Fotos MarcAsério
A questão não é nova. O que muda é o contexto. Num mercado pressionado por escassez de competências, transformação tecnológica e expectativas em mutação, a promessa de que a IA pode ajudar a encontrar a função certa para o colaborador certo é um tema que está na ordem do dia. Sem uma resposta definida, o tema vai chamando a atenção das organizações e das equipas de Gestão de Pessoas, rumo ao futuro. Mas que futuro?
Hélder Ribeiro, Chief Digital Officer da MC Sonae; Maria Ocampo, Associate Partner da McKinsey; e Rogério Canhoto, Chief Revenue Officer da Automaise, oferecem neste episódio do videocast Chief Talent Officer Cast o desenho de um mapa em construção, no qual a tecnologia e as competências ditam tendências e onde a decisão humana continua a prevalecer.
Passar do discurso à prática
Durante anos, a gestão de talento evoluiu no plano conceptual: falou- se de carreiras não lineares, de desenvolvimento individualizado, de percursos flexíveis. Mas a questão sempre foi a escala. Como traduzir essa ambição em prática quando falamos de centenas ou milhares de colaboradores? Como pode a tecnologia ajudar a dar resposta ao gap de competências que existe e que é actualmente um dos maiores desafios para as empresas?
É precisamente aqui que a IA começa a ganhar relevância. Não porque introduza um conceito novo, mas porque torna possível operacionalizar aquilo que antes era difícil de sustentar.
Maria Ocampo ajuda a enquadrar este ponto ao explicar que o impacto da IA se faz sentir, sobretudo, em duas dimensões: a orientação para o futuro e a construção de percursos de carreira ajustados a cada pessoa. Ou seja, não se trata apenas de responder ao presente, mas sim de antecipar necessidades e preparar talento. «A primeira é ajudar cada pessoa a encontrar a área de trabalho que tem mais relevância no futuro. E a segunda é o desenvolvimento de um plano de carreira personalizado, com possibilidades de formação, treino e desenvolvimento para os colaboradores», resume a Associate Partner da McKinsey.
Este movimento tem uma consequência importante ao permitir deslocar parte da responsabilidade para o próprio colaborador, sem retirar o papel estruturante das organizações. «O que a IA faz é facilitar o trabalho do profissional de Recursos Humanos para que realmente a pessoa possa assumir o seu próprio desenvolvimento, as suas formações ou os seus interesses», sublinha.
Ao mesmo tempo, a IA cria algo que até aqui era difícil de alcançar: uma visão integrada sobre as competências existentes e as lacunas a preencher. Num contexto em que as necessidades mudam a todo o momento, esta leitura dinâmica torna-se crítica.
Recrutamento: eficiência, escala e novos critérios
Se na gestão de carreiras o impacto ainda está em consolidação, no recrutamento ele já é visível e, em muitos casos, mensurável. A realidade descrita por Hélder Ribeiro é familiar a muitas organizações: volumes elevados de candidaturas, processos exigentes e uma pressão crescente para responder mais rápido e, de preferência, melhor. «[Na MC Sonae]recebemos milhares de candidaturas por mês, é um sem fim de CVs.»
A introdução de sistemas suportados por IA, como o recentemente lançado “Harvard”, não resolve apenas um problema de tempo. Na verdade, este sistema 100% suportado por IA vem alterar a forma como se olha para o talento. Ao automatizar a análise de perfis e ao centrar a avaliação nas skills, abre-se espaço para decisões mais informadas e, potencialmente, mais justas. «Em primeiro lugar, ajuda a fazer um scouting de pipeline de talento existente para posições mais difíceis de encontrar », avança o Chief Digital Officer da MC Sonae.
«Depois, ajuda a garantir que se faz uma abordagem e uma validação de todos os CVs ou perfis do LinkedIn, muito baseada em tentar identificar automaticamente os skill sets e a ranquear os perfis que parecem ter melhor fit à oportunidade que queremos preencher», acrescenta.
Nesse sentido, existem ganhos evidentes de eficiência, nomeadamente na redução do tempo de contratação, mas há que não esquecer um efeito menos imediato: a melhoria da experiência do candidato, frequentemente esquecida nos processos tradicionais. O sistema garante que é passado feedback de maneira consistente, e atempadamente, aos candidatos, algo que antes poderia não ser possível: «Conseguimos dar uma resposta a praticamente toda a gente que se candidata.»
