Melhorando a Seleção de Candidatos com Previsões

O Problema do Secretário é uma tarefa onde você precisa escolher o melhor candidato de um grupo, mas só pode entrevistar um de cada vez e em uma ordem aleatória. O desafio é tomar uma decisão sem saber o que vem pela frente e só vendo os Candidatos à medida que aparecem. Esse problema existe desde a década de 1960 e é frequentemente usado em contratações, teoria dos jogos e processos de tomada de decisão.

Em um típico problema do secretário, você tem uma lista de candidatos, cada um com um valor que mostra o quão bom ele é, mas você só vê esse valor depois de entrevistá-los. O objetivo é contratar o melhor candidato desse grupo. É complicado porque, uma vez que você passa um candidato, não pode voltar atrás.

Tradicionalmente, você começa entrevistando alguns candidatos para ter uma noção da qualidade geral. Depois disso, você contrata o próximo candidato que seja melhor que todos os que você já viu. Esse método te dá uma chance razoável de escolher o melhor candidato, mas ainda não é garantido.

#Adicionando Previsões

Com os recentes avanços em tecnologia e aprendizado de máquina, agora podemos fazer previsões sobre candidatos antes das Entrevistas. Isso significa que podemos estimar suas habilidades com base em seus currículos ou em opiniões públicas sobre eles. Isso abre uma nova forma de ver o problema do secretário porque podemos usar essas previsões para melhorar nossas chances de contratar o melhor candidato.

Podemos imaginar dois cenários aqui:

1. Confiar Completamente nas Previsões: Nesse approach, você confia apenas nas habilidades previstas dos candidatos. Se as previsões estiverem corretas, esse método pode levar à contratação do melhor candidato. No entanto, se as previsões estiverem erradas ou manipuladas, você pode acabar fazendo uma escolha ruim.

2. Ignorar Previsões: Esse approach envolve usar o método tradicional sem considerar nenhuma Previsão. Embora isso possa te proteger de previsões ruins, também significa que você perde os potenciais benefícios de boas previsões.

O desafio está em encontrar um equilíbrio onde você possa se beneficiar de previsões precisas enquanto ainda tem uma rede de segurança contra previsões ruins.

#Nossa Proposta de Solução

Propomos um novo Algoritmo que combina o melhor dos dois mundos. Nosso método usa previsões para melhorar as chances de contratação quando elas são precisas. No entanto, também garante que, se as previsões estiverem incorretas, o desempenho não caia significativamente em comparação com os métodos tradicionais.

#Principais Recursos do Novo Algoritmo

• Ele calcula uma razão competitiva, que é uma medida de quão bem nosso algoritmo se sai em comparação com o melhor resultado possível.
• O algoritmo pode se adaptar com base na precisão das previsões. Se as previsões estiverem próximas dos valores reais, ele se sai melhor. Se estiverem longe, o algoritmo adota uma estratégia mais conservadora semelhante à que usaríamos tradicionalmente.

#Como Funciona

1. Entrevistar Candidatos: O gerente de contratação entrevista os candidatos em uma ordem aleatória, assim como no problema tradicional.
2. Verificar Previsões: Para cada candidato, o algoritmo verifica quão próximo o valor previsto está do valor real observado durante a entrevista.
3. Tomar Decisões: Se o valor previsto for bom, o algoritmo considera contratar aquele candidato. Se a previsão estiver significativamente errada, pode mudar para usar um método mais tradicional para evitar decisões ruins.

#Resultados do Nosso Estudo

Para testar nosso novo algoritmo, o comparamos com métodos existentes em vários cenários. Montamos diferentes tipos de instâncias de problemas para ver como cada método se saiu.

#Cenário Uniforme

Neste caso, amostramos candidatos de uma distribuição onde os bons candidatos se destacam claramente dos demais. Nosso algoritmo se saiu muito bem, contratando os melhores candidatos na maioria das vezes.

#Cenário Adversarial

Aqui, os candidatos foram selecionados de uma maneira que dificultava a distinção entre eles. Alguns candidatos tentaram manipular os valores previstos. Nosso algoritmo ainda conseguiu se sair razoavelmente bem, adaptando sua estratégia para evitar ser enganado por previsões ruins.

#Cenário Quase Constante

Neste cenário, quase todos os candidatos tinham valores previstos semelhantes, com apenas alguns sendo notavelmente competentes. Nosso método conseguiu filtrar esses candidatos de forma eficaz e contratar os melhores com base nas entrevistas reais.

No geral, nosso método mostra potencial em se adaptar a várias situações, utilizando previsões de forma eficaz e ainda mantendo um bom desempenho quando as previsões estão imprecisas.

#Conclusão

O problema do secretário é um desafio fascinante em tomada de decisões, especialmente quando se trata de contratações. Com a ajuda de previsões de aprendizado de máquina e análise de dados, podemos aumentar nossas chances de fazer as melhores escolhas enquanto ainda somos cautelosos contra informações erradas.

Pesquisas futuras podem expandir esse trabalho para melhorar ainda mais as razões competitivas e explorar cenários mais complexos, como ao contratar vários candidatos de uma só vez ou quando enfrentando restrições mais intricadas.

Esse campo continua a crescer à medida que encontramos mais maneiras de aplicar esses conceitos matemáticos a cenários do mundo real.