Por que "IA no Recrutamento" é em grande parte exagero, e o que realmente funciona | Mike Cohen

Mike Cohen responde suas mensagens no LinkedIn como Batman Recruiter; sua URL é literalmente linkedin.com/in/batmanrecruiter. Ele atua como especialista em sourcing em agências desde os 21 anos, com sua própria empresa chamada Wayne Technologies, e é uma das vozes mais francas sobre IA no recrutamento que você encontrará.

No episódio #12 do Xobin Talks, Amrit Acharya, cofundador e COO da Xobin, conversa com Mike para discutir o que o ChatGPT realmente mudou no sourcing apenas sete meses após seu lançamento. O bate-papo aborda casos de uso práticos, resultados concretos, limitações claras e a grande questão que muitos recrutadores se fazem em silêncio: "A IA vai acabar substituindo os empregos em recrutamento?"

Espera aí, por que seu URL do LinkedIn é Batman Recruiter?

Amrit não consegue se segurar antes de entrar no tema da IA.

Amrit: "Seu perfil do LinkedIn é linkedin.com/batmanrecruiter. Qual é a história por trás disso?"

Mike: "Quando eu trabalhava em Nova Iorque, comecei a pensar em criar minha própria marca pessoal. Donald Trump lançou sua campanha presidencial mais ou menos na mesma época. Naquele tempo, o advogado dele, Michael Cohen, aparecia o tempo todo nas notícias por causa do jeito como tratava as pessoas em entrevistas. Como ele já dominava os resultados de busca, percebi rapidamente que nunca conseguiria aparecer na primeira página do Google com o mesmo nome."

Foi aí que ele pensou no Batman.

Mike: "Eu não cresci lendo quadrinhos. Mas, quando li Batman: O Longo Dia das Bruxas aos 19 anos, tudo mudou. Passei a admirar o contraste entre Batman, Superman e Mulher-Maravilha, e a forma como as personalidades deles se equilibravam me chamou muita atenção. Superman e Mulher-Maravilha se disfarçam de humanos comuns para se encaixar. Mas o Batman? Bruce Wayne é o disfarce. O humano é a máscara, não o herói. E o Batman foi um dos primeiros grandes detetives do mundo. Detective Comics, DC Comics, literalmente significa Detective Comics. E pensei: sou meio detetive também. Vamos ver no que dá."

Oito anos e meio depois, o apelido pegou.

O ChatGPT foi lançado há sete meses. Alguma coisa realmente mudou?

Amrit: "Hoje é junho de 2023, sete meses depois do lançamento do ChatGPT em novembro de 2022. Alguma coisa mudou de fato no sourcing e recrutamento?"

Mike: "Pergunta difícil. O GPT, de modo geral, já existe há anos como modelo de linguagem para desenvolvedores criarem soluções. Mas vou focar no ChatGPT especificamente, aquela plataforma em que você interage por chat. Mudou alguma coisa? Sim. Mas acho que a mudança é mais de paradigma do que tática."

Ele descreve duas mudanças táticas imediatas que percebeu.

A primeira é a mais óbvia: elaboração de descrições de vaga, mensagens para candidatos e textos de abordagem. Em vez de escrever tudo do zero, os recrutadores geram um rascunho inicial e editam a partir dali.

Mike: "Mais do que mudar o recrutamento em si, ajudou as pessoas a perceberem o que a tecnologia realmente pode fazer. Muita gente pensa: 'Espera aí, digitei um prompt e saiu uma descrição de vaga para engenheiro químico em Minnesota que parece real?' E, honestamente, sim, consegue."

O segundo caso de uso é onde a coisa fica realmente interessante.

Aqui está o caso de uso que ninguém está comentando

Mike: "Acho que o ChatGPT é um agregador e resumidor de dados incrível. E não vejo as pessoas falando disso tanto quanto deveriam."

Ele descreve o fluxo de trabalho que criou usando o ChatGPT junto com uma ferramenta chamada Clay, uma plataforma de planilhas com enriquecimento de dados e APIs integradas.

