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The ethical risks of overlooking human potential in AI recruitment : current unethical outcomes and future mitigation strategies
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | |
| datacite.subject.sdg | 08:Trabalho Digno e Crescimento Económico | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| datacite.subject.sdg | 10:Reduzir as Desigualdades | |
| dc.contributor.advisor | Fioravante, Rosa | |
| dc.contributor.author | Prill-Gonzalez, Johanna Marie | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-23T10:02:14Z | |
| dc.date.available | 2025-09-23T10:02:14Z | |
| dc.date.issued | 2025-04-23 | |
| dc.date.submitted | 2025-06-01 | |
| dc.description.abstract | The rapid integration of Artificial Intelligence (AI) into recruitment processes has revolutionized hiring practices, offering significant opportunities while introducing profound ethical risks. This thesis aims to provide an overview of current debates on the ethical risks and opportunities posed by AI recruitment and their mitigation strategies, with a particular focus on the underexplored risk of AI-Defined Candidate Evaluation Filters Overlooking Human Potential. The central research question is: How can organizations deploy AI recruitment systems without risking overlooking human potential, especially among candidates with more individualistic or non-conforming backgrounds? Utilizing a qualitative systematic literature review, the study synthesizes peer-reviewed articles as well as established books in the field to assess AI's ethical challenges and identify gaps in the literature. Findings reveal that AI-defined evaluation filters can exclude capable candidates from diverse backgrounds, amplify biases, undermine inclusivity, and devalue human judgment. These various outcomes result in workforce homogeneity, stifling innovation and adaptability. To better understand the interconnected risks, the framework categorizes these into three dimensions: Inclusivity & Accessibility, Depth & Accuracy of Candidate Evaluation, and Organizational Adaptability & Long-Term Impact. Finally, the thesis addresses these challenges by proposing a mitigation framework based on two dimensions: resource intensity and implementation horizon. Strategies include expanding outreach channels, conducting algorithmic bias audits, refining data practices to exclude sensitive attributes, and fostering human-AI collaborative evaluation processes. | eng |
| dc.description.abstract | A rápida integração da Inteligência Artificial (IA) nos processos de recrutamento transformou as práticas de contratação, oferecendo oportunidades significativas, mas também introduzindo riscos éticos profundos. Esta tese avalia os debates atuais sobre os riscos éticos do recrutamento com IA e suas estratégias de mitigação, com foco no risco pouco explorado de Filtros de Avaliação de Candidatos Definidos por IA que Ignoram o Potencial Humano. A questão central é: Como as organizações podem implementar sistemas de recrutamento com IA sem ignorar o potencial humano, especialmente de candidatos com perfis individualistas ou não conformistas? Baseando-se em uma revisão sistemática qualitativa da literatura, o estudo identifica que filtros definidos por IA podem excluir candidatos qualificados de origens diversas, amplificar preconceitos, minar a inclusão e desvalorizar o julgamento humano, levando a uma força de trabalho homogênea e reduzindo a inovação. Os riscos são categorizados em três dimensões: Inclusividade e Acessibilidade, Profundidade e Precisão na Avaliação de Candidatos e Adaptabilidade Organizacional e Impacto de Longo Prazo. Para mitigar esses riscos, a tese propõe um quadro baseado em dois dimensões: intensidade de recursos e horizonte de implementação, incluindo estratégias como expansão de canais de alcance, auditorias de viés algorítmico, exclusão de atributos sensíveis e processos colaborativos entre humanos e IA. Este estudo contribui para a governança ética da IA, promovendo práticas de recrutamento que equilibrem eficiência tecnológica com inclusão e responsabilidade. | por |
| dc.identifier.tid | 203940970 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/55063 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Artificial intelligence | |
| dc.subject | Bias mitigation | |
| dc.subject | Ethical risks | |
| dc.subject | Human potential | |
| dc.subject | Inteligência artificial | |
| dc.subject | Mitigação de vieses | |
| dc.subject | Potencial humano | |
| dc.subject | Recruitment | |
| dc.subject | Recrutamento | |
| dc.subject | Riscos éticos | |
| dc.title | The ethical risks of overlooking human potential in AI recruitment : current unethical outcomes and future mitigation strategies | eng |
| dc.title.alternative | Os riscos éticos de negligenciar o potencial humano no recrutamento por IA : resultados antiéticos actuais e estratégias futuras de mitigação | por |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão e Administração de Empresas |
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