{"id":10303,"date":"2022-02-25T13:54:55","date_gmt":"2022-02-25T16:54:55","guid":{"rendered":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/?p=10303"},"modified":"2022-02-25T13:54:56","modified_gmt":"2022-02-25T16:54:56","slug":"direito-do-trabalho-e-novas-tecnologias-inteligencia-artificial-big-data-e-discriminacao-pre-contratual","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/2022\/02\/25\/direito-do-trabalho-e-novas-tecnologias-inteligencia-artificial-big-data-e-discriminacao-pre-contratual\/","title":{"rendered":"DIREITO DO TRABALHO E NOVAS TECNOLOGIAS: INTELIG\u00caNCIA ARTIFICIAL, BIG DATA E DISCRIMINA\u00c7\u00c3O PR\u00c9-CONTRATUAL"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"10303\" class=\"elementor elementor-10303\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-381c2dd0 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"381c2dd0\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-336fa3a4\" data-id=\"336fa3a4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47e6dc9d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"47e6dc9d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.19.0 - 29-01-2024 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h6 style=\"text-align: right;\"><span style=\"color: #000000;\"><em>Andr\u00e9 Jobim de Azevedo<\/em><\/span><\/h6><h6 style=\"text-align: right;\"><span style=\"color: #000000;\"><em>Vitor Kaiser Jahn<\/em><\/span><\/h6><p>\u00a0<\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><strong>INTRODU\u00c7\u00c3O<\/strong><\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p><span style=\"color: #000000;\">No exerc\u00edcio de suas prec\u00edpuas finalidades de estudo do Direito do Trabalho, aperfei\u00e7oamento e difus\u00e3o da legisla\u00e7\u00e3o trabalhista (art. 3\u00ba, <em>a<\/em>, de seu Estatuto), a ABDT prop\u00f5e a elabora\u00e7\u00e3o da presente obra conjunta, desafiando seus acad\u00eamicos e demais convidados a desvendarem a interlocu\u00e7\u00e3o entre o presente e o futuro do trabalho.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Pensar e interpretar o \u201cDireito do Trabalho, Hoje\u201d, inevitavelmente, \u00e9 um desafio. Ainda que por ora de forma embrion\u00e1ria, novas tecnologias e novas formas de perceber o mundo est\u00e3o desencadeando altera\u00e7\u00f5es nas estruturas sociais e nos sistemas econ\u00f4micos, elementos que nos permitem vislumbrar a Quarta Revolu\u00e7\u00e3o Industrial j\u00e1 no presente<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn1\" name=\"_ftnref1\">[1]<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Ocorre que, ao passo que reconhecemos uma nova Revolu\u00e7\u00e3o Industrial, devemos estar prontos para o enfrentamento de problemas e questionamentos absolutamente novos no campo juslaboral. O trabalho, enquanto fato social, \u00e9 din\u00e2mico e est\u00e1 em constante evolu\u00e7\u00e3o. \u00c0 medida em que novas tecnologias s\u00e3o implementadas nas rela\u00e7\u00f5es sociais e no \u00e2mbito produtivo por for\u00e7a da Quarta Revolu\u00e7\u00e3o Industrial, h\u00e1 uma verdadeira metamorfose do trabalho, ensejando novos desafios ao Direito e ao jurista.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Se voc\u00ea, leitor, ainda n\u00e3o est\u00e1 convencido de o quanto as novas tecnologias impactam a maneira como se d\u00e1 a presta\u00e7\u00e3o de trabalho, sugerimos o\u00a0 seguinte exerc\u00edcio: <em>a) <\/em>pense, de forma caricata, a figura do trabalhador da Segunda Revolu\u00e7\u00e3o Industrial, o \u00e2mbito em que est\u00e1 inserido, os elementos do v\u00ednculo estabelecido com o seu empregador e a pauta de direitos mais relevantes para sua prote\u00e7\u00e3o naquele momento; <em>b)<\/em> agora fa\u00e7a o mesmo esfor\u00e7o, mas com as molduras daquilo que se imagina sobre o assim chamado \u201cfuturo do trabalho\u201d, com os tra\u00e7os da Quarta Revolu\u00e7\u00e3o Industrial, cuja t\u00f4nica \u00e9 dada pelo implemento de novas tecnologias como intelig\u00eancia artificial, <em>big data <\/em>e internet das coisas.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Provavelmente, voc\u00ea, leitor, cogitou de in\u00edcio um trabalhador consideravelmente subordinado, submetido ao r\u00edgido controle do patr\u00e3o em um \u00e2mbito fabril, pr\u00f3digo em acidentes e adoecimentos, em que a pauta protetiva gravitava em torno de estabelecer limites \u00e0 explora\u00e7\u00e3o advinda do poder patronal, visando melhores condi\u00e7\u00f5es de trabalho. Por outro lado, ao pensar conforme as molduras do \u201cfuturo do trabalho\u201d, forma-se a imagem de algu\u00e9m trabalhando, possivelmente de modo remoto em sua pr\u00f3pria resid\u00eancia<em>,<\/em> com flexibilidade de hor\u00e1rios e aux\u00edlio de tecnologia de ponta (computadores, algoritmos, intelig\u00eancia artificial e mecanismos de tratamento de\u00a0 dados), contando com maior autonomia na gest\u00e3o de sua presta\u00e7\u00e3o laboral, o que parece descaracterizar a subordina\u00e7\u00e3o, ao menos no que tange \u00e0 concep\u00e7\u00e3o cl\u00e1ssica enraizada, demandando um repensar do direito do trabalho e toda uma nova pauta de interesses a serem regulados.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">O tema \u201cfuturo do trabalho\u201d mostra-se, portanto, de absoluta relev\u00e2ncia e pertin\u00eancia, desdobrando-se em diferentes vertentes. Partindo da an\u00e1lise de tecnologias pr\u00f3prias da Quarta Revolu\u00e7\u00e3o Industrial que possuem o cond\u00e3o de modificar a experi\u00eancia juslaboral at\u00e9 ent\u00e3o sedimentada, a doutrina nacional tem majoritariamente apontado a necessidade de prote\u00e7\u00e3o do trabalhador em face da automa\u00e7\u00e3o, bem como promovido o debate sobre a natureza da rela\u00e7\u00e3o que se estabelece em tempos de \u201c<em>uberiza\u00e7\u00e3o<\/em>\u201d do trabalho, isto \u00e9, se os trabalhadores que desenvolvem suas fun\u00e7\u00f5es atrav\u00e9s de plataformas digitais devem ser considerados como empregados ou n\u00e3o<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn2\" name=\"_ftnref2\">[2]<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">O presente artigo, por\u00e9m, prop\u00f5e-se a questionar uma outra repercuss\u00e3o juslaboral da Quarta Revolu\u00e7\u00e3o Industrial, que se mostra ainda pouco explorada pela doutrina nacional: a aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial conjugada com \u00a0mecanismos de tratamento de dados nos processos de recrutamento de novos empregados e os desvios discriminat\u00f3rios poss\u00edveis em face das normas de Direito da Antidiscrimina\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Nessa senda de navegar pelo (ainda) desconhecido, \u00e0 toda evid\u00eancia, n\u00e3o h\u00e1 qualquer pretens\u00e3o de esgotamento do tema em abordagem, mas sim de propiciar uma contribui\u00e7\u00e3o nova, em quest\u00e3o pouco explorada, mas que traz consigo repercuss\u00f5es consider\u00e1veis para o direito do trabalho do presente e, sobretudo, para aquele que se imagina para o futuro.