As empresas que usam IA nas decisões de contratação e demissão continuam sob escrutínio, e desta vez é a Meta sob o microscópio.
Uma queixa legal apresentada em 13 de julho em um Tribunal Distrital dos EUA na Califórnia alega que a Meta usou sistemas de IA que selecionavam trabalhadores de forma injusta e ilegal para demissão enquanto eles estavam em licença protegida.
Mais de duas dúzias de demandantes anônimos estão buscando uma liminar que impediria a empresa de finalizar suas separações ou alterar sua remuneração, benefícios ou status de licença protegida.
A Meta respondeu que as reivindicações carecem de mérito e que as decisões sobre a sua força de trabalho foram, e continuam a ser, tomadas por pessoas, não pela IA.
Uma lição importante
Estas alegações devem servir como uma lição importante para outras empresas que utilizam IA na tomada de decisões de RH, observam os analistas.
“As empresas devem começar por rejeitar a suposição conveniente de que a IA melhora as decisões da força de trabalho simplesmente ao tocá-las”, disse Sanchit Vir Gogia, analista-chefe da Greyhound Research.
Há “poucas provas independentes” de que a IA torne as escolhas de demissões mais precisas ou mais legais, disse ele. “Isso os torna mais rápidos, e nunca foi demonstrado que mais rápido seja mais justo.”
As reivindicações contra Meta
A denúncia afirma que, em 20 de maio de 2026, a Meta começou a notificar cerca de 10% de sua força de trabalho (cerca de 8.000 funcionários) de que haviam sido selecionados para demissão. A empresa também anunciou que vários milhares seriam transferidos para novas iniciativas de IA. Mas isso ocorreu mesmo quando a Meta relatou receitas recordes no primeiro trimestre de 2026 (US$ 56,31 bilhões, um aumento de 33% ano a ano) e se comprometeu a gastar mais de US$ 100 bilhões em IA este ano.
Além de questionar a necessidade de cortes de pessoal, o processo alega que a Meta usou uma “constelação” de sistemas internos de IA para pontuar, classificar e selecionar funcionários para demissão. Essas ferramentas incluíam o colega de trabalho interno de IA da Meta, “Metamate”, agentes de “segundo cérebro” treinados por funcionários que replicavam seus resultados, algoritmos que rastreiam pressionamentos de teclas e outras atividades digitais, e painéis de uso de tokens de IA.
“A Meta não elaborou a lista de rescisão por meio do julgamento ponderado de gestores que conheciam o trabalho”, afirma a denúncia.
Os 26 demandantes, todos funcionários atuais ou ex-funcionários, solicitaram, tiraram ou foram aprovados para licença “protegida por lei” dentro de 24 meses após a redução da força de trabalho, e alegam que foram “selecionados desproporcionalmente” para demissão com base na pontuação que essencialmente os penalizou por exercerem seu direito legal de tirar férias.
Essas práticas são proibidas por leis federais e estaduais; A Lei de Licença Familiar e Médica dos EUA, por exemplo, proíbe o uso de licença protegida como um “fator negativo” nas decisões de emprego. Além disso, os demandantes alegam que a Meta violou a Lei de Notificação de Retreinamento e Ajuste de Trabalhadores dos EUA (WARN), que exige que empregadores com 100 ou mais funcionários forneçam aviso por escrito 60 dias corridos antes de demissões em massa.
Este aviso dá aos funcionários um tempo razoável para procurar emprego alternativo; no entanto, argumenta a denúncia, um funcionário submetido a “tratamento médico significativo” ou que presta “cuidados 24 horas por dia” a um “recém-nascido com semanas de idade” ou outros entes queridos “também não pode ser informado de que durante esse mesmo período de tempo deverá procurar um novo trabalho”.
Em um cenário, de acordo com o processo, uma cientista foi identificada para aborto apenas dois dias antes de dar à luz, durante a licença maternidade. Em outro caso, o gerente de um engenheiro vinculou sua classificação de desempenho ao “tempo quebrado” quando uma lesão o impediu de trabalhar. Em um terceiro, um pesquisador foi chamado após solicitar folga após diagnóstico médico.
