Avaliação de desempenho

Pessoas atraentes obtêm vantagens injustas no trabalho. A IA pode ajudar

Tomas Chamorro-Premuzic
18 de dezembro de 2019

Uma das razões pelo tão difundido interesse pela IA é que ela tem o potencial de reduzir o grau de vieses embutido nas decisões humanas. Por exemplo, os estudos de meta-análise há muito têm ressaltado a natureza invasiva do viés no momento da contratação e recrutamento.

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Mesmo no mundo rico e liberal, há muitos vieses em jogo no local de trabalho, que são responsáveis por vantagem injusta ou não meritocrática que alguns grupos têm em relação a outros, independentemente do seu real talento ou potencial: sexismo, racismo, e discriminação com base em idade, apenas para nomear alguns.

Contudo, um dos vieses mais proeminentes quase nunca é discutido ou reconhecido. Trata-se do viés da beleza – também conhecido como “discriminação com base na aparência” (ou “lookism” em inglês). Na verdade, a existência de bônus pela beleza no mercado de trabalho está bem documentada. Como resumiu uma abrangente análise acadêmica: “indivíduos fisicamente atraentes  têm mais possibilidade de ser entrevistados e contratados,  mais chance de avançar rapidamente em suas carreiras por meio de  promoções frequentes e ganham  salários melhores do que indivíduos não atraentes”. Manifestações comuns de discriminação com base na aparência podem incluir vieses contra candidatos obesos, vestidos de forma estranha ou tatuados, ou qualquer indivíduo que não se encaixe em critérios estéticos dominantes da sociedade.

Falando de forma mais ampla, o viés da beleza inclui o tratamento favorável que indivíduos recebem quando são considerados mais atraentes, independentemente se isso acontece de forma consciente ou inconsciente – e, é claro, poucos indivíduos, muito menos funcionários de uma empresa, na verdade, admitem que preferem trabalhar com outros com base no nível de beleza física. Naturalmente, existem algumas exceções. Por exemplo, para ingressar na Marinha chinesa, a “boa aparência” é um requisito oficial, aparentemente para que o candidato possa representar a nação com a melhor imagem. E embora a Abercrombie & Fitch tenha sido forçada a pagar um acordo de US$ 50 milhões por contratar apenas vendedores de aparência branca e anglo-saxã (WASP), a empresa foi proibida de impor padrões estéticos às suas políticas de recrutamento, desde que recrutasse também candidatos com aparência diversificada, mas de boa aparência.

Eis a boa notícia: identificar esse viés é incrivelmente simples. Isso significa que, qualquer empregador interessado em eliminar desvantagens contra pessoas menos atraentes deve ser capaz de detectar esse viés e avaliar a eficácia de qualquer intervenção. Agora a notícia ruim: provavelmente você não conseguirá isso a não ser que substitua a intuição humana por dados. É nesse ponto que a IA pode ajudar, se abordada com responsabilidade. Então, como podemos combater o viés da atratividade física?

Primeiramente, você pode medir a atratividade, que é normalmente uma função de classificações consensuais sobre a aparência física. Imagine-se pedindo a dez pessoas para classificar 100 outras pessoas com relação à aparência ou atratividade física. Embora a atratividade não seja um fator objetivo, razão pela qual há sempre discordâncias entre as pessoas que classificam a mesma pessoa, ela também não é um fator inteiramente subjetivo; portanto, a maioria das pessoas tenderá a concordar com o fato de alguém ser mais ou menos atraente, por exemplo, usando uma escala de pontuação de um a dez, e não somente quando pertencem à mesma cultura.

Em seguida, você pode fazer uma correlação dessa pontuação com uma variedade de indicadores de sucesso, desde classificações em entrevistas a classificações de desempenho no trabalho e dados sobre promoções ou salários. Uma vez que a atratividade é raramente um critério formal para escolha de uma pessoa em relação à outra – exceto, é claro, na arena amorosa – existem razões óbvias para avaliar se e por que as pontuações de atratividade de uma pessoa podem ser correlacionadas com qualquer indicador objetivo de sucesso profissional. É nesse ponto que a IA poderá ajudar: como uma ferramenta de diagnóstico para prever a probabilidade de uma pessoa ser considerada mais eficaz na empresa com base em sua atratividade física percebida. Um grupo significativo de pesquisas sugere que o nível de atratividade física de uma pessoa é muito mais preditivo de uma série de resultados de sucesso do que se esperaria se quiséssemos viver em um mundo mais justo e imparcial.

Então, o que a ciência pode, de fato, nos dizer ?

Já existe um viés pró-atratividade na área da educação, com estudos mostrando que estudantes fisicamente atraentes tendem a obter notas mais altas nas universidades, em parte porque são considerados mais conscientes e inteligentes, mesmo quando não são. Além disso, a atratividade já auxilia estudantes a entrar em universidades, obtendo avaliações mais favoráveis ​​durante as entrevistas de admissão. Isso é consistente com a descoberta mais ampla do efeito “halo” já muito bem conhecido, pelo qual as pessoas atraentes são geralmente percebidas como mais sociáveis, saudáveis, bem-sucedidas, honestas e talentosas. De fato, estudos meta-analíticos sugerem que até as crianças são consideradas mais inteligentes, mais honestas e motivadas quando são consideradas mais atraentes – e as crianças fazem o mesmo tipo de inferência quando avaliam adultos mais ou menos atraentes.

