A utilização de ferramentas de Inteligência Artificial na gestão de pessoas deve observar requisitos da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), especialmente segurança, não discriminação e responsabilização, com medidas capazes de proteger os dados, prevenir vieses e demonstrar a conformidade das decisões
Ana Karolina Almeida (*)
Recrutar, avaliar, monitorar e até indicar desligamentos: a Inteligência Artificial (IA) já participa de diferentes etapas da gestão de pessoas nas empresas brasileiras. Os ganhos de eficiência são reais, mas a rápida incorporação dessas ferramentas não foi acompanhada, na mesma velocidade, por mecanismos de controle. Com isso, decisões capazes de definir a carreira de um trabalhador passam a ser tomadas por sistemas cujo funcionamento, muitas vezes, nem a própria empresa consegue explicar completamente.
O uso da IA não é incompatível com o Direito do Trabalho, mas exige governança de dados que vá além da formalidade jurídica. A utilização dessas ferramentas deve observar requisitos da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), especialmente segurança, não discriminação e responsabilização, com medidas capazes de proteger os dados, prevenir vieses e demonstrar a conformidade das decisões.
No recrutamento, por exemplo, muitas grandes empresas utilizam IA para fazer a triagem de currículos. Nesse processo, é necessário evitar que os sistemas reproduzam padrões discriminatórios.
Um caso emblemático é o da Amazon, que entre 2014 e 2017 testou uma ferramenta de seleção baseada em IA e precisou descontinuá-la após identificar que o sistema penalizava sistematicamente candidatas mulheres. Treinado com dados históricos de contratações predominantemente masculinas, o algoritmo aprendeu a reproduzir aquele padrão.
O episódio demonstra que o problema não está necessariamente na tecnologia, mas na ausência de processos capazes de identificar seus vieses antes que ela seja utilizada para tomar decisões sobre pessoas. Auditorias periódicas, conduzidas por equipes diversas, e a avaliação contínua das bases de dados e dos critérios empregados podem reduzir esse tipo de risco.
Sistemas de monitoramento
Outro ponto de atenção está nos sistemas de monitoramento utilizados no ambiente corporativo. Ferramentas que registram cliques, tempo de tela, localização ou expressões faciais podem estar relacionadas ao poder diretivo do empregador, inclusive no teletrabalho. O problema surge quando o monitoramento ocorre sem critérios claros de finalidade, necessidade e prazo de retenção dos dados — princípios já previstos na LGPD.
Sem esses critérios, a gestão pode se aproximar da vigilância, enquanto uma decisão automatizada sem explicação pode se transformar em passivo trabalhista. Um exemplo é o caso envolvendo a Uber, em que o TRT da 7ª Região determinou a reativação da conta de uma motorista desligada unilateralmente pela plataforma e fixou indenização de R$ 47 mil. Embora a decisão tenha se baseado na boa-fé contratual, e não especificamente em critérios algorítmicos, o caso evidencia o risco de decisões que não podem ser devidamente justificadas.
Esse risco aumenta quando os parâmetros utilizados pelo algoritmo estão sob domínio exclusivo da empresa. A legislação trabalhista admite a inversão do ônus da prova quando o trabalhador demonstra dificuldade ou impossibilidade de produzir determinada prova. Em uma discussão sobre possível discriminação algorítmica, a ausência de auditorias, registros e documentação dos critérios utilizados pode dificultar a defesa da própria empresa.
A questão também alcança sistemas que avaliam desempenho e influenciam promoções, bônus ou desligamentos. O Artigo 20 da LGPD assegura ao titular dos dados o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses. Na gestão de pessoas, isso significa que decisões baseadas exclusivamente em rankings ou avaliações algorítmicas podem ser questionadas.
Experiências internacionais
Embora essa discussão ainda não tenha sido amplamente testada no Brasil em casos concretos envolvendo IA na gestão de pessoas, experiências internacionais mostram os possíveis desdobramentos.
Em 2020, o Tribunal de Bolonha condenou a Deliveroo após considerar discriminatório um algoritmo de ranking que não diferenciava cancelamentos de turnos por motivos legítimos, como greve ou doença. Em 2023, a Corte de Apelação de Amsterdã determinou que Uber e Ola explicassem a motoristas o funcionamento de algoritmos relacionados à alocação de corridas e às pontuações utilizadas em desligamentos, rejeitando a alegação de sigilo comercial.
O cenário reforça a necessidade de supervisão humana efetiva. Sistemas de IA utilizados em recrutamento, monitoramento ou avaliação devem estar sujeitos a auditorias periódicas, documentação dos critérios e decisões, canais internos de contestação e mecanismos para correção de resultados. As contestações que envolvem decisões sobre pessoas devem poder ser avaliadas por seres humanos, e não apenas por outros sistemas automatizados.
Essa exigência tende a ganhar força com o PL 2338/2023, que trata do Marco Legal da Inteligência Artificial e está em tramitação na Câmara dos Deputados. A proposta estabelece uma abordagem baseada no grau de risco dos sistemas e prevê direitos relacionados à transparência, explicação e contestação.
Por isso, a questão central para as empresas não é apenas “em quais processos podemos usar Inteligência Artificial?”, mas “temos governança suficiente para usar IA em qualquer processo?”. Mais do que estabelecer regras isoladas para cada ferramenta, é a capacidade de explicar, auditar e corrigir as decisões automatizadas que poderá determinar se a adoção da tecnologia será sustentável ou se seus riscos aparecerão apenas quando já houver um conflito trabalhista.
(*) Advogada da Área Trabalhista do Marcelo Tostes Advogados