Capítulo 4
Inteligência artificial e avaliação do desempenho
Medição do trabalho, contexto e revisão humana em decisões com consequências profissionais.
4.1 O que se pretende medir
O desempenho inclui resultados, qualidade, colaboração e contributos ajustados ao posto de trabalho. Nem todas estas dimensões são observáveis através de registos digitais. A seleção de indicadores deve partir de uma definição do trabalho e de um acordo sobre os resultados relevantes.
Os indicadores indiretos podem ser úteis, mas exigem cautela. O volume de mensagens ou o tempo de ligação podem refletir a carga de trabalho, o estilo de trabalho ou dificuldades técnicas. Convertê-los numa medida automática de produtividade incentiva comportamentos orientados para o indicador e pode prejudicar o propósito do trabalho.
4.2 Objetivos e feedback
O feedback deve ser compreensível, oportuno e permitir agir. Um sistema pode organizar evidência ou recordar compromissos, mas a conversa profissional exige contexto. As discrepâncias entre dados e experiência devem ser investigadas, não resolvidas mediante a suposição de que o registo digital é sempre superior.
Os objetivos exigem revisão quando os recursos, as prioridades ou as responsabilidades mudam. Avaliar com critérios que uma pessoa não pôde conhecer ou influenciar é problemático. A documentação deve permitir reconstituir o que se esperava, o que aconteceu e os fatores que condicionaram o resultado.
4.3 Enviesamentos e comparações
As comparações entre pessoas podem confundir oportunidades e resultados. Equipas com recursos diferentes ou tarefas de dificuldade distinta não devem ser ordenadas sem se considerarem essas condições. As avaliações históricas também podem conter enviesamentos que um modelo aprende e reproduz.
A auditoria deve analisar erros e efeitos relevantes, não se limitar a uma exatidão média. Algumas análises de equidade exigem o tratamento de informação especialmente protegida; a sua necessidade e base jurídica devem ser avaliadas antes da recolha. Medir desigualdades não autoriza qualquer tratamento de dados.
4.4 Revisão e discordância
A pessoa avaliada deve conhecer os critérios pertinentes e dispor de um canal para corrigir dados ou acrescentar contexto. A revisão exige uma autoridade distinta da execução automática do ranking. Um procedimento de recurso sem capacidade para modificar o resultado não tem eficácia prática.
As decisões sobre remuneração, promoção ou continuidade do vínculo laboral exigem especial atenção. As restrições às decisões exclusivamente automatizadas e outras obrigações de proteção de dados devem ser analisadas caso a caso. A intervenção humana não deve consistir numa confirmação rotineira da recomendação do sistema [R2].
4.5 Desenvolvimento e controlo
A avaliação orientada para o desenvolvimento identifica apoios e oportunidades de aprendizagem. A vigilância permanente, pelo contrário, pode reduzir a confiança e a autonomia. Antes de alargar a recolha de dados, deve perguntar-se se existe uma alternativa menos intrusiva que permita alcançar o mesmo propósito.
O sucesso não consiste em produzir mais pontuações, mas em melhorar conversas, decisões e condições de trabalho. A organização deve verificar se o sistema favorece a colaboração ou introduz competição improdutiva, autocensura e esforços destinados unicamente a aparentar atividade.
Questionários
Compreensão do capítulo & Dilemas de Recursos Humanos
Os dilemas não recebem uma pontuação moral nem são utilizados para avaliar candidaturas.