Da década de 1930 até a de 1950, era comum utilizar testes de personalidade para analisar a adequação do emprego e combinar candidatos com vagas. Essa tendência diminuiu dos anos 60 a 90, pois os candidatos conseguiam "induzir" as respostas para o que eles entendiam ser necessário para determinada vaga. Foi durante esse período que a tecnologia ganhou protagonismo e, aos poucos, revolucionou essa ferramenta. Com a chegada do Big Data e da Inteligência Artificial, os testes de personalidade voltaram à tona. Inovação virou a palavra de ordem nas corporações em diversos departamentos, mas o RH não acompanhou esse bonde e ficou carente desta por anos. Empresas passaram a gastar milhões para explorar o comportamento do consumidor, segmentar perfis de clientes e identificar padrões nos dados para fazer projeções. No entanto, só agora começamos a ver as primeiras iniciativas de inovação no setor. Nos últimos anos, surgiram diversas plataformas digitais para auxiliar o processo de contratação, como os famosos algoritmos de matching e recomendação com base em habilidades técnicas, dados demográficos, geográficos etc. Apesar disso, ainda não vimos uma inovação significativa para a análise de comportamento dos candidatos ou colaboradores da empresa, algo que já acontece com o consumidor, por exemplo. As metodologias utilizadas pela indústria para essas análises ainda são as mesmas da década de 30 e pouco se evoluiu. Porém, a maioria dos testes tradicionais foram construídos para aplicações individuais (one to one), e não para serem escaláveis e alcançar milhares de candidatos simultaneamente em um processo seletivo. Por isso, a busca por alternativas para tornar esse processo mais eficiente não para. É inegável que contratar funcionários com as personalidades certas pode contribuir para aumentar o envolvimento e a produtividade. Embora o histórico de trabalho e um forte conjunto de habilidades sejam importantes, os traços individuais e os valores que uma pessoa possui são considerações fundamentais no processo. Se soubermos o suficiente sobre o que você diz e faz, seu teste aparentemente irá prever sua resposta a um discurso de vendas, facilidade para se relacionar ou qualquer outro estímulo. Na maioria das estruturas de equipe, todo membro tende a desempenhar um papel diferente. Descobrir os pontos fortes e fracos deles é fundamental ao emparelhá-lo com uma equipe e, em alguns casos, a uma função específica. Para acompanhar esse movimento, os testes de personalidade ou avaliação de carreira ganharam uma função adicional: são usados para combinar sua personalidade com uma equipe ou até mesmo um trabalho. Pode ser difícil ter boa leitura de alguém durante uma entrevista. Por isso, testes de personalidade durante o processo de contratação são excelente indicador para saber se uma pessoa será bem-sucedida em sua empresa. No cenário atual de inovação tecnológica, mudanças estruturais na relação de trabalho e um mercado em transição, abre-se caminho para novas metodologias de análise de personalidade escaláveis e automatizadas, com o objetivo de reunir essas informações e olhar além das métricas tradicionais. Há um mundo enorme e ainda inexplorado além disso, e as empresas e candidatos só têm a ganhar.   Siga FORBES Brasil nas redes sociais: Facebook Twitter Instagram YouTube Baixe o app de Forbes Brasil na Play Store e na App Store   Os artigos assinados são de responsabilidade exclusiva dos autores e não refletem, necessariamente, a opinião de Forbes Brasil e de seus editores.

É fato que a inovação é uma necessidade fundamental para qualquer negócio e isso só tem sido percebido de maneira mais intensa, devido aos avanços tecnológicos que aconteceram principalmente nos últimos 10 anos, os quais colocou novas empresas no topo e tirou de lá algumas das maiores que já vimos existir. LEIA MAIS: Inteligência Artificial será usada em tratamento para o câncer Observar tudo o que acontece dentro e fora do seu mercado é fundamental para entender os desafios do cenário de inovação no mundo dos negócios, que ocorre cada vez mais rápido. Pelo menos, mais rápido do que a maioria consegue perceber. Para acompanhar tudo isso e aumentar ao máximo a possibilidade de sucesso, é preciso uma cultura orientada para os dados. O poder trazido pela inteligência artificial (IA) na análise de dados é, de fato, transformador e muitas vezes pode causar um certo ceticismo até que seja percebido tudo o que estava oculto, mas bem diante dos olhos. Os dados passam a adotar um papel estratégico e central na transformação de negócios, ao desbloquear uma riqueza de informações em torno de todas as áreas da empresa. Além disso, as pessoas também precisam entender a riqueza que existe ao analisar dados corretos. Uma das maiores empresas de aviação do mundo, ao analisar os dados do chão de fábrica para entender melhor como a mecânica funcionava, percebeu que os mecânicos gastavam ¼ do seu tempo para identificar peças, planos e ferramentas antes de iniciar o trabalho e que existia centenas de milhões de dólares em estoque sem qualquer demanda de curto prazo. Essa não é uma jornada confortável, pois passa por uma mudança cultural muito grande. Afinal, é difícil as pessoas perceberem que um processo utilizado há anos já não entrega mais a eficiência necessária para a empresa se manter competitiva. Esse processo de retroalimentação e aprendizado para a obtenção de resultados cada vez mais assertivos é contínuo. Até hoje nunca ouvi ninguém dizer: “Não preciso de mais informações, isso não vai me ajudar”. Se usar dados ruins, o seu modelo de aprendizado de máquina produzirá resultados ruins, porém, se a implementação de um algoritmo de aprendizado de máquina for bem-sucedida, utilizando os dados corretos, você alcançará resultados exponenciais. A IDC aponta que o mercado mundial de Big Data deve alcançar US$ 187 bilhões em 2019. Isso não deve surpreender ninguém que trabalha com dados. Mas, do outro lado, temos um dos maiores problemas enfrentados pelas empresas: a IBM estima que o prejuízo das grandes organizações por utilizarem dados de baixa qualidade seja de 3 TRILHÕES de dólares. Essa soma é derivada de erros de grande escala e de soluções alternativas utilizadas pelos outputs errados. VEJA TAMBÉM: Por que clientes e profissionais de marketing precisam da inteligência artificial humana Diante deste cenário, vale a máxima de que, com relação a dados, tamanho, ou melhor, volume não é documento. A qualidade dos dados é premissa básica para uma implementação de sucesso e transformação do negócio. A negligência e falta de atenção a isso pode causar um efeito dominó e gerar um falso positivo que culminará em erros sucessivos, perda de tempo e prejuízos que na maioria das vezes é fatal para qualquer empresa. Diego Figueredo, é fundador da Nexo, player de inteligência artificial que já desenvolveu soluções para clientes como Volkswagen e Brastemp (Whirlpool), entre outros, além de agências como Ogilvy, Jüssi, Bullet e Act10n.