Você envia um currículo, adapta outro para uma vaga diferente e tenta novamente. As respostas, quando chegam, costumam ser parecidas. Um estudo da Universidade Stanford indica que isso pode não ser mera coincidência. Depois de analisar milhões de candidaturas, os pesquisadores concluíram que diferentes empresas podem utilizar sistemas de inteligência artificial capazes de repetir os mesmos padrões de aprovação e rejeição. Enviar muitos currículos pode não ser suficiente quando empresas utilizam sistemas de IA com critérios semelhantes. – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital) O que significa “monocultura algorítmica”? A pesquisa Algorithmic Monocultures in Hiring avaliou cerca de 4 milhões de candidaturas enviadas por mais de 3,4 milhões de pessoas para 156 empresas de 11 setores da economia. Todas essas organizações utilizavam algoritmos desenvolvidos pelo mesmo fornecedor. Esse detalhe permitiu identificar o fenômeno chamado “monocultura algorítmica”, inspirado na agricultura, onde grandes áreas são ocupadas por uma única cultura. Quando muitas empresas recorrem a ferramentas semelhantes, cresce a chance de que elas avaliem candidatos usando praticamente a mesma lógica. E isso vale tanto para os acertos quanto para possíveis limitações dos modelos. Perfis semelhantes tendem a receber avaliações parecidas quando os sistemas compartilham critérios de classificação. – Imagem: Dai Yim/ Shutterstock Por que tantas rejeições podem se repetir? Outro achado importante envolve os chamados perfis semelhantes. De acordo com o estudo, candidatos com características parecidas tendem a receber avaliações semelhantes mesmo ao disputar vagas em empresas diferentes. Os principais resultados mostram que: Cerca de 10% dos candidatos que disputam quatro vagas são rejeitados em todas elas. Entre os que se candidatam a dez vagas, aproximadamente 4% recebem dez rejeições consecutivas. As rejeições ocorrem com uma frequência maior do que seria esperado em dec...
Fonte: Olhar Digital
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