Por Priscila Toledo
Com a chegada de sistemas baseados em IA agêntica, agentes inteligentes passam a interagir com sistemas, tomar decisões e apoiar processos em empresas, governos e na vida cotidiana. Mas se a inteligência artificial aprende com dados, com quem ela também está aprendendo a fazer perguntas?
Sistemas de IA não produzem respostas no vazio. Eles reagem a estímulos, perguntas e comandos humanos a partir de padrões que refletem a forma como pensamos, trabalhamos e tomamos decisões. Em outras palavras, nossos vieses também passam a fazer parte da tecnologia. Talvez por isso seja mais preciso dizer que não estamos apenas na era da inteligência artificial, mas também na era do contexto em que ela é construída.
Quando se discute inteligência artificial, a atenção costuma se concentrar em algoritmos, infraestrutura e poder computacional. No entanto, existe uma camada anterior a tudo isso. Quem participa da construção dessas tecnologias? Quem define quais problemas precisam ser resolvidos e quais perguntas orientam as respostas das máquinas?
A visão de mundo molda as respostas da IA
Hoje interagimos com modelos generativos, assistentes virtuais e agentes autônomos por meio de prompts e comandos. A forma como escrevemos essas instruções, as referências que utilizamos e até o tipo de pergunta que fazemos são influenciados por nossa própria visão de mundo. Se essa visão for limitada, a tecnologia tende a reproduzir essa limitação.
Leia mais: “Tento sempre não me encolher”, diz Grace Libanio, ao resumir trajetória em tecnologia
Um exemplo simples aparece no próprio modo como muitas pessoas escrevem prompts. Ao pedir que um sistema de IA descreva uma liderança em tecnologia, é comum ver comandos como: “Descreva um grande empreendedor de tecnologia. Conte como ele construiu sua empresa e quais decisões ele tomou para alcançar sucesso.”
Mesmo sem intenção, o uso automático do masculino já orienta o modelo a buscar referências historicamente associadas a figuras masculinas.
Se o mesmo pedido for formulado de forma mais ampla, por exemplo: “Descreva uma grande liderança em tecnologia. Explique como essa pessoa construiu sua empresa e quais decisões foram importantes para o seu sucesso”, o repertório de respostas tende a se ampliar.
Diversidade muda a construção das soluções
Historicamente, o setor de tecnologia foi estruturado de forma predominantemente masculina. Durante décadas, mulheres foram minoria em cursos ligados à computação e às engenharias.
Essa realidade ainda aparece em diferentes espaços do setor. Recentemente, em um summit de tecnologia com mais de 150 pessoas na sala, apenas quatro eram mulheres.
No empreendedorismo tecnológico, essa questão se torna ainda mais evidente. Empreender em tecnologia envolve tomar decisões em ambientes de alta incerteza, identificar oportunidades e desenvolver soluções que impactam diferentes grupos da sociedade. Quando um único perfil domina esse espaço, alguns problemas deixam de ser identificados ou são interpretados de forma incompleta.
A presença feminina contribui para ampliar esse repertório. Mulheres empreendedoras trazem novos olhares sobre produtos, serviços e modelos de negócio, muitas vezes identificando demandas que permaneceram invisíveis por anos simplesmente porque quem desenvolvia as soluções não vivia aquelas realidades.
Esse movimento já pode ser observado em diferentes setores. Na saúde, por exemplo, surgem soluções que consideram com mais precisão as especificidades do corpo feminino. No setor financeiro, novos produtos passam a refletir realidades diversas de renda, carreira e dinâmica familiar.
Iniciativas da sociedade civil e de comunidades profissionais também têm buscado mudar esse cenário. Movimentos como o Grupo Mulheres do Brasil e redes profissionais como o MCIO Brasil vêm ampliando o debate sobre diversidade e liderança no setor.
O futuro da IA depende de quem a constrói
Se a inteligência artificial aprende com dados e responde a comandos humanos, então o futuro dessas tecnologias também depende da diversidade de quem está treinando, desenvolvendo e utilizando esses sistemas.
Isso se torna ainda mais relevante à medida que sistemas baseados em IA agêntica passam a operar de forma mais autônoma dentro de empresas, plataformas digitais e serviços. Quanto maior o grau de autonomia dessas tecnologias, maior também é o impacto das decisões humanas que moldam seu treinamento e seu contexto de uso.
Esse debate ganha ainda mais peso quando lembramos que mulheres continuam sendo vítimas diárias de violência e feminicídio em diferentes partes do mundo. A inteligência artificial aprende com dados e também com as perguntas que fazemos. Se parte desses dados reflete uma sociedade ainda marcada por violência e desigualdade, ampliar a diversidade de quem constrói essas tecnologias passa a ser primordial para trazer mais contexto, responsabilidade e consciência para os sistemas que estão sendo desenvolvidos.
Deixe um comentário