Autor: Eldenice Inês João Artur Cacungo
Autor: Prof: Doutor Samuel Albino Chova Wassuca, Ph.D
Instituição: Universidade Lusíada de Angola
Data: 2025
Revista Científica: GAESEMA

RESUMO

O avanço tecnológico tem transformado profundamente os processos de gestão de pessoas, especialmente no âmbito do recrutamento e selecção. A utilização de sistemas de Inteligência Artificial ( IA) e algoritmos preditivos no processo de selecção de candidatos representa uma inovação significativa, mas também levanta desafios éticos, sociais e organizacionais. Este estudo, de natureza qualitativa e exploratória, visa analisar o impacto do uso da IA na selecção de candidatos, com enfoque na equidade, transparência e eficiência. Foram realizadas análises documentais e entrevistas com gestores de recursos humanos em organizações angolanas e estrangeiras. Os resultados indicam que, embora a IA promova maior rapidez e padronização nas decisões de selecção, há riscos de viés algorítmico e perda de sensibilidade humana no processo decisório. Conclui-se que a adopção de tecnologias inteligentes requer uma abordagem ética, regulatória e humanizada, equilibrando inovação com justiça organizacional.

Palavras-chave: Inteligência Artificial; Selecção de Candidatos; Algoritmos; Ética; Recursos Humanos.

ABSTRACT

The technological revolution has deeply transformed human resource management, particularly in recruitment and selection. The use of Artificial Intelligence (AI) and predictive algorithms in candidate selection represents a major innovation but also raises ethical, social, and organizational challenges. This qualitative and exploratory study analyzes the impact of AI on candidate selection, focusing on fairness, transparency, and efficiency. Documentary analysis and interviews were conducted with HR managers from Angolan and international organizations. Findings reveal that while AI enhances efficiency and consistency in hiring decisions, it also risks algorithmic bias and reduces human judgment. It is concluded that intelligent technologies must be applied ethically and humanely to balance innovation with organizational justice.

Keywords: Artificial Intelligence; Candidate Selection; Algorithms; Ethics; Human Resources.

1. INTRODUÇÃO

O recrutamento e selecção são funções essenciais da gestão de pessoas, determinando a qualidade do capital humano nas organizações. Com o avanço da tecnologia digital e da Inteligência Artificial (IA), empresas têm recorrido a sistemas automatizados e algoritmos de aprendizagem de máquina para analisar currículos, prever desempenho e identificar candidatos ideais (Kaplan & Haenlein, 2020). No entanto, o uso crescente dessas ferramentas levanta preocupações quanto à transparência, à discriminação algorítmica e à substituição da intuição humana no processo de decisão (Broussard, 2018).

O presente artigo busca compreender o impacto qualitativo da aplicação de IA e algoritmos no processo de selecção de candidatos, analisando seus benefícios, riscos e implicações éticas, com foco particular no contexto angolano e africano.

2.         REVISÃO DE LITERATURA

2.1. Conceito e Evolução da Inteligência Artificial no Contexto Organizacional

A Inteligência Artificial (IA), é um ramo da ciência da computação que busca desenvolver sistemas capazes de realizar tarefas que exigem inteligência humana, como percepção, raciocínio e aprendizagem (Russell & Norvig, 2019).

No contexto organizacional, a IA evoluiu de simples sistemas de informação para tecnologias cognitivas avançadas, que utilizam algoritmos de machine learning e deep learning para identificar padrões em grandes volumes de dados. Segundo Davenport e Kirby (2016), a IA aplicada aos recursos humanos permite decisões mais rápidas e baseadas em dados objectivos, promovendo a eficiência dos processos. Em Angola e em outros países africanos, a introdução da IA nas prácticas de gestão de pessoas ocorre de forma gradual, acompanhando a expansão da transformação digital (Mabunda, 2021). no entanto, a limitação de infraestrutura tecnológica e a necessidade de capacitação técnica representam desafios importantes para a implementação plena desses sistemas.

