Mais de 2 mil pessoas já baixaram o pacote de Skills de inteligência artificial (IA) para recursos humanos disponibilizado pelo iFood Benefícios, segundo a companhia. O número foi apresentado durante o Benchday Lab IA, em São Paulo, cerca de um mês após a abertura das ferramentas ao mercado. O iFood, porém, ainda não consegue determinar quantos downloads se transformaram em uso efetivo.

O pacote reúne mais de 50 Skills baseadas em atividades realizadas pelo próprio RH do iFood e foi apresentado ao mercado durante o CONARH 2026, em agosto. As ferramentas atendem atividades como avaliação de desempenho, remuneração, contratação, retenção de talentos e modelo de gestão.

As Skills funcionam como conjuntos de instruções e contexto que orientam modelos de IA na execução de tarefas específicas. O profissional baixa o arquivo e pode adicioná-lo a ferramentas como Claude ou ChatGPT. Uma das Skills, por exemplo, reproduz parte da metodologia de avaliação de desempenho utilizada pelo iFood e pode orientar o usuário na estruturação da análise.

Ettore Paiola, head de produto e design do iFood Benefícios, explica que as aplicações não foram imaginadas do zero. A equipe partiu de atividades que o RH já executava e buscou transformá-las em componentes reutilizáveis.

O desenvolvimento das Skills foi precedido por um trabalho de identificação das dores da área de RH. A companhia já promovia os chamados Bench Days, encontros de compartilhamento de práticas, e mantinha trocas com a área de People para entender quais atividades poderiam ser reproduzidas com IA.

Depois desse mapeamento, o primeiro conjunto de ferramentas foi colocado de pé em aproximadamente um mês, segundo a empresa. A versão atual é tratada como um Minimum Viable Product (MVP), a partir do qual o iFood pretende identificar quais aplicações podem receber mais robustez e ganhar escala.

O primeiro desafio é saber quais delas estão efetivamente sendo utilizadas. Embora mais de 2 mil pessoas tenham baixado o pacote, a execução ocorre fora do ambiente do iFood, o que limita a visibilidade da companhia sobre o comportamento posterior dos usuários.

“A gente ainda está mensurando”, conta Daniela Zylberkan, diretora de receita do iFood Benefícios. Segundo ela, como cada pessoa pode utilizar os arquivos em sua própria ferramenta, como Claude ou ChatGPT, a companhia ainda não consegue acompanhar o uso efetivo.

A própria página do iFood Benefícios informa que o pacote pode ser executado na ferramenta de IA escolhida pelo usuário e que as Skills abertas são gratuitas.

Skill de recrutamento expõe limite da estratégia

Além da dificuldade de medir adoção, os primeiros testes mostraram que nem toda prática interna consegue ser transportada diretamente para outra organização.

Foi o que ocorreu com uma Skill baseada no Bar Raiser, prática utilizada na etapa final de determinados processos seletivos. No iFood, profissionais de outras áreas podem participar dessa fase para avaliar a aderência do candidato à cultura da companhia, mesmo sem pertencer à equipe responsável pela vaga.

Ao transformar o processo em uma Skill para uso externo, entretanto, o resultado não saiu como esperado. Segundo Paiola, a ferramenta carregava características muito particulares da cultura e da maneira como o próprio iFood conduzia a avaliação.

Quando utilizada em outro contexto, passou a produzir respostas inadequadas — nas palavras do executivo, começou a “falar um pouco de abobrinha”.

“Tem como a gente levar o jeito do iFood de trabalhar para outras empresas, mas a gente também tem que tomar cuidado […] como que a gente tira os vieses das nossas particularidades”, indica Paiola.

O experimento colocou um critério adicional na estratégia: identificar quais metodologias são suficientemente generalizáveis para funcionar em outras organizações e quais precisam ser adaptadas antes de ganhar escala.

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Skill leva análise de equidade salarial para IA

Em outra frente, o iFood apresentou o uso de uma Skill para apoiar análises de equidade salarial. Michel Mendes, da área de produto, inovação, tecnologia e design para RH do iFood, relembrou um processo realizado em 2020. Na época, precisava trabalhar com informações de aproximadamente 2,3 mil colaboradores, incluindo faixa salarial, tempo de casa e avaliação de desempenho, distribuídas entre diferentes fontes.

Segundo Mendes, somente a organização inicial dos dados consumiu quase duas semanas. No total, ele afirma ter levado aproximadamente três semanas para construir um scorecard e um algoritmo simples, utilizando Excel e Python, para apoiar a análise. A companhia ainda não dispunha, naquele momento, da mesma infraestrutura de dados disponível atualmente.

Hoje, uma Skill recebe informações em planilhas e aplica critérios para apoiar análises de equidade relacionadas a aspectos como gênero, raça e idade. Com os arquivos necessários disponíveis, Mendes afirma que o processamento pode levar de um a três minutos.

Durante a demonstração, o executivo ressaltou que os dados utilizados haviam sido mascarados. Os tempos não representam uma redução direta de três semanas para três minutos. As etapas comparadas, a infraestrutura de dados e as ferramentas disponíveis em 2020 e 2026 são diferentes. O caso indica, no entanto, como parte de uma metodologia anteriormente executada de forma mais manual passou a ser incorporada a uma ferramenta de IA.

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