IA tem limitações em processos seletivos de emprego, aponta pesquisa
Segundo pesquisa da USP, o uso automatizado da IA pode reproduzir desigualdades estruturais
Por
SEGUIR
SEGUINDO
28 jul 2025, 17h03 •
Viés algorítmico, redução da diversidade organizacional e desumanização da experiência são algumas das limitações da Inteligência Artificial (IA) em seleções de emprego. É o que aponta uma pesquisa da Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária (FEA) da USP.
Apesar dos benefícios da utilização da IA na escolha dos candidatos, como maior agilidade, padronização e redução de custos, Humberta Silva, autora da pesquisa, destaca diversas perdas em processos seletivos devido ao uso da tecnologia. A reconfiguração marcou também o papel dos recrutadores, que passam de decisores a supervisores de sistemas.
Também foram constatados efeitos emocionais e psicológicos negativos para candidatos e selecionadores, além de barreiras culturais e linguísticas, especialmente em contextos globais.
Danos para candidatos e empregadores
Segundo a pesquisadora, a IA não é neutra, já que carrega os vieses de quem a programa e dos dados que a alimentam. O uso acrítico ou automatizado pode reproduzir desigualdades estruturais, como discriminações por gênero, raça, classe e local de origem. A recomendação central é que a IA seja usada com supervisão humana, intencionalidade ética e sensibilidade ao contexto social e organizacional.
Muitos candidatos ficam em desvantagem desde o início por não terem acesso às informações ou à linguagem esperada pelos sistemas automatizados. Os algoritmos também aplicam critérios ocultos que excluem candidatos de forma sutil, utilizando filtros que privilegiam perfis com mais capital cultural e eliminam grupos historicamente marginalizados.
Humberta também destaca os danos para os profissionais de Recursos Humanos (RH), que passam a questionar a própria capacidade de identificar habilidades sem o auxílio da tecnologia. O uso contínuo da IA tende a transformar o cargo para uma atuação de gerenciamento de sistemas, levando à perda de autoconfiança no trabalho e a relações mecânicas com o processo seletivo. Para ela, os sistemas precisam ser adaptados à realidade brasileira e construídos com intencionalidade inclusiva.
Possíveis saídas
Envolver profissionais de RH no desenvolvimento das ferramentas é uma das principais recomendações da pesquisadora. Ela defende que a participação dos funcionários é uma forma de garantir que os sistemas reflitam o contexto real das organizações e da sociedade, de forma a agregar perspectivas variadas e evitar vieses.
Além disso, ela recomenda a prática de testes regulares para verificar correlações problemáticas entre os critérios usados e variáveis como raça, gênero, idade ou classe social. Para ela, esse tipo de avaliação é essencial para garantir justiça, transparência e responsabilização no uso da IA.
Outra necessidade reiterada é a formação técnica dos profissionais de seleção, para saber quando usar a tecnologia dentro do processo, em que ponto ela é eficaz e as limitações dos resultados.
