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Por que ninguém responde seu currículo?
Você envia currículo atrás de currículo. A resposta quase nunca chega. Quando chega, é automática, padronizada e fria: “não seguimos com sua candidatura”. A sensação é de que centenas de empresas tenham chegado, ao mesmo tempo, à mesma conclusão sobre você.
Um estudo liderado por pesquisadores da Universidade Stanford sugere uma explicação técnica para essa experiência, cada vez mais comum e já apontada pelo g1 em abril. Talvez você não esteja sendo rejeitado por várias empresas diferentes, mas, na prática, pelo mesmo sistema repetidas vezes.
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A pesquisa, intitulada “Algorithmic Monocultures in Hiring”, é a mais abrangente já realizada sobre recrutamento mediado por inteligência artificial. Os pesquisadores analisaram uma base inédita de dados reais, com mais de 3,4 milhões de candidatos e cerca de 4 milhões de candidaturas avaliadas em 156 empresas de 11 setores da economia.
O volume de dados já chama atenção, mas há um detalhe ainda mais relevante: todas essas candidaturas foram avaliadas por algoritmos desenvolvidos por um mesmo fornecedor de tecnologia.
Isso permitiu observar um fenômeno que costuma passar despercebido por candidatos, empresas e até pesquisadores do mercado de trabalho. Quando muitas organizações utilizam sistemas semelhantes para selecionar profissionais, as decisões deixam de ser totalmente independentes.
🔎 Os autores chamam esse fenômeno de “monocultura algorítmica”. O conceito foi emprestado da agricultura, em que grandes áreas são ocupadas por uma única espécie de cultivo. Embora esse modelo possa trazer ganhos de eficiência, também cria vulnerabilidades, já que qualquer problema tende a se espalhar rapidamente.
Um estudo de Stanford sugere que candidatos podem estar sendo rejeitados repetidamente pela mesma lógica algorítmica, mesmo ao se inscreverem em empresas diferentes.
Pexels
Empresas diferentes decidem de forma parecida
No mercado de recrutamento e seleção, o que está sendo padronizado não é a produção, mas os critérios usados para decidir quem avança ou não em um processo seletivo.
Durante décadas, as decisões de contratação ficaram nas mãos de recrutadores, gestores e equipes com visões próprias. Mesmo diante de currículos semelhantes, era comum que chegassem a conclusões diferentes.
Com a expansão dos sistemas automatizados, parte dessa diversidade tende a desaparecer. Empresas diferentes podem acabar utilizando modelos que analisam candidatos de forma muito parecida, reproduzindo os mesmos padrões em larga escala.
Na prática, quem procura emprego pode se deparar com várias portas de entrada aparentemente independentes, mas abertas ou fechadas pela mesma lógica.
🔎 Essa possibilidade levou os pesquisadores a investigar um fenômeno chamado “rejeição sistêmica”. O termo descreve situações em que um candidato se inscreve em várias vagas e é rejeitado em todas elas. Esse tipo de experiência sempre existiu, mas o que chamou a atenção dos pesquisadores foi a frequência com que isso ocorre quando os processos seletivos são influenciados pelos mesmos sistemas.
Os dados mostram que cerca de 10% dos candidatos que se inscrevem em quatro vagas são rejeitados em todas elas. O padrão se mantém mesmo quando o número de candidaturas aumenta. Entre os candidatos que se inscrevem em 10 vagas, aproximadamente 4% acumulam 10 rejeições consecutivas.
À primeira vista, os percentuais podem parecer modestos. Do ponto de vista estatístico, porém, eles revelam um padrão importante: as rejeições se acumulam com uma frequência maior do que a esperada em decisões independentes.
Para verificar se esse comportamento poderia ser explicado apenas pelo acaso, os pesquisadores compararam os resultados com uma linha de base teórica e com evidências de estudos anteriores sobre processos de recrutamento sem centralização algorítmica.
A conclusão foi clara: as rejeições sucessivas não são apenas fruto do azar ou da coincidência. Elas refletem uma lógica de avaliação que se repete entre diferentes empresas.
Essa dinâmica ajuda a explicar outra característica cada vez mais comum nos processos seletivos. Na maioria dos casos, os algoritmos não tomam a decisão final de contratação. Eles atuam antes, como um filtro inicial que define quais candidatos avançam e quais são eliminados.
Assim, muitos profissionais podem ser eliminados antes mesmo de um recrutador analisar seus currículos. Do ponto de vista do candidato, a experiência é silenciosa: não há entrevista, contato com a empresa nem, muitas vezes, uma explicação para a rejeição.
Parte da frustração de quem busca emprego pode estar ligada justamente a essa etapa oculta do processo. O currículo é enviado, mas não chega a disputar a vaga de fato.
