Um ‘não’ de uma IA de recrutamento pode te barrar em todas as vagas, mostra Stanford

Nove em cada dez empresas americanas já usam inteligência artificial para triar candidatos, e a maioria recorre aos mesmos fornecedores de software. 

Um estudo da Universidade Stanford, em parceria com as universidades Chapman e Northeastern, mostra o que isso pode significar para quem procura emprego: ser reprovado por uma IA em uma vaga aumenta a chance de ser reprovado por ela em todas as outras vagas que usam o mesmo sistema, mesmo em empresas diferentes.

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O que é ‘monocultura algorítmica’

A pesquisa, batizada de "Algorithmic Monocultures in Hiring", analisou mais de 4 milhões de candidaturas enviadas por cerca de 3,4 milhões de pessoas a 156 empregadores que usam a mesma plataforma de triagem, a Pymetrics, adquirida pela Harver em 2022. 

Os pesquisadores chamam esse cenário de "monocultura algorítmica": quando um pequeno grupo de fornecedores concentra a triagem de um setor inteiro, os vieses e limitações do sistema se espalham por todas as empresas que o usam, em vez de ficarem restritos a uma só.

O fenômeno já é conhecido fora do recrutamento. Mais de 60% das empresas da Fortune 100 usam o software de um único fornecedor para entrevistas em vídeo, segundo o mesmo grupo de pesquisa.

O efeito cascata comprovado com dados reais

Entre os candidatos que se inscreveram em dez vagas triadas pela Pymetrics, 4% foram reprovados em todas elas, uma taxa maior do que o esperado se cada empresa decidisse de forma independente, segundo a pesquisa.

Esse resultado é comparado com um estudo anterior, feito com 83 mil candidaturas em 108 empresas da lista Fortune 500 sem uso de IA, no qual as reprovações seguiam, sim, uma lógica estatisticamente independente entre as empresas.

Na prática, isso quer dizer que a reprovação em uma vaga triada por IA pode não refletir apenas o seu currículo, mas o comportamento do algoritmo que decide por várias empresas ao mesmo tempo.

O viés racial encontrado no caminho

O estudo também identificou disparidade racial nos resultados. Usando a regra dos quatro quintos, parâmetro da Comissão de Igualdade de Oportunidades no Emprego dos Estados Unidos (EEOC) para identificar discriminação, os pesquisadores calcularam que, se candidatos negros e asiáticos tivessem sido recomendados pelo sistema na mesma proporção que o grupo mais favorecido, cerca de 40 mil candidaturas a mais teriam avançado para a próxima etapa.

Um detalhe chama atenção: em alguns setores, como o financeiro, o algoritmo recomendava menos candidatos negros, mas em outros, como vagas operacionais, recomendava mais. 

Os dois padrões se cancelam quando analisados em conjunto, o que faz a discriminação desaparecer nas médias gerais e só aparecer quando os dados são olhados vaga por vaga.

O que isso muda para quem está em início de carreira

O momento em que o estudo veio a público não é aleatório. A contratação para vagas de entrada encolheu, enquanto o volume de candidaturas por vaga quase triplicou em relação a 2022, segundo o próprio instituto de pesquisa de Stanford. 

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É justamente o público que mais depende de processos seletivos de alto volume, e por isso mais exposto ao efeito de monocultura algorítmica.

Entender essa dinâmica muda a forma como vale a pena se candidatar. Disparar o mesmo currículo para centenas de vagas triadas pelo mesmo tipo de sistema pode multiplicar reprovações em vez de multiplicar chances. 

Entender como a máquina decide não garante uma vaga, mas evita que o candidato repita, sem saber, o mesmo erro em todas as portas que bate.

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