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00a0<\/strong><\/span><\/p><ol><li><span style=\"color: #000000;\"><strong>LINHAS GERAIS SOBRE DIREITO DA ANTIDISCRIMINA\u00c7\u00c3O E SUA INTERLOCU\u00c7\u00c3O COM O DIREITO DO TRABALHO<\/strong><\/span><\/li><\/ol><p><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00a0<\/strong><\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Estatuindo a igualdade como um dos \u201cvalores supremos de uma sociedade fraterna, pluralista e sem preconceitos\u201d em seu pre\u00e2mbulo, a Constitui\u00e7\u00e3o elenca o combate \u00e0 discrimina\u00e7\u00e3o como um objetivo da Rep\u00fablica (art. 3, inc. IV), enaltece o Princ\u00edpio da Igualdade (art. 5\u00ba, <em>caput<\/em>) e prev\u00ea a puni\u00e7\u00e3o de \u201cqualquer discrimina\u00e7\u00e3o atentat\u00f3ria dos direitos de liberdades fundamentais\u201d (art. 5\u00ba, inc. XLI, da CRFB). Nisso j\u00e1 se evidencia a import\u00e2ncia do Direito da Antidiscrimina\u00e7\u00e3o para o ordenamento jur\u00eddico p\u00e1trio.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">O termo \u201cdiscrimina\u00e7\u00e3o\u201d n\u00e3o possui origem jur\u00eddica, mas prov\u00e9m da linguagem comum, possuindo diferentes acep\u00e7\u00f5es poss\u00edveis. \u00c9 no processo de juridiciza\u00e7\u00e3o que constr\u00f3i um significado pr\u00f3prio para o \u00e2mbito jur\u00eddico, sendo conceituado de maneira mais restrita como \u201ctodas e quaisquer diferencia\u00e7\u00f5es, exclus\u00f5es ou restri\u00e7\u00f5es vivenciadas por alguns grupos que tenham por fim, ou por efeito, impedir ou dificultar o reconhecimento, o desfrute ou o exerc\u00edcio de direitos usuais da vida em sociedade, em igualdade de condi\u00e7\u00f5es com terceiros\u201d<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn3\" name=\"_ftnref3\"><sup>[3]<\/sup><\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Para o combate da discrimina\u00e7\u00e3o em sua acep\u00e7\u00e3o jur\u00eddica, o direito desenvolveu um ramo pr\u00f3prio, chamado de \u201cDireito da Antidiscrimina\u00e7\u00e3o\u201d, cujas normas t\u00eam como finalidade prec\u00edpua a prote\u00e7\u00e3o vinculada a certas caracter\u00edsticas pessoais \u00e0s quais, com frequ\u00eancia, s\u00e3o cominadas qualidades de inferioridade no \u00e2mbito social, como leciona Ferreira da Silva, que complementa:<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Normas de Direito da Antidiscrimina\u00e7\u00e3o voltam-se a evitar que o fato de pessoas portarem determinadas caracter\u00edsticas seja fator capaz de ensejar \u2013 intencionalmente ou n\u00e3o \u2013 uma consider\u00e1vel redu\u00e7\u00e3o das possibilidades de exerc\u00edcio das suas potencialidades sociais em rela\u00e7\u00e3o a outros membros da mesma sociedade. Em geral, causas hist\u00f3ricas determinam quais s\u00e3o essas caracter\u00edsticas. Tomando-se de empr\u00e9stimo o que usualmente se verifica em normas de Direito Internacional e de Direito Constitucional de diversos pa\u00edses, podem-se dar como exemplos dessas caracter\u00edsticas a ra\u00e7a, a origem, o sexo, a orienta\u00e7\u00e3o sexual, a idade, o fato de portar alguma defici\u00eancia e a religi\u00e3o<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn4\" name=\"_ftnref4\"><sup>[4]<\/sup><\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Embora irradie seus efeitos sobre os diferentes espectros da vida em sociedade, o Direito da Antidiscrimina\u00e7\u00e3o possui campo f\u00e9rtil no \u00e2mbito das rela\u00e7\u00f5es de trabalho, de modo que se relaciona profundamente com o Direito do Trabalho.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">A Conven\u00e7\u00e3o n\u00ba 111 da OIT, aprovada em 1958 na 42\u00aa Confer\u00eancia Internacional do Trabalho e promulgada no Brasil pelo Decreto n\u00ba 62.150\/68, consagra o compromisso internacional de formula\u00e7\u00e3o e aplica\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas nacionais que assegurem iguais oportunidades em mat\u00e9ria de emprego e profiss\u00e3o, com o objetivo de eliminar atos discriminat\u00f3rios no \u00e2mbito dos Estados membros. Traz consigo a relevante contribui\u00e7\u00e3o de definir o que deve ser entendido como discrimina\u00e7\u00e3o na seara juslaboral:<\/span><\/p><ol><li><span style=\"color: #000000;\">a) toda distin\u00e7\u00e3o, exclus\u00e3o ou prefer\u00eancia, com base em ra\u00e7a, cor, sexo, religi\u00e3o, opini\u00e3o pol\u00edtica, nacionalidade ou origem social, que tenha o efeito de anular ou reduzir a igualdade de oportunidade ou de tratamento em emprego ou ocupa\u00e7\u00e3o;<\/span><\/li><li><span style=\"color: #000000;\">b) qualquer outra distin\u00e7\u00e3o, exclus\u00e3o ou prefer\u00eancia que tenha o efeito de anular ou prejudicar a igualdade de oportunidade ou de tratamento em emprego ou ocupa\u00e7\u00e3o que possa ser determinada pelo Estado-membro em causa, ap\u00f3s consulta com organiza\u00e7\u00f5es representativas de empregadores e de trabalhadores, se as houver, e com outros \u00f3rg\u00e3os pertinentes.<\/span><\/li><\/ol><p><span style=\"color: #000000;\">Cumprindo o compromisso internacional, a Constitui\u00e7\u00e3o da Rep\u00fablica Federativa do Brasil de 1988 conta com proibi\u00e7\u00f5es expressas quanto \u00e0 discrimina\u00e7\u00e3o no \u00e2mbito laboral, vedando a diferen\u00e7a de sal\u00e1rios, de exerc\u00edcio de fun\u00e7\u00f5es e de crit\u00e9rios de admiss\u00e3o, por motivo de defici\u00eancia, sexo, idade, cor ou estado civil, bem como a distin\u00e7\u00e3o entre fun\u00e7\u00f5es ou profiss\u00f5es (art. 7\u00ba, incisos XXX, XXXI e XXXII, da CRFB).<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">No n\u00edvel infraconstitucional, desde seu texto original de 1943, a CLT estabelece em seu artigo 5\u00ba que todo trabalho de igual valor dever\u00e1 receber igual sal\u00e1rio.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Com o advento da Lei n\u00ba 9.029\/1995, passou a ser expressamente proibida a exig\u00eancia de atestado de estado grav\u00eddico ou esteriliza\u00e7\u00e3o, bem como fora vedada a assim chamada \u201cdispensa discriminat\u00f3ria\u201d, a qual, em certos casos, pode ser inclusive presumida<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn5\" name=\"_ftnref5\"><sup>[5]<\/sup><\/a>, assegurando-se a faculdade de a v\u00edtima optar pelo exerc\u00edcio do direito de reintegra\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Posteriormente, a Lei n\u00ba 9.799\/1999 acrescentou o artigo 373-A \u00e0 CLT, arrolando uma s\u00e9rie de veda\u00e7\u00f5es que se traduzem em medidas antidiscriminat\u00f3rias, <em>in verbis<\/em>:<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Art. 373-A. Ressalvadas as disposi\u00e7\u00f5es legais destinadas a corrigir as distor\u00e7\u00f5es que afetam o acesso da mulher ao mercado de trabalho e certas especificidades estabelecidas nos acordos trabalhistas, \u00e9 vedado:\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">I &#8211; publicar ou fazer publicar an\u00fancio de emprego no qual haja refer\u00eancia ao sexo, \u00e0 idade, \u00e0 cor ou situa\u00e7\u00e3o familiar, salvo quando a natureza da atividade a ser exercida, p\u00fablica e