A chamada “monocultura algorítmica” faz com que diferentes empregadores avaliem profissionais com critérios semelhantes, reduzindo a diversidade de decisões.
Pexels
Perfis semelhantes tendem a receber respostas semelhantes
Os pesquisadores encontraram evidências de que candidatos com características semelhantes tendem a receber avaliações parecidas, mesmo quando se candidatam a empresas diferentes.
🔎 Quando um sistema considera um perfil pouco adequado, há uma chance significativa de que outros sistemas semelhantes cheguem à mesma conclusão. E vice-versa.
O ponto central é que os modelos de IA compartilham critérios semelhantes de classificação. Com isso, uma avaliação inicial, que pode ser limitada ou imperfeita, ganha peso ao ser reproduzida em diferentes processos seletivos.
Diante desse cenário, os pesquisadores testaram uma questão prática: enviar mais candidaturas ainda aumenta as chances de conseguir uma vaga?
A resposta é sim. Mas esse ganho tende a ser menor quando as decisões se repetem.
Nas simulações, um candidato precisaria se inscrever em cerca de 10 vagas para ter uma alta probabilidade de receber ao menos uma recomendação positiva em um cenário de decisões independentes.
Quando os processos são influenciados por sistemas centralizados, esse número sobe para cerca de 25 candidaturas para atingir uma probabilidade de 99,9%.
A concentração do mercado amplia os efeitos
Os resultados do estudo não dizem respeito apenas aos algoritmos. Eles também levantam questionamentos sobre a estrutura do mercado de tecnologia aplicada ao recrutamento.
Hoje, muitas empresas utilizam soluções desenvolvidas por um número relativamente pequeno de fornecedores. Alguns atendem organizações de diferentes setores e operam em grande escala.
Essa concentração amplia os efeitos da monocultura algorítmica.
Quando um único sistema influencia decisões em dezenas ou centenas de empresas, eventuais falhas deixam de ser casos isolados. O mesmo vale para limitações ou vieses incorporados aos modelos.
Por isso, os pesquisadores defendem que a concentração tecnológica merece atenção não apenas do ponto de vista concorrencial, mas também pelos impactos sobre as oportunidades profissionais.
Apesar da crescente influência da inteligência artificial nos processos seletivos, o setor ainda opera com pouca transparência, segundo os pesquisadores.
Os próprios autores destacam que estudos independentes em larga escala são raros. A principal razão é que as plataformas raramente disponibilizam seus dados para análises externas.
Isso cria obstáculos tanto para a fiscalização quanto para o avanço do conhecimento. Sem acesso às informações, torna-se mais difícil identificar falhas, medir vieses e entender como esses sistemas afetam diferentes grupos.
O desafio é especialmente relevante porque essas decisões têm impacto direto sobre o acesso ao emprego, à renda e às oportunidades de carreira.

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Morre o ator britânico e neozelandês Sam Neill, aos 78 anos
A morte de Sam Neill, nesta segunda-feira (13), voltou a inundar a internet com imagens e vídeos criados por inteligência artificial para retratar o ator após a morte.
Conhecido por interpretar o paleontólogo Alan Grant na franquia “Jurassic Park”, o ator foi “recriado” como um fantasma entre dinossauros ou chegando aos portões do parque em meio às nuvens.
Imagem de IA cria o ator Sam Neill ao “chegar no céu” com o portão do Jurassic Park
Reprodução/ X
O mesmo aconteceu em maio, após a morte do fisiculturista Gabriel Ganley, aos 22 anos. Entre os vídeos criados por IA, um mostra sua “chegada ao céu” em uma “academia nas nuvens”.
As “homenagens” reacenderam o debate sobre a manipulação da imagem de pessoas mortas e os limites do uso da IA. O fenômeno tem um nome: “necromancia digital”.
IA cria academia no céu em homenagem da morte de Gabriel Ganley
Reprodução/ Internet
🔎 A “necromancia” é popularmente conhecida como a prática de se comunicar com os mortos ou invocar seus espíritos. A versão digital descreve o ato de manipular vozes, imagens e traços de personalidade de pessoas falecidas para gerar conteúdos produzidos com IA.
A tendência é cercada de controvérsias, pois o conteúdo feito por IA pode transformar o luto em um produto e criar “fantoches digitais” de pessoas que não podem mais se defender.
É o que explica Elaine Kasket, professora de psicologia da Universidade de Bath, no Reino Unido, e autora do livro “All the Ghosts in the Machine: The Digital Afterlife of Your Personal Data” (“Todos os fantasmas na máquina: a vida após a morte digital dos seus dados pessoais”, em tradução livre).
