IA em Recursos Humanos: Como otimizar processos sem perder a ética

Na Pluxee, acreditamos fortemente no aprendizado contínuo e em estar sempre atualizados com as tendências tecnológicas. Para nós, a IA e a automação em Recursos Humanos representam uma excelente oportunidade para liberar tempo e focar nas pessoas, otimizando recursos e ganhando eficiência. No entanto, sabemos também que essa transformação exige responsabilidade, regulamentações claras e supervisão ética rigorosa, especialmente quando aplicada em contextos diversos. Afinal, uma gestão de pessoas baseada 100% em inteligência artificial pode se tornar crítica para uma organização.

Por isso, é fundamental se perguntar: como usar as ferramentas de IA de forma equilibrada na gestão de pessoas? Até que ponto o uso da IA pode desumanizar minha organização? Como complementar seu uso para melhorar processos sem transformar todas as situações em algoritmos?

Aqui na Pluxee, compartilhamos nossa visão e o panorama regional de alguns países da América Latina.

1. Panorama regional

A América Latina está avançando rapidamente na adoção da inteligência artificial, mas com grandes diferenças entre os países. Segundo o Índice Latino-Americano de Inteligência Artificial (ILIA), elaborado pelo CENIA e pela UNESCO, o Chile lidera com 73,07 pontos, seguido por Brasil (69,30), Uruguai (64,98) e Peru (63,08). Esses indicadores avaliam não só a capacidade tecnológica, mas também a governança, infraestrutura, talentos e ética digital.

O que isso significa para os Recursos Humanos?

Que o contexto é propício para a aplicação da IA em processos como recrutamento, integração, gestão de desempenho e desenvolvimento organizacional. À medida que os países avançam em políticas públicas, conectividade e alfabetização digital, as áreas de RH ganham mais espaço para aplicar soluções baseadas em dados, automatização de tarefas operacionais e análises preditivas. A IA já não é apenas uma promessa — nesses países, é uma ferramenta ativa que transforma a forma de atrair, avaliar, reter e cuidar de talentos.

2. Chile: alta adoção e otimismo

Segundo o estudo “IA no trabalho”, da plataforma Laborum, 55% dos trabalhadores chilenos já usam IA no dia a dia — por exemplo, para filtrar currículos (74%) ou redigir anúncios (56%) —, embora apenas 31% dos profissionais de RH a utilizem na seleção.

Apesar disso, 96% consideram a IA útil, e 92% dos profissionais de RH planejam usá-la mais no futuro. Isso representa um grande desafio para outros países (com percentuais ainda menores) em seguir adotando essas tecnologias sem perder o "olhar humano", essencial para avaliar soft skills e outras qualidades que a tecnologia não detecta facilmente.

3. Peru: liderança em uso

Embora Chile e Brasil liderem em termos de capacidade nacional para adotar IA, o Peru lidera o uso real da IA no trabalho, com 57%, seguido de perto pelo Chile.

Isso mostra que há altas expectativas e capacitação em andamento: entre 94% e 95% dos trabalhadores da região pretendem se qualificar para a era da automação.

Por outro lado, cerca de 64% a 65% dos profissionais de RH no Peru reconhecem a utilidade da IA em suas tarefas, mas apenas 34% a 44% a utilizam nos processos de recrutamento e seleção.

Principais usos? Otimização de buscas de candidatos, redação de anúncios de emprego e até na criação de perguntas para entrevistas.

4. Brasil: IA e marco legal

Um estudo recente no Brasil — Generative AI and the Transformation of Work in Latin America — mostra que a IA generativa está começando a impactar setores como vendas, atendimento ao cliente e tecnologia, especialmente entre micro e pequenas empresas.

Além disso, 41% das empresas já usam machine learning para tarefas internas. O país também conta com um marco legal aprovado em 2021, que exige a prevenção de vieses e a proteção dos direitos humanos no uso da IA.

No RH, esse marco exige supervisão humana em processos de alto risco (como seleção automatizada ou análise de desempenho), além de estar em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que garante a privacidade dos envolvidos desde o início do processo.

5. Uruguai: infraestrutura sólida, adoção inicial

O Uruguai lidera a região em receita per capita com exportação de software e ocupa a 62ª posição no Global Innovation Index 2024. Apesar da sólida base tecnológica, a adoção de IA em RH ainda é incipiente.

Faltam produtos nacionais concretos, e há necessidade de fortalecer a cibersegurança e regulamentações específicas sobre IA. O uso real de IA em recrutamento, avaliação e desempenho ainda é baixo, embora as expectativas de impacto sejam altas. Assim como o Brasil, o Uruguai já tem uma base legal forte para garantir a privacidade e os direitos dos trabalhadores.

6. Eficiência com exemplos reais

• Unilever (Brasil): reduziu o processo de contratação de 4 meses para 2 semanas com IA, economizando 100 mil horas.
• IBM: usou IA preditiva para retenção com 95% de precisão.
• Merck KGaA: analisa 45 milhões de dados para gestão de gênero e retenção global.
• Codelco (Chile): automatizou pedidos de férias e licenças, liberando tempo das equipes.

7. Riscos e vieses linguísticos ou culturais

Reforço de preconceitos históricos

Se a IA é treinada com dados antigos que contêm discriminação (por gênero, idade, universidade etc.), ela tende a reproduzir esses padrões.

Exemplo: A Amazon descartou um sistema de recrutamento em 2018 porque ele penalizava currículos de mulheres para cargos técnicos.

Filtragem automática injusta

Algoritmos eliminam candidatos por não usarem certas palavras-chave ou formatos, descartando talentos com trajetórias diferentes.

Exemplo: Pessoas em reconversão profissional ou com experiência informal podem ser excluídas sem avaliação humana.

Falta de transparência

Quando sistemas rejeitam ou classificam candidatos sem explicar os motivos, surgem desconfiança, conflitos éticos e riscos legais.

Exemplo: Um candidato não selecionado pode não saber se foi por seu tom de voz, sotaque, experiência ou um erro do sistema.

Por isso, a supervisão humana é essencial

Especialistas como Michael Brown (Global Recruiters of Buckhead) e empresas como a Ribbon.ai afirmam:“Apenas o julgamento humano é capaz de detectar nuances culturais ou éticas que a IA ignora.”

Isso é vital em contextos multiculturais como os nossos — e exige regulamentações adequadas.

Equidade de gênero

Na América Latina, as mulheres ganham entre 5% e 30% menos que os homens com o mesmo nível de escolaridade, o que pode influenciar a IA quando treinada com dados enviesados. Além disso, apenas 18% dos participantes de conferências de IA são mulheres.

Por isso, é fundamental que lideranças de RH da América Latina e do mundo combatam essa desigualdade e usem a IA com responsabilidade.

Conclusão e visão da Pluxee

Na Pluxee, acreditamos que a IA pode impulsionar eficiência e equidade em Recursos Humanos — desde que seja combinada com capacitação, supervisão ética e legislação robusta. Na América Latina, observamos avanços diversos:

• Chile: alta adoção e otimismo
• Brasil: base legal sólida
• Peru: liderança no uso
• Uruguai: infraestrutura forte e adoção inicial

Recomendamos a adoção de auditorias constantes, criação de comitês interdisciplinares e capacitação das equipes em ética digital. Só assim a IA será uma aliada real para fomentar uma cultura de confiança, inclusão e desenvolvimento humano.

Vamos juntos por uma IA eficiente, inteligente, cautelosa e com regulamentações!