Médias, embora úteis, podem ser enganosas. Por exemplo, uma média de tempo de preenchimento de vaga pode ocultar variações importantes entre diferentes departamentos ou níveis de senioridade. Uma média de 30 dias pode incluir vagas de tecnologia preenchidas em 15 dias e posições de liderança que levam 60 dias. A análise granular desvenda essas discrepâncias, permitindo estratégias de recrutamento mais direcionadas.

Segue alguns exemplos práticos:

1. Taxas de Conversão por Tipo de Vaga: Ao analisar as taxas de conversão em cada etapa do funil para diferentes tipos de vagas, podemos identificar gargalos específicos. Por exemplo, posições de desenvolvedores front-end podem ter uma alta taxa de desistência na fase de entrevistas técnicas, enquanto vagas de gerência podem enfrentar desafios na etapa de oferta.

2. Stack e Senioridade: A granularidade permite entender como diferentes stacks ou níveis de senioridade influenciam o processo seletivo. Talvez candidatos a vagas de senioridade mais alta demorem mais tempo na fase de negociação de ofertas, exigindo um processo de acompanhamento diferenciado.

3. Influência da Empresa Atual das Candidatas: A análise detalhada pode revelar como a empresa atual das candidatas impacta as taxas de conversão. Candidatos provenientes de startups podem ter maior propensão a aceitar ofertas rápidas, enquanto os de grandes corporações podem valorizar mais a estabilidade.

Decisões baseadas unicamente em médias podem levar a estratégias ineficientes. A falta de entendimento sobre as variações internas do processo pode resultar em alocação inadequada de recursos, falhas na identificação de candidatos ideais e até mesmo na perda de talentos potenciais por abordagens generalizadas.

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A alocação de vagas dentro um time de pessoas recrutadoras não pode ser feita com base em métricas gerais e abrangentes. É essencial aprofundar-se na granularidade das informações para realmente compreender e atender às necessidades específicas de cada vaga.

Cada posição aberta é única, trazendo desafios e requerimentos distintos. Considerar apenas o número de vagas é uma visão superficial que pode levar a alocações ineficazes. Vamos olhar além e entender o contexto completo: a complexidade da posição, a experiência necessária, se a vaga é remota ou presencial, e até mesmo os detalhes do pacote de compensação.

A complexidade de uma vaga, por exemplo, influencia diretamente o tempo e os recursos necessários para o recrutamento. Uma posição que exige habilidades altamente especializadas ou experiência em um setor específico demanda uma abordagem mais direcionada e, muitas vezes, um processo de seleção mais longo, consequentemente uma maior alocação de tempo dos recrutadores.

O formato de trabalho, seja ele remoto ou presencial, também tem um papel crucial. Enquanto vagas remotas podem atrair um maior número de candidatos de diversas localidades, elas requerem estratégias específicas para avaliar a adaptação à cultura da empresa à distância. Já as vagas presenciais podem ser mais difíceis de fechar e exigir um hunting direto mais ativo

Por fim, o pacote de compensação não é apenas um número. Ele influencia diretamente o tipo e a qualidade dos candidatos atraídos e é necessário que exista um ajuste de expectativa na qualidade e experiência das pessoas candidatas de acordo com o compensation ofertado.

Assim, no recrutamento, entender e aplicar a granularidade das informações no planejamento de capacidade é mais do que uma técnica - é uma necessidade. Essa abordagem detalhada nos permite desenvolver estratégias mais assertivas e eficientes, alinhadas com as necessidades reais de cada vaga, garantindo não só o preenchimento das posições, mas também uma gestão mais nivelada e inteligente do time de pessoas recrutadoras.

Criar um scorecard/roteiro de entrevistas que balanceie habilidades técnicas e comportamentais. Afinal, encontrar o talento certo é como montar um quebra-cabeça perfeito.

🔧 Entendendo as Habilidades Técnicas:
Primeiro, as habilidades técnicas. Essas são as competências específicas do trabalho, como programação, análise de dados ou design gráfico.

1. Lista de Habilidades Essenciais: Comece listando as habilidades técnicas cruciais para a vaga. Pense no dia a dia do trabalho e no que é necessário para realizar as tarefas com excelência.

2. Grau de Proficiência: Defina níveis de proficiência para cada habilidade técnica. Isso ajuda a diferenciar entre um iniciante, um intermediário e um expert.