2.2. Inteligência Artificial e Algoritmos no Contexto Organizacional

A IA é definida como a capacidade das máquinas de aprender e realizar tarefas que exigem raciocínio, reconhecimento de padrões e tomada de decisão (Russell & Norvig, 2019). No campo dos recursos humanos, ela é aplicada em actividades como triagem automática de currículos, entrevistas digitais, análise de linguagem corporal e predição de adequação ao cargo (Davenport & Kirby, 2016).

Para Silva (2022), a IA na gestão de talentos permite maior eficiência e reduz erros humanos. Contudo, em contextos africanos, como Angola, o uso ainda é incipiente e enfrenta desafios de infraestrutura tecnológica e qualificação profissional (Mabunda, 2021).

 2.3. O Processo de Selecção de Candidatos e a Automação

O processo de recrutamento e selecção visa identificar e atrair candidatos qualificados para ocupar posições organizacionais estratégicas (Chiavenato, 2014). Tradicionalmente, esse processo baseava-se em análise manual de currículos, entrevistas presenciais e avaliações subjectivas do recrutador. Com o surgimento dos sistemas de Recrutamento Digital, como Applicant Tracking Systems (ATS), os algoritmos passaram a desempenhar papel central na triagem automática de perfis, reduzindo o tempo e custo operacional (Almeida, 2020).

Conforme Guion (2011), o recrutamento é também um processo psicológico, no qual as percepções, crenças e atitudes do recrutador influenciam as decisões. Quando os algoritmos substituem parte dessa análise, é necessário compreender como as decisões automatizadas impactam a justiça organizacional e a diversidade.

Autores africanos como Moyo (2022) e Kambinda (2020), alertam que, no contexto africano, a automação dos processos selectivos deve ser acompanhada de políticas inclusivas, evitando a marginalização de grupos que têm menor acesso digital.

2.4. Recrutamento e Selecção Digital

O recrutamento digital utiliza plataformas como LinkedIn e sistemas ATS (Applicant Tracking Systems) para optimizar a busca por talentos.

Segundo Almeida (2020), os algoritmos desses sistemas são programados para identificar palavras-chave e padrões que indicam compatibilidade entre perfil e vaga. Entretanto, estudos apontam que algoritmos podem reproduzir preconceitos existentes nos dados históricos de recrutamento, perpetuando desigualdades de gênero, raça ou idade (ONeil, 2016).

2.5. Ética, Diversidade e Viés Algorítmico

A ética na aplicação da IA envolve a necessidade de transparência, responsabilidade e equidade. Segundo Floridi (2019), o viés algorítmico ocorre quando os dados de treino não refletem a diversidade humana, resultando em decisões discriminatórias.

Em contextos organizacionais, é fundamental que os gestores mantenham o controle humano sobre decisões críticas, assegurando que a tecnologia complemente e não substitua o julgamento ético e empático (Sousa & Oliveira, 2023).

 2.6. Teorias de Base Aplicáveis ao Estudo

a) Teoria do Capital Humano (Gary Becker, 1964)

A Teoria do Capital Humano sustenta que o investimento em pessoas, por meio de formação, capacitação e selecção adequada, é essencial para o desenvolvimento organizacional e econômico. No contexto da IA, essa teoria reforça a importância de usar a tecnologia como ferramenta para potencializar as competências humanas, e não substituí-las.

Assim, a IA deve ser vista como instrumento de apoio à decisão estratégica e à valorização do talento humano (Becker, 1993).

b) Teoria Sociotécnica (Trist & Emery, 1951)

A Teoria Sociotécnica explica que o desempenho organizacional depende da interação equilibrada entre sistemas sociais (pessoas, cultura, valores) e técnicos (tecnologia, processos, estrutura).

Aplicada à IA, essa teoria demonstra que o sucesso do uso de algoritmos no recrutamento depende da harmonia entre tecnologia e julgamento humano.