Mike: "No Clay, uso uma coluna para acompanhar notícias da empresa. Depois, mantenho colunas separadas para posts do candidato no LinkedIn e para o resumo do LinkedIn. Além disso, armazeno detalhes como nome, empresa atual, cargo, localização e tempo de casa. Ou seja, estou analisando quatro informações diferentes para cada pessoa. Mesmo que você leia rápido, diferente de mim, ainda levaria quase duas horas para ler os dados de 100 pessoas. E isso antes de resumir tudo ou escrever um e-mail personalizado para cada candidato."

O ChatGPT lê tudo e gera um e-mail personalizado para cada pessoa, mencionando posts recentes, notícias da empresa e o histórico do candidato.

Mike: "Ele gera um e-mail de recrutamento que não soa como eu; não é o que eu normalmente escreveria. Mas não preciso gastar duas horas lendo todos esses artigos. Já está tudo ali, e só preciso de uns dez minutos para adaptar ao meu estilo."

Amrit: "Então você está reduzindo uma tarefa de três horas para dez minutos?"

Mike: "Exatamente."

Ok, mas isso realmente funciona? Quais são os números?

Amrit pede provas, não só teoria, quer saber as taxas de resposta.

Mike: "Venho fazendo isso em todos os primeiros e-mails das minhas sequências para clientes nos últimos três meses. Um dos meus clientes é uma empresa de SaaS de segurança em Nova Iorque. Todo primeiro e-mail para cada vaga que trabalhei para eles foi esse e-mail altamente personalizado, escrito pelo ChatGPT e depois ajustado por mim."

Ele mostra os dados ao vivo durante a chamada.

Mike: "Quatro vagas diferentes. Dois cargos executivos e dois não executivos. A taxa de resposta geral da sequência é de 51,14 por cento. Isso é resposta em cold outreach."

Amrit: "E antes, quanto era?"

Mike: "Nossa média para toda a sequência ficava um pouco abaixo de 30 por cento. Mas deixa eu pegar os números só do primeiro e-mail. A vaga de government affairs, que é executiva e difícil de preencher, teve 36 por cento de resposta só no primeiro e-mail. VP de Vendas teve 19 por cento, e VP de Serviços Profissionais, 25,5 por cento."

Para comparar, as taxas anteriores no primeiro e-mail, sem essa abordagem, eram: engenheiro full stack, 7 por cento; gerente de produto, 9 por cento.

Amrit: "Você mais que triplicou a taxa de resposta no primeiro e-mail."

Mike: "Exatamente. E algo que antes exigia um trabalho totalmente manual, impossível de fazer para 200 pessoas por dia, agora consigo fazer."

Para referência, a média do setor para taxas de resposta em campanhas de sourcing é de cerca de 19,6% na sequência completa (Ashby Talent Trends Report, 2024). Só o primeiro e-mail do Mike supera a média de muitas equipes na sequência inteira.

Mas afinal, o que é IA? Porque todo mundo está usando esse termo.

Amrit traz a dúvida que seus clientes sempre levantam: com todas as ferramentas de recrutamento dizendo usar IA, como saber o que é real?

Mike: "As opiniões podem variar, mas uma coisa fica clara: a maioria das plataformas de contratação que dizem usar IA não são realmente baseadas em inteligência artificial genuína. Na prática, são sistemas avançados de machine learning que analisam respostas sim/não ao longo do tempo e melhoram com base nos padrões encontrados. Isso não é IA de verdade. Ainda assim, a tecnologia é impressionante, e não tiro o mérito. Mas sempre que ouço 'IA', sinto que o termo é mais usado para gerar hype do que para refletir a realidade."

Ele traz uma visão mais pé no chão.

Mike: "O Google usa IA toda vez que você faz uma busca. Você só não percebe. O LinkedIn usa sua própria IA. Quando você digita 'software engineer', ele pode mostrar 'software developers' porque aprendeu que os termos estão associados. Não é erro, é o algoritmo funcionando. O uso de IA é, em geral, superestimado e pouco concreto. Quando alguém diz 'precisamos de IA', minha pergunta é: por quê? Me diga qual problema de negócio você quer resolver, e aí vemos se IA é a solução. Não se adota IA para depois buscar um problema. Isso é inverter a lógica."

