Nos últimos seis meses, enquanto desempenhava meu papel de jornalista, professora e mãe, realizei um estudo altamente não científico. Em conversas que iam da redação até os portões da escola, fiz repetidamente a mesma pergunta: “Você usa IA (inteligência artificial) generativa?”. As respostas variaram bastante.
Em um extremo do espectro, uma mãe de três filhos de Nova Jersey, que não trabalha fora de casa, me disse que a IA generativa a assusta “até a morte”. No outro extremo, um pai de um filho do Texas, que trabalha em consultoria, disse que a usa “o tempo todo e para tudo”.
E entre esses extremos? Diferentes graus de entusiasmo. Uma jovem estudante de pós-graduação da Califórnia me contou que nunca experimentou, mas pretende. Seu colega de classe de Chicago disse que a usa “ocasionalmente, principalmente para escrever e-mails”.
Em minha pesquisa rudimentar com cerca de 30 ou 40 pessoas com quem interajo regularmente, os homens frequentemente admitiam rapidamente usar ferramentas de IA generativa como ChatGPT, Copilot e Gemini com frequência e sem vergonha. As mulheres com quem conversei —com a notável exceção daquelas que trabalham em tecnologia e mídia— eram mais relutantes. Muitas pareciam desinteressadas.
Tendo reportado e escrito por anos sobre as causas e consequências das disparidades de gênero, essa dicotomia me preocupou. Estaria eu vendo evidências da mais recente iteração da desigualdade entre os sexos? E isso poderia sinalizar algo consequente sobre como homens e mulheres trabalham e são pagos? Ou seria apenas uma peculiaridade do meu círculo social particular e do pequeno tamanho da amostra? Comecei a investigar.
GAP DE GÊNERO NA IA GENERATIVA
Devido a relativa novidade dos modelos e tecnologias de IA generativa, estudos abrangentes sobre quem os usa, com que frequência e para quê têm sido difíceis de encontrar. No entanto, um artigo de pesquisa de julho corrobora minha pesquisa frágil. Com base nas respostas a uma pesquisa de consumidores do Federal Reserve Bank de Nova York, economistas do Banco de Compensações Internacionais (BIS) estabeleceram de fato a existência de um “gap de gênero na IA generativa” economicamente e estatisticamente significativo.
Em média, eles descobriram que metade de todos os homens relatou ter usado IA generativa nos 12 meses anteriores, enquanto apenas 37% das mulheres o fizeram. Entre aqueles que disseram usá-la semanalmente, a diferença era igualmente grande.
Esta é uma nova evidência de uma divisão de gênero bem estabelecida na tecnologia: nos seus primeiros dias, a internet era dominada por homens. Mais recentemente, pesquisas mostram que as mulheres são significativamente menos propensas do que seus colegas homens a usar produtos de tecnologia financeira —ou fintech. Mas o gap na IA generativa é notável devido à medida em que essa tecnologia específica já está transformando radical e rapidamente o mercado de trabalho.
No ano passado, uma análise da McKinsey previu que 29,5% das horas trabalhadas na economia dos EUA no momento da pesquisa poderiam ser automatizadas até 2030 —com 8 desses pontos percentuais atribuídos especificamente à IA generativa. Enquanto isso, o Goldman Sachs previu que a IA poderia automatizar até o equivalente a 300 milhões de empregos em tempo integral globalmente ao longo de 10 anos.
Pesquisas já estão mostrando que a IA generativa pode aumentar substancialmente a produtividade em certos trabalhos, incluindo redação de propostas e marketing. Um estudo descobriu que consultores do Boston Consulting Group que usaram o GPT-4 trabalharam mais rápido e de forma mais eficaz em comparação com aqueles que não usaram.
UM MEDO CUSTOSO
Por que as mulheres são menos propensas a usar IA generativa? Os economistas do BIS concluíram que o conhecimento autodeclarado dos entrevistados sobre a tecnologia explicava quase dois terços do gap. O restante poderia ser explicado por diferentes níveis de confiança na tecnologia. “As mulheres geralmente estão mais preocupadas com as consequências negativas de compartilhar dados”, escrevem, enquanto os homens “veem maiores benefícios para suas oportunidades de trabalho e menores riscos no uso da IA generativa”.
Certamente, as conclusões vêm com ressalvas. Todos os 890 entrevistados da pesquisa estavam baseados nos EUA, e cerca de 82% eram brancos. Quase 60% tinham um diploma de bacharel ou superior, e 43% ganhavam mais de US$ 100 mil anualmente. Isso naturalmente limita a extensão em que podemos extrapolar. Mas os resultados estão alinhados com outros estudos que mostram que as mulheres são menos propensas a confiar na tecnologia e que os homens são mais propensos a ter confiança em sua habilidade tecnológica.
