Receber uma sequência de respostas negativas ao procurar emprego pode não significar que diferentes empresas avaliaram um candidato de maneira independente. Um estudo liderado por pesquisadores ligados à Universidade Stanford identificou que organizações atendidas pelo mesmo fornecedor de inteligência artificial podem repetir critérios e resultados, fazendo com que determinados profissionais sejam rejeitados em várias seleções.

Batizado de “Algorithmic Monocultures in Hiring”, o levantamento analisou 4 milhões de candidaturas feitas por 3,4 milhões de pessoas a vagas de 156 empregadores, distribuídos por 11 setores. Todas as inscrições foram avaliadas por algoritmos desenvolvidos por um único fornecedor. 

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O que é a monocultura algorítmica

A expressão “monocultura algorítmica” é usada para descrever um mercado no qual diferentes empresas dependem dos mesmos sistemas para avaliar candidatos.

A comparação vem da agricultura. Cultivar uma única espécie em larga escala pode gerar eficiência, mas também amplia a vulnerabilidade: uma falha deixa de ser isolada e passa a atingir toda a produção.

No recrutamento, o risco aparece quando várias organizações usam modelos iguais ou muito parecidos. Uma limitação do sistema, um critério inadequado ou uma avaliação desfavorável pode se repetir em diversas vagas que, para o candidato, pareciam representar oportunidades independentes.

Rejeições consecutivas ocorreram acima do esperado

O estudo encontrou evidências do que os autores chamam de “rejeição sistêmica”. Entre os candidatos que se inscreveram em quatro vagas, cerca de 10% foram rejeitados em todas. Entre aqueles que disputaram dez posições, 4% receberam dez recomendações negativas consecutivas.

A frequência foi superior à que seria esperada caso cada processo tomasse uma decisão totalmente independente. Quando empresas diferentes compartilhavam o mesmo modelo, o candidato podia receber uma pontuação idêntica em mais de uma seleção.

Isso não significa que toda sequência de negativas seja causada por inteligência artificial. A pesquisa analisou um sistema específico, baseado em avaliações digitais, e os próprios autores alertam que os resultados não podem ser automaticamente estendidos a todos os tipos de triagem, como ferramentas que leem currículos.

Perfis semelhantes tendem a receber resultados semelhantes

Os pesquisadores também encontraram disparidades raciais nos resultados. Cerca de 25,87% das candidaturas de pessoas negras e 14,74% das inscrições de pessoas asiáticas foram enviadas a posições nas quais o sistema produziu impacto adverso contra esses grupos, segundo critérios utilizados na legislação trabalhista dos Estados Unidos.

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O estudo não afirma que todas as pessoas desses grupos foram rejeitadas, nem que a ferramenta utilizava diretamente a raça para tomar decisões. A conclusão é que os resultados, quando analisados vaga por vaga, mostraram diferenças relevantes nas taxas de recomendação.

A inteligência artificial amplia a necessidade de transparência

O estudo coloca em discussão não apenas a qualidade de um algoritmo, mas a concentração do mercado. Quando um pequeno grupo de fornecedores atende muitas organizações, a decisão de uma única tecnologia pode afetar milhares de trajetórias profissionais.

Os pesquisadores defendem mais acesso a dados, análises independentes e avaliações capazes de identificar falhas e disparidades antes que elas se espalhem. Hoje, a falta de transparência das plataformas ainda limita esse acompanhamento.

Para as empresas, o alerta é que eficiência não deve significar dependência cega da automação. Processos seletivos precisam combinar tecnologia, supervisão humana e critérios relacionados às exigências reais do cargo.

Para os candidatos, uma sequência de recusas não deve ser automaticamente interpretada como prova de falta de capacidade. Ela pode revelar pontos a melhorar na candidatura, mas também pode refletir uma lógica automatizada repetida entre empregadores.

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