Visão computacional nos RH: melhorar e aperfeiçoar os fluxos de trabalho

Os recursos humanos são o coração de todos os setores, impulsionando o crescimento e moldando o sucesso das empresas em todo o mundo. Eles garantem a gestão eficiente de operações como contratação, folha de pagamento e conformidade. Com o tempo, os departamentos de RH se transformaram numa área dinâmica, focada em aumentar a satisfação dos colaboradores, desenvolver talentos e promover um ambiente de trabalho positivo.

Atualmente, os profissionais de RH estão focados em liderança, inovação e soluções centradas nas pessoas. A inteligência artificial (AI) apoia essa mudança ao simplificar processos, melhorar a tomada de decisões e permitir que a equipa de RH se concentre nas pessoas e na estratégia. Com a previsão de que o mercado de AI no RH cresça para impressionantes 27,30 mil milhões de dólares até 2033, é evidente que as tecnologias de AI estão a moldar o futuro do trabalho.

Em particular, a visão computacional (CV), um ramo da AI que permite às máquinas interpretar e compreender informações visuais, está a ser cada vez mais adotada para impulsionar essa transformação. Desde a otimização do recrutamento até à melhoria da análise do ambiente de trabalho, a visão computacional está a tornar os processos empresariais de RH mais eficientes como nunca.

Fig. 1 O crescimento global do mercado de AI no RH.

Neste artigo, vamos explorar como a visão computacional está a reinventar os processos de RH e os benefícios que proporciona. Também vamos abordar o potencial da AI de visão para redefinir a forma como as organizações gerem o seu ativo mais valioso: as pessoas.

Compreender os processos de recursos humanos#

Um local de trabalho ideal é aquele onde todos os colaboradores se sentem valorizados e motivados para trabalhar. Um local de trabalho assim pode aumentar a produtividade em 21%. Esse é precisamente o tipo de impacto que um departamento de RH pode ter numa empresa.

Nos bastidores, os profissionais de RH garantem que cada parte da experiência do colaborador seja simples, intencional e gratificante. Tudo começa com a atração pela marca. O RH destaca os pontos fortes da empresa, apresentando-a como um local de trabalho atrativo e atraindo os talentos certos. Em seguida, vem o recrutamento, que se concentra em encontrar a pessoa mais adequada para a empresa por meio de uma seleção criteriosa, entrevistas e colaboração com os gestores.

Fig. 2. O ciclo de vida do colaborador, da atração pela marca à saída.

Quando os novos colaboradores entram na empresa, a equipa de RH acompanha-os no processo de integração, promovendo uma sensação de acolhimento e preparação para contribuir. À medida que se adaptam, o foco do RH passa para a gestão de desempenho, definindo objetivos claros, fornecendo feedback regular e reconhecendo os esforços. Uma pesquisa da Gartner mostra que um programa de reconhecimento bem concebido pode aumentar o desempenho dos colaboradores em 11,1%.

O RH também apoia o desenvolvimento de competências por meio de formação, mentoria e oportunidades de crescimento profissional, ajudando a reter talentos. Quando um colaborador deixa a empresa, a equipa de RH dispõe de um processo de saída respeitoso que preserva a boa vontade e a reputação da empresa.

Gerir estas etapas pode ser difícil devido à complexidade e ao volume de tarefas, mas tecnologias como a visão computacional podem ajudar. A análise de imagens e vídeos com AI de visão pode automatizar tarefas como acompanhar o desempenho e identificar padrões no comportamento dos colaboradores, tornando os processos de RH mais eficientes. Isso permite que as equipas de RH se concentrem no que realmente importa: os colaboradores.

Aplicações da visão computacional nas práticas de RH#

A AI de visão está a abrir novas oportunidades para a AI no RH, tornando mais eficientes e precisas tarefas que antes exigiam trabalho manual. Vamos analisar mais de perto como esta tecnologia está a transformar a gestão da força de trabalho.

