A inteligência artificial está se tornando infraestrutura operacional permanente da indústria, já passou da fase de ser uma tendência. A manufatura utiliza IA para manutenção preditiva, controle de qualidade, planejamento de produção e gestão de cadeias de suprimentos. Segundo estimativas de mercado, o setor global de IA deve ultrapassar US$ 190 bilhões até o fim da década, com crescimento anual de cerca de 37%.
O desequilíbrio na construção da tecnologia
Um grande problema: apenas 22% dos profissionais de IA no mundo são mulheres. Apenas 12% das pesquisadoras de IA são mulheres. Em termos práticos e tangíveis, isso significa que a tecnologia que vai operar fábricas, selecionar o fit de candidatos com vagas, definir salários e organizar turnos continua sendo majoritariamente construída sem a perspectiva do corpo, das múltiplas jornadas e da saúde de metade da força de trabalho.
Por que isso é um risco de produto e não apenas social
Sendo assim, não é um problema apenas ético ou abstrato. Projetar IAs sem mulheres gera defeitos de produto, com consequências mensuráveis. Esses algoritmos podem discriminar mulheres em processos seletivos, projetar sistemas de segurança e ergonomia baseados no corpo masculino como padrão e até replicar desigualdades históricas em ferramentas de recomendação salarial.
A IA não inventa o futuro, ela escala o que já foi feito no passado e, se o passado excluiu mulheres, a IA pode amplificar essa exclusão em velocidade industrial.
Viés em IA: um problema já documentado
Uma IA treinada sem diversidade de dados e sem diversidade de pessoas que a constroem entrega resultados enviesados. Este não é um artigo sobre empoderamento feminino em tecnologia no sentido motivacional, mas sobre as consequências técnicas da ausência de diversidade. Também não se trata de afirmar que empresas ou indústrias são maliciosas, mas de evidenciar um ponto crítico: a omissão tem o mesmo custo que a intenção.
A IA industrial já apresenta vieses. A manufatura de 2026 opera com IA integrada a processos críticos, enquanto estudos mostram que esses sistemas podem reproduzir estereótipos de gênero e raça quando os dados de treinamento e as equipes de desenvolvimento são homogêneos. A pesquisa de Joy Buolamwini e Timnit Gebru (2018) demonstrou disparidades de precisão em sistemas de reconhecimento facial por gênero e raça. Já análises mais recentes aprofundam como esses vieses se manifestam nas representações geradas por IA e como o compromisso ESG precisa responder a esse cenário.
O custo real do “padrão masculino”
O padrão “masculino não declarado” já custa vidas e empregos. Mulheres têm maior probabilidade de sofrer lesões graves em acidentes de carro porque testes de segurança utilizam, historicamente, um padrão masculino. Na medicina, sintomas femininos de infarto foram tratados como “atípicos” porque os estudos clínicos adotaram o corpo masculino como referência.
Na indústria, se sistemas de IA para ergonomia, EPIs e manutenção são treinados com dados predominantemente masculinos, trabalhadoras podem se tornar invisíveis para o algoritmo e, consequentemente, mais expostas a riscos que ele não foi calibrado para detectar.
A lacuna não é de capacidade, mas de acesso
A lacuna se preenche com presença. Mulheres que chegam a posições sênior em tecnologia apresentam maior adoção de ferramentas de IA generativa em comparação aos seus colegas homens. No Brasil, mulheres matriculadas em cursos de IA têm maior probabilidade de conclusão.
A barreira, portanto, não está na capacidade, mas no acesso e na representação. Empresas industriais que não incluem mulheres nos times de transformação digital não estão sendo apenas injustas, estão construindo sistemas com pontos cegos que tendem a gerar custos futuros.
Como reduzir o risco: diversidade como decisão operacional
A solução começa com uma decisão operacional: colocar mulheres nas salas onde a IA é desenvolvida, testada e implementada. O programa Industry4Her atua diretamente nessa lacuna ao capacitar profissionais em tecnologias críticas como IA, Machine Learning, IoT e Big Data, que hoje compõem a infraestrutura permanente da manufatura. Ao integrar o rigor técnico da metodologia Acatech com a resolução de desafios reais da indústria, o programa contribui para que a diversidade deixe de ser apenas discurso e se torne competência técnica aplicada.
Formação técnica e impacto na indústria
Com mais de 700 mulheres formadas e uma rede que conecta talentos a diferentes setores, de indústrias a consultorias globais, a iniciativa substitui a omissão por uma governança técnica mais inclusiva. Uma profissional capacitada não apenas opera sistemas, mas é capaz de auditar dados e questionar a lógica dos modelos que impactam produtividade e segurança.
Conclusão: o impacto direto na indústria do futuro
Ao garantir que essas vozes participem da criação e da crítica das ferramentas de IA, as
empresas reduzem riscos de competitividade e eliminam pontos cegos operacionais,
assegurando que a tecnologia impulsione o futuro da indústria e não apenas escale os
vieses do passado.
Autora do artigo: Maria Fernanda Ferraz
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