Os métodos tradicionais de recrutamento, muitas vezes dependentes de avaliações subjectivas e processos morosos, revelaram-se recentemente insuficientes na identificação de candidatos que possam satisfazer as necessidades em evolução da indústria. No entanto, o recrutamento na aviação está lentamente a abraçar o poder da análise preditiva. Ao começar a utilizar vastos conjuntos de dados, os recrutadores da aviação estão agora equipados com soluções inovadoras para prever o desempenho dos candidatos e alinhar os talentos com os objetivos organizacionais de forma mais eficaz do que nunca.
Neste artigo, Jainita Hogervorst, Diretora da Aerviva Aviation Consultancy, uma empresa com sede em Dubai especializada em recrutamento de aviação e gestão de documentos, explora o impacto transformador da análise preditiva no recrutamento e discute como os insights baseados em dados e os modelos preditivos estão remodelando o cenário de carreira. .
Qual é o impacto da análise preditiva na indústria?
A análise preditiva não é novidade para a indústria da aviação. Já desempenha um papel integral no planeamento de voo, operações de manutenção e gestão de frota. Envolve o uso de dados históricos e algoritmos avançados para antecipar resultados futuros.
E esta abordagem está agora a ser adoptada por recrutadores no sector da aviação. Ao aproveitar vastos conjuntos de dados que abrangem atributos de candidatos, métricas de desempenho no trabalho e tendências do setor, os modelos preditivos podem prever efetivamente o desempenho dos candidatos com um alto grau de precisão.
De acordo com “The New Science of Sales Recruiting”, criado pela Ideal, automatizar a parte superior do funil de recrutamento para selecionar e selecionar candidatos economiza até 57% do tempo gasto na procura de uma única pessoa. “A análise preditiva no recrutamento trouxe ganhos de eficiência significativos ao agilizar o processo de seleção de candidatos e otimizar a alocação de recursos. A análise preditiva no recrutamento começa com o aproveitamento de dados históricos. Em seguida, algoritmos avançados ajudam os recrutadores a identificar os melhores talentos que se alinham estreitamente com suas necessidades organizacionais. Essa abordagem direcionada minimiza o tempo e os recursos tradicionalmente gastos em processos manuais de triagem e seleção de candidatos”, afirma Hogervorst.
No entanto, Hogervorst menciona que esta abordagem não só agiliza os processos de seleção de candidatos, mas também minimiza os preconceitos inerentes aos métodos tradicionais de recrutamento. “A análise preditiva aumenta as taxas de retenção ao identificar candidatos cujas habilidades e características se alinham estreitamente com as necessidades e a cultura organizacional. E fá-lo de uma forma mais subjetiva, identificando atributos num candidato independentemente de fatores como género, raça ou nacionalidade.”
O recrutamento passivo é uma abordagem de recrutamento que pode interessar às empresas de aviação. É aqui que a análise preditiva é usada para identificar potenciais candidatos que não estão ativamente procurando emprego. No contexto da aviação, as equipes de RH poderiam se concentrar em cargos de mecânicos e técnicos. Em 2024, a procura por mecânicos de aeronaves e técnicos de serviço deverá aumentar 12% na indústria (de acordo com o recrutamento V7), enquanto se espera um salto de 10% na procura de técnicos aviónicos. Usar a análise preditiva para abordar candidatos com habilidades transferíveis apropriadas que não estejam considerando ativamente uma função na aviação pode ser uma forma eficaz de preencher essa lacuna.
Como a análise preditiva pode ajudar as equipes de RH a escolher a pessoa certa?
A identificação de candidatos de alto potencial requer sempre uma abordagem multifacetada que considere não apenas as competências técnicas, mas também as competências interpessoais e a adequação cultural. Os recrutadores muitas vezes procuram candidatos com uma base sólida em educação e experiência relevantes, juntamente com qualidades como adaptabilidade, capacidade de resolução de problemas e potencial de liderança. De acordo com Hogervorst, a análise preditiva desempenha um papel fundamental neste processo, avaliando sistematicamente os atributos dos candidatos em relação a critérios predefinidos.
