IA em RH: guia para recursos humanos na era da inteligência artificial

1. Biometria (na medida em que seja permitida pelo Direito da UE e legislação nacional).
2. Infra-estruturas críticas
3. Educação e formação profissional
4. Emprego, gestão de trabalhadores e acesso ao emprego por conta própria:
   1. Sistemas de IA destinados a ser utilizados para o recrutamento ou a seleção de pessoas singulares, em especial para a publicação de anúncios de emprego direcionados, a análise e triagem de candidaturas e a avaliação de candidatos.
   2. Sistemas de IA destinados a ser utilizados para tomar decisões que afetem as condições das relações de trabalho ou a promoção ou cessação das relações de trabalho, para atribuir tarefas com base no comportamento individual ou em traços ou características pessoais ou para acompanhar e avaliar o desempenho e o conduta das pessoas no contexto dessas relações.
5. Acesso e usufruto de serviços privados essenciais e de serviços e benefícios públicos essenciais.
6. Aplicação da lei (na medida em que seja permitido pelo direito da UE e pela legislação nacional)
7. Gestão da migração, do asilo e do controlo das fronteiras (na medida em que seja permitido pelo direito da UE e legislação nacional).
8. Administração da justiça e processos democráticos.

O regulamento estabelece um conjunto de requisitos para os sistemas de AI considerados de alto risco (adoção de medidas técnicas e organizativas por parte dos responsáveis pela implementação de sistemas de IA e a avaliação de impacto dos sistemas de IA de risco elevado sobre os direitos fundamentais), que abordam questões como:

• Sistema de gestão de risco. Dados e governação de dados.
• Preparação da documentação técnica antes da introdução no mercado.
• Manutenção de registos. Os sistemas de IA de alto risco permitirão tecnicamente o registo automático de eventos (“ficheiros de registo”) ao longo do seu ciclo de vida.
• Transparência e comunicação de informações aos responsáveis pela implementação.
• Supervisão humana. Aumento da cibersegurança.
• Sistema de gestão da qualidade.

1. Capacitar e atrair profissionais qualificados para trabalhar com IA.
2. Formação de especialistas
3. Desenvolver competências digitais na população ativa.
4. Promover programas educativos que integrem o ensino da IA desde os níveis básicos até ao ensino superior e formação contínua.

1. Impulsionar a criação de novas soluções tecnológicas
2. Promover a colaboração entre universidades, centros de investigação, startups e empresas.
3. Desenvolver produtos baseados em IA, a criação de ambientes de teste para inovação regulatória (regulatory sandboxes)
4. Estimular o investimento em projetos estratégicos que posicionem Portugal como um polo de excelência em IA.

1. Garantir os recursos tecnológicos necessários para o avanço da IA
2. Ampliar a capacidade computacional do país
3. Criar de plataformas de dados abertas para treino de modelos de IA
4. Implementar redes seguras e eficientes para suportar aplicações avançadas desta tecnologia.

• Encontrar potenciais candidatos: a IA pode analisar redes e diferentes bases de dados para encontrar potenciais candidatos com um perfil que corresponda às necessidades da empresa, para vagas atuais ou futuras. Também pode criar conteúdos para campanhas de atração.
• Fazer o primeiro contacto: a IA pode ser utilizada para articular conversas através de chatbots que estabelecem um primeiro contacto com potenciais candidatos, informando-os de que o seu perfil é valorizado pela empresa.
• Apresentar a empresa: os chatbots podem descrever a empresa e as vantagens de trabalhar nela aos potenciais candidatos através de uma conversa ou da partilha de vídeos ou outros materiais, respondendo a perguntas através de uma conversa.
• *Automatizar etapas iniciais do recrutamento: a IA pode analisar grandes volumes de currículos, identificando palavras-chave, habilidades e experiências relevantes para a vaga.
• *Sugerir aos potenciais candidatos que se candidatem:os chatbots podem sugerir aos candidatos que se candidatem a uma vaga específica ou que consintam em fazer parte do quadro de empregos da empresa, facilitando o processo.

*Estas ações podem gerar perigos relacionados com 'Fairness & Inclusivity by design' e os vieses (BIAS) em LLMs.

