Inteligência Artificial para Análise de Dados no RH

As equipes de RH têm uma mina de ouro de dados, mas a maior parte deles permanece inexplorada. 

Embora as organizações coletem grandes quantidades de informações sobre tendências da força de trabalho, poucas utilizam esses dados para moldar o futuro. 

A análise de dados com tecnologia de IA está mudando isso, transformando o RH de uma função reativa em uma potência preditiva.

Recursos avançados de análise podem auxiliar o RH a evoluir da resposta para a antecipação, da elaboração de relatórios para a geração de impacto.

Os líderes de RH podem usar essas ferramentas para prever a rotatividade, identificar lacunas de habilidades antes que se tornem crises, testar decisões e identificar o que e quem influencia a cultura do ambiente de trabalho.

No entanto, com o avanço da análise de dados, a maioria das habilidades de RH não evoluiu. 

Especialistas de Recursos Humanos que buscam se manter à frente precisam deixar de apenas reunir informações e se transformar naqueles que tomam decisões guiados por dados.

Isso significa adotar análises baseadas em IA e aprimorar a alfabetização em dados para maximizar a influência do RH.

Para ajudar você a entender melhor como usar inteligência artificial na análise de dados no RH, este artigo discute por que isso é importante e como aplicá-la na sua organização.

Inteligência artificial para análise de dados no RH – importância

A maioria das equipes de RH já monitora as tendências da força de trabalho. 

Análises avançadas destacam e mostram por que elas acontecem, como estão conectadas e o que fazer a seguir.

Na era moderna das ciências de dados, as ferramentas orientadas por inteligência artificial vão além, revelando padrões e conexões ocultos que a análise tradicional pode não perceber.

Uma das aplicações mais valiosas dessas ferramentas em RH é definir ou quantificar o valor do seu investimento em força de trabalho. 

A análise de dados com tecnologia de IA pode ajudar você a conectar essas métricas aos resultados de negócios e descobrir áreas de oportunidade.

Antecipando mudanças na força de trabalho 

O recrutamento foi um desafio para algumas organizações em 2024, com 43% das organizações identificando-o como prioridade máxima.

No entanto, de acordo com a pesquisa, apenas 56% dos profissionais de RH classificaram os processos utilizados como eficazes.

Análises avançadas podem ajudar a preencher essa lacuna, prevendo tendências da força de trabalho, como rotatividade e obsolescência de habilidades, permitindo que os líderes de RH passem da reação aos problemas para a prevenção. 

Algumas organizações são tão sofisticadas que conseguem analisar dados de entrevistas e prever, com precisão de dia, quando um funcionário poderá sair.

Uma das aplicações mais poderosas da inteligência artificial para análise de dados no RH é a previsão da necessidade de habilidades, seja a escassez ou aquelas que se tornarão obsoletas. 

Ao analisar dados internos da força de trabalho juntamente com tendências trabalhistas externas, o RH pode antecipar lacunas e tomar medidas para aprimorar as operações comerciais futuras.

Analisar potenciais mudanças no mercado de trabalho é outro exemplo do qual a maioria dos profissionais de RH se beneficiaria. 

Projetar as necessidades de talentos para 5 ou 10 anos à frente permite que as organizações simulem cenários de força de trabalho — o melhor cenário, o pior cenário e casos mais realistas no meio — mantendo o RH preparado para o que está por vir.

Moldando uma cultura de trabalho mais forte

A pesquisa global “State of the Global Workplace Culture” da SHRM, de 2024, mostra que 83% dos funcionários em culturas de trabalho boas ou excelentes se sentem profundamente motivados a entregar um trabalho de alta qualidade, em comparação com 45% em culturas de trabalho ruins. 

A análise de dados com tecnologia de inteligência artificial pode ajudar as equipes de RH a avaliar a cultura do ambiente de trabalho e tomar decisões informadas para fortalecê-la.

