Gartner projeta que 75% dos processos seletivos testarão proficiência em IA até 2027

Levantamento apresentado no Gartner HR Symposium/Xpo prevê testes ou certificações de uso de IA em três quartos dos processos seletivos até 2027, com impacto maior em vagas de alto volume.

Um levantamento apresentado pela Gartner durante o HR Symposium/Xpo projeta que, até 2027, 75% dos processos seletivos incluirão certificações ou testes de proficiência em inteligência artificial. A previsão indica que saber trabalhar com ferramentas de IA deve se tornar parte mais visível da avaliação profissional, inclusive fora das áreas de tecnologia, segundo a Exame.

A consultoria também descreve uma abordagem “AI-first” para funções de alto volume e baixa complexidade, como atendimento ao cliente, vendas no varejo e cargos operacionais. Nessa lógica, a tecnologia participa da triagem desde o início do processo. A previsão é um cenário de mercado, não uma regra legal nem um padrão obrigatório para todas as empresas.

O dado coloca duas responsabilidades na mesa. Empresas precisam definir o que estão avaliando, oferecer instruções claras e evitar testes que meçam apenas acesso a uma ferramenta específica. Candidatos, por sua vez, podem se preparar mostrando como usam IA para pesquisar, revisar, analisar e resolver problemas, sempre conferindo resultados e respeitando confidencialidade.

A adoção de testes não substitui entrevista estruturada, avaliação de repertório e análise de resultados. Em processos de seleção, transparência sobre o uso da IA, acessibilidade e possibilidade de revisão humana ajudam a reduzir falsos negativos e a manter a decisão explicável.

Para quem contrata

Análise Orbite: se a proficiência em IA entrar no processo seletivo, transforme o requisito em competência observável. Defina uma tarefa ligada ao trabalho, informe como os dados serão tratados, permita que a pessoa explique seu raciocínio e não use um resultado automatizado como decisão isolada.

Para sua carreira

Para sua carreira: crie um portfólio simples com exemplos do seu trabalho antes e depois do uso de IA, registrando critérios, verificações e limites. A capacidade de explicar escolhas e corrigir erros vale mais do que decorar comandos de uma ferramenta.

Fonte: Exame