A Libbs Farmacêutica reduziu em cerca de 70% a relação entre desligamentos e admissões em sua equipe de Campo — composta por consultores médicos e propagandistas — após a implementação de um novo modelo de seleção baseado em competências e apoiado por inteligência artificial. O projeto piloto teve início em maio de 2024 e, no intervalo de dois anos até maio de 2026, a área registrou 127 admissões e cinco desligamentos, ante 104 contratações e 13 desligamentos no período equivalente anterior. Com isso, o indicador de desligamentos sobre admissões passou de 12,5% para 3,9%.
O novo desenho do processo combina entrevistas estruturadas, avaliação distribuída entre diferentes lideranças e triagem inicial assistida por tecnologia. Segundo dados divulgados pela companhia, pesquisa interna indicou 97% de satisfação entre os profissionais de Campo que participaram do novo fluxo, com destaque para a transparência e para a percepção de avaliação multidimensional do perfil.
Contexto de Mercado & Capacidades da Solução
A iniciativa insere-se em um movimento mais amplo de modernização dos processos de atração e seleção, no qual a inteligência artificial é aplicada para ampliar a capacidade de triagem, padronizar critérios e dar suporte à tomada de decisão humana em contextos de alto volume de candidaturas.
No modelo adotado pela Libbs, a principal alteração está na distribuição da avaliação. Em vez de concentrar a decisão em uma única entrevista com o gestor da vaga, o processo atribui a diferentes líderes a análise de competências específicas. Um profissional da área de Atração e Captação, capacitado para atuar como Bar Raiser — prática inspirada em modelo utilizado pela Amazon — acompanha as etapas com o objetivo de ampliar a consistência, reduzir vieses individuais e assegurar a aderência a critérios estruturados. A decisão final é tomada de forma colegiada pelos avaliadores após a realização das entrevistas.
A camada de inteligência artificial atua na etapa anterior. A companhia utiliza a Lis, assistente virtual que realiza entrevistas por voz e apoia a triagem de candidatos. A solução é empregada especialmente em processos com grande volume de inscrições, que podem ultrapassar dois mil currículos, com a função de organizar e qualificar o funil inicial para as fases subsequentes conduzidas por pessoas.
Considerações Estratégicas para Lideranças
Para lideranças de Recursos Humanos, Tecnologia e Gestão, a adoção de seleção apoiada por IA requer avaliação de critérios de governança, integração e experiência do candidato. Entre os pontos centrais estão a definição clara das competências a serem avaliadas, a capacitação dos avaliadores para entrevistas estruturadas, a explicabilidade dos critérios utilizados na triagem automatizada e a integração entre a plataforma de IA e os sistemas de recrutamento e gestão de talentos.
A manutenção do julgamento humano nas etapas decisórias, a rastreabilidade das avaliações e a comunicação transparente sobre as fases do processo são elementos relevantes para assegurar conformidade, equidade e confiança. A figura do Bar Raiser, nesse contexto, atua como mecanismo de controle de qualidade e de calibração entre avaliadores, contribuindo para a padronização e para a comparabilidade entre candidatos.
Eficiência Operacional & Métricas
Os indicadores reportados pela Libbs permitem dimensionar os efeitos operacionais do novo modelo. A relação entre desligamentos e admissões na equipe de Campo recuou de 12,5% para 3,9% entre os dois períodos comparados, o que representa redução de cerca de 70%. Em números absolutos, o período anterior registrou 104 admissões e 13 desligamentos, enquanto o ciclo com o novo processo contabilizou 127 admissões e cinco desligamentos.
Na dimensão de eficiência do funil de seleção, em um dos ciclos analisados pela companhia, o uso da assistente virtual Lis reduziu em 29% o número de candidatos que precisaram ser avaliados inicialmente pela equipe de recrutamento. A pesquisa interna de experiência apontou 97% de satisfação entre os participantes da equipe de Campo, com avaliações positivas relacionadas à transparência e à percepção de análise abrangente do perfil profissional.
Segundo Elaine Lira, gerente de Desenvolvimento de Talentos da Libbs, a tecnologia foi incorporada como apoio ao processo, sem substituir a avaliação humana. “O uso da tecnologia nos ajuda a ganhar eficiência sem renunciar ao olhar humano. A inteligência artificial apoia a análise inicial, mas as entrevistas e decisões finais continuam sendo conduzidas por pessoas”, afirma.
Próximos Passos & Evolução do Mercado
A evolução do uso de inteligência artificial em recrutamento e seleção aponta para a ampliação de recursos de análise de competências, entrevistas assistidas por voz e automação de etapas de triagem, com foco em ganho de escala, consistência de critérios e melhoria da experiência do candidato. A tendência é de integração mais profunda entre plataformas de IA, sistemas de gestão de capital humano e analytics de retenção e desempenho.
Para o setor farmacêutico e para funções de campo com alta capilaridade, a consolidação de modelos estruturados, com avaliação distribuída e suporte tecnológico na fase inicial, tende a orientar novos ciclos de aprimoramento, incluindo o acompanhamento longitudinal de indicadores de retenção, aderência cultural e performance, além da expansão do uso de assistentes virtuais para diferentes perfis e volumes de contratação.