Como a MRS Logística reduziu o tempo de contratação em 56% com auxílio de IA

Uma vaga aberta por muito tempo é um grande problema para as organizações. Afinal, cada dia de espera pode significar uma equipe trabalhando desfalcada, aumento da sobrecarga para quem ficou e perda de produtividade. No meio do caminho, há ainda o risco de perder bons candidatos, que podem aceitar outra oportunidade antes que o processo seletivo chegue ao fim. Na MRS Logística, esse era um dos principais problemas do RH: em 2022, quando a empresa começou a reconstruir seu processo de recrutamento, uma vaga levava em média 102 dias para ser preenchida.

Responsável por um terço das cargas ferroviárias do Brasil, bem como por escoar 20% das exportações brasileiras, a MRS Logística lida com uma mão de obra operacional, que exige conhecimentos específicos pouco disponíveis no mercado. Ao mesmo tempo, a companhia mantém programas de estágio, aprendizagem e formação de operadores ferroviários que recebem milhares de candidaturas. Com mais de 13 mil colaboradores diretos e indiretos, a empresa preenche muitas vagas ao ano – só em 2025, por exemplo, foram 700 contratações.

Para rever o processo de recrutamento, porém, não bastou apenas a implementação da inteligência artificial. Antes de usar a tecnologia, a MRS teve de revisar etapas, ferramentas, critérios e padrões de seu processo seletivo, numa mudança que por si só já reduziu em 21% o tempo de contratação.

Só depois a IA entrou em cena. E, embora a tecnologia tenha acelerado etapas como análise de currículos e triagem, sua implementação trouxe uma série de questões que vão além de escolher uma ferramenta. “Usar IA na análise de pessoas é algo encantador, mas foi preciso compreender como isso se encaixava no nosso negócio – porque nem todas as ferramentas fazem sentido para o momento de uma empresa”, afirma Simone Souza, gerente geral de desenvolvimento de RH na MRS.

A própria tecnologia também impõe uma dificuldade adicional: ela não é estática. “Toda vez que houver um salto nas ferramentas, é preciso olhar para o mercado e analisar internamente como isso se encaixa no nosso contexto”, diz a executiva. Além disso, ela ressalta que é importante manter a análise crítica no processo. Depois que a IA produz um ranking de candidatos, por exemplo, cabe ao recrutador verificar se os critérios utilizados fazem sentido – inclusive do ponto de vista da diversidade. “Se a IA está considerando um critério que envia apenas candidatos homens e brancos, é preciso voltar atrás no processo”, exemplifica Simone.

O resultado, até agora, foi uma redução de 56% no prazo de contratação, que chegou a 45 dias. A empresa também calcula ter economizado 60% do tempo dos recrutadores na triagem, que passou a ser reinvestido em entrevistas, conversas com candidatos e interação com gestores. Mas, para a MRS, velocidade é apenas o primeiro indicador: a companhia pretende acompanhar também o turnover precoce, o desempenho dos contratados e a experiência dos candidatos. Para Cajuína, Simone conta detalhes dessa transformação, explica os próximos passos da empresa e ressalta a importância do olhar humano.

A MRS é uma empresa gigante no Brasil, atuante em diversas regiões. Qual era o contexto quando vocês perceberam que havia um problema no recrutamento?

Somos uma das maiores operadoras logísticas do mundo, passando por um processo de transformação muito grande. Temos 30 anos de história e contamos com cerca de 13 mil colaboradores diretos e indiretos. Boa parte dos nossos colaboradores diretos são representados por uma mão de obra muito operacional, com conhecimentos específicos raramente encontrados no mercado. Isso traz um desafio importante para nossa área de recrutamento e seleção.

Além disso, pelo tamanho da nossa operação, muitos dos nossos programas – estágio, aprendizagem, o Operador Ferroviário, que forma os futuros maquinistas – e vagas abertas costumam ter grande volume de candidatos, o que demanda um filtro grande. E temos um alto volume de contratações específicas. Em 2025, contratamos 700 pessoas, por exemplo, o que mostra o tamanho do problema.

