Inteligência artificial ainda reproduz desigualdades de gênero, aponta pesquisa
23 janeiro 2026
Embora a Inteligência Artificial (IA) seja frequentemente apresentada como uma ferramenta neutra e puramente matemática, estudos recentes revelam que esses sistemas operam como “espelhos” que amplificam preconceitos e estereótipos de gênero enraizados na sociedade. É o que aponta a pesquisa do Centro para a Equidade, Gênero e Liderança da Haas School of Business.
Segundo o relatório, 44% dos sistemas de IA apresentam viés de gênero, e 25% demonstram tanto viés de gênero quanto racial. A pesquisa analisou 133 sistemas de IA em diferentes setores.
Mas o problema começa muito antes da primeira linha de código: em países de baixa renda, apenas 20% das mulheres estão conectadas, de acordo com The International Telecommunication Union (ITU). Essa exclusão digital gera um silêncio estatístico: se as mulheres não estão gerando dados, os sistemas de IA não aprendem sobre suas necessidades, comportamentos e realidades.
O viés muitas vezes se esconde em uma técnica chamada word embedding, a forma como as máquinas codificam palavras para entender significados e associações. Se uma IA é treinada com textos históricos e mídias que associam homens a “liderança” e “ciência” e mulheres a “cuidado” e “apoio”, o algoritmo passará a replicar essas associações como verdade lógicas.
“Hoje, não existe mecanismo que impeça desenvolvedores de lançar sistemas de IA antes de estarem prontos e seguros. É preciso um modelo global de governança multissetorial que previna e corrija situações em que sistemas de IA apresentem vieses de gênero ou raça, reforcem estereótipos prejudiciais ou não atendam a padrões de privacidade e segurança”, afirmou Helene Molinier, assessora de Cooperação em Igualdade de Gênero Digital da ONU Mulheres, em entrevista recente ao Devex.
A disparidade não está apenas nos algoritmos, mas nos escritórios onde eles são criados. Segundo o Global Gender Gap Report de 2023, apenas 30% das pessoas que trabalham com IA hoje são mulheres.
Essa sub-representação é o reflexo de um funil que começa na educação e se estreita na liderança, visto que mulheres representam apenas 29% da força de trabalho em áreas de ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM).
Além disso, o fenômeno do “degrau quebrado” impede que essas profissionais cheguem ao topo; embora o ingresso em carreiras tecnológicas esteja crescendo, as mulheres permanecem concentradas em cargos de entrada e são muito menos propensas a ocupar posições de diretoria ou de tomada de decisão estratégica sobre o design dos produtos.
Com informações da ONU Mulheres
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