Chatbot “Jim” ajuda maior banco de Cingapura a buscar talentos

Jim & abreviação de Job Intelligence Maestro & reduziu o tempo de seleção de candidatos desde que foi acionado no ano passado (Imagem: Reprodução/Facebook DBS)

O maior banco de Cingapura está recebendo a ajuda de um chatbot, chamado Jim, para selecionar bons candidatos para seu negócio de gestão de fortunas, que está em plena expansão.

O DBS Group diz que o programa de inteligência artificial lançado no ano passado acelerou e melhorou a qualidade da triagem inicial dos chamados planejadores financeiros, um cargo júnior da operação de consumo.

Cerca de 30% dos candidatos que passaram pelo crivo de Jim conseguiram emprego no DBS, em comparação com apenas 14% do sistema anterior, que dependia apenas de recrutadores humanos, segundo Susan Cheong, diretora de aquisição de talentos do banco.

Sob o comando do presidente Piyush Gupta, o DBS tenta se transformar de um banco físico em uma instituição mais voltada à tecnologia. A interface de programação de aplicativos abertos do DBS é uma das maiores no setor bancário.

O chatbot é melhor na seleção de candidatos, porque tem menos preconceitos do que um recrutador humano na avaliação de currículos com base na idade, sexo ou formação educacional, disse Cheong em entrevista recente. Por exemplo, os humanos tendem a favorecer injustamente candidatos de um determinado nível educacional, se tiverem recrutado com sucesso outros das mesmas escolas, disse Cheong.

“Jim é justo porque usa exatamente a mesma lógica para filtrar os candidatos na primeira etapa, para que todos tenham uma chance igual”, disse.

Contudo, especialistas estão divididos sobre se o viés pode ser completamente eliminado dos modelos de aprendizado de máquina, ou machine learning. Alguns argumentam que as ferramentas de contratação de inteligência artificial são tão imparciais quanto as pessoas que alimentam dados nos sistemas e interpretam os resultados.

“Os algoritmos de inteligência artificial usados para criar chatbots hoje não sabem com quem falarão ou sobre quais assuntos ou quais conclusões tirar. Tudo isso é inferido a partir dos dados usados para ensinar o chatbot”, disse Scott Albin, líder de dados e análises da PwC South East Asia Consulting.

“Por esse motivo, é importante que os humanos que criam o chatbot entendam sobre preconceito e justiça e estejam equipados com o treinamento e as ferramentas técnicas adequadas” para detectá-los.

Jim & abreviação de Job Intelligence Maestro & também reduziu o tempo de seleção de candidatos desde que foi acionado no ano passado, disse Cheong. Em média, os recrutadores agora levam cerca de oito minutos para avaliar um candidato, em comparação com cerca de 30 minutos antes do banco implantar o chatbot, acrescentou.

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