O mercado de software de RH está repleto de afirmações sobre IA. O que é mais difícil encontrar é uma visão ao vivo e sem guião do que essas funcionalidades fazem quando um utilizador real se senta e começa a fazer perguntas sem um guião polido. Foi exatamente isso que preparámos com a HiBob, uma plataforma de gestão de capital humano baseada em IA, criada para organizações modernas e em rápido crescimento.
Tim Fisher, vice-presidente de IA da People Managing People, pôs Josh Rod, responsável pelo marketing de produto da HiBob, à prova numa sessão ao vivo. A filosofia da HiBob, nas palavras de Josh, consiste em democratizar o acesso à IA em toda a organização, disponibilizando as ferramentas criadas pelo RH a todos os gestores e colaboradores, e não apenas aos administradores do sistema.
A plataforma consegue fazê-lo através de uma única interface de conversação que encaminha as consultas para agentes especializados executados em segundo plano, todos regidos pela mesma estrutura de permissões que controla o que cada utilizador pode ver na plataforma. Apresentamos abaixo uma análise das principais capacidades de IA da HiBob, com base na sessão ao vivo.
Análise aprofundada das funcionalidades de IA da HiBob
Antes da demonstração, Josh partilhou dados da análise da HiBob a 160 000 chamadas de clientes e potenciais clientes, numa tentativa de mapear o nível de preparação para a IA em que as organizações realmente se encontram.
A distribuição:
- Cerca de 10% encontram-se no nível avançado, baseado em agentes
- Cerca de 30% ainda estão a determinar se é seguro introduzir a IA
- Aproximadamente 60% encontram-se numa posição intermédia, concentrados em tornar o trabalho existente mais rápido e eficiente.
Se faz parte desses 60%, está na maioria, e as funcionalidades de IA da HiBob foram criadas precisamente para responder à situação em que esse grupo se encontra neste momento.
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1. Companheiro de IA Bob: autosserviço dos colaboradores
O Companheiro de IA Bob é uma única interface de conversação que encaminha as consultas para agentes especializados: gestão de documentos, gestão do desempenho, entre outros. Os colaboradores interagem com uma única janela de conversação; o encaminhamento acontece em segundo plano.
É no caso de utilização de autosserviço que esta solução proporciona um valor imediato e mensurável. Em vez de enviar uma mensagem no Slack ao RH, procurar numa base de conhecimento interna ou aguardar uma resposta a um pedido, os colaboradores podem perguntar diretamente ao companheiro.
Na demonstração ao vivo, Josh perguntou sobre a política da empresa relativa à presença de cães no escritório. O sistema apresentou a política específica do escritório de Telavive, sabendo, através do perfil de Josh, qual era a localização aplicável. A política de Nova Iorque, que tem regras diferentes, não apareceu.
Em seguida, perguntou a que licença de paternidade tinha direito e pediu um dia de folga, concluindo toda a transação na mesma interface. Quando selecionou acidentalmente um sábado, o sistema assinalou o erro antes da submissão.
Conselho de especialista
“Quanto mais colaboradores tiver, multiplique esse número pelo número de perguntas que cada colaborador faz num determinado mês. Está a olhar para um multiplicador de força desse lado.”
Como obter o máximo valor do Companheiro de IA Bob:
- Alimente-o com as suas políticas reais. A precisão do companheiro depende do que está no sistema. Documentos de políticas bem estruturados produzem respostas contextualizadas e específicas para cada função.
- Pense no volume de pedidos, não apenas no custo de cada pedido. O cálculo do retorno do investimento não se resume ao tempo poupado por pedido — inclui o efeito cumulativo em todos os colaboradores, todos os meses.
- Utilize-o para alargar o alcance do RH. O companheiro dá aos colaboradores acesso direto ao conhecimento de RH a qualquer hora, sem criar uma nova carga de trabalho para a sua equipa.
2. Orientação de gestores com assistência de IA
Um dos problemas mais difíceis do RH é a distância entre os dados de desempenho e uma orientação significativa. Muitas vezes, os gestores consultam a avaliação mais recente e avançam, deixando por explorar uma grande quantidade de dados históricos. Quando um gestor assume uma nova equipa, o problema agrava-se, uma vez que o contexto histórico simplesmente não é transmitido.
