IA generativa para recrutadores e profissionais de RH — 2026

1. Visão geral do curso: Oi, pessoal. Bem-vindo à minha aula sobre IA genitiva para recrutadores e profissionais Meu nome é TamoiKumadas. Só para dar uma ideia sobre mim, sou um ex-funcionário do Google com 16 anos de experiência em publicidade paga, ensino publicidade paga há mais de dez anos e ensino para muitos jovens profissionais, empreendedores e especialistas que desejam entrar nesse campo. Eu queria aproveitar esta oportunidade para dizer a vocês o que aprenderemos nesta aula. Então, vamos ver como podemos usar a IA generativa nos processos de RH Começando entendendo as instruções, entendendo as diferentes perspectivas com a IA generativa, como podemos usar a IA generativa de forma eficaz para comunicação Além disso, como experiências de funcionários mais personalizadas podem acontecer com a IA generativa Veremos como usar a IA generativa para auxiliar na contratação, avaliação de candidatos e preparação para entrevistas Também mostrarei como usar a IA generativa para aquisição de talentos na contratação e seleção mais inteligente de candidatos Também falaremos sobre considerações legais em IA para RH Espero que, ao final desta aula, você entenda como podemos integrar facilmente tecnologias de IA ferramentas de IA em nosso trabalho diário de RH. Obrigado mais uma vez, pessoal, por participarem desta aula, e estou muito animada em ver vocês dentro da classe. 2. O que são modelos de linguagem grandes?: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queríamos entender o que são grandes modelos de linguagem. Então, isso vai ser a base dessas ferramentas de IA que vamos analisar hoje. Portanto, LLMs ou grandes modelos de linguagem são basicamente sistemas avançados de IA projetados para entender, gerar e raciocinar com a linguagem humana Então, isso examinará uma grande quantidade de dados de texto. Eles são treinados com base nesses dados específicos, que podem ser livros, artigos , sites, códigos e muito mais. E eles são capazes de prever e gerar uma linguagem semelhante à humana. Então essa é a ideia de base dos LLMs. A parte mais impressionante dessa programação específica nesse tipo de programação de linguagem é que ela é capaz de prever a próxima palavra ou token com base nas palavras ou proms anteriores que você forneceu Ele examinará a solicitação que você deu e examinará todas as proms históricas fornecidas por você e, com base nas quais, predirá a próxima palavra e fornecerá a saída com base nela Agora eles aprenderão padrões nos idiomas em termos de gramática, significado, contexto, que foram treinados para eles e com base nos quais as saídas são Agora, eles usam uma arquitetura de aprendizado profundo chamada transformador e com base na qual esses modelos são construídos, e são capazes de dar respostas apropriadas com base nela Agora, outra coisa que acontecerá é que eles também contêm milhões a trilhões de parâmetros, com base nos quais eles também os consideram quando fornecem essas respostas ou com base nas instruções que fornecemos Agora, uma peça impressionante sobre esses modelos LLM, que você verá, é que as saídas também podem ser aleatórias Pode não ser o caso de você obter a mesma saída para o mesmo prompt que está fornecendo. Vamos tentar entender o que estamos tentando dizer aqui. Por exemplo, se eu dissesse que Mary bebeu um pouco. Então, sabemos aonde estamos indo com isso. Então, se eu inserir isso como um prompt, ele me dará uma resposta adequada com base nas interações anteriores, nos dados nos quais foi treinado, para que ele saiba a saída correta que deve fornecer. Da mesma forma, se eu disser algo assim. Sabemos qual seria a próxima linha aqui. Então, ele vai ver que , embora seja azul, o açúcar é doce, e assim por diante. Isso é algo que já conhecemos e a ferramenta também é treinada e, por isso, está nos dando a mesma saída. Mas agora você vê que se eu disser, novamente, se eu der o mesmo prompt, ele está dando uma saída um pouco diferente. Vamos fazer isso de novo. Como você pode ver, ele nos fornecerá várias saídas diferentes para o mesmo prompt que estamos fornecendo Portanto, a questão é que grandes modelos de linguagem são treinados em uma grande quantidade de dados com relação a esse GPT, especificamente, ele é treinado até 2021 dados Da mesma forma, existem outros modelos de linguagem que são muito mais novos dessa forma, como Claude também está lá e o copiloto também Então, com base nisso, eles também acessarão o Google Gemini. Então, eles serão treinados com os dados de todos eles provenientes da Internet onde todos esses dados são fornecidos. E com base no que ele vai prever, ele vai prever a próxima palavra com base nos símbolos ou palavras que foram inseridas no Espero que isso faça sentido. Espero que você entenda o básico de como os grandes modelos de linguagem basicamente operam, que é o que vamos usar muito neste curso específico 3. Aleatoriedade na saída: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, queríamos entender a aleatoriedade na saída que obtemos dessas ferramentas de IA Portanto, precisamos entender o fato que, com as ferramentas de IA, como o Chat GPT , as respostas que você obterá da ferramenta não serão as mesmas o tempo todo E também vimos isso na seção anterior : a saída será diferente o tempo todo, e é assim que a ferramenta foi treinada para fornecer respostas. A intenção de tudo isso é que queiramos experimentar e ver diferentes tipos de respostas Então é assim que a ferramenta foi construída, treinada e recebeu dados. E é por isso que toda vez que você vê as respostas serão muito diferentes umas das outras. Agora, é assim que vai funcionar, e precisamos de alguma forma aceitar isso e viver com isso e trabalhar apenas para isso. Esse é o estado atual desses modelos ou ferramentas de LLM que temos, onde a saída será diferente uma da outra Eles podem ser restringidos uma seção específica das respostas que estamos recebendo, mas não serão idênticos As respostas sempre serão um pouco diferentes umas das outras e novas respostas estarão lá porque é isso que queremos ver com as ferramentas de IA, a intenção é sempre ver respostas únicas, algo em que nunca pensamos, e é isso que está enraizado nas ferramentas, e é por isso que as saídas Então, só para dar um exemplo simples de como isso vai ser, digamos, se eu der uma mensagem para Chat GPT, onde eu digo quantos pássaros estão fora da minha casa Agora, esta é uma pergunta muito aberta que estou fazendo sem dar muita informação. Isso vai me dar um tipo de resposta em que obviamente está dizendo que eu não tenho como ver fora de sua casa. Ok, se você quiser fazer uma estimativa rápida , estou me dando algumas etapas aparência e contagem, método som, método de foto. ajuda a contar e descobrir a solução sozinho de várias maneiras me ajuda a contar e descobrir a solução sozinho de várias maneiras. Então essa é uma solução, uma resposta que está dando. Agora, se eu der a mesma solicitação mais uma vez, novamente, é antes de tudo, aceitar que ela pode fazer isso. Mas se você quiser o número, terá que olhar, ouvir ou compartilhar uma foto. Outro tipo de saída. O primeiro foram os passos dados para me descobrir. A segunda é que eu posso compartilhar, olhar e ouvir ou compartilhar um vídeo ou um pé. Da mesma forma. Agora, se der novamente o mesmo aviso, ele admitirá que não pode fazer isso e, no momento, o número de palavras externas é desconhecido. Está apenas me dando a resposta que, desconhecida, ela não sabe até que eu dê uma olhada e me mostre. OK. Então, é assim que as respostas serão em que as saídas serão aleatórias para os mesmos prompts que fornecemos Agora, isso não é uma falha técnica. É a forma como a ferramenta foi construída e treinada para essa aleatoriedade. Agora, há um pró e um contra para isso também. Então, quando estamos tentando descobrir coisas e estamos tentando construir algo, e dessa vez, essa aleatoriedade ou diferentes tipos de respostas realmente são úteis, porque estamos executando nossas ideias e queremos ver algo diferente, então, possivelmente, isso pode ser realmente útil Se estivermos em uma situação que há um trabalho de pesquisa em andamento e você quiser respostas ou soluções específicas para fazer esse trabalho de pesquisa , essa saída aleatória pode não ser muito útil, ok? A única coisa que a ferramenta pode fazer é permanecer no domínio desse tópico específico e fornecer respostas Não serão respostas arbitrárias realmente vagas, mas ele permanecerá nesse domínio e fornecerá respostas dentro desse É assim que precisamos começar a aceitar que a ferramenta se comportará e trabalhará com ela a nosso favor. 4. O que é uma proposta?: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queríamos entender o básico do que é um prompt específico Então, quando falamos sobre engenharia rápida, o que estamos realmente chamando de pronta aqui? Então, se você observar que o prompt é principalmente uma chamada à ação, você pode dizer: o que damos a esses grandes modelos de linguagem, certo? Então, com isso, estamos pedindo que o modelo comece a funcionar e nos forneça algum tipo de saída. Então é isso que chamamos de prompt em que entramos ação para descobrir algumas respostas da ferramenta E é isso que queremos dizer com um aviso. Agora, se você fizer a mesma pergunta ao Chat GPT também, ele também fornecerá uma resposta semelhante sobre o prompt Então, aqui, como você pode ver, estamos perguntando o que significa a palavra prompt? Então, está nos dizendo que pode ser considerado um substantivo. Uma solicitação é algo que incentiva ou desencadeia uma resposta Certo? Eu também posso ser considerado um verbo. Portanto, é obter uma reação imediata para causar ou encorajar alguém a fazer algo. Então, estamos pedindo ao modelo LLM que faça alguma coisa, descobrindo algumas informações, fornecendo uma solução, para que também funcione como um verbo E então também pode ser um adjetivo, onde pronto significa rápido ou feito sem Então, queremos que a resposta venha imediatamente, certo? Então, queremos que ele descubra uma solução, forneça a solução agora. OK. É assim que estamos vendo o Prompt. Agora, pode ser um cenário em que algumas das respostas também possam ser atrasadas Podemos fornecer algumas informações básicas sobre como os modelos LLM se comportam de uma determinada maneira e, em seguida, fornecer essas respostas Portanto, as respostas podem ser adiadas com base no histórico ou nos detalhes que fornecemos na primeira tentativa. Então é daí que viemos e entendemos o histórico das solicitações, ok? E como é tão crucial, em nossa engenharia rápida, usar esses modelos de IA ou modelos de LM e ferramentas de IA 5. Intuição por trás de propostas: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queremos discutir sobre a intuição por trás das instruções Então, quando você começa a dar instruções aos modelos LM ou à ferramenta, a intuição ou o padrão que você está tentando acessar faz muita diferença Portanto, depender da solicitação que você está dando e do tipo de referência que a ferramenta tem a partir dos dados anteriores, faz muita diferença. Portanto, qualquer aviso que você dê a cada palavra, se ela era comum e tinha muitos padrões no passado ou não, fará muita diferença no tipo de saída que você obterá aqui. Portanto, faz muita diferença que a intuição por trás da solicitação seja muito clara e isso defina o tipo de resposta que você obterá dessas solicitações Para dar um exemplo simples do que queremos dizer com isso. Então, digamos que eu dê uma solicitação simples para o Had GPT, onde eu digo para completar esta história, que é Mary Had a little Agora, essa frase em particular Mary Had Little é um padrão que é bem conhecido, que é bem conhecido e, possivelmente, na Internet, há uma grande quantidade de conteúdo sobre Mary had little lamb e todo o poema está Portanto, existem muitas referências nas quais a ferramenta foi treinada. Portanto, ele já tem muitos dados sobre isso. E por isso, ele fornecerá respostas da mesma maneira porque os pontos de dados que foram treinados são encaixados nele, para que ele possa recuperar esses dados e fornecer algumas informações sobre Portanto, isso será muito específico para os dados nos quais ele foi treinado. Portanto, você pode ver que esse padrão é extremamente comum, comum, conhecido e repetitivo em todos os aspectos Por outro lado, se eu der uma dica específica, que completa a história, uma garota chamada Mary tinha um microscópico Agora, quando eu faço isso, quando eu adiciono microscópico, isso se torna muito específico Possivelmente, a ferramenta não foi treinada no número de padrões em torno disso . A ferramenta não é treinada, não tem muitas referências a ela. Uma garota chamada Mary é genérica, possivelmente tem muitas referências para isso, mas microscópica será algo muito específico Neste caso, agora, como não tem essas referências, ele vai se basear nisso e tentar gerar a próxima palavra. À medida que a ferramenta for treinada, ela examinará a palavra e criará uma história. Como você pode ver aqui. É assim que queremos ter certeza sempre que enviarmos alguma solicitação a essas ferramentas de IA, qual é o padrão Existe um padrão na solicitação que você está dando? O padrão é bem conhecido ou muito específico? Isso definirá o tipo de saída que você obterá da ferramenta. Portanto, ter isso em mente faz muita diferença, pois é assim que você pode personalizar a ferramenta para dar respostas de acordo com suas necessidades. Se você estiver lidando com um cenário específico em que deseja uma solução específica , precisamos fornecer avisos em que o padrão seja bem conhecido e estejamos procurando a saída desejada Mas se estamos trabalhando em um projeto específico em que queremos ver o que é possível, quais são as possibilidades e há coisas novas que queremos experimentar, então talvez o padrão que queremos seguir seja muito específico. Podemos fornecer algumas palavras raras, palavras únicas como essas, que não têm muitas referências do passado, e a ferramenta pode simplesmente fornecer novas ideias sobre isso. Espero que isso faça sentido. Espero que você entenda como precisamos analisar as instruções e a intuição por trás delas e como precisamos escolher nossas palavras que possam definir os resultados que obtemos delas 6. Todos podem programar com prompts: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queríamos entender que, com o Chat JBT agora, todos podem prosseguir e programar com instruções O que queremos dizer com isso é que você pode treinar a ferramenta para responder de acordo com suas necessidades. Agora, isso pode ser muito útil e é assim que você pode dizer que um assistente ideal funciona. Em que você dá um determinado treinamento específico e deseja um determinado tipo de resultado de seu assistente, com base no qual ele fornecerá essas respostas Então, agora todos podem simplesmente dar essas instruções para programar o Chat GPT ou qualquer outra ferramenta de IA para dar respostas de acordo com suas necessidades Para ver isso na prática, o que queremos dizer com isso é. Digamos que, pela primeira vez, estou estabelecendo algumas expectativas com a ferramenta em que, sempre que você gerar uma saída, sempre que você gerar uma saída, transforme-a em uma lista de valores separados por vírgulas Essa é uma configuração de expectativa que eu fiz, que ela reconhece, e agora estou fornecendo meu ponto de dados Onde estou dizendo que meu nome é Tami Das e estou ministrando um curso sobre IA generativa para profissionais de RH Então, agora que defini essa expectativa mais cedo, ela está me dando a resposta dessa forma específica Então, agora, quando me dá isso, eu quero ajustar isso Quero mudar isso e dar mais regras à ferramenta Cha GBT para ser treinada Então, estou dizendo que, a partir de agora, as colunas da lista de valores separados por vírgula devem ser nome, curso e função, outra expectativa de configuração Então, isso também será lembrado e, em seguida, ele me dará a saída. Então, ele me dá automaticamente. Portanto, a grande parte disso não é que eu não precise fornecer o ponto de dados novamente. Ele já levou isso em consideração e agora vai imediatamente para a saída, que é pegar as colunas específicas como nome, curso e rolo, e me fornece e agora vai imediatamente para a saída, que é pegar as colunas específicas como nome, curso e rolo, e me fornece essa saída corretamente. Então, isso é realmente ótimo. Está sendo programado. A ferramenta está sendo programada ou treinada as diferentes regras ou expectativas que você está definindo com ela Além disso, novamente fazendo algumas alterações em que estou dizendo que , além de tudo o que eu digito, gere exemplos adicionais que se encaixem no gere exemplos adicionais que formato do DCS felist Agora, novamente, eu não preciso fornecer exemplos sozinho. Ele está criando automaticamente esses exemplos no mesmo formato. No mesmo formato que estou fornecendo aqui. Agora você vê, seguindo todas essas etapas, programamos a ferramenta Chat GPT para responder de uma determinada maneira Agora, quando eu dou um prompt simples como esse, ele imediatamente me dá a saída dessa maneira específica, porque agora, ele já está treinado agora, ele já está Ele sabe que tem que considerar essas três colunas. Ele deve fornecer a primeira saída e, em seguida, fornecer exemplos adicionais. Então, tudo isso vem junto de uma só vez. Assim, você entende como a ferramenta vai funcionar, em que, se quiser um tipo específico de resposta ou saída para sua empresa, para seu trabalho, a ferramenta pode ser programada Qualquer pessoa pode programar a ferramenta acordo com suas necessidades, definindo essas expectativas, fornecendo essas regras, e então você começa seu trabalho, dá suas instruções e obtém os resultados desejados 7. Padrões de atalhos: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, falaremos sobre os padrões de alerta. Portanto, entendemos agora que, quando solicitamos modelos LLM como o CHAPT, o padrão que usamos nele faz muita diferença no tipo de saída que obtemos Portanto, se estivermos procurando por um tipo específico de saída , precisamos ter certeza de que o padrão da escolha das palavras deve ser específico nessa ordem específica. Então, isso controlará o tipo de resposta que você obterá dos modelos LM, as saídas que você espera deles Isso se torna crucial em qualquer tipo de tarefa ou trabalho que você vai fazer e está usando os modelos LLM ou as ferramentas especificamente para um objetivo específico Conhecer os padrões corretamente será crucial ao usar essas ferramentas. Apenas por exemplo, digamos que, quando eu estou dando uma solicitação, algo como Mary teve um pouco, sabemos que pouco, sabemos que temos uma saída específica que esperamos da ferramenta É quando obtemos a saída que você está procurando. Torna-se muito evidente que , para obter uma saída, que é a próxima linha, se o congelamento estava branco como a neve Preciso me certificar de que meu padrão de prompt esteja nesse formato específico. Pois se eu vou dar qualquer outra saída específica, possivelmente, é provável que a saída seja um pouco diferente. Como neste caso, estou dando novamente aqui, então está nos dando a mesma saída. Portanto, você precisa ter certeza de que os padrões que estamos escolhendo e a escolha das palavras que temos em um prompt são muito cruciais e específicos forma que forneçam a saída correta que estamos procurando. É por isso que, daqui para frente, veremos diferentes tipos de padrões neste curso, que fornecerão resultados de uma certa maneira. Espero que isso faça sentido. Espero que você entenda agora a importância e a importância de ter esses padrões específicos em nossas instruções que fornecemos a essas ferramentas 8. Introduzindo novas informações ao modelo de linguagem grande: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, entenderemos outra abordagem que você pode usar com esses modelos de LLM, que apresentará novas informações a eles. O que vai acontecer é que muitas das informações fornecidas foram fornecidas até uma determinada data e hora, certo? Então, agora, por causa disso, ele tem muitas informações nas quais é treinado, mas não podemos dizer que é uma informação completa que eles têm. Portanto, pode haver muitas informações das quais eles não estão cientes. Então, a melhor parte é que, quando você usa essas ferramentas, podemos adicionar essas informações. Podemos apresentá-los a essas novas informações, e a ferramenta levará isso automaticamente em consideração ao fornecer o resultado. Então, isso vai ser muito poderoso , porque então você pode usá-lo em vários formatos. Então, por exemplo, se você está trabalhando nisso para sua empresa, você pode fornecer informações básicas sobre sua empresa. Você pode dizer quantos funcionários você tem, que tipo de produtos você vende, quais são seus produtos vencedores e perdedores. Você pode fornecer muitas informações e seguida, pedir que forneça a descrição do problema. Portanto, ele levará em consideração as informações que você forneceu ao fornecer a solução de Yoga. Da mesma forma, você pode fornecer relatórios, você pode fornecer análises de dados. Você pode fornecer pesquisas do passado. Você pode fornecer informações sobre o comportamento do seu cliente. Pode haver muitas informações que você pode fornecer da sua parte à ferramenta e , em seguida, ela levará isso em consideração e fornecerá a saída de acordo com suas necessidades. Dê um exemplo prático do que estamos nos referindo aqui. Digamos que eu dê um aviso, apenas um aviso que diga, voltando ao exemplo anterior quantos pássaros estão fora da minha casa? Agora, a ferramenta praticamente não pode nos dar uma saída para isso. Então está nos dando uma resposta curta , ou seja, não tenho ideia, é de manhã cedo e me dá uma ideia básica, não tem informações suficientes para nos dar uma resposta para isso. Agora, o que estou fazendo é fornecer alguns pontos de dados. Digamos que eu esteja dizendo que a observação histórica de pássaros comuns fora da minha casa foi de janeiro de 120, fevereiro de 150 e assim por diante. Eu lhe dei alguns dados. Então, vamos levar isso em consideração e agora está chegando a uma produção que, como estamos em janeiro , será em torno de 120. Então, agora, devido essas informações que você forneceu, ele as escolheu e nos deu uma solução de saída para isso. Agora, se eu construir sobre isso, digamos que eu construa sobre isso e forneça mais informações, digamos que minha casa esteja coberta por uma cúpula de vidro Agora os animais podem entrar e sair. Todos os animais vivem para sempre dentro da cúpula de vidro, e então eu faço a pergunta Então, ele vai levar isso em consideração novamente. Então, você pode ver que isso transforma em um problema lógico, não um problema previsível. OK. Vamos reafirmar as restrições aqui A casa está sob uma cúpula de vidro selada, ok? Assim, levará em consideração as informações adicionais para criar solução personalizada ou uma resposta para sua solicitação Portanto, a ideia é que, a partir daqui, o que precisamos entender é que, ao usar a ferramenta, você possa fornecer as informações que você tem em vigor. E como documento de apoio, como recurso de apoio, ao qual ele pode se referir e, com a ajuda dele, fornecerá os resultados desejados. Espero que isso faça sentido. Espero que você entenda a estratégia, como você pode usar a ferramenta de uma maneira muito eficaz fornecendo todas essas informações adicionais de sua parte. 9. Limitações de tamanho de propostas: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queremos falar sobre limitações de tamanho do prompt. Portanto, como entendemos que as ferramentas de IA estão se desenvolvendo ao longo de um período de tempo , as limitações de tamanho do prompt também estão aumentando. Não serão os anteriores, como 3.5, 4.1 com versões AGBT No momento, estamos sentados no Tra GBD 5.2. Portanto, essas limitações de tamanho do prompt também aumentaram. No entanto, tendo isso em mente, ainda não faz sentido despejar todas as informações possíveis no Chat GPT e apenas pedir que ele analise e encontre soluções Então, apenas para lhe dar uma ideia de como isso mudou ao longo de um período de tempo. Então, atualmente, se você ver quando o GPT 3.5 começou, ele tinha aproximadamente 16.000 tokens que poderia levar em consideração E então, uma vez que o GPT quatro entrou na figura quatro, oh, esses números aumentaram Certo? Então, com o passar do tempo, isso se tornou muito melhor. Então, quando analisamos especificamente os atuais, digamos, que temos, o GPT 5.2 também tem um limite específico de tamanho de prompt, que é muito alto, que é aproximadamente 400 mil tokens que podemos fornecer, o que basicamente significa que você pode colar documentos muito longos, que podem ser livros inteiros, grandes bases de código, contratos legais longos, tudo isso pode ser incluído facilmente sem separá-los. Dessa forma, os tokens, os limites específicos, o tamanho do baile funcionarão Dito isso, a ideia, a maneira correta de fazer isso será se você tiver um documento enorme que deseja TragPT analise e forneça soluções para uma maneira melhor de fazer isso, em vez de despejar o documento inteiro na ferramenta escolhendo seções específicas do Pegar as seções específicas de um documento e entregá-las a Cha GPT para resumi-las para revelar sua essência ou colocá-las em diferentes indicadores, descobrindo uma Dessa forma, você poderá usar a ferramenta de uma maneira muito mais eficaz. Então, o que você pode fazer é, digamos que você tenha um documento de 1.000 palavras, você pode escolher segmentos específicos. Digamos que haja cinco segmentos desse documento, você pode escolher um por um e pedir que Cha JPT resuma e, em seguida, você terá cinco resumos diferentes, que podem ser reunidos de forma concisa, novamente com a ajuda do Cha GPT, e então você pode usá-los em novamente com a ajuda do Cha GPT, e então você pode usá-los Portanto, essa será a abordagem correta que você deve usar quando estiver lidando com uma grande quantidade de dados e quiser que o Cha GBT os analise Portanto, o ponto básico é que, se você tiver uma grande quantidade de dados, poderá descobrir qual é a parte mais importante desses dados específicos, que fornecerá a saída certa. Portanto, você tem uma tarefa específica a ser concluída para realizar essa tarefa específica. Qual aspecto desse documento é o mais importante, que somente você pode fornecer ao CHAGPT para analisar e obter a solução a partir dele Espero que isso faça sentido. vai realmente ajudá-lo, porque então o que vai acontecer é que você está usando a ferramenta de uma maneira muito eficaz, indo até o ponto crucial e entendendo qual é a área principal e quais informações específicas são mais valiosas para o HAGPT obter as respostas certas. 