Portanto, é necessário que consideremos uma perspectiva inconveniente: se as mulheres são mais avessas ao risco e temem a tecnologia, pelo menos em média, e se o apetite e a disposição para adotar novas tecnologias são uma condição prévia para prosperar em um novo e corajoso mercado de trabalho, a IA generativa poderia exacerbar o gap salarial de gênero.
Quando apresentei essa perspectiva a Sander van’t Noordende, CEO da Randstad, a maior agência de empregos do mundo, ele foi direto: “Do jeito que a tecnologia está hoje, você não pode se dar ao luxo de se desligar.” Ele me instou a pensar nisso em termos de uma equação: “O pagamento deve ser baseado na produtividade. E a IA —simplesmente— é um impulsionador de produtividade.”
OS TRABALHOS MAIS VULNERÁVEIS
Hoje, o gap salarial de gênero internacional é de cerca de 20%, com grandes variações de país para país. A segregação ocupacional —ou a tendência de um determinado grupo demográfico dominar uma indústria ou tipo de trabalho— é um dos principais fatores da divisão.
Isso é particularmente ruim no contexto da IA generativa, porque os empregos que ela tem mais probabilidade de perturbar —ou até tornar redundantes— também são os empregos desproporcionalmente ocupados por mulheres.
Uma análise feita no ano passado pela UNC Kenan-Flagler Business School descobriu que oito em cada 10 mulheres, ou cerca de 59 milhões de indivíduos na força de trabalho dos EUA, estão em ocupações que são “altamente expostas à automação da IA generativa”, em comparação com cerca de seis em cada 10 homens. No topo da lista de empregos expostos estão funções de suporte administrativo e de escritório. Trabalhos que exigem trabalho físico —e ainda são majoritariamente realizados por homens— são os menos propensos a serem afetados pela IA.
Então, a lição aqui é que as mulheres nessas profissões devem mudar drasticamente para outra indústria? Não necessariamente. “Como diz o ditado”, escrevem os autores do relatório que acompanha a análise da UNC, “Você não será substituído pela IA. Você será substituído por alguém que conhece a IA.” Se isso parece uma narrativa familiar, é porque é. As mulheres, e notavelmente as mulheres de cor, também sofreram o impacto das perdas de empregos relacionadas à Covid, porque tendiam a estar super-representadas em posições de menor qualificação que eram mais vulneráveis a cortes. Mas, ao contrário da pandemia, a IA generativa não vai a lugar nenhum.
CONDICIONAMENTO TEIMOSO
Então, o que deve ser feito? É uma pergunta difícil de responder, não menos porque essa aversão ao risco que algumas mulheres sentem em relação à nova tecnologia —e em relação ao compartilhamento de dados pessoais— provavelmente está enraizada em um condicionamento social teimoso.
Pesquisas mostram que as mulheres, em muitas circunstâncias sociais e profissionais, historicamente enfrentaram consequências mais graves do que os homens quando falharam. Isso se traduziu em uma resistência a correr riscos porque as mulheres frequentemente (corretamente) percebem-se em maior risco de consequências negativas.
No contexto do uso de IA generativa, falhar pode significar ser chamada a atenção por tentar passar um texto como seu, quando foi escrito por uma máquina —e então ser rotulada, correta ou incorretamente, como antiética ou até mesmo preguiçosa.
“Isso se manifesta de muitas maneiras diferentes”, Laura Globig, uma neurocientista cognitiva e pesquisadora de pós-doutorado na Universidade de Nova York, me disse. “Estudos mostram que as mulheres, por exemplo, se consideravam em maior risco do que os homens de adoecer durante a pandemia de Covid-19.”
Mas quando se trata de IA, há maneiras de contrariar essa dinâmica.
“Quanto mais no controle nos sentimos, mais dispostos estamos a correr riscos, e isso se aplica ao uso de IAs também”, diz Globig. “Portanto, se capacitarmos as mulheres com alfabetização digital, isso poderia ser uma maneira realmente importante de fechar o gap de gênero na IA generativa.”
Uma mulher que não é avessa ao risco quando se trata de tecnologia é Shubhi Bhonsle-Rao, que desafiou estereótipos cansados sobre o que uma mulher — e uma mulher de cor, além disso — deve e não deve fazer. Engenheira de formação, Bhonsle-Rao subiu na hierarquia corporativa para servir como vice-presidente e tesoureira da Alphabet após um período como tesoureira da varejista Tesco Plc no Reino Unido. Em 2020, ela deixou a big tech para iniciar sua própria empresa, a Uplevyl. Sua missão é reduzir o gap de gênero treinando mulheres para se tornarem mais confiantes em suas habilidades digitais —e usa IA para fazer isso.