Era preciso estabelecer critérios e padrões – e não só colocar uma automação ou IA no processo. Se colocássemos IA num processo organizado, até poderíamos ter resultados mais rápidos, mas eles não seriam sustentáveis.

A jornada que vocês construíram com IA também lidou com outro problema, que era o tempo para reposição das vagas. Como essa jornada começou?

Nossa jornada para reconstrução do processo de recrutamento começou em 2022. Na época, estávamos também lidando com um alto volume de queixas dos nossos clientes internos, por conta do tempo que levávamos para contratar um profissional. Naquele período, a média era de 102 dias entre a abertura da vaga e o encaminhamento do profissional para o processo de admissão.

É algo que gera impacto para o negócio, até porque além do tempo de seleção, ainda há o tempo de formação. A demora também fazia com que muitas equipes por vezes não atuassem completas, gerando impactos em produtividade e em sobrecarga de trabalho. Para completar, esse prazo também afetava o próprio processo seletivo, porque muitas vezes perdíamos bons candidatos que já tinham conquistado outras posições.

Quando fomos entender o processo, compreendemos que boa parte do tempo dos recrutadores era usado na análise curricular. Ao mesmo tempo, outras etapas do processo, capazes de agregar um maior valor à tomada de decisão, tinham dedicação um pouco menor. Era algo que gerava impacto na qualidade dos candidatos que estávamos apresentando para os nossos clientes internos.

Ao visualizar esse contexto, percebemos que era hora de entender o que fazíamos – e por que fazíamos. Ali, compreendemos ainda que também pedíamos um volume muito grande de informações na etapa de candidatura, mas que não agregavam valor. Também percebemos que não havia padrão entre os recrutadores na jornada de processo seletivo. Era preciso estabelecer critérios e padrões – e não só colocar uma automação ou IA no processo. Se colocássemos IA num processo organizado, até poderíamos ter resultados mais rápidos, mas eles não seriam sustentáveis.

Como foi esse processo de estabelecer critérios e padrões?

Foi como dar um grande passo atrás. Revisamos tempos, etapas, ferramentas, padrões e critérios, num processo que durou entre 2022 e 2024. Só nessa revisão, conseguimos eliminar etapas que não faziam sentido e reduzimos o tempo de contratação em 21%. Foi só depois disso que buscamos a inteligência artificial para acelerar as etapas operacionais, liberando os recrutadores para as etapas mais estratégicas. Em 2025, iniciamos os testes com algumas posições específicas e vimos que dava certo. Neste ano, expandimos a aplicação da IA para algumas etapas do recrutamento em todas as vagas externas, observando uma redução de 56% do prazo de contratação, chegando a 45 dias.

Usar IA na análise de pessoas é algo encantador, mas foi preciso compreender como isso se encaixava no nosso negócio – porque nem todas as ferramentas fazem sentido para o momento de uma empresa.

Ou seja, não foi só a IA que resolveu o problema. Na verdade, foram dois processos – o da revisão do processo e o da implementação de IA. Vocês já sabiam que queriam usar IA quando começaram essa transformação? E como foi acompanhar a evolução da tecnologia nesse período?

Já sabíamos que queríamos usar IA, sim. Mas antes de decidir qual IA utilizaríamos, buscamos conhecer ferramentas e visitamos empresas que tinham passado pelo mesmo processo. Pudemos aprender com outras pessoas – e foi justamente aí que entendemos que antes de adotar IA, teríamos de revisitar o processo. Usar IA na análise de pessoas é algo encantador, mas foi preciso compreender como isso se encaixava no nosso negócio – porque nem todas as ferramentas fazem sentido para o momento de uma empresa.

