Recrutamento com IA divide especialistas entre desconfiança e governança

O problema que a IA prometia resolver

Durante anos, a promessa era simples: a inteligência artificial (IA) tornaria o recrutamento mais rápido, mais justo e menos dependente do faro humano. Segundo um relatório do Fórum Econômico Mundial citado pelo psicólogo organizacional Tomas Chamorro-Premuzic, cerca de 90% das empresas já usam algum sistema automatizado ou algorítmico para filtrar, classificar ou excluir candidatos (SAPO, 3 de fevereiro de 2026). Nomes como Amazon, Unilever, Goldman Sachs, Siemens, Walmart e Chipotle adotaram essas ferramentas para lidar com grandes volumes de candidaturas.

O resultado, descrito tanto por Chamorro-Premuzic quanto pela executiva de RH Giovanna Gregori Pinto em artigo publicado no Segs (10 de fevereiro de 2026), não foi a meritocracia prometida. Os dois concordam que a tecnologia, sozinha, não resolveu o problema que deveria resolver e que o julgamento humano continua indispensável. A divergência começa no diagnóstico de por que isso aconteceu e no que fazer a partir daqui.

Duas respostas para a mesma crise

Chamorro-Premuzic descreve o recrutamento atual como uma corrida armamentista: empresas automatizam a triagem enquanto candidatos usam IA generativa para produzir currículos, cartas de motivação e respostas de entrevista impecáveis. Centenas de vagas podem ser disputadas por um único candidato com ajuda de algoritmos, e nenhum lado confia mais nos sinais que recebe. A consequência, segundo ele, é um recuo das empresas para métodos antigos.

Recrutamento medieval, onde o capital social volta a pesar mais do que o mérito.

Tomas Chamorro-Premuzic, psicólogo organizacional, chief science officer da Russell Reynolds Associates

Para Chamorro-Premuzic, a IA só funciona quando impõe estrutura e consistência, como entrevistas padronizadas, e reduz ruído, não quando tenta parecer mais inteligente que o processo inteiro. Ele cita um estudo de campo de Stanford e da USC em que candidatos filtrados por entrevistas estruturadas conduzidas por IA tiveram 20% mais chance de avançar para fases com recrutadores humanos, não porque o sistema identificou talento, mas porque eliminou respostas irrelevantes logo no início.

Giovanna Gregori Pinto, fundadora da People Leap e ex-Head de People Tech do iFood, parte de outro ponto: o problema não é usar IA, é usá-la sem governança. Ela lembra que o AI Act da União Europeia já exige transparência e supervisão humana para sistemas usados em recrutamento, e que nos Estados Unidos ações judiciais já questionam ferramentas automatizadas de seleção por decidirem oportunidades profissionais sem explicação clara.

A maturidade não está em usar mais tecnologia, mas em usá-la melhor.

Giovanna Gregori Pinto, executiva de RH e fundadora da People Leap

Para Pinto, o caminho passa por revisar iniciativas em curso, fortalecer a qualidade dos dados, criar estruturas de governança e deixar claro onde a IA apoia a decisão sem substituir o julgamento humano.

Onde a divergência fica clara

Os dois concordam que a IA não deve decidir sozinha quem é contratado. A separação aparece na resposta à pergunta seguinte: o problema é estrutural ou é administrativo?

Para Chamorro-Premuzic, a confiança quebrou porque qualquer sinal digital, currículo, carta, resposta de entrevista, pode ser fabricado em escala por ambos os lados. Nenhuma política de governança resolve isso sozinha, porque o incentivo para enganar o sistema continua existindo enquanto o sistema for puramente digital. Por isso sua saída aposta em reduzir a dependência de sinais manipuláveis e recuperar métodos que a tecnologia não consegue replicar, como entrevistas presenciais e redes de referência pessoal, mesmo reconhecendo que isso reforça desigualdades de capital social.

Pinto não nega o problema de confiança, mas o trata como sintoma de falta de estrutura, não como falha definitiva da tecnologia. Na leitura dela, sistemas que operam como caixa-preta (decisões cujos critérios internos não são visíveis nem explicáveis a quem os usa) são o risco real, e a resposta é institucional: documentar critérios, auditar dados, cumprir regulação como o AI Act e manter pessoas responsáveis pela decisão final. Governança, não retirada da tecnologia, é o eixo da proposta dela.

Essa é a linha que separa os dois caminhos: um aposta que o excesso de automação corroeu a confiança de um jeito que só menos tecnologia e mais contato humano direto recuperam; o outro aposta que mais estrutura, transparência e regulação em torno da mesma tecnologia resolve o que a adoção apressada não resolveu.

O que isso muda na prática

Para quem lidera contratação ou decide onde a IA entra no RH da empresa, as duas visões sugerem ações concretas e, em parte, incompatíveis.

Quem se identifica com o diagnóstico de Chamorro-Premuzic deveria:

• Tratar resultados de triagem automática como ponto de partida, nunca como veredito, principalmente em etapas onde candidatos podem ter usado IA generativa para produzir respostas;
• Investir em entrevistas estruturadas conduzidas por humanos, com critérios fixos e comparáveis entre candidatos;
• Reconstruir canais de referência e indicação pessoal como fonte de sinal confiável, mesmo sabendo que isso pode restringir o alcance do processo a redes já estabelecidas.

Quem se identifica com o diagnóstico de Pinto deveria:

• Mapear que decisões de recrutamento já são tomadas ou influenciadas por algoritmos na empresa, mesmo as informais, como filtros automáticos de currículo;
• Documentar os critérios desses sistemas e verificar se atendem a exigências regulatórias que já chegam ao Brasil por influência do AI Act europeu e das disputas judiciais nos Estados Unidos;
• Criar um ponto de responsabilidade humana explícito para cada decisão automatizada, de forma que nenhuma recusa ou aprovação saia sem alguém capaz de explicá-la.

Nenhuma das duas visões recomenda abandonar completamente a IA no recrutamento nem devolver a ela o poder de decidir sozinha. A diferença está em onde cada uma concentra o esforço: Chamorro-Premuzic pede menos dependência de sinais digitais manipuláveis, Pinto pede mais estrutura em torno deles. A escolha entre reforçar o contato humano direto ou investir em governança algorítmica, ou fazer as duas coisas ao mesmo tempo, é decisão de quem comanda o processo, não da tecnologia.

Fontes: SAPO · Segs