10. Prompts são uma ferramenta para uso repetido: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queremos falar sobre como os prompts devem ser utilizados ao usar essas ferramentas de IA, especificamente os modelos LLM Portanto, a ideia é que, sempre que estamos dando alguma solicitação, não deve ser que a ideia seja fornecer uma consulta específica e obter uma resposta dela, e pronto Está bem? A intenção do uso dessas ferramentas de IA é que precisamos criar uma conversa sobre isso Nós nos aprofundamos em fazer várias perguntas e obter respostas a partir delas. E com base nessas respostas, novamente, nos aprofundamos ainda mais. E faça outras perguntas relacionadas. É assim que você poderá obter a resposta apropriada das ferramentas de IA. Agora, se você prosseguir e tratar isso da maneira que vamos perguntar apenas, esperamos que façamos uma consulta específica e obtenhamos todas as informações necessárias, isso não vai acontecer Portanto, temos que garantir que essa forma específica de tratar a ferramenta de IA seja que ela faça um refinamento, o refinamento das informações Portanto, quanto mais perguntas específicas você fizer à ferramenta de IA, mais respostas refinadas você obterá e isso o levará a se aproximar da sua solução. Portanto, a intenção é que precisemos ter uma conversa. Portanto, quando você tem conversas que incluem várias solicitações com as ferramentas de IA, as respostas se tornam cada melhores com o tempo e você obtém os resultados desejados Para dar um exemplo específico de como isso vai ser, digamos que eu esteja dando uma dica agora mesmo de que quero criar uma estratégia de marketing digital para uma empresa on-line em que vendemos produtos digitais. Como o Chat GPT pode me ajudar com isso? Então, isso vai me dar toda a estratégia de negócios aqui, a meta comercial, clareza, ok, definição de público-alvo, ok, estratégia baseada em funil, o que queremos fazer, estratégia de tráfego, tudo isso é dado especificamente Então, agora, novamente, eu me aprofundo peço que estejamos vendendo especificamente, digamos, periódicos, agendas, livros baixo conteúdo e sem conteúdo Então, qual estratégia devemos priorizar de tudo isso Então, é um pouco específico que precisamos focar, digamos que a prioridade deva estar em primeiro lugar no mercado, estratégia que precisamos criar, na qual a colocamos na Amazon segunda prioridade pode ser anúncios pagos ou tráfego pago O terceiro pode ser marca e site. Então, agora, ele nos fornece todas as informações relacionadas especificamente a isso, e depois fazemos uma pergunta específica em que dissemos: quais plataformas deveriam ser perfumes, quais devemos buscar primeiro, seja a Amazon ou qualquer outra plataforma para construir esse negócio on-line de produtos digitais Portanto, ele nos fornece as informações específicas de que não precisamos fazer as duas coisas juntos. Podemos simplesmente começar com o KDP da Amazon, especificamente a Amazon, e configurar esse negócio primeiro e depois expandir para outras plataformas Então você vê agora, o que está acontecendo é que quando começamos com a primeira consulta nesse caso específico, era uma consulta muito aberta. Queríamos uma estratégia específica de marketing digital. Mas então o que fizemos foi subdividir o que nos desviamos, direcionamos isso para uma situação específica quais plataformas serão úteis Ok, que tipo de produto nós fornecemos , o que será muito mais benéfico para o negócio. Então, agora estamos recebendo alguma direção. Estamos obtendo alguns resultados no sentido de que qual deve ser nossa prioridade? Em que devemos nos concentrar primeiro e depois passar para outras coisas. Então, esse é o poder de conversar com a ferramenta de IA, fazendo várias perguntas, várias iterações que estão acontecendo E com isso, você obterá a resposta certa, o que seria muito útil para o seu trabalho. Portanto, sempre que estiver usando as ferramentas de IA, não a trate como uma consulta unidirecional, que é uma solução que você deseja obter, mas forneça várias iterações de perguntas de resposta conversas que você está tendo, que resultará em resultados muito melhores 11. Propostas de raiz: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queríamos entender o conceito de prompts raiz que esses modelos de IA têm Então, normalmente, o que vai acontecer é que eles terão alguns prompts básicos de back-end raiz que estão sendo encaixados neles, o que define as regras básicas sobre como as saídas chegarão Portanto, também faz sentido para nós identificar e configurar essas regras básicas para obter um tipo específico de resposta. Assim, você pode usar a ferramenta pneumática de forma que possa treiná-la para ter essas regras básicas em mente sempre que elas emitirem qualquer tipo de saída. Talvez você pertença a um setor específico e precise de respostas personalizadas para esse setor. Assim, você pode inserir essas informações na ferramenta para que ela tenha isso em mente o tempo todo sempre que estiver dando qualquer tipo de resposta. Portanto, isso realmente ajuda a personalizar as soluções de acordo com suas necessidades, e há maiores chances de chegar à solução muito mais rapidamente. Então, só para dar um exemplo prático do que estamos nos referindo, digamos que vamos dar um exemplo em que estamos estabelecendo a regra básica com a ferramenta de IA, onde dizemos que você é meu assistente pessoal. Sempre que você fornecer resultados, certifique-se de fornecer as recomendações mais eficientes em termos de tempo, recomendando apenas coisas que me pouparão tempo. Não sugira coisas que não economizem tempo. Está bem? Então, essas são minhas expectativas, e você pode ver que diz receita economizada atualizada, memória. Está bem? Então, o que ele está fazendo é, no back-end, salvando na seção de memória que é assim que as respostas devem sair daqui para frente. Então, agora vamos dar um exemplo. Eu digo que preciso ir às compras. O que você sugere que eu faça para comprar minhas compras? Se você ver que todas as respostas que ele vai dar agora serão com essa regra básica específica em mente, ok? Como a opção mais rápida, faça o pedido online e com entrega em domicílio. Economiza tempo, ok? Reordenar itens anteriores, dois a 5 minutos no total, será necessário Então, sem viagens, sem pistas. Então, novamente, referindo-se ao mesmo ponto em que isso nos poupará muito tempo. OK. Se precisar ir fisicamente, mínimo de tempo necessário, você pode abrir um aplicativo do Notes fazer uma lista restrita do que deseja comprar. Portanto, não há outras coisas que você esteja comprando. Vá até a loja mais próxima, não a mais barata. Ok, você economiza muito tempo. Pegue itens de coleta em um único passe, certo? Você mesmo faz o checkout ou o cartão, UPI economiza seu tempo, saia imediatamente Agora você vê que todas as respostas atenderão a essa expectativa que estabeleci com a ferramenta Da mesma forma, digamos que em outro cenário, eu preciso comprar um carro novo. O que você sugere que eu faça? Está bem? Portanto, lembre-se de que, também, liste apenas dois carros. Está bem? Um agregador, que você pode filtrar por orçamento , tipo de corpo e ponto final em duas opções Eu é igual a perda de tempo. Está bem? Portanto, continue se referindo ao fato de que precisamos economizar tempo o máximo possível em cada resposta. Bloqueie o orçamento e o EMI. Assim, você pode ver que as respostas agora serão totalmente personalizadas de acordo essa expectativa definida Portanto, configurar esses proms raiz com antecedência, antes de usar as ferramentas de IA, ajuda muito a obter soluções muito mais personalizadas para nossas consultas, que resolverá com eficácia muitos problemas com muito mais rapidez 12. Grupos de foco virtuais de funcionários com personas: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos como podemos usar a ferramenta de IA para entender a perspectiva de diferentes pessoas. Então, digamos que queremos criar um grupo virtual de foco de funcionários com personas por um motivo específico Portanto, isso pode ser muito útil porque, no momento, o que está acontecendo é que, com a ajuda da IA , você só pode usá-la da perspectiva para a qual deseja obter soluções. Mas quando você está vendo uma visão geral, tentando resolver um grande problema, torna-se muito importante que também entendamos as perspectivas de outras pessoas. E é aí que a ferramenta de IA também pode ser de grande ajuda. Então, vamos dar um exemplo do que estamos tentando dizer aqui. Então, digamos que queremos enviar um e-mail específico para a empresa, para um anúncio específico relacionado à cobertura médica, e queremos obter algumas ideias ou perguntas que eles possam ter relacionadas a ele. Então, essa é a dica que estamos tentando dar, seja, eu quero que você imagine um grupo de funcionários do Google em uma variedade de funções e fases da vida. Liste a idade ou as funções dos funcionários e acesse este anúncio do RH com as perguntas mais comuns e as perguntas mais difíceis que possam vir desse grupo Ok. Portanto, a ideia é que haja algumas mudanças acontecendo em sua cobertura médica, em que eles obterão novos cartões de identificação de sócios especificamente, e não haverá muitas mudanças como tal Sua cobertura de seguro não está mudando. Não há necessidade de apresentarem o novo cartão aos provedores pois a cobertura permanecerá a mesma. Então, todas essas informações não são fornecidas. Então, a intenção do e-mail agora, com a ajuda da ferramenta de IA, o que queremos entender é quais são os tipos de perguntas que as pessoas terão em mente quando virem esse e-mail Então é isso que a ferramenta de IA criou, que é no início da carreira, que é no início da carreira as pessoas gostariam de engenheiros de software, engenheiros de programas, ok, um single ao vivo no Stage. Ok, as perguntas deles podem ser : preciso ativar o novo cartão? Posso continuar usando o antigo? Está bem? Por que eles estão fazendo isso? Ok, a pergunta mais difícil é: se eu perder as duas cartas, terei uma substituição rapidamente ? Agora, no caso de um primeiro ano de carreira, as perguntas podem ser se meu médico ou farmácia ainda reconhecerão meu seguro? Isso afeta as prescrições já em andamento? Então você pode ver como as perguntas estão mudando com base nas categorias de idade, certo? Novos pais, suas perguntas podem ser se os dependentes também recebem novos cartões Preciso enviar alguma coisa para o pediatra ou creche do meu filho Os gerentes de pessoas, em seus casos, são obrigatórios ou apenas informativos O que devo dizer à minha equipe se eles estiverem preocupados, certo? Então, você vê que esses são tipos de perguntas que surgirão diferentes aspectos de questões que surgirão com base na antiguidade, estabilidade e posição que ocupam na empresa Ok, pessoal sênior, você tem certeza absoluta de que a cobertura e os números de identificação não foram alterados Isso afeta os reembolsos fora da rede? O Etna mudará mais alguma coisa em breve? Ok. Então, essas são perguntas que recebemos, que prevemos que surjam quando esse tipo de anúncio for feito pelos funcionários Agora, o que você pode fazer é responder a todas essas perguntas. Agora, a IA deu a você todas as perguntas, e agora podemos solicitar que reescreva o mesmo e-mail, aquele e-mail de anúncio para responder à maioria das perguntas comuns que vimos E de uma forma que reduza o estresse potencial que as pessoas podem sentir ao receber esse e-mail. Então, agora estamos reescrevendo nosso e-mail de anúncio porque agora sabemos que tipo de perguntas, perspectivas as pessoas têm e perguntas que elas podem ter relacionadas ao anúncio Então, estamos atendendo a todos eles e criando um novo e-mail, tendo isso em mente, e agora enviando-o aos funcionários Então, agora, diz que queremos ter empatia desde o início, nada sobre a mudança de suas coberturas médicas Seus provedores de rede de benefícios e número de identificação de membro permanecem exatamente os mesmos. Essa atualização não afetará consultas, prescrições ou cuidados contínuos Não é necessária nenhuma ação de sua parte. Você vê que quando esse tipo de e-mail os funcionários recebem, maioria das perguntas é respondida. Portanto, eles não terão muitas perguntas ou apreensões sobre esse anúncio, essa mudança acontecendo essa É assim que podemos usar as ferramentas de IA para entender diferentes perspectivas das pessoas, diferentes pontos de vista das pessoas e, tendo isso em mente, podemos personalizar uma solução que atenda a todos 13. Introdução ao padrão de persona e recursos humanos: Oi, pessoal. Bem-vindo às sessões. Nesta sessão, vamos entender algumas noções básicas sobre padrão de personalidade e como podemos usá-lo em recursos humanos Então, a ideia que vimos sobre a última foi a de que queremos entender diferentes perspectivas de um grupo maior de pessoas para personalizar nossas soluções em torno disso Mas agora, o que estamos vendo é entender um padrão de persona para um tipo específico de público, ok, possivelmente em sua empresa, e você quer atendê-los, você quer personalizar a solução para Então, isso também pode ser feito com a ajuda da IA generativa. Você pode dar uma solicitação semelhante à ferramenta de IA com uma persona específica que você deseja atingir e pode pedir uma ideia sobre a aparência dela, e pode pedir pense sobre as coisas, quais são suas perspectivas e, com base na qual, você pode obter uma solução personalizada Vamos dar o mesmo exemplo que vimos anteriormente. Mas agora estamos ajustando um pouco , analisando um tipo específico de funcionário na empresa Então, podemos dizer algo assim, em que usamos esse tipo de aviso, que é atuar como engenheiro de software de nível básico no Google e reagir a esse anúncio da JI com as perguntas, as perguntas mais comuns e as perguntas mais difíceis Portanto, o anúncio continua o mesmo. Agora você pode ver que o resultado que estamos obtendo é da perspectiva de um tipo específico de persona Este é especificamente um engenheiro de software de nível básico, Google L three, o, e que tipo de perguntas eles podem ter. Está bem? Então, eu preciso fazer alguma coisa agora? Minha cobertura está realmente inalterada? O que exatamente o novo cartão chegará quando chegar? E se eu não receber o novo cartão? Esses são os tipos de perguntas que eles podem receber. Então, a ideia é que, com a ajuda do Aa generativo, você possa identificar pessoas específicas, entender suas perspectivas Você pode antecipar que tipo de perguntas eles podem ter em mente e, com base nas quais, você pode criar uma solução personalizada em torno dessas questões e que atenda a elas de forma muito mais eficaz Espero que isso faça sentido. Espero que você agora como estamos usando o Genitive Ware também entenda agora como estamos usando o Genitive Ware em diferentes aspectos dos negócios de RH, onde atendemos a diferentes tipos de público 14. O padrão de persona: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, discutiremos sobre o padrão de persona. Esse é um dos padrões que podem ser muito eficazes, que você pode usar para usar as ferramentas de IA, os modelos Hat GPT ou LL de uma maneira muito eficaz. O que queremos dizer com padrão de personalidade será um cenário em que, digamos que queremos um tipo específico de conselho de um especialista ou digamos que queremos algum tipo de ajuda ou resposta de um determinado especialista, especificamente, não sabemos qual será a resposta deles, como eles vão falar e quais informações eles têm Nesses casos, por exemplo, digamos eu queira receber alguns conselhos de um dentista. Então, eu não tenho a experiência de ser dentista. Então, eu abordaria essa pessoa e forneceria meus problemas que tenho, e receberei uma resposta com base em sua experiência, e ela me dará conselhos específicos Da mesma forma, podemos usar a ferramenta de IA para nos comportar de uma determinada maneira, sendo uma ferramenta de especialista em um campo específico e nos dar a saída dessa maneira específica. Podemos pedir à ferramenta de IA que atue como especialista específico em um campo específico e obtenha esses resultados Isso é o que queremos dizer com um padrão de personalidade. Assim, a ferramenta pode se comportar em várias pessoas e, em seguida, nos dar a resposta com base nisso Vamos ver isso na prática o que exatamente queremos dizer com isso. Digamos que eu diga à ferramenta de IA que aja como cética, então ela precisa agir como uma cética que seja bem versada Portanto, ele tem um conhecimento de ciência da computação, de como os computadores funcionam e o que quer que eu diga, então ele fornecerá uma resposta cética e detalhada com base nisso Então, agora ele aceitou que responderá como um cético experiente em computadores E agora vamos dizer que, digamos que há uma preocupação de que a IA domine o mundo. Então, esta é minha declaração. Então, isso vai me dar a resposta com ceticismo, ou seja , a IA não é um agente. É uma caixa de ferramentas. Quando as pessoas chamam a IA hoje em dia, ela é uma coleção restrita de sistemas específicos para tarefas, classificadores, preditores, otimizadores e grandes modelos de linguagem Inteligência não é igual a poder ou controle. Portanto, ele nos fornecerá todas as informações com base em. Agora, se você mudar, também poderá alterar essas personas de acordo com sua necessidade Então, digamos que eu vou dizer, novamente, que o vendedor da loja de computadores local está me dizendo que eu preciso de pelo menos 64 GB de RAM para navegar na web Então, novamente, por isso, isso está me dando ceticismo porque eu defini isso Eu estabeleci a expectativa de que ele precisa se comportar como um cético Então, está me dizendo que essa afirmação merece ceticismo imediato por causa de motivos técnicos, é quase certamente um absurdo ou, é quase certamente um absurdo na melhor Então, você pode ver que a ferramenta agora está treinada para ser cética e está se comportando nessa pessoa em particular com um conhecimento sobre ciência da computação e nos dando todas as Vamos mudar isso e podemos ter uma personalidade totalmente diferente Digamos que eu esteja dizendo que aja como um cético de 9 anos. Agora, a personalidade está mudando. Essa é uma pessoa de 9 anos que é cética e tudo o que eu vou dizer a essa pessoa precisa responder da mesma maneira, tendo em mente que essa pessoa Então, quando digo que agora a IA vai dominar o mundo, ela diz: acho que não. Por exemplo, como ele faria isso? A IA é apenas coisas dentro dos computadores. Não pode andar lá fora. Ele não tem braços e nem consegue se conectar à parede. Você pode ver a diferença na resposta. Na resposta anterior, essa pessoa tinha conhecimento sobre ciência da computação ou tinha muitas informações específicas para compartilhar. Mas agora que essa é personalidade de uma pessoa cética de 9 anos, você pode ver que a resposta Isso é realmente eficaz. Isso é realmente poderoso como uma ferramenta que você pede que a ferramenta se comporte de acordo com uma pessoa específica e, em seguida, obtém resultados com base nisso Digamos que eu tenha um requisito específico com relação ao marketing em minha empresa ou, digamos, vendas ou RH. Assim, posso pedir que a ferramenta se comporte como um profissional de RH experiente um gênio do marketing ou, digamos um especialista em vendas e me dê resultados Então, receberei as respostas adequadas, e isso será muito útil para nossos negócios. Espero que isso faça sentido. Espero que você entenda agora como os padrões de personalidade funcionarão 15. O padrão transformador: um impacto maior com os produtos de trabalho de RH: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos outro padrão que podemos usar com ferramentas de IA, que é o padrão transformador, que pode ser muito eficaz ao trabalhar com qualquer tipo de processo relacionado a RH Portanto, isso pode realmente ajudar a transformar diferentes tipos de informações em vários formatos que podem ser usados em nosso trabalho de RH Então, vamos dar uma olhada com um exemplo do que estamos tentando dizer aqui. Digamos que temos um documento específico que criamos, que é a revisão anual do desempenho da equipe, que temos como documento no momento. OK. E o que precisamos fazer é seguir em frente e enviar, precisamos criar um cronograma em torno disso Precisamos criar um cronograma específico sobre isso, qual falaremos sobre como a avaliação anual de desempenho da equipe acontecerá e os cronogramas importantes, o processo e o cronograma passo a passo que exigimos Então, o que podemos fazer é enviar esse documento diretamente para o Cha GBT ou qualquer ferramenta de IA e dar este baile, que diz que este é o documento de avaliação anual de desempenho da equipe em anexo avaliação anual de desempenho da equipe Crie um cronograma para a avaliação, considerando que ela será publicada hoje OK. Então, agora a ferramenta vai transformar esse documento em um formato de linha do tempo Agora você pode ver que ele criou um lançamento oficial no dia zero, o público será composto por todos os funcionários e gerentes, ele fornece as ações. Do dia zero ao dia 14, o que vai acontecer? Haverá avaliações pessoais dos funcionários. O público será composto por todos os funcionários e assim por diante. Então, agora temos a linha do tempo em que ela foi transformada. Com essa ferramenta de IA específica, você pode transformar facilmente um documento em uma linha do tempo que temos agora Agora, digamos que, depois de ter a linha do tempo, você precise se comunicar Você precisa comunicar essas informações a todos, digamos, os gerentes. Então, agora estamos pedindo que ele crie um rascunho de e-mail de comunicação do cronograma, explicando todas as etapas para todos os gerentes Portanto, o público será formado por gerentes que falarão sobre o cronograma do processo de revisão anual Então, agora temos o e-mail gerado por eles, onde ele também fornece o cronograma Ele fala sobre a primeira semana até a segunda semana, o que vai acontecer. Então, todas essas informações estão sendo compartilhadas aqui. Temos um e-mail composto pela ferramenta, um e-mail de comunicação para os gerentes, informando-os sobre o cronograma, e foi transformado em um Agora, digamos que, finalmente, o que temos que fazer é fornecer as mesmas informações às pessoas que estão sendo avaliadas, certo, especificamente a todos os funcionários. Então, queremos que a ferramenta de IA transforme isso em um e-mail enviado a todos os membros da equipe que estão sendo avaliados. Portanto, agora temos um e-mail adequado que fala sobre a revisão anual de desempenho, que acontecerá com eles, com seus cronogramas fornecidos aqui Então você vê o que está acontecendo aqui? O que está acontecendo é que, com a ajuda da ferramenta de IA, o que estamos fazendo é transformar um tipo específico de documento ou informação em um formato específico em vários outros formatos Primeiro, a partir do documento, transformamos isso em uma linha do tempo Da linha do tempo T, foi para um e-mail para todos os gerentes e depois para um e-mail para todos os funcionários Você vai economizar muito tempo. Sem imaginar fazer isso sem a ferramenta de IA em que você tem o documento, e agora você precisa primeiro descobrir como configurar o cronograma Então você pensa em como redigir o e-mail para os gerentes e funcionários É assim que as ferramentas de IA podem ser realmente úteis para acelerar nosso processo, melhorando também a qualidade das informações que estamos compartilhando com nossos empregadores, funcionários e dentro da empresa 16. Como reduzir a alucinação com válvulas de escape: evite erros na comunicação de RH: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queremos falar sobre como você pode usar a ferramenta de IA para reduzir qualquer tipo de alucinação e também ajudar a evitar qualquer tipo de erro que possa acontecer na comunicação de possa acontecer na Portanto, precisamos entender o fato que, com a ferramenta de IA especificamente, ela fornecerá as respostas com base no tipo de solicitação que você fornecerá Agora, se você fornecer uma solicitação muito aberta, as respostas serão muito menos direcionais, no sentido de que resultará em muitas suposições e fornecerá muita imaginação , o que possivelmente pode estar correto, pode não estar correto, pode não estar correto Portanto, nesses casos, também temos que controlar a alucinação que a ferramenta causa Portanto, você deve dar instruções explícitas à ferramenta o que ela não deveria fazer Portanto, sempre que você estiver dando uma solicitação, instruções adicionais também devem estar lá, que controlam a alucinação, que controlam o ambiente no qual ela precisa fornecer a saída Dessa forma, você obterá as informações corretas e o uso correto dessas informações poderá acontecer. Então, para dar um exemplo simples de como isso vai funcionar no trabalho de RH que estamos fazendo. Então, vamos voltar ao exemplo semelhante que tomamos anteriormente, onde estamos tentando fazer um anúncio a todos os funcionários sobre nossa mudança de cobertura médica, certo? Então, agora, quando você dá essa solicitação específica, ela é totalmente suposta, porque recebeu certas informações Foi solicitado que criasse um anúncio sobre isso. Então, foi em frente e criou todos os tipos de perguntas possíveis, que as pessoas poderiam perceber sobre esse anúncio. Portanto, não há limites ou limitações que você tenha criado. Mas agora, se você ajustar isso, ajuste isso e faça um tipo específico de baile de formatura, algo assim, onde você diz que agora crie um FQ detalhado que podemos publicar Mas agora dizemos essa parte específica em que dizemos que, para qualquer resposta que você não tenha claramente as informações para responder com o anúncio original, envie um e-mail, coloque um espaço reservado com instruções sobre o que deve ser preenchido pelo RH E para obter respostas que você cria a partir de seu conhecimento geral, coloque a verificação de fatos antes delas. Agora queremos que tenha alucinações para as perguntas, o que pode ser Ele pode criar as perguntas que achar adequadas para aquele anúncio específico Mas as respostas estão sob um ambiente de controle, em que, se ele souber a resposta claramente do e-mail , somente ele deve responder, caso contrário, deixe para o caractere preencher Agora, se você ver as perguntas que está recebendo , está tudo bem. Mas agora, quando vou receber o novo cartão. Essas informações não são fornecidas no e-mail. Certo? É por isso que ele mencionou um espaço reservado aqui. Então, é isso que queremos fazer com muitas de nossas solicitações quando trabalhamos com processos específicos de RH , porque muitas informações podem estar lá, o que a ferramenta não adivinhará muito, e precisamos controlar essa alucinação o máximo que Está bem? Porque precisa ser relevante para nossos negócios, nosso RH comercial, especificamente, as políticas de RH de nossa empresa. Espero que isso faça sentido. Espero que você entenda como estamos tentando fazer uso da ferramenta de IA para ser o mais prático e real possível em relação às políticas diárias de RH e ao trabalho que realizamos. 