Preciso dizer ainda que, até hoje, não implementamos todas as camadas de IA que queremos trazer para o processo. A primeira parte da jornada foi substituir o que gerava maior esforço operacional dos recrutadores, na análise de currículos e na triagem, mas temos outras camadas que queremos implementar também. Ao mesmo tempo, entendemos que o caminho não é exaustivo, porque a IA vai se transformando. Toda vez que houver um salto nas ferramentas, é preciso olhar para o mercado e analisar internamente como isso se encaixa no nosso contexto.

De maneira prática, o que a IA faz hoje? E o que fica para o recrutador?

Hoje, a IA tem uma interface com o candidato e outra com o recrutador. Para o candidato, quando ele se inscreve em uma vaga, ela já é capaz de capturar se o perfil faz sentido só para aquela vaga, mas também para outras oportunidades abertas no mesmo momento – e até já recomenda a inscrição nas outras oportunidades. Isso amplia as oportunidades e amplia o número de pessoas inscritas para uma determinada posição.

Para se inscrever, o candidato sobe o currículo na plataforma e preenche algumas informações, que serão inseridas dentro do nosso sistema SAP. A IA, por sua vez, faz o match do currículo do candidato com o descritivo da posição – e gera uma lista de aderência dos candidatos, bem como um ranqueamento automático. A partir do ranking, o recrutador entra para trabalhar. O que a IA faz hoje é dar celeridade ao processo com o match dos perfis e o ranqueamento, dando uma lista organizada para o recrutador.

Além disso, no momento em que o recrutador faz o descritivo da vaga, a IA também atua sugerindo competências importantes para cada posição. A IA sugere ainda uma forma mais palatável para que aquela vaga seja divulgada numa linguagem que converse com o público externo.

Depois do ranking, o que acontece?

A partir do ranking, o recrutador entra e verifica se aquela lista faz sentido. É preciso ter olhar crítico, por exemplo, para a diversidade – garantindo se há participação dos públicos diversos em todos os processos. Se a IA está considerando um critério que envia apenas candidatos homens e brancos, é preciso voltar atrás no processo.

Caso esteja tudo OK, o recrutador começa a interface com os candidatos e com o cliente interno, começando a explorar as competências das pessoas nas etapas de entrevistas. Em algumas posições, também há testes a serem aplicados nos candidatos. A partir do ranking, o recrutador faz a tomada de decisão junto ao gestor que cuidará do candidato da posição.

Vocês já reduziram o tempo de contratação de 102 dias para 45 dias. Mas há margem para reduzir ainda mais esse prazo com o uso de IA? E como também melhorar a qualidade desse processo, dando ainda mais tempo para o recrutador?

Tem dois caminhos que estamos trabalhando já. Um deles é permitir que a IA atue na etapa de entrevista de triagem dos candidatos, porque ela é uma etapa inicial, com perguntas muito básicas – “aceita mudar de cidade?”, “tem alguma dúvida salarial?”, por exemplo. É uma conversa que não entra nas competências essenciais para a posição. Ao mesmo tempo, é uma conversa importante, porque o candidato pode ter encontrado outro emprego no meio do caminho, mudou de ideia ou qualquer coisa do tipo. Já estamos em testes bem avançados para implementar esse aspecto.

Outro caminho que queremos seguir é ter uma análise mais consistente do processo. Queremos que a IA entre no processo seletivo e detecte, por exemplo, se o número de candidatos é suficiente para preencher a vaga, se as competências estão aderentes a ponto de preencher a vaga ou se existe alguma lacuna dos candidatos já inscritos em termos de competências. É um diagnóstico do processo seletivo, numa etapa que hoje demanda muito do recrutador.

É ainda uma etapa em que o recrutador só consegue efetivamente olhar depois que gera o ranking. Com a IA, será possível acompanhar os indicadores das etapas de seleção em tempo real, já sinalizando a tendência de fechar a posição ou se é necessário tomar alguma ação para aumentar a base de candidatos, focar em uma outra região ou até mesmo aumentar a presença de um certo grupo diverso.

