Quando uma vaga atrai mais candidaturas do que uma equipa consegue ler com atenção, a empresa enfrenta um problema que não é tecnológico: é de escassez de atenção. Alguém, ou alguma coisa, vai ter de decidir o que merece ser lido. Durante muito tempo, essa decisão foi tomada de forma informal, por cansaço, por intuição, pela ordem de chegada ou pelo aspeto do documento. Ninguém lhe chamava critério, mas era um.
A promessa das ferramentas que usam inteligência artificial na triagem é substituir esse critério informal por outro, mais consistente e mais rápido. A pergunta que interessa a quem gere não é se a ferramenta funciona, mas o que passa a contar como mérito quando é ela a fazer a primeira leitura. Porque a primeira leitura é, na prática, a decisão que mais candidatos elimina e menos escrutínio recebe.
Este texto não avalia nenhuma solução em particular. Usa a questão como ponto de partida para pensar em três planos: o mecanismo que torna a triagem automática sedutora, os riscos que ela esconde e as regras práticas que uma empresa, ou um território que quer reter talento, pode adotar antes de delegar parte do julgamento.
O que a triagem automática realmente automatiza
Triar não é escolher o melhor candidato. É reduzir um conjunto grande a um conjunto manejável, e essa redução assenta sempre num pressuposto: o de que certos sinais num documento são bons indicadores de desempenho futuro. Um software que ordena candidaturas limita-se a aplicar esse pressuposto à escala. Se o pressuposto estiver certo, ganha-se tempo. Se estiver errado, erra-se mais depressa e com mais convicção aparente.
Imagine-se, num caso hipotético e genérico, uma empresa de serviços que procura um perfil comercial. Durante anos, as melhores contratações vieram de pessoas com percursos pouco lineares, que mudaram de setor e aprenderam no terreno. Se a ferramenta for treinada, explícita ou implicitamente, para valorizar trajetórias contínuas e títulos reconhecíveis, essas pessoas ficam no fundo da fila sem que ninguém tenha tomado essa decisão de forma consciente. O critério mudou sem que a empresa o discutisse.
O mecanismo é este: a automatização torna invisível uma escolha que antes era, pelo menos, discutível. Quando um colega dizia que ignorava candidaturas sem carta de apresentação, os outros podiam contestar. Quando o filtro está dentro de um sistema, a escolha passa a parecer um facto técnico, e factos técnicos raramente são questionados em reunião.
Custo de oportunidade: o candidato que nunca chegou a ser visto
Toda a decisão de contratação tem dois tipos de erro. O primeiro é visível: contratar alguém que não resulta. O segundo é invisível: deixar de fora alguém que teria resultado. As empresas medem bem o primeiro e quase nunca medem o segundo. Uma triagem automática tende a otimizar contra o erro visível, porque é esse que gera queixas, e a ignorar o invisível, porque ninguém reclama de uma oportunidade que não sabe que perdeu.
Isto tem consequências para a economia real. Num mercado de trabalho em que muitas empresas usam critérios semelhantes de filtragem, os candidatos aprendem a escrever para o filtro e não para a função. Os documentos tornam-se mais parecidos entre si, os sinais perdem poder de distinção e a empresa fica com um conjunto de finalistas homogéneo, que tem boa aparência no papel e pouca diversidade de experiência.
Para um território que precisa de fixar pessoas e atrair competências, o efeito é ainda mais delicado. Quem vive fora dos grandes centros costuma ter percursos menos convencionais, com empregos em pequenas empresas, funções acumuladas e formação obtida de formas diversas. Um filtro que penaliza o que não reconhece pode, sem intenção, reforçar a tendência de concentração do talento nos mesmos locais.
Quem responde pela decisão?
Há uma tentação organizacional que convém nomear: usar a ferramenta como forma de diluir responsabilidade. Se o sistema recomendou, a decisão parece menos pessoal e, por isso, menos arriscada para quem a assina. Mas a responsabilidade não se transfere para o software. Perante um candidato excluído, uma equipa interna ou uma autoridade que supervisione práticas de contratação, a pergunta será sempre a mesma: com base em quê?
Uma empresa que não consegue explicar, em linguagem simples, por que razão certas candidaturas foram afastadas está a operar com um risco que não controla. Esse risco é jurídico, mas também reputacional e, sobretudo, estratégico: quem não sabe porque descarta talento não sabe o que está a deixar de ganhar.
Daqui decorre uma regra prática. Se o critério de filtragem não puder ser escrito numa página, por quem decide e não por quem vende a ferramenta, então ainda não é um critério da empresa. É um critério de outra pessoa, aplicado em nome dela.
Regras práticas antes de delegar a primeira leitura
A primeira regra é definir, antes de ligar qualquer ferramenta, o que distingue um bom resultado na função em causa. Parece óbvio e raramente se faz. Muitas descrições de vaga são listas de desejos e não descrições de trabalho. Sem esse ponto de partida, nenhum sistema, humano ou automático, tem contra o que se calibrar.
A segunda regra é manter uma amostra de controlo: periodicamente, ler à mão um conjunto de candidaturas que o sistema afastou e comparar com as que reteve. Se a equipa descobrir que há perfis valiosos entre os excluídos, o filtro precisa de revisão. Se não descobrir nenhum, a confiança ganha base real e deixa de ser fé.
A terceira regra é separar as tarefas. Há trabalho de organização, como agrupar, resumir e detetar duplicados, em que o apoio automático pode libertar tempo sem pôr em causa o julgamento. E há trabalho de avaliação, em que a decisão deve continuar a ser de pessoas com nome e cargo. Misturar os dois é onde nascem os problemas.
Fica uma pergunta para quem lidera uma equipa ou uma entidade que gere emprego num território: se amanhã tivesse de justificar, candidato a candidato, porque ficou de fora quem ficou, saberia fazê-lo com o que hoje usa? Se a resposta for hesitante, o problema a resolver não é a pilha de currículos. É a clareza sobre o que se procura.