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    Ambev usa robô para escolher candidatos em processo seletivo e eleva diversidade

    Uso de algoritmos também reduziu em 22 dias o tempo de recrutamento para todos os níveis da hierarquia, desde primeiro emprego até cargos de gestão

    Ambev: a empresa recebeu mais de 120 mil inscrições para o programa de trainees de 2020
    Ambev: a empresa recebeu mais de 120 mil inscrições para o programa de trainees de 2020 Foto: Ambev/YouTube/Reprodução

    Manuela Tecchio, do CNN Brasil Business, em São Paulo

    Encontrar o candidato ideal, em meio a milhares de currículos, não é uma tarefa fácil. Mas, em empresas famosas, como a Ambev (ABEV3), o trabalho é monumental. Só no processo seletivo do programa de trainee, que está em andamento, a empresa recebeu cerca de 120 mil inscrições — um recorde de concorrentes. 

    Para agilizar o processo de análise das candidaturas, a empresa líder do setor de alimentos e bebidas passou a contar com a ajuda de um algoritmo, que cria um ranking dos candidatos mais aptos. Mas não com base na escolaridade ou no tempo de experiência. O critério é a personalidade.

    Desde 2018 desenvolvendo o robô para a Ambev, o co-fundador e diretor de vendas da Rocketmat, Tiago Machado, explica que o novo sistema permite selecionar o perfil ideal para cada tipo de vaga, com base em dados de funcionários já contratados e bem-sucedidos. 

    “A gente conseguiu criar um algoritmo que entende quais são as ‘capacidades do futuro’ que se encaixam nos planos da empresa para os próximos anos. O ponto-chave foi definir esse perfil de sucesso”, conta Machado.

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    Funciona da seguinte forma: os candidatos respondem a um questionário que avalia o seu perfil comportamental. Depois, o algoritmo analisa quais deles se encaixam melhor na vaga — ou seja, o sistema procura um “match” entre o concorrente e as habilidades necessárias para o cargo em questão. Tudo isso de forma anônima: o robô trata cada candidato como um número. 

    Machado explica que esse tipo de avaliação permite um processo seletivo mais justo, sem a influência dos chamados “vieses inconscientes”, que são hipóteses e preconceitos do ser humano. Por isso, o sistema favorece a diversidade.

    “O algoritmo não lê informações como grau de escolaridade, gênero, idade, estado civil, não usa informação sensível que possa trazer um viés. O processo é completamente cego”, conta Machado.

    Desde que a Ambev implementou no ano passado o uso de algoritmos para selecionar os candidatos, o tempo de contratação foi reduzido de 45 para 23 dias. Em 14 meses, foram mais de 200 profissionais selecionados dentre 50 mil perfis analisados para as mais variadas vagas, desde primeiro emprego até cargos de chefia e gestão. 

    Em todos os recrutamentos, o nível de acerto ou de “match” do algoritmo foi de 75%. O gerente de aquisição de talentos da Ambev, Caio Zaio, conta que o trabalho do robô eliminou muita dor de cabeça nos processos de seleção.

    “O algoritmo é muito assertivo. Antes a gente gastava um tempo muito maior para achar a pessoa certa. Muitas vezes a equipe passava um longo período selecionando e na etapa final o gestor não ficava satisfeito e reprovava o candidato. Então a gente tinha retrabalho”, conta.

    Uma chance justa

    Mas, se critérios como escolaridade e experiência não são analisados pelo robô, não é injusto com quem se dedica mais tempo à carreira? Zaio explica que não, porque o algoritmo é apenas um primeiro filtro do processo, que ainda vai contar com avaliação e seleção humana em outras etapas. 

    “A gente tem pré-requisitos para cada vaga. Uma pessoa que só tem o ensino médio não consegue se candidatar para um cargo de gestor. Esse requisito de curso não entra no algoritmo, mas passa por esse corte em outros momentos”, diz.

    Numa tentativa de atrair candidatos mais diversos, a empresa também retirou a exigência do domínio da língua inglesa nas etapas iniciais, mas ainda elimina candidatos com base nisso para cargos que exigem esse conhecimento.

    “Neste ano, a gente tomou a decisão de usar a inteligência artificial para o recrutamento de trainee, que é um processo super elitista. A gente quer ter uma turma mais diversa, e o algoritmo vai nos ajudar nisso”, explica.

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    Por enquanto, o novo sistema tem conseguido encontrar funcionários que “vestem a camisa”. Sem revelar números, Zaio diz que o nível de retenção dos profissionais contratados é “excelente”, mas também considera cedo para dizer se isso se deve ao algoritmo, que está sendo usado há pouco mais de um ano.

    Entre outras clientes da Rocketmat, três grandes empresas que juntas têm uma base de dados com mais de 2 milhões de candidatos conseguiam analisar apenas 6% dos currículos que recebiam. Após implementar o robô, a lista pode ser analisada quase que em tempo real. 

    “Nós estamos falando, em primeiro lugar, de justiça, porque todos os candidatos foram analisados e de forma igualitária”, diz Machado, da Rocketmat.

    Atualmente, a empresa está desenvolvendo processos similares com companhias como Suzano, Leroy Merlin, banco BV e a norte-americana Home Depot. No Brasil, o algoritmo ajudou a formar uma equipe médica inteira em poucos dias para o hospital de campanha do Pacaembu, administrado pelo Hospital Albert Einstein.

    “A gente tinha rodado um piloto com o Einstein no ano passado e foi super bem-sucedido. Em março, veio a pandemia e, para contratar pouco mais de 100 pessoas, eles demoravam de 60 a 90 dias. Com o algoritmo, em apenas três dias foram selecionaram 1.500 profissionais”, conta. Nada mal para uma tarefa que por si só já é difícil — e que, neste caso, demandava extrema urgência. 

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