Além de reduzir o tempo de contratação, há um outro aspecto que precisa ser considerado nesse processo: a qualidade das contratações. Como vocês estão olhando para temas como turnover, fit cultural e produtividade dos candidatos que foram contratados com auxílio da IA?

São temas super importantes. Iniciamos a medição do nosso sucesso pelo tempo, mas há três indicadores que vamos perseguir. Um é o chamado turnover precoce – ou seja, a permanência da pessoa dentro da organização ao longo de seu primeiro ano. É uma métrica que nos informa sobre sucesso, cultura e adaptação da pessoa no nosso ambiente de trabalho. O segundo indicador é o de desempenho. E o terceiro é a experiência do candidato – ou seja, o quanto os candidatos estão satisfeitos com a execução do processo, em termos de tempo, velocidade e de interação com os recrutadores. São indicadores que não temos mapeados ainda, mas que vamos passar a acompanhar na nossa jornada.

Em vários momentos, quisemos adotar algumas ferramentas que hoje eu agradeço não termos adotado – e isso aconteceu justamente porque o time de tecnologia estava perto para dizer ‘não vai por aí’.

Toda transformação de uma atividade importante como recrutamento e seleção tem erros, idas e vindas. O que deu errado no meio do processo e que ajudaram a gerar aprendizados para o resultado de hoje existir?

Quando olho para nossa jornada como um todo, desde 2022, acredito que poderíamos ter ganho celeridade nas etapas de revisão se tivéssemos tratado o cenário como um projeto – e não apenas tentado conciliar as mudanças com a disponibilidade dos recrutadores. Percebemos que havia potencial de ganhar velocidade se destacássemos alguns profissionais para se aprofundar no conhecimento das ferramentas, olhar as melhores práticas de mercado. Quando compreendemos isso é que ganhamos celeridade. Esse foi um dos principais aprendizados: não tratar as mudanças como se elas fossem apenas uma mudança de rotina.

Outra coisa que aprendemos foi caminhar muito junto com a área de tecnologia. Em vários momentos, quisemos adotar algumas ferramentas que hoje eu agradeço não termos adotado – e isso aconteceu justamente porque o time de tecnologia estava perto para dizer ‘não vai por aí’. No final do dia, quando pensamos só no nosso trabalho, esquecemos de temas importantes, como as integrações de sistema, as questões de dados e de privacidade. Ao mesmo tempo, é importante envolver quem vai lidar com o desafio no dia a dia – no caso, os nossos recrutadores, que conheciam as dores do processo e as necessidades do candidato e dos gestores.

Às vezes, se fala de IA como uma tecnologia mágica que resolve as coisas. Do outro lado, é preciso manter o lado humano no processo, o contato do recrutador com o candidato. O que permanece de humano? E como o processo mudou com o ganho de tempo que os recrutadores passaram a ter?

Essa foi uma das primeiras discussões que a gente trouxe, porque conseguimos economizar 60% do tempo dos recrutadores na etapa da triagem. Definimos que esse tempo seria investido nos contatos e entrevistas com os candidatos. É um momento importante na jornada, porque é ali que conseguimos tangibilizar os desafios e capturar o quanto um candidato conversa com a nossa cultura. O reflexo disso deve aparecer não só no tempo, mas também na qualidade na contratação e no cuidado com as pessoas.

Outro ponto em que decidimos destinar esse tempo é nas conversas dos recrutadores com os gestores. À medida em que ele consegue compreender o que a liderança espera de um candidato, em termos de conhecimentos e habilidades, o processo melhora. É uma questão porque temos um negócio descentralizado, estamos presentes em três estados, e por vezes os recrutadores atendem localidades cruzadas. Conversar com a liderança é uma forma também de entender a realidade da operação para entregar candidatos aderentes àquela situação. Também reinvestimos parte do tempo em novos projetos, olhando para uma curva de continuidade que queremos entregar para a transformação digital do RH.