notoriamente, assim o exigir;<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">II &#8211; recusar emprego, promo\u00e7\u00e3o ou motivar a dispensa do trabalho em raz\u00e3o de sexo, idade, cor, situa\u00e7\u00e3o familiar ou estado de gravidez, salvo quando a natureza da atividade seja not\u00f3ria e publicamente incompat\u00edvel;\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">III &#8211; considerar o sexo, a idade, a cor ou situa\u00e7\u00e3o familiar como vari\u00e1vel determinante para fins de remunera\u00e7\u00e3o, forma\u00e7\u00e3o profissional e oportunidades de ascens\u00e3o profissional;<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">IV &#8211; exigir atestado ou exame, de qualquer natureza, para comprova\u00e7\u00e3o de esterilidade ou gravidez, na admiss\u00e3o ou perman\u00eancia no emprego;\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">V &#8211; impedir o acesso ou adotar crit\u00e9rios subjetivos para deferimento de inscri\u00e7\u00e3o ou aprova\u00e7\u00e3o em concursos, em empresas privadas, em raz\u00e3o de sexo, idade, cor, situa\u00e7\u00e3o familiar ou estado de gravidez;<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">VI &#8211; proceder o empregador ou preposto a revistas \u00edntimas nas empregadas ou funcion\u00e1rias.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Outrossim, a partir da Reforma Trabalhista institu\u00edda pela Lei n\u00ba 13.467\/2017, restou inserido um novo \u00a7 6\u00ba ao artigo 461 da CLT, prevendo o pagamento de multa, no valor de 50% do limite m\u00e1ximo dos benef\u00edcios do Regime Geral da Previd\u00eancia Social<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn6\" name=\"_ftnref6\"><sup>[6]<\/sup><\/a>, em favor do empregado que venha a ser discriminado no valor de seu sal\u00e1rio por motivo de sexo ou etnia. Embora a previs\u00e3o legal de multa para tal discrimina\u00e7\u00e3o seja louv\u00e1vel, o <em>quantum <\/em>prefixado pelo legislador parece n\u00e3o atender \u00e0s finalidades pedag\u00f3gico-punitivas que se espera de tal san\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Pelas normas citadas, vislumbra-se que, no \u00e2mbito laboral, a discrimina\u00e7\u00e3o pode se configurar nas diferentes fases da rela\u00e7\u00e3o de emprego, seja na admiss\u00e3o (<em>v.g. <\/em>exig\u00eancia, pela empresa, de teste de estado grav\u00eddico para evitar a contrata\u00e7\u00e3o de empregada que seria beneficiada pela respectiva garantia legal); na execu\u00e7\u00e3o contratual (<em>v.g.<\/em> pagamento de sal\u00e1rio inferior por quest\u00f5es \u00e9tnicas); ou na cessa\u00e7\u00e3o do v\u00ednculo (<em>v.g.<\/em> dispensa discriminat\u00f3ria de paciente portador do v\u00edrus HIV).<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Todavia, a discrimina\u00e7\u00e3o mostra-se mais recorrente na fase pr\u00e9-contratual<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn7\" name=\"_ftnref7\"><sup>[7]<\/sup><\/a>, notadamente no processo de recrutamento de novos empregados, por se tratar da etapa em que o empregador exerce o poder de escolha de quem ir\u00e1 ocupar o posto de trabalho, o que \u00e9 aliado a um momento de grande vulnerabilidade do trabalhador, que se encontra, via de regra, desempregado e ansiando pela vaga que tem o potencial de lhe propiciar os meios necess\u00e1rios para a subsist\u00eancia pr\u00f3pria e de sua fam\u00edlia<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn8\" name=\"_ftnref8\"><sup>[8]<\/sup><\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Consagrando, pois, o Princ\u00edpio Constitucional da Dignidade da Pessoa Humana e o Postulado da Igualdade, bem como o objetivo constitucional de combate \u00e0 discrimina\u00e7\u00e3o, a legisla\u00e7\u00e3o vigente impede que quest\u00f5es referentes a defici\u00eancia, sexo, idade, etnia, situa\u00e7\u00e3o familiar ou estado de gravidez, entre outras, constituam \u00f3bice a vagas de trabalho, salvo quando a natureza da atividade a ser exercida, p\u00fablica e notoriamente, assim o exigir.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Ocorre que, como ser\u00e1 visto, uma vez aplicadas nos processos de recrutamento de novos empregados, tecnologias propiciadas pela Quarta Revolu\u00e7\u00e3o Industrial possuem potencial consider\u00e1vel de promover atos discriminat\u00f3rios, demandando aten\u00e7\u00e3o redobrada por parte do jurista que se ocupe com o Futuro do Direito do Trabalho e defesa do Direito da Antidicrimina\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00a0<\/strong><\/span><\/p><ol start=\"2\"><li><span style=\"color: #000000;\"><strong>INTELIG\u00caNCIA ARTIFICIAL E <em>BIG DATA<\/em> APLICADOS AO PROCESSO DE ADMISS\u00c3O DE NOVOS EMPREGADOS<\/strong><\/span><\/li><\/ol><p><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00a0<\/strong><\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Pauline Kim, professora da universidade de Washington, aponta que muitos empregadores j\u00e1 est\u00e3o confiando o recrutamento de novos empregados a ferramentas baseadas em intelig\u00eancia artificial e <em>big data<\/em> nos Estados Unidos da Am\u00e9rica<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn9\" name=\"_ftnref9\">[9]<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Para melhor apreciar essa quest\u00e3o, ainda que de modo breve e introdut\u00f3rio, apresentaremos o que deve ser entendido por intelig\u00eancia artificial e <em>big data<\/em>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Pois bem, segundo a engenharia da computa\u00e7\u00e3o, intelig\u00eancia artificial corresponde a m\u00e1quinas aut\u00f4nomas h\u00e1beis a conduzir tarefas complexas sem interven\u00e7\u00e3o humana, requerendo que estas sejam capazes de perceber e raciocinar<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn10\" name=\"_ftnref10\"><sup>[10]<\/sup><\/a>. Intelig\u00eancia artificial seria, ent\u00e3o, a constru\u00e7\u00e3o de agentes que se comportam de maneira inteligente, como respostas racionais (<em>outputs<\/em>) aos dados recebidos (<em>inputs<\/em>).\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">A intelig\u00eancia artificial pode contar com habilidade de <em>machine learning, <\/em>isto \u00e9, programas de aprendizado de m\u00e1quina que permitem o aperfei\u00e7oamento autom\u00e1tico desta conforme a experi\u00eancia, possuindo a capacidade de aprender algo mesmo que n\u00e3o tenha sido explicitamente programada com a informa\u00e7\u00e3o inata<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn11\" name=\"_ftnref11\"><sup>[11]<\/sup><\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Segundo Mart\u00ednez Devia, a intelig\u00eancia artificial trabalha com dois elementos fundamentais: <em>a)<\/em> o poder da computa\u00e7\u00e3o, que inclui o desenvolvimento de sistemas que permitem o processamento e as opera\u00e7\u00f5es de dados; e <em>b)<\/em> o <em>big data<\/em>, grande conjunto de dados produzidos por diferentes fontes (humanos, m\u00e1quinas, transa\u00e7\u00f5es macro, uso da <em>web<\/em>, redes sociais, entre outros), que alimenta a intelig\u00eancia. A autora observa que o uso cont\u00ednuo de diferentes tecnologias (sites, aplicativos, servi\u00e7os, sensores embutidos em dispositivos, pesquisas na Internet, redes sociais, notebooks, smartphones, dispositivos GPS, entre outros) aumentou em grande escala a quantidade de di\u00e1ria de informa\u00e7\u00f5es armazenadas<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn12\" name=\"_ftnref12\"><sup>[12]<\/sup><\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Assim, uma vez conjugados, <em>big data <\/em>e intelig\u00eancia artificial oferecem mecanismos de tratamento de grande volume de dados e tomada de decis\u00f5es automatizadas pela pr\u00f3pria m\u00e1quina.