O companheiro de IA da HiBob resolve esta questão ao permitir que os gestores consultem diretamente o histórico das avaliações de desempenho e o feedback dos colegas da sua equipa, traduzindo depois esses dados em ações de coaching.
Na demonstração ao vivo, Josh pediu ao companheiro que reunisse as suas próprias avaliações de desempenho e o feedback dos colegas e, em seguida, pediu-lhe que identificasse três áreas de melhoria e sugerisse objetivos. O sistema sintetizou o histórico em recomendações específicas e práticas — incluindo a observação de que deveria delegar mais.
A forma como Josh apresentou este caso de utilização merece ser retida: imagine se todos os gestores tivessem sempre consigo, na sala, um coach organizacional, com acesso a tudo o que alguma vez foi documentado sobre a sua equipa.
Está sentado sobre uma grande quantidade de dados que a IA vai ajudá-lo a desbloquear e a utilizar para ser um gestor melhor — para o ajudar a orientar a sua equipa.
Como obter o máximo valor do coaching de gestores assistido por IA:
- Utilize-o quando assumir uma nova equipa. A consulta de dados históricos de desempenho dá aos novos gestores o contexto que, de outra forma, demorariam meses a adquirir informalmente.
- Considere os resultados como um ponto de partida. As sugestões de coaching geradas por IA são tão boas quanto os dados que lhes estão subjacentes. Utilize-as para iniciar conversas, não para substituir o discernimento.
- Integre-o nos ritmos recorrentes. Ligar os ciclos de avaliação ao coaching com IA cria um ciclo contínuo de feedback, em vez de um evento anual.
3. Relatórios em linguagem natural para administradores de RH
As equipas de RH passam uma quantidade significativa de tempo a elaborar relatórios — a recolher dados, a formatá-los e a distribuí-los às partes interessadas que precisavam deles no dia anterior. O companheiro de IA da HiBob permite aos administradores gerar relatórios através de consultas em linguagem natural, diretamente na plataforma.
Josh iniciou sessão como administrador no ambiente completo de demonstração e pediu ao companheiro que criasse uma discriminação salarial por departamento. O relatório foi gerado na mesma interface, sem abrir um módulo de relatórios separado ou exportar os dados para uma folha de cálculo.
Aqui surgiu uma distinção importante relacionada com as permissões. No seu ambiente pessoal da HiBob, Josh observou que perguntar pelo salário do CEO não devolveria qualquer resultado, porque não tem permissão para o consultar. No ambiente de administrador, essa consulta fica disponível. A IA não contorna a estrutura de permissões; funciona inteiramente dentro dela.
É isto que distingue a IA integrada da exportação de dados para uma ferramenta externa. A camada de governação não desaparece quando se muda para o modo de IA.
Muitas vezes, as equipas de RH e os gestores passam demasiado tempo a elaborar relatórios. Isto é algo que a IA pode ajudar a fazer numa questão de minutos.
Josh Rod, Responsável de Marketing de Produto, HiBob
Como obter o máximo valor dos relatórios alimentados por IA:
- Defina antecipadamente quem terá acesso de administrador ao companheiro. A IA só é tão valiosa quanto as permissões que definiu cuidadosamente. Estruture as permissões antes de disponibilizar amplamente a funcionalidade.
- Substitua os pedidos regulares de relatórios por consultas autónomas. Forme as partes interessadas para obterem os seus próprios relatórios através de linguagem natural, em vez de encaminharem os pedidos para a sua equipa.
- Utilize-o para perguntas pontuais. Muitas vezes, a utilização de maior valor não é o relatório agendado — é a pergunta imprevista de um vice-presidente às 16h00, que, de outra forma, teria de esperar até à manhã seguinte.
4. Estruturas de competências e criação de cursos de aprendizagem e desenvolvimento
Os catálogos de competências e os programas de aprendizagem e desenvolvimento têm sido historicamente capacidades de nível empresarial, que exigem consultores, meses de preparação e um orçamento significativo antes de proporcionarem qualquer valor. A IA da HiBob altera esta realidade para organizações de qualquer dimensão.
