Financial Times
No início deste ano, em pleno verão, o escritório de advocacia Addleshaw Goddard se viu em uma situação um tanto delicada.

Seguindo um padrão que começava a se tornar habitual, um anúncio publicado para uma vaga de TI em seu departamento de recursos humanos atraiu uma enxurrada de candidaturas.

Um ano antes, talvez apenas duas dezenas de pessoas tivessem enviado currículo para uma vaga como essa. Mas a IA (inteligência artificial) tornou o processo de se candidatar a um emprego muito mais rápido e fácil e, desta vez, chegaram 178 candidaturas.

O problema era que, quanto mais tempo levasse para analisá-las, maior seria a probabilidade de os bons candidatos encontrarem trabalho em outro lugar. Como muitas organizações, a Addleshaw vem incentivando seus gestores a testar maneiras de a IA aprimorar seus processos com segurança. Por isso, o departamento de RH decidiu fazer um experimento: compararia o desempenho de um agente de IA na avaliação das candidaturas com o de seres humanos.

Um agente foi devidamente configurado no sistema interno Microsoft Copilot do escritório e recebeu informações sobre a vaga a ser preenchida, bem como sobre a experiência que os candidatos precisariam ter com determinados sistemas de RH, linguagens de programação e com a própria IA.

Os funcionários do escritório reduziram os candidatos a um grupo de cerca de uma dúzia e pediram ao agente que lhes atribuísse notas.

O agente concluiu rapidamente a tarefa e apresentou uma lista daqueles que considerava os principais concorrentes. Os humanos fizeram o mesmo.

Infelizmente, as duas listas não coincidiram. O agente se deixou impressionar por candidaturas muito bem produzidas de pessoas que afirmavam ter alcançado feitos excepcionais em TI em tempo recorde em empregos anteriores ou trabalhado em grandes projetos apesar da pouca experiência. Em suma, eram boas demais para ser verdade —e tinham toda a aparência de terem sido escritas com a ajuda de IA.

Katherine Rathbone, chefe de RH da Addleshaw Goddard, disse que sua equipe tinha algumas teorias sobre o motivo disso.

Para começar, as ferramentas de IA podem facilitar muito a adaptação de um currículo aos requisitos de uma vaga. Mas não era só isso. “Uma possível explicação é que, como o domínio de IA era um dos critérios, o agente pode ter interpretado indícios do uso de IA na elaboração do currículo como prova de domínio de IA“, afirmou.

Há outra possibilidade, mais perturbadora. O agente de IA pode ter preferido ativamente determinados currículos apenas porque houve participação de IA em sua elaboração.

Se for esse o caso, isso confirmaria as conclusões de um chamativo estudo preliminar que analisou o comportamento de ferramentas de IA usadas em contratações.

Os pesquisadores simularam processos que, segundo eles, eram realistas para a contratação de profissionais em 24 ocupações, de professores e consultores a chefs e engenheiros. Eles descobriram que os candidatos que usavam o mesmo grande modelo de linguagem de IA que o recrutador tinham probabilidade de 23% a 60% maior de entrar na lista de pré-selecionados do que aqueles que recorriam a currículos produzidos por um pobre ser humano.

Essa desvantagem humana era maior em áreas de negócios, como vendas e contabilidade, e menor em setores como agricultura e automobilismo.

O estudo ainda está sendo revisado para publicação em uma revista científica com avaliação por pares, o que significa que algumas de suas conclusões podem mudar. Mas um de seus autores, Jiannan Xu, me disse que análises atualizadas continuam fornecendo indícios de que os modelos de IA “demonstram um comportamento de favorecimento a si próprios”.

É uma notícia inquietante em um momento em que a IA já alimenta uma desoladora corrida armamentista nas contratações. De um lado estão os candidatos que, convencidos de que enfrentam uma barreira de ferramentas de recrutamento sem alma, reagem com uma explosão de candidaturas produzidas por IA, que estão sobrecarregando os recrutadores.

Se a IA é tendenciosa a favor da própria IA, isso acrescenta uma nova dimensão de risco. Imagine ser o candidato que usa o tipo errado de IA —ou que não usa IA alguma.

Felizmente, o estudo de Xu sugere que o viés da IA pode ser reduzido em mais da metade com duas estratégias relativamente simples: instruir os modelos a ignorar a origem dos currículos e se concentrar em seu conteúdo, e usar vários modelos de avaliação para diluir o viés de qualquer ferramenta individual.

Enquanto isso, na Addleshaw Goddard, fiquei satisfeito ao saber que o candidato aprovado para a vaga de TI foi escolhido por seres humanos —e não era aquele que o agente havia colocado em primeiro lugar.

Quanto ao uso de IA no recrutamento, ainda é um processo em desenvolvimento. Segundo Rathbone, as ferramentas claramente têm potencial, se forem usadas de forma correta. “Mas o julgamento humano continua sendo importante.”