Mais relevante ainda, trata-se de uma oportunidade para mitigar enviesamentos e garantir maior igualdade. Ao retirar peso a variáveis como percurso académico ou histórico profissional tradicional, a tecnologia pode ajudar a recentrar a decisão no que efectivamente importa para a função. «Focar a análise dos CVs muito mais em skills e fit das skills à posição», admite, acrescentando que «passa a ser uma análise ou uma criação de um pipeline dos candidatos prioritários muito mais agnóstica».
Ainda assim, a promessa de neutralidade não elimina a necessidade de supervisão. A decisão final continua a ser humana, e assim deverá continuar a ser. No entanto, pode dizer-se que «a IA está a começar a fazer parte de todo o processo de recrutamento, desde o início da necessidade até à decisão final de quem vai ocupar o papel».
Por que é tão difícil escalar?
Apesar dos avanços, a adopção de IA nas organizações está longe de ser homogénea. Há casos de sucesso, mas também há muitos projectos que ficam a meio do caminho. Rogério Canhoto introduz este tema com um dado que ajuda a contextualizar o panorama actual: «Apenas 1% das empresas worldwide estão, efectivamente, a extrair valor destas ferramentas.» Ou seja, a maioria ainda está numa fase experimental, muitas vezes sem conseguir traduzir pilotos em impacto real. Como destaca o estudo da McKinsey citado pelo Chief Revenue Officer da Automaise, «os outros 99% das empresas estão stuck in the pilot phase e esse é o grande desafio».
A dificuldade não está apenas na tecnologia, mas na capacidade de a integrar em processos, culturas e estruturas organizacionais. Testar em grupos controlados é relativamente simples, mas escalar é outra realidade, especialmente em organizações complexas. «Quando passamos para 40 mil pessoas, o desafio é gigantesco», partilha.
Ainda assim, o mesmo responsável reconhece um movimento claro de democratização. Ferramentas que há pouco tempo estavam restritas a grandes empresas começam agora a tornar-se acessíveis a um espectro mais alargado de organizações, incluindo PME, que constituem a maioria do tecido empresarial português.
E com isso surgem ganhos concretos, sobretudo ao nível da produtividade, como refere: «Acredito muito que esta tecnologia, em particular a IA, ajuda-nos a amplificar as pessoas.» Na sua opinião, os profissionais de Recursos Humanos começam a ter assistentes digitais que agilizam os processos, tentando «mitigar o gap entre a posição que queremos preencher e aquilo que é a proposta do candidato».
Como indicam as estatísticas, outra das vantagens que a IA traz para cima da mesa é a qualidade. «Fazemos as coisas 40% mais rápido e, em média, fazemos as coisas 20% melhor», complementa. O desafio passa, então, por transformar o potencial em prática e isso exige mais do que tecnologia: exige competências, liderança e mudança organizacional.
O que muda e o que permanece
À medida que a IA se integra nos processos, a questão deixa de ser apenas tecnológica e passa a ser humana. O que distingue, afinal, um bom profissional num contexto em que muitas competências técnicas são assistidas ou, até, automatizadas? A resposta aponta para uma valorização crescente das chamadas human skills: capacidade de aprender, de se adaptar, de interpretar contextos e de interagir com outros.
Maria Ocampo afasta a lógica tradicional de checklist e recentra a discussão na execução real e na capacidade de evolução. «O core de um bom processo de selecção é que não se foca apenas numa checklist», garante a profissional, acrescentando uma dimensão essencial: «A habilidade de aprender e de processar relações humanas, pensamentos e análises complexas vai ser o que realmente importa.»
Rogério Canhoto leva esta reflexão mais longe, ao introduzir a ideia de que estamos perante uma mudança estrutural no valor do trabalho. Num contexto em que as máquinas assumem tarefas repetitivas, e até analíticas, o risco não está apenas na substituição, mas na irrelevância. «A próxima razão da obsolescência profissional é a iliteracia em IA», garante.