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Feita essa breve introdu\u00e7\u00e3o<em>,<\/em> retornamos ao objeto de estudo da professora norte-americana.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Como exemplo da implementa\u00e7\u00e3o de mecanismos conjugados de intelig\u00eancia artificial e <em>big data<\/em> na admiss\u00e3o de novos empregados<em>, <\/em>Pauline Kim cita <em>a<\/em>) redes sociais que permitem o direcionamento de vagas pelos anunciantes a um p\u00fablico espec\u00edfico (ao passo que tais m\u00eddias tem em seu poder um vasto rol de dados a respeito de seus usu\u00e1rios, viabilizando perfeita segmenta\u00e7\u00e3o<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn13\" name=\"_ftnref13\">[13]<\/a>), inclusive com a ferramenta \u201c<em>lookalike audiences<\/em>\u201d, como a oferecida pelo Facebook, que analisa o grupo de funcion\u00e1rios existente na empresa e busca candidatos com perfis semelhantes; bem como <em>b<\/em>)\u00a0 algoritmos de triagem automatizada, que, com base em correla\u00e7\u00f5es, buscam prever quais candidatos ter\u00e3o melhor desempenho no trabalho, algo \u00fatil para grandes empresas que recebem milhares de curr\u00edculos, pois tal an\u00e1lise por pessoas humanas seria consideravelmente mais custosa, demandando muitas horas de trabalho.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">No que tange \u00e0 publicidade direcionada das vagas de emprego, Kim ressalta haver risco consider\u00e1vel de o empregador defrontar-se com quest\u00f5es protegidas pelo Direito da Antidiscrimina\u00e7\u00e3o ao definir os crit\u00e9rios e caracter\u00edsticas que definir\u00e3o quem ser\u00e1 inclu\u00eddo ou exclu\u00eddo de ter acesso a uma determinada postagem de vaga de emprego. Ora, se for esse o interesse do anunciante, as ferramentas possibilitam segmentar a vaga conforme o g\u00eanero, etnia, faixa et\u00e1ria ou estado grav\u00eddico, ainda que de forma indireta, atrav\u00e9s das caracter\u00edsticas extra\u00eddas dos perfis, como localiza\u00e7\u00e3o, prefer\u00eancias, curtidas, comunidades e etc. Assim, empregadores podem usar essas ferramentas para deliberadamente excluir ou atingir determinados grupos<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn14\" name=\"_ftnref14\">[14]<\/a> <a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn15\" name=\"_ftnref15\">[15]<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Quanto aos algoritmos de triagem e pontua\u00e7\u00e3o de curr\u00edculos, Kim ressalta que estes podem acabar por promover uma classifica\u00e7\u00e3o discriminat\u00f3ria de candidatos, com base em caracter\u00edsticas que s\u00e3o protegidas, ainda que de forma indireta, a partir de outros dados demogr\u00e1ficos<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn16\" name=\"_ftnref16\">[16]<\/a>. Por exemplo, a discrimina\u00e7\u00e3o \u00e9tnica pode se dar, inclusive, pelo c\u00f3digo de endere\u00e7amento postal (CEP), quando se sabe que determinados bairros s\u00e3o mais habitados por este ou aquele grupo<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn17\" name=\"_ftnref17\">[17]<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">O que h\u00e1 em comum nas tecnologias de direcionamento de vagas e de algoritmos de triagem \u00e9 que ambas oferecem mecanismos de an\u00e1lise de dados visando encontrar correla\u00e7\u00f5es estat\u00edsticas entre vari\u00e1veis, de modo que experi\u00eancias passadas s\u00e3o utilizadas para a constru\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es que permitam inferir outras caracter\u00edsticas, em um esfor\u00e7o de prever casos futuros.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">N\u00e3o se trata, pois, de rela\u00e7\u00e3o direta de causalidade (causa e efeito), mas sim de correla\u00e7\u00e3o, envolvendo a soma de diversas caracter\u00edsticas que, embora sozinhas nada representariam, em correla\u00e7\u00e3o podem fornecer um determinado padr\u00e3o ou perfil. Isto, por\u00e9m, pode resultar em erros ou vieses significativos, podendo vir a ocorrer perda de oportunidades de emprego por raz\u00f5es absolutamente arbitr\u00e1rias<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn18\" name=\"_ftnref18\">[18]<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Ora, ao passo que a ci\u00eancia dos algoritmos visa detectar padr\u00f5es nos dados para fazer previs\u00f5es futuras, estas n\u00e3o representam necessariamente a realidade, mas uma vers\u00e3o derivada da minera\u00e7\u00e3o de dados, incluindo os poss\u00edveis vieses humanos e preconceitos refletidos nos dados, no algoritmo ou no modelo aprendido<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn19\" name=\"_ftnref19\"><sup>[19]<\/sup><\/a>. Assim, um algoritmo de contrata\u00e7\u00e3o que seleciona candidatos comparando-os com os atuais funcion\u00e1rios de um empregador (modelo <em>lookalike audiences<\/em>) tender\u00e1 a reproduzir os vieses anteriormente existentes caso as pr\u00e1ticas de contrata\u00e7\u00e3o anteriores exclu\u00edssem certos grupos (por exemplo, se a empresa contratou majoritariamente homens, esta pr\u00e1tica ser\u00e1 percebida e replicada pelo algoritmo).<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Nesse sentido, valendo-se de um caso fict\u00edcio que denomina de \u201c<em>Tech Co<\/em>\u201d, a autora norte-americana Pauline Kim destaca que, embora passem uma imagem de aparente neutralidade \u2013 pois, em tese, as m\u00e1quinas n\u00e3o estariam sujeitas \u00e0s imperfei\u00e7\u00f5es humanas e toda a parcialidade decorrente das experiencias de vida \u2013, tais ferramentas apresentam consider\u00e1vel risco de desfavorecer grupos protegidos por leis antidiscrimina\u00e7\u00e3o<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn20\" name=\"_ftnref20\">[20]<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Assim, a implementa\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial e <em>big data<\/em> para a contrata\u00e7\u00e3o de empregados demanda aten\u00e7\u00e3o e cuidado, com as mesmas preocupa\u00e7\u00f5es que ensejaram a edi\u00e7\u00e3o das normas de Direito da Antidiscrimina\u00e7\u00e3o, abordadas no cap\u00edtulo anterior. Tais normas dever\u00e3o ser constantemente revisitadas pelo jurista ao se deparar com tecnologias da Quarta Revolu\u00e7\u00e3o Industrial que guardem potencial discriminat\u00f3rio.