Alguns meses atrás, uma candidata contatou o autor através do LinkedIn. Ela tinha onze anos de experiência de trabalho e um currículo muito forte, mas em quatro meses enviou mais de 200 candidaturas e recebeu apenas três entrevistas. Ela perguntou o que estava fazendo de errado. O autor responde que ela não estava fazendo nada de errado; ela estava jogando um jogo cujas regras mudaram há muito tempo, usando uma estratégia adequada para um processo de recrutamento que parou de funcionar há muitos anos.
O autor passou 11 anos na área de consultoria de carreira na Índia através da Mentoria, trabalhando com mais de 350 mil profissionais. Recentemente, ele também trabalhou no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial do lado dos recrutadores, o que lhe permitiu ver o que acontece com uma candidatura após o envio. Foi graças a essa visão dupla que o autor não confia mais na maioria dos conselhos de busca de emprego.
O desemprego entre recém-formados é frequentemente apresentado como um problema de habilidades, mas os dados apontam para um quadro mais complexo. De acordo com um relatório da Azim Premji University, a taxa de desemprego entre graduados de 15 a 25 anos se aproxima de 40%, e entre os de 25 a 29 anos, cerca de 20%. Além disso, apenas cerca de 7% dos graduados que relataram desemprego encontram um emprego permanente com salário em um ano.
Entre 2004 e 2023, cerca de 5 milhões de graduados surgiram anualmente na Índia, mas apenas aproximadamente 2,8 milhões deles conseguiram encontrar trabalho nesse período. As vagas existem, mas o problema reside no processo que deve conectar a pessoa qualificada ao recrutador, e esse processo está sendo reconstruído com IA de ambos os lados simultaneamente.
O autor refuta o mito comum de que 75% dos candidatos não passam na seleção. Esse número está ligado a uma declaração de marketing de uma empresa em 2012, que fechou no ano seguinte, e não é confirmado por pesquisas publicadas confiáveis. Um estudo realizado em 2025 com 25 recrutadores em principais plataformas ATS mostrou que 92% não configuram seus sistemas para rejeitar automaticamente currículos devido a formatação ou falta de palavras-chave.
O que o autor observou ao desenvolver sistemas do lado dos recrutadores acabou sendo mais comum e, francamente, mais difícil de corrigir com um modelo de currículo. O estudo mostrou que 88% dos empregadores acreditam que sua própria tecnologia de contratação elimina pessoas qualificadas simplesmente porque os candidatos não usaram os termos de pesquisa exatos inseridos pelo recrutador. O autor trabalhou com equipes de RH que procuravam em mais de 500 candidaturas para uma única vaga. Eles fazem isso não para serem injustos.
Eles usam a pesquisa por palavras-chave porque é o método mais simples que pode ser escalado para tal volume, e com tal volume, bons especialistas se perdem. Ele viu como isso aconteceu com uma candidata que eles acompanharam por três mudanças de emprego: uma pessoa com experiência ideal foi filtrada porque seu currículo mencionava 'customer success', mas a pesquisa era feita pelo termo 'client success'.
Consultores de carreira aconselhavam há anos os candidatos a expandir sua busca: enviar candidaturas para um maior número de vagas, aumentando as chances de sucesso. O autor entende essa necessidade, pois o esforço parece mais seguro do que admitir que o problema está no próprio sistema. No entanto, uma candidatura geral para cinquenta vagas funciona pior na pesquisa por palavras-chave do que uma candidatura direcionada para cinco, porque a versão adaptada contém a linguagem que o sistema do recrutador procura. O autor observou isso no caso da candidata em questão. Duzentas candidaturas, quase nenhuma delas adaptada, e três entrevistas. O problema nunca foi a quantidade; era a precisão.
Aqui a conversa se torna mais complexa do que a maioria está disposta a discutir. A IA agora permite gerar e enviar facilmente muito mais candidaturas do que um humano poderia fazer manualmente em um dia. Se o volume já era uma estratégia perdedora contra o filtro manual por palavras-chave, então o volume acelerado por IA não resolve esse problema. Ele apenas escala o mesmo erro.
A caixa de entrada do recrutador não se torna mais seletiva se, em vez de cinquenta candidaturas perfeitamente adequadas, chegam quinhentas candidaturas tecnicamente submetidas e mal adequadas. O que é realmente importante aqui não é se o processo é manual ou automatizado, mas sim se a ferramenta otimiza a precisão ou o volume.
É mais interessante o que acontece quando os recrutadores começam a usar IA. Esta é uma questão que o autor considera com mais frequência em seu trabalho. Os candidatos não são os únicos a implementar IA. Recrutadores e plataformas de emprego estão cada vez mais usando IA para triagem de currículos, classificação e contato inicial. Assim, surgem dois sistemas automatizados, um de cada lado de uma transação, e nenhum deles foi criado levando em conta o outro. O autor viu como isso se parece do ponto de vista do recrutador: uma candidatura gerada por IA encontra um filtro controlado por IA, sem qualquer julgamento humano no processo, a menos que alguém tenha projetado intencionalmente os sistemas para priorizar a correspondência real sobre a correspondência superficial por palavras-chave. Este é um problema fundamentalmente diferente de 'como contornar o filtro', no qual a maioria dos materiais de carreira ainda está presa. A verdadeira questão é o que acontecerá com o recrutamento quando ambos os lados passarem a primeira fase para a máquina, e duas máquinas não otimizarem o resultado pelo mesmo critério.
O autor não acredita que a solução seja abandonar a IA de qualquer lado. O processo antigo já era muito volumoso e insuficientemente adequado para ser corrigido puramente por um método manual muito antes do surgimento da IA. No entanto, a corrida armamentista automatizada, que simplesmente produz mais candidaturas inadequadas mais rapidamente de ambos os lados, também não é progresso. Ela apenas escala a inadequação existente.
Os candidatos que terão sucesso nos próximos dois anos não serão aqueles que enviarem mais candidaturas — sejam escritas por humanos ou geradas por IA. Serão aqueles que usarão a IA de forma seletiva para melhorar a adequação: candidaturas mais precisamente adequadas, acesso mais direto à pessoa que toma a decisão de contratação e mais tempo gasto pelo próprio candidato em tarefas que exigem participação humana, como preparação para entrevistas, negociações e escolha de uma oferta adequada. A mesma candidata mencionada anteriormente mudou sua abordagem há cerca de seis semanas. Menos candidaturas, cada uma construída em torno de uma função que realmente lhe servia. Em um mês, ela recebeu duas ofertas.
A busca de emprego manual enfrenta dificuldades porque foi criada para um processo de recrutamento que não existe mais. A solução não é mais automação sob a mesma métrica quebrada. Está nas ferramentas de ambos os lados da mesa que finalmente são otimizadas para a adequação, e não para a velocidade.