São Paulo — InkDesign News —
Pesquisadores têm explorado o uso de machine learning para otimizar processos de seleção e monitoramento de funcionários, levantando questões sobre ética e a necessidade de regulamentação dessa tecnologia no ambiente de trabalho.
Contexto da pesquisa
Recentemente, um projeto de lei na Califórnia, conhecido como “No Robo Bosses Act”, foi introduzido para abordar as preocupações com a automação no controle de trabalhadores e decisões de contratação. A proposta, gerida pelo Senador Jerry McNerney, visa garantir que decisões críticas sobre funcionários não sejam tomadas exclusivamente por sistemas automáticos.
Método proposto
Aproximadamente 10.000 fontes online públicas são analisadas por software de inteligência artificial, permitindo que empresas identifiquem comportamentos e características desejáveis. Embora sistemas como essas aplicações de AI tenham o potencial de refinar processos de segregação de candidatos, a efetividade desses sistemas ainda é debatida. Em particular, métodos como Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) têm sido utilizados em sistemas de triagem.
“Quando se trata da vida e do trabalho das pessoas, não queremos que esses sistemas de tomada de decisão automatizada funcionem sem supervisão.”
(“When it comes to people’s lives and their careers, you don’t want these automated decision-making systems to operate without any oversight.”)— Jerry McNerney, Senador da Califórnia
Resultados e impacto
Um estudo realizado em empresas que implementaram decisões automatizadas relatou um aumento na eficiência de processos de seleção, mas também levantou questões sobre como essas tecnologias poderiam levar a discriminações involuntárias. A implementação de machine learning em ambientes de trabalho pode resultar em multas de até $500 por violações da lei. Críticos do projeto, como a Califórnia Chamber of Commerce, argumentam que as exigências são onerosa e impraticáveis, especialmente para pequenas empresas.
Apesar das preocupações sobre a ética da automação, a pesquisa mostra que tecnologias em desenvolvimento podem aumentar a precisão em diversos setores. Isso inclui o uso de algoritmos no combate ao risco de fraudes, onde softwares analisam padrões de comportamento e comunicação.
Essa discussão sublinha a necessidade de um equilíbrio entre os benefícios da inovação tecnológica e a proteção dos direitos dos trabalhadores. O avanço da AI e do machine learning, assim, demanda não apenas um olhar científico, mas também uma estrutura regulatória que favoreça a justiça no local de trabalho.
As aplicações dessas tecnologias em ambientes corporativos continuarão a evoluir, e espera-se que um controle mais próximo seja exercido em contextos de monitoramento e seleção de pessoal.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