O desequilíbrio quando a tecnologia domina pode gerar desumanização e perda de sensibilidade ética no processo selectivo (Pasmore, 1988).

c) Teoria da Decisão Racional (Herbert Simon, 1977)

Simon propõe que a tomada de decisão humana é limitada por factores cognitivos e emocionais, dando origem ao conceito de racionalidade limitada.

Ao introduzir a IA, busca-se superar essas limitações, ampliando a capacidade analítica e eliminando vieses inconscientes.

Entretanto, como observa Broussard (2018), algoritmos também podem incorporar os vieses dos programadores, o que exige auditoria e responsabilidade ética. d) Teoria da Justiça Organizacional (Greenberg, 1987)

Esta teoria trata da percepção de justiça nas prácticas organizacionais. Aplicada ao contexto da IA, a justiça organizacional é ameaçada quando os candidatos percebem o processo selectivo como injusto, opaco ou discriminatório.

Logo, a transparência algorítmica e a comunicação ética com os candidatos são fundamentais para preservar a confiança institucional (Greenberg & Cropanzano, 2001). e) Teoria da Ética da Tecnologia (Luciano Floridi, 2019)

Floridi defende que toda tecnologia possui uma dimensão moral e deve ser avaliada em função de seu impacto na dignidade humana.

A ética da IA, portanto, deve priorizar o respeito à diversidade, à privacidade e à autonomia dos indivíduos, assegurando que o uso de algoritmos não viole princípios fundamentais de equidade e inclusão (Floridi, 2019).

2.7. Inteligência Artificial, Ética e Diversidade

A literatura contemporânea reconhece que a IA pode reproduzir preconceitos sociais se treinada com dados enviesados (O?Neil, 2016). Por exemplo, sistemas de recrutamento utilizados por grandes empresas internacionais foram criticados por favorecer certos gêneros ou grupos étnicos, devido a padrões históricos de contratação.

De acordo com Sousa e Oliveira (2023), a ética aplicada à IA requer auditorias algorítmicas e responsabilidade compartilhada entre desenvolvedores e gestores de recursos humanos. Em Angola, a ausência de um marco legal específico torna a autorregulação corporativa uma ferramenta indispensável para garantir justiça e diversidade.

Além disso, Mabunda (2021) e Chilombo (2023) ressaltam que a inclusão digital é um requisito essencial para que as práticas automatizadas de recrutamento sejam justas. A desigualdade de acesso à tecnologia pode gerar exclusão indireta de candidatos talentosos que não possuem presença digital activa.

2.8. Síntese Integradora

A fundamentação teórica demonstra que o impacto da IA na selecção de candidatos deve ser analisado sob múltiplas dimensões:

• Tecnológica, pela eficiência e automação;
• Humana, pelo julgamento e empatia do recrutador;
• Ética, pela necessidade de transparência e equidade;
• Organizacional, pela busca do equilíbrio entre inovação e justiça social.

Essas dimensões convergem para um princípio central: a IA deve servir à humanidade, e não substituí-la . O processo selectivo contemporâneo, quando apoiado em algoritmos éticos e supervisionados, pode fortalecer o mérito e reduzir preconceitos. Contudo, sem controle e reflexão crítica, a mesma tecnologia pode amplificar desigualdades e ameaçar valores fundamentais de justiça e diversidade.

2.9. DISCUSSÃO CRÍTICA- PERSPECTIVAS CONTEMPORÂNEAS (2022-2025)

A análise contemporânea sobre o impacto da Inteligência Artificial (IA) na selecção de candidatos transcende o campo tecnológico, alcançando as dimensões ético-social, filosófica e política da gestão de pessoas. Nos últimos anos, autores africanos, europeus e latino-americanos têm aprofundado o debate sobre a governança ética da IA e sua relação com a diversidade e equidade no trabalho.

