Definição do cenário:

A situação atual das mulheres na área de IA

Atualmente, empresas de todos os setores enfrentam uma barreira comum ao alcance de suas metas de IA: o talento. Sem as habilidades de IA necessárias, muitas organizações estão reforçando suas contratações no campo de IA ao mesmo tempo em que procuram diversificar suas fontes de talentos. A demanda por IA só parece continuar crescendo. Um relatório do LinkedIn em 2020 revelou que o especialista em inteligência artificial é o principal trabalho emergente nos Estados Unidos, com o número de contratações para o cargo aumentando 74% anualmente nos últimos quatro anos.

Apesar da crescente demanda por IA, pelo menos um grupo de talentos que poderia ajudar as empresas a concretizar suas ambições de IA permaneceu praticamente inexplorado: as mulheres. Em 2020, as mulheres representavam aproximadamente 47% da mão de obra dos EUA. Além disso, em 2019, as mulheres receberam a maioria dos diplomas de pós-graduação, mestrado e doutorado entregues por instituições dos Estados Unidos.

No entanto, um relatório do Fórum Econômico Mundial de 2020 constatou que as mulheres representam apenas 26% dos dados e empregos na área IA no que tange à mão de obra, enquanto o AI Index Report de 2021 pelo Stanford Institute for Human-Centered AI revelou que as mulheres representam apenas 16% do corpo docente interino com foco em IA globalmente.

Percepção da discrepância

Já faz algum tempo que existe uma diversidade de gênero persistente e estacionária na área de IA. Em 2019, as mulheres representavam 22% de todos os programas de doutorado em IA e ciência da computação na América do Norte, apenas 4% a mais do que a mesma categoria estatística em 2010.

Então, o que está causando essa prolongada discrepância de gênero na área de IA e como podemos solucioná-la?

O whitepaper Women in AI, no qual a Deloitte entrevistou mulheres que conquistaram cargos de liderança de IA dentro de suas organizações, além de pesquisar profissionais que trabalham em IA, revela as raízes da discrepância de gênero nessa área, fornece um caminho potencial para as organizações corrigirem esse problema e mostra como aquelas que não fizerem isso poderão acabar prejudicando a si próprias.

Porcentagem de mulheres na força de trabalho dos EUA

Força de trabalho total: 44%
Força de trabalho dos EUA

Força de trabalho total

Dados e IA: 22%
Dados e IA

Dados e IA

O valor das mulheres na área de IA:

Por que a diversidade de gênero é importante

Hoje, evidências estão reforçando que a diversidade de gênero, especialmente entre posições de liderança, aumenta a produtividade, a lucratividade e o valor de mercado para organizações em todos os setores:

  • Uma pesquisa da Goldman Sachs revelou que as empresas com conselhos administrativos “diversificados” (a Goldman não definiu o significado de “diversificados”, mas disse que a ênfase estava nas mulheres) tiveram melhor performance nos mercados públicos. As organizações com pelo menos um membro diversificado no conselho administrativo aumentaram o preço médio de suas ações em 44% no primeiro ano após a abertura de capital, um número significativamente mais alto que o de empresas sem membros diversificados (13%).
  • A pesquisa do MSCI Women’s Leadership Index revela que, desde 2016, empresas de capital aberto de grande, médio e pequeno portes nos Estados Unidos, no Canadá e na Europa que priorizam a diversidade de gênero entre suas lideranças executivas e conselhos administrativos geraram retornos líquidos mais elevados em seus respectivos mercados de ações do que as empresas sem compromisso com a diversidade de gênero.
  • Um estudo da HBR que analisou a conexão entre produtividade e diversidade de gênero constatou que, entre as empresas na Europa Ocidental, um aumento de 10% na proporção entre mulheres e homens no quadro de funcionários teve correlação com um aumento de 7% no valor de mercado.

O caso de negócios

A pesquisa da Deloitte entre mulheres e homens que trabalham nas áreas de IA e machine learning demonstrou ainda que a maior presença das mulheres em uma organização só pode trazer benefícios para os negócios.

