Um estudo liderado por pesquisadores da Universidade Stanford mostra que candidatos podem estar sendo rejeitados repetidamente pela mesma inteligência artificial, mesmo ao se candidatarem em empresas diferentes.
A pesquisa analisou mais de 3,4 milhões de candidatos e cerca de 4 milhões de candidaturas avaliadas por algoritmos de um único fornecedor, usados por 156 empresas de 11 setores da economia.
A pesquisa, intitulada “Algorithmic Monocultures in Hiring”, é considerada o levantamento mais abrangente já feito sobre recrutamento mediado por inteligência artificial. Todas as candidaturas analisadas passaram por algoritmos desenvolvidos por um único fornecedor de tecnologia, usado por empresas de setores distintos — o que tornou possível identificar um padrão pouco visível: quando várias organizações adotam sistemas parecidos, suas decisões de contratação deixam de ser independentes entre si.
O peso da “monocultura algorítmica”
Os pesquisadores batizaram esse fenômeno de monocultura algorítmica. Segundo os dados, cerca de 10% dos candidatos que se inscrevem em quatro vagas são rejeitados em todas elas. Entre os que enviam dez candidaturas, aproximadamente 4% acumulam dez rejeições seguidas — uma frequência maior do que a esperada caso as decisões fossem realmente independentes.
Na maior parte dos processos, o algoritmo não decide a contratação final, mas atua como filtro inicial, eliminando candidatos antes mesmo de um recrutador humano abrir o currículo. Para quem procura emprego, a experiência costuma ser silenciosa: sem entrevista, sem contato e sem explicação.
Para os autores do estudo, o problema ultrapassa a técnica e expõe a concentração do mercado de tecnologia aplicada ao recrutamento: um número pequeno de fornecedores atende empresas de setores variados, e falhas ou vieses em seus modelos deixam de ser casos isolados para afetar milhares de candidatos ao mesmo tempo.
O achado sobre a monocultura algorítmica soma-se ao alerta feito por mais de 200 economistas, incluindo 15 ganhadores do Prêmio Nobel, que pediram ação urgente de governos diante do risco de perda de empregos em larga escala causada pela IA.
O padrão também reforça um diagnóstico recente da OCDE, que já apontava que a IA generativa está tornando mais difícil a entrada de jovens no mercado de trabalho, mesmo sem provocar queda geral no emprego.
Segundo os pesquisadores, o setor ainda opera com pouca transparência: plataformas raramente liberam dados para auditorias externas, o que dificulta identificar vieses e medir o impacto real desses sistemas sobre o acesso ao emprego, à renda e às oportunidades de carreira.