Como Algoritmos Podem Influenciar Quem Consegue um Emprego
Conseguir um emprego já é um processo difícil. É preciso preparar o currículo, procurar oportunidades, participar de entrevistas e disputar vagas com outros candidatos. Mas existe uma etapa que nem sempre fica visível: em alguns processos seletivos, antes de um recrutador analisar uma candidatura, um sistema automatizado pode organizar, filtrar ou classificar os currículos recebidos.
A IA no recrutamento está mudando a maneira como algumas empresas selecionam profissionais. A tecnologia promete acelerar contratações e reduzir custos, mas também levanta uma questão importante: o que acontece quando algoritmos passam a influenciar quem recebe uma oportunidade e quem é eliminado antes mesmo de conversar com uma pessoa?
Como a inteligência artificial seleciona candidatos e quais são os riscos?
Uma das aplicações mais conhecidas está na triagem de currículos. Dependendo da ferramenta utilizada, o sistema pode identificar experiências profissionais, formação, habilidades e palavras-chave relacionadas aos requisitos de uma vaga. Algumas plataformas também conseguem classificar candidaturas e recomendar quais profissionais devem avançar no processo. Existem ainda ferramentas que auxiliam na aplicação de testes e na análise de entrevistas, embora nem todo programa de recrutamento utilize inteligência artificial: alguns apenas organizam currículos e aplicam filtros convencionais.
Para as empresas, a vantagem parece evidente. Em vez de analisar manualmente centenas ou milhares de candidaturas, sistemas automatizados podem acelerar a seleção e reduzir o trabalho operacional. O problema começa quando os critérios utilizados não representam adequadamente a capacidade dos candidatos. Uma pessoa pode ter experiência relevante e competências necessárias, mas acabar prejudicada porque seu currículo não corresponde ao formato, às palavras ou aos padrões que o sistema considera importantes.
Também existe o risco de reproduzir preconceitos sociais. Sistemas treinados com dados históricos podem aprender padrões discriminatórios presentes em decisões anteriores. Características aparentemente neutras, como instituições de ensino, trajetórias profissionais e períodos sem emprego, também podem funcionar como indicadores indiretos que prejudicam determinados grupos. Dessa forma, uma tecnologia apresentada como objetiva pode reproduzir desigualdades que já existem no mercado de trabalho.
Uma pesquisa publicada em 2025 na revista científica PNAS Nexus investigou esse problema utilizando aproximadamente 361 mil currículos fictícios, com qualificações e identidades sociais aleatorizadas, avaliados por diferentes modelos de inteligência artificial.
Os resultados não apontaram um comportamento idêntico em todos os sistemas: quatro dos cinco modelos avaliados atribuíram pontuações médias superiores a determinadas candidatas mulheres e minorias, mas a maioria apresentou avaliações inferiores para homens negros com qualificações semelhantes às de homens brancos. O estudo demonstra que os resultados podem variar conforme o grupo analisado e o modelo utilizado. É importante destacar que se tratou de um experimento com currículos simulados, não de uma investigação sobre contratações reais realizadas por todas as empresas.
Essa discussão também envolve os interesses econômicos das empresas. Automatizar etapas pode diminuir custos e acelerar processos, mas os ganhos de eficiência não garantem justiça na seleção. Se uma ferramenta elimina bons profissionais por critérios inadequados, a empresa pode perder talentos e o candidato pode sequer descobrir por que não avançou. A responsabilidade não deveria desaparecer atrás de uma decisão apresentada como resultado de um algoritmo.
No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) oferece uma proteção importante. O artigo 20 permite que o titular solicite a revisão de decisões tomadas exclusivamente com base no tratamento automatizado de dados pessoais quando elas afetam seus interesses, incluindo decisões relacionadas ao perfil profissional. A lei também prevê o direito de solicitar informações claras sobre os critérios e procedimentos utilizados, respeitados os segredos comercial e industrial.
Isso não significa que toda reprovação em uma seleção dê automaticamente direito a uma nova avaliação humana: a aplicação depende das características da decisão e de como os dados foram tratados. (Governo Federal)
Para quem procura emprego, vale manter o currículo claro, destacar experiências e competências relacionadas à vaga e verificar se as informações estão corretas. Também é legítimo perguntar à empresa se utiliza decisões automatizadas na seleção e como os dados dos candidatos são tratados. Caso exista uma decisão exclusivamente automatizada que afete seus interesses, o candidato pode buscar informações e solicitar a revisão nos termos da LGPD.
Esse debate faz parte de uma transformação maior nas relações profissionais, que abordamos em nosso artigo sobre inteligência artificial no trabalho.
A inteligência artificial pode ajudar a organizar processos seletivos, mas eficiência não deve ser confundida com imparcialidade. Um sistema pode analisar milhares de currículos em poucos segundos e ainda assim cometer erros, reproduzir preconceitos ou favorecer critérios que não representam o verdadeiro potencial de um profissional.
Conseguir um emprego já é difícil. O candidato não deveria ser prejudicado por critérios automatizados que não consegue conhecer, questionar ou compreender.
Se as empresas utilizam tecnologia para selecionar pessoas, também precisam assumir a responsabilidade pelos resultados dessas decisões.
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