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Estado de Minas CARREIRA

Como reduzir erros na hora da contratação

Como a tecnologia pode garantir melhores resultados nos negócios ao auxiliar no mapeamento dos candidatos mais qualificados em escala e com maior probabilidade de retenção


postado em 12/07/2019 14:18 / atualizado em 12/07/2019 14:23

A seleção de candidatos é cada vez mais criteriosa para evitar erros(foto: Tumisu /Pixabay)
A seleção de candidatos é cada vez mais criteriosa para evitar erros (foto: Tumisu /Pixabay)


Cálculo do indicador trimestral de produtividade do trabalho do Instituto Brasileiro de Economia da Fundação Getulio Vargas (FGV/IBRE), mostra efeito negativo sobre o crescimento da produtividade agregada do trabalho, que apresentou queda de 1,1% no primeiro trimestre de 2019, em comparação com o primeiro trimestre de 2018. O resultado é o pior desde o primeiro trimestre de 2016, quando havia recuado 2,2%. Essa piora na taxa de crescimento foi observada na indústria e no setor de serviços.
 
Jacob Rosenbloom, CEO da Levee, fintech que utiliza inteligência artificial para aumentar a produtividade nas empresas, explica como as empresas podem utilizar tecnologia e machine learning para reverter esse cenário e garantir melhores resultados nos negócios ao auxiliar no mapeamento dos candidatos mais qualificados em escala, com maior probabilidade de retenção ao emprego e que residem nas proximidades do trabalho, perfil assertivo capaz de aumentar a produtividade.

O que explicaria a queda dessa produtividade? Para Jacob Rosenbloom, “segundo a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OECD), o Brasil tem uma longa cauda de empresas de baixa produtividade, devido à falta de seleção e/ou competição. As organizações não crescem com o tempo e a produtividade do trabalho cresce a uma taxa menor em comparação com as economias globais. Os ganhos no país são menores do que em qualquer outro país da OCDE. O salário horário bruto médio ajustado pela desigualdade é 10 vezes inferior à média da OCDE. Hoje, o Brasil tem uma das piores produtividades do planeta, ocupando a 50ª posição em 68 países (Fundação Getulio Vargas, 2018). Cada trabalhador brasileiro gera, em média, US$ 16,80 por hora trabalhada, comparado ao primeiro lugar, que produz US$ 102,80. No México, o índice é de US$ 20,30. Já quando comparado a países como Alemanha e EUA, a distância entre os valores é ainda maior, US$ 64,40 e US$ 63,40 por hora, respectivamente.”

Assim, destaca Jacob Rosenbloom, dentro desse cenário, a Levee desenvolveu plataforma que foca, justamente, na melhoria de produtividade, baseada em machine learning e especializada em mão de obra operacional e grandes volumes. “O sistema seleciona o perfil mais adequado de acordo com cada vaga, baseado em características pessoais, histórico, testes personalizados e requisitos de cada vaga. Um dos gargalos de produtividade, observados nos nossos levantamentos, e que pode explicar a queda de produtividade, é o tempo gasto no deslocamento de casa para o trabalho, além de muitos profissionais estarem sendo subutilizados nos cargos em que atuam, já que, sem um RH estratégico, não é possível identificar que estes têm competências comportamentais que vão além das habilidades técnicas e que podem ser melhor aproveitadas em outras funções.”

O sistema seleciona o perfil mais adequado de acordo com cada vaga, baseado em características pessoais, histórico, testes personalizados e requisitos de cada vaga. Um dos gargalos de produtividade, e que pode explicar a queda de produtividade, é o tempo gasto no deslocamento de casa para o trabalho, além de muitos profissionais estarem sendo subutilizados nos cargos em que atuam

Jacob Rosenbloom, CEO da Levee

Para reverter esse quadro, Jacob Rosenbloom indica a seleção dos melhores profissionais como a melhor opção. “O capital humano, olhando especialmente para o varejo, é um dos fatores que mais influenciam os resultados da empresa. Ao analisar um dos indicadores específico de produtividade, por exemplo, o turnover é de 90 dias. O custo relacionado à alta rotatividade, problema comum no varejo, que gira em média de 40% a 50%, tem impacto direto no resultado final da empresa se considerarmos o custo de reposição, tempo em que a vaga fica em aberto, redução nas vendas, custos com treinamentos e desligamento.”

Em outro levantamento da Levee, o CEO revela que indicou que, todos os anos, empresas brasileiras deixam de ganhar milhões de reais com a improdutividade de suas operações. “As perdas envolvem desde deficiências no sistema produtivo efetivamente até falhas operacionais causadas pelo capital humano das empresas, como rotatividade (turnover) – custo, tempo de reposição, sobrecarga de outros profissionais – absenteísmo (faltas diárias) e também os atrasos. A pesquisa levou em consideração os dados da camada operacional das empresas.”

