A presente dissertação explora o impacto da Inteligência Artificial (IA) nos processos de recrutamento e seleção, um tema em destaque na gestão de recursos humanos devido ao seu potencial para transformar práticas tradicionais. Através de uma revisão da literatura, o estudo analisa a integração da IA em contextos organizacionais, identificando benefícios e desafios éticos da sua implementação. Foi realizada uma pesquisa qualitativa com 16 profissionais de recursos humanos, experientes em recrutamento e seleção, que forneceram perspetivas valiosas sobre a aplicação da IA nas suas práticas. Os resultados indicam que a IA melhora a triagem de currículos e a análise preditiva de desempenho, tornando a seleção de candidatos mais rápida e precisa. No entanto, foram identificados desafios significativos, como o viés algorítmico, que pode perpetuar desigualdades, questões de privacidade e segurança dos dados, e a falta de transparência nos processos automatizados. Além disso, a resistência à mudança e a falta de qualificação dos profissionais foram apontadas como barreiras importantes. Para enfrentar estes desafios, o estudo propõe auditorias regulares para mitigar viéses nos algoritmos, medidas robustas de proteção de dados e supervisão humana nos processos automatizados. Também sugere um investimento contínuo na formação dos profissionais de recursos humanos para garantir o uso eficaz e ético da IA. Este estudo contribui para a compreensão do papel da IA no recrutamento e seleção, oferecendo diretrizes para uma implementação responsável, que complemente, mas não substitua, o julgamento humano.

This dissertation explores the impact of Artificial Intelligence (AI) on recruitment and selection processes, a topic increasingly highlighted in human resource management due to its potential to transform traditional practices. Through a literature review, the study analyzes the integration of AI in organizational contexts, identifying the benefits and ethical challenges of its implementation. A qualitative research was conducted with 16 experienced human resources professionals in recruitment and selection, who provided valuable insights into the application of AI in their practices. The results indicate that AI improves resume screening and predictive performance analysis, making candidate selection faster and more accurate. However, significant challenges were identified, such as algorithmic bias, which may perpetuate inequalities, issues of data privacy and security, and a lack of transparency in automated processes. Additionally, resistance to change and the lack of qualification among professionals were highlighted as major barriers. To address these challenges, the study proposes regular audits to mitigate biases in algorithms, robust data protection measures, and human oversight in automated processes. It also suggests continuous investment in the training of human resources professionals to ensure the effective and ethical use of AI. This study contributes to understanding the role of AI in recruitment and selection, offering guidelines for responsible implementation that complements, but does not replace, human judgment.