• Reduzir custos: a IA pode rastrear redes e bases de dados e identificar um grande número de potenciais candidatos. A utilização de chatbots e de material audiovisual ajuda a comunicar de forma mais eficaz com os candidatos, transmitindo assim uma imagem mais clara do que seria trabalhar numa empresa, o que leva a um maior número de candidaturas.
• Aumentar o número de candidatos: a identificação de potenciais candidatos em redes e bases de dados é muito mais rápida do que uma pesquisa manual. A utilização de chatbots também permite contactar várias pessoas em simultâneo e reduzir o tempo entre o primeiro contacto e a primeira entrevista.
• Agilizar os processos: a utilização de ferramentas de IA para identificar potenciais candidatos e de chatbots para estabelecer um primeiro contacto e trocar informações é feita automaticamente, sem exigir o envolvimento direto do pessoal de RH, o que gera uma redução considerável dos custos. Apesar de não ter um envolvimento direto, esta atividade exige a supervisão humana.
• Melhorar a qualidade do processo: o contacto prévio com os potenciais candidatos através de chatbots ajuda a equipa a conhecer melhor os candidatos de antemão. Por outro lado, ajuda os candidatos a conhecerem melhor a empresa e a prepararem-se melhor para as entrevistas. A automatização de algumas tarefas deixa mais tempo para a parte relacional com os potenciais candidatos.

• Definir os postos de trabalho necessários: a IA pode ajudar a definir mais claramente os postos de trabalho oferecidos, identificando as necessidades atuais e futuras de talentos para melhor orientar os objetivos de recrutamento.

• Escrever e publicar as vagas de emprego: a IA generativa pode escrever textos que incluem descrições e requisitos de funções.

• *Receber e analisar candidaturas: a IA pode efetuar uma primeira análise da adequação de um candidato a um determinado cargo, filtrando os CVs. Para além desta primeira análise, a IA pode avaliar o nível de competências dos candidatos através da análise de amostras do seu trabalho ou da avaliação de gravações de entrevistas, bem como detectar a necessidade de potenciar algumas competências de um candidato ao longo do tempo.

• Comunicação com os candidatos: a IA pode manter o contacto com os candidatos através de chatbots, respondendo a questões ou marcando uma entrevista com hora e local acordados.

• Oferecer um emprego: a IA pode sugerir aos técnicos de RH várias possibilidades de aplicação das regras de condições de trabalho para a oferta em causa, de forma a que estes possam decidir a melhor oferta a apresentar ao candidato.

* Estas ações podem gerar perigos relacionados com 'Fairness & Inclusivity by design' e os vieses (BIAS) em LLMs.

• Melhorar a precisão e objetividade na seleção: a IA dá apoio ao processo de definição de funções e de seleção de candidatos, tendo em conta um grande número de variáveis e ajudando a melhorar a objetividade da seleção.

• Economização de custos: a utilização de ferramentas de IA nas tarefas que podem ser automatizadas liberta o tempo e a capacidade dos departamentos de RH para se dedicarem à parte relacional do seu trabalho, proporcionando uma experiência mais próxima dos candidatos e obtendo informações adicionais às analisadas pelos algoritmos.

• Poupa tempo para a parte mais relacional: a execução de muitas tarefas pela IA leva a uma redução do custo de análise e consideração de uma candidatura, permitindo alargar a amostra com o mesmo custo e, por conseguinte, aumentar a probabilidade de encontrar um candidato adequado.

• Melhora a experiência dos candidatos: a utilização de chatbots para apoiar questões práticas durante o processo de recrutamento agiliza todo o processo para todas as partes envolvidas, permitindo aos candidatos terem um contacto mais humano com a equipa de recrutamento, melhorando a experiência do candidato e fazendo com que este se sinta mais valorizado.

• Tarefas administrativas: a IA pode facilitar o pedido, a criação e a gestão da documentação necessária para a incorporação de novos trabalhadores, bem como a disponibilização inicial de ferramentas de trabalho.

• Orientação e formação inicial: a IA pode gerar conteúdos para facilitar a integração de novos talentos, orientando-os e formando-os em questões práticas e na forma de trabalhar na empresa.

• Seguimento da adaptação e apoio contínuo: a IA pode acompanhar a adaptação dos novos trabalhadores e fornecer orientação contínua para além da formação inicial, respondendo a perguntas quando necessário ou verificando a adoção de determinadas práticas.

• Suporte: a IA pode oferecer suporte adicional aos novos trabalhadores que têm de enfrentar o desafio de se adaptarem a uma nova empresa, muitas vezes sem relações estreitas com outros colegas de trabalho, bem como facilitar esta integração com a equipa e com outros colegas de trabalho.