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><strong>CONSIDERA\u00c7\u00d5ES FINAIS<\/strong><\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Debru\u00e7ando-se sobre a aplica\u00e7\u00e3o conjugada de intelig\u00eancia artificial e <em>big data<\/em> (tecnologias pr\u00f3prias da Quarta Revolu\u00e7\u00e3o Industrial) nos processos de recrutamento de novos empregados, pr\u00e1tica que na atualidade j\u00e1 vem sendo incorporada na experi\u00eancia norte-americana de gest\u00e3o de recursos humanos( e qui\u00e7\u00e1 j\u00e1 em curso em nosso pa\u00eds), o presente artigo apontou a possibilidade de ocorr\u00eancia de desvios discriminat\u00f3rios.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">As quest\u00f5es levantadas revelam a import\u00e2ncia de o jurista do \u201cfuturo do trabalho\u201d preocupar-se com o cumprimento dos des\u00edgnios constitucionais de erradica\u00e7\u00e3o das discrimina\u00e7\u00f5es. Reconhece-se, por\u00e9m, n\u00e3o ser esta uma tarefa f\u00e1cil.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Afinal, caso empresas utilizem as ferramentas de segmenta\u00e7\u00e3o de an\u00fancios de vagas de emprego de modo discriminat\u00f3rio, selecionando um p\u00fablico-alvo com base em caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas que indiquem uma prefer\u00eancia ilegal (<em>v.g. <\/em>excluindo g\u00eaneros, etnias, faixas et\u00e1rias, mulheres em estado grav\u00eddico, etc.), o grupo exclu\u00eddo e as entidades de fiscaliza\u00e7\u00e3o nem sequer ter\u00e3o acesso ao an\u00fancio, pois a estes a publica\u00e7\u00e3o n\u00e3o ser\u00e1 direcionada.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">O problema, portanto, n\u00e3o \u00e9 de t\u00e3o f\u00e1cil apura\u00e7\u00e3o como quando a veicula\u00e7\u00e3o se dava em an\u00fancios em jornais com expressa men\u00e7\u00e3o discriminat\u00f3ria<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn21\" name=\"_ftnref21\">[21]<\/a> (como vedado no art. 373-A, inc. I, da CLT). Nesses casos do passado, o grupo prejudicado tomava ci\u00eancia da exclus\u00e3o pela leitura do jornal e poderia tomar as medidas cab\u00edveis, assim como o Minist\u00e9rio P\u00fablico do Trabalho, que guarda legitimidade para a defesa dos direitos dessa coletividade. No entanto, devido \u00e0s diferen\u00e7as entre as novas publica\u00e7\u00f5es direcionadas por algoritmos e os antigos an\u00fancios publicados em jornais impressos de grande circula\u00e7\u00e3o, afigura-se incerto como as normas de Antidiscrimina\u00e7\u00e3o poder\u00e3o propiciar efetiva tutela dos des\u00edgnios constitucionais e fiscaliza\u00e7\u00e3o e corre\u00e7\u00e3o \u00a0dos desvios.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">No que pertine aos algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o de candidatos, embora entusiastas da intelig\u00eancia artificial indiquem que a capacidade de <em>machine learning<\/em> serviria para corrigir eventuais falhas, no contexto das rela\u00e7\u00f5es de emprego o aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 limitado porque esse <em>feedback <\/em>nem sempre ocorrer\u00e1. Afinal, se um algoritmo estiver rotulando candidatos qualificados e n\u00e3o qualificados, o empregador s\u00f3 contratar\u00e1 candidatos identificados, de modo que se algum dos rotulados como \u201cn\u00e3o qualificados\u201d forem de fato \u201cqualificados\u201d, isso dificilmente ser\u00e1 constatado pelo empregador, pois a eles n\u00e3o ser\u00e1 oferecido o trabalho, de modo que tais erros passar\u00e3o despercebidos e o modelo n\u00e3o aprender\u00e1 a corrigir esses erros, que ter\u00e3o a tend\u00eancia de se perpetuarem.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Uma solu\u00e7\u00e3o, ainda que parcial para essas inquieta\u00e7\u00f5es, possivelmente seja encontrada atrav\u00e9s do exerc\u00edcio do \u201cdireito de explica\u00e7\u00e3o\u201d, previsto em nossa Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (art. 20, \u00a7 1\u00ba)<sup> <a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn22\" name=\"_ftnref22\">[22]<\/a><\/sup>, atrav\u00e9s do qual aquele que teve seus dados tratados por algoritmos de decis\u00e3o automatizada pode exigir esclarecimentos a respeito dos crit\u00e9rios e dos procedimentos utilizados para a tomada da decis\u00e3o automatizada. Tal exig\u00eancia de explica\u00e7\u00e3o \u00e9 considerada leg\u00edtima quando h\u00e1 suspeita de o algoritmo estar se valendo de informa\u00e7\u00f5es proibidas para tomar suas decis\u00f5es<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn23\" name=\"_ftnref23\"><em><sup><strong>[23]<\/strong><\/sup><\/em><\/a>, como no caso hipot\u00e9tico de considerar a etnia do candidato para decidir sobre o seu acesso ao emprego<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn24\" name=\"_ftnref24\">[24]<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">No caso de ter questionados os fundamentos adotados para a tomada das decis\u00f5es automatizadas, o empregador e\/ou fornecedor da tecnologia devem suportar o \u00f4nus probat\u00f3rio de demonstrar que o modelo \u00e9 v\u00e1lido e que as caracter\u00edsticas consideradas s\u00e3o substantivamente significativas, n\u00e3o bastando alegar de maneira gen\u00e9rica que s\u00e3o relacionadas ao trabalho<a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftn25\" name=\"_ftnref25\">[25]<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Fato \u00e9 que a experi\u00eancia norte-americana retratada pela Professora Pauline Kim aponta que j\u00e1 no presente o grande volume de dados produzidos e o crescimento da utiliza\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial est\u00e1 transformando a forma como os empregadores recrutam, selecionam e gerenciam seus empregados nos Estados Unidos.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Destarte, avoca-se o Direito da Antidiscrimina\u00e7\u00e3o para um novo \u00e2mbito de prote\u00e7\u00f5es, demandando sua atualiza\u00e7\u00e3o para manter-se eficaz, de modo a incentivar que os empregadores utilizem os dados de forma respons\u00e1vel e sem promover novas formas de discrimina\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Cada nova Revolu\u00e7\u00e3o Industrial vem carregada de inquieta\u00e7\u00f5es decorrentes da s\u00e9rie de elementos disruptivos que lhe s\u00e3o indissoci\u00e1veis. Suas inova\u00e7\u00f5es impactam sobremaneira a sociedade e demandam novas solu\u00e7\u00f5es para novos desafios. Quanto ao tema desvendado neste artigo, n\u00e3o \u00e9 diferente.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">\u00c0 guisa de considera\u00e7\u00f5es finais, regista-se que embora o enfrentamento desses novos desafios n\u00e3o seja simples, o jurista pode encontrar na Constitui\u00e7\u00e3o um porto seguro, que independentemente do momento hist\u00f3rico-tecnol\u00f3gico, permanece elencando o combate \u00e0 discrimina\u00e7\u00e3o como um objetivo-mor da Rep\u00fablica (art. 3, inc. IV, da CRFB).