A triagem automatizada de currículos é uma das muitas facilidades que a Inteligência Artificial trouxe para o RH. Mas, quando usada sem os devidos cuidados, a ferramenta também pode deixar bons candidatos pelo caminho.
Aliás, essa já é uma percepção compartilhada por muitas pessoas: segundo uma pesquisa da Heach Recursos Humanos, 71,4% dos profissionais acreditam que podem ser eliminados de forma injusta por algoritmos.
Mas como evitar o viés algorítmico em recrutamento, principalmente quando falamos de early careers? Bom, é o que você vai entender ao longo deste artigo!
O que é a triagem automatizada de currículos?
A triagem automatizada de currículos é o nome dado ao processo de análise e classificação de candidaturas por meio de softwares de Inteligência Artificial.
Ou seja: em vez de um recrutador avaliar cada currículo manualmente, o sistema faz essa primeira análise identificando palavras-chave, competências e pré-requisitos para classificar os candidatos e direcioná-los para as próximas etapas.
Com o avanço do recrutamento e seleção com tecnologia, essa funcionalidade se tornou cada vez mais importante para modernizar os processos seletivos e otimizar a rotina dos profissionais de RH.
Não por acaso, um estudo da Pandapé em parceria com a Adecco estimou que sete em cada dez empresas brasileiras já utilizam IA em alguma etapa do recrutamento, com destaque justamente para a triagem.
Por que essa ferramenta é tão usada em programas de early careers?
Quem trabalha com o recrutamento de early careers sabe bem que programas de jovem aprendiz, estágio e trainee costumam receber um volume altíssimo de inscrições.
E, para aumentar o desafio, na maioria das vezes, o prazo para analisar todas essas candidaturas também é bastante curto.
O uso da Inteligência Artificial no recrutamento desponta como um aliado importante nesses casos, reduzindo o tempo gasto nas etapas mais operacionais e permitindo que o RH concentre seus esforços em atividades que exigem análise humana, como as entrevistas.
Graças à triagem automatizada de currículos, é possível analisar um grande volume de candidaturas em pouco tempo — algo que ajuda a manter o processo seletivo dentro do prazo.
O que é o viés algorítmico em recrutamento?
Apesar das vantagens evidentes, o uso da triagem automatizada de currículos também acende um alerta que não pode ser negligenciado: o viés algorítmico.
De forma simples, ele acontece quando um sistema automatizado reproduz padrões que acabam favorecendo ou prejudicando determinados grupos de candidatos.
Isso pode acontecer por diferentes motivos, como:
- Dados utilizados para desenvolver a ferramenta;
- Critérios definidos para a análise;
- Padrões históricos de contratação da empresa.
Em resumo, um algoritmo não é necessariamente neutro só porque trabalha com dados. Se as informações que alimentam o sistema carregam algum tipo de desigualdade, existe o risco de que ela seja reproduzida nas decisões automatizadas.
Exemplos comuns de discriminação em processos seletivos
Em vagas de early careers, onde geralmente os candidatos possuem pouca vivência no mercado de trabalho, o uso inadequado de filtros pode afastar bons talentos.
Confira alguns exemplos a seguir:
Exigência de faculdades renomadas
Filtrar candidatos pelo nome da universidade penaliza jovens que não puderam cursar instituições privadas de ponta ou públicas tradicionais.
Barreiras de localização geográfica
Se uma ferramenta prioriza automaticamente candidatos que vivem em determinadas regiões ou próximos aos escritórios da empresa, pode deixar de considerar talentos de outras localidades.
Esse tipo de barreira merece atenção especialmente em processos que oferecem modelos híbridos ou remotos.
Valorização excessiva de experiências anteriores
Se o algoritmo atribui maior pontuação a quem já trabalhou em empresas conhecidas, pode acabar eliminando jovens que, mesmo sem experiência formal, apresentam competências e potencial para se desenvolver na organização.
Por isso, o processo deve considerar outras evidências, como projetos acadêmicos, trabalho voluntário, participação em empresa júnior e atividades extracurriculares.
Viés de gênero
Os vieses também podem aparecer quando os dados utilizados pelos algoritmos refletem desigualdades históricas entre homens e mulheres no mercado de trabalho.
Imagine, por exemplo, uma ferramenta desenvolvida a partir do histórico de contratações de uma área predominantemente masculina.
Se o sistema identificar padrões desse grupo como indicadores de sucesso, pode acabar priorizando candidatos com características semelhantes e reduzindo a visibilidade de mulheres igualmente qualificadas.
Como reduzir vieses na triagem automatizada?
O papel do RH é justamente questionar os padrões acima e garantir que os critérios utilizados na triagem automatizada de currículos estejam, de fato, relacionados às necessidades da posição.
Aqui estão alguns passos que podem ajudar:
- Revise os critérios de triagem: avalie se os requisitos usados pelo algoritmo são realmente necessários para a vaga e evite filtros que não tenham relação direta com as competências exigidas.
- Não transforme o histórico em regra: dados de contratações anteriores podem ajudar, mas não devem ser usados como modelo definitivo do candidato ideal.
- Monitore os resultados: acompanhe quais perfis estão avançando ou sendo eliminados e investigue possíveis diferenças desproporcionais entre grupos.
- Mantenha a avaliação humana: use a tecnologia para agilizar tarefas operacionais, mas preserve a análise dos recrutadores nas decisões mais importantes.
- Teste e audite a ferramenta: faça avaliações periódicas para identificar possíveis vieses e verificar se os resultados permanecem alinhados aos objetivos do processo seletivo.
- Escolha fornecedores transparentes: procure entender como o sistema funciona, quais dados utiliza e quais medidas são adotadas para identificar e corrigir vieses.
Considerações finais
A triagem automatizada de currículos veio para ficar nos processos seletivos de early careers, e isso não é um problema em si.
O verdadeiro desafio está em garantir que a tecnologia seja utilizada para ampliar oportunidades e não para reproduzir padrões que limitam a diversidade.
Auditar critérios, combinar automação com curadoria humana e acompanhar os resultados ao longo do tempo são passos essenciais que todo time de RH pode e deve começar a aplicar.
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