Vídeo: Porque seu CURRICULO Não Passa na TRIAGEM do RH (Outubro 2024)
Não prenda a respiração esperando que a análise preditiva encontre sua próxima contratação. Desde pelo menos 2012, a análise preditiva é anunciada como a próxima grande inovação em recrutamento de recursos humanos (RH). É verdade que houve avanços no uso de dados para prever melhor quais candidatos a emprego são os mais adequados para trabalhos e empresas específicos. Mas muito do que está disponível ainda não está pronto para o horário nobre.
Isso é aparente com base no feedback inicial da Elevated Careers, um serviço de correspondência de empregos que a empresa de namoro online eHarmony começou a desenvolver em 2012. A eHarmony apresentou formalmente a parte gratuita de candidatos a emprego da Elevated Careers no final de março. As primeiras análises foram menos do que generosas, e um funcionário da empresa diz que ainda não está vendendo o serviço para clientes corporativos.
"Ainda estamos nos primeiros dias", confirma Somen Mondal, co-fundador e CEO da Ideal.com, outro fornecedor de análises preditivas para contratação.
Nos últimos anos, houve o surgimento de inúmeras empresas de tecnologia de RH, como a Elevated Careers e a Ideal.com. Os sites que eles administram coletam informações sobre as habilidades, a personalidade, o estilo de trabalho e outras características dos candidatos a emprego. Os serviços então conectam os dados de candidatos a emprego em algoritmos sofisticados que os comparam com informações semelhantes coletadas de funcionários ou gerentes de empresas com as quais trabalham para obter as melhores correspondências possíveis.
Como a Elevated Careers, plataformas de avaliação preditiva baseadas em análise, como o RoundPegg, visam atrair o maior número possível de candidatos a emprego e empresas que procuram novas contratações. Outros têm como alvo setores ou posições específicos (como Ideal.com para vendedores, TeacherMatch para educadores de ensino fundamental e médio e IQNavigator para empresas que procuram trabalhadores temporários).
Por que é inteligente basear a contratação de dados
Existem boas razões para usar uma abordagem baseada em dados para melhorar a contratação. Recrutamento leva tempo e dinheiro. Substituir uma má contratação é caro, custando de um terço a cinco vezes o salário anual da pessoa, dependendo de sua posição e há quanto tempo ela está lá, de acordo com a Dice.
É aceito nos círculos de RH que recrutadores ou gerentes de contratação possam ter idéias, motivações ou outros preconceitos conscientes (ou inconscientes) que afetam a maneira como veem os candidatos a emprego. A contratação baseada em dados pode ajudar a apagar alguns deles. No processo, isso também poderia ajudar a tornar a força de trabalho mais diversificada, facilitando um problema contínuo em setores como tecnologia, onde supostos preconceitos de contratação levaram as mulheres a manter apenas 37% dos empregos de nível básico, de acordo com um relatório recente da McKinsey.
Mas o que parece bom na teoria pode ser difícil de alcançar na prática. Para obter boas correspondências, as plataformas de correspondência de empregos precisam de grandes quantidades de dados sobre empregadores e candidatos a emprego, e isso pode levar tempo para serem coletados. Os fornecedores de análise preditiva para a contratação de tecnologia estão nos estágios iniciais desse processo. Atualmente, o Ideal.com com dois anos de idade tem 50.000 candidatos a emprego em seu sistema; 1.000 clientes da empresa; e realiza aproximadamente 50 partidas de trabalho remuneradas por mês, segundo Mondal. Desde o lançamento de uma versão beta de seu serviço de busca de emprego em outubro passado, a Elevated Careers atraiu aproximadamente 10.000 pessoas, de acordo com Steve Carter, o cientista de dados que construiu a plataforma e vice-presidente de correspondência da eHarmony.
