Aplicar para emprego ficou fácil demais, e isso é um problema

O que aconteceu

Há três anos, Andrew Stockwell, head of people da Vendr, empresa de compra de software, tinha um ritual de contratação estável: publicava uma vaga, esperava alguns dias e recebia algumas dezenas de currículos, no máximo 100. Em 2026, isso mudou. Stockwell passou a receber centenas de candidaturas por vaga, e em alguns dias o volume ultrapassou mil. Uma parte considerável era de candidatos falsos, e muitos currículos pareciam ter sido escritos por IA, exagerando qualificações e tornando difícil distinguir um candidato do outro.

A Vendr, que tem Stockwell como head of people, agora gasta horas de seus profissionais de aquisição de talento apenas para olhar aplicações. "Estava pagando meus profissionais de aquisição de talento, que são pessoas bem remuneradas e de alta qualidade, apenas para olhar candidaturas o dia inteiro", diz ele.

O mesmo fenômeno é descrito por Ophir Samson, head of voice AI da Greenhouse, plataforma de recrutamento que adquiriu sua startup neste ano. "O que eles conseguiram foram 2 mil candidatos em 24 horas para uma vaga. Essa é uma experiência péssima para todos", afirma. A Greenhouse, que comprou a startup de entrevistas por IA de Samson, agora vê esse volume como rotina no mercado.

Contexto

A facilidade de aplicar para vagas tem três causas principais: a queda no número de vagas abertas, as aplicações em um clique e o avanço da IA generativa. Com menos oportunidades, cada vaga atrai mais candidatos. Ferramentas de IA, populares desde 2022 com o lançamento do ChatGPT, tornaram trivial produzir currículos e cartas de apresentação personalizados em segundos. Extensões de navegador preenchem formulários de candidatura automaticamente. O LinkedIn, por sua vez, oferece dezenas de vagas por dia, muitas com a opção de aplicar com poucos cliques.

Esse ecossistema criou um ciclo: como é fácil aplicar, mais gente aplica. Como mais gente aplica, recrutadores demoram mais para filtrar. E como o filtro é cansativo, candidatos bons se perdem no meio do volume.

Por que importa

Para quem procura emprego, o impacto é direto. Candidatos qualificados não conseguem se destacar em um mar de aplicações genéricas. Candidatos ruins, por outro lado, às vezes passam despercebidos. Para as empresas, o custo é alto: profissionais de RH passam o dia em sistemas de rastreamento de candidatos, ajustando filtros para tentar encontrar alguém minimamente plausível.

O resultado é um mercado de trabalho menos eficiente. Recrutadores que antes caçavam talentos no LinkedIn agora gastam energia excluindo aplicações falsas. A seleção, que deveria encontrar o melhor perfil, se torna uma loteria.

Impacto

No curto prazo, a tendência é de mais sobrecarga nos times de recrutamento. Empresas como a Greenhouse, que constroem software de recrutamento, já estão atentas a esse problema: fazer a triagem manual de milhares de candidatos é insustentável. No médio prazo, é provável que as próprias ferramentas passem a incorporar filtros mais agressivos, usando IA para detectar currículos suspeitos ou aplicações automatizadas.

Também há um efeito colateral para os candidatos: quem usa IA para exagerar qualificações pode até passar da primeira triagem, mas tende a fracassar em entrevistas que avaliam profundidade técnica ou comportamental.

O que vem agora

A indústria de recrutamento começa a repensar os processos. Se a facilidade de aplicar trouxe esse caos, uma saída possível é tornar a aplicação mais trabalhosa, com etapas que exijam esforço real, como testes ou vídeos. Mas isso dependerá de as plataformas de vagas e as empresas aceitarem a fricção como filtro.

Para Stockwell, o momento exige voltar ao básico: separar o joio do trigo, mesmo que isso signifique olhar menos candidatos. A pergunta que o mercado tenta responder é como fazer isso sem jogar fora os bons candidatos que chegam pelo caminho.