Quem procura emprego ou trabalha em uma empresa de médio ou grande porte já convive com algum tipo de inteligência artificial (IA) na área de Recursos Humanos (RH), mesmo sem saber. É o que indica um levantamento do Pandapé em parceria com a Adecco, publicado em fevereiro de 2026: cerca de 70% das empresas brasileiras já utilizam IA em alguma etapa do recrutamento.

A pesquisa, feita com 460 profissionais de recursos humanos, aponta ainda que 77% deles usam a tecnologia no dia a dia. A IA deixou de ser experimental e agora é parte da rotina corporativa — com consequências tanto para quem contrata quanto para quem é contratado, avaliado, promovido ou desligado.

Como as empresas usam inteligência artificial no RH?

Hoje em dia, a aplicação de IA no RH pode ser dividida em quatro atividades principais: triagem de currículos, entrevistas automatizadas, análise de desempenho e monitoramento de produtividade.

Em cada uma delas, o grau de automação varia. Há empresas que usam a tecnologia para reduzir o tempo de leitura de candidaturas em processos com milhares de inscritos; outras vão além e delegam ao algoritmo parte da decisão sobre quem avança ou permanece.

A consultoria Gartner destacou, entre as tendências de RH para 2026, o avanço da postura AI-first em recrutamentos de grande volume, com foco em vagas de entrada. Não para substituir completamente o recrutador, mas de uma forma que redistribua suas funções e deixe as mais repetitivas para as máquinas, enquanto ele lida com a avaliação de competências comportamentais e culturais.

No Brasil, plataformas como Gupy, DigAÍ, Rankdone e Recrut.AI lideram a adoção em setores de varejo, logística, saúde e tecnologia — áreas com alta rotatividade e grande volume de candidaturas por vaga.

Como a IA filtra currículos em processos seletivos?

Os sistemas de rastreamento de candidatos — conhecidos como ATS (Applicant Tracking Systems) — fazem a triagem inicial dos currículos antes que um recrutador humano veja qualquer perfil. A IA analisa palavras-chave, formação, experiências anteriores e aderência à descrição da vaga para gerar uma pontuação de compatibilidade.

A formatação do currículo influencia a leitura pelo ATS. Então, se o documento tem colunas, imagens, efeitos, emojis, e erros gramaticais, por exemplo, ele pode ser automaticamente rejeitado pelo sistema.

Ou seja: o candidato precisa tomar cuidado com o currículo de visual muito sofisticado, porque ele pode ser ilegível para o algoritmo. Um template simples, com fontes básicas, estrutura limpa e atenção às palavras-chave da descrição da vaga aumentam as chances de passar pela primeira camada de filtragem.

Entrevistas automatizadas com IA

Além da triagem de currículos, a IA passou a conduzir etapas de entrevista. Plataformas como HireVue e a brasileira DigAÍ processam respostas em texto e áudio com modelos de linguagem natural. A DigAÍ, fundada em 2023, atingiu em março de 2026 a marca de 1 milhão de entrevistas automatizadas no Brasil, segundo a própria empresa — o que representou cerca de 400 mil horas de trabalho operacional redistribuídas para os recrutadores.

Christian Pedrosa, fundador e CEO da DigAÍ, disse à Exame em março de 2026 que a tecnologia "não substitui o recrutador, ela potencializa sua atuação, tornando o processo mais estratégico e humano". A plataforma gera relatórios padronizados com análise de competências e alinhamento cultural de cada candidato.

A IA mede produtividade no trabalho?

O uso de IA para monitorar a produtividade dos funcionários cresceu com a expansão do trabalho remoto a partir de 2020, na época da pandemia. Softwares como Hubstaff, Time Doctor, ActivTrak e Teramind registram tempo de sessão, uso de aplicativos, frequência de trocas de tela e padrões de digitação. Alguns desses sistemas cruzam esses dados com algoritmos de IA para emitir alertas de baixa produtividade ou risco de burnout.

Sílvia Pellegrini, head da área trabalhista do escritório Feijó Lopes Advogados, afirmou à Você RH que o monitoramento pode gerar dados úteis — como sinais de fadiga ou sobrecarga — desde que siga regras claras. "Não basta instalar sensores e relatórios: esta prática caminha sobre terreno delicado, devendo ser mantida a transparência e a confiança entre empregador e trabalhadores", disse.

De acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), os colaboradores têm direito de saber quais informações são coletadas e para qual finalidade. Pellegrini recomenda formalizar a coleta em contrato, usar análises agregadas em vez de monitoramento individual invasivo, combinar os dados da IA com interpretação humana e diálogo com gestores, e avaliar com frequência o impacto no clima organizacional.

"Quando bem aplicada, essa inteligência comportamental deixa de ser 'big brother' e passa a ser uma fonte estratégica para todos os envolvidos", disse. Ainda assim, há risco de que a vigilância constante gere o efeito contrário ao pretendido.

IA pode influenciar até demissões

Modelos de machine learning aplicados a dados de absenteísmo, avaliações de desempenho, engajamento em pesquisas internas e histórico de movimentação permitem que empresas identifiquem colaboradores com maior risco de queda de performance ou de saída voluntária.

Não há estimativa certa de quantas empresas usam IA para decisões de demissão. Relatórios da SHRM (Society for Human Resource Management) e da Gartner indicam que uma parcela das grandes empresas utiliza pontuações de desempenho geradas por algoritmo para alimentar planos de ajustes de custo.

Quais são os riscos do uso de IA no RH?

Um dos casos mais conhecidos de como algoritmos enviesados podem afetar o recrutamento é o da Amazon. Em 2018, a Reuters revelou que o sistema interno de triagem de currículos da empresa penalizava candidaturas de mulheres em vagas de tecnologia. O modelo havia sido treinado com dados de contratações dos dez anos anteriores — um período em que a maioria dos contratados era homem. O sistema rebaixava currículos que continham a palavra "women's" e atribuía notas menores a formadas de universidades femininas. A Amazon desativou o projeto após as denúncias.

Pesquisa de doutorado de Humberta Silva, defendida na Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária (FEA-USP) e publicada pelo Jornal da USP em julho de 2025, analisou como a IA impacta processos de recrutamento no Brasil e na Alemanha. O estudo constatou que a padronização promovida pelos algoritmos pode reforçar desigualdades e dificultar o acesso de mulheres e outros grupos sub-representados a determinadas vagas. "O processo está mais distante e desumanizado. Com isso, há limitações para uma análise precisa das capacidades do candidato pela dificuldade em identificar aspectos subjetivos", explicou a pesquisadora à IstoÉ.

O problema está nos dados usados para treinar os algoritmos. Se uma empresa contratou mais homens para cargos técnicos ao longo de anos, o sistema aprende a reproduzir essa tendência. Critérios como proximidade geográfica, fluência em inglês ou instituição de ensino também funcionam como filtros que excluem candidaturas e reforçam perfis homogêneos.

Para reduzir esses impactos, a pesquisadora recomenda supervisão humana constante, auditorias regulares dos algoritmos, diversidade nas equipes de desenvolvimento e participação ativa de profissionais de RH na configuração dos sistemas. Liliana Vasconcellos, professora da FEA-USP e orientadora do estudo, reforçou que "os profissionais de seleção precisam saber quando e como utilizar a tecnologia de forma ética, sustentável e eficiente".