O futuro é plural: caminhos para reverter a exclusão feminina na Inteligência Artificial

Artigo escrito por Keylla Saes – professora e coordenadora dos MBAs FIAP em Data Science & Artificial Intelligence  e AI Engineering & Multi-Agents. É especialista em Inteligência Artificial e Big Data, com mais de 23 anos de trajetória no mercado de tecnologia.  

Muito mais do que uma meta de representatividade, a presença de mulheres na linha de frente da Inteligência Artificial (IA) é estratégica para a sobrevivência da inovação no Brasil. Em um mundo moldado por algoritmos, a diversidade de gênero deixa de ser apenas um “item de ESG” para se tornar um requisito técnico fundamental: sem ela, perdemos em produtividade, pecamos pela falta de ética e criamos ferramentas enviesadas. 

Segundo dados do IBGE (2025), as mulheres representam 44% da população economicamente ativa, o que demonstra uma evolução para uma sociedade com uma distribuição de atividades cada dia mais equalitária.

Entretanto, essa representatividade feminina muda visivelmente quando olhamos para setores específicos, como os relacionados às áreas de conhecimento STEM (acrônimo em inglês para Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática). Ao colocarmos uma lupa sobre esse número podemos observar uma hegemonia masculina em algumas áreas.  

Contexto e contraste histórico: de protagonistas a minorias  

É um erro comum pensar que a tecnologia sempre foi um “clube do Bolinha“. Historicamente, as mulheres foram as primeiras programadoras. Em 1974, por exemplo, o curso de Ciências da Computação da USP tinha 70% de alunas mulheres. Hoje, esse número despencou para aproximadamente 10% em diversas instituições brasileiras de elite. Em 2024, elas representaram mais de 60% das inscritas no ENEM, de acordo com dados do INEP. 

Essa involução não foi falta de competência, mas, sim, fruto de uma mudança cultural que passou a associar a computação ao universo masculino a partir dos anos 1980. Na época, o computador doméstico era vendido como “brinquedo para meninos”, criando o estereótipo de que a tecnologia era um domínio exclusivamente masculino.  

Esse movimento foi reforçado pela cultura pop da época, que cristalizou a figura do programador como o “nerd” brilhante e isolado dominando a tecnologia em filmes icônicos, como WarGames  (Jogos de Guerra) e Revenge of the Nerds (A Vingança dos Nerds).  

Por fim, a falta de uma postura ativa no design das jornadas de formação permitiu que meninos chegassem à universidade com anos de vantagem técnica, devido ao acesso precoce e incentivo na infância.  

Apesar de tudo isso, as mulheres brasileiras possuem maior percentual de ingresso e conclusão no ensino superior, concorrendo a uma vaga em universidade.  

Se olharmos apenas para a conclusão efetiva nos cursos de graduação no Brasil, entre 2023 e 2024, os dados do INEP deixam claro que o número de formandos foi de 67,8% mulheres contra 60,9% de homens. 

O mesmo estudo mostra que a procura por cursos de Tecnologia da Informação (TI) tem crescido visivelmente. Por exemplo, o curso de Sistemas da Informação, em 2019, era o 8º curso mais procurado nas faculdades brasileiras; em 2024, subiu para a 3ª posição. Apesar disso, a quantidade de mulheres que concluem cursos de TI, incluindo Sistemas da Informação, continuou baixo.  

Conforme um levantamento do Instituto Nexus (2024), apenas 27% das mulheres em cursos de Ciências (que incluem áreas de Computação/TI) concluíram seus estudos entre 2019 e 2020, dado que foi agravado pela pandemia de COVID-19.  

Tudo isso tornou – e torna – o ambiente acadêmico hostil para as mulheres, contribuindo para a queda drástica de representatividade feminina nas áreas de tecnologia no Brasil. 

Risco de exclusão na 4ªrevolução industrial 

O avanço da Inteligência Artificial é a fronteira da inovação atual, mas no Brasil essa revolução corre o risco de ser excludente. Dados do FGV Ibre, baseados no Stanford Index 2025, revelam que o país emprega menos mulheres em IA do que a média global: 77,11% das vagas são ocupadas por homens.  

O avanço da Inteligência Artificial é frequentemente descrito como a “quarta revolução industrial”, em especial dentro do meio de Tech. No entanto, para as mulheres no Brasil, essa revolução corre o risco de ser excludente. Dados recentes do levantamento do FGV Ibre, baseados no Stanford Index 2025 e LinkedIn, revelam que o país emprega menos mulheres em IA do que a média global: 77,11% das vagas são ocupadas por homens. 

