Regulação e Conformidade — 2026-04-20
Em 2024, foram apresentadas alegações nos EUA sobre ferramentas de IA usadas em contratação. Saiba o que considerar ao revisar evidências e equidade em avaliações.
Por Jens MeyerDiretor da HR Catalisis
Em 2024, foram feitas alegações a órgãos dos EUA sobre possíveis efeitos discriminatórios de ferramentas de avaliação de IA usadas em contratação. Alegações devem ser distinguidas de fatos estabelecidos e de conclusões sobre outros instrumentos.
Para qualquer empresa que use avaliações psicométricas em seu processo de seleção, essa notícia merece atenção honesta — não silêncio nem descarte.
O que é viés algorítmico em avaliações? O viés algorítmico ocorre quando um sistema de IA produz resultados que sistematicamente desfavorecem grupos protegidos — por raça, gênero, deficiência, idade — sem que isso seja justificado pelo desempenho real no trabalho.
A causa mais comum: o modelo foi treinado com dados históricos de contratação que já continham vieses humanos. Uma pesquisa publicada no VoxDev em maio de 2025 constatou que ferramentas de contratação com IA favoreciam sistematicamente candidatas mulheres em detrimento de homens negros com qualificações idênticas. O problema não é a IA em si. É a IA treinada com dados tendenciosos sem auditoria independente.
A distinção crítica: ferramentas de IA vs. psicometria validada. O caso mencionado envolve ferramentas de análise de vídeo e triagem algorítmica de currículos — não especificamente instrumentos psicométricos como o ADEPT-15. Essa distinção importa.
As evidências sobre diferenças entre grupos dependem do método e do instrumento. Não se deve presumir que uma família de testes esteja livre de viés: revise estudos técnicos e análises de equidade para a população e o uso previstos. A ISO 10667 oferece orientação sobre a prestação de serviços de avaliação; não certifica por si só um instrumento nem demonstra que o ADEPT-15 atende a requisitos específicos.
Nem toda ferramenta com o nome "IA" é equivalente. Um teste psicométrico validado não é o mesmo que um algoritmo de análise de microexpressões faciais.
O que as empresas podem fazer: solicite documentação sobre confiabilidade, validade e análise de equidade pertinente ao uso previsto; verifique se as normas são adequadas à população avaliada; e estabeleça revisão humana e registros conforme as leis aplicáveis. Os requisitos de retenção documental variam conforme a jurisdição e o tipo de decisão; verifique a legislação vigente com orientação jurídica.
O ponto central: a preocupação com o viés algorítmico é legítima e deve ser levada a sério. A resposta correta não é eliminar as avaliações — é elevar os padrões do que se aceita como avaliação válida.
Normas de prestação de serviços de avaliação, documentação técnica, evidências de validade e análises de equidade servem para revisar uma ferramenta. Nenhum desses elementos, por si só, demonstra que um instrumento seja adequado a qualquer população ou uso.
Quer revisar a equidade e validação das suas ferramentas de avaliação? Vamos conversar.