Segundo o G1, uma pesquisa da Universidade Stanford indica que a mesma lógica de IA em recrutamento pode estar rejeitando um candidato várias vezes em empresas diferentes. O estudo, chamado Algorithmic Monocultures in Hiring, analisou mais de 3,4 milhões de candidatos e cerca de 4 milhões de candidaturas em 156 empresas de 11 setores da economia.
O levantamento é relevante porque mostra que sistemas usados por empregadores distintos podem tomar decisões parecidas demais, reduzindo a diversidade das avaliações. Na prática, isso ajuda a explicar por que currículos enviados a empresas diferentes podem gerar respostas igualmente automáticas, mesmo quando o candidato acredita estar passando por processos independentes.
IA em recrutamento: algoritmos de um mesmo fornecedor por trás das análises
o volume de dados chamou atenção porque todas as candidaturas avaliadas no estudo passaram por algoritmos desenvolvidos por um mesmo fornecedor de tecnologia. Essa concentração permitiu aos pesquisadores observar o efeito que eles chamam de monocultura algorítmica, quando empregadores diferentes usam critérios muito semelhantes para filtrar profissionais.
O termo vem da agricultura, em que uma grande área é ocupada por uma única espécie de cultivo. No recrutamento, a lógica é parecida: se muitos processos seletivos operam com modelos próximos, uma falha, um viés ou uma mesma regra de corte pode se repetir em escala maior. A pesquisa sugere que, nessas condições, a decisão final deixa de ser totalmente independente de uma empresa para outra.
O que a pesquisa de Stanford observou no mercado de trabalho
Segundo a apuração do G1, os autores afirmam que a adoção crescente de IA no recrutamento está tornando processos seletivos de empresas distintas mais parecidos do que parecem. A consequência imediata, apontada no estudo, é o risco de rejeições sucessivas para os mesmos candidatos, mesmo quando eles se inscrevem em vagas de empregadores diferentes.
O próprio levantamento descreve que, para alguns profissionais, enviar mais currículos pode significar repetir o teste diante da mesma lógica automatizada. Em vez de várias análises independentes, o candidato pode encontrar um funil de seleção que reproduz o mesmo padrão de corte em múltiplas empresas.
Standofrd analisou 3,4 milhões de candidatos e 4 milhões de candidaturas
A pesquisa da Universidade Stanford é apresentada pelo G1 como a mais abrangente já feita sobre recrutamento mediado por inteligência artificial. Além dos 3,4 milhões de candidatos, o estudo levou em conta cerca de 4 milhões de candidaturas em 156 empresas de 11 setores, o que amplia o peso estatístico do resultado.
O próximo dado objetivo a acompanhar é a reação do mercado de trabalho a esse tipo de análise, especialmente entre empresas que usam ferramentas de triagem automatizada. Até aqui, a informação confirmada é que o estudo existe, foi liderado por pesquisadores de Stanford e aponta para o risco de decisões algorítmicas muito semelhantes entre empregadores diferentes.
Fonte do texto: G1.