Utilizando análises avançadas, as equipes de RH podem avaliar fatores como o sentimento dos funcionários, padrões de carga de trabalho e comunicações organizacionais para obter uma visão em tempo real do engajamento e dos influenciadores culturais. 

Essas ferramentas também podem identificar influenciadores negativos ou influências na cultura, permitindo que o RH enfrente possíveis desafios antes que eles afetem o desempenho dos negócios.

Construindo modelos que aprimoram a tomada de decisões

O exemplo do influenciador apresenta uma oportunidade fundamental que muitas organizações de RH ainda não exploraram: usar a inteligência artificial para replicar estilos de liderança. 

Um gêmeo digital pode pensar como você e fazer perguntas como você, mas focar em fontes de dados objetivas que você define, ajudando a tomar decisões mais estratégicas e baseadas em dados. 

Um gêmeo digital pode ajudar a elaborar situações de workshop, testar escolhas e desafiar suposições.

Vale ressaltar que os modelos de inteligência artificial são uma ferramenta, não um substituto para um indivíduo. 

Por exemplo, o “JoãoGPT” nunca será melhor que o João, mas o “JoãoGPT” pode ajudar a superar os pontos cegos do João.

Impacto da inteligência artificial para análise de dados no RH

A inteligência artificial está transformando a análise de Recursos Humanos ao aprimorar a coleta, o tratamento e a tomada de decisões baseadas em dados.

Isso torna os processos mais ágeis, auxiliando as equipes a atuarem de maneira mais eficiente e estratégica.

Os principais impactos da IA na análise de dados no RH, incluem:

Recrutamento e contratação

Recrutadores economizam muito tempo com ferramentas de IA para RH. 

Soluções de triagem de candidatos – ATS impulsionadas por inteligência artificial analisam e avaliam currículos e cartas de apresentação para examinar as competências e qualificações dos candidatos de maneira ágil e imparcial.

Eles também utilizam chatbots para agendar entrevistas, atualizar candidatos e comparar dados atuais com tendências passadas para prever o desempenho dos candidatos.

Experiência do funcionário

A IA está mudando a forma como os funcionários interagem com o RH, simplificando o acesso aos serviços. 

Os chatbots auxiliam na integração, respondem a perguntas frequentes e oferecem acesso instantâneo a políticas e benefícios. 

As ferramentas de IA também podem analisar o feedback dos funcionários para destacar áreas que precisam de melhorias.

Aprendizagem e desenvolvimento

A IA em análises de RH pode transformar a abordagem de uma organização para o treinamento e desenvolvimento de funcionários. 

Ela pode canalizar dados sobre as habilidades e aspirações de carreira para recomendar iniciativas de treinamento e ajudar a criar planos de desenvolvimento personalizados. 

Além disso, plataformas de aprendizagem habilitadas por IA podem adaptar o treinamento a diferentes conjuntos de habilidades e acomodar diversos estilos de aprendizagem.

Previsão de retenção e rotatividade

Empresas que utilizam IA para análise de dados no RH podem observar taxas de rotatividade de funcionários e dados sobre planos de retenção, obtendo insights mais aprofundados sobre os motivos da demissão. 

Modelos de IA também podem analisar tendências da força de trabalho para prever áreas de potencial rotatividade de funcionários. 

As equipes de RH podem então usar essas informações para aprimorar as estratégias de recrutamento, integração e retenção atraindo e retendo os melhores talentos.

Requalificação e qualificação

A IA pode ajudar a detectar lacunas de competências para informar as organizações sobre onde os funcionários precisam de aprimoramento e requalificação para desempenhar funções futuras. 

Ela também pode identificar colaboradores que já estão bem posicionados para essas funções. 

Com treinamento personalizado baseado em IA, é possível atender às necessidades de competências da organização e apoiar os funcionários em seu crescimento profissional.

Como usar inteligência artificial para análise de dados no RH: 5 etapas

Aqui estão cinco etapas a serem consideradas ao aplicar IA em análises de RH:

Etapa 1: garantir a privacidade e a conformidade dos dados

Considere fatores éticos, como privacidade de dados, conformidade regulatória e medidas de segurança. 

