IA no trabalho beneficia mais homens que mulheres: o que isso diz sobre seu RH

Um levantamento do Pew Research Center, nos Estados Unidos, mostrou que o crescimento da inteligência artificial no mercado de trabalho está beneficiando muito mais os homens do que as mulheres. A pesquisa analisou 480 profissões e comparou a contratação entre 2017 e 2019 com o período de 2023 a 2026, quando os chatbots de IA generativa se popularizaram. O resultado: quanto mais uma profissão é exposta à IA, maior o crescimento do emprego masculino, enquanto o feminino praticamente não se move. Embora o estudo seja americano, o tema interessa diretamente a empresários e gestores brasileiros, porque as ferramentas de IA usadas em recrutamento, gestão e automação de processos são as mesmas, ou muito parecidas, em todo o mundo.

O que os números mostram

O estudo criou uma escala de exposição à IA de 0 a 3,5, em que profissões como motorista de caminhão e operário de construção pontuam baixo, e funções como assistente médico, caixa de banco e agente de viagens pontuam mais alto. A cada ponto a mais nessa escala, o emprego masculino cresceu 6,3%, enquanto o feminino avançou apenas 0,2%. Nas áreas de maior impacto da IA, como gestão financeira, desenvolvimento de software e contabilidade, o emprego dos homens cresceu cerca de 24% a mais do que nas áreas menos expostas. No topo da escala de exposição, a diferença foi ainda mais gritante: crescimento de 17,8% no emprego masculino contra apenas 0,5% no feminino.

O estudo também revela que a escolaridade faz diferença. Entre profissionais com até o ensino médio, o emprego masculino cresceu 8,8% a cada ponto de exposição à IA, enquanto o feminino caiu 9,5% no mesmo recorte. Ou seja, mulheres sem diploma universitário, concentradas em funções como atendimento ao cliente, recepção e secretariado, são as mais vulneráveis à substituição por processos automatizados. Já nas profissões com menor exposição à tecnologia, o cenário se inverte: o avanço das mulheres supera o dos homens.

Por que isso acontece

Parte da explicação está em como a tecnologia tem sido construída e aplicada. Pesquisas já mostraram que sistemas de inteligência artificial reproduzem vieses históricos de gênero presentes nos dados usados para treiná-los. Há casos documentados de ferramentas de recrutamento que penalizaram candidatas mulheres, sugeriram salários iniciais mais baixos para elas e priorizaram homens para vagas de alta remuneração. Um exemplo amplamente conhecido é o da Amazon, que descartou um algoritmo de contratação depois de descobrir que o sistema havia aprendido sozinho a rejeitar currículos com palavras no feminino. Estudos de universidades como Washington e MIT também encontraram preferência por nomes masculinos em avaliações automatizadas e recomendações de salários menores para mulheres em simulações feitas por robôs de recursos humanos.

Para você que gerencia uma empresa, esse cenário é um alerta prático, não apenas uma discussão acadêmica. Se o seu negócio usa ou pretende usar ferramentas de inteligência artificial em recrutamento, triagem de currículos, definição de faixas salariais ou automação de tarefas administrativas, vale questionar como esses sistemas foram treinados e se eles podem estar reproduzindo distorções de gênero sem que ninguém perceba. Isso vale tanto para grandes empresas que usam plataformas de RH automatizadas quanto para pequenos negócios que terceirizam a seleção de pessoal para softwares de triagem.

Além do risco de perpetuar desigualdades, há também um ponto de gestão de talentos a observar: funções administrativas e de apoio, historicamente ocupadas por mulheres, estão entre as mais suscetíveis à automação. Isso significa que empresas que dependem desse tipo de mão de obra devem pensar em requalificação e redirecionamento de carreira para essas colaboradoras, evitando perdas de talento e problemas futuros de retenção.

Na prática, o recado para o empresário é claro: a adoção de IA no ambiente de trabalho precisa vir acompanhada de revisão crítica dos processos de contratação e promoção. Auditar periodicamente os critérios usados por softwares de recrutamento, garantir diversidade nas equipes que avaliam candidatos e acompanhar de perto como a automação está remodelando funções dentro da empresa são medidas simples que ajudam a evitar que a tecnologia amplie desigualdades já existentes no seu time.