Alguns anos atrás, escrevi aqui no blog sobre um levantamento do LinkedIn que nunca mais saiu da minha cabeça: na hora de disputar uma vaga, mulheres sentem que precisam atender a 100% dos critérios exigidos antes de enviar o currículo. Os homens se candidatam assim que batem cerca de 60%.
Ao longo de dez ou vinte anos de carreira, essa hesitação cobra juros compostos.
O problema é que acabei de cruzar com uma pesquisa global de Harvard mostrando que estamos repetindo exatamente esse mesmo comportamento diante da maior transformação tecnológica da nossa geração: a Inteligência Artificial.
E, desta vez, a conta chega muito mais rápido.
O que os dados de Harvard revelam (e por que isso deveria incomodar você)
Um estudo conduzido pelo professor Rembrand Koning, na Harvard Business School, foi medir quem está colocando ferramentas de IA generativa na rotina de verdade. O trabalho (Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI) consolidou 76 fontes e respostas de 318.924 pessoas em mais de 100 países. O resultado acende um alerta sério: enquanto a taxa média de adoção entre os homens fica em 47,8%, entre as mulheres ela cai para 39,3%.
Quando a lupa vai para o tempo dedicado às ferramentas e para o uso dos modelos mais avançados, a distância aumenta ainda mais.
“Mas Karen, será que isso acontece por falta de familiaridade com tecnologia?”
De jeito nenhum. Nós já somos maioria nas universidades brasileiras e ocupamos praticamente metade das vagas de entrada nas empresas. O próprio estudo de Harvard aponta outra raiz para essa diferença (e qualquer mulher que já pisou em um ambiente corporativo competitivo vai reconhecer esse filme na hora).
Muitas profissionais deixam de usar, ou escondem que usam, Inteligência Artificial no trabalho por receio de julgamento. Existe o medo silencioso de parecer “preguiçosa”, de ter a própria competência questionada por automatizar uma etapa da entrega ou de cometer algum deslize antes de dominar 100% da ferramenta.
O pedido de desculpas antes da fala
Eu vejo essa cena se repetir há anos, tanto nas salas de aula de MBA onde lecionei quanto em reuniões executivas.
Quando o assunto da mesa vira tecnologia, dados ou Inteligência Artificial, é impressionante a quantidade de mulheres brilhantes, donas de resultados gigantescos, que começam sua contribuição pedindo licença: “Olha, eu ainda não domino IA, não sou especialista nisso, mas…”. Enquanto isso, na mesma sala, colegas homens que leram duas matérias no fim de semana e testaram meia dúzia de comandos já opinam na estratégia com total naturalidade.
Enquanto nós esperamos fazer uma pós-graduação inteira para nos sentirmos “autorizadas” a falar e testar, quem opera na regra dos 60% ocupa o espaço, erra rápido, corrige a rota e lidera o projeto.
O encontro perigoso com o “degrau quebrado”
Quem acompanha o relatório anual Women in the Workplace, realizado pela McKinsey em parceria com a LeanIn.Org, sabe que o funil da liderança feminina trava muito antes da presidência. Hoje as mulheres ocupam cerca de 28% a 29% das cadeiras de C-Level. No recorte de mulheres negras e não brancas, essa participação desaba para cerca de 7%.
A raiz matemática desse gargalo é o broken rung (o famoso degrau quebrado logo na primeira promoção para gerência). Para cada 100 homens promovidos da base ao primeiro cargo de liderança, apenas 93 mulheres sobem. Para piorar, levantamentos recentes mostram que homens em início de carreira recebem mais incentivo direto de seus gestores para experimentar ferramentas de IA do que mulheres na mesma função.
Some essas duas equações e o risco fica impossível de ignorar.
Se menos mulheres recebem estímulo na base e mais mulheres hesitam esperando a preparação perfeita, podemos criar um novo degrau quebrado digital bem debaixo dos nossos pés.
No mercado corporativo, muita gente ainda acha que Inteligência Artificial é pauta exclusiva de engenheiro, cientista de dados ou da área de tecnologia. (Eu ouvi exatamente essa mesma desculpa dez anos atrás, quando o assunto era Business Intelligence e mídia de performance.)
Lá em 2021, quando analisei o documentário Coded Bias, destaquei um dado preocupante: menos de 14% dos pesquisadores especialistas em IA eram mulheres. Algoritmos treinados sem diversidade acabavam replicando vieses graves, como sistemas de recrutamento que penalizavam currículos femininos automaticamente.
Não dá para corrigir o viés das decisões continuando nas cadeiras do fundo da sala.
Como usar IA com cabeça de executiva (sem esperar os 100%)
Quem ocupa cadeira de decisão não precisa saber programar o modelo do zero. Na minha rotina, a regra que aplico com dados e IA segue uma divisão muito clara entre o que eu delego para a máquina e o que é inegociável manter comigo:
- Deixe o trabalho pesado de bastidor com a IA: use a tecnologia sem culpa para organizar contextos extensos, sintetizar documentos, simular cenários de orçamento e destravar o primeiro rascunho de um projeto. Ganhar velocidade operacional libera energia mental para o que realmente move o ponteiro.
- Nunca terceirize a pergunta de negócio: como já defendi quando escrevi sobre por onde começar um plano de métricas, toda boa estratégia nasce das perguntas certas. A ferramenta entrega respostas rápidas, mas só quem conhece a dor do cliente, a margem da operação e a meta da empresa sabe fazer a pergunta que vale dinheiro.
- Mantenha a mão firme na decisão final: revisar premissas, checar dados frios, questionar vieses e assumir a escolha estratégica continuam sendo responsabilidades 100% humanas.
A tecnologia acelera a execução, mas o critério continua sendo seu.
Da próxima vez que surgir uma ferramenta nova, um comitê de inovação ou uma discussão de eficiência baseada em IA na sua empresa, aposente o pedido de desculpas na abertura da frase e aplique a regra dos 60%. Teste no problema real da sua semana, meça o impacto no resultado do negócio e puxe a sua cadeira para a mesa principal. Porque a Inteligência Artificial vai redefinir quem lidera as empresas nos próximos cinco anos. E nós já pagamos caro demais assistindo às grandes mudanças da plateia.
0 Comments