Você mencionou no começo da entrevista que o processo de IA é usado para vagas específicas. Há planos para usar o sistema em programas de seleção? Qual é a dificuldade de fazer a IA funcionar num programa inteiro de uma vez só?

Quando buscamos uma vaga específica, muitas vezes o foco está na especialização do candidato. Possivelmente, vai ser uma pessoa que já tem base de experiência formada. É um processo com menos candidatos, em que a complexidade está em chegar na pessoa com uma competência específica. Já os programas trazem complexidade de volume. Em alguns casos, chegamos a ter 16 mil candidatos para uma seleção de 40 vagas. É muito mais difícil filtrar.

Além disso, a seleção para os programas tem um grande foco em competência comportamental, uma vez que é papel do programa aportar o conhecimento. São programas que conciliam o desenvolvimento teórico, prático, técnico e comportamental, com profissionais que muitas vezes estão em busca da sua primeira profissão. Mas acredito que agora, dado que conseguimos consistência nas vagas individuais, estamos prontos para dar esse próximo passo em alguns dos nossos programas.

Muitos dos programas que vocês fazem são para profissionais em início de carreira. Para além da IA, como tem sido o contato com as novas gerações?

Há dois anos, fizemos um grande trabalho de marca empregadora, no qual definimos nossos pilares, nossas fortalezas, e estruturamos uma comunicação em cima disso. Hoje, temos diversos meios de explicar para o jovem sobre o que é a logística, explicando o segmento em si. Usamos muito as redes sociais, as trends, as campanhas para aproximar a comunicação. Isso faz diferença porque cria uma identidade, uma curiosidade acerca do que é o nosso negócio. Também temos aproximação com as instituições de ensino, explicando as mudanças no negócio. Ferrovias são algo centenário, mas temos muita tecnologia no nosso segmento – e quando conseguimos demonstrar isso, o ambiente se torna muito atrativo para as novas gerações.

Internamente, também temos trabalhado a conciliação de gerações, unindo profissionais novos com gente que tem décadas de casa e um conhecimento técnico absurdo. Para isso, precisamos passar por uma revisão do nosso modelo de gestão de pessoas. Reestruturamos o dress code, trabalhamos a diversidade, a sustentabilidade. Temos, por exemplo, o compromisso de atingir 34% de mulheres na liderança até 2030. Mais do que falar, buscamos demonstrar na prática como atuamos nos temas que são relevantes – e que influenciam se uma pessoa decide ou não trabalhar numa empresa.

Para fechar, Simone, que conselho você dá para o profissional de RH que leu essa entrevista e deseja fazer o mesmo tipo de processo na sua empresa?

Primeiro, eu tentaria compreender o estado atual do processo e se ele está adequado, se ele conversa com a realidade do negócio. Uma vez que isso aconteça, é preciso compreender onde o processo demanda maior interação operacional, por parte de quem o realiza. A partir daí, é possível começar uma jornada de definição de quando a IA pode ajudar. No nosso caso, nós queríamos manter o recrutador no processo, com tomada de decisão, então descobrimos claramente em quais etapas queríamos ou não ter IA.

Ter essa distinção é fundamental para descobrir quais são as IAs ou tecnologias mais adequadas para cada etapa. Definido onde a IA vai atuar, é preciso saber qual vai ser a responsabilidade humana dentro desse processo, em quais momentos o humano vai tomar a decisão e onde o tempo economizado vai ser usado. Além disso, não se pode esquecer aspectos como o uso dos dados, a transparência e a privacidade. Por fim, é preciso ter um monitoramento do que a IA faz. Não basta só pegar a lista ranqueada de candidatos e partir para o contato. É preciso entender se a lista atende o que a empresa pede para cada etapa do processo seletivo. É preciso sempre fazer uma análise crítica.