17. Padrão de verificação de fatos: verificação dupla do RH: Olá, A. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queríamos ver outro padrão que você pode usar com ferramentas de IA. Será um padrão de verificação de fatos, que é muito útil quando você deseja que a ferramenta de IA tenha certeza de que está solicitando que você verifique novamente determinado tipo de informação que ela está produzindo. Agora, pode haver muitos erros que cometemos como humanos, e o mesmo acontecerá com o AIT A maioria das informações que ele fornecerá possivelmente estão corretas, mas pode haver uma porcentagem de informações que ainda não está correta e precisamos verificar isso. Além disso, você pode solicitá-lo como uma instrução. Você pode dar uma instrução clara verificar as informações sempre que necessário. Portanto, a informação, o que está fornecendo, se não tiver certeza, vem de seu conhecimento geral, e deve nos dizer, com uma verificação de fatos , que essa parte precisa ser verificada por nós. Isso também é muito útil porque quando você trabalha com comunicação de RH, não é necessário que a ferramenta de IA conheça todas as informações 100%. Às vezes, os fatos precisam ser verificados por nós. Portanto, sempre que a ferramenta de IA estiver produzindo ou fornecendo qualquer tipo de informação de seu próprio conhecimento geral, ela pode nos informar quais informações precisamos verificar por nós mesmos para que as informações sejam 100% precisas. Vejamos o exemplo anterior que estamos analisando, em que solicitamos que ele nos dissesse claramente quando não conhece as informações, com certeza, e pode ser um espaço reservado para claramente quando não conhece as informações, com certeza, e pode ser que o RH possa preencher E a segunda pode ser a resposta em que ela criou a resposta por meio de seu próprio conhecimento geral, e precisamos verificar os fatos. Então, se você ver algumas perguntas como franquia ou minha franquia máxima será reiniciada Está bem? Então, aqui, ele deu a resposta, que normalmente ocorre porque o cartão de seguro reemitido não redefine as franquias ou os saldos do próprio bolso, pois eles estão vinculados ao seu ID de associado e ao plano aqui, ambos permanecendo eles estão vinculados ao seu ID de associado e ao plano aqui, ambos Essas são informações de seu próprio conhecimento geral. Mas mencionou a verificação de fatos, que basicamente significa que precisamos verificar isso com a equipe de benefícios do Google, se isso realmente vai acontecer ou se é assim que podemos usar a ferramenta de IA para solicitar que verifiquemos certas informações, para garantir que as informações sejam 100% precisas. Espero que isso faça sentido. Essas nuances fazem muita diferença quando estamos criando políticas e documentos de RH . Precisamos fazer uma comunicação com nossos funcionários relacionada às políticas de RH ou mudanças de RH, e a ferramenta de IA pode mencionar as áreas em que está 100% consciente e precisa sobre as informações e as outras áreas em que ela foi gerada por meio de seu próprio conhecimento prévio, mas gostaria de nossa ajuda para medir sua precisão de 100%. Espero que isso faça sentido. Espero que você entenda agora como podemos usar essas ferramentas de IA para criar processos e documentos de RH de alta qualidade para nossos negócios. 18. Respondendo a perguntas com políticas e outros documentos: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, veremos como podemos usar as ferramentas de IA para responder perguntas sobre políticas de RH e outros documentos Outro ótimo uso da IA, que você pode pensar em fazer, é fornecer muitos dos seus documentos de RH e solicitar que eles analisem para fornecer respostas com base nos documentos. Portanto, pode haver cenários em que os funcionários da empresa tenham dúvidas específicas com as quais entraram em contato com você, e agora você precisa respondê-las com base nos documentos de política de RH que você já possui Então, o que você pode fazer é carregar esses documentos na IA. A ferramenta agora analisará esses documentos e responderá às consultas dos funcionários Portanto, isso pode ser muito útil e também economizar tempo. Caso contrário, os documentos podem estar muito carregados e conter muito texto, e levar muito tempo para examiná-los e descobrir a resposta certa. E na maioria dos casos, o que acontece são as perguntas que os funcionários fizeram As respostas podem ser muito difíceis de recuperar desses documentos Então é aí que queremos fazer uso das ferramentas de IA. Então, vamos dar um exemplo prático de como isso vai ser. Então, digamos que haja um documento específico, que é um documento de política de despesas de viagens e negócios de uma empresa como, digamos, o Google. OK. E a pergunta que veio do funcionário é ser reembolsado se eu for paraquedas em uma viagem com outro E ele insiste em verificar se o Google também permite esse tipo de despesa ou não Além disso, o que queremos que a ferramenta de IA faça é fornecer cotações diretas da política com números de página para apoiar a resposta Então, a primeira resposta curta que a ferramenta de IA dá ao avaliar o documento é que o paraquedismo não é reembolsável E então fala sobre a decisão de reembolso ser negada por quais motivos E depois as citações políticas. Então, aqui, são fornecidas as citações políticas que apóiam essa decisão específica O paraquedismo se qualifica como lazer e entretenimento pessoal A seguir estão as atividades de lazer de entretenimento pessoal reembolsáveis atividades de lazer de entretenimento pessoal não são reembolsadas As despesas devem evitar até mesmo a aparência de ganho pessoal. Todas essas são políticas documentadas naquele documento de viagem específico da empresa, que a ferramenta de IA examinou e agora retirou daí e o forneceu como artigo de apoio, recurso de apoio que você pode fornecer ao funcionário. Então é assim que podemos fazer uso dela. Outra maneira que você pode fazer imediatamente é simplesmente ir em frente e, hum, fazer a pergunta Você pode fazer o upload do documento, dar à pergunta qual a consulta específica que veio do funcionário e dizer à ferramenta de IA não responda à pergunta, ok? Basta fornecer as citações ou as citações diretas do documento para apoiar a resposta Está bem? As respostas da decisão podem ser tomadas pelo próprio humano. Então, agora, essas são as citações diretas provenientes do documento que apóia a resposta, especificamente, que você pode compartilhar com o funcionário A melhor parte de obter cotações específicas é que os funcionários também não podem negar isso, porque as políticas são um padrão universal para todos na empresa e, se estiverem documentadas forma clara, se estiverem contidas no documento, são iguais para todos e o funcionário também precisa cumprir isso É assim que podemos usar várias ferramentas de IA para analisar vários documentos de RH, descobrir a essência das informações que estamos procurando e descobrir respostas para descobrir respostas para várias dúvidas de RH que as pessoas possam ter 19. Mesclando as informações com citações: como ajudar nas avaliações de desempenho: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos que outro uso da IA, que podemos fazer com relação às políticas de RH será onde poderemos obter ajuda nas avaliações de desempenho. Essa pode ser uma parte muito importante do nosso trabalho em RH na qual temos que fazer avaliações de desempenho para os funcionários da empresa e que precisam ser extremamente precisas e críticas para seu crescimento no futuro Então, para isso também, podemos usar as ferramentas de IA. O padrão que vamos usar aqui é infundir informações por meio de citações Então, o que vamos fazer aqui é o que você pode fazer com a ajuda do AAtols carregar vários documentos, possivelmente para avaliações de desempenho Essa pode ser a autoavaliação da revisão anual que a pessoa fez. Além disso, podemos fazer o upload das avaliações por pares, enviar as avaliações do gerente a ferramenta de IA e, em seguida, pedir que ela forneça uma mistura geral de todas elas e nos forneça um resumo da avaliação de desempenho da avaliação da pessoa, fornecendo citações do documento que apóia essas informações e nos forneça um resumo da avaliação de desempenho da avaliação da pessoa, fornecendo citações do documento que apóia Então, tudo isso pode ser feito por meio da ferramenta de IA e nos poupa muito tempo. Se você ver se isso é feito manualmente, essa será uma grande tarefa, uma grande tarefa a ser feita para cada funcionário da empresa, onde teremos que reunir todas essas informações, colocá-las em um só lugar, resumi-las e entender se a avaliação do desempenho, a avaliação da pessoa é positiva ou negativa ou não exigem feedback. Tudo isso pode ser automatizado com a ajuda da IA, então vamos dar um exemplo prático de como isso vai ser. Então, o primeiro é fazer o upload de todos os documentos relevantes do funcionário, que podem ser o documento anual de avaliação de desempenho da equipe do Google. A avaliação do gerente de, digamos que o funcionário seja Greg, avaliação por pares, duas avaliações por pares de Greg, que podemos enviar e, em seguida, solicitar que a ferramenta de IA reúna tudo isso, todos esses documentos e elabore a análise do desempenho de Então, aqui, a dica que vamos dar é ajude-me a coletar informações das diferentes seções do modelo de avaliação de desempenho em anexo. Para cada seção, crie um resumo do desempenho dos membros da equipe com base nas avaliações anexadas de colegas e gerentes Agora, para cada resumo, crie uma lista de citações de apoio das avaliações, quem disse o quê? Isso é muito importante porque quaisquer que sejam as avaliações feitas pelos colegas e gerentes, essas citações também devem ser mencionadas porque funcionam como um documento de apoio quando você fornece o feedback O resumo deve ser totalmente apoiado pelas cotações. Se você não tiver informações suficientes sobre uma pessoa ou uma seção, basta adicionar as informações necessárias. Sempre que necessário, ele pode solicitar as informações necessárias e elas podem ser preenchidas manualmente. Agora , com todas essas informações fornecidas, ele começará a nos fornecer o resumo. Portanto, o resumo é como uma infusão de todas as informações. Juntos, todos os documentos nos dão um resumo de como vê Greg como funcionário e como ele se saiu em seu trabalho Portanto, isso nos dá informações que Greg fornece consistentemente resultados de alta qualidade com forte propriedade e confiabilidade Seu trabalho afeta positivamente os resultados da equipe por meio de uma fita técnica eficaz de resolução de problemas e, em seguida, prossegue Você pode ver que essas são cotações de apoio. Então, eles vêm da avaliação do gerente. Então, agora, se você abrir a avaliação do gerente, verá que isso foi mencionado pelo gerente. Greg demonstra consistentemente uma forte propriedade e responsabilidade em sua função Estes são fornecidos pela revisão por pares. Portanto, a primeira revisão por pares, há a segunda revisão por pares que resume esse desempenho geral de seu trabalho Agora, a ferramenta também a segmenta em títulos diferentes, que podem ser impacto e resultados, depois execução e controle de funções, como você fez o trabalho Portanto, também são fornecidas citações, um resumo é fornecido e citações que apóiam esse ponto específico Colaboração e análise de como ele também trabalhou nessa frente específica, ok, e com os documentos de apoio A ideia é que, com a ajuda da ferramenta de IA, você possa mesclar, fazer upload de vários. Este é um dos exemplos que é muito proeminente em RH, especificamente, avaliações de desempenho, mas semelhantes podem ser vários outros segmentos em você pode fazer upload de vários documentos e, em seguida, a ferramenta EI pode infundir todos esses documentos, entender a essência deles e encontre uma solução prática, forneça citações do documento que apóia nossas decisões Então, tudo isso pode acontecer junto. Dessa forma, você pode economizar muito tempo na análise do desempenho de cada funcionário da empresa e nos fornecer um resultado muito melhor além de melhorar a qualidade do trabalho 20. Planos de aprendizagem e crescimento personalizados com IA generativa: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, queríamos ver como podemos usar as ferramentas de IA em relação aos planos de desenvolvimento profissional que queremos criar para os funcionários de nossa empresa. Portanto, no trabalho de RH, quando estamos fazendo um PDP ou planos de desenvolvimento de desempenho, pode ser muito difícil fazer isso porque aqui, o que você precisa entender é, antes de tudo, a essência, a força, as habilidades do funcionário e o que ele deseja se tornar no futuro Então, agora você precisa criar um roteiro completo. Isso pode levar muito tempo, porque precisamos realmente entender quais são suas principais habilidades e seguida, o que eles realmente querem se tornar e quais são os requisitos, as lacunas de habilidades e com base no aprimoramento de habilidades que eles precisariam para alcançar o próximo nível que estão procurando Tudo isso pode ser feito muito mais rápido com a ajuda das ferramentas de IA . Vamos dar um exemplo para entender como isso vai acontecer, então o que vamos fazer é, digamos, procurar um plano de PDP, um desempenho, um plano de desenvolvimento profissional para um funcionário específico, digamos, T Moy Ok. E o que fornecemos à ferramenta é o currículo de Túnis, sua pensão de habilidades básicas e a descrição do cargo que ele deseja se tornar Ok. E agora estamos dando um aviso detalhado dizendo que estou fornecendo seu currículo completo, para que você tenha informações sobre o histórico dele. Parte dos objetivos deve ser baseada na realização de treinamentos no catálogo de treinamentos gratuitos aqui, que consiste especificamente em carrinhos de aprendizagem no Coursera Então, quais são os treinamentos que ele precisaria a partir daí? E, por fim, ele quer passar para a de marketing digital função de gerente de marketing digital no Google anexamos a descrição do trabalho , ok? E quais cursos ele precisa fazer para fazer isso? O que ele precisa fazer no próximo ano para se preparar para esse papel específico? Ok, então este é o aviso que fornecemos. Então, agora a ferramenta nos fornece informações completas, começando com a começando com quais são os pontos fortes atuais de Tan May, certo É verificar a realidade do que ele vem fazendo, experiência profissional, enfim, por que não está aqui um gerente de marketing digital? Quais são as lacunas que ele identificou? A propriedade de uma estratégia de marketing de ponta a ponta não existe. marketing orientado pelo produto ou pensamento sobre o ciclo de vida não existem. Então, está nos dando esse é o limite de posicionamento e capacidade que precisa ser cumprido. Agora, analisamos o mapeamento da lacuna de habilidades. Portanto, o mapeamento da lacuna de habilidades é principalmente qual é o requisito da função? Qual é o estado atual e a lacuna a ser fechada. Está bem? Então, por exemplo, a estratégia digital da ETE é necessária. Atualmente, há uma forte execução, mas o enquadramento estratégico e a narrativa não existem. Certo? Então, esse tipo de coisa está sendo mencionado. Então, isso está claro agora que precisamos aumentar essas lacunas específicas Então, para isso, agora ele sugere alguns treinamentos necessários que podem preencher essas lacunas Portanto, o marketing estratégico pode ser aquele que pode ser feito em cursos que abordam estratégias de marketing, estratégia, gerenciamento estratégico de marca fundamentos de marketing de produtos Tudo isso ajudará a criar marketing estratégico. Uma medição e atribuição de dados, portanto, análise de marketing, modelagem e medição de atribuição , tudo isso pode ser Então, agora está sugerindo todos os tipos de treinamentos que Tun Moy pode fazer para se aprimorar e preencher a lacuna Agora, o que Turmo deve fazer nos próximos 12 meses para não aprender, evite o dele Então, agora há algumas mudanças internas que Tnoi deve fazer em relação à sua função atual Em vez de posicioná-lo como especialista em Google Ads, ele pode posicioná-lo como responsável pelo impacto do marketing. Reescreva o currículo e o LinkedIn. Ok, crie cerca de dois, três portfólios, adicione exposição de marketing ao portfólio dele Está bem? Dessa forma, podemos ver que as etapas são dadas com muita clareza, especificamente o que deve ser adicionado ao perfil atual para corresponder à nova função que a pessoa está procurando. Então, roteiro de desenvolvimento de 12 meses. Então, o que precisa ser feito nos primeiros três meses, concluindo os cursos de estratégia e análise de marketing. O que deve ser feito nos próximos quatro a seis meses, sete a nove, e assim por diante. Portanto, a avaliação de prontidão, que também pode ser feita aqui, que é basicamente a experiência do canal, é uma boa análise, que exige evitar o que precisa ser comprovado Todas essas coisas precisam ser tratadas como uma avaliação de prontidão, o que temos que fazer E, finalmente, a afirmação da realidade não precisa de mais profundidade de PPC O que isso exige é. Essas são coisas que são necessárias e que você pode contratar nos próximos 12 meses para se qualificar para uma função de gerente de marketing digital no Google. Como você vê, com a ajuda da ferramenta de IA, ela fornece a estrutura completa. Ele fornece uma estrutura completa do início ao fim sobre todas as coisas que a pessoa precisa fazer para crescer até a próxima função para a qual ela é motivada. É assim que você pode usar essa ferramenta de IA para criar um plano de PDP, um plano de desenvolvimento profissional para qualquer funcionário da sua empresa dentro do escopo de trabalho de RH, a fim de criar esse tipo de plano para qualquer funcionário da sua empresa dentro do escopo de trabalho de RH, a fim de de PDP para funcionários que desejam mudar para diferentes funções que desejam 21. Como prever o crescimento e a prontidão dos funcionários para planejamento de capital humano: Oi, sim. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queríamos ver se o plano de PDP que criamos, certo, para o funcionário, também pode ser que a maior parte do uso da ferramenta de IA seja que também possamos fazer ajustes nele enquanto o plano está em andamento Está bem? Enquanto o plano estiver ativo e executado, podemos fazer algumas mudanças no sentido de quais atualizações chegaram, quais cursos o funcionário já fez e, com isso, como a trajetória Então, isso também será possível com a ajuda da ferramenta de IA, na qual você pode simplesmente atualizar a ferramenta sobre o que aconteceu de novo até agora, e isso nos dará uma nova previsão do plano de PDP para o Então, vamos ver isso de forma prática, como vai ser. Então, digamos que estamos atualizando a ferramenta de IA em relação ao progresso de Tan Moi na qual estamos dizendo à ferramenta que ele concluiu determinados cursos Então, com isso, como o atual tratado de desenvolvimento muda Então, nós só queremos saber isso. Então, estamos dizendo esse projeto quando ele estiver pronto e mostrar o cronograma atualizado para a função com base em sua trajetória real de desenvolvimento Então, ele está procurando uma função de marketing digital no Google. Então, como essa rejeição muda É isso que queremos entender. Então, também contamos que esses são três cursos que ele concluiu. No último ano, ok, engenharia rápida para esse GPT avançado, engenharia rápida para todos e GPTs de AIs abertos criando seu próprio assistente de IA personalizado Então, com isso entrando em cena, as mudanças estão sendo mostradas. estimativa original era de 12 meses, ok, o que foi dado. Mas a estimativa revisada com base no desânimo real é de 14 a 16 meses Os cursos de IA são aditivos, portanto, não são substitutos. Ok, porque ele está procurando uma função de gerente de marketing digital, na qual, novamente, cursos de IA serão adicionais. Então, isso lhe dará mais tempo, então sua trajetória aumentará nesse caso específico Então, com isso, mostrará como isso vai ajudar os cursos de IA apoiarão habilidades que ele certamente poderá usar. Isso o ajudará na criação de estratégias e medições de cursos , especificamente, o que ele pode fazer. Ele pode concluir os cursos de estratégia de marketing, cursos de análise de marketing, que estarão mais alinhados com a nova função que ele está Da mesma forma, experimentação, prova de caso de experimentação completa, cursos de marketing de crescimento, tudo isso vai ajudar Então, agora a ferramenta está desistindo, fase por fase, execução que precisamos fazer com relação ao que tudo precisa ser abordado para que ele possa se tornar elegível para a função de gerente de marketing digital nos próximos 14 a 16 meses. Então, isso também é o que praticamente podemos fazer com qualquer um dos funcionários, uma vez que eles comecem a fazer esses cursos, uma vez que estejam executando todas as etapas necessárias quando estão buscando uma nova função na organização 22. Explicações acessíveis: obtenha as ideias principais agora: Oi, pessoal. Bem-vindo às sessões. Nesta sessão, falaremos sobre como podemos usar a IA generativa em RH, especificamente para obter explicações da maneira que queremos Muitas vezes, o que acontece é a informação que temos e precisamos entrar em contato com muitas pessoas na empresa com relação aos funcionários. Precisamos obter as informações, precisamos entender as informações de uma maneira específica e isso pode não ser o caso. Torna-se muito difícil para nós entender um perfil de trabalho específico , digamos, que tem termos ou jargões técnicos específicos sendo usados e se torna extremamente difícil para nós, funcionários de RH entender isso e , com base nos quais, tomar as medidas necessárias Portanto, nesses casos, podemos usar a IA generativa para transformar esse tipo de informação em informações ou explicações acessíveis para nós, explicações que podemos entender Você pode transformar isso e depois seguir em frente e fazer isso. Então, vamos ver um exemplo prático do que estamos tentando dizer aqui. Digamos que estamos aqui para entrevistar um candidato específico e podemos fazer o upload do currículo desse candidato em particular e pedir à IA genitiva dê uma olhada no documento e faça com que ele explique a função profissional e a experiência dessa pessoa de maneira compreensível Então, aqui está o baile de formatura que podemos dar, onde dizemos que vamos entrevistar os megas para cargo de gerente de marketing digital no Google Estou fazendo uma entrevista inicial, mas estou em RH e não sou especialista na área Não use jargões ou termos técnicos, explique as coisas claramente usando analogias e exemplos concretos que não exijam Estou definindo as expectativas. Estou definindo isso como eu quero que a explicação seja dada para mim. Esse é o poder da IA, onde você pode pedir que ela forneça a saída de uma determinada maneira. Agora, isso pode ser e agora isso pode ir a qualquer lugar. Você pode pedir que ele forneça informações com conhecimento de domínio, sem conhecimento de domínio. Você pode pedir para dar a explicação, digamos, tendo em mente que o público será CEOs Assim, você pode fornecer qualquer tipo de expectativa e, com base na qual a ferramenta de IA a personalizará e fornecerá a saída Também estou dizendo que quero que você me ajude a conhecer o candidato e as realizações mais importantes que posso discutir com Quais são algumas contribuições importantes que eles fizeram e que eu posso discutir com eles? Escreva dois parágrafos de 2 a três parágrafos da narrativa para me ajudar a conhecer o candidato Então, agora o que está acontecendo é que a ferramenta de IA está se transformando, mudando todo o currículo, que pode ter muitos termos técnicos e jargões, em uma linguagem simples e compreensível que eu seja capaz eu Isso é o que queremos dizer com explicações acessíveis, que podemos ter E agora eu posso entender melhor o que o currículo tem a me dizer e também as coisas específicas que pedimos, ele apontou. Agora, além disso, também posso contar à ferramenta de IA que agora me