Artigo

22 de junho de 2026

Recrutamento e Seleção: As Ferramentas utilizadas e sua Efetividade na Análise dos Candidatos

Hozana Santos de Sousa do Nascimento; Luciana Cardoso Siqueira Ambrozini

DOI: 10.22167/2675-6528-2026M16

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação

Resumo

A análise de candidatos em processos seletivos corporativos é um procedimento essencial que impacta diretamente a composição do quadro de funcionários e o desempenho organizacional. Este estudo teve como objetivo analisar a eficácia das ferramentas de busca e análise de candidatos, identificando melhorias para tornar o fluxo mais ágil e efetivo, além de esclarecer os critérios e métodos de recrutamento e seleção utilizados pelas empresas. Para isso, utilizou-se uma metodologia mista, com a aplicação de um questionário online a 100 profissionais de Recursos Humanos e a realização de duas entrevistas semiestruturadas. Os resultados revelaram que, embora as plataformas digitais sejam consideradas úteis, ainda existem desafios na triagem de perfis e na assertividade das contratações, com 83% dos recrutadores relatando já terem se sentido enganados por candidatos. A inteligência artificial foi percebida como uma ferramenta de apoio valiosa, especialmente na divulgação de vagas e triagem de currículos, mas não como substituta do contato humano. Concluiu-se que, apesar dos avanços tecnológicos, são necessárias melhorias contínuas nas ferramentas e processos, bem como maior alinhamento entre lideranças e equipes de seleção, para otimizar a assertividade e a experiência dos candidatos, reforçando o papel estratégico dos profissionais de RH.

Palavras-chave: Ferramentas; Gestão de Pessoas; Inteligência Artificial; Recrutamento e Seleção; Recursos Humanos.

1. Introdução

Historicamente, os processos de recrutamento e seleção eram caracterizados por sua complexidade e morosidade. Candidatos precisavam se deslocar fisicamente até as empresas para entregar currículos, e a espera por um retorno era frequentemente acompanhada de incerteza. Esse cenário tradicional, marcado por etapas manuais e comunicação limitada, gerava ansiedade e ineficiência, tanto para os candidatos quanto para as organizações. A dinâmica do mercado de trabalho e as expectativas em relação à aquisição de talentos passaram por uma transformação significativa com o advento da tecnologia.

O avanço tecnológico abriu novas portas para o recrutamento e seleção, introduzindo ferramentas que otimizaram consideravelmente o processo. Redes sociais profissionais, como LinkedIn, e plataformas de gestão de talentos (ATS – Applicant Tracking Systems) tornaram a busca por candidatos mais ativa e acessível. A Inteligência Artificial (IA) emergiu como um facilitador, permitindo a inscrição em vagas sem a necessidade de deslocamento físico e automatizando etapas iniciais. Nos últimos anos, observou-se um crescimento exponencial na busca online de candidatos por oportunidades de emprego, conforme apontado por Blumen e Cepellos (2023).

Para as empresas, a preocupação em atrair e contratar os melhores profissionais do mercado permanece central. Esses talentos são essenciais para atender às demandas organizacionais de maneira exemplar e contribuir para o crescimento sustentável da instituição. A gestão de pessoas, e especificamente o recrutamento e seleção, é reconhecida como uma área estratégica, pois impacta diretamente a composição do quadro de funcionários e o desempenho geral. Idalberto Chiavenato (1999) destaca a interdependência entre indivíduos e organizações, onde as pessoas dependem das instituições e vice-versa, configurando um processo de retroalimentação contínua.

A compreensão de que as pessoas são os maiores ativos das instituições é fundamental, exigindo da área de gestão de pessoas uma atenção especial à contratação, ao treinamento e ao incentivo dos colaboradores (Lacombe, 2008). Nesse contexto, a seleção por competências surge como uma abordagem primordial para garantir a gestão estratégica de pessoas, trazendo maior clareza e objetividade na avaliação dos perfis (Carvalho, Passos e Saraiva, 2016; Chiavenato, 2014). É crucial que as empresas estejam atentas às tendências de mercado, aos avanços das civilizações e à forma como o comportamento humano molda as estruturas organizacionais, integrando essas perspectivas em sua estratégia de talentos.