<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00a0<\/strong><\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><strong>REFER\u00caNCIAS<\/strong><\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00a0<\/strong><\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">ALVARENGA, R\u00fabia Zanotelli De; CUNHA, Cristine Helena; AMARAL, J\u00e9ssica Maria Sousa Gurgel. A efic\u00e1cia diagonal dos direitos fundamentais como uma limita\u00e7\u00e3o ao poder empregat\u00edcio: uma an\u00e1lise da aplica\u00e7\u00e3o do princ\u00edpio da n\u00e3o discrimina\u00e7\u00e3o na fase pr\u00e9-contratual das rela\u00e7\u00f5es de emprego. <strong>Revista de Direito do Trabalho<\/strong>, vol. 211\/2020, p. 253\u2013268, 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">AZEVEDO, Andr\u00e9 Jobim; JAHN. Vitor Kaiser. A tutela dos direitos de explica\u00e7\u00e3o e revis\u00e3o das decis\u00f5es automatizadas no brasil. <em>In<\/em>: \u00c1lvaro Sanchez Bravo. (Org.). <strong>Derecho, Inteligencia Artificial y nuevos entornos digitales<\/strong>. 1 ed. Sevilha: Punto Rojo Libros, 2020, v. 1, p. 195-219.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">BROOKSHEAR, J. Glenn. <strong>Ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o<\/strong>: uma vis\u00e3o abrangente. Tradu\u00e7\u00e3o de Eduardo Kessler Piveta. 11\u00aa ed. Porto Alegre: Bookman, 2013.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">DORNELES, Leandro do Amaral D.; JAHN, Vitor Kaiser. Cem anos da OIT e perspectivas futuras: a necess\u00e1ria amplia\u00e7\u00e3o do objeto tutelado pelo direito do trabalho para prote\u00e7\u00e3o do trabalhador digital. <em>In<\/em>: ROCHA, Cl\u00e1udio Jannotti et al (org.). <strong>A organiza\u00e7\u00e3o internacional do trabalho<\/strong>: sua hist\u00f3ria, miss\u00e3o e desafios, volume 1. S\u00e3o Paulo: Tirant lo Blanch, 2020, p. 91-116. Dispon\u00edvel em https:\/\/editorial.tirant.com\/br\/libro\/a-organizacao-internacional-do-trabalho-sua-historia-missao-e-desafios-claudio-jannotti-da-rocha-9786586093773. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">DOSHI-VELEZ, Finale; KORTZ, Mason; BUDISH, Ryan; BAVITZ, Christopher; GERSHMAN, Samuel J.; O&#8217;BRIEN, David; SHIEBER, Stuart; WALDO, Jim; WEINBERGER, David; WOOD, Alexandra. Accountability of AI Under the Law: The Role of Explanation. <strong>Harvard Public Law Working Paper<\/strong>, n. 18, 2007.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">INSTITUTO DE TECNOLOGIA E SOCIEDADE DO RIO. <strong>Transpar\u00eancia e governan\u00e7a nos algoritmos<\/strong>: um estudo de caso sobre o setor de bir\u00f4s de cr\u00e9dito. Rio de Janeiro: ITS, 2017. Dispon\u00edvel em https:\/\/itsrio.org\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/algorithm-transparency-and-governance-pt-br.pdf. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">KAMARINOU, Dimitra; MILLARD, Christopher; SINGH, Jatinder. Machine Learning with Personal Data. <strong>Queen Mary School of Law Legal Studies Research Paper<\/strong>, n. 247, 2016. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=2865811. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">KIM, Pauline. Big Data and Artificial Intelligence: new challenges for workplace equality. <strong>University of Louisville Law Review<\/strong>, 2018. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=3296521. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">MART\u00cdNEZ DEVIA, Andrea. <strong>La inteligencia artificial, el big data y la era digital<\/strong>: \u00bfuna amenaza para los datos personales? La Propiedad Inmaterial, n. 27, 2019. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=3413806. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">SCHWAB, Klaus. <strong>A quarta revolu\u00e7\u00e3o industrial<\/strong>. Tradu\u00e7\u00e3o de Daniel Moreira Miranda. S\u00e3o Paulo: Edipro, 2016.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">SILVA, Amanda Carolina Souza; SOUZA, Carlos Eduardo Silva e. A proibi\u00e7\u00e3o de discrimina\u00e7\u00e3o nos contratos e suas implica\u00e7\u00f5es nas rela\u00e7\u00f5es de trabalho. <strong>Revista de Direito do Trabalho<\/strong>, vol. 198\/2019, p. 53 \u2013 82, 2019.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">SILVA, Jorge Cesa Ferreira da. <strong>Antidiscrimina\u00e7\u00e3o e contrato<\/strong>: a integra\u00e7\u00e3o entre prote\u00e7\u00e3o e autonomia. 1. ed. S\u00e3o Paulo: Thomson Reuters Brasil, 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref1\" name=\"_ftn1\">[1]<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0 SCHWAB, Klaus. <strong>A quarta revolu\u00e7\u00e3o industrial<\/strong>. Tradu\u00e7\u00e3o de Daniel Moreira Miranda. S\u00e3o Paulo: Edipro, 2016, p. 8.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref2\" name=\"_ftn2\">[2]<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0 A respeito da necessidade de amplia\u00e7\u00e3o do objeto do direito do trabalho para a prote\u00e7\u00e3o do trabalhador digital, ver: DORNELES, Leandro do Amaral D.; JAHN, Vitor Kaiser. Cem anos da OIT e perspectivas futuras: a necess\u00e1ria amplia\u00e7\u00e3o do objeto tutelado pelo direito do trabalho para prote\u00e7\u00e3o do trabalhador digital. <em>In: <\/em>ROCHA, Cl\u00e1udio Jannotti <em>et al<\/em> (org.). <strong>A organiza\u00e7\u00e3o internacional do trabalho<\/strong>: sua hist\u00f3ria, miss\u00e3o e desafios, volume 1. S\u00e3o Paulo: Tirant lo Blanch, 2020, p. 91-116. Dispon\u00edvel em https:\/\/editorial.tirant.com\/br\/libro\/a-organizacao-internacional-do-trabalho-sua-historia-missao-e-desafios-claudio-jannotti-da-rocha-9786586093773. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref3\" name=\"_ftn3\">[3]<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0 SILVA, Jorge Cesa Ferreira da. <strong>Antidiscrimina\u00e7\u00e3o e contrato<\/strong>: a integra\u00e7\u00e3o entre prote\u00e7\u00e3o e autonomia. 1. ed. S\u00e3o Paulo: Thomson Reuters Brasil, 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref4\" name=\"_ftn4\">[4]<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0 <em>Ibidem<\/em>.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref5\" name=\"_ftn5\">[5]<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0 S\u00famula n\u00ba 443 do TST: DISPENSA DISCRIMINAT\u00d3RIA. PRESUN\u00c7\u00c3O. EMPREGADO PORTADOR DE DOEN\u00c7A GRAVE. ESTIGMA OU PRECONCEITO. DIREITO \u00c0 REINTEGRA\u00c7\u00c3O. Presume-se discriminat\u00f3ria a despedida de empregado portador do v\u00edrus HIV ou de outra doen\u00e7a grave que suscite estigma ou preconceito. Inv\u00e1lido o ato, o empregado tem direito \u00e0 reintegra\u00e7\u00e3o no emprego.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref6\" name=\"_ftn6\">[6]<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0 O que corresponde, hoje, a R$ 3.050,53, haja vista o valor-teto de R$ 6.101,06 estabelecido na Portaria do Minist\u00e9rio da Economia 914\/2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref7\" name=\"_ftn7\">[7]<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0 SILVA, Amanda Carolina Souza; SOUZA, Carlos Eduardo Silva e. A proibi\u00e7\u00e3o de discrimina\u00e7\u00e3o nos contratos e suas implica\u00e7\u00f5es nas rela\u00e7\u00f5es de trabalho. <strong>Revista de Direito do Trabalho,<\/strong> vol. 198\/2019, p. 53 \u2013 82, 2019.