Amrit: "Falo isso para meus clientes o tempo todo. Para certos problemas, IA simplesmente não é necessária porque não existe um caso de uso real. Mas, como IA é a tendência do momento, todo mundo quer embarcar e correr atrás da próxima novidade."

Mike: "É humano. Não dá para evitar."

IA vai custar o emprego dos recrutadores? Seja sincero.

Amrit faz a pergunta que muitos evitam.

Mike: "Sim."

Pausa.

Mike: "Ok, resposta assustadora. Mas me escute. Sim, do mesmo jeito que toda inovação causa perda e criação de empregos, como vimos na Revolução Agrícola e na Revolução Industrial. O efeito é sempre esse: algumas pessoas perdem empregos, outras novas funções surgem."

Mas a resposta dele é mais complexa.

Mike: "Você acha que uma grande parte das pessoas pode perder o emprego? Não digo todo mundo, mas talvez 95% a 99% da força de trabalho. Sinceramente, não acho. O tipo de trabalho que fazemos depende muito de julgamento humano, compreensão do mundo real e anos de experiência. Passamos anos estudando perfis, conhecendo pessoas, conversando com o mercado. Por isso, desenvolvemos instintos e percepções difíceis de explicar, e mais difíceis ainda de ensinar para uma IA, pelo menos por enquanto."

Ele aponta quem está mais em risco.

Mike: "Se o seu trabalho se resume a enviar mensagens para candidatos, escrever descrições de vaga e agendar entrevistas, aí sim, talvez. Um cargo de recrutador operacional, dependendo do escopo, pode ser substituído? Pode. Então a questão é: o que você está fazendo para diferenciar sua atuação de algo que um computador pode fazer? Se não souber responder, talvez seja hora de pensar nisso."

O que você diria para si mesmo se estivesse começando em 2023?

Mike trabalha com recrutamento desde os 21 anos. Amrit pergunta: se ele estivesse começando hoje, o que faria diferente?

Mike: "Aprenderia a programar. Simples assim."

Sem rodeios.

Mike: "Gastamos horas fazendo tarefas de um jeito só porque sempre foi assim. Mas muitos desses processos repetitivos poderiam ser automatizados facilmente se você soubesse criar alguns scripts simples. Eu não sei programar, então preciso usar o ChatGPT para isso hoje. Se tivesse investido nisso antes, seria muito mais prático."

Amrit: "Venho de uma área técnica, mas ainda recorro ao ChatGPT quando preciso de ajuda com código. Economiza tempo e, sinceramente, facilita muito o processo."

Mike: "Ótimo. Então funciona para os dois lados. Pelo que vejo, suas demandas parecem mais avançadas que as minhas."

Amrit: "Um pouco."

Como você lida com o problema de viés na IA?

Amrit traz o tema que aparece em toda discussão séria sobre IA no recrutamento: as ferramentas carregam viés. O que Mike faz na prática?

Mike: "Muita gente já destacou o viés na IA, e estão certos. Existe viés na IA. É um viés inconsciente, porque é criado por humanos, e humanos têm viés inconsciente. Mas minha resposta é: o que você faz sobre o seu próprio viés inconsciente? Porque, se você está tão preocupado com o viés da ferramenta, imagino que também se preocupe com o seu. Então, o que faz para reduzir isso? Faça o mesmo."

As duas regras dele para lidar com viés em IA

A abordagem prática dele tem duas regras.

Mike: "Primeira: não use o que sai do ChatGPT sem revisar. Pegue a descrição de vaga, leia, peça para outra pessoa ler, rode em ferramentas como Textio ou outras que avaliam viés e legibilidade. Não trate o resultado como definitivo."

Mike: "Segunda: lembre-se de que nenhum sistema é totalmente livre de viés. O ChatGPT não é diferente, pois reflete viés inconsciente de alguma forma. Ao mesmo tempo, não é a fonte definitiva do viés. É só mais um exemplo. Por isso, as organizações precisam tratar o viés de forma estruturada e consistente. Não dá para resolver só dizendo 'não gosto disso, então não vou usar'."

Ele faz a comparação direta.