Obtenha consentimento, colete apenas os dados necessários, criptografe informações confidenciais e mantenha o armazenamento seguro de dados. 

Use prompts de IA generativa para identificar quais dados valem a pena coletar.

Por exemplo, se você quiser reduzir a rotatividade de funcionários, um prompt que você pode usar pode ser: “Além do salário e da estabilidade, quais outros tipos de dados podem ser úteis para prever a rotatividade de funcionários?” 

Ferramentas de IA podem sugerir fatores e insights para ajudar você a construir conjuntos de dados mais fortes desde o início.

Etapa 2: Treinar equipes de RH sobre o uso de IA

Ofereça treinamento abrangente em IA para ajudar as equipes de RH a utilizarem de forma eficaz, ética e em conformidade com a lei. 

Além disso, ofereça sessões práticas de treinamento que abordem como a IA funciona, o que ela pode e não pode fazer, como interpretar os resultados de dados e quando intervir.

É importante entender as limitações da inteligência artificial ​​e a importância da supervisão humana na aplicação à análise de RH. 

A IA deve orientar decisões, não tomá-las. 

Por exemplo, os recrutadores devem sempre revisar as recomendações orientadas pela IA e levar em consideração o contexto que uma máquina pode não perceber.

Etapa 3: Use a IA para complementar, não substituir, os humanos

A IA só consegue refletir os dados com os quais foi treinada e não possui empatia. 

Portanto, use a IA para economizar tempo e entregar serviços mais rápidos, mas ainda assim permanecer responsável pela inovação e tomada de decisões.

Por exemplo, uma ferramenta de IA pode sugerir um candidato com base em padrões históricos de contratação, mas um gerente de contratação ainda deve avaliar a adequação com base na dinâmica e no potencial da equipe. 

Lembre-se de que a inteligência artificial pode aumentar a produtividade, mas não pode substituir o julgamento pessoal.

Etapa 4: Use IA para melhoria contínua

Avalie os processos atuais para determinar o potencial positivo da IA. 

Por exemplo, ferramentas podem automatizar tarefas, fornecer análises de métricas e apoiar a tomada de decisões baseada em dados. 

Comece identificando gargalos. Se você estiver perdendo ótimos candidatos, use a IA para analisar as taxas de desistência e identificar características comuns.

Com base nas informações obtidas, você pode ajustar seu processo. Além disso, monitore quais previsões de IA foram precisas e quais não. 

Isso ajuda a aprimorar o modelo ao longo do tempo e a se aproximar das suas metas de contratação.

Etapa 5: monitorar e minimizar o viés 

A inteligência artificial não consegue compreender as dinâmicas culturais e sociais e precisa de treinamento em conjuntos de dados diversos e diretrizes éticas. 

Faça auditorias regulares para acompanhar possíveis distorções nos dados e nos algoritmos, permitindo que sejam corrigidas prontamente.

Procure padrões. Se favorecer determinados grupos demográficos, ajuste o algoritmo e as entradas de dados.

Por fim, crie um ciclo de feedback. 

Permita que os recrutadores sinalizem sugestões questionáveis ​​de IA para que sua equipe possa investigá-las e corrigi-las. Isso ajuda a manter o sistema alinhado à cultura e aos valores da organização.

Dica de RH: Minimizar o preconceito e maximizar a segurança

Quando os sistemas de IA são treinados com base em dados históricos tendenciosos, eles podem perpetuar ou amplificar vieses, representando riscos legais significativos e impactando negativamente a diversidade da força de trabalho. 

Além disso, a natureza de “caixa preta” de muitos sistemas de IA, que têm compreensão ou transparência limitadas sobre como as decisões ou recomendações são tomadas, pode levar a problemas de conformidade e éticos.

É recomendável a implementação de sistemas de IA explicável – XAI em análises de RH para garantir transparência e minimizar esses riscos. 