3. Testes Práticos: Considere aplicar testes ou desafios práticos. Eles oferecem uma visão realista da capacidade do candidato de executar tarefas relacionadas ao trabalho.

🧠Avaliando as Competências Comportamentais:
Agora, as habilidades comportamentais. Elas são tão importantes quanto as técnicas e incluem coisas como trabalho em equipe, comunicação e resolução de problemas.

1. Identifique as Competências Chave: Quais são as características comportamentais essenciais para a vaga e a cultura da empresa? Pode ser colaboração, liderança, pensamento crítico, entre outras.

2. Use Situações Hipotéticas: Perguntas situacionais durante a entrevista podem revelar como o candidato lidaria com cenários reais no trabalho.

3. Feedback da Equipe: Incluir a equipe no processo de entrevista pode oferecer insights valiosos sobre a compatibilidade do candidato com a cultura da empresa.

📊 Montando o Scorecard:
Com os critérios técnicos e comportamentais definidos, é hora de montar o scorecard.

1. Equilíbrio: Certifique-se de que há um bom equilíbrio entre habilidades técnicas e comportamentais. Ambos os aspectos são cruciais para o desempenho no trabalho.

2. Critérios Claros e Mensuráveis: Cada item no scorecard deve ser claro e mensurável. Isso garante avaliações objetivas e justas.

3. Flexibilidade para Adaptação: O mercado e as necessidades da empresa estão sempre mudando. Seu scorecard também deve ser adaptável.

🚀 Conclusão:
Criar um scorecard bem balanceado é uma arte e uma ciência. Ele não só ajuda a identificar os melhores talentos mas também assegura um fit cultural perfeito.

Passei muito tempo usando e me tornei um fã. Entretanto, seis meses depois deixei de usar a versão paga e hoje faço apenas consultas pontuais na ferramenta.

Qual será o motivo disso?

Muitos atribuem a diminuição do uso ao fato do ChatGPT entregar resultados muitas vezes duvidosos.

Eu não acredito nessa premissa, pessoalmente acho que o problema está em um lugar completamente diferente.

Para compartilhar meu ponto de vista, vou fazer uma pequena viagem no tempo e elucidar grandes inovações que tiveram adoção massiva.

• Vamos começar com um dos maiores game changers da mobilidade, o carro. Antes dele, as pessoas levavam grandes quantidades de tempo para sair do ponto A até o ponto B. O carro otimizou uma das tarefas mais importantes da sociedade: a locomoção. Por esse motivo, o ritmo de vendas foi enorme e se transformou em um grande objeto de desejo.

• Outro exemplo maravilhoso é o telefone, antes dele a comunicação era feita por cartas e portanto era muito demorado ter informações de parentes, trabalho ou qualquer caso de uso em geral. Assim como no exemplo do carro, essa inovação ajudou a sociedade a otimizar uma das suas necessidades mais básicas e ancestrais.

Nos dois casos apresentados, as inovações facilitaram e aprimoraram processos centrais para a vida dos seres humanos. Ao fazer isso de forma muito eficiente, acabaram tendo uma larga aceitação da sociedade.

Mas como isso se relaciona com a reflexão anterior sobre o ChatGPT?

Diferentemente das duas inovações citadas, o ChatGPT é muito mais abrangente nos seus casos de uso. Ele pode ser usado para uma gama infinita de atividade e processos. Nesse cenário o usuário é o protagonista e não o produto. Já no caso do carro e telefone o produto é o protagonista, as pessoas não precisam pensar muito para colher os múltiplos benefícios dessas soluções.

Na minha opinião a questão central está exatamente aí: para maximizar o poder da Inteligência Artificial, o usuário precisa assumir o controle e se perguntar quais processos e atividades precisam e poderiam ser otimizados pela tecnologia.

O desafio reside exatamente nesse aspecto, uma vez que no dia a dia é muito difícil ter reflexões abstratas sobre os processos que precisam ser otimizados. Por conta disso os casos de uso acabam se tornando extremamente simplórios e com pouco ou nenhum valor.

Mas o que isso tudo tem a ver com recrutamento?

Antes de mais nada, quero deixar claro que acredito muito na Inteligência Artificial. Mas, no que tange o recrutamento. ela está sendo usada de forma muito pobre e até mesmo perigosa.

