Inovação sem idade
Recursos Humanos: o viés algorítmico.
Tenho 50 anos, isso físico e não mental 😂, e desde 2022 tento uma transição de carreira para algo que amo. Mas sabe quando você sente algo estranho quando nem passa da primeira fase? Lógico! Existem muitas pessoas com bala de prata e receitas que fazem você acreditar que, quando dá errado, a culpa é sua! Sinto que pessoas com mais de 40 anos passam pela mesma dificuldade. E talvez uma das coisas que possa estar acontecendo devido a departamentos de recursos humanos estarem enfrentando uma grande oferta atualmente e procurando facilitar tudo com automações.
A resposta ideal é que não deveria existir um critério de barragem direta por idade, mas, na prática, o viés pode ser introduzido de forma sutil pelos dados.
🤖 Viés de Idade e a IA no Recrutamento
As ferramentas de IA são projetadas para fazer a triagem de currículos e perfis, focando principalmente na aderência a palavras-chave, habilidades técnicas e histórico profissional exigidos na descrição da vaga. Elas não costumam usar a data de nascimento (ou idade calculada) como critério de exclusão direto.
No entanto, o problema reside nos dados de treinamento da IA:
1. O Viés no Histórico de Dados (Machine Learning)
- O Problema do Passado: A maioria dos modelos de IA é treinada com base em dados históricos de contratação de uma empresa ou do mercado. Se historicamente a área de TI (ou a empresa) contratou mais pessoas jovens para determinados cargos, ou se o algoritmo identifica que "candidatos com X anos de experiência" tendem a ter mais sucesso, a IA pode aprender a favorecer implicitamente perfis semelhantes.
- Exemplo Prático: Se o algoritmo foi treinado em dados onde perfis mais jovens foram mais frequentemente contratados para cargos de startup ou tecnologia "nova" (como Machine Learning ou Web3), ele pode acabar pontuando mais baixo um perfil com uma longa e sólida carreira em tecnologias mais tradicionais, mesmo que o candidato mais velho tenha as soft skills e a capacidade de aprender as novas.
2. Palavras-Chave e Experiência (Filtro por Requisitos)
A filtragem indireta também pode ocorrer por critérios "legais" que, na prática, podem ser mais difíceis para um profissional acima de 40 anos preencher com excelência (embora não impossível):
- Ênfase em Tecnologias Super Recentes: Se a descrição da vaga for excessivamente focada em ferramentas que surgiram nos últimos 2-3 anos, e a IA for configurada para dar muito peso a essas palavras-chave, o profissional com histórico mais longo pode ter menos termos recentes no currículo.
- Duração da Experiência (Implicitamente): Embora o algoritmo não barre por idade, ele pode dar peso a uma "quantidade máxima" de experiência relevante (por exemplo, 10 a 15 anos para um Sênior/Especialista). Um currículo com 20+ anos de experiência pode ser lido pela IA como "acima do esperado" para a faixa salarial ou o perfil do time, o que leva o sistema a classificá-lo abaixo de outros perfis.
🛡️ Como Contornar esse Risco (Para quem está buscando vagas)
O profissional de TI com mais de 40 anos deve focar em otimizar seu perfil para "falar a língua" da IA e do recrutador:
- Foco na Relevância, Não na Cronologia: Em vez de listar 20 anos de experiência detalhadamente, crie um Resumo Profissional forte, focando nas 5-7 habilidades e conquistas mais relevantes para a vaga atual.
- Palavras-Chave: Certifique-se de que as tecnologias mais recentes (incluindo metodologias ágeis, ferramentas de nuvem, etc.) exigidas na vaga estejam presentes em seu currículo (se você as tiver). A IA busca por matching de termos.
- Quantifique os Resultados: Use a estrutura Desafio-Ação-Resultado (DAR). Em vez de apenas listar o que você fez, mostre o impacto (Ex: "Reduzi em 30% o tempo de processamento de dados usando AWS Lambda e Python").
Em resumo, embora a IA seja promovida como uma ferramenta para reduzir vieses humanos, ela corre o risco de amplificar vieses históricos se não for cuidadosamente treinada e auditada, o que inclui o viés de idade.
Artigos com Foco Específico em Etarismo e Práticas de RH:
Geledés
Uso de algoritmos em processo seletivo de emprego pode prejudicar candidatos (Foco em filtros e preconceito etário/social)
Maturi
Etarismo na Inteligência Artificial (Alerta da OMS e como a IA pode aprofundar a discriminação contra idosos)
http://www.maturi.com.br/blog/etarismo-na-ia
Recrut.AI
Você está contratando ou descartando experiência? A verdade sobre a diversidade etária no recrutamento (Vieses disfarçados em filtros de triagem)
