Publicação
Algoritmos de Inteligência Artificial no recrutamento e expectativas dos candidatos
| Resumo: | Atualmente, as empresas procuram otimizar os seus processos, reduzindo tempo e custos e, nesse contexto, a Inteligência Artificial tem vindo a transformar as estratégias de recrutamento e seleção. No entanto, apesar do crescente interesse académico por esta temática, a maioria das investigações centra-se na perspetiva dos recrutadores, existindo poucas evidências sobre como os candidatos percecionam este método. Assim, a presente dissertação pretende colmatar esta lacuna, analisando as perceções dos candidatos face à utilização de IA no recrutamento, com especial foco em temas como transparência, justiça, imparcialidade, motivação e proteção de dados, bem como os principais benefícios e desafios associados. Uma vez que se pretende estudar as expectativas dos candidatos relativamente aos processos de recrutamento que utilizam IA, como método de estudo esta dissertação irá recolher, através de entrevistas semiestruturadas, a opinião de 16 candidatos que serão analisadas através do método de Gioia. Os resultados revelaram que muitos candidatos têm receio de serem excluídos ou avaliados de forma injusta em processos que utilizam IA, o que diminui a sua motivação. Foi também identificado que os candidatos defendem a complementaridade entre recrutadores humanos e IA combinando a análise subjetiva dos recrutadores com a eficiência e imparcialidade da tecnologia, o que aumenta a perceção de justiça. Quanto à comunicação prévia do uso de IA, verificou-se uma divisão de opiniões: enquanto alguns candidatos demonstraram indiferença, outros consideraram essencial serem informados, valorizando a transparência. Por isso, apesar dos benefícios que esta tecnologia apresenta, é essencial melhorar a sua aplicação e garantir a supervisão humana. |
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| Autores principais: | Almeida, Raquel Alexandra Matos |
| Assunto: | Inteligência artificial -- Artificial intelligence Processo de recrutamento e seleção Expectativas dos candidatos Recruitment and selection processes Candidates' expectations |
| Ano: | 2025 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso restrito |
| Instituição associada: | ISCTE |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório ISCTE |
| Resumo: | Atualmente, as empresas procuram otimizar os seus processos, reduzindo tempo e custos e, nesse contexto, a Inteligência Artificial tem vindo a transformar as estratégias de recrutamento e seleção. No entanto, apesar do crescente interesse académico por esta temática, a maioria das investigações centra-se na perspetiva dos recrutadores, existindo poucas evidências sobre como os candidatos percecionam este método. Assim, a presente dissertação pretende colmatar esta lacuna, analisando as perceções dos candidatos face à utilização de IA no recrutamento, com especial foco em temas como transparência, justiça, imparcialidade, motivação e proteção de dados, bem como os principais benefícios e desafios associados. Uma vez que se pretende estudar as expectativas dos candidatos relativamente aos processos de recrutamento que utilizam IA, como método de estudo esta dissertação irá recolher, através de entrevistas semiestruturadas, a opinião de 16 candidatos que serão analisadas através do método de Gioia. Os resultados revelaram que muitos candidatos têm receio de serem excluídos ou avaliados de forma injusta em processos que utilizam IA, o que diminui a sua motivação. Foi também identificado que os candidatos defendem a complementaridade entre recrutadores humanos e IA combinando a análise subjetiva dos recrutadores com a eficiência e imparcialidade da tecnologia, o que aumenta a perceção de justiça. Quanto à comunicação prévia do uso de IA, verificou-se uma divisão de opiniões: enquanto alguns candidatos demonstraram indiferença, outros consideraram essencial serem informados, valorizando a transparência. Por isso, apesar dos benefícios que esta tecnologia apresenta, é essencial melhorar a sua aplicação e garantir a supervisão humana. |
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