Apesar da evolução das metodologias de avaliação, incluindo entrevistas, dinâmicas individuais e em grupo, e a realização de estudos de caso, a escolha do candidato ideal ainda apresenta desafios. Frequentemente, após a contratação e a integração do profissional, são identificados pontos de desalinhamento com a missão, visão e valores da organização. Essa lacuna prática levanta questionamentos importantes sobre a efetividade dos processos seletivos atuais: o que pode ser aprimorado para que os recrutadores atuem com maior assertividade? Como a experiência de gestores, recrutadores e candidatos pode ser otimizada? E qual o papel da Inteligência Artificial como facilitadora nessas situações?

A ocorrência de contratações malsucedidas acarreta custos significativos para as empresas, afetando diversas áreas e reforçando a necessidade de processos de recrutamento e seleção mais eficazes. A valorização dos profissionais de Recursos Humanos e a utilização estratégica de ferramentas adequadas são cruciais para decisões mais assertivas e para o sucesso organizacional. Diante da complexidade e da importância estratégica do recrutamento e seleção, torna-se essencial investigar as ferramentas atualmente empregadas, identificar suas lacunas e explorar oportunidades de melhoria que possam tornar o processo mais ágil e efetivo.

Portanto, a presente pesquisa justifica-se pela necessidade de aprofundar o entendimento sobre as práticas de recrutamento e seleção no ambiente corporativo contemporâneo, buscando identificar as ferramentas utilizadas e sua efetividade na análise de candidatos. O objetivo principal deste estudo é esclarecer o que é recrutamento e seleção, bem como os critérios e métodos empregados pelas empresas, elencando suas características, modelos e componentes.

2. Material e Métodos

A presente pesquisa caracterizou-se como um levantamento de campo, adotando uma abordagem metodológica mista, que integrou elementos quantitativos e qualitativos. Este delineamento foi escolhido para proporcionar uma compreensão abrangente das práticas de recrutamento e seleção, alinhando-se ao objetivo de esclarecer os critérios e métodos empregados pelas empresas, bem como as características, modelos e componentes envolvidos. A natureza exploratória e descritiva do estudo permitiu investigar as ferramentas utilizadas e sua efetividade na análise de candidatos, buscando identificar oportunidades de aprimoramento no fluxo de trabalho.

Na fase quantitativa, utilizou-se um questionário online, elaborado na plataforma Google Forms, composto por perguntas fechadas de múltipla escolha. O instrumento foi direcionado a profissionais da área de Recursos Humanos, com foco específico em Recrutamento e Seleção, atuantes em diversas empresas. A amostra foi constituída por 100 respondentes, selecionados por amostragem não probabilística por conveniência, garantindo a participação voluntária dos indivíduos. Este método permitiu coletar dados padronizados sobre as percepções e experiências dos recrutadores.

A coleta de dados do questionário ocorreu durante um período de 16 dias, estendendo-se de 21 de maio de 2025 a 05 de junho de 2025. A divulgação do questionário foi realizada por meio de diversas redes sociais e plataformas de comunicação, incluindo LinkedIn, Instagram, Facebook, Telegram e WhatsApp. Esta estratégia visou alcançar um público amplo de profissionais da área, facilitando o acesso e a participação no estudo. A organização dos dados coletados estabeleceu como objetivo dimensionar os problemas vivenciados pelos recrutadores.

Para a análise e interpretação dos dados quantitativos obtidos por meio do questionário, empregou-se o software Microsoft Excel. As respostas foram organizadas em planilhas eletrônicas, onde se procedeu ao cálculo de percentuais para cada uma das opções de resposta. A visualização dos dados foi complementada pela criação de gráficos, também no Excel, que permitiram uma representação clara das distribuições e tendências identificadas nas respostas dos participantes. Este procedimento facilitou a sumarização das informações coletadas.

Complementarmente à abordagem quantitativa, realizou-se uma fase qualitativa, que consistiu na aplicação de duas entrevistas individuais semiestruturadas. As entrevistadas foram selecionadas entre os respondentes do questionário, sendo ambas recrutadoras com experiência na área. O objetivo das entrevistas foi aprofundar a compreensão sobre os pontos relevantes, as práticas adotadas, as percepções e as experiências vivenciadas pelos recrutadores no dia a dia dos processos seletivos. Este método permitiu capturar nuances e detalhes que o questionário fechado não abrangeria.

As entrevistas semiestruturadas foram conduzidas com o propósito de explorar as perspectivas das recrutadoras, buscando entender os aspectos qualitativos do recrutamento e seleção. As falas foram transcritas e analisadas para identificar temas recorrentes e insights sobre as ferramentas e processos. Em relação aos cuidados éticos, a participação em ambas as fases da pesquisa foi estritamente voluntária, e as entrevistadas concederam autorização para a transcrição de suas falas, garantindo a confidencialidade e o respeito à privacidade dos participantes.