Não é de hoje
A grande novidade é que a criação dos avatares deixou de depender de pessoas com conhecimento técnico avançado. Hoje em dia, a criação dos chamados “grief bots”, ou “robôs de luto”, tornou-se mais comum com a popularização das ferramentas de IA.
Plataformas como ChatGPT e Claude, por exemplo, podem ser usadas para transformar os “restos digitais” — mensagens, áudios e vídeos de uma pessoa falecida — em avatares.
Esse uso indiscriminado de ferramentas para “reviver” personalidades também pode distorcer a memória dessas pessoas. Essa é a reclamação de Flávia Christina, filha de Pelé. Recentemente, ela criticou vídeos desse tipo e afirmou ficar desconfortável com imagens do pai: “não são atitudes normais dele”.
O assunto talvez chamasse menos atenção quando era usado com mais parcimônia ou quando não havia alternativa. Em Hollywood, dublês e computação gráfica foram usados para concluir as cenas do ator Paul Walker em Velozes e Furiosos 7, lançado em 2015.
No ano seguinte, a franquia Star Wars também recriou digitalmente o ator Peter Cushing em Rogue One: Uma História Star Wars.
Maria Rita e Elis Regina cantam “Como Nossos Pais” em publicidade
Divulgação/Volkswagen
No Brasil, o caso de maior repercussão ocorreu em 2023, quando a Volkswagen usou IA para criar um dueto entre a cantora Elis Regina, morta há 44 anos, e sua filha, Maria Rita. A montadora utilizou tecnologia de deepfake para recriar Elis na campanha.
Na internet, as reações se dividiram, e órgãos reguladores passaram a analisar o caso.
O Conar chegou a abrir uma investigação para apurar se a campanha violava o Código Brasileiro de Autorregulamentação Publicitária. Além disso, um projeto do senador Rodrigo Cunha (Podemos-AL) propunha estabelecer diretrizes para o uso de imagens e áudios de pessoas falecidas por meio de IA. Ambos acabaram arquivados.
Segundo Kasket, a regulamentação não avança com rapidez suficiente para reduzir os riscos do uso inadequado da IA após a morte, e figuras influentes podem se tornar alvo de interesses políticos ou comerciais.
“Qualquer pessoa pode usar restos digitais para manipular os mortos como fantoches”, afirma a professora.
Ela observa ainda que alguns governos são fortemente influenciados por empresas de tecnologia, o que pode ainda comprometer a proteção da privacidade dos cidadãos.
Como solução, a especialista defende a criação de um modelo de direitos da personalidade que se estenda além da morte física e limite legalmente o uso de restos digitais para replicação ou personificação.
Pessoalmente, Kasket já tomou precauções: “Coloquei uma cláusula de ‘não me transforme em bot’ no meu testamento, embora isso ainda não seja legalmente aplicável no Reino Unido”.
Mercado do luto
Além da vulnerabilidade de quem morreu, especialistas também apontam a exploração dos familiares. No setor conhecido como “grief tech”, ou “tecnologia do luto”, empresas passaram a criar versões virtuais de pessoas falecidas para que amigos e parentes possam interagir com esses clones digitais.
Essa prática também ganhou espaço entre pessoas comuns com a popularização dos “grief bots”, ou “robôs do luto”. Como qualquer pessoa pode criar clones digitais, também pode oferecer esse tipo de serviço a famílias enlutadas.
Foi nesse contexto que surgiram casos polêmicos. No ano passado, o jornalista Jim Acosta, ex-âncora da CNN nos Estados Unidos, entrevistou um avatar criado por inteligência artificial de Joaquin Oliver, jovem de 17 anos morto no massacre em uma escola de Parkland, na Flórida, em 2018.
“A família de Jennifer Ann Crecente pouco pôde fazer quando alguém utilizou o Character.AI para representar a jovem assassinada. Chegou-se a comentar que um autor que cria um personagem fictício tem mais controle sobre a forma como outras pessoas representam esse personagem do que os familiares de uma pessoa falecida têm sobre a imagem de seu ente querido”, disse Elaine Kasket.
A professora ressalta que o luto é uma experiência individual. Por isso, é impossível prever o efeito que uma inovação tecnológica terá sobre quem enfrenta uma perda. “O que uma pessoa experimenta como algo bem-vindo ou útil pode ser inútil ou até traumático para outra”, afirma.
A maior preocupação, segundo a especialista, é a tentativa da indústria de tecnologia de tratar o luto como um “problema” que precisa ser resolvido. Para ela, o luto não é uma patologia, mas uma parte fundamental da experiência humana.
“A ideia de ‘resolver’ experiências humanas como o luto mostra a extensão em que ele está sendo plataformizado”, explica, acrescentando que usar robôs para isso pode ser prejudicial ao processo natural de perda.

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