Muitas empresas não têm uma definição comum do que significa trabalhar bem com inteligência artificial. Consequentemente, cada entrevistador avalia competências diferentes e toma decisões com base em percepções subjectivas.
Sem critérios claros, os processos de recrutamento tendem a medir impressões gerais e capacidade de comunicação, em vez de avaliarem competências efectivamente necessárias para o desempenho da função.
Quatro mudanças que podem melhorar a avaliação de competências em IA
- Avaliar o trabalho antes da entrevista
Em vez de iniciar a avaliação através de perguntas, os candidatos devem ser colocados perante situações que reproduzam desafios reais da função. O objectivo é observar como resolvem problemas concretos e não apenas como descrevem soluções em teoria.
- Fazer perguntas sobre erros e falhas
Uma das recomendações passa por substituir questões centradas em ferramentas por perguntas sobre experiências reais. Como identificaram uma resposta errada da IA? Como corrigiram um prompt que não funcionou? Que riscos encontraram durante a execução de um projecto?
- Introduzir mudanças inesperadas durante a avaliação
Outra prática sugerida consiste em alterar o contexto de uma tarefa durante a sua execução, adicionando limitações ou modificando objectivos. Os candidatos mais preparados adaptam-se rapidamente, enquanto aqueles que dominam apenas o discurso tendem a revelar dificuldades.
- Uniformizar os critérios de avaliação
Por fim, recomenda-se que todos os entrevistadores utilizem os mesmos critérios de avaliação, previamente definidos, permitindo comparar evidências concretas e reduzir a influência de percepções individuais.
