O espejismo da eficiência: a inteligência artificial melhorou a seleção de pessoal?

Trabalho em recrutamento técnico desde 2008 e posso afirmar algo que contradiz o senso comum predominante: nunca foi tão fácil gerar candidatos e, no entanto, nunca se contratou tão mal. A inteligência artificial prometia liberar as empresas da parte tediosa do processo de seleção: filtrar currículos, redigir o primeiro contato, organizar o funil de candidatos. Nesse ponto, cumpriu. O que nenhuma promessa incluía é que, ao baratear o volume até torná-lo quase gratuito, a tecnologia acabou por tornar irrelevante o critério. E sem critério, recrutar deixa de ser uma decisão para se tornar um ruído em escala industrial.

Antes, contatar quarenta candidatos para uma busca sênior levava uma semana. Essa fricção obrigava a pensar em quem se escrevia e por quê. Hoje, uma ferramenta envia essas mesmas quarenta mensagens em quarenta segundos, personalizadas com um nome e uma linha extraída do LinkedIn. O custo de contatar a pessoa errada caiu a zero, e o que não custa nada é feito sem reflexão prévia.

O candidato também automatiza. Um engenheiro contou à Wired que enviou cinco mil solicitações com um bot e conseguiu vinte entrevistas. Uma taxa de efetividade de 0,5%. À mão, postulando a duzentas ou trezentas, conseguia essas mesmas vinte. Dez por cento. O volume não melhorou nada, apenas escondeu a deterioração atrás de um número maior.

Na indústria, já deram um nome: o "loop da automação". As áreas de recursos humanos incorporam filtros de IA porque recebem candidaturas feitas com IA, esses filtros empurram mais candidatos a automatizar para evitá-los e a roda gira sozinha.

É importante ser preciso sobre o que essa tecnologia pode e o que não pode fazer. A inteligência artificial resolve com competência a primeira metade do processo, como identificar quem domina determinada linguagem de programação ou trabalhou em determinada indústria. O que não resolve é a segunda metade, que efetivamente define uma contratação: julgar. Nenhum modelo pode antecipar se uma pessoa tolerará a ambiguidade de uma empresa em expansão, se colidirá com um fundador propenso à microgestão, ou se uma mudança frequente de emprego é um sinal de alerta ou o dado menos relevante de sua trajetória. E quando o filtro opera sobre esses sistemas, nem mesmo aqueles que os auditam conseguem explicar por que um candidato foi descartado. Julgar ainda exige uma conversa, uma hipótese e a disposição para errar e recalibrar.

Uma pesquisa da Harvard Business Review mostrou que 91% dos líderes considera crítico contratar bem, mas apenas 28% acredita que sua organização faz isso bem. Essa lacuna não nasceu com a IA. A inteligência artificial simplesmente a aprofundou, instalando a ilusão de fazer mais quando fazem o mesmo, pior e mais rápido. Com toda essa velocidade, cobrir uma busca leva mais tempo do que nunca. A média já atingiu um máximo de quarenta e quatro dias e um terço das contratações ainda vem por indicações, o canal mais artesanal, aquele que nenhum bot movimentou.

Vejo isso todas as semanas em empresas que chegam exaustas ao final de um processo de busca. Contataram trezentas pessoas, agendaram vinte entrevistas e ainda não fecharam a busca. Não lhes falta atividade, falta-lhes um diagnóstico. Ninguém definiu que problema esse cargo resolve nem que sinais descartam alguém, mesmo que o CV brilhe. Sem isso, a IA apenas acelera a confusão.

Com a automação, numerosas empresas descontinuaram o investimento em perfis júnior. Os anúncios de nível inicial continuam sendo publicados, mas as contratações reais nesse segmento despencaram, porque resulta mais econômico pedir a um modelo dez buscas do que destinar tempo para formar alguém sem experiência. A consequência é a erosão silenciosa do pipeline de profissionais sêniores da próxima década.

Nenhuma dessas observações implica uma rejeição à tecnologia. O ponto central é outro. A inteligência artificial amplifica o que a organização já era antes de adotá-la. Se o processo de seleção estava bem desenhado, a ferramenta o torna mais veloz. Se não estava, permite escalar industrialmente a falta de critério anterior.

Recrutar bem nunca foi um problema de volume. Foi, e continua sendo, um problema de precisão. Em nossa consultoria, temos uma regra: se de cada quatro candidatos que apresentamos não avança pelo menos um, paramos e recalibramos o briefing antes de adicionar nomes. Essa pausa é exatamente o que a IA convida a evitar, e é o que não deve ser pulado. A pergunta que as organizações deveriam se fazer não é quantos candidatos contataram esta semana, mas quantos souberam escolher corretamente no ano passado. Essa resposta, ainda, nenhum modelo a gera.

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