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Sumário

O RH, o machine learning e a proteção de dados

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Por Letícia Sell, Advogada e Consultora de Proteção de Dados comenta os dois anos de vigência da LGPD

Vivemos novos tempos. A era de um RH manual está, cada vez mais, ficando para trás e a automatização e facilidades vêm chegando nessa área. E o machine learning é uma dessas facilidades que vem sendo utilizada.

Machine learning, ou em português, aprendizado das máquinas é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.

É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões pré estabelecidos e, através de algoritmos de autoaprendizagem, tomarem decisões, com o mínimo de intervenção humana.

Além de implicar numa redução e otimização de tempo, a técnica traz resultados mais assertivos nas escolhas do RH e, com isso, permite melhorar toda a eficiência dos trabalhos que são realizados.

No setor, a técnica pode ser utilizada no recrutamento e seleção, auxiliando na aceitação e rejeição de currículos, através de comportamentos que a máquina aprendeu a identificar que, com isso, escolhe os perfis mais compatíveis com o que se precisa na
empresa, naquele momento, através da análise objetiva dos algoritmos, encurtando o
tempo do recrutador.

Também pode ser utilizado para a realização de testes dos funcionários, através do People Analytics, para a indicação e realização de treinamentos mais específicos e na identificação dos movimentos dos colaboradores, prevenindo, assim, problemas com impactos maiores.

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Mas o que a proteção de dados tem com o machine learning?

Tudo. Conforme foi dito, o machine learning é um mecanismo em que os sistemas aprendem com dados e, muitas vezes, são utilizados dados pessoais para esse aprendizado.

Vamos pensar no uso da técnica para recrutamento e seleção de candidatos para determinada vaga de uma empresa. A empresa vai montar o perfil do candidato ideal e vai “ensinar” para máquina como deve ser esse candidato.

A máquina, então, vai analisar todos aqueles que se candidataram para a vaga e escolher aqueles que melhor se enquadrarem no perfil pré selecionado. Para a definição desse perfil são utilizados dados pessoais e isso não tem problema nenhum.

O problema é quando esse perfil montado, ao cruzar os dados, leva a discriminação de pessoas, por conta de suas informações pessoais. É aí que cuidado deve ser tomado.

Como acontece no “mundo analógico”, ao fazer o recrutamento para uma vaga, a empresa pode utilizar requisitos que as pessoas que se candidatem devem preencher. Porém esses requisitos devem ser objetivos e jamais devem ser utilizados para discriminar, aleatoriamente, algum candidato. E quando o recrutamento é feito por máquinas, a mesma lógica deve ser utilizada.

É óbvio que uma máquina, sozinha, não consegue discriminar uma pessoa, mas o problema está no fato de que ela “aprende” e começa a reproduzir os comportamentos humanos, a partir do cruzamento de dados.

Assim, se para os cargos de liderança, uma empresa, por exemplo, sempre seleciona homens, brancos, de 35-40 anos, solteiros, a máquina pode entender que essa é a “resposta certa” e começar a descartar, de pronto, todos aqueles que não se enquadram nesse perfil “de repetição”.

E entre os seus princípios, a LGPD é clara: nenhum tratamento de dados poderá ser utilizado com fins discriminatórios (art. 6º, IX, LGPD).

Além disso, a Lei se preocupou, de fato, com o tratamento automatizado de dados, afirmando que “O titular dos dados tem direito a solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus
interesses, incluídas as decisões destinadas a definir o seu perfil pessoal, profissional, de consumo e de crédito ou os aspectos de sua personalidade”. (Art. 20).

Ou seja, o titular tem direito de pedir uma revisão desse tratamento de dados utilizados por machine learning. Além disso, a empresa deverá fornecer, sempre que solicitadas, informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial.

Ainda, caso a empresa não possa oferecer essas informações, por conta deste segredo comercial e industrial, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) poderá realizar auditoria para verificação de aspectos discriminatórios em tratamento automatizado de dados pessoais.

Essa foi a forma que a Lei encontrou para garantir que o titular de dados não sofra prejuízos por conta de uma discriminação realizada por decisões realizadas por máquinas.

Mas a empresa também deve fazer a sua parte e, sempre que possível, rever os padrões utilizados para a tomada de decisões e excluir qualquer traço de discriminação que possa existir.

O machine learning, conforme dito, é um avanço e deve ser utilizado, mas sempre com muito cuidado e respeitando o direito dos titulares de dados.

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Advogada e Consultora de Proteção de Dados, Especialista em Direito Empresarial, Palestrante na Área de Proteção de Dados.
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