2.10. Inteligência Artificial e Justiça Algorítmica

Segundo Kandjii (2023), pesquisador namibiano, a IA deve ser analisada à luz do conceito de justiça algorítmica, que implica garantir que as decisões automatizadas sejam auditáveis, interpretáveis e livres de discriminação indireta. Kandjii sustenta que as organizações africanas precisam construir modelos locais de governança tecnológica, pois os algoritmos importados frequentemente refletem valores culturais e sociais estrangeiros, incompatíveis com as realidades africanas.

Em consonância, Floridi (2022) e Jobin (2023), reforçam que a transparência e a rastreabilidade dos algoritmos são pilares centrais da ética digital contemporânea. Ambos defendem a criação de um ?novo contrato social digital?, em que a IA opere sob princípios de dignidade humana, responsabilidade compartilhada e prestação de contas. Assim, o uso da IA na seleção de candidatos deve obedecer ao princípio da explicabilidade algorítmica, permitindo que cada decisão seja compreendida e justificada.

2.11. A Perspectiva Africana: Inclusão Digital e Contexto Cultural

Autores africanos como Tshabalala (2024) e Mabunda (2023), destacam que o continente africano enfrenta um duplo desafio: enquanto busca modernizar seus processos de gestão de pessoas por meio da IA, lida simultaneamente com assimetria digital, desigualdade de acesso tecnológico e fragilidade legislativa.

Tshabalala argumenta que a adoção acrítica de tecnologias de recrutamento baseadas em IA pode reproduzir exclusões coloniais, privilegiando grupos urbanos, com acesso à internet e formação tecnológica.

Por sua vez, Chilombo (2024), defende uma abordagem ?afroética da tecnologia?, segundo a qual a IA deve respeitar valores africanos de comunidade, solidariedade e ubuntu, colocando o ser humano no centro das decisões automatizadas.

Assim, o recrutamento digital ético em África deve combinar tecnologia com sensibilidade cultural, evitando o tecnocentrismo e promovendo o desenvolvimento humano integral.

2.12. Perspectiva Europeia e Internacional: Regulação e Governança Ética

No contexto europeu, a aprovação do AI Act (União Europeia, 2024), representa um marco na tentativa de regular o uso da IA em processos seletivos. Este regulamento classifica os sistemas de IA de recrutamento como de ?alto risco?, exigindo auditorias, avaliações de impacto ético e mecanismos de supervisão humana obrigatória.

Segundo Satariano (2024), essa legislação influenciará práticas globais, impondo novos padrões éticos e jurídicos às empresas multinacionais que operam em África.

Hildebrandt (2023), complementa que o princípio da accountability prestação de contas deve ser o eixo central da regulação, garantindo que cada decisão automatizada seja revisável por um ser humano. No mesmo sentido, Brynjolfsson e McAfee (2023), alertam que a IA está redesenhando o mercado de trabalho global, exigindo novas competências e redefinindo o papel do recrutador. Esses autores argumentam que a IA deve aumentar a inteligência humana (augmented intelligence) e não substituí-la, reafirmando o valor da empatia e da intuição na gestão de talentos.

2.13. Desafios Éticos no Contexto Lusófono

No espaço lusófono, Sousa e Oliveira (2023) e Pereira (2024), analisam os impactos da IA nas políticas de diversidade e inclusão em empresas de Portugal, Brasil e Angola. Ambos identificam o risco de automatização de preconceitos estruturais, quando os algoritmos são treinados com dados históricos que refletem desigualdades de género e origem social.

Esses estudos ressaltam a importância da ética de dados, propondo que os sistemas de recrutamento digital devem ser socialmente responsáveis, garantindo:

• Revisão humana de decisões automatizadas;
• Participação dos candidatos na interpretação dos resultados; Criação de códigos de conduta digital corporativos.

Pereira (2024), enfatiza ainda que a formação ética de gestores e programadores é tão essencial quanto a qualidade técnica dos algoritmos. Sem consciência ética, a tecnologia torna-se uma máquina moralmente cega.

