Capítulo 2
Tecnologias emergentes e os seus limites
Distinguir automatização, previsão e geração para escolher aplicações proporcionadas.
2.1 Aprendizagem automática
A aprendizagem automática ajusta modelos a partir de exemplos. Em Recursos Humanos, pode apoiar a classificação documental, a pesquisa de competências ou a identificação de padrões coletivos. A sua utilidade depende da qualidade do objetivo, da representatividade dos dados e de uma avaliação independente do treino.
Uma previsão não identifica, por si só, as causas de um resultado. Quando o contexto muda, as relações aprendidas podem perder estabilidade. É necessário comparar o modelo com alternativas simples e verificar se a melhoria compensa o custo, a complexidade e os riscos acrescidos.
2.2 Linguagem e assistentes generativos
Os modelos de linguagem podem ajudar a redigir descrições de postos de trabalho, resumir políticas ou propor materiais de formação. As suas respostas devem ser verificadas antes de comunicar condições laborais ou interpretar normas. A fluência de uma explicação não demonstra que a fonte exista nem que a conclusão esteja correta.
Um assistente interno deve delimitar as suas fontes, indicar a incerteza e encaminhar questões sensíveis para profissionais. Os documentos recuperados também podem conter instruções maliciosas. Os testes devem incluir perguntas ambíguas, políticas contraditórias e pedidos que excedam as permissões do utilizador.
2.3 Automatização de processos
A automatização por regras pode resolver tarefas repetitivas sem recorrer à inteligência artificial. Processar um pedido completo ou verificar um campo obrigatório são exemplos de operações relativamente delimitadas. Escolher uma solução simples facilita os testes e reduz a dependência de componentes difíceis de explicar.
Qualquer fluxo automatizado precisa de gerir exceções e evitar que um erro se repita em grande escala. Deve existir uma fila de revisão, uma pessoa responsável e uma forma de interromper a execução. As melhorias são medidas no processo completo, incluindo o trabalho necessário para corrigir incidentes.
2.4 Emoções, biometria e vigilância
Não se deve presumir que a voz, o rosto ou as microexpressões permitem inferir de forma válida a honestidade, a personalidade ou a adequação ao trabalho. Uma correlação aparente pode refletir o contexto, uma deficiência, o idioma ou as condições de gravação. Estas utilizações exigem uma avaliação científica e jurídica especialmente rigorosa.
No quadro europeu, o Regulamento da Inteligência Artificial inclui uma proibição de determinadas inferências emocionais no trabalho, com exceções delimitadas por motivos médicos ou de segurança. Não constitui uma autorização geral para vigiar o bem-estar. Devem consultar-se o texto em vigor e a orientação oficial aplicável ao caso [R1].
2.5 Seleção proporcionada de tecnologia
A seleção começa por uma necessidade verificável. Depois, examinam-se alternativas, dados necessários, acessibilidade, custos de manutenção e possibilidade de retirada. Uma ferramenta não é preferível apenas por ser nova. Algumas necessidades resolvem-se melhor através de alterações organizacionais ou de formação.
A análise deve incluir quem obtém o benefício e quem suporta o risco. Uma solução que poupa tempo ao departamento pode criar barreiras às candidaturas. A decisão deve incorporar estas perspetivas e descrever os limites de utilização de forma compreensível.
Questionários
Compreensão do capítulo & Dilemas de Recursos Humanos
Os dilemas não recebem uma pontuação moral nem são utilizados para avaliar candidaturas.