“Ao analisar vastos conjuntos de dados que abrangem sucessos de recrutamento anteriores e indicadores de desempenho organizacional, os modelos preditivos podem identificar padrões indicativos de candidatos de alto potencial. Esses modelos avaliam vários fatores, incluindo habilidades dos candidatos, níveis de experiência e adequação cultural, para prever a probabilidade de sucesso em uma determinada função. Através do uso de análises preditivas, os recrutadores podem apresentar exemplos de candidatos que não apenas atingem, mas também excedem as metas organizacionais, demonstrando a eficácia desta abordagem na identificação de talentos que se alinham estreitamente com os objetivos e valores da empresa”, afirma o Diretor da Aerviva Aviation Consultancy.
Além disso, a análise preditiva revoluciona o processo de recrutamento, fornecendo aos recrutadores informações sobre o sucesso potencial dos candidatos em funções específicas. Ao analisar dados históricos sobre atributos dos candidatos, métricas de desempenho no trabalho e resultados organizacionais, os modelos preditivos podem prever com eficácia o desempenho provável dos candidatos no futuro. Por exemplo, o Google usa perguntas de entrevista totalmente automatizadas e sincronizadas com um sistema de análise preditiva. Este sistema não só os ajuda a encontrar os candidatos ideais, mas também ajuda a empresa a prever quem terá maior probabilidade de deixar a empresa e quando. Outro exemplo é o X (antigo Twitter), que utiliza análises preditivas para determinar as características de indivíduos de alto desempenho.
“Esses modelos levam em consideração vários fatores que influenciam o sucesso no trabalho, incluindo habilidades técnicas, habilidades interpessoais, experiências anteriores e adequação cultural. As fontes desses dados incluem plataformas como o LinkedIn ou currículos compartilhados online, além de informações coletadas durante o processo de recrutamento, como respostas a perguntas de entrevistas. As empresas de aviação também podem definir projetos específicos nos quais desejam experiência de trabalho ou, no caso de manutenção, modelos específicos em que tenham trabalhado. Ao pesar esses fatores em relação a critérios pré-determinados, a análise preditiva pode gerar previsões altamente precisas sobre o desempenho dos candidatos”, explica Hogervorst.
O que o futuro guarda?
De acordo com uma pesquisa da SkyQuest Technology de 2022, o uso de análises preditivas cresceu quase 50% nos últimos três anos. Isto pode sugerir que, olhando para o futuro, o futuro da análise preditiva no recrutamento está preparado para uma evolução contínua, impulsionada pelas tendências emergentes na tecnologia. Isto é especialmente importante dados os efeitos positivos que o recrutamento utilizando ferramentas analíticas está trazendo para as organizações.
“Ao melhorar a eficiência do recrutamento e promover uma melhor adequação dos talentos, a análise preditiva não só poupa tempo e recursos, mas também contribui para o sucesso organizacional e a sustentabilidade a longo prazo na indústria da aviação. Além disso, a análise preditiva melhora o alinhamento entre as habilidades dos candidatos e os requisitos organizacionais, levando a uma maior satisfação e retenção. Quando os candidatos são selecionados com base no seu potencial para se destacarem em funções específicas, é mais provável que se sintam realizados e envolvidos no seu trabalho. Isto, por sua vez, promove um ambiente de trabalho positivo e reduz as taxas de rotatividade dentro da organização”, afirma Hogervorst.
No entanto, junto com esses avanços vêm desafios como preocupações com a privacidade de dados e preconceitos de algoritmos. O Diretor da Aerviva Aviation Consultancy menciona que para enfrentar estes desafios é essencial a inovação e adaptação contínuas.
Em última análise, embora existam desafios a enfrentar, os benefícios superam os riscos, de acordo com Hogervorst. Com o potencial de reduzir o tempo gasto na busca de candidatos, garantir um bom ajuste entre candidato e empresa, minimizar preconceitos e facilitar melhorias de longo prazo na retenção, a análise preditiva no recrutamento na aviação veio para ficar.