• Redução de custos: a realização de muitas tarefas iniciais de orientação e administrativas pela IA poupa tempo ao departamento de RH e à força de trabalho em geral, o que se traduz em poupanças de custos.
• Mais tempo para o contacto humano: a utilização da IA para realizar tarefas, como orientação e tarefas administrativas, reduz a carga de trabalho de alguns colaboradores, libertando tempo que possa ser utilizado para ter um contacto mais próximo com os recém-chegados, facilitando assim a sua integração na equipa.
• Maior acessibilidade da informação: a disponibilidade permanente de chatbots para consultas pode ser mais acessível para os novos talentos do que perguntar aos seus novos colegas, especialmente para recordar ou verificar informações já recebidas. Isto facilita a sua aprendizagem inicial.
• Maior motivação e confiança: uma maior acessibilidade da informação que pode fazer com que os novos colaboradores se sintam mais confiantes e aumentar o seu desempenho nas fases iniciais do emprego, melhorando a retenção dos talentos.

• Orientação e criação de planos formativos: a IA pode ajudar na seleção de cursos e propor percursos de formação de forma personalizada, de acordo com o nível e as necessidades do trabalhador. Pode também ajudar a conceber o conteúdo dos cursos e a identificar as necessidades de formação atuais e futuras.

• Adaptação dos conteúdos formativos: a IA pode transformar o formato da formação, encurtando ou alongando o seu conteúdo de acordo com o nível e as necessidades do formando, ou adaptando o formato para o tornar mais didático, por exemplo, transformando texto em vídeo. Isto permite adaptar o conteúdo a diferentes níveis ou às necessidades das pessoas com deficiência.

• Avaliação de conhecimentos: a IA facilita a criação de questionários para praticar e testar conhecimentos, num formato clássico ou num estilo de gamificação.

• Criação de conteúdos formativos: a IA generativa pode facilitar o desenvolvimento de materiais de formação em diferentes formatos, texto, gráficos, diapositivos e também audiovisuais, gerando vídeos de avatares que explicam o conteúdo. Além disso, pode inspirar-se nos melhores executantes, criando conteúdos verdadeiramente inovadores.

• Esclarecimento de dúvidas: a IA é cada vez mais capaz de participar em conversas lógicas através das quais pode esclarecer as dúvidas dos alunos. Ao mesmo tempo, pode ser uma ferramenta para apoiar os professores nas suas aulas.

• *Motivação dos alunos: através de lembretes e atividades mais interativas, práticas e dinâmicas a IA tem a capacidade de motivar os alunos a continuar com o esforço de aprendizagem.

* Estas ações podem gerar perigos relacionados com 'Fairness & Inclusivity by design' e os vieses (BIAS) em LLMs.

• Melhora a resposta a das necessidades formativas: a IA pode identificar as necessidades de formação atuais e futuras dos colaboradores, sugerindo a formação mais relevante para cada colaborador com base no seu perfil atual e nas futuras necessidades de talento da empresa. Isto pode levar a uma melhor seleção dos temas em que se deve centrar a formação.

• Redução de custos: a geração de conteúdos através da IA representa um salto na poupança de custos, em todos os seus formatos (presencial e digital). A IA também permite poupar custos nas tarefas administrativas, na comunicação com os formandos ou na avaliação dos conhecimentos.

• Maior facilidade para formar: a IA permite criar facilmente conteúdos de formação, tornando-os mais baratos e de maior qualidade, e criar facilmente cursos de micro-formação que podem ser mais facilmente integrados no dia de trabalho dos trabalhadores. Isto permite alargar o número de cursos de formação oferecidos aos trabalhadores.

• Formação mais acessível e personalizada: a IA permite uma comunicação mais fluida e imediata entre os formandos para consultar questões práticas ou resolver dúvidas, a adaptação dos conteúdos da formação às necessidades dos trabalhadores, permitindo ultrapassar algumas barreiras à deficiência ou simplesmente adaptando o nível.

• Orientação e coaching para o progresso profissional: a IA pode ajudar os trabalhadores a identificar os seus pontos fortes e fracos, as áreas a melhorar e os objetivos de carreira, a fim de orientar o seu desenvolvimento, sugerindo as competências necessárias. Além disso, pode identificar boas práticas na empresa, analisando os resultados e a forma de trabalhar dos trabalhadores, e extrair desta análise sugestões para uma melhoria contínua do desempenho. Este processo deve ser sempre triado pela equipa de Rh antes de serem passadas aos trabalhadores.

• *Orientação para a criação das equipas: a IA pode efetuar uma análise para considerar possíveis promoções com base na evolução das necessidades de talento da equipa como um todo, de uma forma prospetiva.

