Uma funcionária voltou da licença-maternidade e não recebeu a promoção prometida. O motivo registrado pela empresa foi performance abaixo dos colegas, segundo os dados do sistema. Mas não havia problema de performance, mas o afastamento legal de meses que o algoritmo contabilizou como queda de produtividade, validado pelo RH para negar a promoção.
O caso está em um estudo do advogado Sérgio Pelcerman, sócio da área trabalhista do Almeida Prado e Hoffmann Advogados. O levantamento analisou cerca de 35 processos e 16 decisões em sete Tribunais Regionais do Trabalho (sete sentenças de primeiro grau e nove acórdãos em órgãos colegiados).
É um volume pequeno, mas é o embrião de um passivo que ele projeta crescer nos próximos cinco anos, no mesmo ritmo em que as empresas ampliam o uso de inteligência artificial na gestão de pessoas.
O termo "discriminação algorítmica" já aparece nas petições, contudo não é sob essa ótica que os processos são julgados.
Nos casos levantados, os tribunais não costumam tratar os episódios como uma categoria autônoma de "discriminação algorítmica", mas aplicam institutos trabalhistas já existentes, como discriminação indireta, assédio e reparação por dano moral.
No caso da funcionária que teve o período de licença-maternidade confundida com baixo rendimento, segundo Percelman, houve condenação da empresa fundamentada nos danos causados pela promessa de promoção não cumprida.
"A discriminação algorítmica já ingressou de forma concreta no vocabulário e na pauta da Justiça do Trabalho. Mas nenhuma das decisões reconheceu de maneira expressa que a discriminação foi comprovada e, exclusivamente por esse fundamento, concedeu indenização ou reintegração", explica o advogado.
Segundo ele, a recomendação central para reduzir exposição ao risco de processos é supervisão humana. "Você não pode simplesmente coletar os dados e não fazer uma análise crítica", diz o advogado.
Sem alguém revisando o que o sistema apontou, o risco de conduta discriminatória indireta se materializa. O resto é compliance conhecido aplicado a um objeto novo: políticas internas, auditoria dos sistemas e testes recorrentes para identificar viés nos resultados.
Onde o risco de discriminação é maior
Segundo ele, o que está em discussão não é a legalidade da IA, usada em sistemas para gerir jornada, hora extra ou avaliação de desempenho, mas o seu impacto sem supervisão humana.
O advogado afirma que a ferramenta não é discriminatória por natureza. O que pode ser discriminatório é a forma como a empresa usa os dados que os algoritmos devolvem.
Três usos aparecem como zona de risco no levantamento de Percelman. O primeiro é a hora extra como medida indireta de mérito; o sistema separa quem faz e quem não faz, e esse corte vira critério informal de promoção.
O segundo é o afastamento contado como desempenho: colaboradores fora por doença ocupacional ou licença-maternidade entram na régua de performance como se estivessem em atividade e saem dela como se tivessem produzido menos.
O terceiro é a triagem de contratação que distingue endereço e localidade. Na prática, tende a vetar candidatos por morarem longe, segundo ele.
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