3. Resultados e Discussão

A análise dos dados coletados por meio do questionário online, respondido por 100 profissionais de Recursos Humanos, e das duas entrevistas semiestruturadas, permitiu uma compreensão aprofundada das percepções e práticas relativas ao recrutamento e seleção no ambiente corporativo. Os resultados revelaram um panorama complexo, onde a tecnologia se integra aos processos, mas desafios persistentes na assertividade e na experiência do candidato ainda demandam atenção. A maioria dos respondentes, 51%, tinha entre 25 e 34 anos, e 86% se identificaram como mulheres cisgênero, indicando uma predominância feminina na amostra de profissionais de RH. Em termos de formação, 51% possuíam pós-graduação e 47% ensino superior, refletindo um alto nível educacional entre os participantes.

A pesquisa também caracterizou o perfil profissional e organizacional dos participantes. A maior parte dos recrutadores, 55%, atuava como analista, enquanto 11% eram consultores e outros 11% coordenadores. Quanto ao porte das empresas, 59% dos profissionais trabalhavam em grandes organizações, com mais de 500 funcionários, 21% em médias empresas e 20% em pequenas. Este perfil dos respondentes é relevante para contextualizar as ferramentas e desafios discutidos, pois as práticas de recrutamento e seleção podem variar significativamente conforme a estrutura e o tamanho da organização, bem como o nível de experiência dos profissionais envolvidos.

No que tange aos modelos de processos seletivos, observou-se uma forte tendência para o formato online, com 56% das empresas adotando-o integralmente, e 37% utilizando um modelo híbrido, combinando etapas online e presenciais. Apenas 7% dos processos seletivos eram realizados exclusivamente de forma presencial. Essa transição para o digital e híbrido, intensificada pela pandemia de COVID-19, como destacado no TCC original, reflete a busca por maior agilidade e alcance. Contudo, a duração dos processos ainda é um ponto de atenção: 39% levam mais de 30 dias e 35% duram entre 16 e 30 dias, indicando que, apesar da digitalização, a morosidade persiste em uma parcela significativa dos casos.

As ferramentas mais utilizadas pelos recrutadores incluem sites de vagas ou plataformas (79%), LinkedIn (85%) e indicações de funcionários (67%), seguidas por entrevistas por vídeo (54%) e o site da própria empresa (53%). Testes técnicos (45%) e comportamentais (38%) também são amplamente empregados. Embora 51% dos respondentes considerem que essas ferramentas são suficientes para uma boa triagem, 44% expressaram uma visão parcial, sugerindo que ainda há lacunas. Essa percepção é crucial, pois, como Breaugh (2008) já apontava, o avanço das buscas online aumenta o alcance, mas não necessariamente a assertividade sem uma triagem eficaz.

A inteligência artificial (IA) já está presente em diversas etapas do processo seletivo, embora seu uso varie. Dezenove por cento dos recrutadores afirmaram utilizá-la sempre, e outros 19% frequentemente, enquanto 29% a empregam ocasionalmente e 19% raramente. A percepção geral é positiva, com 68% acreditando que a IA tem ajudado nos processos, e 26% parcialmente. As etapas onde a IA é considerada mais útil são a divulgação de vagas (81%) e a triagem de currículos (72%), além dos feedbacks (48%). Isso sugere que a IA é vista como um apoio valioso para tarefas operacionais e de grande volume, liberando os recrutadores para atividades mais estratégicas e humanas.

Apesar dos avanços tecnológicos, a pesquisa revelou desafios significativos na assertividade das contratações. Uma maioria expressiva de 83% dos recrutadores relatou já ter se sentido enganada por algum candidato em um processo seletivo. Este dado sublinha a complexidade da avaliação humana e a dificuldade em prever o desempenho e o alinhamento cultural de um profissional apenas com as ferramentas e etapas atuais. A Entrevistada 2, por exemplo, enfatizou que o currículo, por si só, não revela aspectos comportamentais ou a real motivação do candidato, que são cruciais para o sucesso na vaga.

A questão da diversidade nos processos seletivos também foi abordada, com 32% das empresas utilizando critérios de forma estruturada e 31% de forma pontual. Contudo, 31% dos respondentes indicaram que suas empresas não utilizam nenhum critério ou ferramenta para promover a diversidade. Este resultado, conforme a discussão do TCC, aponta para um “longo caminho a percorrer” na busca por equidade e valorização de grupos diversos, um tema de crescente importância nas organizações do século XXI.