• Avaliação da performance dos colaboradores: a IA pode aconselhar na seleção dos trabalhadores a promover, avaliando o seu nível de competências através da análise de dados como o seu desempenho ou a qualidade do seu trabalho e também alertar para o facto de um colaborador estar numa posição há algum tempo e ter possivelmente desenvolvido um conjunto de competências através da sua experiência profissional.

• Maior facilidade de adaptação a novas posições: à semelhança do apoio na fase de integração, a IA pode criar conteúdos para orientar os trabalhadores recém-promovidos, sugerir formas de trabalho que conduzam a um melhor desempenho e incentivar a motivação na nova fase.

*Estas ações podem gerar perigos relacionados com 'Fairness & Inclusivity by design' e os vieses (BIAS) em LLMs

• Melhora a correlação entre os objetivos pessoais e corporativos: a orientação para o desenvolvimento profissional do colaborador através das experiências de coaching personalizado sugere mudanças coerentes, tanto com os objetivos profissionais de cada colaborador como as necessidades e objetivos da empresa. Além disso, ao facilitar o caminho do desenvolvimento profissional com as aspirações da empresa consegue-se uma maior motivação.

• Motivação para a melhoria da produtividade: a IA orienta aos colaboradores para que consigam melhorar o seu rendimento, para que transformem as suas conquistas em futuras promoções. A IA pode mostrar progressos neste sentido e mostrar pequenos reconhecimentos conforme se vão conseguindo os progressos.

• Maior objetividade nas promoções: a promoção dos colaboradores pode basear se em critérios mais objetivos, previamente definidos e portanto mais facilmente comunicáveis e justificáveis. Além disso, a IA pode ter uma visão prospetiva, como a necessidade de crescimento da equipa, a evolução previsível do mercado e as necessidades do talento ou o desenvolvimento mais provável dos colaboradores.

• Ajudar a calcular retribuições mais personalizadas: a IA pode ajudar a estimar o valor de mercado atual de um conjunto de competências, a evolução esperada deste valor e também o custo de preencher a vaga no caso de um colaborador com um determinado perfil deixar a empresa. Pode também avaliar se é mais adequado oferecer um aumento salarial ou aumentar a remuneração através de um bónus.

• *Conhecer melhor a opinião dos colaboradores: a IA pode ser utilizada para criar facilmente formulários que recolhem as opiniões dos colaboradores, ou pode também analisar a propensão de um colaborador para deixar a empresa, sugerindo uma atenção preventiva.

• *Promover a motivação dos colaboradores: a IA pode encorajar uma atitude mais motivacional em relação aos colaboradores, por exemplo, divulgando mensagens ao resto da equipa para promover o reconhecimento das realizações, criando conteúdos motivacionais para os empregados ou analisando os conteúdos já criados para evitar a utilização de linguagem ou expressões que deixem alguns empregados desconfortáveis.

• *Dar apoio através da IA: a IA pode oferecer ferramentas como o coaching, tradicionalmente limitado a um pequeno número de colaboradores devido ao seu elevado custo.

• Fazer os empregos mais interessantes: a IA irá automatizar progressivamente muitas das tarefas mais repetitivas e entediantes em muitos empregos, concentrando cada vez mais o trabalho humano nas partes mais criativas, o que pode melhorar a experiência de trabalho.

* Estas ações podem gerar perigos relacionados com 'Fairness & Inclusivity by design' e os vieses (BIAS) em LLMs.

• Maior motivação dos colaboradores: a IA pode promover uma atitude mais motivadora em relação aos aos trabalhadores, bem como fornecer mais informação aos trabalhadores através de chatbots e diferentes aplicações, ajudando a aumentar a sua motivação.

• Antecipação e previsão na retenção: a IA pode ajudar a identificar casos de desmotivação de forma preventiva, reduzindo o risco de desgaste dos colaboradores. Além disso, a IA pode identificar perfis que terão maior procura e sofrerão escassez de talentos no futuro, alertando para a magnitude deste risco de desgaste.

• Otimização das revisões salariais: numa altura em que a escassez de talentos é cada vez maior, a IA pode ajudar a fundamentar as revisões salariais, analisando os riscos de saída, o custo esperado de preencher novamente o cargo e as expectativas de cada colaborador, otimizando as decisões salariais e sugerindo o momento certo para o fazer.

• Maior agilidade na resposta: o modelo de autosserviço e a disponibilidade de bots reduzem o tempo de espera dos colaboradores para resolverem questões ou gerirem necessidades profissionais ou pessoais, para além de proporcionarem um serviço 24 horas por dia, 365 dias por ano.