Josh gerou uma estrutura de competências para a função de gestor de marketing de produto no setor da tecnologia de RH, introduzindo uma descrição de funções. Em poucos segundos, o sistema devolveu uma estrutura de competências hierarquizada, com níveis de proficiência, num processo que normalmente exigiria um especialista e semanas de trabalho.
Em seguida, demonstrou a criação de um curso ao especificar um tema, um tom e a duração pretendida, fazendo com que o sistema estruturasse um curso de aprendizagem completo. Não se trata de modelos genéricos: a IA baseia-se no contexto do emprego e da função já existente no sistema para produzir resultados relevantes para a organização.
Para as empresas que estão a começar do zero ou que tentam criar uma estrutura antes de atingirem o limiar de número de colaboradores que tradicionalmente justificaria o investimento, esta é uma das capacidades mais úteis da plataforma na prática.
Com a IA, já não acontece que estas capacidades estejam restritas aos grandes intervenientes do setor.
Josh Rod, Responsável de Marketing de Produto, HiBob
Como obter o máximo valor das competências e da aprendizagem geradas por IA:
- Comece pelas funções mais críticas. Utilize a IA para gerar estruturas de competências para as posições em que as lacunas de competências são mais dispendiosas e, depois, expanda para as restantes.
- Trate os resultados da IA como rascunhos, não como produtos finais. Peça a um especialista em pessoas que reveja e aperfeiçoe aquilo que o sistema gera antes de o publicar internamente.
- Utilize os dados de competências para estabelecer ligações com o desempenho e o recrutamento. As estruturas de competências são mais eficazes quando orientam a forma como avalia, desenvolve e recruta — e não quando permanecem isoladas.
5. Arquitetura de governação e permissões
A governação não é propriamente um tema entusiasmante para demonstrações. Mas é a razão pela qual os líderes de RH podem efetivamente implementar funcionalidades de IA, em vez de as manterem indefinidamente numa lista de desejos sujeita à aprovação do departamento de TI.
A abordagem da HiBob baseia-se em três princípios:
Os dados não são armazenados nem utilizados para formação. A HiBob tem um acordo com a OpenAI segundo o qual os dados dos clientes são processados por consulta e não são conservados nos servidores da OpenAI nem utilizados para treinar os seus modelos. Esta distinção é importante quando os dados em questão incluem o histórico de remuneração, registos de desempenho e informações sensíveis dos colaboradores.
As permissões regulam tudo, incluindo a IA. Cada consulta que o assistente executa está limitada ao perfil de permissões do utilizador que a solicita. A IA não acede a um conjunto de dados mais abrangente para depois o filtrar — a camada de permissões determina até que informação é incluída na consulta. Josh descreveu este princípio como «permissões primeiro, IA depois».
As funcionalidades podem ser ativadas ou desativadas individualmente. Nem todas as capacidades de IA acarretam o mesmo risco regulamentar. Na Europa, utilizar IA em decisões de recrutamento ou de remuneração insere-se num contexto regulamentar diferente do da sua utilização para responder a questões sobre políticas.
A HiBob permite ativar ou desativar funcionalidades de IA individuais, para que as organizações possam ativar aquelas em que têm confiança e adiar as que ainda estão a avaliar, sem serem forçadas a tomar uma decisão de tudo ou nada.
O seu HCM, o seu sistema de RH, tem de ser essa fonte de controlo. Estes são os dados mais sensíveis da sua empresa — não há nenhuma empresa no mundo que partilhasse publicamente os seus dados de RH, porque eles não lhe pertencem. Pertencem a cada colaborador individual.
Josh Rod, Responsável de Marketing de Produto, HiBob
Como obter o máximo valor da arquitetura de governação da HiBob:
- Mapeie os grupos de permissões antes de entrar em funcionamento. A estrutura de permissões determina o que a IA pode ou não apresentar. Defina-a corretamente durante a implementação, e não depois de surgir uma preocupação relacionada com os dados.
