Folha de S.Paulo

Fórmula de contratar talentos é revista

Por MATT RICHTEL

Quando recebeu em meados de 2012 um inesperado e-mail oferecendo uma chance como programador em uma startup de San Francisco, Jade Dominguez, 26, estava pendurado no cartão de crédito e morando de aluguel em South Pasadena, na Califórnia, enquanto aprendia programação sozinho. Ele havia sido um aluno mediano no ensino médio e não se preocupou em fazer faculdade, mas alguém, em algum lugar da nuvem, achou que ele poderia ser brilhante.

Esse alguém foi Luca Bonmassar. Ele descobriu Dominguez usando uma tecnologia que levanta questões importantes sobre se um grande talento está sendo negligenciado. O conceito é se concentrar menos do que os recrutadores nos marcadores tradicionais de talento -diploma, emprego anterior, recomendação-, e mais em noções simples: como é o desempenho da pessoa? O que ela consegue fazer? Dá para quantificar isso?

Essa tecnologia é o produto da Gild, startup criada há 18 meses por Bonmassar e um sócio. Ela é parte de um grupo de jovens empresas que busca automatizar a descoberta de programadores talentosos, atendendo a uma enorme demanda. Esses esforços se enquadram na categoria do "Big Data" (análise de grandes quantidades de dados), usando computadores para reunir e esmiuçar informações de todos os tipos, para inúmeras tarefas.

Um crescente número de acadêmicos e empreendedores está aplicando o "Big Data" à procura por talentos, criando um campo batizado de ciência da força de trabalho. A Gild está tentando ver se essas tecnologias também podem ser usadas para prever o bom desempenho de um programador no trabalho.

A empresa vasculha a internet atrás de pistas: o código dele ou dela é bem visto por outros programadores? É reutilizado? Como o(a) programador(a) comunica suas ideias? Como ele(a) se relaciona nas redes sociais?

A empresa espera faturar US$ 2 a 3 milhões neste ano, e já tem clientes famosos testando ou usando sua tecnologia de recrutamento, incluindo Facebook, Amazon, Wal-Mart, Google e Twitter.

As empresas usam a Gild para procurar novos candidatos e avaliar os que já estão sob consideração. A própria Gild foi achar Dominguez fora de Los Angeles. Seu algoritmo havia determinado que ele tinha a maior pontuação como programador no sul da Califórnia, 100, uma nota que quase ninguém consegue.

Vivienne Ming, que desde o final de 2012 é a cientista-chefe da Gild, diz não ver no Vale do Silício a meritocracia que as pessoas imaginam. Ela acha que profissionais talentosos são ignorados ou mal avaliados -ela própria sabe bem como é isso.

Ming nasceu homem, como Evan Campbell Smith. Após o colégio, Evan passou por uma completa crise de identidade. Foi mal na faculdade, e saiu. Aos 27 anos, voltou a estudar, se graduou em neurociência cognitiva na Universidade da Califórnia, San Diego, e então se doutorou em psicologia e neurociência computacional na Universidade Carnegie Mellon, na Pensilvânia. Durante uma bolsa na Universidade Stanford, na Califórnia, ele começou sua transição de gênero, transformando-se plenamente na dra. Vivienne Ming em 2008.

Como mulher, Ming notou que recebia um tratamento diferente, e ela aplica essa experiência às suas ideias sobre como avaliar as pessoas. Ela sugere que atalhos aceitos como bons indicadores de talento -como a escola que a pessoa frequentou e empregos anteriores- podem também prejudicar pessoas talentosas e, consequentemente, os empregadores. "Os indicadores tradicionais que as pessoas usam para contratar podem estar errados, profundamente erados", diz ela.

A resposta de Ming a "tanto talento desperdiçado", como ela diz, é fabricar máquinas que tentam eliminar as distorções humanas. O algoritmo da Gild esmiúça milhares de informações para calcular cerca de 300 grandes variáveis sobre um indivíduo: os lugares que a pessoa frequenta; os termos, positivos ou negativos, que ela usa para descrever vários tipos de tecnologias; capacidades autoatribuídas no LinkedIn; os projetos nas quais a pessoa já trabalhou, e por quanto tempo: e, sim, onde a pessoa se formou, em qual curso, e como essa escola aparece nos rankings.

"Vamos colocar tudo lá dentro e deixar que os dados falem por si mesmos", disse Ming.

A Gild não é a única companhia vasculhando informações. A TalentBin, outra startup de San Francisco, revira a internet atrás de programadores talentosos. Outro concorrente é o RemarkableHire, que avalia os talentos de uma pessoa vendo como suas contribuições on-line são qualificadas por terceiros.

Essa aplicação do Big Data ao recrutamento "absolutamente vale uma tentativa", segundo Susan Etlinger, analista do Altimeter Group. Mas ela questionou se um algoritmo seria um avanço em relação àquilo que os empregadores já fazem: reunir currículos e referências, e usar marcadores tradicionais associados ao sucesso.

Sean Gourley, funcionário do Quid, uma empresa que mexe com "Big Data", disse: "Você mensura o que dá para mensurar", e "está denegrindo o que não dá para mensurar, como intuição e carisma".

Ming não propõe eliminar o julgamento humano, mas acha que a liderança deve caber ao computador, agindo como um filtro automático para talentos. A empresa já acumulou um banco de dados de 7 milhões de programadores, classificando-os conforme uma "nota Gild" -uma medida do que a pessoa consegue fazer.

Quando a Gild saiu à procura de talentos, executou seu algoritmo no sul da Califórnia e obteve uma lista de programadores. No topo dessa lista estava Dominguez, que tinha uma sólida reputação no GitHub, onde desenvolvedores de software partilham códigos e trocam ideias.

O algoritmo fez um bom trabalho mensurando o que era possível mensurar. Ele determinou corretamente o talento de Dominguez para a informática. Resta ver agora como ele usa seu talento em longo prazo, trabalhando com pessoas.