Buscando emprego? Os algoritmos irão “decidir” se você fica com a vaga

Sabe-se que a inteligência artificial tem um potencial enorme de facilitar processos, automatizando-os. Mas também estamos conhecendo os imensos desafios envolvidos quando se trata de aplicar a IA a esses processos de uma maneira justa, ética e transparente.

Quando falamos de recrutamento e seleção, redes neurais artificiais empregadas na aprendizagem de máquina são capazes de processar uma quantidade absurda de dados em pouco tempo e “entregar” uma seleção que um ser humano levaria muito mais tempo para fazer. As redes são também capazes de fazer previsões sobre candidatos a partir dos dados armazenados.

Mas acredito que ainda falta muito esclarecimento sobre como o mecanismo/algoritmo realmente funciona em cada plataforma. Afinal, trata-se de algo que afeta profundamente a vida e o futuro das pessoas e suas famílias.

Para que o cadastro feito por candidatos numa plataforma baseada em IA garanta que eles irão participar de forma justa da seleção, é preciso que fique clara a maneira como eles devem preencher seus dados na plataforma. Apenas dicas como “escreva de forma direta” não são suficientes. Afinal, o fator humano sai desse processo inicial, bem como os detalhes que antes poderiam fazer toda a diferença no currículo. Estamos, todos, aprendendo a viver nesta era de dados. É uma transição. Os processos devem ser justos para ambos os lados, recrutadores e candidatos.

O candidato fica perdido em dúvidas como: quais palavras devo usar para sobressair? Como devo descrever minhas experiências? O que será avaliado primeiro? Terei oportunidade de conversar com um humano no processo?

Se o currículo não vai ser lido, prevalecendo apenas os campos preenchidos no formulário, isso gera insegurança. Pelo que entendo de taxonomia e semântica, a partir do tanto de tempo que trabalho com Web, pode ser bem complicado. Há, por exemplo, risco de que candidatos potenciais sejam eliminados somente porque não escreveram palavras e expressões da maneira como a empresa recrutadora se refere a esses termosEliminações poderão levar a outras eliminações sucessivas quando candidatos “errarem” o preenchimento, sem terem culpa!

Em busca de vislumbrar soluções, talvez caixinhas como as do LinkedIn para que habilidades sejam selecionadas, por exemplo, funcionem. Mas o mais importante de tudo – e defendo isso como uma pessoa que pesquisa impactos de machine learning – é que seres humanos não saiam do processo. Há que se ter um enorme cuidado na hora de decidir o que será cobrado em tais formulários e na hora de coletar informações reunidas. Um olhar crítico para observar o que os algoritmos não veem. As entrelinhas. Os detalhes que um bom recrutador aprende a observar com o tempo. Nada disso uma plataforma, por mais eficiente que seja, é capaz de substituir.

Se você criou uma dessas plataformas ou conhece mais sobre elas e pode contribuir com o que coloquei aqui, peço que contribua! Quero aprender mais.

Imagem: Terry Vlisidis @ Unsplash

Mentes INTERCONECTADAS

Seria possível compreender a mente humana analisando cada indivíduo em separado? Ou será que a mente humana surge justamente da coletividade?

Ainda que cada sujeito tenha a sua contribuição a dar, um trabalho envolvendo muitas pessoas dá origem a ideias que não existiriam se fosse desenvolvido somente por um indivíduo. Já parou para pensar nisso?

Os pesquisadores proponentes da abordagem enativa para a cognição humana indicam que não é possível investigar o funcionamento da mente humana sem focar nas interseções entre mentes.

Também os pesquisadores da inteligência artificial aplicada têm focado na inteligência coletiva. A edição de 2021 do relatório AI 100, produzido pela Universidade de Stanford, aponta a inteligência coletiva como uma tendência importante na pesquisa sobre a inteligência humana.

Falei sobre esse assunto na conferência de 2020 da MEA – Media Ecology Association, que este ano aconteceu na PUC-Rio. Estive presente remotamente, pois ainda estou em Portugal pelo doutorado. Deixo aqui algumas referências que usei em minha apresentação, para quem desejar saber mais.

(imagem do post: David Clode @ Unsplash)

CLARK, Andy. Natural-Born Cyborgs. Minds, Technologies and the Future of Human Intelligence. New York: Oxford University Press, 2003.

CLARK, Andy. Supersizing the Mind – Embodiment, action, and cognitive extension Oxford: Oxford University Press, 2011.

DE JAEGHER, Hanne.; DI PAOLO, Ezequiel. Participatory Sense-making: An enactive approach to social cognition. Phenomenology and Cognitive the Sciences, 6, pp. 485-507, 2007.

DE JAEGHER, Hanne.; DI PAOLO, Ezequiel. Making Sense in Participation: An Enactive Approach to Social Cognition. In: Enacting Intersubjectivity: A Cognitive and Social Perspective on the Study of Interactions. F. Morganti, A. Carassa, G. Riva (Eds.) Amsterdam, IOS Press, pp. 33-47, 2008.

DI PAOLO, E. A Concepção Enativa da Vida. In: BANNELL, R. I.; MIZRAHI, M.; FERREIRA, G. (Orgs.) (Des)educando a educação: Mentes, Materialidades e Metáforas. Tradução de Camila De Paoli Leporace. Rio de Janeiro: PUC-Rio, 2021.