O caso do CV perfeito gerado pela IA e a utilização de sistemas de recrutamento automatizados revolucionaram o processo de recrutamento. seleção de emprego. Esta dinâmica, marcada pela procura massiva de vagas e pela filtragem algorítmica de candidatos, criou um cenário em que o seu sucesso parece esconder os principais problemas: produtividade, perda de autenticidade e uma separação crescente entre empresas e candidatos.
Em vez de reunir os melhores talentos e os empregadores, a tecnologia criou novos obstáculos e contradições na procura de emprego.
O progresso de inteligência artificial no mercado de trabalho reflecte-se em números chocantes. No LinkedIn, 9.000 candidaturas de emprego são enviadas a cada minuto de todo o mundo.
Este livro não responde ao crescente número de pessoas que procuram trabalhomas na qualidade de IA para agilizar o processo de candidatura: os candidatos podem se candidatar a centenas de vagas em uma única sessão, com currículos adaptados para cada cargo.
Contra esse fluxo, 82% das empresas utilizam IA para filtrar solicitações, segundo dados publicados pela Forbes. No entanto, o resultado foi um fracasso maior.
A automação levou a um lugar onde jogadores, candidatos e recrutadorEles se comunicam por meio de scripts gerados por máquinas e, ao final do processo, a verdadeira identidade da pessoa escolhida desaparece.
Uma percepção generalizada sugere que a inteligência artificial perturbou o processo de contratação. Na verdade, de acordo com a pesquisa Resume Now citada no artigo, está saturado.
90% dos profissionais de RH concordam que notaram um aumento nas candidaturas de baixa qualidadeproduzido pela IA. À medida que o volume aumenta e o perfil se homogeneiza, o filtro algorítmico deixa de desempenhar a sua função primária e reforça o problema que pretendia resolver.
O contraste aprofunda-se com o Relatório de Competências Globais 2025 da Coursera. Mostra que três em cada quatro empregadores preferem contratar alguém com competências generativas em IA, mesmo que tenham menos experiência, do que escolher um perfil sénior sem essas competências.
Assim, as empresas declaram que valorizam a inteligência artificial, mas rejeitam quem demonstra essa capacidade melhorando o seu currículo para passar no filtro, porque o sistema os descarta por serem genéricos. Surge então uma grande questão: o que os usuários realmente desejam?
No México, a procura de competências em IA aumentará 148% entre 2023 e 2025. Esta tendência tem implicações que vão além da eficiência do processo.
Quando a aplicação geral ultrapassa a capacidade da empresa para processá-los, não se trata do aprimoramento do filtro, mas do fechamento do espaço aberto ao domínio público e da utilização de redes internas e recomendações privadas.
Existe uma clara lacuna entre o que as organizações dizem querer e o que os sistemas automatizados realmente medem. Embora muitas empresas afirmem que querem “contratar os melhores talentos disponíveis”, a realidade é que os algoritmos que utilizam são treinados em dados históricos que refletem os padrões de seleção baseados na educação dos líderes atuais.
Portanto, se 80% dos gestores vêm de instituições como Tec de Monterrey, Iberoamericana ou ITAM, o sistema tende a buscar cada vez mais esses perfis. A inteligência artificial não cria novos preconceitos, ela os perpetua e automatiza.
Numa situação em que a rede de graduados estabeleceu o acesso às possibilidades profissionais, o problema não é a tecnologia, mas a sinceridade dos termos de aprovação.
Tanto a empresa quanto o solicitante caem na tentação de aumentar o processo: mais automação no filtro, mais melhoria na aplicação.
No entanto, esta corrida não resolve o problema central. Um currículo, seja escrito por um ser humano ou por uma máquina, nunca será capaz de mostrar como uma pessoa pensa sob pressão, como se adapta quando um plano falha ou como lida com o inesperado.
Kristien Turner, executiva britânica e psicóloga organizacional de Harvard, argumentou que lidar com este ciclo requer três decisões desconfortáveis. A primeira é reconhecer que uma triagem mais rápida não significa melhores contratações.
Em segundo lugar, é uma avaliação de design que revela o pensamento do candidato, e não apenas a sua capacidade de melhorar palavras-chave. Terceiro, transparência sobre o que é realmente medido pelo sistema de IA e o que é permitido.
Turner disse: “Quando uma empresa diz ‘estamos usando IA para otimizar, mas a decisão final é humana e baseada em
