*Texto original, em inglês, por Alexander Nicholas Kozlov. Para acessá-lo, clique aqui.
Uma pesquisa recente com gerentes de recrutamento e seleção descobriu que 9 entre 10 empresas lutam para encontrar funcionários com as habilidades de TI e tecnologia necessárias para a função. Segundo os analistas, as áreas que têm crescido tão rapidamente, como Robotic Process Automation (RPA), hoje passam por uma demanda por conhecimento especializado "sem precedentes".
Faz sentido que os novos campos estejam passando por uma escassez de habilidades digitais, mas considerando o ritmo e a profundidade das mudanças que estamos testemunhando, as expectativas tradicionais em torno do recrutamento ainda são relevantes? Para muitos cargos, não é mais possível encontrar pessoas preencham todos os requisitos para a vaga e que sejam produtivas logo no primeiro dia. E enquanto a demanda por certificações básicas da RPA está no topo, o rápido crescimento do machine learning e das capacidades cognitivas sugere uma crescente necessidade de um conjunto de habilidades cada vez mais complexas e diversificadas.
Todos nós já ouvimos anedotas sobre os empregadores exigindo cinco anos de experiência em um campo que não existia três anos antes. Do mesmo modo, não é razoável esperar que o trolling do LinkedIn, a digitalização de palavras-chave em currículos e o pagamento de bônus lucrativos produzam magicamente os candidatos certos. Considere também que uma estratégia de contratação baseada em requisitos rígidos provavelmente não produzirá o talento inovador e criativo que as empresas alegam estar desesperadas por encontrar.
Em vez de basear uma pesquisa em uma lista de qualificações, talvez os empregadores devam procurar candidatos que tenham o talento e as habilidades para crescer em posições e que possam ser treinados para funções específicas. Obviamente, isso requer investimento, uma perspectiva de longo prazo e novas abordagens para o treinamento. A alternativa, no entanto, é cair na armadilha arriscada de aplicar abordagens antigas a novos desafios.
Uma abordagem mais aberta ao recrutamento e open-minded, também implica em olhar além dos conjuntos de habilidades tradicionais; especificamente, além da suposição padrão de que um grau STEM é o melhor e talvez o único caminho para uma carreira de sucesso no campo da tecnologia. O mantra que ouvimos sobre IA e Machine Learning é que as ferramentas inteligentes nos libertam das tarefas rotineiras e nos permitem fazer um trabalho mais “criativo”. Se for verdade, isso não sugeriria que pelo menos algum treinamento nas artes poderia ser valioso - particularmente para empresas focadas em uma transformação radical?
O imperativo competitivo de repensar fundamentalmente as abordagens das empresas é fundamental para a educação STEAM (Ciência, Tecnologia, Engenharia, Artes e Matemática). Ao incorporar arte e design nos currículos de ciências e engenharia, os programas STEAM visam injetar um elemento de inovação do lado direito do cérebro, nos tradicionais conjuntos de habilidades analíticas. O resultado potencial: uma poderosa combinação de criatividade visionária e especialização técnica - que atrairia as empresas com o objetivo de ir além da melhoria incremental e imaginar formas radicalmente novas de fazer negócios.
Em uma conferência do setor há alguns anos, o CEO da Coupa Software, Rob Bernshteyn, foi questionado sobre a lacuna de habilidades e sobre quais tipos de trabalhadores seriam bem-sucedidos na nova era de transformação digital e ferramentas inteligentes. Sua resposta: "Pessoas que podem olhar para as coisas com novos olhos".
Novas possibilidades - um pensamento encorajador para todas as crianças que estão voltando para a escola agora e angustiadas sobre cursos, especializações e o que fazer após a formatura.
