Ausência de diversidade alimenta vieses na inteligência artificial e amplia desigualdades

A expansão da inteligência artificial tem potencial para redefinir processos sociais, econômicos e culturais. Entretanto, o percurso dessa tecnologia segue atravessado por um alerta recorrente: sistemas treinados em ambientes pouco diversos tendem a reproduzir desigualdades históricas. A discussão volta ao centro do debate no Mês da Consciência Negra, reforçando a urgência de rever práticas de desenvolvimento e de contratação que impactam diretamente a vida de pessoas negras.

Quem está envolvido

Os protagonistas dessa agenda são os profissionais que projetam, treinam e implementam algoritmos. Segundo o Diagnóstico Comportamental dos Profissionais de TI, divulgado em outubro de 2024, apenas 4% da força de trabalho em tecnologia da informação no Brasil é composta por pessoas negras, enquanto 73% é formada por profissionais brancos. Em um país onde mais de metade da população se declara preta ou parda, o contraste expõe um desequilíbrio de representatividade que se reflete no produto final dos sistemas de inteligência artificial.

O que acontece: algoritmos que reproduzem desigualdades

Do reconhecimento facial ao recrutamento automatizado, a inteligência artificial foi inicialmente apresentada como ferramenta neutra. Na teoria, as máquinas não carregam crenças; na prática, elas aprendem com conjuntos de dados criados por pessoas. Se esses bancos de informação nascem em sociedades desiguais, a tendência é que os algoritmos internalizem e ampliem os mesmos vieses. O resultado visível está em decisões automatizadas que afetam concessão de crédito, ofertas de emprego e até abordagens policiais, colocando grupos marginalizados em situação de desvantagem.

Quando e onde o alerta cresce

A discussão ganhou força ao longo de 2023, quando diferentes reflexões destacaram o impacto do reconhecimento facial em pessoas negras e a invisibilidade de profissionais pretos na área de tecnologia. Em 2025, o debate permanece atual, especialmente durante as comemorações do Mês da Consciência Negra. O contexto brasileiro, marcado por profunda diversidade étnica, torna-se ambiente estratégico para avaliar como as soluções tecnológicas são concebidas e a quem elas servem.

Como a falta de diversidade se transforma em risco tecnológico

A neutralidade alegada da inteligência artificial esbarra em três etapas críticas de desenvolvimento:

Coleta de dados: a base de um algoritmo é construída a partir de registros de comportamento humano. Quando esses dados refletem apenas um recorte social, experiências de grupos minoritários ficam sub-representadas ou distorcidas.

Treinamento do modelo: equipes homogêneas tendem a não questionar lacunas nos bancos de dados. Sem diversidade de perspectivas, potenciais falhas passam despercebidas e são incorporadas ao código.

Implementação e ajustes: na fase de testes, profissionais com experiências semelhantes avaliam a eficácia do sistema segundo critérios que podem não contemplar realidades distintas. Assim, eventuais discrepâncias permanecem escondidas até o algoritmo chegar ao usuário final.

Por que ampliar a representatividade é decisivo

A discrepância de 4% de profissionais negros em TI não se traduz apenas em desigualdade numérica; ela compromete a qualidade das soluções. Quando apenas um grupo social domina o processo de criação, particularidades de outros segmentos são ignoradas, e estereótipos são reforçados. A consequência vai além do campo ético: afeta a eficácia dos produtos, gera risco reputacional para as empresas e pode desencadear responsabilizações legais em casos de discriminação algorítmica.

Impacto econômico comprovado de equipes diversas

Dados do relatório Workplace Diversity Statistics, produzido pela Flair HR, indicam que a pluralidade não é apenas imperativo moral, mas vantagem competitiva. Equipes heterogêneas apresentam 87% mais eficiência na tomada de decisões, registram lucratividade 35% superior, têm produtividade 32% maior, retêm talentos em 68% dos casos e atraem profissionais de alto nível em 73% das situações. Esses números reforçam a correlação direta entre diversidade e desempenho, sugerindo que a inclusão é parte fundamental da estratégia empresarial e não mero diferencial de marketing.

Consequências práticas para a sociedade

Quando sistemas automatizados definem quem terá acesso a serviços, vagas ou benefícios, qualquer viés se converte em disparidade concreta. Pessoas negras podem ser identificadas incorretamente em programas de reconhecimento facial, enfrentar pontuações de crédito inferiores ou receber menos convites para processos seletivos online. Tais distorções apontam para a necessidade de monitoramento constante e transparência nos critérios adotados por empresas e órgãos públicos.

Propostas baseadas nos dados disponíveis

No horizonte de ações sugeridas pelos especialistas que acompanham o tema, destacam-se iniciativas em quatro frentes, todas mencionadas no debate original:

Formação de profissionais negros: investimentos direcionados à capacitação técnica ampliam o ingresso desse grupo no mercado de TI e corrigem disparidades estruturais de longo prazo.

Representatividade na liderança: criar caminhos para que profissionais negros ocupem cargos decisórios assegura influência direta sobre projetos, alocação de recursos e definição de prioridades.

Auditoria de algoritmos: processos transparentes de revisão ajudam a identificar vieses antes que o produto alcance os usuários. Essa prática deve ser contínua e envolver métricas objetivas.

Responsabilização pelo uso discriminatório: políticas públicas e diretrizes corporativas precisam prever consequências claras quando sistemas de IA resultam em práticas discriminatórias, garantindo reparação às pessoas afetadas.

Por que a discussão permanece necessária

Mesmo após diversos alertas, mudanças significativas ainda são pontuais. A persistência do tema indica que avanços e boas intenções não bastam; é imprescindível implementar transformações estruturais. Enquanto os números permanecerem desbalanceados — como o índice de 4% de profissionais negros na TI brasileira —, a inteligência artificial continuará refletindo, e às vezes agravando, desigualdades sociais já existentes.

O papel da sociedade na vigilância dos algoritmos

Usuários, organizações civis e órgãos reguladores têm responsabilidade conjunta na fiscalização dos sistemas automatizados. Questionar quem desenvolve a tecnologia, quais dados a alimentam e que ausências estão presentes no processo são passos básicos para mitigar riscos. A participação de pessoas que vivenciam os impactos diretos desses sistemas também é essencial para reconhecer falhas invisíveis a grupos majoritários.

Perspectivas a partir dos números atuais

Os dados divulgados até 2024 compõem um retrato que combina avanços tecnológicos notáveis e desafios urgentes de inclusão. Enquanto relatórios enfatizam ganhos econômicos proporcionados por equipes diversas, o cenário real demonstra que a representatividade ainda é insuficiente. A equação sugere que empresas e governos precisam alinhar metas de inovação à construção de ambientes mais justos, sob pena de comprometer a legitimidade e a eficácia de seus próprios sistemas.

Caminhos apontados pelo debate público

O diálogo em torno de inteligência artificial, racismo e responsabilidade sinaliza prioridades claras: ampliar a diversidade nos times de desenvolvimento, adotar práticas auditáveis, incorporar critérios de equidade desde o início dos projetos e envolver as pessoas afetadas nas decisões. A tecnologia molda o presente e definirá o futuro; garantir que esse futuro contemple todas as vozes é um desafio que exige ações concretas e imediatas.