O tempo é outro obstáculo em potencial. Os candidatos a emprego normalmente não gostam de gastar muito tempo preenchendo solicitações de emprego on-line. De fato, um estudo do Jibe de 2014 descobriu que 60% dos candidatos a emprego disseram ter iniciado um aplicativo on-line sem finalizá-lo. O mesmo número disse que as solicitações de emprego são mais difíceis de preencher do que solicitar uma hipoteca, seguro de saúde ou faculdade, de acordo com o relatório. Adicione o tempo extra necessário para responder às perguntas colocadas por um site de correspondência de emprego destinado a identificar traços de comportamento ou de personalidade, e há uma boa chance de que ainda mais candidatos a emprego aceitem.
Transformando uma correspondência de amor em uma correspondência de trabalho
Nesse ponto, uma queixa dos blogueiros de RH que testaram a Elevated Careers é que leva muito tempo para preencher a avaliação do candidato a emprego. Um blogueiro saiu após 42 minutos. Outra diz que ela passou cerca de 35 minutos respondendo a 139 perguntas de avaliação e foi correspondida com os mesmos 24 trabalhos que viu antes de iniciar o processo.
No momento, como a equipe da Elevated Careers está focada na construção de sua experiência de candidato, a eHarmony está se associando diretamente a um número limitado de empresas da Fortune 500 e outras empresas e obtendo outras vagas no site de mega empregos Simply Hired. Carter disse que a eHarmony provavelmente adicionará mais cinco ou seis "parceiros da fundação", mas ele não sabia quando a empresa começaria a vender o serviço para outras empresas e não poderia discutir preços.
Hoje, a Elevated Careers opera como um aplicativo independente. De acordo com Carter, a equipe da Elevated Careers está trabalhando na integração com os sistemas de rastreamento de candidatos (AT) e identificou ATSs com quem eles poderiam se associar. Se isso acontecer, poderia ser uma vantagem para o serviço, pois permitiria que qualquer candidato a emprego de dados entrasse no aplicativo para preencher automaticamente o outro, o tipo de processo otimizado atormentou os recrutadores e os gerentes de RH.
Na mesma semana em que a eHarmony apresentou a Elevated Careers, o Ideal.com mudou seu nome de Ideal Candidate para refletir melhor seus negócios atuais. A Ideal.com está comercializando inicialmente seu serviço para empresas que recrutam vendedores e apenas em quatro cidades - Boston, Chicago, San Francisco e Toronto -, mas a start-up tem aspirações de expandir as duas áreas.
O cofundador da Ideal.com, Mondal, disse que teve a ideia para o negócio em sua empresa anterior, onde determinou que as práticas inadequadas de recrutamento levavam um de cada dois vendedores contratados a não dar certo. Para competir melhor com os recrutadores que normalmente cobram uma taxa igual a uma porcentagem do salário do primeiro ano de um candidato, a Ideal.com oferece aos clientes da empresa várias opções de pagamento. Além da quantia tradicional, os clientes podem pagar US $ 2.000 por mês e uma porcentagem menor do salário anual de um novo contratado (ou 2% ao mês, por até um ano). "Então, se eles ficarem por um mês (a empresa) paga 2%", disse ele.
O que as empresas precisam saber
A correspondência entre empregos e candidatos a emprego é complexa ou não haveria uma indústria de recrutamento de bilhões de dólares dedicada a ele. O Santo Graal da análise preditiva é encontrar pessoas cujas habilidades, personalidade, ética no trabalho, abordagem ao trabalho e desejo pelo trabalho se encaixam nos requisitos, cultura e necessidades da empresa. É muito mais difícil do que se inscrever no Pandora e fazer com que o sistema recomende bandas, ou comprar um livro na Amazon e obter recomendações para outras pessoas que você possa gostar.
Como as empresas de tecnologia refinam o que oferecem, vale a pena ficar de olho no que está disponível. Pode até valer a pena se inscrever com um fornecedor se o seu orçamento de recrutamento for grande o suficiente para incluir o teste das águas. Por fim, a melhor abordagem para a contratação pode ser usar análise preditiva para informar melhor os recrutadores humanos. Mondal já chegou a essa conclusão.
"Muitas pessoas pensam que o recrutamento pode ser totalmente automatizado e não é possível", disse ele. "Tentamos desenvolver o sistema pensando que poderíamos e não podemos".