A natureza sensível e pessoal dos dados de RH também é um fator importante a ser considerado ao usar inteligência artificial para análise de dados no RH.

Para abordar questões relacionadas à proteção de dados, privacidade e segurança da informação, é essencial implementar criptografia de dados e controles de acesso rigorosos, bem como realizar auditorias regulares dos sistemas. 

A implementação ética da IA ​​em RH também exige mecanismos de consentimento adequados que deem aos funcionários controle sobre suas informações pessoais, garantindo uma supervisão humana significativa das decisões algorítmicas.

O futuro da inteligência artificial ​​na análise de RH

No futuro, a IA continuará a moldar o RH, incluem:

Aumento da automação dos processos de RH

A IA cuidará de mais tarefas administrativas com robôs de software que podem interagir com sistemas digitais para inserir e extrair dados, enviar formulários e mover arquivos. 

Chatbots e assistentes virtuais mais sofisticados também oferecerão aos funcionários suporte instantâneo e mais personalizado.

Iniciativas DEIP orientadas por IA

A IA pode ajudar a eliminar vieses na contratação, já que sistemas mais avançados conseguem reconhecer e remover linguagem tendenciosa de materiais de recrutamento, como anúncios de emprego. 

Também pode auxiliar na construção de estruturas de conjuntos de dados imparciais e na manutenção da imparcialidade e transparência algorítmicas. 

Análise preditiva de RH

Algoritmos avançados e a capacidade de analisar dados de RH conforme eles são produzidos permitirão tomadas de decisões e estratégias mais precisas em áreas como planejamento da força de trabalho e sucessão, terceirização e recrutamento, aquisição e gestão de talentos.

Ferramentas de saúde mental e bem-estar com tecnologia de IA

Provavelmente haverá mais ênfase no suporte personalizado aos funcionários, o que permitirá que os sistemas integrem dados de comunicações no local de trabalho, plataformas de bem-estar e até mesmo dispositivos que recomendem soluções individualizadas de saúde mental.

Integração com plataformas de RH

À medida que os recursos habilitados para IA continuam a se desenvolver, é esperado uma maior integração com soluções de software de RH. 

Você pode ter ainda mais plataformas para escolher na otimização de processos, apoiar a tomada de decisões baseada em dados e promover o engajamento dos funcionários.

Desafios da IA ​​em RH

A IA é uma tecnologia disruptiva que traz alguns desafios e fatores que devem ser lembrados:

Requalificação

A IA e a automação podem eliminar certos tipos de trabalho tradicionalmente realizados por pessoas e impactar as funções de alguns funcionários. 

Enfrente esse desafio com um plano de requalificação de talentos e reestruturação de funções de uma forma que seja empática com os colaboradores que estão passando por essas mudanças.

Privacidade dos funcionários

O uso de IA para otimizar processos e avaliar o desempenho pode gerar preocupações. Informe os funcionários sobre quais dados estão sendo coletados e usados ​​pelos sistemas. 

Criar ou usar um sistema de inteligência artificial baseado na transparência é um primeiro passo para ajudar a lidar com as preocupações de privacidade.

Implementações irregulares

As organizações devem estar preparadas para desenvolver modelos de IA e continuar a otimizar processos. 

Implementações iniciais podem resultar em experiências abaixo do desejado para os funcionários e exigir ajustes. 

As empresas devem ter flexibilidade para mudar e se ajustar conforme necessário.

Cibersegurança

A IA é suscetível a hackers, especialmente durante o pipeline de treinamento, onde os algoritmos de ML são criados. 

Ataques de envenenamento de dados disseminam códigos ou informações maliciosos nos conjuntos de treinamento, potencialmente infectando inúmeras execuções de modelos de ML e, por fim, a rede da empresa. 

Líderes de negócios devem trabalhar em conjunto com os centros de operações de TI e segurança para criar planos que mantenham os projetos de inteligência artificial seguros durante todo o seu ciclo de vida.