2.14. Tendências Futuras e Perspectivas Integradoras

A convergência entre tecnologia e humanismo constitui o eixo das novas tendências em gestão de talentos inteligentes. Segundo Davenport e Mittal (2025), as organizações do futuro serão híbridas integrando IA com julgamento humano e orientadas por valores éticos, empatia e justiça organizacional.

No plano africano, Kambinda (2025), prevê o surgimento de centros regionais de ética e inovação digital, voltados à formação de especialistas capazes de auditar e adaptar algoritmos à realidade sociocultural do continente.

Já Nyarota (2025), propõe a criação de parcerias público-privadas para o desenvolvimento de IA inclusiva e justa, com foco no mercado de trabalho juvenil africano.

2.15. Síntese da Discussão Crítica

O conjunto dos estudos contemporâneos evidencia que:

• A IA deve operar sob princípios éticos universais e culturais locais;
• A supervisão humana e a transparência algorítmica são essenciais para preservar a justiça organizacional;
• O equilíbrio entre eficiência tecnológica e sensibilidade humana é o novo paradigma do recrutamento digital.

Dessa forma, o uso da IA na selecção de candidatos, tanto em Angola como em outras realidades emergentes, deve ser regulamentado, auditável e culturalmente adaptado, garantindo que a inovação tecnológica sirva ao desenvolvimento humano sustentável.

3. METODOLOGIA

O estudo adopta uma abordagem qualitativa, exploratória e descritiva. Foram realizadas entrevistas semiestruturadas com 10 gestores de recursos humanos de empresas sediadas em Luanda e análise documental de relatórios coorporativos e políticas de recrutamento digital.

Os dados foram analisados por meio de análise de conteúdo, conforme Bardin (2011), permitindo a identificação de categorias temáticas: (1) percepções sobre IA, (2) benefícios percebidos, (3) riscos e limitações, e (4) considerações éticas.

O método qualitativo foi escolhido por permitir compreender significados, interpretações e percepções subjetivas dos profissionais sobre a influência da IA no processo selectivo.

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO

As entrevistas revelaram que 70% dos gestores reconhecem a IA como ferramenta de eficiência e rapidez no recrutamento. Segundo um dos entrevistados: A inteligência artificial facilita o cruzamento de perfis e reduz o tempo gasto na triagem manual de centenas de currículos.

Entretanto, observou-se uma preocupação generalizada quanto à desumanização do processo e à possibilidade de exclusão involuntária de candidatos devido a falhas ou vieses nos algoritmos.

Além disso, os participantes destacaram que a cultura organizacional angolana ainda valoriza o contato humano, a empatia e a entrevista presencial como elementos-chave de avaliação. Assim, o uso da IA é visto como uma ferramenta de apoio, e não como substituto do julgamento humano.

Do ponto de vista ético, os gestores enfatizaram a necessidade de transparência nos critérios utilizados pelos algoritmos, bem como de treinamento das equipas de RH para interpretar corretamente as análises automatizadas. Esses achados confirmam o que apontam autores internacionais como ONeil (2016) e Broussard (2018), ao advertirem que sistemas automatizados, se não auditados, podem reforçar injustiças sociais.

5. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES

O estudo conclui que o uso de Inteligência Artificial e algoritmos no processo de seleção de candidatos representa um avanço importante, mas que exige cautela ética e técnica.

Os principais benefícios identificados incluem a economia de tempo, a padronização dos critérios de seleção e o suporte à tomada de decisão.

Por outro lado, os riscos mais recorrentes são o viés algorítmico, a falta de transparência e a possível exclusão de candidatos qualificados por razões técnicas.

Recomenda-se que:

• As organizações adotem políticas de auditoria algorítmica;
• Sejam implementadas formações contínuas em ética digital e gestão de IA;
• O processo de decisão final permaneça sob responsabilidade humana;
• Os governos africanos desenvolvam marcos regulatórios que garantam justiça e igualdade de oportunidades no uso da IA.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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