Bhonsle-Rao reconhece a desconexão de risco de gênero quando se trata de tecnologia, e ela concorda que —à medida que o local de trabalho evolui e à medida que os empregos são deslocados pela tecnologia— os papéis predominantemente ocupados por mulheres podem ser os mais vulneráveis. Mas ela também notou coisas que estão despertando esperança. “Muitas mulheres estão me procurando porque querem melhorar sua compreensão de IA e habilidades digitais”, ela diz. “E isso é certamente encorajador.”
Ter pessoas como Bhonsle-Rao fazendo o que ela está fazendo também pode inspirar otimismo, já que atualmente a indústria que produz IA generativa é predominantemente impulsionada por homens. Uma análise, conduzida na Alemanha de quase 1,6 milhão de empregos em IA em todo o mundo, descobriu que as mulheres representam apenas 22% do talento em IA —e ainda menos em níveis seniores. Isso levanta preocupações sobre o viés de gênero se infiltrando no design da IA. Se quisermos ampliar os usuários de IA, precisamos garantir que os rostos daqueles que a estão construindo também mudem.
Uma questão notável aqui, observa Heather McCulloch, uma pesquisadora sênior do The Aspen Institute, cujo trabalho se concentra nas mulheres na economia, é que aprender algo novo leva tempo. “E tempo não é algo que muitas mulheres têm em abundância”, ela diz. McCulloch aponta que, em muitos países, as mulheres ainda realizam muito mais trabalho não remunerado do que os homens.
Enquanto isso, em alguns países —incluindo os EUA— a participação das mulheres na força de trabalho remunerada está em um nível recorde. Reservar tempo para aprender algo novo pode ser uma ambição nobre, mas nem sempre é uma perspectiva realista.
Reconhecendo isso, Globig explica que muitas mulheres —devido aos padrões de distribuição de trabalho e segregação ocupacional— podem não estar tão cientes de quanto potencial há no uso da IA generativa. Portanto, elas podem não estar priorizando isso tanto quanto os homens, especialmente considerando o quão ocupadas estão. “Mas a verdade é que, independentemente do gênero, a IA generativa pode ser uma ferramenta massiva para mobilidade econômica”, ela acrescenta. “Então, eu só espero que as mulheres reconheçam isso. O potencial é grande demais para ser ignorado.”
No final de novembro, a Deloitte publicou um relatório que descobriu que a proporção de mulheres nos EUA usando ou experimentando IA generativa triplicou em 2024 em relação ao ano anterior, comparado a um aumento de 2,2 vezes para os homens, o que ajudou a reduzir a diferença de gênero. Os autores fizeram uma previsão ousada: apesar da persistente divisão de gênero na IA generativa, as mulheres estão prestes a superar os homens em seu uso —já no próximo ano em alguns países.
Eles também descobriram que as mulheres consistentemente confiavam menos na IA do que os homens. Mas essa diferença de confiança desapareceu quando analisaram exclusivamente homens e mulheres que trabalham em tecnologia. As mulheres que trabalham em tecnologia também eram mais propensas do que as mulheres em outras áreas a dizer que seu empregador incentivava o uso da IA generativa e oferecia treinamento.
Alguns desses céticos que encontrei na escola e na sala de aula sem dúvida ainda descartam a IA generativa como uma moda passageira. A isso eu responderia: Não critique até experimentar.
Mesmo enquanto escrevia este ensaio, passei de uma curiosa diletante da IA generativa a uma convertida de carteirinha. Meus últimos pedidos incluíram uma solicitação de ideias para presentes de Natal e uma sugestão de estrutura de aula sobre narrativa. Também pedi ao ChatGPT para editar algo que escrevi em alemão —uma língua na qual sou fluente, mas não escrevo regularmente. O resultado foi impressionante. Nunca pedi à IA generativa para escrever e-mails para mim. Isso ainda me parece de alguma forma fraudulento. Não descartei experimentar usá-la como terapeuta, no entanto. Quando ouvi pela primeira vez que algumas pessoas estavam fazendo isso, descartei como algo estranho. Mas a ausência de taxas do próprio bolso é um ponto de venda considerável.
Finalmente, permita-me lembrar aos céticos o que alguns previram sobre a internet. Nunca vai pegar, diziam. Que maneira de ser lembrado.