O que acontece quando avaliações de desempenho são feitas por IAs
A tecnologia pode melhorar esse processo tão temido ou apenas reduzir as pessoas a meros números?
Poucos assuntos relacionados ao trabalho despertam emoções tão fortes quanto as avaliações de desempenho. Embora a ideia de medir a performance dos funcionários e discutir oportunidades de crescimento seja importante, a maioria concorda que o modelo atual está longe de ser ideal. Uma alternativa é a avaliação de desempenho feita por IA.
Uma pesquisa da Gallup no ano passado mostrou que apenas 2% dos diretores de RH de grandes empresas acreditam que seus sistemas de avaliação de desempenho realmente funcionam. Além disso, só 22% dos funcionários consideram o processo “justo e transparente”.
Uma das maiores críticas é a subjetividade. O que define um bom desempenho ou garante um aumento ou uma promoção costuma depender da opinião de poucas pessoas, o que abre margem para vieses.
Se tanto funcionários quanto gestores reconhecem que esse modelo não funciona, será que a inteligência artificial poderia ser a solução? Empresas especializadas em IA para gestão de desempenho acreditam que sim.
Mas será que isso apenas substituiria o viés humano pelo viés algorítmico? Algo tão subjetivo quanto “ser bom no trabalho” pode realmente ser quantificado? E será que estamos prontos para sermos avaliados por uma máquina?
Bryan Ackermann, líder de transformação e estratégia em IA na empresa consultoria Korn Ferry, explica os prós e contras do uso da inteligência artificial tanto nas avaliações de desempenho quanto nos processos de demissão.
Segundo Ackermann, antes de implementar a IA nesses processos, é essencial se fazer uma pergunta: qual problema queremos resolver? As avaliações de desempenho têm várias falhas, mas a tecnologia não pode corrigir todas elas. Aqui está o que a inteligência artificial pode – e o que não pode – fazer.
VANTAGENS DA AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO FEITA POR IA
Mais eficiência
Um dos maiores benefícios da inteligência artificial é agilizar o processo. Ackermann explica que gestores podem usar IA generativa para redigir avaliações com base em suas anotações, mas isso deve ser apenas um ponto de partida. No fim, o gestor ainda precisa revisar e editar o conteúdo, o que pode não economizar tanto tempo quanto se imagina.
Além disso, a IA pode ser útil para coletar e analisar dados objetivos, como números de vendas. Mas sua eficácia depende da qualidade e da acessibilidade dessas informações.
Avaliações mais transparentes
Um dos grandes problemas das avaliações de desempenho é que os critérios costumam parecer arbitrários. Ackermann acredita que a IA pode ajudar a padronizar as métricas e tornar o processo mais claro. Aplicativos que usam inteligência artificial para registrar e organizar feedbacks podem servir como base para conversas mais produtivas entre gestores e funcionários.
Apoio ao desenvolvimento profissional
Segundo Ackermann, o maior potencial da avaliação de desempenho feita por IA está em recuperar o verdadeiro propósito das avaliações: ajudar no crescimento dos funcionários. A tecnologia pode auxiliar gestores a estruturar melhor seus feedbacks e oferecer orientações mais úteis para o desenvolvimento da equipe.
O QUE A IA NÃO PODE RESOLVER
Apesar dos benefícios, Ackermann alerta para os riscos de depender demais da IA nas avaliações. O excesso de dados pode gerar um volume tão grande de informações que, em vez de simplificar o processo, pode acabar tornando tudo mais confuso – especialmente se os dados não forem precisos ou relevantes.
a IA pode ajudar a padronizar as métricas e tornar o processo mais claro.
Além disso, com o aumento da complexidade ao adicionar mais dados sem melhorar a eficiência, os gestores continuarão tendo que interpretar essas informações e tomar decisões difíceis. “Será que estamos realmente tornando o processo mais fácil, eficiente e justo? Ou apenas estamos complicando ainda mais as coisas para os gestores?”, alerta Ackermann.
No fim das contas, a IA deve ser uma ferramenta de apoio, não uma substituta para o diálogo e o julgamento humano. O segredo está em usá-la para tornar o processo mais justo e eficiente, sem eliminar a conversa e a sensibilidade humana.
