Inteligência Artificial aplicada à Gestão de Pessoas: Potencialidades e Limites do uso de Algoritmos em Recrutamento e Avaliação de Desempenho

Resumo

Este artigo analisa as potencialidades e os limites do uso de algoritmos de inteligência artificial nos processos de recrutamento e de avaliação de desempenho nas organizações. A problemática decorre do fato de que decisões antes atribuídas ao julgamento humano passam a depender de modelos estatísticos treinados com dados históricos, o que reorganiza critérios de contratação, promoção e desligamento sem correspondente transparência sobre seus fundamentos. O objetivo geral consistiu em examinar essas potencialidades e esses limites a partir da produção científica brasileira publicada entre 2016 e 2026. Adotou-se revisão integrativa da literatura, de abordagem qualitativa e caráter descritivo, com buscas no Portal de Periódicos da Capes, na SciELO e no Google Acadêmico, mediante descritores articulados por operadores booleanos e aplicação sucessiva de critérios de inclusão, exclusão, triagem e elegibilidade, procedimento que resultou em doze obras analisadas por análise de conteúdo. Os resultados indicam que os ganhos documentados concentram-se nas etapas operacionais, com redução de tempo e de custo na triagem de candidaturas e ampliação do alcance geográfico dos processos seletivos, enquanto os limites se manifestam na reprodução automatizada de padrões históricos de contratação, na instabilidade não declarada dos critérios avaliativos, na exigência tácita de competência tecnológica do candidato e na dificuldade prática de contestar decisões automatizadas. A discussão evidencia divergência entre a literatura de administração, que enfatiza eficiência, e a literatura jurídica e de saúde do trabalho, que documenta riscos de discriminação e de adoecimento. Conclui-se que o principal desafio não é técnico, e sim de governança, pois a adoção desses sistemas redistribui silenciosamente a autoridade decisória nas organizações.