explica em um ou dois parágrafos quais são as partes mais importantes dessa função e quais habilidades ou qualidades a equipe está procurando Explique em termos não técnicos. Qual é a expectativa? Qual é a expectativa de emprego que eu também quero entender claramente, possivelmente eu possa compartilhar isso com o candidato na entrevista Então você pode ver que o que está acontecendo é que, uh, este é um dos exemplos em que o que você pode fazer é encontrar qualquer tipo de termo técnico que apareça, talvez um documento específico que tenha sido compartilhado com você, da gerência sênior relacionado a certas mudanças nas políticas de RH, que é muito técnico e você não consegue entender completamente, você pode fazer o upload aqui no ferramenta generativa de IA e peça que ela a apresente de uma maneira compreensível Então esse é o poder da ferramenta de IA, e é assim que você pode tornar seu trabalho muito mais simples e fácil de entender, com a ajuda de como ela pode transformar qualquer tipo de informação 23. Padrão gerador de perguntas: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos como podemos usar a IA generativa para gerar perguntas de que precisamos enquanto trabalhamos especificamente em RH Digamos que em termos de questionar ou entrevistar um candidato específico Portanto, neste caso específico, estamos enfrentando uma situação em que não somos especialistas nesse domínio, mas queremos fazer algumas perguntas que podem ser úteis para avaliar um certo nível de compreensão de como o candidato é e se ele pode ser um perfil de função adequado para a função que estamos procurando Então, a partir desse aspecto, queremos usar a IA generativa para fazer essas perguntas específicas importantes e ver se ela é capaz de avaliar o candidato para nós Assim, podemos usar a IA generativa para gerar as perguntas que faremos Então, vamos dar um exemplo desse currículo específico, que é o que Tarmgas e nós podemos fazer a pergunta específica aqui, ok, em que estamos pedindo especificamente para me ajudar a criar uma ou duas perguntas para avaliar o nível de entusiasmo do candidato O que vamos fazer é fazer essa pergunta específica, ou seja, eu não sou um especialista no domínio, mas quero algumas perguntas simples que eu possa fazer para determinar melhor sua adequação para a função na descrição do cargo em anexo Não sei os detalhes técnicos, mas quero algumas perguntas investigativas que eu possa fazer Fornecerei minha compreensão das respostas à equipe que deseja contratar para ajudá-la a decidir se deseja agendar uma entrevista com ele. Portanto, esta é a fase inicial da entrevista que estamos fazendo no departamento de RH Está bem? Então, agora ele surgiu com essas perguntas. Você pode me contar sobre a vez em que ajudou uma empresa ou cliente a crescer, mesmo que eles estivessem inseguros ou hesitantes no início Portanto, isso não requer nenhum jargão técnico. Não há detalhes específicos sobre o perfil. Geralmente, pedimos entendamos a mentalidade do candidato Como você costuma explicar ideias complexas para alguém que não tem experiência em marketing, certo? Também fornece o que isso revela e o que esperamos do candidato, o que queremos ouvir da pessoa Então, essas são as perguntas que podemos obter. Como você decide em que se concentrar quando tem muitas responsabilidades ao mesmo tempo? Ouça, lógica clara de priorização, pensamento estruturado, conforto com a mudança Agora, uma vez que temos isso, também podemos solicitar que a ferramenta de IA nos ajude com outras perguntas . Podemos analisar o currículo do candidato, agora gerar duas a três perguntas mais investigativas e ajudar a avaliar se esse candidato tem as habilidades mais importantes, uma a duas habilidades ou não OK. Então, agora ele vai analisar o currículo e, a partir daí , avaliar. A primeira pergunta que surge é que você passou muito tempo treinando e treinando outras pessoas. Como você sabe que seu treinamento realmente funcionou? Algumas pessoas já voltaram ao trabalho, certo? Portanto, essa é uma boa pergunta para se relacionar com o impacto, o impacto do treinamento, que estamos tentando avaliar aqui. Maneiras claras de medir o sucesso, exemplos de como ajustar sua abordagem, ok, propriedade dos resultados Conte-me sobre uma ocasião em que você teve pressionar por uma mudança que ajudasse empresa, mesmo quando as pessoas se sentiam desconfortáveis ou resistiam. Então, esse é o tipo de pergunta que ele surgiu agora. Agora, além disso, você pode se aprofundar um pouco mais para fazer outras perguntas que podem me ajudar a criar uma ou duas perguntas para avaliar o nível de entusiasmo desse candidato em trabalhar no Google e determinar sua motivação para mudar de emprego. Está bem? Então, agora queremos ter perguntas sobre esses dois pontos. Então, você trabalhou com o Google de maneiras diferentes como instrutor de funcionários em programas do Google e como alguém que ensina outras pessoas sobre os produtos do Google O que especificamente está atraindo você volta ao Google Now, certo? Então, isso se conecta a esse ponto e ao porquê desse papel neste momento de sua carreira. Se você permanecesse no caminho atual pelos próximos dois anos, o que faltaria para você e como você acredita que o Google preenche essa lacuna, certo? Então, é assim que podemos gerar mais perguntas intrigantes com a ajuda da IA para uma entrevista em si Por fim, vamos mudar tudo isso, e digamos que pensemos uma última pergunta muito desafiadora que um especialista conhecido como eu poderia fazer ajudar a avaliar o conhecimento desse candidato na área e a determinar o quão bem ele pensa por si mesmo ou colabora com OK. Então, agora estamos dando essa coisa em particular. Imagine que um parceiro de negócios esteja insatisfeito e diga: “Trabalho com o Google há meses e não acho que isso esteja ajudando minha empresa” Você ainda não tem certeza se o problema são as expectativas do produto ou como eles o estão usando . Me explique. O que você faria na primeira conversa e quem mais, se alguém, você envolveria? Certo? Então, agora estamos perguntando , além da função profissional, estamos fazendo perguntas muito mais profundas, especificamente, entendendo a compreensão do candidato à função e o que ele pode trazer para a mesa. Então você vê, é assim que podemos usar o GenertiveVI para gerar perguntas para nós relacionadas ao nosso RH, talvez muito úteis nas entrevistas iniciais que fazemos para os candidatos 24. Padrão de padronização: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queríamos ver como podemos usar o BI generativo com relação à padronização de com relação à padronização Portanto, quando estiver trabalhando com o RH e entrevistando várias pessoas, vários candidatos, você gostaria de ter um processo ou métricas padronizados com base nos quais deseja avaliar seus candidatos e, em seguida, decidir se deseja prosseguir com esse candidato ou Então, também para isso, podemos usar a IA generativa para criar essa estrutura para nós Vamos tentar entender o que estamos tentando fazer aqui. Então, digamos que temos uma descrição específica do cargo para qual estamos contratando agora e queremos criar uma estrutura padronizada ou uma folha de comparação de avaliação, que nos ajudará a inserir todos os detalhes dos candidatos e , em seguida, fazer uma comparação entre eles para entender para quem queremos avançar Então, esse é o aviso que estamos dando. Estou no RH e estou ajudando uma equipe contratar para um cargo vinculado. Essa é a posição. Quero criar uma tabela padronizada que possa capturar as principais informações ou habilidades dos candidatos Quero padronizar e destacar principais informações necessárias para as pessoas comparem esses candidatos com base nos critérios do cargo Quero os critérios em colunas e os candidatos estarão nas fileiras. Precisamos de um número razoável de colunas que capturem as habilidades, qualidades ou experiências mais importantes do candidato . Então, agora temos a estrutura pronta. Então, aqui podemos adicionar os nomes dos candidatos e , em seguida, esses são os critérios que ele criou Você pode ver experiências relevantes, exemplos de impacto nos negócios, todos aqueles provenientes, como estrutura que estamos construindo, capacidade de explicar ideias complexas. Esses são os critérios pelos quais avaliaremos nossos candidatos e , eventualmente, os compararemos para saber com quem prosseguir Então, agora ele criou isso. Agora, o que vamos fazer é aplicar isso em um candidato específico. Está bem? Então, enviamos o currículo do candidato. enviamos a planilha de comparação e, agora, solicitamos que leia o anexo, o currículo e a folha de informações do candidato cada coluna incluem cotações diretas Está bem? Não queremos explicações ou informações genéricas Queremos citações exatas do currículo que ajudem a ser útil para a pessoa que está avaliando o candidato Esses podem ser adicionados aqui. Não queremos julgar o candidato, então não estamos pedindo que a ferramenta de IA chegue a uma conclusão sobre se o candidato deve prosseguir com ele ou não. Essa decisão está sendo tomada por nós. Só queremos que isso nos ajude na comparação a ser feita, padronização das métricas a serem Tudo isso está sendo feito pela IA. Não queremos julgar os candidatos. Queremos padronizar a apresentação das informações para ajudar os avaliadores humanos Se você não encontrar nada relevante , também estamos dizendo explicitamente que deixe essa métrica específica em preto Crie uma versão atualizada da planilha com as informações contidas. Agora você pode ver que ele avançou e forneceu essas informações, ou seja, nome do candidato, experiência relevante proveniente do currículo, impacto nos negócios, capacidade de explicar ideias complexas, simplesmente, mentalidade de tomada de decisão e dados, colaboração entre equipes, tudo isso vindo de pontos de dados provenientes do próprio currículo, propriedade e responsabilidade conforto com ambigüidade e mudança. Comunicação e influência. OK. Tudo isso está sendo fornecido aqui, prêmios e reconhecimentos, motivação para o papel do Google, tudo o que está sendo fornecido aqui É assim que podemos seguir em frente e padronizar os processos que temos especificamente no RH e, em seguida, obter os resultados de uma maneira muito mais rápida e eficaz Esse é um dos exemplos que você pode usar com muita facilidade em RH para contratar pessoas. Espero que isso faça sentido. Espero que você entenda agora como estamos usando o padrão de padronização em IA generativa para nosso 25. Introdução à IA generativa para aquisição de talentos: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos como a IA generativa também pode ser útil nos processos de aquisição de talentos Portanto, se você observar as aplicações práticas da IA generativa e da integração de aquisição de talentos , elas podem Como a primeira é que, com a ajuda da IA, você pode ter uma comunicação personalizada com o candidato, que é basicamente gerar descrições de cargos personalizadas para os candidatos, e-mails que podem ser enviados a eles, perguntas personalizadas e de entrevista que são muito mais relacionadas ao perfil para o qual você está contratando e candidato à função em que você está contratando. contratando e o perfil que você está entrevistando Também pode haver triagem automatizada e listagem curta, o que você pode fazer com a IA genitiva, onde você pode automaticamente, com a IA, analisar o currículo, entender os pontos fortes do currículo avaliar se os candidatos se encaixam Esse processo você pode configurar com a IA. Além disso, você pode automatizar o processo inicial de triagem de integração Qual candidato selecionar e qual não selecionar, considerando os pontos fortes e fracos, considerando os pontos fortes e fracos, com base nos quais o primeiro processo de triagem também pode ser automatizado com a ajuda da Também haverá experiências de integração interativas que você pode criar de forma generativa, onde você pode criar generativa, onde você pode criar material de integração envolvente como mensagens de boas-vindas personalizadas, módulos de treinamento interativos, módulos de treinamento interativos painéis de bate-papo generativos com IA, que podem ser uma boa experiência de usuário para Além disso, pode haver geração de conteúdo que você pode fazer para fins de treinamento. Portanto, enquanto eles estão sendo treinados, você pode criar questionários, resumos e scripts para vídeos de treinamento em vídeo, que talvez sejam necessários para diferentes estilos de aprendizagem Esses são todos os benefícios que você pode ver, e criar com a ajuda da IA generativa no TA ou na aquisição e integração de talentos Além disso, a mitigação de vieses, que também pode ser feita aqui, ou seja, você pode utilizar PI genético para identificar e mitigar possíveis vieses Portanto, esse pode ser um processo realmente justo que você pode criar para seleção de candidatos, avaliações de desempenho promover um processo de contratação justo e inclusivo Portanto, pode haver vários casos de uso diferentes de VI generativo com relação aos aquisição e integração de talentos 26. Casos de uso de IA generativa para aquisição de talentos: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Portanto, nesta sessão, veremos alguns casos de uso do VI generativo na aquisição de talentos Então, o que entendemos aqui é que há várias coisas que você pode fazer na aquisição de talentos com relação à VI genética A primeira será a interação automatizada. Então, aqui, você pode criar comunicação automatizada que é necessária inicialmente quando você está se comunicando com os novos candidatos e também a partir das descrições de cargos que você pode criar, você pode criar e enviar e-mails de acompanhamento automatizados, melhorando o engajamento e economizando muito tempo humano Depois, você também pode analisar a geração e o gerenciamento de conteúdo , que basicamente gera onde a ferramenta de IA pode ser usada para gerar ofertas de emprego personalizadas, perguntas de entrevista que podemos criar por meio da ferramenta de IA e do material de integração necessário para cada uma das Também haverá geração interna e personalização que você pode fazer agora Você pode analisar o perfil do candidato para identificar rapidamente os melhores candidatos com precisão. isso levará muito menos tempo Comparativamente, isso levará muito menos tempo do que examinar manualmente cada perfil Você também pode prestar assistência ao agente e automatizar o fluxo de trabalho, o que é basicamente simplificação, agendamento de entrevistas, gerenciamento de tarefas fluxos de trabalho de recrutamento de rotina Eles podem ser gerados por meio da IA, o que permite que suas equipes se concentrem em discussões estratégicas maiores. Agora, com relação a isso, você também pode identificar muitos casos de uso generativos de IA na aquisição e integração de talentos, que pode consistir, em primeiro lugar, em identificar os processos manuais e demorados Quais são os principais processos manuais que consomem tempo? Você pode identificar as tarefas que envolvem muito esforço manual humano. Como triagem de currículos, agendamento de entrevistas, integração , documentação, tudo isso pode ser fornecido à ferramenta de IA, o que nos poupa muito Em segundo lugar, o que podemos fazer é destacar áreas propensas a erros humanos Procure processos que possam ser erros humanos, como entrada de dados, trabalhos de verificação de conformidade e comunicação com candidatos. Tudo isso pode conter muitos erros humanos, que podemos erradicar atribuindo-os a uma ferramenta generativa de Depois, há a descoberta oportunidades para obter insights mais profundos, o que consiste basicamente em considerar áreas em que você deseja obter mais compreensão e adequação aos candidatos ou integrar eficácia, diversidade e inclusão Para essas coisas específicas, você pode fazer esforços especiais usando a ajuda da ferramenta de IA para gerar esse conteúdo para nós. Também explorará as soluções de IA disponíveis. Assim, você pode pesquisar ferramentas de IA generativa projetadas especificamente para TA e integração, incluindo ATS generativa alimentada por IA O portal onde você pode gerenciar todos os perfis. Você pode criar bots de bate-papo, geradores de conteúdo, que podem ser criados com ferramentas de IA, que podem gerar vários materiais necessários para TA e integração E também plataformas de análise, que podem ajudar você a entender em quais perfis se concentrar. A última coisa que devemos fazer é começar aplicar essas ferramentas generativas de IA no TA e a integração começar com os projetos piloto, onde você começa implementando a IA generativa em áreas menores para testar sua eficácia Por exemplo, automatizar somente a triagem do currículo ou pilotar um quadro de bate-papo generativo com IA ou personalizar os materiais de integração que você deseja criar somente a triagem do currículo ou pilotar um quadro de bate-papo generativo com IA ou personalizar os materiais de integração que você deseja criar. Então, tudo isso, você pode começar como uma fase de teste, uma fase de experimentação E depois de ver o resultado, você pode criar ferramentas processos semelhantes para as outras partes do TA e da integração Espero que isso faça sentido. Espero que você entenda agora como estamos tentando usar as ferramentas generativas de IA para incorporar em nossos processos de TA e processos posteriores 27. Dominando a engenharia de promoção e desenvolvendo um JD Creator Parte 1: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, veremos como podemos dominar engenharia imediata e desenvolver especificamente um criador de GD, como podemos gerar um recurso específico para TA e integração com a ajuda de uma engenharia rápida eficaz Portanto, a engenharia rápida será a parte mais eficaz do uso de EI, na qual precisamos criar e fornecer instruções eficazes, que são essenciais para extrair resultados precisos das ferramentas genéticas de IA e LLM Portanto, temos que ter certeza de que tipo de solicitação estamos fornecendo para a saída desejada que você está procurando. Portanto, quanto mais específico você for em seu prompt, mais respostas eficazes obterá dessas ferramentas. O prompt funciona basicamente como instruções que orientam você a fornecer à ferramenta de IA para entender suas necessidades e com base nas quais ela fornecerá seus resultados Agora, uma solicitação bem escrita será essencial quando você estiver tentando tornar seu processo de TI e integração um sucesso Portanto, temos que personalizar nossas instruções em torno de nossa tarefa de T e integração e fornecê-las às ferramentas de IA para fornecer a saída certa Se você observar uma área problemática, digamos, um cenário em que o processo de integração tenha sido muito difícil para os novos contratados Portanto, nesse caso, o objetivo que você estabeleceu, o problema que você tem , é agilizar o processo de integração dos novos contratados com a ajuda do Então, como você vai fazer isso é dividir isso em quatro partes. A primeira parte será uma instrução em que você explicará claramente o problema, o que você deseja que a ferramenta de IA faça. Portanto, nesse caso, a instrução pode ser analisar o processo de integração atual, os materiais usados e sugerir melhorias com base no feedback de novos contratados que você recebeu Depois de obter isso da ferramenta de IA , você define o contexto. Definimos o contexto, fornecemos ao EI as informações básicas que os novos contratados estavam se sentindo sobrecarregados com o processo de integração estavam tendo dificuldades com a navegação no portal de integração e não tinham uma compreensão clara de suas Você está dando o contexto. de fornecer tudo isso à ferramenta de IA, a pergunta que você pode é: onde você pergunta diretamente à ferramenta de IA e o que queremos que ela responda. Estamos perguntando como o processo de integração o material podem ser aprimorados para resolver os problemas que os novos contratados estão enfrentando Agora, com isso, a ferramenta de IA pode fornecer a saída. Está bem? Então é aqui que orientamos a IA sobre como queremos que a resposta seja estruturada. Que tipo de saída você está procurando? Qual é a expectativa Por isso, pedimos recomendações específicas como simplificar o conteúdo, como podemos simplificar o conteúdo, como podemos melhorar a navegação no portal, esclarecer as funções, simplificar os elementos do processo de TA e personalizar a experiência geral Então, é assim que você pode estruturar um programa de IA eficaz para resolver um cenário de caso de uso específico que você enfrenta na integração do TN. Também existem algumas práticas recomendadas, que você pode ter em mente ao criar essas instruções eficazes de IA Em primeiro lugar, queremos manter nossas instruções o mais simples e claras possível para garantir que não haja ambigüidade e que seja facilmente compreensível a ferramenta para a ferramenta Precisamos ser muito específicos e diretos com as instruções para obter resultados precisos. Também falamos sobre isso anteriormente. Também precisamos fornecer informações relevantes contexto para ajudar a ferramenta de IA a entender o cenário atual, a tarefa que ela precisa resolver e gerar respostas úteis. Uh, também precisamos definir claramente a saída desejada para corresponder às nossas expectativas. Qual é o tipo de saída que você está procurando? Portanto, dá à ferramenta eletrônica mais contexto sobre como ela estruturará as respostas e as fornecerá para nós. Então, também podemos testar e refinar as instruções avançando regularmente para melhorar a clareza e a eficácia, obter melhores resultados obter resultados práticos e respostas mais eficazes que possamos realmente colocar Por fim, também podemos evitar qualquer ambigüidade ou confusão especificando o que deve e o que não deve ser incluído na resposta Essa ferramenta de IA é muito clara sobre o tipo de resposta que ela deve gerar para nós. Espero que isso faça sentido. Espero que você entenda agora como vamos usar as ferramentas de AA da engenharia para nos ajudar em nosso TA e no processo de integração 28. Dominando a engenharia de promoção e desenvolva um JD Creator Parte 2: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos como podemos usar a ferramenta de IA, como a GBT, para desenvolver uma descrição de cargo, especificamente para criadores Crie uma descrição do cargo para um tipo específico de função. Vamos começar com a interface primeiro. É assim que o chapéu GBT se parece agora. Estamos em uma versão do Chat GBT 5.5 0.2 no momento, que é o que é neste momento E isso é, se você olhar para o plano, estamos em um plano contínuo. Vamos seguir o plano agora, que é um plano By. Você também pode fazer isso em um plano gratuito onde o resultado pode ser um pouco semelhante, mas o plano go oferece benefícios adicionais, como você pode ver aqui, que veremos. Eu sugeriria que seria uma boa ideia que você pudesse adotar um plano de operação que fornecesse resultados muito melhores Além disso, se você observar as configurações, há algumas coisas que eu só queria mencionar. Por exemplo, você pode acessar os controles de dados, onde você pode ativar a opção de melhorar o modelo para todos. Então, basicamente, o que ele faz é que, quando você o liga, HAGEPT leva em consideração suas conversas anteriores, seu conteúdo, especificamente para treinar seus modelos para oferecer soluções e resultados mais personalizados Portanto, a escolha é totalmente sua, se você quiser fazer isso, mas se achar que são problemas de privacidade , você também pode mudar as ofertas. Você pode fazer isso. disso, você também tem a opção de aplicativos em que pode conectar suas ferramentas, outras ferramentas como o Google Drive ou qualquer outra ferramenta, que pode ser conectada ao HatGPT para que o uso da transição seja muito mais simples e seja mais fácil trabalhar com essa Agora, vamos voltar ao prompt e ver por que estamos aqui. Então, digamos que queremos criar uma descrição de cargo para uma função específica. Então, vamos dar uma olhada em duas opções. A primeira opção é quando podemos fornecer uma solicitação específica, algo assim, onde dizemos: criar uma descrição de trabalho para cientista de dados sênior. Este é um aviso simples e direto que estamos dando que estamos E com isso, o ChatBT pode começar a fazer esse trabalho de nos fornecer uma descrição completa do trabalho, analisando o título do trabalho, localização, tipo de emprego, função e visão geral Então, tudo isso está sendo dado. Qualificação necessária, qualificação preferencial, o que oferecemos, OK, então tudo isso é fornecido. Agora, isso está absolutamente bem. No entanto, obviamente, em um cenário da vida real, você terá que verificar isso com suas necessidades atuais ao planejar publicar uma descrição de cargo para uma função específica, esteja ela alinhada ou não Então, você terá que fazer esse mapeamento manual do que a Ta JBT está produzindo versus o que você realmente precisa em seu trabalho de RH, certo? Portanto, a outra opção que você pode fazer é fornecer um prompt diferente separado onde o prompt pode ser um pouco mais específico. Você fornece uma solicitação muito estruturada exatamente o que é sua necessidade. E com base nisso, o Chat GPT fornece a saída. Então, vamos dar uma olhada nisso também. Então, isso vem do ponto que discutimos anteriormente, que é uma estrutura de instruções, contexto, pergunta e saída, certo? Portanto, nas instruções, damos instruções claras de que você deve criar uma descrição abrangente do cargo com base na função, nos requisitos e no contexto fornecidos , garantir que ela atraia os candidatos qualificados e esteja alinhada aos candidatos qualificados e padrões da empresa Em seguida, você fornece o contexto, o papel dele é esse departamento, tamanho da equipe, a cultura da empresa, habilidade necessária. Você mencionou tudo isso. Pergunta, com base no contexto acima, rascunhe a descrição do cargo, temos que criar uma descrição do cargo destacando