Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10071/36750
Autoria: Almeida, Raquel Alexandra Matos
Orientação: Ferreira, Aristides Isidoro
Data: 4-Nov-2025
Título próprio: Algoritmos de Inteligência Artificial no recrutamento e expectativas dos candidatos
Referência bibliográfica: Almeida, R. A. M. (2025). Algoritmos de Inteligência Artificial no recrutamento e expectativas dos candidatos [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/36750
Palavras-chave: Inteligência artificial -- Artificial intelligence
Processo de recrutamento e seleção
Expectativas dos candidatos
Recruitment and selection processes
Candidates' expectations
Resumo: Atualmente, as empresas procuram otimizar os seus processos, reduzindo tempo e custos e, nesse contexto, a Inteligência Artificial tem vindo a transformar as estratégias de recrutamento e seleção. No entanto, apesar do crescente interesse académico por esta temática, a maioria das investigações centra-se na perspetiva dos recrutadores, existindo poucas evidências sobre como os candidatos percecionam este método. Assim, a presente dissertação pretende colmatar esta lacuna, analisando as perceções dos candidatos face à utilização de IA no recrutamento, com especial foco em temas como transparência, justiça, imparcialidade, motivação e proteção de dados, bem como os principais benefícios e desafios associados. Uma vez que se pretende estudar as expectativas dos candidatos relativamente aos processos de recrutamento que utilizam IA, como método de estudo esta dissertação irá recolher, através de entrevistas semiestruturadas, a opinião de 16 candidatos que serão analisadas através do método de Gioia. Os resultados revelaram que muitos candidatos têm receio de serem excluídos ou avaliados de forma injusta em processos que utilizam IA, o que diminui a sua motivação. Foi também identificado que os candidatos defendem a complementaridade entre recrutadores humanos e IA combinando a análise subjetiva dos recrutadores com a eficiência e imparcialidade da tecnologia, o que aumenta a perceção de justiça. Quanto à comunicação prévia do uso de IA, verificou-se uma divisão de opiniões: enquanto alguns candidatos demonstraram indiferença, outros consideraram essencial serem informados, valorizando a transparência. Por isso, apesar dos benefícios que esta tecnologia apresenta, é essencial melhorar a sua aplicação e garantir a supervisão humana.
Currently, companies seek to optimize their processes by reducing time and costs, and in this context, Artificial Intelligence has been transforming recruitment and selection strategies. However, despite the growing academic interest in this topic, most research focuses on the recruiters’ perspective, with low evidence on how candidates perceive this method. Thus, this dissertation aims to bridge this gap by analyzing candidates’ perceptions regarding the use of AI in recruitment, with a particular focus on topics such as transparency, fairness, impartiality, motivation, and data protection, as well as the main benefits and challenges associated with it. To explore candidates’ expectations regarding recruitment processes that involve AI, this study collected data through semi-structured interviews with 16 candidates, analyzed using the Gioia method. The results revealed that many candidates fear being excluded or unfairly evaluated in AI-driven processes, which decreases their motivation. It was also found that candidates support the complementarity between human recruiters and AI, combining the recruiters’ subjective analysis with the efficiency and impartiality of technology, which enhances the perception of fairness. Regarding prior communication about the use of AI, opinions were divided: while some candidates were indifferent, others considered it essential to be informed, valuing transparency. Therefore, despite the benefits this technology offers, it is crucial to improve its application and ensure human oversight.
Designação do Departamento: Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Designação do grau: Mestrado em Gestão de Empresas
Arbitragem científica: yes
Acesso: Acesso Restrito
Aparece nas coleções:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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