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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62334

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorSobral, Natanael Vitor-
dc.contributor.authorSilva, Flávia Helloysa Fontes-
dc.date.accessioned2025-04-15T20:27:12Z-
dc.date.available2025-04-15T20:27:12Z-
dc.date.issued2025-04-01-
dc.date.submitted2025-04-14-
dc.identifier.citationSILVA, Flávia Helloysa Fontes. Vieses de Gênero na Inteligência Artificial: diferença de tratamento entre homens e mulheres em processos seletivos de contratação. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Gestão da Informação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62334-
dc.description.abstractA inteligência artificial tem se consolidado como uma ferramenta essencial nos processos de seleção e recrutamento, promovendo maior eficiência e automação na triagem de candidatos. No entanto, estudos apontam que a inteligência artificial pode reproduzir e intensificar vieses, especialmente de gênero, comprometendo a equidade nas contratações. Esse fenômeno decorre da forma como os algoritmos são treinados, baseando-se em dados históricos que podem conter padrões discriminatórios e perpetuar desigualdades entre homens e mulheres no mercado de trabalho. Este trabalho tem como objetivo analisar os vieses de diferença de tratamento entre homens e mulheres que são produzidos por inteligências artificiais em processos seletivos de contratação. A metodologia adotada para esta pesquisa foi planejada a fim de garantir coerência com os objetivos propostos. Trata-se de uma pesquisa de natureza qualitativa, de tipo descritiva, voltada para a compreensão dos vieses. A condução deste estudo foi organizada em seis etapas, que serão detalhadas a seguir, permitindo um encadeamento lógico e sistemático das ações realizadas ao longo da investigação. A coleta de dados foi realizada por meio da plataforma Consensus AI, que utiliza inteligência artificial para localizar e sintetizar evidências científicas. Foram identificados sete artigos relevantes, que embasaram a análise sobre os vieses de gênero em sistemas de inteligência artificial aplicados à contratação. Quanto ao recorte temporal, não foi estabelecida uma delimitação específica, uma vez que a plataforma utilizada para a coleta dos dados prioriza automaticamente a exibição dos conteúdos mais recentes. Os resultados evidenciam que 75% dos estudos revisados confirma a presença de vieses de gênero nesses sistemas. Dos artigos relevantes, cinco indicaram que a inteligência artificial tende a reforçar padrões discriminatórios. Um estudo foi reclassificado em relação à categorização da plataforma Consensus AI, por apresentar resultados que não sustentam uma resposta exclusivamente afirmativa. Além disso, duas pesquisas sugerem que, quando bem orientada, a inteligência artificial pode contribuir para a redução dessas disparidades, desde que sejam adotadas estratégias de tratamento adequado dos dados e mecanismos eficazes de controle. A análise revelou que, na maioria dos casos, há diferença de tratamento, motivada por fatores históricos (como dados enviesados), ausência de diversidade ou linguagem tendenciosa nos anúncios de emprego. Este trabalho contribui para o debate sobre os impactos sociais e éticos da IA no mercado de trabalho, ressaltando a importância de um olhar crítico e atento às desigualdades de gênero na era digital. Futuros estudos, como mestrado na área podem aprofundar a discussão sobre estratégias de mitigação desses vieses, bem como analisar a atuação das empresas e órgãos reguladores na promoção de processos seletivos mais inclusivos e justos.pt_BR
dc.format.extent62p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsembargoedAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectrecrutamento algorítmicopt_BR
dc.subjectequidade de gêneropt_BR
dc.subjectdados enviesadospt_BR
dc.subjectConsensus AIpt_BR
dc.titleVieses de gênero na Inteligência Artificial: diferença de tratamento entre homens e mulheres em processos seletivos de contrataçãopt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6360027208494081pt_BR
dc.description.abstractxArtificial intelligence has established itself as an essential tool in selection and recruitment processes, promoting greater efficiency and automation in candidate screening. However, studies indicate that artificial intelligence can reproduce and intensify biases, especially gender biases, compromising equity in hiring. This phenomenon arises from the way algorithms are trained, based on historical data that may contain discriminatory patterns and perpetuate inequalities between men and women in the labor market. This study aims to analyze the biases of different treatment between men and women that are produced by artificial intelligence in recruitment selection processes. The methodology adopted for this research was planned to ensure coherence with the proposed objectives. This is a qualitative, descriptive research, aimed at understanding biases. The conduct of this study was organized into six stages, which will be detailed below, allowing a logical and systematic sequence of the actions carried out throughout the investigation. Data collection was carried out using the Consensus AI platform, which uses artificial intelligence to locate and synthesize scientific evidence. Seven relevant articles were identified, which supported the analysis of gender bias in artificial intelligence systems applied to hiring. Regarding the time frame, no specific delimitation was established, since the platform used for data collection automatically prioritizes the display of the most recent content. The results show that 75% of the studies reviewed confirm the presence of gender bias in these systems. Of the relevant articles, five indicated that artificial intelligence tends to reinforce discriminatory patterns. One study was reclassified in relation to the Consensus AI platform categorization, as it presented results that do not support an exclusively affirmative answer. In addition, two studies suggest that, when well-guided, artificial intelligence can contribute to reducing these disparities, as long as appropriate data processing strategies and effective control mechanisms are adopted. The analysis revealed that, in most cases, there is a difference in treatment, motivated by historical factors (such as biased data), lack of diversity or biased language in job advertisements. This work contributes to the debate on the social and ethical impacts of AI on the job market, highlighting the importance of a critical and attentive look at gender inequalities in the digital age. Future studies, such as master's degrees in the area, can deepen the discussion on strategies to mitigate these biases, as well as analyze the actions of companies and regulatory bodies in promoting more inclusive and fair selection processes.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Sociais Aplicadas::Ciência da Informaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CAC-DCI) - Departamento de Ciência da Informaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CAC-Curso de Gestão da Informação – Bachareladopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
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