as principais responsabilidades, as qualificações exigidas, as habilidades preferidas e os benefícios associados a essa posição E, finalmente, a saída. Queremos o resultado dessa maneira específica, em que haja o título do cargo, a visão geral da empresa, o resumo da função, as principais responsabilidades, as habilidades preferidas e os benefícios mencionados. Agora, essas são informações muito mais detalhadas que estamos fornecendo ao Chat GBT, então ele fica um pouco mais informado sobre o que se espera delas e, possivelmente, fornecerá uma saída muito melhor do que a anterior Então, vamos dar uma olhada nisso. Então, vamos dar esse aviso específico. Adicionamos o prompt aqui. Então, agora ele vai criar isso. Assim, você pode ver que está criando um título de trabalho, uma visão geral da empresa, resumo da função e as principais responsabilidades. O que queremos disso. Ele vai gerar todas as informações com base no contexto que fornecemos aqui. Agora, isso nos deu a principal responsabilidade qualificações exigidas, habilidades preferidas, benefícios, tudo isso sendo fornecido Isso está ficando um pouco mais específico como experiência trabalhando em ambientes baseados em nuvem, como GCP, Azure Isso parece muito mais informativo do que o anterior, se você fizer uma comparação et. É assim que podemos usar o Chat JPT para criações de descrição de cargos, que podem fazer parte do nosso RH. Ok. 29. Crie um GPT de triagem de currículo: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos como podemos criar um GPT personalizado especificamente para a triagem de currículos Vamos tentar entender o que é um GPT personalizado. Um GPT personalizado é, basicamente, como um assistente pessoal, que você criou na plataforma GPT Agora, esse será um tipo específico de GPT personalizado para suas soluções, seus problemas em sua empresa Está bem? Então, aqui, você pode dar algumas instruções, iniciar uma conversa, base de conhecimento, capacidades e ações que você fornece E com isso, você constrói a estrutura desse GPT personalizado, que é personalizado para fornecer soluções que atendam às suas necessidades específicas Então, nas instruções, é aqui que você dirá à IA como deseja que ela se comporte, como dar as respostas de maneira formal, casual ou focada. Os iniciadores de conversas serão exemplos que mostram que a IA, o tipo de conversa que ela lidará Está bem? A base de conhecimento é aqui que você fornecerá à IA as informações específicas de que ela precisa, como políticas da empresa ou detalhes do produto , perguntas frequentes, fornecendo tudo isso Em recursos, esses serão alguns recursos extras que você pode usar com seu GPT, como navegação na web, se você quiser , estará disponível, gerando imagens com o Dali, tudo o que será possível E depois vêm as ações. Em ações, é onde você permite conectar seu GPT a serviços específicos, como APIs, adicionar documentos, tudo isso pode ser feito Com tudo isso, criamos uma GPT personalizada e damos todas as instruções sobre qual problema estamos tentando resolver Também fornecemos informações básicas e, em seguida, ele começa a nos fornecer resultados de acordo com nossos requisitos específicos Vamos ver isso na prática: como vamos criar isso para a triagem de currículos. Nossa intenção é criar um GPT personalizado para a triagem de currículos onde queremos que ele examine currículo específico para uma descrição de cargo específica Temos uma descrição específica do cargo em nosso RH. Lançamos uma vaga específica e há um currículo que estamos recebendo e precisamos ver se o currículo corresponde à descrição do cargo ou não. Esse é o trabalho do GBT personalizado. Vamos tentar construir isso. Para criar GPTs personalizados especificamente, vamos vir aqui e podemos explorar GPTs e é aqui Nós mesmos podemos criar novos GPTs, e esta é a loja GPT onde você pode ver que existem muitos GPTs diferentes, GBTs personalizados Da mesma forma, você também pode criar o seu próprio e criar um novo, onde você tem a opção de criar a partir daqui. Então, aqui você pode dar todos os detalhes. Você fornece os detalhes do tipo de GPT que deseja criar e ele começará a criar o modelo para você. Está bem? Então, digamos que esse é o aviso que queremos dar. Portanto, crie um JBT que inclua um currículo e um JD e forneça uma avaliação crítica sobre se o currículo é adequado ou não para o cargo Produza uma lista de pontos a favor ou contra os principais requisitos do JT e forneça evidências. Forneça uma pontuação de zero a dez em relação aos principais requisitos, dê uma recomendação final sobre se deve continuar com o currículo ou não. Além disso, faça um comentário sobre o tipo de cargo para o qual esse candidato será mais adequado . Ok, então é isso que queremos. Então, damos isso a esse GPT, e agora ele começará a criar o GPT personalizado para Ele solicitará que recomendemos ou sugiram um determinado nome para esse GPT personalizado Está bem? Então, retome o Fit. Sim, está lhe dando um certo nome. E agora também está gerando uma foto de perfil para ele. Você pode ver no lado direito é aqui que o GPT personalizado está sendo criado Você pode ver alguns exemplos de prompts que ele está gerando automaticamente Por isso, também criou a foto do perfil. Ok. Se quiser, você também pode personalizá-lo e vamos dar uma olhada na opção de configuração Então, aqui você pode ver o nome do GPT personalizado. Se você quiser mudar isso sozinho, você pode fazer isso. Se você quiser fornecer uma descrição de uma linha do GD do GPT personalizado, você também pode fazer isso E essas são as informações que fornecemos. Agora, esses são os iniciadores da conversa. É disso que estamos falando. Os iniciadores de conversas serão os diferentes tipos de bailes de formatura com os quais ele lidará Então, esses são dados aqui, e isso é exatamente o que queremos, certo? Avalie este currículo em relação ao JD anexado. Então, depois de fazer isso, você também pode fazer upload de determinados arquivos, apenas fornecendo recursos adicionais ao GPT personalizado para estar bem equipado para nos fornecer melhores resultados Então você também pode fazer isso. E então, os recursos que você deseja ativar, você quer que ele seja capaz de fazer pesquisas na web, usar o Canvas, ok, usar geração de imagens. Então, se você quiser, você também pode ativá-los e depois criar. Depois de criar isso, esse GPT personalizado específico estará em ação, ativo, e então poderemos prosseguir e usá-lo Então, agora, digamos que essas são as opções que você terá. Então, se você quiser, mantenha isso em sigilo. Por enquanto, você pode fazer isso ou qualquer pessoa com o link ou colocá-lo na loja GPT Então, digamos que estamos fazendo isso apenas para mim por enquanto. Depois de criar o GPT, nosso trabalho seria que, como objetivo desse cliente em particular, o GPT fosse avaliar um JD específico para uma Então, aqui, agora você pode simplesmente criar nosso JD personalizado GPT, para que possamos fazer o upload, digamos que vamos tentar fazer o upload de um JD e também fornecer uma descrição E dizemos, por favor, avalie Esta é uma exigência nossa. Agora ele vai examinar os documentos. E você pode ver que, para a pontuação principal do mapeamento de requisitos, ela está nos dando a pontuação, principais funcionalidades, o planejamento orçamentário, tudo isso dando a pontuação O de 7,1 em dez Então, agora, com base nisso, podemos entender, e isso também fornece os pontos fortes e as lacunas para avaliar Então, possivelmente, você pode perguntar se você tem um benchmark específico Digamos que você queira chamar todos os candidatos para entrevistas que obtiveram mais de cinco pontos. Depois de entrevistar essa pessoa em particular, você pode pesquisar mais e fazer perguntas sobre as lacunas e os riscos. Maior recomendação. Não prossiga. Por enquanto, está dizendo que não prossiga para uma função de marketing da P Digi Prossiga se a função for ajustada, funções alternativas serão consideradas. Alternativas melhores também estão sendo oferecidas aqui. Então é assim que vamos criar um pessoal de GPT personalizado, que pode ser útil em trabalhos de RH Este é um dos exemplos de triagem de currículo que você pode criar como um GPT personalizado e usá-lo no seu dia a dia de trabalho de RH 30. Automatize a triagem de currículos usando o Gemini: Oi, pessoal. Bem-vindo às sessões. Nesta sessão, veremos como podemos prosseguir e também fazer a triagem de currículos com a ajuda de uma ferramenta de IA como o Google Gemini O Google Gemini é outra ferramenta de IA criada pelo Google, semelhante ao Open AihatGBT, que você pode usar para fornecer resultados com base nas instruções fornecidas Então, vamos dar uma olhada nessa ferramenta. Então essa é a plataforma, pessoal, que é o Google Gemini, que você certamente pode usar aqui, e também tem um plano gratuito e pago Então, você pode absolutamente ir em frente e dar uma olhada nisso também para que você possa usar. Isso é o que vamos usar. O ideal é que o que faremos aqui seja acessar as configurações, faremos aqui seja acessar nas quais nos certificaremos de que realmente o estamos usando para diferentes produtos do Google, que será o Google Drive Vamos usar especificamente o Google Gemini vinculado a outros produtos do Google, como Google Drive, Google vinculado a outros produtos do Google, como Google Drive, Google Excel e planilhas do Excel, e veremos como podemos usá-lo para automatizar Então esta é a nossa planilha do Google que estamos usando, certo Então, aqui vamos usar a ferramenta específica do Google Gemini Então, para isso, o que precisamos fazer é ativá-lo a partir daqui, que diz Ask Gemini E agora podemos iniciar todo o processo de fornecer instruções específicas relacionadas ao nosso processo de seleção de currículos Então, digamos que este seja o primeiro baile de formatura que queremos dar, qual queremos criar uma tabela com uma lista de cinco exemplos de candidatos com as seguintes colunas, que serão nomes, e-mails, data disponível para entrevista e disponibilidade Agora entregamos isso à ferramenta Gemini e ela criará a tabela para nós Você pode ver que a tabela foi criada, que você pode absolutamente editar de acordo com seus detalhes. Então você também pode fazer isso. Então, podemos dizer, vamos inserir isso aqui mesmo. Então, temos os dados aqui. Agora, o que queremos fazer é contra esses específicos. Então, você atualizará todos os detalhes, os nomes, e-mails de seus entrevistadores, entrevistados E agora, contra eles, teremos que acrescentar suas especificidades, pode-se dizer, os entrevistadores que estarão lá Está bem? Então, vamos dar esse aviso. Agora vamos dar a dica aqui , onde temos dois entrevistadores Digamos que Tamdas esteja disponível em 10 de fevereiro , 11 de fevereiro, 13 de fevereiro, e Greg esteja disponível por 12 e, hum, esteja disponível em 10, 11 e 13, 12 e É assim que o disponível, os entrevistadores também estão disponíveis Agora queremos apenas colocar os entrevistadores contra o entrevistado para que saibamos quais são as pessoas que estarão lá Então, agora temos isso aqui. Então, os entrevistadores são designados. Então, vamos colocar isso também. Então, isso nós temos em vigor. Ok. Agora, uma vez que temos isso, para termos os detalhes, queremos enviar e-mails para eles convidando-os para a entrevista, certo? Então, para isso, queremos dar uma dica específica, na qual dizemos que agora gere e-mails de entrevista individuais para cada um dos candidatos, cumprimente-os adequadamente e agradeça por se interessarem pelo papel de desenvolvedor de software, mencionando data e horário da entrevista, nome da entrevista, padrão, etiqueta de entrevista que agora gere e-mails de entrevista individuais para cada um dos candidatos, cumprimente-os adequadamente e agradeça por se interessarem pelo papel de desenvolvedor de software, mencionando data e horário da entrevista, nome da entrevista, padrão, etiqueta de entrevista a seguir e desejos tudo de bom para eles. Forneça também um link fictício da equipe do Google para participar nesse ínterim Então, este é um e-mail, que será enviado para cada um deles, convidando-os para o estágio Então, agora a ferramenta Gemini também vai gerar esses e-mails para nós Como você pode ver, o primeiro é para Alex Johnson, o que é correto, Alex Johnson. Está bem? O e-mail foi criado, redigido, o que é para o dia 10 de fevereiro. Os dados estão corretos. Ok, o entrevistador será termidas, conforme fornecido pelo link do Google Meet Etiqueta padrão de entrevista fornecida. Ok, o mesmo vale para Maria, a próxima pessoa, ok? E o entrevistador é Greg Smith. Ok, os detalhes estão absolutamente corretos. Você pode ver agora que todos os e-mails foram compostos. Ok. Tudo o que você precisa fazer agora é enviá-lo do seu e-mail oficial para todos eles. Então, é assim que podemos usar a ferramenta Google Gemini para fazer muitos trabalhos de RH, como a triagem de currículos Está bem? Você também pode fazer avaliação de candidatos, ok, descrição do cargo, criação. Muitas dessas coisas também podem ser feitas. 31. Crie o GPT de avaliação de candidatos: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos como podemos criar um GPT de avaliação de candidatos, especificamente no GPT, um GPT personalizado, que basicamente avaliará os basicamente Então, para isso, o que precisamos são três coisas principais. Um será um caso em que queremos criar um documento contendo o JD, a descrição do trabalho do perfil do trabalho, que estamos procurando por parâmetros de avaliação com base nos quais vamos julgar E as respostas dadas pela entrevista VE, especificamente pelo candidato, que é o que o GPT vai avaliar Então, o GPT vai avaliar com base neles e depois pontuá-los em uma escala de, digamos, zero a cinco Então, também criamos um prompt específico para isso. Então, esse é o prompt que vamos usar para criar esse GPT personalizado. Vamos dar uma olhada nisso. O que vamos fazer é explorar o GPT, criar um novo GPT e dar esse aviso O baile diz claramente: crie um GPT que inclua um documento contendo um JD, parâmetros de avaliação e um conjunto de perguntas respondidas pelo candidato O GPT deve fornecer uma avaliação crítica do candidato e também pontuá-lo em cada um dos aspectos da avaliação em uma escala de 0,25 É isso que queremos fazer. E com base nisso, teremos a pontuação feita pelo GBT, estejam eles aptos a passar para o próximo nível, as próximas rodadas de entrevistas O que vamos ver é que vamos pegar dois cenários diferentes. Um cenário pode ser quando o candidato recebe as respostas corretas e apropriadas necessárias. Nós podemos ver, sim. Podemos simplesmente responder a isso. Ok. E no segundo cenário, veremos um candidato cujas respostas não estão à altura. Então, queremos ver se o GPT personalizado é capaz fazer essa diferença e pontuá-los de acordo. Então, vamos dar uma olhada nisso. No momento, estamos apenas criando o GPT personalizado e, uma vez ativo, podemos fazer o upload de todas as informações Então, imagine já ter esse GPT com você. O fato de isso ser realmente útil e economizar muito tempo é que você pode ter muitas pessoas sendo entrevistadas Agora você deseja pontuá-los rapidamente se o processo de triagem, o processo de avaliação, está em andamento. Então, agora temos o GPT personalizado criado. Portanto, a ideia é que, com a ajuda disso, você possa economizar muito tempo no processo de avaliação de candidatos. Você só precisa fazer o upload das respostas e terá os parâmetros de avaliação já ajustados Então, com isso, você pode simplesmente criar você mesmo e fazer o upload dos documentos um após o outro no GPT personalizado, e você receberá uma pontuação Você pode obter a pontuação correta. A pontuação pode ser feita e, com base na qual , você pode decidir as próximas etapas, quais são os candidatos que estão avançando para as próximas rodadas e quais Essa é a ideia. Agora temos o GPT criado Então, agora temos a avaliação do candidato, GPT criada para nós. Então, agora vamos fazer o upload do documento. Então, eu já criei o documento aqui. Então, o primeiro será esse, que contém todas as informações. Então, vamos dar uma olhada nisso também. Então, agora que fornecemos as informações, então vamos dar uma olhada nelas também aqui. Eu só queria mostrar quais informações estamos enviando Este é o papel do desenvolvedor de software, descrição do trabalho é fornecida. Em seguida, fornecemos as metas da entrevista, os critérios de avaliação também mencionados e, em seguida, as perguntas respondidas pelo candidato. Este é o documento que temos aqui, e é isso que estamos carregando nesse GPT no GPT personalizado Es. Então, agora vamos ver se ele vai examinar o documento. Então, agora ele vai avaliar com base nos parâmetros sugeridos. Portanto, competência técnica, quatro cada cinco, experiência prática, 3,5 em cinco, resolução de problemas, pensamento analítico, 4,5 É medir com base nisso. A pontuação média geral nos foi dada 4,1. Então, podemos ver que isso está sendo fornecido aqui. Agora vamos ver outro exemplo. E vamos dar o mesmo aviso. Demonstra conhecimento básico conceito de desenvolvimento de software, mas suas respostas na entrevista revelam lacunas significativas Você pode ver que o conhecimento técnico é 2,5. A aplicação prática também é 2,5. capacidade de resolução de problemas é muito baixa, 1,5 em cinco, habilidades de comunicação, potencial de aprendizado e crescimento, 2,5. A pontuação geral agora está chegando a 2,1 de cinco. Assim, você pode usar o GPT personalizado principalmente para avaliação de candidatos e, rapidamente a ferramenta pode avaliar com base em seus parâmetros, parâmetros de avaliação da entrevista e nos dizer se o candidato é adequado para passar para a próxima rodada ou. 32. Desenvolva um GPT de automação BGV: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos como podemos criar uma GPT personalizada, que é a automação da verificação em segundo plano Aqui, o que estamos tentando fazer é verificar os detalhes fornecidos pelo candidato com o que está mencionado em seu currículo. Quaisquer certificações que eles tenham feito , elas aparecem da mesma maneira no currículo ou não É isso que queremos verificar com a ajuda do GPT personalizado Então, vamos dar uma olhada nisso. Vamos criar um GPT personalizado explorando os GPTs Então é aqui que vamos dar um baile de formatura. Então, digamos que esse é o aviso que queremos dar. Crie um GPT que inclua um currículo e documentos de depoimento Por favor, valide se o currículo e os depoimentos anexados estão corretos. Se houver uma anomalia, mencione que vamos usá-la e criar uma GPT personalizada agora mesmo Portanto, isso tornará nosso trabalho muito mais rápido porque, com a ajuda desse GPT personalizado, você só precisa fazer o upload dos documentos de verificação fornecidos pelo candidato e seu currículo, e ele poderá nos dizer sim ou não Assim, você pode ver que ele pega automaticamente as instruções iniciais que você pode usar Então, dê um nome a ele também, que é validador de depoimentos de currículo e também está gerando uma imagem de perfil dele Então, assim que tivermos o GPT personalizado, faremos o upload de todos os detalhes Vamos fazer o upload do currículo deles. Também vamos fazer o upload do documento deles. Ok. Vamos dar uma olhada nisso. Então, este é, antes de tudo, o documento, que é o currículo, que estamos enviando para Greg Smith Digamos que esse é o candidato que estamos verificando aqui e, em seguida, vamos fazer o upload dos outros documentos Os certificados que estamos enviando agora. Agora fizemos o upload e vamos pedir que avalie, dê olhada no currículo, ele examinará os certificados e, em seguida, verificará se esse é o caso ou não. Diz que tanto o ensaio do PMP quanto o do CI estão mencionados, confirmados e consistentes Então, podemos verificar isso. É totalmente verificado que a documentação de certificação fornecida pelo candidato também está claramente mencionada no currículo Espero que isso faça sentido. É assim que vamos usar o GPT personalizado para qualquer tipo de verificação de antecedentes, automação que queremos fazer para nosso RH 33. Desenvolva um Chatbot de integração: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Então, nesta sessão, veremos como podemos usar o Chat GPT para desenvolver um quadro de bate-papo integrado para nossos novos Então, os novos ingressantes, quando a entrevista for concluída e estiverem prestes a entrar, eles podem e terão muitas perguntas relacionadas às políticas da empresa, ao código de vestimenta que está sendo seguido, ok, feriados, informações, fins de semana de folga, todas aquelas informações de que precisariam saber o número de horas trabalhando horas extras, conhecimento sobre isso Então, para eles, eles terão muitas perguntas para as quais gostariam de ser respondidas Agora, fornecer respostas a todas essas perguntas manualmente e diariamente pode ser muito trabalhoso e demorado para o Além disso, o que podemos fazer é criar um GPT personalizado que pode ajudar a gerenciar tudo isso Vamos ver como podemos fazer isso. Quando você estiver no CTA GPT, podemos começar a criar um novo GPT, onde criaremos um GPT específico, que atenderá a esse cenário Vamos criar esse em particular. Onde dizemos que crie um GPT que tenha a base de conhecimento das políticas de RH da empresa Ele pega perguntas e as responde exclusivamente a partir do documento de política fornecido Este GPT tem como objetivo ajudar os novos ingressantes esclarecer várias questões relacionadas a políticas Além disso, também mencionamos que, por favor, responda, pois não sei quando a resposta à pergunta não está disponível na base de conhecimento fornecida. Aqui, também teremos que anexar a base de conhecimento ou o documento de política neste GPT personalizado Vamos abordar isso aqui e também adicionaremos o GPT personalizado Também podemos fazer o upload dos arquivos aqui. Então, vamos colocar as políticas de RH. , fizemos o upload do documento Como você pode ver, fizemos o upload do documento e ele também criará o nome, criou documento. A política de RH foi carregada aqui e, em seguida, podemos criar todo o GPT personalizado Então, agora, com base nisso, você também pode testar o GPT. Hum, então vamos dar uma olhada nisso. Portanto, isso será muito útil porque economizará muito tempo, porque os novos inscritos serão muito curiosos e terão muitas perguntas em mente, que podem facilmente responder a partir desse GPT Portanto, esse é o GPT personalizado que você pode copiar e agora pode compartilhá-lo com todos os novos integrantes da Então, vamos testar isso também. Então, digamos que queremos saber sobre a política de licença. Portanto, entenda que esse GPT personalizado específico também tem o documento de política no back-end Portanto, qualquer resposta que ela dê será dada com base no documento ao qual foi anexada. Então, ele examinará o documento e coletará todas as informações a partir daí. Digamos que estamos pedindo mais informações, explique a licença extraordinária. Então, agora está nos dando mais informações, analisando o documento de política. É assim que podemos usar o chat GPT para criar um GPT personalizado voltado especificamente Funciona como um fórum de bate-papo que responderá a todas as perguntas relacionadas à integração. Espero que isso faça sentido. Espero que as pessoas entendam agora como estamos usando a ferramenta de IA para simplificar nossos processos e trabalhos relacionados ao RH que temos e implementar a automação o máximo possível em nosso dia a dia de trabalho. 