Não é de surpreender que o viés da beleza seja transferido para o local de trabalho, com estudos científicos mostrando que indivíduos menos atraentes são mais propensos a serem demitidos, da mesma forma que também têm menos chances de serem contratados. Por exemplo, em um estudo experimental, os pesquisadores enviaram 11 mil currículos para várias vagas, incluindo currículos idênticos acompanhados de fotografias de candidatos com diferentes níveis de atratividade física. Homens e mulheres atraentes tiveram maior chance de receber uma ligação para uma entrevista do que candidatos não atraentes (ou sem foto no CV).

Existe também uma associação bem estabelecida entre atratividade e renda de longo prazo, com a beleza acima da média sendo traduzida em salários de 10% a 15% mais altos que a beleza abaixo da média. Nos EUA, esse bônus da beleza é semelhante ao encontrado para raça e gênero. Observe que esse efeito é encontrado até mesmo entre indivíduos altamente bem-sucedidos. Por exemplo, as classificações de atratividade de executivos da Fortune 500 previram seus lucros nas empresas.

Como observa a frase clichê, correlação não significa causalidade, mas não devemos esquecer que as correlações têm causas. Uma questão delicada é a possibilidade – apoiada por muitas pesquisas em psicologia evolucionária – de que a causa da correlação entre beleza e sucesso na carreira não seja (apenas) preconceito ou viés, mas (também) talento real. Em outras palavras, seria possível que, pelo menos em parte, pessoas atraentes tenham mais sucesso na vida porque, na verdade, possuem traços mais adaptativos, como inteligência ou talento?

Às vezes, é difícil testar essa proposição, principalmente pela ausência comum de dados objetivos de desempenho que não entram em conflito com a preferência subjetiva. Imagine que o desempenho da maioria das pessoas é medido simplesmente por uma única classificação subjetiva fornecida por seu gestor ou chefe direto. Se os empregadores não dispõem de dados objetivos para destilar o viés e as preferências subjetivas dos gestores a partir de suas classificações de desempenho de seus funcionários, como eles podem quantificar a contribuição exata de um funcionário para a empresa? É exatamente por essa razão que as tentativas de usar a IA para medir a atratividade expuseram preferências raciais em torno daquilo que é considerado como mais ou menos atraente em uma cultura específica. Se ensinarmos a IA a imitar as preferências humanas, ela não irá simplesmente replicar, mas também aumentar e exacerbar os vieses humanos.

Além disso, às vezes é difícil determinar se a aparência deve ser tratada como um fator de viés ou característica relevante para o trabalho: especialmente quando o desempenho dos funcionários depende das percepções que os clientes têm deles. Como observou um relatório da Glassdoor, “existem muitas indústrias e empresas que sofreriam imensamente se adotássemos o viés da beleza”. Corroborando com essa ideia, os cientistas evolucionistas relatam correlações positivas entre classificações de atratividade, por um lado, e pontuações de traços de personalidade socialmente desejáveis, como estabilidade emocional, extroversão e ambição, por outro. Por exemplo, a atratividade física – assim como a atratividade psicológica (EQ ou simpatia) – contribui para melhores vendas e potencial de captação de recursos. Portanto, é sensato impedir que os empregadores contratem vendedores ou captadores de fundos mais atraentes?

Talvez, porque a alternativa é discriminar indivíduos menos atraentes, o que incluirá pessoas de grupos minoritários que não se enquadram nas “normas de beleza” dominantes. Mas quando os empregadores simplesmente fingem ignorar a atratividade, concentrando-se no desempenho passado dos candidatos ou no desempenho da entrevista e interpretando esses dados como objetivos ou isentos de vieses, não há garantia de que candidatos menos atraentes não sejam prejudicados. Isso também não é diferente quando o empregador finge ignorar raça ou classe social, enquanto seleciona credenciais acadêmicas, que na verdade são conflitantes com raça e classe social.

Então, claramente, há uma vantagem injusta em ser considerado mais atraente e uma desvantagem injusta em ser considerado menos atraente. Embora os empregadores possam mitigar esse viés ao eliminar os dados sobre aparência física de suas práticas de contratação – não apenas usando a IA, mas também enfocando avaliações com base científica – tais medidas não serão suficientes para eliminar o viés, visto que também são influenciadas por vieses históricos ou do passado: se pessoas atraentes são avaliadas mais favoravelmente pelo passado, elas aparecerão com altos desempenhos em seus CVs, etc. Mesmo assim, não há razão para se evitar a questão ou perpetuar o viés da beleza no trabalho.

É importante destacar que a IA pode ser uma ferramenta poderosa para detectar e expor o grau de viés por trás das classificações humanas sobre potencial e desempenho. Se programada corretamente, a IA poderá se tornar uma maneira objetiva para medir o que nem sempre vemos em nós mesmos. Por exemplo, se você está tentando perder peso, uma balança pode ajudá-lo a manter a verdade.  Se está tentando se exercitar mais, um monitor de exercícios pode ajudar a monitorar seu progresso.  E, dependendo dos registros corretos, a IA poderá nos ajudar a superar nossos vieses conscientes e inconscientes na contratação.


Tomas Chamorro-Premuzic é Cientista Chefe de Talentos no ManpowerGroup, professor de psicologia de negócios na University College London e na Columbia University, e professor adjunto do Entrepreneurial Finance Lab da Harvard. Ele é autor de Why do so many incompetent men become leaders? (and how to fix it)

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