- Atribua explicitamente a responsabilidade pela governação da IA. A recomendação de Josh para qualquer organização é criar uma função dedicada à governação da IA — uma equipa ou pessoa cujo papel seja garantir que a IA é utilizada de forma responsável. Não trate este aspeto como algo secundário.
- Utilize controlos ao nível das funcionalidades para implementações faseadas. Em vez de lançar tudo de uma só vez, utilize os controlos individuais das funcionalidades para alargar deliberadamente o acesso à medida que a confiança aumenta.
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Funcionalidades de IA da HiBob vs. outras plataformas de RH
A abordagem da HiBob dá prioridade à IA integrada diretamente no sistema de registo — onde os dados já se encontram — em detrimento de camadas de IA autónomas adicionadas a ferramentas separadas.
- Ferramentas de IA de uso geral (ChatGPT, Copilot e Claude utilizados de forma independente) podem ser úteis para análise e elaboração de rascunhos, mas funcionam fora do sistema operacional. No momento em que exporta dados de RH para os utilizar com um modelo externo, introduz uma lacuna de governação e um risco de segurança. Também perde o contexto em tempo real que torna as recomendações de IA acionáveis.
- Ferramentas de IA para fins específicos podem oferecer capacidades sólidas numa área — recrutamento, envolvimento ou desempenho —, mas não dispõem dos dados multifuncionais que conferem à IA da HiBob a sua precisão contextual. Uma consulta sobre políticas precisa de saber quem é, onde trabalha e o que se aplica à sua função. Normalmente, uma ferramenta isolada não consegue estabelecer essas ligações.
- Sistemas HCM antigos com complementos de IA enfrentam frequentemente o desafio de adaptar a IA a uma arquitetura de dados que não foi concebida para a suportar. A interface de conversação da HiBob assenta num modelo de dados moderno, o que permite que as permissões, o contexto e o encaminhamento de consultas funcionem em conjunto, em vez de entrarem em conflito.
O verdadeiro fator diferenciador é que a HiBob funciona simultaneamente como sistema de registo e como camada de IA. Quando a IA apresenta uma recomendação ou responde a uma pergunta, a ação ocorre no mesmo fluxo de trabalho, e não depois de uma exportação, de uma transferência ou de um início de sessão numa ferramenta separada.
O futuro da IA no software de RH
Josh foi deliberadamente cuidadoso relativamente a previsões a longo prazo — uma posição razoável tendo em conta o ritmo da mudança neste setor. Sugeriu que seis meses é aproximadamente o limite até onde é possível fazer previsões com confiança.
O que confirmou para o roteiro da HiBob e para a direção geral da categoria:
- Integração de dados externos. Integrar dados de desempenho de vendas, produção de engenharia e outros dados operacionais na HiBob, juntamente com os dados de RH, associando sinais objetivos de desempenho ao panorama subjetivo dos RH.
- Aprofundamento das capacidades existentes. Expandir o que já existe na plataforma, em vez de adicionar funcionalidades superficiais.
- Programação por intenção e extensibilidade através de API. Evoluir para um modelo em que as organizações possam criar aplicações simples que interajam com a HiBob, tornando-a extensível para equipas com capacidade técnica.
- Integração com MCP. Ligar a HiBob a ferramentas de IA externas, como o Claude ou o Cursor, através do Protocolo de Contexto de Modelos, permitindo que essas ferramentas consultem os dados da HiBob de forma responsável através da própria camada de governação da plataforma. (Para contextualizar: o MCP, ou Protocolo de Contexto de Modelos, é uma norma que permite aos agentes de IA interagir de forma segura com dados de sistemas empresariais — com uma função semelhante à de uma API, mas concebida especificamente para IA.)
A direção subjacente é consistente: passar os RH de uma elaboração reativa de relatórios para uma inteligência proativa e estender essa inteligência a todos os níveis da organização, não apenas às pessoas com acesso de administrador.
"Seria muito cauteloso em fazer qualquer previsão para além de seis meses", afirmou Rod. "O ritmo de evolução nesta indústria tem sido insano."
Pronto para conhecer as funcionalidades de IA da HiBob no seu ambiente, com os seus dados?
