A tecnologia como principal ferramenta para reduzir os erros no momento da contratação

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Um levantamento produzido pela LEVEE revela que, todos os anos, empresas brasileiras deixam de ganhar milhões de reais com a improdutividade de suas operações.

Segundo o CEO da LEVEE Jacob Rosenbloom, os setores que demonstram mais queda de produtividade são os de varejo, serviços, segurança e alimentação.

Números do indicador trimestral de produtividade do trabalho do Instituto Brasileiro de Economia da Fundação Getúlio Vargas (FGV/IBRE) corroboram com o levantamento da LEVEE. Hoje, há um 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%.

 “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 e também os atrasos” – Jacob Rosenbloom, CEO da LEVEE

 

Como explicar a queda dessa produtividade?

De acordo com 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.

Os ganhos no país são menores do que em qualquer outro país da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). O salário horário bruto médio ajustado pela desigualdade é 10 vezes inferior à média da OCDE

Estudo da Fundação Getúlio Vargas, aponta que o Brasil tem uma das piores produtividades do planeta, ocupando a 50ª posição entre 68 países. Cada trabalhador brasileiro gera, em média, US$ 16,80 por hora trabalhada. 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.

 O capital humano é um dos fatores que mais influenciam os resultados das empresas. A rotatividade, por exemplo, é um fator com 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. O custo dela varia de dois a cinco salários equivalentes à função desempenhada, de acordo com pesquisa que fizemos com nossos clientes.

Produzido pela Institute for Business Value, vertical da IBM que desenvolve pesquisas em parceria com a Oxford Economics, o estudo “Unplug from the past – The Chief Human Resources Officer perspective”, aponta que 65% dos CEOs acreditam que as habilidades dos colaboradores terão um forte impacto em suas empresas nos próximos anos e que pretendem incentivar a criação de novas estratégias para reter talentos.

A utilização de Machine Learning pode colaborar 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.

Uma das aplicações práticas mais úteis tem sido a de utilização de Machine Learning e Inteligência Artificial para evidenciar os custos escondidos com operações.

“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” – Jacob Rosenbloom, CEO da LEVEE

A plataforma desenvolvida pela LEVEE foca justamente, na melhoria de produtividade, baseada em Machine Learning e especializada em mão de obra operacional e grandes volumes.

Seu sistema seleciona o perfil mais adequado de acordo com cada vaga, baseado em características pessoais, histórico, testes personalizados e requisitos da vaga.

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.

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 Machine Learning100% 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. Em todas as empresas na qual a solução da LEVEE foi implementada houve redução, em média, 32% o turnover de 90 dias.

  

Veja também matéria divulgada no portal, Estado de Minas: https://www.em.com.br/app/noticia/emprego/2019/07/12/interna_emprego,1069203/como-reduzir-erros-na-hora-da-contratacao.shtml