Quando questionados sobre a etapa mais complexa do processo, o alinhamento de perfil com a liderança (25%) e a triagem de currículos (22%) foram os mais citados. A entrevista por competência foi a abordagem mais utilizada (46%), seguida pela entrevista comportamental (18%). Esses achados corroboram a literatura que destaca a importância da seleção por competências para a gestão estratégica de pessoas, como apontado por Carvalho, Passos e Saraiva (2016) e Chiavenato (2014), pois oferece maior clareza e objetividade na avaliação dos perfis.

As sugestões para aprimorar a eficácia das ferramentas e processos de recrutamento e seleção focam em várias frentes. A capacitação contínua da equipe de recrutamento foi considerada essencial por 87% dos respondentes, enquanto 60% destacaram a integração de dados de performance pós-contratação. Melhorar o engajamento e feedback ao candidato (59%), tornar os processos mais humanizados (54%) e investir em IA e automação (56%) também foram iniciativas relevantes. A Entrevistada 1 reforçou a necessidade de um alinhamento firme entre liderança e equipe de seleção, com um método bem definido e etapas transparentes, para entregar um processo seletivo mais estruturado e positivo para o candidato.

A satisfação geral com as ferramentas atuais é majoritariamente positiva, com 53% dos recrutadores se declarando satisfeitos e 15% muito satisfeitos. No entanto, 26% estão pouco satisfeitos e 6% insatisfeitos, indicando que há espaço para melhorias. A Entrevistada 1, por exemplo, mencionou que as plataformas atuais atendem bem, mas o ATS da Gupy poderia ser mais ágil e integrado. A Entrevistada 2 apontou que, embora as plataformas sejam atuais e assistivas, ainda apresentam limitações, especialmente em filtros para vagas afirmativas ou para perfis mais complexos, o que dificulta a busca por diversidade.

A discussão sobre o papel estratégico do recrutador e a relação com os gestores da vaga emergiu como um ponto crucial nas entrevistas. A Entrevistada 1 enfatizou que a seleção é a “primeira porta” do candidato com a empresa e, por isso, é extremamente estratégica, impactando diretamente o lucro e o atendimento aos clientes. Ambas as entrevistadas destacaram a importância de uma parceria mais efetiva com os gestores, que muitas vezes não compreendem a realidade e os desafios do processo seletivo, incluindo a dificuldade em encontrar o perfil ideal e a necessidade de aguardar para evitar contratações malsucedidas.

Em relação ao futuro da inteligência artificial, as recrutadoras foram unânimes em afirmar que a IA não substituirá o papel humano. Elas a veem como uma ferramenta de apoio para automatizar tarefas e simplificar processos, mas não como substituta do contato humano e do “olhar sensível” necessário para avaliar aspectos comportamentais e o potencial de desenvolvimento dos candidatos. Essa perspectiva está alinhada com as discussões de Blumen e Cepellos (2023), que abordam os benefícios e resistências ao uso da IA no recrutamento e seleção, ressaltando que, apesar dos avanços, o toque humano permanece insubstituível para decisões mais detalhadas e humanizadas.

Em síntese, os resultados desta pesquisa demonstram que, embora as ferramentas digitais e a inteligência artificial tenham transformado o recrutamento e seleção, tornando-o mais ágil em algumas etapas, persistem desafios significativos. A necessidade de aprimorar a assertividade das contratações, o alinhamento de expectativas entre recrutadores e lideranças, a promoção da diversidade e a melhoria da experiência do candidato são pontos cruciais. A valorização do profissional de RH e a utilização estratégica da tecnologia, sem perder o foco no elemento humano, são fundamentais para otimizar os processos e garantir a atração e retenção de talentos que impulsionem o sucesso organizacional, respondendo ao objetivo de identificar melhorias para tornar o fluxo mais ágil e efetivo.