34. Práticas recomendadas para IA na aquisição de talentos: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, discutiremos sobre as melhores práticas que podemos ter em mente especificamente para IA na aquisição de talentos Então, a primeira é identificar os principais casos de uso. Portanto, precisamos nos concentrar em tarefas nas quais IA possa causar o maior impacto, como triagem de currículos, entrevistas, agendamento ou gerenciamento de documentos de votação Automatizar esse tipo de tarefa pode liberar muito tempo e ajudar as equipes a discutir sobre áreas estratégicas superiores Além disso, você pode considerar a manutenção da supervisão humana. Portanto, embora a IA esteja sendo usada regularmente para fazer o trabalho pesado, os humanos podem permanecer envolvidos, especialmente na tomada de decisões complexas, que devem ser tomadas como as seleções finais dos candidatos Dessa forma, você adiciona toque pessoal atencioso a todo o processo Treinamento também com dados relevantes. Portanto, usar dados específicos da organização, como tendências de contratação ou descrições de cargos ajudará a treinar a IA da maneira correta. Ele garante que forneça resultados relevantes para nossos negócios, para nosso setor, especificamente, atendendo às nossas necessidades Também implementando o aprendizado contínuo. Portanto, atualizar regularmente a IA com novos dados e feedback pode ajudá-la a se adaptar às mudanças nas condições, políticas e práticas do mercado de trabalho , políticas e práticas e mantê-la muito mais relevante e precisa. Além disso, precisamos garantir que haja uma comunicação clara. Portanto, a transparência realmente importa quando usamos ferramentas de IA. Assim, todos sabem quando a IA está envolvida, para que possam revisar ou ajustar os resultados, especialmente para funções importantes. Agora, se você observar os principais princípios IA responsável na contratação, o primeiro é obviamente a transparência. Precisamos nos comunicar claramente sobre como a IA é usada no processo de contratação para criar essa confiança entre os funcionários. Privacidade de dados. Portanto, precisamos proteger as informações dos candidatos fornecendo regulamentos de privacidade, como o GDPR, e garantindo que a proteção de dados também esteja acontecendo. Também preconceito. Portanto, precisamos garantir que o uso da IA seja diversificado, dados justos sejam usados para treinar a IA e evitar práticas de contratação tendenciosas e perpétuas e desatualizadas Portanto, eles devem ser evitados. Além disso, a responsabilidade existe. Precisamos garantir que as decisões de IA possam ser rastreadas e corrigidas se erros estiverem sendo cometidos e alguém com alguém responsável pela supervisão Portanto, a intervenção humana é necessária nesses casos. Também controle as decisões geradas pela IA, mantendo a supervisão humana sobre as decisões finais, como a seleção de candidatos, mesmo quando a IA automatiza a maioria das tarefas, como triagem de currículos ou agendamento de entrevistas Agora, se você observar a importância da supervisão humana na contratação baseada em IA, há muitas maneiras de garantir a precisão Às vezes, a IA perde as qualificações em um currículo ou um recrutador pode intervir e entender e garantir que os melhores candidatos não sejam negligenciados, certo? Portanto, para situações únicas, como regras de conformidade complexas, experiência humana garante total precisão onde a IA pode falhar. Portanto, a intervenção humana realmente ajuda nesses casos. Eu também estou construindo confiança. Portanto, quando os gerentes de contratação veem que um humano revisou a lista restrita baseada em IA, isso aumenta a confiança, especialmente para funções críticas Também melhora a IA. Portanto, quando um humano detecta erros, seu feedback pode ser devolvido ao EI para torná-lo mais inteligente e confiável por um período de tempo Também melhora a qualidade. Para tarefas como enviar documentos de integração, uma pessoa pode intervir para verificar a precisão, garantindo que nada seja perdido nesses casos Agora, se você observar algumas das melhores práticas de privacidade de dados na aquisição de talentos, a primeira é a minimização de dados, que consiste em coletar apenas as informações relevantes necessárias como habilidades e experiência profissional, evitando detalhes pessoais Depois, há a limitação da finalidade, que é usar os dados coletados exclusivamente para finalidade pretendida , como selecionar candidatos e evitar o uso não relacionado Também há transparência, que basicamente informa claramente aos candidatos como seus dados serão usados, especialmente quando a IA está envolvida por meio de dados por meio de descrições de cargos ou políticas de privacidade Também há controle de acesso, limitando o acesso a dados confidenciais, garantindo que somente funcionários autorizados, garantindo que somente funcionários autorizados como a equipe de RH, possam visualizá-los Em seguida, a segurança dos dados, que protege principalmente os dados dos candidatos com criptografia ou proteção por senha, é implementada para evitar acessos não autorizados ou violações Então, é assim que podemos aplicar essas melhores práticas quando IA está envolvida em nossos processos de RH. 35. Apresentação e boas-vindas: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos como podemos usar a IA generativa e a aquisição de talentos, especificamente para uma seleção mais inteligente de candidatos Neste módulo, aprenderemos algumas coisas , primeiro vendo como podemos automatizar todo o processo de triagem e economizar muito tempo de nossos recursos humanos A segunda é personalizar as avaliações dos candidatos. Então, como estamos avaliando os candidatos, também podemos personalizá-la com base no perfil deles E então, como podemos agilizar todo o fluxo de trabalho. Isso realmente ajudará a reduzir ou remover processos ou etapas redundantes que possamos ter em nosso processo de seleção de RH Também tentaremos responder a algumas questões críticas aqui, como: como contratação baseada em IA pode permanecer ética e imparcial Também temos que garantir que isso esteja acontecendo. Em segundo lugar, veremos como você pode proteger a privacidade e a segurança dos dados no processo de triagem baseado em IA Então, daremos algumas etapas pelas quais veremos como podemos fazer isso. E, por fim, como garantir que sua equipe adote a IA como uma ferramenta e não como uma ameaça Esse deve ser o caso, porque é assim que você poderá usar a IA de maneira produtiva e , em geral, melhorará a qualidade do nosso trabalho. Então, você verá ferramentas praticamente diferentes como Chat JPT, Gemini e Claude, sendo usadas neste módulo para aplicar todos 36. Identifique pontos de contato e oportunidades na integração: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queríamos entender e identificar os pontos de contato e as oportunidades na integração onde podemos implementar Então, se você observar o processo tradicional de seleção de candidatos. Portanto, a primeira etapa é a triagem do currículo, na qual os recrutadores analisam milhares de inscrições para avaliar as qualificações Em seguida, vem a triagem inicial, onde verificamos o básico e encontramos a adequação inicial para a função ou não E depois vêm os testes de habilidades e aptidão, que podem ser específicos para cada função Portanto, testes específicos para cada função são conduzidos. E depois vem o processo de entrevista onde fornecemos uma compreensão mais profunda do candidato e de seus pontos fortes e fracos Em seguida, fazemos a verificação de antecedentes e referências, o que ajuda a verificar credibilidade do candidato e, por fim, há uma seleção de candidatos Portanto, esse é o processo tradicional de seleção de candidatos que todas as empresas seguem principalmente. Agora, a desvantagem ou ineficiência na triagem tradicional é Então, como você pode ver, tudo isso é manual, o que leva muito tempo para ser conduzido e executado pelo HRT. Agora, isso acontece também devido ao grande volume de recrutamento ou entrevistas de RH que estão sendo conduzidas Milhares de inscrições surgem sempre que há vagas de emprego em uma empresa E, eventualmente, o que leva a isso é um atraso na contratação. O processo de contratação se torna muito mais longo e leva muito tempo para que as seleções dos candidatos sejam feitas Agora, as outras desvantagens ou ineficiências são a subjetividade e o preconceito Como isso é feito de forma humana, pode haver muitas coisas na seleção de candidatos, pode haver um preconceito ou subjetividade ou coisas que o recrutador não conseguiu avaliar adequadamente, que pode ser considerado um erro Além disso, há uma personalização limitada do candidato, no sentido de que tentamos identificar quais são os pontos fortes reais do candidato e tentar encontrar a função mais adequada para Então, essas são todas as falhas, você pode dizer, na exibição tradicional Então é aqui que a IA entra em cena, em que IA generativa pode tentar automatizar todo o processo de seleção de candidatos. Primeiro, podemos fazer isso para análise de currículos e a pré-seleção pode análise de currículos e a pré-seleção pode ser feita com ferramentas como Chat GPT, Gemini, a IA generativa pode tentar automatizar todo o processo de seleção de candidatos. Primeiro, podemos fazer isso para análise de currículos e a pré-seleção pode ser feita com ferramentas como Chat GPT, Gemini, você pode fazer isso. Você também pode fazer com que os agentes de triagem baseados em IA estejam disponíveis no Cloud e HatGPT, que podem ajudar na seleção de perfis específicos de candidatos Depois, você também pode criar testes de habilidades e aptidão nessas ferramentas, como o interpretador de código Chat GPT, que pode ser fornecido aos candidatos e, em seguida, nós os avaliamos Depois, há a detecção de preconceitos e a triagem justa. Portanto, aqui podemos usar o Chat JBT principalmente para configurar um processo de triagem totalmente justo para detecção de viés , que não leva em consideração nenhum ângulo humano Por fim, também podemos fazer feedback personalizado do candidato com base no upload currículo do candidato atendido e no fornecimento de informações específicas por meio de ferramentas como o Gemini e o Chat GPT, onde podemos dar feedback muito mais personalizado Então, é assim que podemos usar as ferramentas de IA para preencher essas lacunas que encontramos regularmente em nosso processo completo de triagem em nossos trabalhos de RH. 37. Triagem personalizada de candidatos com a IA genética: Oi, pessoal. Bem-vindo às sessões. Nesta sessão, falaremos sobre como a IA generativa pode ser útil para ter um processo personalizado de seleção de candidatos, que podemos configurar com ela Agora, quando você analisa a personalização do processo de integração com o CHANGPT, há várias coisas nas quais ele pode nos ajudar Primeiro, ele automatiza a tarefa repetitiva, que será o processo de triagem Tudo isso pode ser removido completamente e CHAGPT pode assumir o controle e fazer essa tarefa por nós Também avançará e aprimorará a personalização. Com base no perfil, podemos personalizar as perguntas e depois perguntar de uma maneira muito melhor e eficaz. É por isso que também melhorará a eficiência de todo o processo de triagem. Poderemos selecionar o candidato certo sem erros Além disso, por ser uma ferramenta de IA, ela também pode ajudar a reduzir o preconceito que as pessoas podem ter quando estão fazendo todo esse processo manualmente. Agora, se você observar como a Tangibty aprimora a seleção de candidatos, para que ela possa enviar convites personalizados convites Assim, ele pode gerar convites de entrevista personalizados com os principais detalhes da seleção de candidatos, ele pode criar perguntas de triagem estruturadas e específicas para cada função , que são muito mais personalizadas de acordo com o perfil Ele pode resumir o feedback da entrevista com base na opinião do recrutador, sem qualquer preconceito Também pode fornecer e criar mensagens de rejeição educadas e construtivas, o que pode ser muito arriscado e, quando feito de forma humana, pode Portanto, ele pode ser feito da maneira correta. Além disso, o acompanhamento, o envio de lembretes ou informações adicionais sobre funções podem ser compartilhados por meio da automação com a ajuda do ChatLPT wood Vamos ver isso na prática. Como exatamente vamos fazer isso? Digamos que seja assim que a interface se parece. O que vamos fazer aqui é fornecer à ferramenta JD e um currículo específico e pedir que ela examine o currículo específico de acordo com um currículo específico e pedir que ela examine o currículo específico a regra do cargo Este é o aviso que daremos quando perguntaremos que você é um assistente de recrutamento, com base na seguinte descrição do cargo de GD, analise o currículo desse candidato e forneça uma pontuação adequada de dez Junto com os principais pontos fortes e fracos, a descrição do cargo e o currículo estão anexados avalie criticamente e mencione as adequações e Então, vamos anexar . Fizemos isso e agora podemos fornecer isso. Então, o que a ferramenta fará é examinar os documentos e, com base quais, nos fornecerá a saída. Vamos fazer isso mais uma vez. Então, agora ele examinará os dois documentos, como você pode ver , e nos dará uma pontuação geral com base nisso. Então, isso nos dará primeiro as áreas de ajuste fortes. Está bem? Quais são as coisas que são adequadas para a função com base no perfil fornecido. Portanto, marketing digital, experiência em marketing de desempenho digital, ecossistema do Google e conhecimento de domínio. Então, nesses, é dar. Além disso, os principais pontos fracos , o ajuste parcial, propriedade final e a estratégia de marketing, há uma lacuna. Ok, então enfatiza o currículo e enfatiza o treinamento, enquanto o que eles estão procurando é uma estratégia de marketing de ponta a ponta, marketing de produto, marketing de estilo de vida, lacuna perceptível, não há muita experiência nisso OK. Então, assim, ele vai abordar todos os aspectos, áreas que são excelentes, excepcionais, ok, fortes. OK. E então aqueles que são parciais e com base nos quais ele vai dar a pontuação geral, que foi de 8,3 em dez. Então agora temos a pontuação aqui, ok? Então, digamos que, além disso, o que também queremos fazer é criar cinco perguntas de entrevista comportamental para determinada função de trabalho que, idealmente, devemos perguntar ao candidato que avalia sobre resolução de problemas, liderança e comunicação. Está bem? E também estamos pedindo ao Chatb que nos forneça a resposta ideal para que possamos comparar, certo? Então, se isso já está conosco, antes de ir para a entrevista, se nos prepararmos assim, temos a pergunta e a resposta ideal também. E agora só precisamos compará-lo com o que o candidato diz na entrevista. Portanto, também temos a resposta ideal, o que estamos procurando avaliar na resolução de problemas, ok, especificamente liderança, todos esses tópicos específicos. Por fim, digamos que também possamos pedir ao AGBT que forneça cinco perguntas adicionais com base em habilidades Então, especificamente para essa função, basicamente, questões técnicas, que também queremos obter. Além disso, o Chat JBT pode nos ajudar a obter perguntas específicas relacionadas a tópicos como domínio do canal de desempenho, medição e KPIs, experimentação e testes, gerenciamento de orçamento e , gerenciamento de orçamento Então você pode ver agora com esse processo, com essa abordagem, você é capaz de avaliar o candidato uma maneira muito mais eficaz e ter uma ideia concreta se você deve avançar com o candidato para a próxima rodada ou não. 38. Estratégias de prompts e várias ferramentas de IA gerativa: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, veremos algumas estratégias imediatas e várias ferramentas generativas de IA que podemos usar para aplicar essas estratégias Então, quando você olha para a estrutura dos prompts, é assim que precisamos construir a estrutura dos nossos prompts. Portanto, há três partes. Então, a primeira parte serão as instruções. A instrução é: é aqui que você diz à IA o que precisa ser feito. Então, isso tem que ficar muito claro para que a IA saiba exatamente o que precisa para executar e fornecer a solução. O segundo é o contexto. Então, isso define o que a empresa está procurando, o que você está procurando, quais informações, então você fornece o contexto, o histórico, qual é o plano de fundo e com base no que você está pedindo que a ferramenta de IA faça. Em seguida, vem o formato da pergunta e da saída, que garante respostas estruturadas que podemos obter da ferramenta de IA em fatores acionáveis, que possivelmente podemos produzir a partir dela Esses três devem fazer parte de nossa solicitação sempre que os enviarmos a qualquer AITool Agora, existem várias estratégias de alerta que você pode ter em mente ao escrever suas instruções. A primeira é a estratégia de prós e contras. Essa abordagem ajuda a IA a analisar os dois lados de uma decisão de contratação, método de seleção ou processo de avaliação. Ao pedir à IA que avalie as vantagens e desvantagens, os recrutadores podem obter uma perspectiva mais equilibrada A outra será a estratégia de funções que você atribui uma persona à IA para tornar sua resposta mais direcionada, em vez de dar conselhos genéricos IA responde como se estivesse em uma função específica, como recrutadora sênior em uma empresa de tecnologia Da mesma forma, pode haver uma estratégia de perguntas e respostas. Ele ajuda a estruturar as respostas da IA dividindo uma solicitação em perguntas específicas. Isso é útil para identificar sinais de alerta em currículos, elaborar, pré-selecionar perguntas ou avaliar Agora, outra estratégia que você pode usar é a estratégia da cadeia de pensamento. Esse método orienta a IA por meio de um raciocínio passo e ajuda a reduzir as decisões em etapas menores, dividindo as decisões em etapas menores, o que você pode fazer Todos esses são tipos diferentes de estratégias que podemos realmente aplicar. Vamos ver como vamos fazer isso em várias ferramentas de IA. Então, o que vamos procurar hoje é o Google Gemini No Google Gemini, como você vê, é assim que a interface se parece Você pode prosseguir e encontrar as configurações aqui Se você acessar as configurações, poderá acessar Aplicativos conectados. Os aplicativos conectados mostram a quais outros produtos do Google Apps você pode vincular seu Google Gemini Aqui você pode trocá-los. Você também pode ativar aplicativos adicionais aos quais deseja se conectar. Agora, deixe-me mostrar um exemplo de como será a aparência do Google uh Gemini É aqui que, no canto superior direito, quando você diz Pergunte a Gêmeos, aparecerá dessa maneira específica, onde você pode seguir em frente e dar sua É aqui que você fornecerá sua solicitação e poderá inserir os detalhes no documento. Agora vamos dar uma olhada em um exemplo de como isso vai funcionar para nós. Vamos fazer um novo bate-papo. Então, vamos fazer essa solicitação específica em que pedimos ao Google Gemini que atue como recrutador sênior em uma marketing digital em rápido crescimento Você seleciona candidatos ou cargos de gerente de marketing digital quais anexaremos aqui. Isso requer experiência em marketing de desempenho, SEO, SEM. Um candidato tem fortes habilidades técnicas, mas experiência mínima trabalhando em equipes multifuncionais. Como você avaliaria a adequação deles para eles? Está bem? Então, vamos anexar os documentos aqui na primeira descrição do trabalho. E depois o currículo. E agora vamos pedir que ele analise a descrição do cargo, analise o currículo com base no qual avalie o perfil de trabalho específico e nos dê uma classificação se o currículo é bom o suficiente para isso ou não. Agora você pode ver que ele começou a criar um resumo eficaz dos principais pontos fortes, que mencionou, riscos potenciais Está mostrando avaliação em relação aos requisitos. Ele mapeou essas recomendações, entrevistas técnicas, entrevistas técnicas, contorna questões básicas de PPC e se concentra na modelagem de atribuição completa em Então, perguntas que precisam ser feitas aqui, entrevista comportamental, tudo isso pode ser feito à vontade. Então, é assim que podemos usar o Google Gemini especificamente, fornecendo um prompt estruturado, e ele nos dará a saída da mesma maneira. Vamos ver como a nuvem funcionará da mesma maneira. É assim que o Cloud se parece , onde podemos dar o aviso. Está bem? Então, vamos dar um aviso diferente agora. Este é o aviso que estamos dando a Claude. Estamos dizendo que preciso selecionar candidatos para o cargo de analista sênior de dados O processo envolve a revisão de currículos, a realização de entrevistas de reavaliação e a avaliação de habilidades e Guie-me por uma abordagem passo para selecionar os melhores candidatos. Divida os critérios, os métodos de seleção e o processo de tomada de decisão de forma estruturada. Agora, isso nos dará o processo específico. A primeira fase é a revisão do currículo. Qual é o requisito, indicadores de experiência, criação de uma rubrica de pontuação, fase dois, exibição por telefone e vídeo, o que pode acontecer, sinais de alerta para assistir à terceira fase: avaliação de habilidades técnicas, tarefa para terceira fase: avaliação de habilidades técnicas levar para casa, entrevista técnica ao vivo para a qual podemos ligar e, entrevista técnica ao vivo para a qual podemos ligar e seguida, a seleção final, onde a entrevista adequada à equipe criação de uma rubrica de pontuação, fase dois, exibição por telefone e vídeo, o que pode acontecer, sinais de alerta para assistir à terceira fase: avaliação de habilidades técnicas, tarefa para levar para casa, entrevista técnica ao vivo para a qual podemos ligar e, em seguida, a seleção final, onde a entrevista adequada à equipe pode acontecer, liderança a entrevista com as partes interessadas pode acontecer, avaliação final e, em seguida, a tomada da decisão Portanto, é assim que podemos usar os prompts especificamente de forma estruturada para obter a saída correta Outra coisa específica sobre essas ferramentas de IA é que agora, se eu der esse baile em particular para Claude, eu digo que você pode colocar isso de forma Crips em formato tbar O que isso se refere especificamente à conversa anterior. OK. Então, a forma como essas ferramentas de IA operam é que cada conversa armazenada nos dados da memória AIS. OK. E por isso, quaisquer que sejam as perguntas que você fizer, ela se referirá às conversas anteriores e com base nas quais responderá. Então, é como uma experiência de conversação humana que você está tirando dela. Quando você inicia um novo bate-papo, que você tem a opção de criar no canto superior esquerdo de todas as ferramentas de IA, essa será uma nova conversa, e a memória não se referirá a ela. Portanto, cada bate-papo terá uma memória específica que será gravada e com base na qual as saídas serão fornecidas Espero que isso faça sentido. Espero que você consiga entender agora como os prompts precisam ser estruturados e usados em várias ferramentas de IA 39. Como criar um GPT personalizado para avaliação de currículo: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, veremos como podemos criar um GPT personalizado especificamente para avaliação de currículos Agora, isso pode ser muito útil porque um GPT personalizado seria capaz de analisar os currículos, comparar as qualificações dos candidatos e pontuar os candidatos Tudo isso pode ser feito de forma automatizada com a ajuda do GPT personalizado Ele será capaz de automatizar todo o processo de avaliação do currículo Ele será capaz de combinar os candidatos com as descrições de cargos, que fornecemos padronizando todo o processo de seleção e, finalmente, reduzindo o viés de contratação Então, isso realmente ajudará a melhorar a qualidade do processo de contratação que normalmente temos em nossos departamentos de RH. Então, vamos ver isso na prática como vamos trazer esse GPT personalizado Então, quando você estiver usando o GPT do chapéu, como você sabe, os GPTs personalizados serão um recurso pago, então você precisa estar em uma versão paga do Chat GPT para acessá-lo então você precisa estar em uma versão paga do Chat GPT Então, podemos explorar GPTs e vamos criar um novo GPT Então, vamos dar um aviso. Então, esse é o aviso que vamos dar. Crie um GPT personalizado para automatizar a triagem de currículos em contratações de alto volume, especialmente para estradas de engenharia de software O GPT deve incluir extrair detalhes importantes dos currículos, incluindo habilidades, experiência e educação, comparar os candidatos com as descrições de cargos, destacar o alinhamento com os critérios específicos da função, pontuar os candidatos com base em conhecimento técnico, pontuar os candidatos com base em conhecimento técnico nível de experiência e habilidades de resolução de problemas e garantir uma avaliação livre de preconceitos usando uma lista restrita estruturada baseada em habilidades garantir uma avaliação livre de preconceitos usando estruturada Gere relatórios amigáveis para recrutadores com pontuações adequadas, principais pontos fortes e lacunas O recrutador deve ser capaz de inserir um currículo, receber recomendações de candidatos classificados e acessar relatórios concisos de pré-seleção para assinar, acelerando a A base de conhecimento desse GPT contém a descrição do trabalho Portanto, teremos que fornecer a descrição do trabalho também no final desse GPT personalizado para que ele possa pontuar os currículos e os currículos com base nisso. OK. Então é isso que vamos dar ao GPT personalizado para criar Então, vamos ver como isso vai funcionar. Ele vai dar a ele o nome de examinador de currículos técnicos. Estou dizendo que está tudo bem. Em seguida, ele gerará uma foto de perfil para esse GPT personalizado Depois de criar isso, faremos um teste, com o real faremos o upload do JD e, em seguida, forneceremos o currículo Então isso é criado. Ok, então vamos fazer o upload do JD também aqui na seção de conhecimento, descrição do trabalho OK. Agora podemos criar isso Digamos que seja para qualquer pessoa e possamos salvá-lo. Agora, enviaremos nosso currículo ou currículo e solicitaremos que ele avalie o currículo com base na descrição do cargo fornecida no back-end. Vamos ver esse GPT personalizado específico. Este é o nosso GPT personalizado. Então, vamos fazer o upload do currículo. E estamos dizendo: avalie o resto. Analisará o JD e, com base no perfil fornecido ao candidato, um resumo fornecido aqui, a função, as habilidades adequadas ao mapeamento de requisitos que está sendo feito, mínima e preferencial Os pontos fortes apresentados aqui são o currículo, as lacunas, o marketing do produto, a propriedade, o estilo de vida, ciclo de vida ou o marketing de funil Essas são algumas das lacunas no currículo. Ok, pontuação de adequação dada. Portanto, a pontuação total forneceu 90 de. Agora, com base nisso, você pode ver com que rapidez podemos avaliar o perfil em relação ao avaliar o perfil em relação nosso JD e obter informações específicas com base nas quais podemos tomar nossas decisões e seguir em frente com as próximas etapas É assim que também podemos criar um GPT personalizado para avaliação de currículos e acelerar nossos processos de RH no futuro 40. Detectando viés na avaliação de candidatos com Claude: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, veremos como podemos usar nuvem principalmente para detectar preconceitos na avaliação de candidatos. Agora, isso pode ser uma coisa muito comum que pode acontecer por causa de um erro humano, possivelmente, onde há um viés que encontramos na avaliação de candidatos Então é aqui que a nuvem pode ser realmente útil. Ele pode ajudar a processar dados de entrevistas de uma maneira muito mais estruturada e concreta e detectar preconceitos em todos os dados demográficos, fornecer informações acionáveis e padronizar todo o processo e a qualidade da produtividade O resultado pode ser muito melhor com a ajuda Vamos dar uma olhada em como podemos fazer isso. Então, vamos usar dois conjuntos de dados diferentes, idealmente falando para fazer a comparação e entender A primeira é onde vamos usar esse prompt específico, onde dizemos : analisamos a seguinte pergunta da entrevista, conjunto de dados de avaliação para detectar possíveis vieses na pontuação dos candidatos, conjunto de dados de avaliação para detectar