A Inteligência Artificial (AI) está a mudar rapidamente a forma como vivemos e trabalhamos. Desde assistentes inteligentes a análises de dados avançadas, a AI entrou em praticamente todos os setores das empresas — e as avaliações de desempenho não são exceção.
Neste artigo, vamos explorar a forma como a AI está a transformar o processo tradicional de avaliação dos colaboradores, as vantagens e desvantagens, e as melhores práticas que deve considerar se estiver a pensar utilizar avaliações de desempenho baseadas em AI na sua empresa.
Como a AI está a influenciar as avaliações de desempenho
As avaliações de desempenho costumavam ser acontecimentos anuais (e muitas vezes temidos), nos quais os colaboradores se reuniam com os seus gestores para discutir o que tinha corrido bem e mal ao longo do ano anterior. Nos últimos anos, tem havido uma grande reconsideração desta abordagem à gestão do desempenho, com as empresas a avançarem para avaliações semestrais e trimestrais com maior regularidade.
Agora, a AI está a perturbar ainda mais a abordagem tradicional, ao oferecer informações contínuas baseadas em dados, mais objetivas e que exigem menos tempo.
As ferramentas de avaliação de desempenho baseadas em AI estão a começar a demonstrar que conseguem analisar dados dos colaboradores em tempo real e fornecer feedback com base em métricas reais, em vez de preconceitos ou da memória humana.
Por exemplo, a AI pode avaliar os tempos de conclusão de projetos, os padrões de comunicação e até os níveis de produtividade, utilizando várias ferramentas integradas nos sistemas de trabalho, como o Slack ou plataformas de gestão de projetos.
Um exemplo prático é a forma como o sistema "Watson", da IBM, é utilizado para prever o desempenho dos colaboradores com base numa combinação de pontos de dados, como o envolvimento, o sentimento e os principais indicadores de desempenho (KPIs).
O sistema fornece aos gestores avaliações mais objetivas, permitindo-lhes tomar melhores decisões sobre promoções, aumentos salariais ou planos de melhoria do desempenho.
Vantagens da AI nas avaliações de desempenho
A utilização da AI nas avaliações de desempenho oferece muitas vantagens potenciais que os métodos tradicionais têm dificuldade em igualar.
Vejamos algumas delas.
1. Maior precisão e objetividade
Em teoria, a AI poderia ajudar a eliminar preconceitos e erros humanos. Mas não haja dúvidas: não é inerentemente isenta de preconceitos; é treinada com base em dados históricos e no conhecimento das pessoas que a desenvolvem. No entanto, se for implementada corretamente, poderá ter um impacto positivo neste aspeto.
As avaliações de desempenho tradicionais podem ser influenciadas por fatores como o preconceito da atualidade (quando os gestores se concentram apenas em acontecimentos recentes) ou o favoritismo. Com a AI, as avaliações baseiam-se em pontos de dados recolhidos ao longo do tempo, proporcionando uma avaliação mais abrangente e justa do trabalho de um colaborador.
2. Feedback contínuo
O feedback contínuo permite que os trabalhadores façam ajustes e melhorem ao longo do ano, em vez de tentarem recuperar o tempo perdido imediatamente antes de uma avaliação. E, com a AI, esse feedback acontece em tempo real, à medida que surgem problemas de desempenho.
De acordo com um estudo da Gallup, os colaboradores que recebem feedback diário dos gestores estão três vezes mais envolvidos do que aqueles que recebem feedback uma vez por ano.
Com avaliações baseadas em AI, o feedback que apoia a gestão contínua do desempenho não só é possível, como também pode ser implementado em toda uma organização.
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3. Informações baseadas em dados
A AI consegue processar enormes quantidades de dados — algo que os seres humanos simplesmente não conseguem fazer à mesma velocidade. Isto permite fornecer feedback mais personalizado. Por exemplo, a AI pode revelar tendências que demonstram que um colaborador tem o melhor desempenho em projetos colaborativos ou se destaca durante tarefas de elevado stress, ajudando os gestores a oferecer aconselhamento mais adaptado sobre a forma como um colaborador pode tirar o máximo partido dos seus pontos fortes.
4. Redução da carga administrativa
Os profissionais de RH e os gestores passam inúmeras horas a recolher informações, agendar reuniões e preencher formulários para as avaliações de desempenho. A AI tem potencial para automatizar grande parte deste processo, permitindo que as equipas de RH se concentrem em iniciativas estratégicas em vez de burocracia.
Desvantagens das avaliações de desempenho baseadas em AI
Apesar das vantagens óbvias, existem também desafios a enfrentar na era da AI, especialmente quando esta é implementada nas avaliações de desempenho. Não é um sistema perfeito e, tal como qualquer ferramenta, tem limitações.
Falta de inteligência emocional
A IA é excelente a processar números, mas não consegue avaliar as nuances da interação humana ou da inteligência emocional. Por exemplo, pode assinalar um funcionário por baixo desempenho com base em métricas, sem considerar circunstâncias pessoais como emergências familiares ou problemas de saúde mental.
Risco de dependência excessiva
Embora a IA possa fornecer informações valiosas, é importante não depender exclusivamente dela. A intuição humana, o contexto e a empatia continuam a ser fundamentais para avaliar o contributo global de um funcionário para a empresa.