Simplificar o controlo de assiduidade com reconhecimento facial#

O reconhecimento facial está a transformar a gestão da assiduidade ao substituir os registos manuais e os cartões de ponto. Sistemas avançados de AI podem ser usados para verificar identidades com apenas um olhar rápido. A AI de visão pode garantir que a assiduidade seja registada com precisão e segurança ao digitalizar e verificar indivíduos com base nas suas características faciais únicas.

Veja como funciona:

• Deteção facial: Um sistema de reconhecimento facial baseado em AI começa por detetar e localizar rostos em tempo real a partir de transmissões de vídeo, utilizando modelos de deteção de objetos como o Ultralytics YOLO11.

• Mapeamento das características principais: Depois de detetar um rosto, o sistema aproxima-se de características importantes, como os olhos, o nariz e a boca. Utiliza algoritmos de deep learning para mapear essas características com precisão, quase como se criasse uma impressão digital digital única para cada rosto.

• Verificação da identidade: O passo seguinte é a verificação da identidade. O sistema compara as características mapeadas com uma base de dados armazenada e algoritmos avançados de AI para associar o rosto à pessoa certa.

• Registo da assiduidade: Depois de verificar a pessoa, a sua assiduidade é registada automaticamente, sem mais tempo perdido com registos manuais ou cartões de ponto.

A visão computacional torna simples e seguro para os colaboradores registar a entrada e a saída do escritório da empresa. Garante que apenas a pessoa autorizada diante da câmara registe a sua entrada, impedindo qualquer tentativa de registo por procuração. É uma forma inteligente e fiável de acompanhar a assiduidade sem o incómodo dos erros manuais.

Fig. 3. A assiduidade dos colaboradores é facilitada com o reconhecimento facial.

Supervisão inteligente para avaliações de RH#

No que diz respeito às avaliações online de RH, a AI pode ajudar a garantir que tudo se mantém justo e seguro, trabalhando discretamente em segundo plano. Pode parecer um conceito do futuro, mas, graças à visão computacional, já é uma realidade.

À medida que aumenta a necessidade de trabalho remoto e avaliações virtuais, o papel da visão computacional no RH torna-se ainda mais essencial. Com a AI de visão, os departamentos de RH podem simplificar exames e formações remotos, reduzindo a dependência excessiva da supervisão humana.

Veja como a visão computacional pode ajudar, passo a passo, a manter a equidade nos testes de entrevistas de RH:

• Verificação da identidade: No início de uma entrevista online, a tecnologia de reconhecimento facial verifica a identidade do candidato comparando o seu rosto com uma imagem armazenada. Este passo impede qualquer fraude de identidade.

• Monitorização do ambiente: Depois de verificar a identidade, o fundo pode ser analisado com modelos de deteção de objetos como o Ultralytics YOLO11. Itens não autorizados, como telemóveis ou livros, podem ser detetados, e alterações, como a entrada de alguém no enquadramento, podem ser sinalizadas para evitar comportamentos indevidos.

• Garantia de foco e integridade: À medida que o exame prossegue, o movimento e a atividade ocular podem ser monitorizados para confirmar que o candidato se mantém concentrado e não está a consultar notas ou dispositivos. Ações invulgares, como sair do enquadramento ou interagir com objetos fora do ecrã, podem ser sinalizadas para análise.

Fig. 4 Um exemplo de como a AI pode ser utilizada em avaliações online.

Análise de entrevistas em vídeo: AI no recrutamento#

As entrevistas em vídeo tornaram-se um método habitual de contratação, pois oferecem conveniência e flexibilidade. Mas e se as entrevistas em vídeo pudessem fornecer informações baseadas em dados e reduzir o preconceito humano nas decisões de contratação? A visão computacional pode melhorar as entrevistas remotas ao oferecer informações mais profundas sobre as emoções e o envolvimento dos candidatos, proporcionando uma melhor compreensão dos seus sinais não verbais e processos de pensamento com base na linguagem corporal.