identificar quaisquer discrepâncias nas pontuações médias em diferentes grupos demográficos, identificar quaisquer discrepâncias nas pontuações médias em pontuações médias gêneros e etnias, universidade, destacar universidade, quaisquer entrevistadores cujos padrões de pontuação mostrem desvios significativos da média. Forneça um resumo das descobertas e sugestões para garantir uma avaliação mais justa Vamos dar uma olhada nisso. Então, uma vez que ele avalia o documento e vamos dar uma olhada também no conjunto de dados, que podemos ver aqui, idealmente vendo, vamos dar uma olhada nisso Este é o conjunto de dados que vamos usar, em que, este é um conjunto de dados aleatório que criamos idealmente, que estamos usando neste caso este é um conjunto de dados aleatório que criamos idealmente, que estamos usando neste Então, agora o que acontece é que ele avalia tudo e nos fornece informações específicas Por exemplo, os candidatos do sexo masculino obtiveram 1,1 pontos a mais, em média, do que os candidatos do sexo feminino. Está bem? Então, a média masculina, pontuação geral foi 6,6, pontuação média feminina foi 5,5, ok? Em seguida, também fornece o detalhamento da pontuação por gênero. Portanto, na pontuação técnica, homem pontuou 7,1, a pontuação de comunicação 6,1, pontuação geral foi Então, a mesma separação que está mostrando agora. Agora, o que dá a análise é que as candidatas, 40% recebem a pontuação mais baixa, 4,5, apenas 10% recebem 7,5 mais. Enquanto os candidatos do sexo masculino, 0% receberam a pontuação mais baixa, 30% receberam 77,5 ou mais Nenhuma candidata feminina fofa acima de 7,5. Um candidato do sexo masculino obteve 8,5. Agora ele está nos dando a análise dessa maneira específica, e então ele faz a análise de etnia e também a análise universitária e nos dá o resultado Esta é uma avaliação justa que está sendo feita, na qual não somos capazes de ver nenhuma bandeira vermelha em termos de preconceito geral; ela nos mostrará esse tipo Agora, vamos alterar um pouco os dados para entender realmente as lacunas. Então, fizemos algumas alterações no mesmo conjunto e agora o colocamos novamente na nuvem para análise Então, agora esse é o conjunto de dados que usamos. OK. Então, agora vamos dar uma olhada nisso, como isso vai funcionar para nós. Você pode ver, em primeiro lugar, um preconceito sistemático de gênero em todos os entrevistadores, o que podemos ver aqui Então, aqui, o que podemos ver é que eu, especificamente, que é o primeiro entrevistador, média masculina 7,1 média feminina é sete diferenças de gênero, não muito, certo No caso de I dois também 7,5, 6,5 moderados I três Agora vemos que é grave , o que podemos ver aqui. Está bem? Inconsistências extremas de pontuação Então, dois, especificamente, vemos isso e três, há uma grande lacuna. Problema: diferença de três pontos que podemos ver aqui, mesma entrevista, mesmo sexo, mesma etnia, desempenho idêntico, diferença de três pontos, o que podemos ver. Evidência de preconceito. Também podemos ver evidências de preconceito em casos em que candidatos com pontuações de desempenho idênticas recebem pontuações gerais diferentes. E análise do entrevistador. Análise da entrevista, em geral, o que vemos é a entrevista dois e a entrevista três tem uma classificação de consistência baixa. É assim que podemos seguir em frente e identificar qualquer tipo de viés em nossa avaliação de candidatos com a ajuda de ferramentas de EI, como o Clot 41. Como abordar as armadilhas da GenAI na filmagem com estratégias humanas: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, você quer discutir sobre as armadilhas generativas da IA que podem ocorrer no processo de triagem de estratégias humanas em circuito Então, o que estamos tentando dizer aqui é que também pode haver muitos desafios de limitação quando usamos a IA com relação ao processo de seleção de currículos e ao trabalho de RH. Um deles pode ser exigir supervisão humana para ser justo Portanto, também pode haver problemas com isso, em que a ferramenta de IA não foi treinada adequadamente e está nos dando a saída que tem essas lacunas Também pode gerar alucinações e erros, a menos e até que o controlemos e forneçamos as menos e até que o controlemos e forneçamos instruções corretas, favorecendo Essa também pode ser uma possibilidade em que a IA possa favorecer currículos estruturados de maneira não adequada E ignorando as lacunas de carreira válidas. Se as instruções e os bailes de formatura não forem dados adequadamente, essas coisas podem acontecer e ignorar certas lacunas na carreira, produzindo Portanto, as avaliações que estão sendo criadas ou os testes de aptidão criados para os perfis não são relevantes ou não são personalizados para as habilidades profissionais necessárias Reforçando o preconceito na contratação. Portanto, pode ser que precisemos analisar a contratação sem qualquer preconceito e sem explicabilidade As decisões que estão sendo tomadas pela ferramenta de IA não têm explicação adequada ou explicação completa. Agora, isso também leva à criação de muitos riscos éticos e legais para os negócios riscos éticos e legais para os negócios, se eles não forem controlados da maneira correta. Então, o que queremos fazer nesses casos usar algumas instruções reflexivas que podemos fornecer à saída fornecida pela ferramenta de IA e avaliá-la novamente e verificar se a resposta dada pela ferramenta avaliá-la novamente e verificar se a resposta dada pela IA que está enfrentando esses desafios é tendenciosa ou imparcial Então, queremos verificar isso com a ajuda dessas instruções reflexivas Então, vamos ver um exemplo prático do que estamos tentando alcançar aqui. Então, digamos que isso seja uma situação, ok? Um recrutador está analisando uma classificação de candidatos gerada por IA para uma função de engenharia de software e percebe que um candidato com forte conhecimento teórico, mas sem experiência prática adequada, a experiência em projetos tem uma classificação superior à dos candidatos com experiência prática, projetos tem uma classificação superior à dos candidatos com experiência prática Então isso não está correto. Só por causa da maior experiência teórica, está os classificando mais alto, dando a eles pontos mais altos, que não deveria ser o caso. Então, queremos avaliar. Ok, então vamos dar uma olhada nisso e também ver o conjunto de dados que estamos discutindo aqui, idealmente falando Então, vamos examinar um conjunto de dados específico. Digamos que esse seja o conjunto de dados. Esses são três. E aqui você pode ver que o primeiro candidato recebeu uma pontuação mais alta, que indica excelente compreensão teórica dos conceitos fundamentais, sólida formação acadêmica, desempenho muito bom em explicações escritas e orais, mas carece de experiência prática em projetos no mundo real, certo? Então esse é o problema que ele está enfrentando. Agora, queremos ver se a ferramenta AA é capaz de detectar essa lacuna especificamente. Então, o que vamos fazer é usar isso, dar um aviso e fazer usar isso, dar um aviso e upload do conjunto de dados primeiro E nós vamos dar o aviso. Essa avaliação está alinhada aos requisitos reais do trabalho que enfatizam a experiência do projeto ou é influenciada por uma grande lista de habilidades envolvidas no perfil do candidato Queremos verificar se a ferramenta de IA pode identificar essa lacuna. Ok, alinhamento com os requisitos do trabalho, descrição do trabalho, propriedades práticas do projeto, entrega de ponta a ponta, solução de problemas do mundo real Então, a versão deve referenciar fortemente projetos específicos executados, certo? Está bem? Bandeira vermelha comum em tais avaliações, pontuações mais altas ou comentários positivos sem evidências claras do projeto, O melhor resultado final é a avaliação não se alinha totalmente aos requisitos centrados no projeto de trabalho se ela recompensa principalmente uma longa lista de habilidades. Certo? Então, agora ele entende claramente. Portanto, é assim que precisamos seguir em frente e também é muito importante que, quando usamos IA, tanto em nosso RH funcione especificamente, garantindo que o resultado que estamos obtendo também esteja da maneira correta. Não devemos considerar que a ferramenta de IA seja usada cegamente, a saída seja usada cegamente, mas precisamos fazer um supervisão humana deve estar sempre presente, e a ferramenta de IA deve ser usada como assistente para obter resultados para nós e tornar nossos resultados muito melhores A qualidade do trabalho pode ser melhor, mas não deveria ser aquela em que confio Não deve ser um caso em que a saída das ferramentas de IA seja do que dependemos para que possamos usar em nosso processo. Então, o objetivo é garantir que as instruções para reduzir tudo isso sejam garantir que as instruções para reduzir tudo isso muito mais específicas e alinhadas adequadamente com a expectativa que estamos dando à ferramenta de IA e obtenham os resultados alinhadas adequadamente com a expectativa que estamos dando à ferramenta de IA e obtenham os 42. Práticas recomendadas e ferramentas emergentes para GenAI na triagem: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, falaremos sobre as melhores práticas e ferramentas emergentes que estão acontecendo na GN AI com relação à triagem currículos e, especificamente, com palavras de RH. Se você observar algumas das melhores práticas, precisamos garantir que o uso ético da IA esteja acontecendo, para que o monitoramento de preconceitos ocorra, a transparência e a explicabilidade aumentem com a IA e a supervisão humana permaneça o tempo todo A otimização dos fluxos de trabalho de IA também para fins de eficiência estará presente Portanto, quando precisamos continuar ajustando os prompts que estamos usando nas ferramentas, automatizar a integração de dados deve acontecer para que não haja discrepância Além disso, estamos usando muitos agentes de IA personalizados, o que nos fornecerá resultados personalizados Além disso, as ferramentas que estamos usando agora para fins de contratação em IA serão a nuvem e o chat. O GPT funciona muito bem em termos de fornecimento de processos, automatizando muitas coisas por meio de GPTs personalizados, Gemini e gem Além disso, também podemos usar Power Automate e o AI Builder para automatizar esses processos e criar ferramentas que podem gerar resultados de alta qualidade Agora, além dessas técnicas de IA que estão transformando a contratação no momento, se você observar, existem insights comportamentais gerados pela IA Então, muitas das informações que estamos recebendo, então entender como são os insights comportamentais que estamos obtendo da IA também pode ser útil. Também existe um algoritmo de detecção de viés. Portanto, agora temos o GPT personalizado, que pode detectar saídas imparciais e imparciais Então, isso também está chegando no futuro. Portanto, existem modelos preditivos de contratação. Muitos modelos de contratação estão sendo criados com base na IA, que pode ser de natureza preditiva, o que nos dá muito mais vantagem na nos dá muito mais vantagem contratação de candidatos de alta qualidade para nossos negócios Depois, há também a análise de IA em entrevistas em vídeo, fornecendo especificamente informações a partir daí e nos tornando capazes de entender os pontos fortes e fracos dos candidatos Agora, para que isso cresça cada vez mais e novas ferramentas estejam chegando, precisamos nos cresça cada vez mais e novas ferramentas estejam chegando, manter à frente com esse uso de IA em RH, especificamente, onde precisamos continuar aprendendo sobre essas ferramentas e usá-las regularmente, melhorar nossa engenharia de solicitações, melhorar nossa engenharia que a qualidade das solicitações que estamos dando a essas ferramentas também estamos dando a essas ferramentas preciso e exato para que obtenhamos os resultados desejados. Precisamos continuar experimentando e iterando com diferentes tipos de bailes de formatura, GPTs personalizados que podemos criar, que realmente ajudará a nos fornecer resultados de RH muito melhores, além de garantir que, ao fazermos isso, adotemos práticas éticas de IA o tempo todo para que elas adotemos práticas éticas de IA nos forneçam o resultado certo e estejamos usando a tecnologia de IA da 43. Introdução às considerações legais: Oi. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queríamos entender as considerações legais que precisamos ter em IA com relação ao RH Portanto, a IA e o RH têm muita iniciativa no momento, e se você perceber que a IA está remodelando o RH para recrutamento Em todas as áreas, a IA pode ser integrada. Mas com a inovação vem muita complexidade. Portanto, questões como privacidade de dados, prevenção de preconceitos e responsabilidade precisam de intervenção cuidadosa e navegação legal Portanto, a conformidade com regulamentos como o GDPR, o Regulamento Geral de Proteção de Dados, a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia, CCPA e as leis antidiscriminação estão se tornando essenciais Agora, a discriminação e o preconceito na IA têm o poder de transformar a contratação, certo? Agora, mas também pode perpetuar preconceitos se não for controlado. É por isso que algoritmos discriminatórios são um risco legal. Agora, para evitar isso, as organizações devem auditar seus sistemas de IA regularmente, garantindo justiça e transparência em todos os processos de RH Além disso, se você ver, privacidade está se tornando fundamental Os sistemas de IA lidam com uma grande quantidade de dados confidenciais de funcionários. Para cumprir o GDPR e o CCPA, todas as organizações devem garantir o consentimento explícito, manter a transparência e proteger os Somente dados relevantes devem ser coletados, nem mais, nem menos. Agora, com relação a isso, também existem algumas práticas éticas e legais que devemos aplicar. Então, exemplos do mundo real mostram que, quando as práticas éticas e legais são incorporadas desde o início, a IA e o RH podem ser realmente transformadores Organizações bem-sucedidas adotaram auditorias de EI, avaliações legais de risco e documentação clara com a qual devem minimizar o risco e criar À medida que a IA continua evoluindo no RH, as considerações legais permanecem na vanguarda As empresas devem ser proativas ao lidar com privacidade, discriminação, transparência e consentimento Com as estruturas éticas corretas, IA pode revolucionar o RH de uma forma legalmente compatível Ao integrar considerações legais e éticas práticas de IA, podemos garantir um futuro mais justo, transparente e eficiente Então, espero que seja assim que você entenda como as considerações legais estarão nas políticas de RH. 44. Leis de proteção de dados e privacidade: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, queríamos falar sobre as leis de proteção e privacidade de dados. Portanto, nos principais regulamentos, como o GDPR e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia CCPA, defina os padrões de transparência, consentimento e segurança de dados compreensão dessas leis ajuda as organizações a proteger a privacidade individual e manter a conformidade em um ambiente digital complexo. Então, vamos ver como o GDPR funciona. GDPR ou Regulamento Geral de Proteção de Dados é uma lei abrangente, eficaz na UE, na EA e organizações globais com foco no processamento de dados legal, justo e transparente Os princípios do GDPR incluem legalidade, limitação de busca, minimização de dados, precisão, limitação de armazenamento, transparência e confidencialidade, garantindo tratamento responsável dos dados pelas organizações Esses princípios também concedem direitos individuais significativos sobre seus dados pessoais e de acordo com o GDPR GDPR concede direitos como acesso, retificação, exclusão e portabilidade de dados, capacitando os indivíduos a controlar como e portabilidade de dados, capacitando indivíduos Agora, também existem algumas etapas de conformidade. As organizações alcançam a conformidade com o GDPR por meio de avaliações de impacto na proteção de dados, DPIAs basicamente nomeando um oficial de proteção de dados, implementando a privacidade desde o design e obtendo consentimento informado antes Da mesma forma, vamos ver como o CCPA funciona. CCPA, que é a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia, capacita os californianos com direitos como acesso, exclusão, opções de exclusão de dados e proteção contra A CCPA, que é a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia, capacita os californianos com direitos como acesso, exclusão, opções de exclusão de dados e proteção contra discriminação. Para garantir esses direitos, as empresas precisam seguir medidas de conformidade específicas de acordo com a CCPA As empresas devem fornecer avisos claros, lidar com solicitações de acesso e exclusão de dados imediatamente, treinar funcionários e atualizar as políticas de privacidade para cumprir a CCPA Além do GDPR e da CCPA, várias leis globais de proteção de dados também desempenham um papel crucial na proteção Outras leis importantes incluem Proteção de Informações Pessoais, Lei de Documentos Eletrônicos, PIPEDA no Canadá, Proteção de Dados em Cingapura, Lei Privacidade da Austrália e Lei Geral de Proteção de Dados do Brasil Cada um com requisitos significativos e requisitos exclusivos para proteger dados pessoais. Compreender e cumprir as leis globais de proteção de dados, como GDPR e CCPA É importante para proteger os dados pessoais. Ao aderir a essas regulamentações, as organizações podem proteger a privacidade e criar confiança em um cenário digital em rápida evolução 45. Implicações no direito do trabalho: Oi, pessoal. Bem-vindo a esta sessão. Nesta sessão, vamos analisar as implicações da legislação trabalhista devido à IA, certo? Portanto, as implicações da IA no emprego podem ser múltiplas. Portanto, a IA simplifica os processos de RH, mas também apresenta muitos riscos legais principais desafios incluem possível discriminação, preocupações com a privacidade de dados e a necessidade de transparência nas decisões orientadas pela IA. Uma das preocupações mais urgentes no RH orientado pela IA é o risco de discriminação e preconceito. Os sistemas de IA podem, sem querer, perpetuar preconceitos de dados históricos, levando a resultados discriminatórios preconceitos de dados históricos, levando a resultados discriminatórios. RH deve garantir justiça na triagem de currículos e avaliações de desempenho orientadas por IA Além disso, além do preconceito, privacidade e a segurança dos dados são áreas críticas que exigem atenção. A dependência da IA em vastos dados de funcionários às vezes levanta problemas de privacidade As organizações devem cumprir regulamentos como o GDPR para proteger os dados pessoais contra acessos não autorizados Além da privacidade, a transparência nos processos de IA é essencial para a confiança. Os funcionários merecem saber como a IA afeta suas carreiras. As organizações devem tornar os processos de IA transparentes fornecendo explicações compreensíveis para as decisões orientadas pela IA As considerações éticas também desempenham um papel significativo no uso responsável da IA IA e o RH, como o monitoramento de funcionários, levantam questões éticas Os empregadores devem equilibrar os benefícios tecnológicos com o respeito aos direitos e à privacidade dos funcionários Agora, se você observar a estrutura legal da IA e do emprego, há leis antidiscriminação e regulamentos de privacidade que orientam o uso da IA no RH. As organizações precisam garantir a conformidade incorporando responsabilidade e transparência nas práticas de IA Há também a mitigação de riscos, ou seja, o RH pode mitigar o risco legal adotando medidas robustas de conformidade, diretrizes éticas e colaboração contínua Os programas de treinamento podem aprimorar a alfabetização em IA entre os profissionais de RH, garantindo o uso responsável da IA Então, no final das contas, IA traz muita eficiência ao RH, mas também apresenta sérios desafios legais e éticos Lidar com riscos como discriminação, privacidade de dados e transparência é essencial para o uso responsável da IA. As organizações devem cumprir as leis trabalhistas, adotar medidas sólidas de conformidade e colaborar estreitamente com especialistas jurídicos Os treinamentos contínuos garantem que os profissionais de RH possam gerenciar as ferramentas de IA forma ética e legal, criando confiança e justiça 46. Como conduzir auditorias de IA: Oi, pessoal. Bem-vindo às sessões. Nesta sessão, veremos como estamos conduzindo auditorias de IA Portanto, as auditorias de EI avaliam sistematicamente os processos de EI para identificar e abordar possíveis preconceitos, garantir a conformidade com a privacidade dos dados e criar confiança Medidas de conformidade eficazes ajudam as organizações a mitigar os riscos legais e de reputação, ao mesmo tempo em que utilizam a IA de forma responsável no RH utilizam a IA de forma responsável Agora, as auditorias de IA avaliam sistematicamente se os sistemas de IA atendem aos requisitos legais e éticos No RH, essas auditorias garantem que os processos orientados pela IA sejam justos, transparentes e responsáveis principal aspecto das auditorias de IA é garantir a justiça em todas as atividades de RH E a auditoria de IA desempenha um papel vital na eliminação do viés nos processos de RH. Ao revisar os algoritmos, eles evitam a discriminação com base em atributos como raça, gênero ou nacionalidade Além da justiça, a conformidade com as leis também é um componente essencial das auditorias de IA As organizações devem cumprir leis como o GDPR ao usar IA e RH As auditorias da EI verificam a adesão a esses regulamentos, garantindo que a proteção e a privacidade dos dados sejam mantidas Agora, se você observar a transparência e a confiança nos sistemas de IA, transparência é outro fator essencial para criar confiança nos sistemas de IA. As auditorias de IA avaliam a transparência dos processos de tomada de decisão Sistemas transparentes ajudam os funcionários a entender como as decisões relacionadas ao emprego são tomadas, promovendo a confiança na IA Agora, mitigar o risco é outro motivo pelo qual as auditorias de IA Negligenciar as auditorias de IA pode levar a ações judiciais e danos à Ao identificar e resolver problemas, as auditorias antecipadas protegem as organizações contra danos legais e de reputação Agora, vamos ver como o processo de auditoria de IA acontece. O processo de auditoria de TI envolve identificar sistemas de IA, estabelecer métricas de conformidade, coletar e analisar dados, avaliar a tomada de decisões e implementar medidas corretivas conforme necessário O monitoramento é fundamental para manter a conformidade ao longo do tempo. auditorias de IA são importantes para manter a justiça, a transparência e a conformidade legal no O monitoramento e a documentação contínuos são necessários para se adaptar aos padrões éticos em evolução Essa vigilância contínua garante que a EI continue apoiando práticas éticas e eficazes de RH Para garantir a conformidade legal e a justiça no RH orientado pela IA, as organizações devem realizar auditorias regulares de EI Essas auditorias avaliam a imparcialidade, a transparência e a adesão às leis de privacidade, como o GDPR, ajudando a mitigar riscos e a proteger contra danos legais e contra O monitoramento contínuo é essencial para a conformidade sustentada. Espero que isso faça sentido. Consegui entender como auditorias de IA são tão importantes para garantir que as políticas estejam em vigor e o uso da IA seja feito de maneira muito mais ética. Hum, 47. Avaliação e mitigação de riscos: Oi, pessoal. Bem-vindo às sessões. Nesta sessão, falaremos sobre a avaliação e mitigação de riscos com relação à IA e ao Agora, se você analisar a Avaliação de Riscos, ajuda as organizações a identificar e avaliar possíveis riscos legais associados à IA e ao RH, como preconceito, discriminação, privacidade de dados, violações e questões de propriedade intelectual Agora, estratégias eficazes de mitigação envolvem a implementação de salvaguardas, atualização de políticas e a colaboração com especialistas jurídicos para O monitoramento e a revisão contínuos são essenciais para manter a conformidade e se adaptar às regulamentações em evolução Agora, a importância da avaliação de riscos é que a realização dessa avaliação permite as organizações prevejam questões legais, como discriminação de compradores e violações de privacidade de dados, tomando medidas proativas para proteger funcionários proteger Agora, as etapas envolvidas na avaliação de riscos são: o processo começa identificação de possíveis riscos legais, como violações de segurança ou violação de propriedade intelectual, seguido pela avaliação de sua probabilidade e impacto na organização seguir, veremos como avaliar os sistemas de IA e os possíveis sistemas de IA que estamos usando. Agora, analise os sistemas de IA para entender algoritmos, fontes de dados e possíveis preconceitos, identificando áreas em que riscos legais possam surgir garantindo a conformidade com os regulamentos. mitigar esses riscos legais, uma vez identificados os riscos, é importante desenvolver estratégias para gerenciá-los Desenvolva estratégias de mitigação de riscos com base nos riscos identificados, implemente proteções, atualize políticas e faça parcerias com especialistas jurídicos para gerenciar e reduzir possíveis Agora, com relação à revisão do monitoramento, monitorar e revisar continuamente de mitigação necessário monitorar e revisar continuamente a eficácia das estratégias Mantenha-se atualizado sobre as mudanças legais para garantir a conformidade contínua e ajustar as estratégias conforme necessário. Agora, se você observar o principal risco legal em RH, a IA é comum, o risco legal inclui questões de privacidade de dados de compradores, impactos na legislação trabalhista e questões de propriedade intelectual. Lidar com esses riscos é vital para implementação bem-sucedida da IA no RH. Agora, há alguma conformidade proativa que também gerencia