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref8\" name=\"_ftn8\">[8]<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0 ALVARENGA, R\u00fabia Zanotelli De; CUNHA, Cristine Helena; AMARAL, J\u00e9ssica Maria Sousa Gurgel. A efic\u00e1cia diagonal dos direitos fundamentais como uma limita\u00e7\u00e3o ao poder empregat\u00edcio: uma an\u00e1lise da aplica\u00e7\u00e3o do princ\u00edpio da n\u00e3o discrimina\u00e7\u00e3o na fase pr\u00e9-contratual das rela\u00e7\u00f5es de emprego. <strong>Revista de Direito do Trabalho<\/strong>, vol. 211\/2020, p. 253 \u2013 268, 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref9\" name=\"_ftn9\">[9]<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0 KIM, Pauline. Big Data and Artificial Intelligence: new challenges for workplace equality. <strong>University of Louisville Law Review<\/strong>, 2018. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=3296521. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref10\" name=\"_ftn10\">[10]<\/a> \u00a0 BROOKSHEAR, J. Glenn. <strong>Ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o<\/strong>: uma vis\u00e3o abrangente. Tradu\u00e7\u00e3o de Eduardo Kessler Piveta. 11\u00aa ed. Porto Alegre: Bookman, 2013.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref11\" name=\"_ftn11\">[11]<\/a> \u00a0 KAMARINOU, Dimitra; MILLARD, Christopher; SINGH, Jatinder. Machine Learning with Personal Data. <strong>Queen Mary School of Law Legal Studies Research Paper<\/strong>, n. 247, 2016. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=2865811. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref12\" name=\"_ftn12\">[12]<\/a> \u00a0 MART\u00cdNEZ DEVIA, Andrea. La inteligencia artificial, el big data y la era digital: \u00bfuna amenaza para los datos personales? <strong>La Propiedad Inmaterial<\/strong>, n. 27, 2019. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=3413806. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref13\" name=\"_ftn13\">[13]<\/a> \u00a0 Conforme a autora, o Facebook sabe de tudo o que fazemos dentro dele, mas n\u00e3o s\u00f3; tamb\u00e9m sobre nosso comportamento offline. Sabe do que gostamos, quem s\u00e3o nossos amigos, quais links clicamos, para onde viajamos e com o que gastamos nosso dinheiro. KIM, Pauline. Big Data and Artificial Intelligence: new challenges for workplace equality. <strong>University of Louisville Law Review<\/strong>, 2018. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=3296521. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref14\" name=\"_ftn14\">[14]<\/a> \u00a0 KIM, Pauline. Big Data and Artificial Intelligence: new challenges for workplace equality. <strong>University of Louisville Law Review<\/strong>, 2018. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=3296521. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref15\" name=\"_ftn15\">[15]<\/a> \u00a0 Diante dessa constata\u00e7\u00e3o, afigura-se pertinente retornar \u00e0 leitura do disposto no art. 373-A, inc. I, da CLT, citado no primeiro cap\u00edtulo deste artigo.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref16\" name=\"_ftn16\">[16]<\/a> \u00a0 KIM, Pauline. Big Data and Artificial Intelligence: new challenges for workplace equality. <strong>University of Louisville Law Review<\/strong>, 2018. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=3296521. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref17\" name=\"_ftn17\">[17]<\/a> \u00a0 \u201cA verifica\u00e7\u00e3o da discrimina\u00e7\u00e3o de grupos considerados vulner\u00e1veis demanda an\u00e1lise n\u00e3o meramente da amostragem dos dados utilizados em um sistema decisional, mas, tamb\u00e9m, dos seus crit\u00e9rios. \u00c9 comum que determinados <em>outputs<\/em> que possam ser considerados negativamente discriminat\u00f3rios, por exemplo, sejam consolidados a partir da an\u00e1lise de dados que n\u00e3o identifiquem diretamente a natureza espec\u00edfica que caracteriza a vulnerabilidade de um grupo, por\u00e9m funcione como liga\u00e7\u00e3o para esta caracter\u00edstica. Exemplo disso \u00e9 o caso do c\u00f3digo de endere\u00e7amento postal (CEP). Apesar de o CEP n\u00e3o conter informa\u00e7\u00e3o que em si mesma implique ju\u00edzo de valor, quando combinado com a aprecia\u00e7\u00e3o de dados sociodemogr\u00e1ficos sobre o conjunto de habitantes em determinadas localidades, identific\u00e1veis pelo CEP, pode ocasionar diversas infer\u00eancias que tenham como consequ\u00eancia a discrimina\u00e7\u00e3o de uma comunidade vulner\u00e1vel\u201d. INSTITUTO DE TECNOLOGIA E SOCIEDADE DO RIO. <strong>Transpar\u00eancia e Governan\u00e7a nos algoritmos<\/strong>: um estudo de caso sobre o setor de bir\u00f4s de cr\u00e9dito. Rio de Janeiro: ITS, 2017, p. 12. Dispon\u00edvel em https:\/\/itsrio.org\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/algorithm-transparency-and-governance-pt-br.pdf. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref18\" name=\"_ftn18\">[18]<\/a> \u00a0 Algoritmos de <em>big data<\/em> muitas vezes se baseiam em correla\u00e7\u00f5es inexplic\u00e1veis com observa\u00e7\u00f5es sobre o comportamento de um indiv\u00edduo, em vez de medir habilidades diretamente relacionadas ao desempenho do trabalho.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref19\" name=\"_ftn19\">[19]<\/a> \u00a0 KAMARINOU, Dimitra; MILLARD, Christopher; SINGH, Jatinder. Machine Learning with Personal Data. <strong>Queen Mary School of Law Legal Studies Research Paper<\/strong>, n. 247, 2016.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref20\" name=\"_ftn20\">[20]<\/a> \u00a0 \u201c<em>To explore these issues, I will begin with a story about a fictional tech company, Tech Co. It is experiencing rapid growth and needs to hire many computer programmers quickly. It wants to hire the best talent as efficiently as possible. To accomplish this, it decides to pursue an aggressive social media campaign to target potential applicants. Using tools provided by social media platforms like Facebook, it pushes job advertisements to a narrowly tailored audience\u2014those predicted to be the best candidates. These targeted users see the advertisement on their Facebook news feed. The ad contains a link that takes interested viewers to the website of a third-party vendor hired by the employer to collect and screen applicants. On the website, applicants provide basic personal information, upload a r\u00e9sum\u00e9, and take an online test or personality inventory. The vendor aggregates this information with other data available from third-party data brokers and enters it into its proprietary algorithm. The algorithm sorts and ranks applicants and the results are used to recommend the best candidates to Tech Co. Very few of the programmers at Tech Co. are women, and they tend to leave at higher rates than their male counterparts. While the company is concerned by these numbers, it believes that data-driven strategies will be more efficient and more accurate. Moreover, because gender is not a factor in the advertising or hiring algorithms, it assumes that the process is fair. After pursuing this data-driven strategy for some months, the company notices a pattern. First, the percentage of female applicants is much lower than the percentage of female Facebook users. Second, the females who do apply are rarely recommended for hire. Over time, more women leave the firm and their total numbers fall steadily. The company says that it would like to hire more women, but it believes the algorithm is neutral, so it must be that women lack the objective criteria that predict success on the job. This story is intended to illustrate the risk that big data and algorithms may disadvantage groups that are protected by antidiscrimination laws\u2014such as racial and ethnic minorities, women, older workers, and individuals with disabilities. As I will explain, algorithms sometimes operate in ways that are systematically biased against certain groups. When that happens, the effects will look very similar to traditional forms of discrimination<\/em>\u201d. KIM, Pauline. Big Data and Artificial Intelligence: new challenges for workplace equality. <strong>University of Louisville Law Review<\/strong>, 2018, p. 1-2. