Analisar de que maneira a aparência de neutralidade dos sistemas algorítmicos de recrutamento pode ocultar sua participação no exercício do poder diretivo do empregador, examinando as consequências dessa relação para a responsabilização organizacional e para a comprovação da discriminação algorítmica pelo candidato.
O estudo desloca o debate da correção técnica do viés para a responsabilização jurídico-organizacional, propondo a leitura do algoritmo de recrutamento como extensão do poder diretivo do empregador abordagem pouco explorada na literatura brasileira sobre inteligência artificial na gestão de pessoas.
Pesquisa de abordagem qualitativa, desenvolvida por meio de procedimentos bibliográficos e documentais, articulando legislação brasileira, doutrina e literatura técnica sobre viés algorítmico e casos emblemáticos documentados, tratados como evidência qualitativa de mecanismos de produção e ocultação de viés em sistemas de recrutamento
Constatou-se que vieses históricos entram no sistema por meio de variáveis aparentemente neutras (proxies), que a automação não retira a decisão da esfera organizacional, e que a opacidade algorítmica impõe ao candidato dificuldade estrutural de prova, parcialmente mitigável pela legislação vigente.
O artigo contribui ao articular o poder diretivo do empregador (art. 2º, CLT) com a responsabilidade objetiva por delegação de função (arts. 932-933, CC), e ao aplicar o conceito de interseccionalidade de Crenshaw à discriminação algorítmica no recrutamento.
Para a prática de Gestão de Pessoas, o artigo propõe parâmetros de governança algorítmica, questionamento de fornecedores, documentação de critérios, auditoria periódica e supervisão humana efetiva, capazes de prevenir discriminação e mitigar risco de passivo trabalhista antes da ocorrência do dano.
To analyze how the appearance of neutrality in algorithmic recruitment systems may conceal their role in exercising the employer's directive power, examining the consequences of this relationship for organizational accountability and for proving algorithmic discrimination by the candidate.
This study shifts the debate from technical bias correction toward legal-organizational accountability, proposing that recruitment algorithms be read as an extension of the employer's directive power, an approach still underexplored in Brazilian literature on artificial intelligence in people management.
Qualitative research based on bibliographic and documentary procedures, articulating Brazilian legislation, doctrine and technical literature on algorithmic bias, and emblematic documented cases, treated as qualitative evidence of mechanisms of bias production and concealment in recruitment systems.
Findings show that historical biases enter systems through apparently neutral variables (proxies), that automation does not remove decisions from the organizational sphere, and that algorithmic opacity imposes structural evidentiary difficulty on candidates, partially mitigated by current legislation.
The article contributes by articulating the employer's directive power (art. 2, CLT) with strict liability for delegated functions (arts. 932-933, Civil Code), and by applying Crenshaw's intersectionality concept to algorithmic discrimination in recruitment.
For Human Resources practice, the article proposes algorithmic governance parameters — questioning vendors, documenting criteria, periodic auditing and effective human oversight — capable of preventing discrimination and mitigating labor-law liability risk before harm occurs