Durante uma entrevista, as soluções baseadas em visão computacional podem captar vídeo e áudio em tempo real à medida que a conversa decorre. Podem concentrar-se na forma como os candidatos se expressam, acompanhando a linguagem corporal, a postura e os gestos.

Técnicas de visão computacional, como a estimativa de pose, podem ser utilizadas para acompanhar os movimentos corporais através da identificação de pontos-chave no corpo, como a cabeça, os ombros e os membros. Modelos como o Ultralytics YOLO11 podem ser treinados para detetar essas alterações de postura, que podem indicar o estado do colaborador. Por exemplo, inclinar-se para a frente pode indicar curiosidade e envolvimento, enquanto curvar-se pode sugerir desconforto ou desinteresse.

O sistema reúne todas as informações quando a entrevista termina, gerando um relatório detalhado que avalia a estabilidade emocional e a confiança do candidato. Este relatório ajuda as equipas de RH a tomar decisões de contratação mais informadas e objetivas.

Fig. 5 As técnicas de estimativa de pose podem desempenhar um papel fundamental numa avaliação justa da entrevista.

Tomemos como exemplo a Unilever, uma empresa de bens de consumo. Ao implementar a visão computacional no seu processo de contratação, a Unilever conseguiu reduzir o tempo das entrevistas em mais de 50 000 horas. A AI de visão tornou possível analisar a linguagem corporal, as expressões faciais e os movimentos oculares. Como resultado, o tempo de contratação foi reduzido em 90% e a diversidade aumentou 16%, mantendo um elevado envolvimento dos candidatos.

Visão computacional no RH: principais vantagens e desvantagens#

A adoção da visão computacional no RH traz muitos benefícios, oferecendo soluções inovadoras para melhorar processos e superar desafios. Eis alguns benefícios importantes:

• Escalabilidade: As soluções de visão computacional com a infraestrutura necessária conseguem gerir grandes volumes de dados com eficiência, permitindo que as equipas de RH administrem avaliações, assiduidade e monitorização de desempenho de equipas numerosas com um esforço administrativo mínimo.
• Poupança de custos a longo prazo: Automatiza tarefas repetitivas, como o controlo de assiduidade e a verificação de identidade, reduzindo os custos operacionais do RH.
• Redução da carga administrativa: Elimina tarefas manuais e repetitivas, como o controlo de ausências e a gestão de conformidade, permitindo que o RH dê prioridade ao envolvimento e à satisfação dos colaboradores.

No entanto, implementar a visão computacional no RH também apresenta um conjunto próprio de desafios que exigem uma análise cuidadosa:

• Questões éticas: A utilização do reconhecimento facial e do acompanhamento corporal pode levantar dúvidas sobre o tratamento de dados sensíveis de colaboradores e candidatos. Sem segurança adequada, existe o risco de utilização indevida ou de violações de dados.
• Elevados custos de implementação: Configurar aplicações de visão computacional exige um investimento significativo em hardware e software, além da formação dos colaboradores. Isso pode ser um desafio, sobretudo para empresas mais pequenas.
• Integração com sistemas existentes: Integrar a visão computacional com sistemas ou ferramentas de RH antigos pode ser difícil, exigindo frequentemente tempo e esforço para ajustar os fluxos de trabalho ou até reformular processos existentes.

Principais conclusões#

A AI e a visão computacional no RH estão a transformar a forma como as empresas gerem as suas funções de RH. Estas tecnologias tornam as tarefas diárias mais rápidas e simples. Desde o controlo fácil da assiduidade com reconhecimento facial até informações melhores que ajudam a contratar as pessoas certas, estas ferramentas permitem que as equipas de RH passem mais tempo a apoiar os colaboradores e a construir um ambiente de trabalho positivo para eles. À medida que estas tecnologias se tornam mais comuns, abrirão caminho para um futuro profissional melhor, mais eficiente e centrado nas pessoas.

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