proativamente esses riscos legais por meio de uma avaliação abrangente de riscos , garantindo que a IA e o RH operem dentro dos limites legais, protegendo a organização e suas partes interessadas Então, finalmente, se você analisar isso, uma avaliação de risco eficaz em IA para RH envolve a identificação de possíveis riscos legais, como preconceitos, violações de privacidade de dados e problemas de propriedade intelectual Ao avaliar esses sistemas de IA, desenvolver estratégias de mitigação e monitorar a conformidade, as e monitorar a conformidade, organizações garantem que a IA opere dentro dos limites legais e proteja Espero que isso faça sentido. Espero que você consiga entender agora quais são os diferentes tipos de riscos legais que você pode enfrentar com relação à IA no RH. 48. Documentação e transparência: Oi, pessoal. Bem-vindo às sessões. Nesta sessão, falaremos sobre documentação e transparência. De fontes de dados a registros claros de tomada de decisão, crie confiança, justiça e responsabilidade documentação detalhada dos métodos de coleta de dados, modelos de IA, processos de treinamento e critérios de decisão garante a transparência e permite auditorias eficazes Agora, há a importância da documentação de dados. Se você tiver documentação detalhada das fontes de dados, métodos de coleta e os procedimentos de limpeza é vital. Ele ajuda a identificar possíveis preconceitos, garantindo justiça e transparência nas decisões de RH orientadas pela IA Se você examinar a documentação do modelo, a documentação transparente do modelo inclui detalhes sobre algoritmos, hiperparâmetros e métricas de desempenho Essa clareza permite a compreensão, o escrutínio e a detecção de preconceitos em modelos de IA usados em Além disso, quando analisamos documentação de treinamento e validação, os processos de treinamento e validação são igualmente importantes. A documentação dos processos de treinamento e validação inclui conjuntos de dados e técnicas, garantindo transparência Ele permite a replicação e a verificação, garantindo a confiabilidade dos modelos de EI em RH Além disso, a documentação de tomada de decisão, que é onde relatar os critérios de decisão, os fatores considerados e o limite estabelecido garante a transparência na tomada de decisões de IA Essa documentação é essencial para auditorias e avaliação da imparcialidade nas decisões de Responsabilidade e auditoria Quando analisamos isso, documentação transparente permite responsabilidade organizacional e a Uma trilha clara de informações apóia o uso ético da IA no RH, garantindo a adesão às melhores práticas e padrões Além disso, quando analisamos a mitigação de preconceitos na IA, a transparência na documentação de dados e modelos ajuda a identificar e mitigar preconceitos nos algoritmos de IA, promovendo justiça e reduzindo o risco de discriminação nas promovendo justiça e reduzindo o Finalmente, com uma documentação completa das fontes de dados, modelos de IA e processos de tomada de decisão, é crucial para a transparência e a responsabilidade no RH Ao registrar esses métodos de treinamento e estratégias de mitigação de preconceitos, as organizações garantem práticas de RH justas, éticas e legalmente compatíveis com IA. 49. Como se manter atualizado com as mudanças regulatórias: Oi, pessoal. Bem-vindo às sessões. Nesta sessão, falaremos sobre como podemos acompanhar as mudanças regulatórias. Assim, à medida que a tecnologia avança, nossa compreensão dos limites legais e éticos dentro dos quais ela opera também deve avançar. Manter-se informado não é inteligente o suficiente. É essencial para garantir justiça, conformidade e segurança organizacional Então, por que as atualizações regulatórias são importantes? À medida que a tecnologia EI evolui, é essencial garantir a conformidade com os mais recentes padrões legais e éticos As atualizações regulatórias definem os limites dentro dos quais a EI opera, ajudando os profissionais de RH a garantir conformidade e evitar consequências legais dispendiosas Essas atualizações promovem justiça e igualdade nos processos de RH orientados pela EI como recrutamento e avaliações de desempenho Agora, gerenciamento de conformidade e risco, essas atualizações também oferecem informações valiosas sobre possíveis AIRS. Manter-se informado ajuda os profissionais de RH a gerenciar esses riscos, protegendo a organização e seus funcionários Agora, quando você analisa estratégias para se manter informado, primeiro, o que você pode fazer é assinar boletins informativos de órgãos reguladores. Isso garante que você receba atualizações oportunas diretamente na sua caixa de entrada Em segundo lugar, você pode acompanhar as agências reguladoras nas mídias sociais para participar discussões e atualizações em tempo real em plataformas como Linden e Twitter Em terceiro lugar, você pode participar de webinars e workshops para aprender com especialistas e obter informações detalhadas sobre as mudanças regulatórias E, por fim, você pode ingressar associações profissionais como a SHRM e participar comunidades on-line onde profissionais compartilham experiências e conselhos sobre as regulamentações mais recentes Algumas das melhores práticas que você pode ter em mente são que você pode começar estabelecendo uma equipe de conformidade para monitorar e abordar as atualizações regulatórias regularmente. Você pode garantir que seus sistemas de EI estejam alinhados com as regulamentações mais recentes avaliando-as regularmente. Se houver lacunas, você pode tomar medidas imediatas para corrigi-las. Desenvolver programas de treinamento para manter sua equipe de RH informada sobre as mudanças regulatórias e seu impacto nas práticas de EI. E, por fim, considere auditorias externas para identificar qualquer conformidade e pontos cegos e comparar suas práticas com os padrões do setor Então, finalmente, ao se manterem proativos e informados, os profissionais de RH podem navegar com eficácia no cenário regulatório em constante mudança Isso não apenas garante a conformidade legal, mas também promove a confiança e justiça nos processos de RH orientados pela IA 50. Envolvimento das partes interessadas: Oi, pessoal. Bem-vindo às sessões. E nesta sessão, falaremos sobre o engajamento das partes interessadas colaboração efetiva entre profissionais de RH, especialistas jurídicos, cientistas de dados e funcionários ajuda as organizações a se manterem alinhadas regulamentações em evolução, ao mesmo tempo promove a transparência e a responsabilidade Engajar as partes interessadas desde o início e manter canais de comunicação abertos apóia o uso ético inteligência artificial e fortalece a confiança em toda a organização Se você busca entender as partes interessadas, as partes interessadas na IA para RH incluem profissionais de RH, funcionários, especialistas jurídicos e cientistas de dados. Suas diversas perspectivas contribuem para uma estratégia abrangente de conformidade. Agora, obtendo insights de conformidade, primeiro, permite que as organizações obtenham informações valiosas sobre riscos e desafios de conformidade. Ao envolver as partes interessadas desde o início, as organizações podem identificar possíveis problemas e garantir uma compreensão abrangente das necessidades de conformidade. Em segundo lugar, promove um senso compartilhado de responsabilidade. Quando as partes interessadas estão envolvidas em discussões de conformidade, elas se apropriam do processo, ajudando a impulsionar uma cultura de conformidade dentro da organização. Por fim, promove a transparência. A comunicação aberta entre diferentes partes interessadas garante que as preocupações relacionadas à IA sejam abordadas, criando confiança e facilitando a resolução de problemas de conformidade Engajamento efetivo das partes interessadas. A primeira estratégia é identificar e envolver as partes interessadas relevantes. Com partes interessadas, como especialistas em RH, equipes jurídicas e cientistas de dados, no início do processo, suas perspectivas são fundamentais para lidar com questões de conformidade. Em segundo lugar, estabeleça regras e responsabilidades claras, defina claramente os papéis e papéis de cada parte interessada Evita confusões e garante que todos saibam como contribuem para as metas de conformidade Em terceiro lugar, promova o diálogo e a comunicação abertos. Incentive a comunicação aberta por meio reuniões e workshops regulares. Isso cria um espaço para as partes interessadas expressarem suas preocupações e colaborarem em soluções Para compartilhar conhecimento e melhores práticas, crie plataformas para que as partes interessadas compartilhem conhecimento. Isso ajuda todos a se manterem informados e melhora a conformidade em toda a organização. Cinco, revise e avalie regularmente as medidas de conformidade, avalie a eficácia das medidas de conformidade e ajuste-as conforme necessário. Finalmente, o engajamento das partes interessadas é essencial para garantir que a EI e o RH estejam em conformidade, sejam éticos e transparentes Ao colaborar de forma eficaz, as organizações podem navegar pelo cenário regulatório e criar uma cultura de conformidade 51. Considerações internacionais: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, falaremos sobre as considerações internacionais Navegar por diversos cenários legais, culturais e éticos é essencial para organizações que operam globalmente Regulamentações importantes, como a regulamentação geral de proteção de dados, GDPR, CCPA, LGPD e padrões internacionais de organizações trabalhistas, estabelecem requisitos de privacidade, justiça e transparência de dados em processos de RH orientados por IA implementação de avaliações robustas de conformidade, políticas de governança de dados e treinamento contínuo ajuda as organizações a gerenciar essas complexidades Agora, quando você analisa a conformidade com o GDPR na EI para RH, à medida que a EI e o RH crescem, as organizações enfrentam várias regulamentações internacionais que regem a privacidade de dados, as leis de discriminação e os padrões éticos de EI Agora, regulamentações proeminentes incluem o GDPR na Europa, CCPA na Califórnia e o LGPD Cada um deles molda a forma como os dados pessoais são tratados em processos de RH orientados pela IA Agora, analisando a regulamentação global, entender e cumprir essas regulamentações globais é importante para mitigar riscos legais, manter a justiça e criar confiança com funcionários e Aderir às regulamentações globais é vital. não conformidade pode levar a graves consequências legais, danos à reputação e dilemas éticos Ao se manterem informadas sobre as leis internacionais, as organizações podem promover a EIU responsável em RH e, ao mesmo tempo, evitar armadilhas legais Alguns exemplos de regulamentações globais, o GDPR Europe, rege a proteção de dados pessoais, exigindo consentimento estrito e medidas de segurança para o processamento de dados de funcionários A CCPA USA protege a privacidade dos residentes da Califórnia, exigindo transparência e controle sobre os dados pessoais LGPD Brasil regula o uso de dados, garantindo privacidade e segurança aos funcionários brasileiros Os padrões da OIT protegem os direitos dos funcionários e evitam práticas discriminatórias de EI Esses regulamentos orientam como sistemas de IA devem processar dados e tomar decisões em RH ao mesmo tempo em que promovem justiça e transparência Algumas das melhores práticas para a conformidade global de IA podem ser a realização de uma avaliação abrangente de conformidade. Analise regularmente as regulamentações globais para garantir o alinhamento com os sistemas de IA em RH, colabore com especialistas jurídicos para obter informações regionais, implemente políticas de governança e privacidade de dados, desenvolva práticas claras e robustas de governança de dados e políticas de privacidade que estejam em conformidade com leis como GDPR e CCPA para Monitoramento e treinamento contínuos, monitore regularmente, cumpra e treine a equipe de RH em padrões regulatórios globais , proteção de dados e práticas éticas de IA. Garanta a transparência nas decisões de IA e crie diretrizes éticas para promover a confiança em sua organização. Seguindo essas melhores práticas, as organizações podem lidar com as complexidades das regulamentações globais e aproveitar a EI com responsabilidade Navegar pelas regulamentações internacionais é crucial para o uso responsável da EI em RH conformidade com regulamentações como GDPR, CCPA, LGPD e padrões da OIT garante privacidade, justiça e transparência dos dados Ao implementar as melhores práticas, como verificações regulares de conformidade, governança robusta de dados e treinamento contínuo, as organizações podem garantir gerenciamento de riscos legais e a manutenção de práticas éticas. 52. Como alinhar considerações éticas e legais: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, falaremos sobre alinhamento de considerações éticas e legais A IA oferece vantagens poderosas, mas seu uso deve estar alinhado aos padrões éticos e aos requisitos legais Examinaremos os principais princípios, como justiça, transparência, privacidade de dados e conformidade legal Então, transparência e explicabilidade. As tecnologias de IA oferecem vários benefícios em RH desde a simplificação de processos até a melhoria da tomada de decisões No entanto, para aproveitar totalmente o potencial da IA, as organizações devem alinhar suas práticas aos padrões éticos e às regulamentações legais Esse alinhamento garante justiça, transparência e proteção dos direitos dos funcionários As considerações éticas na IA de RH se concentram na justiça, transparência e proteção Os sistemas de EI devem ser compreensíveis com uma explicação clara de como as decisões são tomadas e quais dados são usados Isso promove a confiança e permite que os funcionários desafiem decisões injustas Os sistemas EI devem estar livres de preconceitos. Auditorias regulares e métricas de imparcialidade ajudam a garantir que as decisões de RH orientadas pela IA não afetem desproporcionalmente nenhum grupo com base em sexo, raça, idade raça, Os dados pessoais devem ser tratados com responsabilidade. Isso inclui obter consentimento, garantir a segurança e anonimizar os dados sempre que possível, cumprindo as leis globais de privacidade Agora, também há algum alinhamento legal, leis e regulamentos trabalhistas Os sistemas de IA devem seguir as leis que regem as práticas de contratação, os direitos e benefícios dos funcionários. A não conformidade pode levar a riscos legais significativos. Direitos de propriedade intelectual, IA e RH devem respeitar o licenciamento e as patentes de direitos autorais As organizações devem garantir que tecnologias proprietárias de IA sejam protegidas e não infrinjam propriedade intelectual de terceiros Governança de dados e conformidade transfronteiriça com operações globais, as organizações devem seguir várias leis de proteção de dados. Isso inclui garantir que as transferências de dados internacionais conformidade com regulamentos como o GDPR na Europa e o CCPA na Califórnia Propriedade intelectual e governança de dados Para alcançar o alinhamento ético e legal, as organizações devem implementar avaliações abrangentes de conformidade para se manterem alinhadas com as leis e diretrizes éticas em evolução Adote estruturas robustas de governança de dados para garantir a privacidade e a segurança dos dados Realize auditorias regulares para identificar e mitigar o viés nos sistemas de IA Forneça treinamento contínuo às equipes de RH sobre padrões legais e éticos, garantindo uma aplicação consistente em toda a organização. uso efetivo da IA no RH depende do alinhamento da tecnologia com os princípios éticos e os requisitos legais As organizações devem priorizar a justiça, a transparência e a responsabilidade para evitar preconceitos e proteger os direitos Por fim, políticas claras, treinamento contínuo e colaboração com especialistas jurídicos ajudam a garantir a conformidade e a criar uma cultura de confiança. Ao integrar padrões éticos e legais ao desenvolvimento de IA, as organizações podem criar confiança, minimizar riscos e criar um ambiente de RH justo e transparente 53. Como desenvolver diretrizes éticas e legais: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. E nesta sessão, falaremos sobre o desenvolvimento diretrizes éticas e legais. Portanto, com a IA remodelando o recrutamento, as avaliações de desempenho e muito mais, é essencial garantir justiça, Exploraremos os princípios e leis que ajudam a criar sistemas confiáveis de EI centrados no ser humano Portanto, para garantir que os sistemas de IA em RH sejam implantados com responsabilidade, é vital abordar as considerações éticas e legais As preocupações éticas incluem justiça, transparência, privacidade e prevenção de preconceitos em decisões como recrutamento e avaliações de desempenho Enquanto isso, as considerações legais giram em torno da adesão às leis de proteção de dados, como GDPR, CCPA Juntas, essas considerações ajudam a criar sistemas de RH confiáveis, justos e compatíveis Agora, quando você analisa os principais princípios éticos, o primeiro é a justiça. Os algoritmos de IA devem evitar preconceitos e garantir justiça, principalmente em relação a características protegidas como gênero, raça ou deficiência Preconceito. Os sistemas de IA são propensos a preconceitos seja por causa de dados tendenciosos ou de algoritmos defeituosos. Para mitigar isso, diversos dados de treinamento e auditorias regulares são essenciais Interpretabilidade os profissionais de RH devem garantir que os sistemas de IA sejam transparentes, embora a lógica de tomada de decisão deva ser clara e compreensível para todos os funcionários Privacidade. Proteger os dados pessoais é fundamental. IA e o RH devem cumprir os regulamentos de proteção de dados e adotar práticas de privacidade desde o design. consentimento sempre obtenha o consentimento informado dos indivíduos ao coletar e processar dados pessoais em processos de RH orientados por IA. Considerações legais em IA para RH, proteção de dados. Os sistemas de IA devem estar em conformidade com as leis de privacidade de dados, como GDPR e CCPA Os dados pessoais devem ser armazenados e processados com segurança . Antidiscriminação. As ferramentas de IA não devem perpetuar o preconceito na contratação ou nas avaliações de desempenho A adesão às leis de não discriminação garante justiça nas decisões de RH Leis trabalhistas. Os sistemas de IA devem se alinhar às regulamentações trabalhistas para proteger os direitos dos trabalhadores, principalmente em questões como monitoramento de desempenho ou desenvolvimento de funcionários Desenvolvendo diretrizes éticas e legais de IA. Portanto, identifique outra pessoa e identifique as partes interessadas envolvidas: profissionais de RH , cientistas de dados, especialistas jurídicos e funcionários para criar diretrizes abrangentes. Avalie os riscos éticos e legais, identifique riscos como decisões tendenciosas ou violações de privacidade e resolva-os de forma proativa. Defina princípios éticos, estabeleça princípios como justiça, transparência e privacidade para orientar todo o desenvolvimento de sistemas de IA Revise as estruturas legais. Familiarize-se com leis como GDPR, CCP e regulamentos antidiscriminação para garantir a conformidade Estabeleça a governança de dados, desenvolva estruturas para coleta, armazenamento e uso responsáveis de dados , garanta proteção da privacidade e a minimização dos dados Projete medidas de responsabilidade, implemente processos e mecanismos de auditoria para que indivíduos desafiem as decisões de EI Ao estabelecer diretrizes éticas e legais sólidas, as organizações podem garantir que os sistemas de IA em RH sejam justos, compatíveis e transparentes. Essas diretrizes promovem confiança, reduzem riscos, suporte e implantação responsável de IA em todas as funções de IA e RH Com uma responsabilidade clara e treinamento contínuo, as organizações podem manter os padrões éticos e a conformidade legal à medida que a IA continua evoluindo 54. Estudos de caso: Oi, pessoal. Bem-vindo a essas sessões. Nesta sessão, exploraremos e analisaremos alguns dos estudos de caso que avançamos e usamos o AIN HR implementado. Então, vamos analisar três estudos de caso inspiradores que demonstram como as organizações alinham com sucesso seus sistemas de RH orientados por IA aos padrões éticos e legais Esses exemplos mostram como os desafios preconceito, transparência e privacidade foram abordados por meio de estratégias cuidadosas Então, vamos dar uma olhada no primeiro estudo de caso. empresa XYZ implementou uma ferramenta de recrutamento baseada em IA, mas descobriu que o sistema favorecia determinados dados demográficos, levando a resultados de contratação tendenciosos Os dados de treinamento que refletiram os padrões históricos de contratação reforçaram esses preconceitos, causando discriminação com base em gênero, raça e formação educacional XYZ ou Corporation tomou medidas proativas para lidar com o preconceito Isso começou com uma auditoria completa dos dados históricos de recrutamento para identificar fontes de preconceito Eles expandiram o conjunto de dados de treinamento para incluir uma gama mais diversificada de currículos, garantindo uma representação mais justa em todos Além disso, eles incorporaram restrições de justiça ao modelo de IA e usaram técnicas de AIXAI explicáveis para tornar técnicas de AIXAI explicáveis para modelo de IA e usaram técnicas de AIXAI explicáveis para tornar as decisões do modelo transparentes. Eles também introduziram a colaboração humana com IA, na qual os recrutadores tomaram a decisão final após analisar as recomendações da IA treinamento adicional de conscientização sobre preconceitos foi o treinamento para recrutadores que ajudou a reduzir os preconceitos induzidos por humanos A pontuação de viés dos sistemas de IA melhorou em 40%, refletindo uma redução significativa nos resultados tendenciosos A diversidade no pool de talentos aumentou 25% em seis meses, e a eficiência melhorou com uma redução de 30% no tempo de contratação. Esse sucesso aumentou a confiança interna e garantiu a conformidade legal com as leis antidiscriminação Vamos dar uma olhada em outro estudo de caso. Na ABC Inc, o sistema tradicional de avaliação de funcionários era visto como opaco e Os funcionários expressaram preocupações sobre favoritismo e critérios de avaliação inconsistentes, criando uma falta de confiança no processo de de desempenho Então, a ABC Inc enfrentou esses desafios projetando um sistema de avaliação baseado em IA com foco na transparência Eles usaram técnicas de tecnologia XAI para tornar as avaliações de desempenho compreensíveis Um painel foi criado para fornecer aos funcionários visão clara sobre suas pontuações de desempenho, fatores contribuintes e áreas de melhoria. A empresa também integrou estratégias de mitigação de preconceitos, auditando regularmente o sistema de IA para garantir equidade em diferentes ABC testou o sistema em um departamento antes de implantá-lo em toda a organização, garantindo uma Como resultado, 90% dos funcionários relataram uma compreensão mais clara de suas avaliações e a satisfação dos funcionários com a imparcialidade das avaliações de desempenho aumentou A transparência e o feedback levaram a um aumento de 20% na produtividade, pois os funcionários se concentraram em áreas específicas de melhoria. O sistema ajudou a ABCing a promover uma cultura de confiança e responsabilidade Vamos dar uma olhada em outro estudo de caso três, que a DefCop adotou um sistema de folha de pagamento orientado por IA para agilizar o processamento da folha de pagamento para agilizar No entanto, os funcionários expressaram preocupação sobre como seus dados pessoais confidenciais, incluindo salários e identificadores, seriam tratados com segurança , seriam tratados com segurança DefCop priorizou a privacidade dos dados implementando uma estrutura robusta de proteção de dados Eles conduziram uma avaliação de gerenciamento de risco de privacidade e empregaram técnicas de anonimização de dados para proteger as identidades dos funcionários Além disso, eles integraram protocolos avançados de criptografia para armazenar e transmitir dados confidenciais da folha de pagamento Eles restringiram o acesso a esses dados por meio permissões baseadas em funções e autenticação multifatorial, que é MFA Para aumentar a transparência, eles usaram a tecnologia blockchain para fornecer trilhas de auditoria imutáveis para todas as transações dos funcionários, permitindo que os funcionários rastreassem como seus dados estavam sendo aprendizado federado foi aplicado para treinar o modelo de IA em dados descentralizados, garantindo a privacidade e, ao mesmo tempo, se beneficiando As medidas resultaram em zero violações de dados no primeiro ano e 85% dos funcionários expressaram confiança na capacidade do sistema de proteger a política e sua privacidade tempo de processamento da folha de pagamento foi reduzido em 50%, melhorando a eficiência operacional Esses esforços não apenas protegeram dados confidenciais, mas também aumentaram a confiança dos funcionários e conformidade com os regulamentos globais de proteção de dados Por fim, esses estudos de caso mostram como as organizações podem enfrentar os desafios éticos e legais da IA para RH Ao se concentrar na mitigação de preconceitos, transparência e detecção de privacidade, as empresas podem alinhar com sucesso sistemas de IA aos padrões éticos e aos requisitos legais 55. Obrigada por participar deste curso!: Oi, pessoal. Parabéns por ter chegado ao final desta aula. Obrigado por fazer este curso. Espero que o conteúdo tenha sido valioso, capaz de entender agora como podemos usar essas ferramentas de IA para integrá-las em nosso trabalho diário de RH, e espero que você consiga implementá-las forma prática em seus negócios e para seus clientes. Obrigado mais uma vez por fazer esta aula e estou muito animada em ver você novamente em uma nova turma, então.