Mike: "Se você eliminar o ChatGPT e um humano escrever a descrição de vaga sozinho, ok. O que está fazendo sobre o viés inconsciente aí? Porque, se a resposta for 'nada', qual a diferença real? Com o ChatGPT, você usa o viés de outra pessoa. Com o humano, usa o seu. O processo deve ser rigoroso nos dois casos."

E mais uma coisa, não confie no ChatGPT para fazer contas

Antes de encerrar, Mike deixa um alerta.

Mike: "Nota rápida: não confie no ChatGPT para matemática. Parece estranho, porque ele escreve JavaScript, explica médias móveis, ajuda a entender quase tudo conceitualmente. Mas peça para somar dois números e tirar a raiz quadrada, e há 50% de chance de dar errado."

Amrit: "Pedi para dividir seis por três e ele respondeu quatro."

Mike: "Faz sentido, né? É um modelo de linguagem, não uma calculadora feita para contas exatas. Ele aprende com grandes volumes de conteúdo público da internet, e, sinceramente, muita gente online não é boa em matemática. Então, o modelo acaba absorvendo alguns desses erros e padrões."

Como é sua stack de tecnologia na prática?

Amrit termina com a pergunta prática que todo recrutador quer saber: quais ferramentas o Mike realmente usa no dia a dia?

Mike lista 16 plataformas às quais tem acesso empresarial completo, não só extensões do Chrome:

Amazing Hiring, Chatter Works, Clay, Crunchbase Pro, Entello, Exact Buyer, HireEZ, Heartbeat, Horsefly, Human Predictions, Lead411, LinkedIn Recruiter, Loxo, Recruit'em, SeekOut, ZoomInfo Recruiter e Perfect.

E quanto à dúvida óbvia: todas retornam os mesmos candidatos?

Mike: "Quando você busca os mesmos candidatos no LinkedIn Recruiter e no SeekOut, quanto de sobreposição esperava ver nos resultados?"

Amrit: "Talvez uns 60 por cento?"

Mike: "Para ser sincero, nunca vi a sobreposição passar de 40% em todos esses anos. Na maioria das vezes, fica abaixo de 10%. E mesmo adicionando uma terceira plataforma, a sobreposição mal aumenta."

O motivo: não importa qual banco de dados você acessa, mas como faz a busca.

Mike: "O HireEZ é muito orientado por IA, com algoritmos trabalhando nos bastidores. O SeekOut tem as capacidades Boolean mais avançadas de todas as plataformas. O LinkedIn Recruiter usa sua própria IA para associar o que acha que você quer ao que você realmente busca. O resultado são listas completamente diferentes. Uso uma variedade grande de ferramentas justamente para encontrar os talentos que outras não conseguem."

Os favoritos dele na lista

O preferido? SeekOut.

Mike: "O motivo são as capacidades Boolean avançadas. Adoro Boolean. Gosto de controlar minha busca e saber exatamente o que vai retornar. Nenhuma outra ferramenta faz isso tão bem."

Para automação de e-mails, ele usa SourceWhale; para contatos, Swordfish; e para triagem de candidatos, Honeit ou SmartRank.

Mike: "O Honeit ajuda recrutadores a criar apresentações de candidatos mais ricas e autênticas, capturando o comportamento durante a ligação de triagem. Já o SmartRank é útil quando você quer dar ao candidato uma opção rápida de autoavaliação de três minutos, em vez de pedir para ele participar de uma call de meia hora. Assim, o candidato pode conhecer a vaga no próprio ritmo e decidir se faz sentido investir mais tempo."

Sobre Mike Cohen

Mike Cohen fundou a Wayne Technologies e começou no recrutamento em agência aos 21 anos. Ao longo dos anos, construiu uma expertise profunda em sourcing e, nos últimos seis anos, lidera sua própria consultoria, ajudando empresas de diferentes setores a encontrar o talento certo. Nesse percurso, manteve acesso empresarial a 16 plataformas de sourcing e compartilha regularmente insights sobre tecnologia de recrutamento, IA e fluxos de trabalho em contratação.

Por sua abordagem prática e direta à IA em aquisição de talentos, muitos profissionais o consideram uma das vozes mais realistas do setor. Online, muitos também o conhecem como Batman Recruiter.