IA pode ter decidido que você é um profissional ruim e, por isso, você não consegue um novo emprego

Se você manda currículo atrás de currículo e a resposta — quando vem — é sempre a mesma frase padronizada de recusa, talvez o problema não esteja em quantas empresas estão te rejeitando, mas em quantos sistemas estão fazendo isso por elas. É essa a hipótese levantada por um estudo conduzido por pesquisadores da Universidade Stanford.

O levantamento, batizado de “Algorithmic Monocultures in Hiring”, é apontado como o mais abrangente já feito sobre recrutamento mediado por inteligência artificial. A equipe analisou uma base real e inédita de dados: mais de 3,4 milhões de candidatos e cerca de 4 milhões de candidaturas, avaliadas em 156 empresas espalhadas por 11 setores da economia.

O detalhe que muda tudo não é só o volume de dados, mas a origem da tecnologia: todas essas candidaturas passaram por algoritmos desenvolvidos pelo mesmo fornecedor. Isso deu aos pesquisadores uma visão rara de um fenômeno que passa despercebido no dia a dia de quem procura emprego.

Os autores deram um nome a esse padrão: monocultura algorítmica, expressão emprestada da agricultura, onde uma área inteira ocupada por uma única espécie de cultivo ganha eficiência, mas também fica vulnerável — qualquer problema se espalha rápido demais. No recrutamento, o raciocínio é parecido: quando várias empresas usam sistemas parecidos, as decisões deixam de ser realmente independentes umas das outras.

Durante décadas, quem decidia sobre uma contratação eram recrutadores e gestores com critérios próprios — e era comum que pessoas diferentes, olhando para o mesmo currículo, chegassem a conclusões opostas. Com a automação em massa, parte dessa diversidade de opinião está desaparecendo: empresas distintas podem estar usando, sem saber, o mesmo filtro.

Isso levou os pesquisadores a estudar um fenômeno que chamaram de rejeição sistêmica: candidatos que se inscrevem em várias vagas e são recusados em todas elas. Os números mostram que cerca de 10% dos candidatos que se candidatam a quatro vagas levam recusa em todas. Entre quem tenta dez vagas, aproximadamente 4% acumulam dez rejeições seguidas — um padrão que, segundo a comparação feita pelos pesquisadores com cenários de decisão independente, é grande demais para ser só coincidência.

Na maioria dos casos, vale lembrar, o algoritmo não bate o martelo sobre quem é contratado — ele age como um filtro inicial, decidindo quem avança e quem é eliminado antes mesmo de um recrutador humano abrir o currículo. Do lado de quem procura emprego, essa etapa é praticamente invisível: não há entrevista, contato ou qualquer explicação, só o silêncio.

Os pesquisadores também encontraram evidências de que candidatos com perfis parecidos tendem a receber avaliações parecidas, mesmo ao se candidatarem a empresas diferentes. Quando um sistema considera um perfil pouco adequado, há uma chance real de que outro sistema semelhante chegue à mesma conclusão — e o inverso também vale, o que ajuda a explicar por que certos perfis “engatam” em várias vagas ao mesmo tempo.

Parte da explicação para esse efeito em cadeia está na própria estrutura do mercado de tecnologia de recrutamento: um número relativamente pequeno de fornecedores atende empresas de setores muito diferentes, em grande escala. Quando um único sistema influencia decisões em dezenas ou centenas de empresas ao mesmo tempo, eventuais falhas ou vieses deixam de ser um problema isolado e passam a afetar o mercado como um todo — e, segundo os pesquisadores, essa concentração merece atenção que vai além da discussão puramente concorrencial.

Apesar do peso crescente da inteligência artificial nos processos seletivos, o setor segue com pouca transparência. Estudos independentes em larga escala como esse são raros porque as plataformas praticamente não abrem seus dados para análise externa — o que dificulta tanto a fiscalização quanto o entendimento de como esses sistemas afetam diferentes grupos de candidatos.

Para quem está na luta por uma vaga, o achado tem um recado prático: aumentar o número de candidaturas ainda ajuda, mas o ganho é menor do que parece quando o mesmo tipo de filtro se repete de empresa em empresa. Vale menos apostar tudo em volume e mais em diversificar a estratégia — adaptar o currículo às palavras-chave de cada vaga para passar por sistemas de triagem automática, buscar indicações internas que driblam o filtro inicial e, sempre que possível, tentar contato direto com quem recruta em vez de depender só do formulário online.