4. Conclusão

O presente estudo buscou analisar a eficácia das ferramentas de busca e análise de candidatos, bem como esclarecer os critérios e métodos de recrutamento e seleção empregados pelas empresas, com o intuito de identificar melhorias para tornar o fluxo mais ágil e efetivo. Verificou-se que, embora as plataformas digitais e modelos híbridos de processo seletivo sejam amplamente adotados, com a maioria dos recrutadores utilizando sites de vagas, LinkedIn e indicações, desafios significativos persistem na assertividade das contratações. Observou-se que 83% dos recrutadores relataram já terem se sentido enganados por candidatos, evidenciando lacunas nas metodologias de avaliação. A inteligência artificial foi identificada como uma ferramenta de apoio valiosa, especialmente na divulgação de vagas e triagem de currículos, contribuindo para a agilidade operacional, mas não como substituta do contato humano e da análise comportamental, que permanecem cruciais. A complexidade do alinhamento de perfil com a liderança e a triagem de currículos foram apontadas como as etapas mais desafiadoras, e a duração dos processos ainda se estende por mais de 15 dias na maioria dos casos.

A principal contribuição deste trabalho reside em reforçar o papel estratégico dos profissionais de Recursos Humanos e a necessidade de um aprimoramento contínuo das ferramentas e processos de recrutamento e seleção. Sugeriu-se a capacitação da equipe, a integração de dados de performance pós-contratação e a humanização dos processos como iniciativas essenciais para otimizar a assertividade e a experiência do candidato. Como limitação, o estudo baseou-se na percepção de uma amostra específica de profissionais de RH, o que pode não refletir a totalidade das experiências no mercado. Para estudos futuros, recomenda-se a inclusão da perspectiva dos candidatos para enriquecer a compreensão do processo e aprofundar a investigação sobre a implementação de critérios de diversidade, que ainda apresenta um longo caminho a percorrer nas organizações.

Referências Bibliográficas

BLUMEN, Daniel; CEPELLOS, Vanessa Martines. 2023. Dimensões do uso de tecnologia e Inteligência Artificial (IA) em Recrutamento e Seleção (R&S): benefícios, tendências e resistências. Cadernos EBAPE.BR, v. 21, n. 2, p. 1-16. São Paulo, São Paulo, Brasil.

BREAUGH, James A. 2008. Employee recruitment: Current knowledge and important areas for future research. Human resource management review, v. 18, n. 3, p. 103-118.

CARVALHO, lêda Maria Vecchioni; PASSOS, Antônio Eugênio Valverde Mariani Passos; SARAIVA, Suzana Barros Corrêa. 2016. Recrutamento e seleção por competências. 2ª edição. Editora FGV, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil.

CHIAVENATO, Idalberto. 1999. Gestão de pessoas: O novo papel dos recursos humanos nas organizações. 1ª edição. Editora Campus, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil.

CHIAVENATO, Idalberto. 2014. Gestão de pessoas: O novo papel dos recursos humanos nas organizações. 4ª edição. Editora Manole, Barueri, São Paulo, Brasil.

LACOMBE, Francisco José Masset; HEILBORN, Gilberto Luiz José. 2008. Administração: princípios e tendências. 2ª edição. Editora Saraiva, São Paulo, São Paulo, Brasil.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq

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16 de outubro de 2026

Aplicações de Inteligência Artificial e Simulação Computacional na Formação de Preços e Gestão de Liquidez

O estudo, de caráter exploratório, investigou como técnicas de Inteligência Artificial e Simulação Computacional podem ser aplicadas à formação de preços com foco na gestão da liquidez empresarial. O objetivo foi propor e ilustrar um método de Precificação Dinâmica Adaptativa Orientada pelo Caixa, no qual a definição de preços dependeu de seus efeitos esperados sobre as vendas e, subsequentemente, sobre a trajetória do fluxo de caixa. Para isso, desenvolveu-se um caso hipotético com dados sintéticos de preços e vendas, um modelo preditivo de vendas em função do preço próprio e do preço médio da concorrência, um modelo de projeção de fluxo de caixa capaz de incorporar prazos de recebimento, inadimplência, custos transacionais, reposição de estoque e custos fixos, e um simulador computacional para avaliação de cenários competitivos. O processo de modelagem preditiva comparou diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, sendo selecionada uma regressão linear com termos quadráticos e de interação por apresentar desempenho preditivo competitivo, boa capacidade de generalização e maior interpretabilidade. Os resultados das simulações indicaram que a abordagem proposta superou um cenário baseline de preço fixo sob a ótica da liquidez, produzindo trajetórias de caixa superiores na maior parte do horizonte analisado. Concluiu-se que a precificação pode ser tratada não apenas como um problema comercial, mas também como um problema de gestão do caixa, abrindo espaço para aplicações práticas e estudos futuros com dados reais, múltiplos produtos e métodos mais avançados de decisão sequencial.

Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Fluxo de Caixa; Precificação; Simulação Computacional; Tomada de Decisão.

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