Previa: Um estudo da Universidade Stanford revela que a utilização de inteligência artificial por diversas empresas pode resultar em padrões repetidos de aprovação e rejeição de currículos, afetando a busca por emprego.
Enviar currículos para diferentes vagas pode parecer uma estratégia eficaz, mas um novo estudo sugere que essa abordagem pode não ser suficiente. Pesquisadores da Universidade Stanford analisaram milhões de candidaturas e descobriram que empresas que utilizam sistemas de inteligência artificial tendem a seguir padrões semelhantes de avaliação, levando a uma alta taxa de rejeições repetidas.
A pesquisa, intitulada Algorithmic Monocultures in Hiring, avaliou cerca de 4 milhões de candidaturas de mais de 3,4 milhões de pessoas em 156 empresas de 11 setores. O estudo revelou que muitas dessas organizações empregam algoritmos desenvolvidos pelo mesmo fornecedor, resultando em um fenômeno conhecido como “monocultura algorítmica”. Essa situação ocorre quando várias empresas usam ferramentas semelhantes, aumentando a probabilidade de que avaliem candidatos com base em critérios idênticos.
O que significa “monocultura algorítmica”?
O conceito de monocultura algorítmica é inspirado na agricultura, onde grandes áreas são dominadas por uma única cultura. No contexto de recrutamento, isso significa que a utilização de algoritmos semelhantes pode levar a decisões de contratação que não são apenas repetitivas, mas também limitadas. Quando muitas empresas adotam ferramentas de avaliação similares, a lógica de seleção se torna homogênea, resultando em um ciclo de rejeições que pode ser difícil de quebrar.
Por que tantas rejeições podem se repetir?
Os pesquisadores identificaram que candidatos com características semelhantes frequentemente recebem avaliações parecidas, mesmo ao se candidatar a vagas em diferentes empresas. Os dados mostram que cerca de 10% dos candidatos que se inscrevem em quatro vagas são rejeitados em todas elas. Além disso, aproximadamente 4% dos que se candidatam a dez vagas enfrentam dez rejeições consecutivas.
Essas rejeições não ocorrem por acaso. A análise comparativa com estudos anteriores revelou que esse padrão de recusa é compartilhado entre diferentes processos seletivos, indicando que a centralização algorítmica está impactando negativamente as oportunidades de emprego para muitos candidatos.
Vale a pena continuar enviando currículos?
Apesar das dificuldades, o estudo sugere que continuar a enviar currículos ainda é uma estratégia válida. Aumentar o número de candidaturas pode melhorar as chances de conseguir uma oportunidade, embora esse efeito diminua quando diferentes empresas utilizam sistemas semelhantes. Em um cenário ideal, cerca de dez candidaturas poderiam resultar em uma alta probabilidade de receber ao menos uma resposta positiva.
No entanto, quando os processos são centralizados, esse número pode subir para aproximadamente 25 candidaturas para alcançar uma probabilidade de 99,9% de obter uma recomendação positiva. Os autores do estudo também alertam sobre a concentração do mercado de tecnologia para recrutamento, onde poucos fornecedores dominam, o que pode propagar limitações e vieses rapidamente.
A falta de transparência nas plataformas de recrutamento torna difícil para os candidatos entenderem como seus currículos são avaliados. Para muitos, a experiência de candidatura ocorre sem que saibam que um algoritmo foi o primeiro a analisar suas informações, o que levanta questões sobre a equidade e a eficácia desses sistemas na busca por emprego.