• Redução de custos: a utilização da IA, através do modelo de autosserviço ou da comunicação com bots, poupa tempo ao pessoal de RH, o que se traduz em poupanças de custos.

• Melhora a precisão: a orientação em tempo real dos colaboradores sobre as práticas ou políticas da empresa, como a redução dos riscos profissionais, apoia a sua aprendizagem e uma melhor conformidade na prática.

• Seguimento e antecipação: a IA pode acompanhar os KPIs dos colaboradores ou outros dados objetivos, como regulamentos, férias, horários e incentivos.

• Relatórios e visualização de dados: a IA facilita a elaboração de relatórios e a visualização de dados através de painéis de controlo que fornecem uma visão detalhada dos principais indicadores para a gestão dos RH na empresa, mostrando questões como a produtividade, as vendas, o bem-estar dos trabalhadores, a satisfação dos clientes, a conformidade e a diversidade.

• Criação de alertas: os sistemas de IA também podem alertar os gestores quando são atingidos limiares no nível de determinadas métricas ou indicadores, por exemplo, se a produtividade diminuir ou exceder um valor relevante.

• Previsão das necessidades de talento: a IA permite uma análise prospectiva das necessidades de talento da empresa, tendo em conta a maior ou menor disponibilidade no mercado, o que facilita a realização da seleção de pessoal com uma visão mais a longo prazo.

• Conceção da equipa e definição das funções: a IA pode analisar as necessidades de talento da empresa, sugerindo posições dentro das equipas existentes.

• Previsões de recrutamento: a IA pode analisar dados históricos para fazer uma previsão sobre o tempo que será necessário para preencher uma vaga.

• Visão holística em tempo real: A IA permite obter rapidamente uma visão holística das métricas e indicadores mais importantes para o negócio, reduzindo significativamente o tempo necessário para sistematizar a informação e preparar relatórios que mostrem o ponto da situação

• Resposta mais ágil: Os sistemas de alerta facilitam a atenção a questões estruturais importantes à medida que estas ocorrem, promovendo uma gestão mais proactiva e ágil, colocando o importante à frente do urgente.

• Simplificação das políticas da empresa: A visualização de dados facilita o acompanhamento e a implementação das políticas e dos objetivos estratégicos empresariais, mostrando o estado atual, a evolução e a repartição por departamentos e colaboradores de questões como a produtividade por trabalhador, a motivação ou qualquer outra questão considerada relevante.

• Justificar as decisões mais facilmente: As decisões baseadas em dados resultam mais objetivas e são mais fáceis de justificar, aumentando a credibilidade nos colaboradores. Apesar disto, é importante manter uma adequada transparência nos sistemas de IA.

As empresas precisarão de pessoas capazes de tomar as decisões corretas para implementar soluções de IA para se manterem competitivas. A falta de competências é um obstáculo à adoção da IA em duas de cada cinco empresas , sendo que muitas organizações não têm conhecimentos e perspetivas suficientes sobre a IA, incluindo entre os seus quadros superiores4. As necessidades em termos de talentos e a medida em que serão satisfeitas através da externalização, do recrutamento ou da formação dependerão da dimensão de cada empresa e da sua estratégia de desenvolvimento da IA.

A implementação de soluções de IA para apoiar e melhorar o trabalho quotidiano exigirá um nível mínimo de competências dos trabalhadores para a sua utilização. A formação parece ser fundamental; 64% das empresas do setor financeiro e 71% da indústria transformadora que adotaram soluções de IA, deram formação aos seus trabalhadores. 

A utilização de soluções de IA pode, em alguns setores, provocar mudanças disruptivas que exigem uma reorganização das funções na organização, uma vez que a forma de trabalhar se altera e algumas tarefas se tornam desnecessárias e passam a ser executadas pela IA. Ao mesmo tempo, este aumento da produtividade6 abre a porta a novas tarefas que podem permitir melhorar a qualidade dos produtos e serviços prestados. Por outro lado, pode também ser necessário dar formação para outros cargos aos trabalhadores cujos perfis se tornem obsoletos pela IA.

Prevê-se que as competências que não podem ser substituídas pela IA, como as competências sociais e criativas, aumentem nos próximos anos, em resultado do tempo libertado pela execução de algumas tarefas pela IA. O Fórum Económico Mundial prevê que a importância das competências transversais, ou soft skills, aumente nos próximos anos, como a criatividade, o pensamento analítico, a curiosidade, a empatia, a liderança e a orientação para o cliente.