Os demandantes estão buscando uma liminar enquanto se aguarda uma auditoria independente do “processo de seleção assistido por algoritmos” e “resolução do mérito de suas reivindicações” em arbitragem.
Uma vez finalizadas as rescisões, o dano aos demandantes “não pode ser desfeito apenas por danos monetários”, afirma a denúncia. Para os funcionários em licença, “cada dia que passa constitui um dano adicional, na medida em que a Meta está retirando todo o propósito de uma licença protegida”.
Considerações para empresas
Qualquer sistema que influencie materialmente quem mantém um emprego não é uma ferramenta de RH, observou Gogia. “É uma infraestrutura empresarial de alto risco.”
Um processo “determinado por IA” delega o resultado ao sistema, enquanto um processo “assistido por IA” dá ao sistema a capacidade de classificar, recomendar e resumir, com um ser humano tomando formalmente a decisão final. A exposição surge em qualquer um dos modelos, destacou Gogia, porque o resultado muitas vezes foi comprimido e elimina detalhes no momento da aprovação executiva.
Deve haver um papel inegociável no processo, disse Gogia: um único executivo com autoridade para interromper o processo, suspender o modelo e atrasar decisões quando as evidências não forem válidas. Essa pessoa deve ser “um revisor significativo (que) entenda os limites do modelo, conheça o trabalho real e tenha autoridade para desafiar a recomendação, com todas as substituições visíveis e revisáveis”, disse ele. Ao mesmo tempo, o objetivo é “governar a máquina e o gestor em conjunto”, uma vez que o julgamento humano traz o seu próprio preconceito de “riscos, favoritismo e proximidade”.
Gogia aconselhou as empresas a reter memória fixa para auditoria, determinar quem escolheu o auditor, o que foi excluído e se o resultado pode ser reproduzido. Eles também devem inventariar todas as fontes que alimentam o modelo e suas origens, e executar análises de impacto adverso antes de tomar qualquer decisão de demissão.
Os detalhes da licença nunca devem ser identificados como inatividade ou adoção fraca; uma ausência protegida não é a falta de dados comuns e o sistema deve ser informado disso. Em vez disso, estas circunstâncias pertencem a uma “via de revisão independente”, onde os revisores humanos obtêm contexto suficiente para “neutralizar” o período sem receber detalhes específicos da licença, disse Gogia.
Ele apontou para outra questão importante: o que o agente de IA do “segundo cérebro” que ingeriu as comunicações e documentos do funcionário para replicar a produção do funcionário deve ter permissão para fazer quando os humanos estão ausentes, e quem é o proprietário dessa produção?
Em última análise, disse Gogia, “a posição mais segura é não proibir a IA do planeamento da força de trabalho. Usada com disciplina, pode expor trabalho duplicado e avaliações inconsistentes, e pode desafiar o preconceito humano em vez de automatizá-lo”.
Como os funcionários podem proteger seus direitos
Os funcionários, por sua vez, precisam de uma janela genuína para contestar dados imprecisos antes que a separação se torne “irreversível”, e devem “lutar contra o registro, não contra o algoritmo”, aconselhou Gogia.
Isso significa que, embora o modelo não possa explicar-se, a evidência documentada pode. Os funcionários devem manter legalmente suas próprias avaliações, aprovações de licenças e documentos de rescisão, e construir uma cronologia de eventos: quando a licença foi solicitada, quando a linguagem de desempenho mudou, quando novas métricas apareceram, disse Gogia.
Os trabalhadores afetados devem perguntar por escrito quais critérios foram utilizados na decisão, se os sistemas automatizados a influenciaram materialmente, como a licença protegida foi tratada e quais informações sobre eles influenciaram o resultado e como essas informações foram verificadas.
Além disso, é importante observar os prazos; a janela de discriminação federal é normalmente de seis meses, embora seja estendida para 10 em muitos lugares, e os processos internos “não são obrigados a respeitá-la”, disse Gogia.
Seu conselho final para os trabalhadores: “Preservar o registro legal e proteger o prazo”.
Este artigo foi publicado originalmente em CIO.com.
Fonte: Computer World