Além disso, se o sistema falhar ou tiver dificuldades, é importante que os seres humanos continuem a ter as competências necessárias para dar continuidade a tarefas essenciais para o negócio. No fim, será a colaboração entre seres humanos e IA que conduzirá ao sucesso.
Possível enviesamento nos algoritmos
Embora a IA procure reduzir o enviesamento, é importante recordar que os sistemas de IA são tão bons quanto os dados com que são treinados. Se os dados históricos forem enviesados (por exemplo, favorecendo um género ou raça em detrimento de outro), a IA pode reforçar inadvertidamente esses enviesamentos. Um exemplo famoso é a ferramenta de recrutamento com IA da Amazon, que foi abandonada por revelar um enviesamento contra candidatas do sexo feminino.
Melhores práticas para implementar avaliações de desempenho com IA
Se está a considerar adotar a IA para avaliações de desempenho, terá de abordar a implementação de forma ponderada. Eis algumas boas práticas para o orientar:
A ferramenta de IA adequada às suas necessidades
Nem todas as ferramentas de IA para gestão do desempenho são iguais. Algumas são mais robustas do que outras, enquanto algumas são económicas e ajudam em tarefas específicas. Avalie as necessidades específicas da sua empresa antes de selecionar uma ferramenta.
Por exemplo, algumas ferramentas centram-se no feedback contínuo, enquanto outras oferecem análises de dados mais robustas. Certifique-se de que a ferramenta se integra com o seu software de RH atual e com as plataformas de comunicação.
Garanta a privacidade dos dados
Os dados dos funcionários são sensíveis e qualquer sistema baseado em IA que implemente deve cumprir leis de privacidade de dados, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) ou a Lei da Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA). Comunique claramente aos funcionários que dados estão a ser recolhidos e como serão utilizados.
Forme os seus responsáveis
A IA só é útil se as pessoas souberem utilizá-la. Forme os responsáveis sobre como interpretar as informações geradas pela IA e como combiná-las com o seu próprio discernimento. Existem muitos excelentes responsáveis no local de trabalho que não precisam de ser substituídos por uma experiência automatizada.
Mais uma vez, o objetivo é aumentar as capacidades, não substituir as pessoas no processo de gestão do desempenho.
Faça auditorias para detetar enviesamentos
Faça auditorias regulares ao seu sistema de IA para verificar se existem sinais de enviesamento. Se o sistema estiver a tomar decisões que favoreçam desproporcionalmente um grupo em detrimento de outro, terá de ajustar os algoritmos ou os dados introduzidos.
Ao implementar um sistema de IA num processo existente que funciona, em grande medida, para a sua organização, deverá também rever as melhores práticas de gestão do desempenho que serviram de base aos seus processos atuais, para garantir que a inclusão da IA se adapta ao processo, e não o contrário.
Sugestões para os responsáveis experimentarem
Os responsáveis podem ter dificuldade em integrar as informações da IA em conversas reais. Eis algumas sugestões para ajudar a combinar o feedback de desempenho baseado em IA com a interação humana:
- "A IA assinalou que os tempos de conclusão dos seus projetos melhoraram 15% nos últimos seis meses. Pode partilhar que alterações fez para melhorar a sua eficiência?"
- "De acordo com os dados de feedback, as suas pontuações de colaboração são consistentemente elevadas. Como podemos tirar partido dessa competência nos próximos projetos de equipa?"
- "Os dados da IA mostram uma ligeira descida nas métricas de comunicação durante o último trimestre. Que desafios tem enfrentado e como podemos apoiá-lo?"
Como os gestores podem evitar enviesamentos nas avaliações de desempenho com IA
O enviesamento na IA é uma preocupação real. Pode estar presente em qualquer fase, desde a análise até às perguntas da avaliação de desempenho que coloca aos colaboradores. Para garantir a equidade, os gestores podem ajudar a assegurar uma boa experiência de avaliação de desempenho seguindo alguns passos simples:
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Monitorizar e ajustar os algoritmos
Verifique regularmente os algoritmos para garantir que não estão enviesados inadvertidamente. Poderá ser necessário envolver membros das suas equipas de TI/tecnologia neste processo, por isso, assegure o apoio das pessoas adequadas desse departamento.
Algumas ferramentas de IA oferecem transparência sobre a forma como as decisões são tomadas, facilitando a identificação de potenciais problemas por parte dos RH.
Combinar a IA com o julgamento humano
Se parece que me estou a repetir, é porque estou. E com razão. A dependência excessiva da IA não consiste apenas em os seres humanos utilizarem a IA demasiado e demasiado depressa; trata-se do impacto a longo prazo, no qual os seres humanos perdem algumas das suas competências devido à falta de desafios cognitivos.
É também, como demonstra um estudo da Universidade de Stanford, uma questão relacionada com a disponibilidade das pessoas para aceitarem a análise ou decisão da IA, mesmo quando está errada.
A IA pode fornecer dados, mas não consegue captar tudo. Os gestores devem considerar sempre a situação, as competências e os contributos únicos do colaborador, para além do que é apresentado pelo sistema de IA.
A IA nos RH, seja na gestão do desempenho ou no recrutamento, continua a exigir um toque humano.
Dados de treino diversificados
Quanto mais diversificados forem os dados utilizados para treinar o sistema de IA, menor será a probabilidade de este desenvolver enviesamentos. Certifique-se de que o seu fornecedor de IA está empenhado em utilizar conjuntos de dados diversificados e representativos.
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