Hélder Ribeiro sintetiza esta ideia de forma particularmente directa. «Os humanos não vão ser substituídos por IA, vão ser substituídos por humanos que sabem usar bem a IA.» A tecnologia não elimina o papel humano, mas vai redefini-lo e, ao fazê-lo, exige uma adaptação contínua. «Estamos claramente a navegar águas não navegadas até agora e isso vai exigir de nós exactamente aquilo que é fundamental no ser humano: a capacidade de nos adaptarmos, de aprendermos e reaprendermos, e de comunicarmos o que estamos a experienciar, porque globalmente estamos todos a caminhar ao mesmo tempo », reforça Rogério Canhoto.
Essa adaptação não é abstracta e traduz- se numa urgência muito concreta dentro das organizações: requalificar pessoas, rapidamente e de forma contínua. O discurso do lifelong learning ganha aqui uma dimensão prática e quase operacional.
Rogério Canhoto aponta precisamente para essa mudança de paradigma, sublinhando que o risco já não está apenas nos perfis menos qualificados. Pelo contrário, a pressão recai, cada vez mais, sobre funções que até aqui estavam relativamente protegidas – os chamados white collars – e que agora estão directamente expostas ao impacto da IA.
Mais do que aprender novas ferramentas, trata-se de compreender o valor do próprio trabalho num contexto em transformação. «Qual é o valor económico da nossa função para a organização quando as ferramentas de IA entram? », questiona.
É neste ponto que o upskilling e o reskilling deixam de ser iniciativas periféricas e passam a ser centrais na estratégia. E, em muitos casos, isso implica redesenhar funções em tempo real, aquilo a que o próprio chama “job carving”. «Estamos a criar realidades para as quais não estamos preparados mas para as quais vamos precisar de competências que não existem no mercado.»
Hélder Ribeiro acrescenta um ponto que considera incontornável no futuro próximo: «Todos temos que ser capazes de abraçar esta tecnologia e usá-la para nos amplificar e para nos reinventarmos.»
Decidir melhor: dados ou intuição?
No final, regressa-se à pergunta que atravessa toda a conversa: Afinal, quem decide melhor? A IA, com a sua capacidade de análise e escala, ou a intuição humana, com a sua experiência e sensibilidade? Hélder Ribeiro admite a importância de testar o contributo da tecnologia para desafiar as próprias limitações humanas: «Passei a minha vida profissional a confiar na minha intuição e ela demonstrou falhas. Se calhar, iria confiar na IA para depois poder comparar os resultados.»
Já Maria Ocampo propõe uma abordagem mais equilibrada, em que a decisão é construída a partir de múltiplas perspectivas e diversas partilhas: «Não acredito na IA e também não confiaria na minha decisão por si só.» Assim, tentaria fazer vários exercícios e entrevistas, em conjunto com outros profissionais, e no final comentaria os resultados com o feedback de todos. «A AI pode ser um ponto extra mas não o decisivo», admite.
Por seu lado, Rogério Canhoto reforça a ideia de que há dimensões que não se capturam em dados e que continuam a ser determinantes: «Acho que iria utilizar a IA para fazer uma shortlist dos milhares de candidatos e assim poupar algum trabalho, mas depois iria confiar na minha intuição.» Grande defensor do “human in the loop”, o profissional da Automaise acredita que, no final, há sempre um momento que escapa ao algoritmo: «A chemistry meeting é fundamental.»
O fim do “match perfeito”
Se há uma ideia que fica é a de que o “match perfeito” talvez nunca tenha existido e dificilmente passará a existir, mesmo com toda a tecnologia disponível. O que muda é a forma como nos aproximamos dele: com mais informação, mais ferramentas e, idealmente, mais consciência das nossas próprias limitações.
Num contexto volátil, onde funções se transformam e competências se reinventam, talvez o verdadeiro diferencial não esteja em acertar sempre, mas em saber ajustar-se rapidamente: aprender, testar, corrigir. Porque, como se sugere no fecho da conversa, é nesse equilíbrio entre tentativa e adaptação que se constrói, afinal, o futuro do trabalho.
Este artigo foi publicado na edição de Maio (nº. 185) da Human Resources.
Disponível nas bancas e online, na versão em papel e na versão digital.