Essa baixa representatividade gera consequências diretas, que são pragmáticas e perigosas; 

• Perda de inovação por “visão de túnel”: Soluções homogêneas tendem a resolver problemas sob uma única perspectiva (a masculina, no caso), ignorando as necessidades de mais de metade da população. Isso limita o alcance de mercado das empresas brasileiras e freia a inovação disruptiva. 

• Aumento do fosso de renda: Atividades administrativas e de suporte, majoritariamente ocupadas por mulheres, são as mais fáceis de serem substituídas por IA. Se as mulheres não estiverem na linha de frente da criação dessa tecnologia, elas serão as mais impactadas pela automação e consequente substituição dos postos de trabalho. 

• Fuga de talentos e desperdício de investimento educacional: O Brasil investe na formação superior de mulheres (que são maioria nas universidades), mas não consegue retê-las nos setores de alta tecnologia. Essa “fuga de cérebros” significa que o país gasta recursos formando profissionais qualificadas que acabam migrando para outras áreas ou países porque encontram ambientes hostis ou falta de incentivo no setor de IA nacional. 

• Soluções com lacunas de usabilidade: mulheres tendem a questionar decisões puramente técnicas, focando em quem vai usar a solução. Sem essa visão, o Brasil corre o risco de criar sistemas “tecnicamente perfeitos”, mas que falham na prática por não considerarem o contexto social e humano, gerando ferramentas ineficientes para o usuário final. 

• Risco de dependência tecnológica estrangeira: se o Brasil não forma um ecossistema de IA diverso e robusto, ele se torna mero “comprador” de tecnologias desenvolvidas no exterior (EUA, China, Europa etc). Como essas tecnologias vêm com os vieses de suas culturas de origem, o Brasil perde a soberania de criar uma IA que entenda e respeite as nuances da nossa própria sociedade e diversidade. 

• “Cegueira algorítmica”: a IA é cada vez mais usada para decidir quem recebe crédito, quem é contratado ou quem tem acesso a promoções. Se a ferramenta é criada por um grupo restrito, ela pode automatizar o preconceito. Isso gera um risco jurídico e de reputação para as empresas brasileiras. 

Entender esse fenômeno não é apenas uma questão de responsabilidade social, mas de sobrevivência estratégica e técnica no mercado local e internacional. 

Educação e incentivo: ao mesmo tempo raízes do problema e a solução 

O cenário excludente à participação feminina em TI no Brasil é refletido no maior hiato de gênero em IA entre os países analisados na pesquisa da FGV Ibre, onde dividimos a última posição do ranking com o Chile.  

Mas o hiato de gênero não começa no processo seletivo; ele nasce na base. A falha no Brasil não é falta de interesse feminino, mas a ausência de uma postura ativa no design das jornadas de formação. Reverter esse quadro é possível, com algumas ações: 

1. Incentivo nas Exatas 

É mais do que urgente combater o mito que surge ainda na infância de que meninas e mulheres não têm vocação para matemática.  

Para isso, é preciso substituir estereótipos de gênero por estímulos práticos e cognitivos, o que se traduz em oferecer brinquedos de construção e lógica, que desenvolvem o raciocínio espacial e apresentar referências femininas históricas e contemporâneas para gerar identificação. Além de cultivar uma mentalidade de crescimento que valorize o erro como parte do processo de descoberta. 

2. Formação e educação diferencial 

Promover formações, treinamentos e atividades especializadas e direcionadas, como oficinas maker, fomentando o interesse feminino desde os primeiros anos. 

Ao liderarem projetos científicos, técnicos e oficinas de robótica desde cedo, as meninas desmistificam o abstrato e rompem estereótipos de gênero.  

3. Referencial feminino 

Projetos como o Reprograma, WoMakerscode e Conecta Elas (criado por Laiza Sobral), mostram que compartilhar experiências é vital para manter mulheres na carreira. A mentoria feminina deixa de ser um suporte opcional para se tornar uma ferramenta estratégica de retenção e ascensão profissional.  

Essas redes de mentoria combatem diretamente o fenômeno da “fuga de cérebros” interna, onde mulheres qualificadas abandonam a tecnologia por falta de referências ou suporte emocional.  

4. Contratação consciente 

O mercado não pode mais esperar que a equidade aconteça de forma orgânica; é preciso adotar marcadores sociais em processos seletivos, como o modelo do Centro de Inovação Cesar, que alcançou 50,3% de participação feminina e trans. 

