Os Applicant Tracking Systems, conhecidos pela sigla ATS, são plataformas empregadas por empresas para centralizar informações de candidatos, acompanhar o estágio de cada candidatura e comparar perfis, independentemente de recursos de inteligência artificial.

Uma das funcionalidades mais difundidas nos ATS é o "resume parsing", que consiste na leitura automática do documento enviado e na extração de dados como nome, contato e histórico profissional. A Lever, referência no mercado de recrutamento, afirma que esse processo preenche automaticamente campos como nome, empresas anteriores e contato, porém documentos em formato de imagem – como JPG ou PNG – não são reconhecidos por esse mecanismo.

Alguns fornecedores ampliam o escopo básico do ATS ao incorporar IA. A Greenhouse, outra plataforma relevante, descreve recursos como geração automática de descrições de vagas, resumos de entrevistas, filtros por palavra‑chave, previsão de aceitação de propostas e anonimização de currículos, ocultando nome e foto na triagem inicial. Mesmo assim, a empresa destaca que a escolha final de contratação permanece sob responsabilidade humana. Vale ressaltar que tais funcionalidades não são padrão em todos os sistemas disponíveis.

Quanto à eliminação automática de currículos, não há uma regra única. O que ocorre depende do software contratado, da configuração feita pela empresa para a vaga e dos recursos ativados pelo recrutador. Armazenar o currículo, extrair seus dados, aplicar um filtro e recomendar um candidato são etapas distintas dentro de um ATS, e a decisão de avançar ou descartar a candidatura pode ser tomada por uma pessoa, mesmo em plataformas com alta automação.

Estudos recentes apontam falhas e vieses nos sistemas de triagem baseados em IA. Uma pesquisa da Stanford HAI, publicada em maio de 2026, acompanhou 3,4 milhões de candidatos avaliados por uma ferramenta de um único fornecedor, utilizada por 150 empresas, e identificou que 26 % dos candidatos negros e 15 % dos asiáticos foram recomendados para vagas em taxas consideradas discriminatórias segundo a regra dos "quatro quintos" da legislação trabalhista dos EUA. Outro levantamento, divulgado em junho de 2026, testou 14 modelos de linguagem: o modelo mais antigo favorecia candidatos brancos, enquanto os lançados a partir de 2024 apresentaram resultados neutros ou até vantagem para candidatos negros. Uma segunda pesquisa do mesmo período constatou que as recomendações de IA influenciam o tempo que recrutadores humanos dedicam a cada currículo, podendo afetar a decisão final mesmo quando a escolha permanece humana.

O tema também chegou ao Judiciário americano. Em junho de 2026, uma juíza federal da Califórnia determinou que a Workday responda a uma ação coletiva que a acusa de discriminação por idade, raça e deficiência em suas ferramentas de triagem. A empresa nega as acusações, alegando que sua tecnologia não toma decisões de contratação. Embora o caso não comprove que todos os ATS do mercado sejam discriminatórios, ele evidencia riscos documentados em sistemas específicos.

Para que um ATS consiga interpretar um currículo, o documento deve conter texto legível. Arquivos digitalizados como imagens podem representar um obstáculo para alguns parsers, como reconhece a Lever, mas isso não implica que nenhum ATS consiga analisar currículos com design mais elaborado. A capacidade de leitura varia conforme o software e sua versão, de modo que afirmações absolutas sobre a incompatibilidade de determinados formatos não são corretas.

Com informacoes de Canaltech.