Vamos olhar alguns exemplos:

• IA para criação de job descriptions

  
  Será mesmo que faz sentido criar descrições genéricas em um momento onde as pessoas candidatas exigem cada vez mais informações específicas e detalhadas para escolher se aplicam ou não para uma empresa. Além disso, qualquer empresa que usa um ATS tem uma infinidade de templates prontos e com um clique conseguem reutilizar job descriptions do passado.
  Esse caso de uso é um excelente exemplo onde é super interessante ver a IA criando em realtime a descrição, mas na prática pouco valor é gerado.

• IA para criação de templates genéricos de devolutiva

  
  Esse exemplo é muito próximo do anterior. Devolutivas genéricas são um dos maiores problemas apontados pelas pessoas candidatas, pedir uma devolutiva para o ChatGPT economiza bastante tempo, mas sem o input correto provavelmente os resultados vão ser inferiores ao que os times de recrutamento já têm como template no próprio ATS

• IA para triagem de talentos

  
  Aqui a conversa começa a ficar muito interessante. Mão existe debate que a triagem talvez seja a atividade que mais consome tempo dos times de recrutamento, logo, usar IA nessa atividade traz ganhos de eficiência incontestáveis. Mas será que eficiência é o objetivo principal nesse caso? É preciso muita diligência para entender se a IA está otimizando o processo ou atrapalhando os times ao não priorizar os melhores candidatos. Além disso, para certas vagas a triagem pode funcionar; para outras, não. Isso sem falar da possibilidade de perpetuar vieses existentes. Dito tudo isso, não sou contra usar IA para triagem… o que sou contra é usar deliberadamente sem entender profundamente como funciona, quais são parâmetros e estar constantemente testando e refinando. Ou seja, você precisa estar em controle e não fechar os olhos e apenas confiar nos resultados.

Para finalizar o texto, vou compartilhar três processos onde a IA pode otimizar em muito a vida dos times de recrutamento

• IA para construção de devolutivas personalizadas

O maior desafio para a personalização das devolutivas é centralização do input de todos os entrevistadores no processo. Esse por si só um desafio enorme, mas partindo do pressuposto que sua empresa tenha esse desafio resolvido, a IA pode ser uma grande parceira na redação de narrativas personalizadas levando em consideração todas as informações acumuladas durante o processo. Além disso, ela pode sugerir cursos, dicas e instruções de como a pessoa candidata pode evoluir.

• IA para triagem de talentos

Mas calma, você não acabou de criticar agora pouco? Sim. Quero propor aqui uma nova forma de triar talentos. Na minha visão a pessoa recrutadora precisa ter o controle sobre o uso da IA, ou seja, ela definir os parâmetros e a IA ser uma co-pilota no processo.

Imagine que você tem 300 pessoas em uma vaga e você poder filtrar em linguagem natural dando o seguinte comando:

Me traga as pessoas que moram em São Paulo, trabalham atualmente como software engineers, tem experiência com startups e tem mais de 5 anos de experiência com Java.

Mágica, né?

• Ciclo contínuo de melhoria no recrutamento

Esse é meu tema preferido e acho que IA pode colaborar muito aqui. Antes de mais nada, é necessário que exista uma integração sólida entre ATS e Avaliação de Desempenho aqui. Percebo que as job descriptions e requisitos das vagas são estáticas ao longo do tempo, essa reflexão é especialmente válida para vagas de esteira (posições que ficam perpetuamente abertas e tem um alto volume de contratações). 

Os requisitos das vagas deveriam evoluir ao longo do tempo… Acredito que a inteligência artificial pode ser incrível em cruzar a avaliação das pessoas candidatas durante o processo com as avaliações de desempenho das pessoas contratadas e evoluir constantemente os requisitos da vaga, persona ideal, perguntas de qualificação, entrevistas etc… O futuro é logo ali : )

Espero que tenham gostado desse post e que gere um estímulo de pensar em processos com a ajuda de IA vs. IA como um fim em si mesmo.

Por hoje é só pessoal!

#growth #IA #recrutamento 

As ferramentas atuais fazem um trabalho raso em ensinar o cliente a manusear a abertura de vagas/posições, além de criar uma precificação que estimula as pessoas recrutadoras a abrir muitas posições dentro de uma mesma vaga para reduzir custos.

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