Nos últimos anos, tive a oportunidade de liderar algumas academias de contratação e formação exclusiva para mulheres em uma grande consultoria de tecnologia, além de mentorar muitas mulheres em transição de carreira.

Minha experiência pessoal mostrou que, ao criar um ambiente seguro, as participantes se sentem mais confortáveis em perguntar e se expor durante o processo de aprendizagem, evoluindo mais rapidamente.  

Visão de futuro: o papel das lideranças e da Educação Superior 

Segundo artigo de Marina Falcão, o Brasil concentra mais de 90% da capacidade de supercomputação da América Latina. Temos a infraestrutura, mas falta a pluralidade humana para liderar com ética e inclusão.  

Instituições de Ensino têm um papel central em formar não apenas técnicos, mas líderes que questionem decisões sob o ponto de vista humano e diverso. O futuro da tecnologia e da IA no Brasil depende de entendermos que diversidade não é apenas uma métrica de ESG, mas um requisito técnico para a construção de sistemas confiáveis e inovadores e todos devem ter papel ativo nesse tema. 

Reverter o abismo de gênero na tecnologia não é apenas um resgate histórico de um protagonismo que já foi feminino, mas a chave para que o Brasil lidere a revolução da inteligência artificial com ética e inovação.  

Embora o cenário atual imponha desafios, os dados mostram que a base educacional feminina é forte e que o interesse pela área está em plena expansão. Temos, em nossas mãos, a infraestrutura de supercomputação e, acima de tudo, o talento necessário para transformar esse hiato em oportunidade.  

Ao unirmos a formação de excelência de instituições como a FIAP, com lideranças que priorizam jornadas de inclusão ativa desde a tenra infância, e ações efetivas como as academias exclusivas de formação para mulheres, mentorias femininas e os modelos de contratação ativas, garantimos que a tecnologia do futuro não seja apenas potente, mas humana e representativa.  

O convite é para que cada estudante, profissional e gestor seja o arquiteto dessa mudança: é hora de redesenhar o design da tecnologia para que ele reflita, finalmente, toda a pluralidade e o potencial da nossa sociedade. 

Referências 

• BRASIL. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep). Indicadores de Fluxo da Educação Superior. Brasília, DF: Inep, [s.d.]. Disponível em: https://www.gov.br/inep/pt-br/acesso-a-informacao/dados-abertos/indicadores-educacionais/indicadores-de-fluxo-da-educacao-superior. Acesso em: 25 fev. 2026. 

• BRASIL. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep). Inep divulga o perfil dos inscritos no Enem 2024. Brasília: Inep, 2024. Disponível em: https://www.gov.br/inep. Acesso em: 2 mar. 2026. 

• FALCÃO, Marina. Brasil emprega em IA menos mulheres que a média global. Recife: Valor Econômico, 19 fev. 2026. Disponível em: https://valor.globo.com/brasil/noticia/2026/02/19/brasil-emprega-em-ia-menos-mulheres-que-a-media-global.ghtml. Acesso em: 26 fev. 2026. 

• INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua. Rio de Janeiro: IBGE, [s.d.]. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/9127-pesquisa-nacional-por-amostra-de-domicilios.html?=&t=resultados. Acesso em: 25 fev. 2026. 

• INSTITUTO NEXUS. Conclusão feminina em cursos de ciências caiu quase 50% desde a pandemia. [S. l.]: Nexus FSB, 2024. Disponível em: https://www.nexus.fsb.com.br/estudos-divulgados/conclusao-feminina-em-cursos-de-ciencias-caiu-quase-50-desde-a-pandemia/. Acesso em: 25 fev. 2026. 

• MORENO, Marina Gomes Murta; MURTA, Cíntia Maria Gomes. Mulheres nas ciências, engenharia e tecnologia: o que as publicações científicas apontam?  Revista Em Questão, v. 29, p. e-125842, 2023. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/125842. Acesso em: fev. 2026.  

———— 

Autora: Keylla Saes – Doutoranda pela POLI-USP e mestre pela EACH-USP, é especialista em Inteligência Artificial e Big Data com mais de 23 anos de trajetória no mercado de tecnologia. Com passagens pela FIAP, PUC-SP e São Judas, sua carreira une a robustez e amplitude em projetos de dados e IA à paixão pela educação. Atualmente, é professora e coordenadora dos MBAs FIAP em Data Science & Artificial Intelligence e AI Engineering & Multi-Agents, onde lidera a formação da próxima geração de profissionais, acreditando que o futuro da tecnologia deve ser construído com pluralidade e ética. – LinkedIn |E-Mail