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=3296521. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref21\" name=\"_ftn21\">[21]<\/a> \u00a0 A experi\u00eancia norte-americana no S\u00e9c. XX era de muitos an\u00fancios de empregos segregados por g\u00eaneros e, inclusive, com men\u00e7\u00f5es expressas a prefer\u00eancias \u00e9tnicas: \u201c<em>One of the aims of Title VII the Civil Rights Act of 1964 was to end job segregation. <\/em><em>In the first half of the 20th century, help wanted ads were typically sexsegregated and often expressed racial or ethnic preferences. In response, Title VII, in addition to prohibiting discrimination, also made it unlawful for employers to publish advertisements that \u2018indicate a preference, limitation, specification or discrimination\u2019 based on a forbidden characteristic<\/em>\u201d. KIM, Pauline. Big Data and Artificial Intelligence: new challenges for workplace equality. <strong>University of Louisville Law Review<\/strong>, 2018, p. 10. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=3296521. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref22\" name=\"_ftn22\">[22]<\/a> \u00a0 Art. 20, \u00a7 1\u00ba, LGPD &#8211; O controlador dever\u00e1 fornecer, sempre que solicitadas, informa\u00e7\u00f5es claras e adequadas a respeito dos crit\u00e9rios e dos procedimentos utilizados para a decis\u00e3o automatizada, observados os segredos comercial e industrial.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref23\" name=\"_ftn23\">[23]<\/a> \u00a0 DOSHI-VELEZ, Finale; KORTZ, Mason; BUDISH, Ryan; BAVITZ, Christopher; GERSHMAN, Samuel J.; O&#8217;BRIEN, David; SHIEBER, Stuart; WALDO, Jim; WEINBERGER, David; WOOD, Alexandra. Accountability of AI Under the Law: The Role of Explanation. <strong>Harvard Public Law Working Paper<\/strong>, n. 18\/2007.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref24\" name=\"_ftn24\">[24]<\/a> \u00a0 A respeito do exerc\u00edcio do direito de explica\u00e7\u00e3o em face de decis\u00f5es automatizadas, indica-se a leitura de outra obra de nossa autoria, na qual o tema \u00e9 devidamente aprofundado: AZEVEDO, Andr\u00e9 Jobim; JAHN. Vitor Kaiser. A tutela dos direitos de explica\u00e7\u00e3o e revis\u00e3o das decis\u00f5es automatizadas no brasil. <em>In<\/em>: \u00c1lvaro Sanchez Bravo. (Org.). <strong>Derecho, Inteligencia Artificial y nuevos entornos digitales<\/strong>. 1 ed. Sevilha: Punto Rojo Libros, 2020, v. 1, p. 195-219.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"#_ftnref25\" name=\"_ftn25\">[25]<\/a> \u00a0 KIM, Pauline. Big Data and Artificial Intelligence: new challenges for workplace equality. <strong>University of Louisville Law Review<\/strong>, 2018, p. 13. Dispon\u00edvel em: https:\/\/ssrn.com\/abstract=3296521. Acesso em jul. 2020.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O presente artigo explora a aplica\u00e7\u00e3o conjugada de intelig\u00eancia artificial e big data (tecnologias pr\u00f3prias da Quarta Revolu\u00e7\u00e3o Industrial) aos processos de recrutamento de novos empregados, analisando os poss\u00edveis desvios discriminat\u00f3rios que podem estar inseridos nessas ferramentas. Para tanto, inicialmente, apresenta as normas de Direito da Antidiscrimina\u00e7\u00e3o e sua interlocu\u00e7\u00e3o com o Direito do Trabalho. Em seguida, aborda a recente experi\u00eancia norte-americana, em que muitos empregadores est\u00e3o se valendo de publica\u00e7\u00f5es direcionadas e algoritmos para a contrata\u00e7\u00e3o de novos empregados. Reconhecendo a dificuldade de fiscaliza\u00e7\u00e3o da pr\u00e1tica discriminat\u00f3ria provocada atrav\u00e9s de algoritmos, o aponta o exerc\u00edcio do \u201cdireito de explica\u00e7\u00e3o\u201d como um dos rem\u00e9dios poss\u00edveis para contornar vieses discriminat\u00f3rios. Por fim, conclui que embora o enfrentamento desses novos desafios n\u00e3o seja uma tarefa f\u00e1cil ao jurista, este pode encontrar na Constitui\u00e7\u00e3o um porto seguro, que independentemente do momento hist\u00f3rico-tecnol\u00f3gico, permanece elencando o combate \u00e0 discrimina\u00e7\u00e3o como um objetivo-mor da Rep\u00fablica.<br \/>\nPalavras-chave: Direito do Trabalho. Discrimina\u00e7\u00e3o. Big Data. Intelig\u00eancia Artificial.<\/p>\n<p>Abstract: This paper explores the combined application of artificial intelligence and big data (Fourth Industrial Revolution technologies) to processes of recruiting new employees, analyzing the possible discriminatory deviations that can be inserted in these tools. To do so, initially, it presents the rules of Anti-Discrimination Law and its interlocution with Labor Law. Then, analyzes the recent North American experience, in which many employers are relying on targeted publications and algorithms for hiring new employees. Recognizing the difficulty of inspecting discriminatory practice caused by algorithms, it points to the exercise of the \u201cright of explanation\u201d as one of the possible remedies to overcome discriminatory biases. Finally, concludes that although the difficulties, the jurist can find in the Constitution a safe haven, which regardless of the historical-technological moment, continues to list the fight against discrimination as a major objective of the Republic.<br \/>\nKeywords: Labor Law. Discrimination. Big Data. Artificial Intelligence.<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-10303","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sem-categoria","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10303","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10303"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10303\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10312,"href":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10303\/revisions\/10312"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10303"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10303"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/faracodeazevedo.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10303"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}