Jacob Rosenbloom alerta que, de acordo com a área de atuação da Levee, os setores que demonstram mais queda de produtividade são os de varejo, serviços, segurança e alimentação. “Por isso, ao analisarmos os clientes dentro das áreas de atuação da empresa, temos uma base de áreas com queda de produtividade.”


Tecnologia evita gargalos e reinventa processos


Para Jacob Rosenbloom, a tecnologia pode ajudar a mudar esse quadro. “Vivemos a era da 4ª revolução industrial, marcada pela democratização das tecnologias, convergência de mídias e conectividade em tempo real. Tal movimento transforma absolutamente tudo o que conhecemos, desde a forma como interagimos, nos locomovemos, consumimos e até a maneira como trabalhamos. No centro dessas transformações estão os recursos de inteligência artificial, potencializando mudanças, levando empresas a repensarem suas iniciativas, descobrir custos ocultos e reinventar processos. Tudo para garantir índices máximos de produtividade e competitividade. Os gargalos produtivos são um dos maiores entraves para aumento de competitividade das empresas no país. E, quando olhamos sob a ótica de indicadores de negócio, é possível perceber que esses gargalos corroem as métricas.”

Para Jacob Rosenbloom, CEO da Levee, todos os anos, empresas brasileiras deixam de ganhar milhões de reais com a improdutividade de suas operações (foto: Levee/Divulgação)
Para Jacob Rosenbloom, CEO da Levee, todos os anos, empresas brasileiras deixam de ganhar milhões de reais com a improdutividade de suas operações (foto: Levee/Divulgação)


Jacob Rosenbloom lembra que a inteligência artificial, por exemplo, é uma ferramenta para aumentar a produtividade nas empresas. “A aplicação dos sistemas de inteligência artificial pode estar em várias áreas da empresa, mas traz resultados ainda mais surpreendentes quando chega às áreas de operações e backoffice – sobretudo no tripé composto pelos departamentos financeiro, de operações e recursos humanos. Quando aplicado especialmente à gestão do capital humano, pode ser um grande diferencial, trazendo melhorias reais nas margens operacionais. Uma das aplicações práticas mais úteis tem sido a de utilização de machine learning e inteligência artificial para evidenciar os custos escondidos com operações. É custo implícito, por exemplo, o do turnover, ou rotatividade de funcionários, que é alto em diversos segmentos, mas registra os maiores índices, sobretudo em setores como varejo, alimentação, serviços terceirizados e saúde. Se contabilizado o segmento de call centers especificamente, o índice de rotatividade dá um salto e chega a alcançar 80% ao ano.” 

Conforme o CEO, “em todas as empresas na qual a solução da Levee foi implementada, reduzimos em média 32% o turnover de 90 dias. Na prática, esses altos índices têm duas maiores consequências: perda de produtividade e gastos adicionais. Isso porque até repor os funcionários em questão, a empresa despende, segundo pesquisa que fizemos com uma amostra de nossos clientes, entre dois e cinco salários equivalentes à função desempenhada. Considerando custos de desligamento do funcionário anterior, nova seleção, treinamentos, entre outros custos de admissão. Isso sem falar em quanto deixará de produzir ou vender, por exemplo, até que o funcionário novo esteja completamente integrado às operações”.

Para ele, o cenário é ainda mais dramático quando se fala em empresas com milhares de funcionários. “Soluções envolvendo inteligência artificial e machine learning aplicadas aos negócios já existem e estão ao alcance. Por meio de algoritmos, é possível detectar os candidatos mais qualificados em escala ainda na fase pré-admissional e selecionar aqueles com maior potencial de produtividade, reduzindo custos e o período de tempo despendido com contratação e ações relacionadas. Tais tecnologias de machine learning e inteligência artificial permitem que as empresas processem grandes volumes de informações para tomar decisões mais rápidas e assertivas. Plataformas com foco em inteligência artificial e aprendizado de máquinas 100% dedicadas às áreas de operações, recursos financeiros e humanos são o que há de mais moderno para trazer produtividade em escala às empresas e garantir competitividade.”

Tudo, enfatiza Jacob Rosenbloom, é questão de visão. “As empresas que adotarem mudanças antes que as outras serão beneficiadas com resultados concretos, podendo reduzir perdas – ou melhorar resultados – de forma que seus concorrentes ainda não sabem como fazê-lo. Quem estiver na dianteira com os parceiros certos de negócio, sairá ganhando.”


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