Os entrevistados concordaram firmemente com o seguinte:

71% das empresas que promovem e incentivam grupos diversificados dentro de suas organizações terão benefícios como resultado

As empresas que promovem e incentivam grupos diversificados dentro de suas organizações terão benefícios como resultado.

66% disseram que ter mais mulheres em cargos de gerência, liderança e exemplares gera benefícios diretos para os funcionários de uma organização.

Ter mais mulheres em cargos de gerência, liderança e exemplares gera benefícios diretos para os funcionários de uma organização.

Os dados mostram que empresas com culturas diversificadas e inclusivas estão apostando em impulsionar a produtividade e a inovação em seus quadros de funcionários, o que se converte em produtos melhores, na vantagem competitiva sobre empresas no mesmo ramo e vendas e lucros mais altos. Na área de IA, a importância da diversidade também foi bem documentada: para construir um sistema de IA eficaz, incluindo a definição de um problema para a IA resolver, a elaboração de uma solução, a seleção e a preparação das entradas de dados e a construção e o treinamento dos algoritmos, uma equipe de IA deve ser tão diversificada quanto as populações que se beneficiarão dela.

Os avanços rumo à diversidade incluem gênero, raça, histórico socioeconômico, experiência de trabalho, idade, habilidades, privilégio e experiência com discriminação, entre outros. Ter diversidade em uma série de critérios ajuda a garantir que uma ampla variedade de perspectivas e experiências vividas sejam incorporadas ao projeto e à implementação de um sistema de IA. Devido à necessidade de as equipes de IA refletirem as populações que elas pretendem abranger, e considerando que metade da população mundial é feminina, como disse Allie Miller da AWS (chefe global de desenvolvimento de negócios em machine learning, startups e capital de risco), ter mais diversidade de gênero na área de IA é uma questão de “bom senso”.

Ter diversidade em uma série de critérios ajuda a garantir que uma ampla variedade de perspectivas e experiências vividas sejam incorporadas ao projeto e à implementação de um sistema de IA.

O caso da IA

A pesquisa da Deloitte entre mulheres e homens trabalhando nas áreas de IA e machine learning reforçou que ter mais mulheres no espaço melhora o projeto e a funcionalidade dos sistemas de IA.

Os entrevistados concordaram firmemente com o seguinte:

71% dos entrevistados concordaram firmemente que a inclusão das mulheres nas áreas IA e machine learning trará perspectivas únicas para a alta tecnologia que são necessárias no setor.

A inclusão das mulheres nas áreas IA e machine learning trará perspectivas únicas para a alta tecnologia que são necessárias no setor.

66% dos entrevistados concordaram firmemente que as soluções de IA e machine learning podem se beneficiar com a presença de funcionários mais diversificados em cargos de design e desenvolvimento.

As soluções de IA e machine learning podem se beneficiar com a presença de funcionários mais diversificados em cargos de design e desenvolvimento.

63% dos entrevistados concordaram firmemente que os modelos de IA e machine learning sempre gerarão resultados enviesados enquanto a IA continuar a ser um campo dominado por homens.

Os modelos de IA e machine learning sempre gerarão resultados enviesados enquanto a IA continuar a ser um campo dominado por homens.

A importância da diversidade nas equipes de IA está vinculada a um dos maiores desafios que a IA enfrenta hoje: preconceito nos sistemas de IA. Embora a maior parte do preconceito na área de IA seja não intencional e passe despercebida, se os sistemas de IA perpetuarem as formas existentes de preconceito de gênero, eles não atingirão sua capacidade máxima e poderão acabar impedindo o progresso das organizações na implementação eficiente da IA. Na melhor das hipóteses, os algoritmos deverão ser reformulados depois de serem avaliados. Na pior das hipóteses, as organizações poderiam enfrentar riscos regulatórios ou de reputação.

Um quadro de funcionários mais diversificado está mais bem preparado para identificar e remover preconceitos na área de IA à medida que seus membros interpretam dados, testam soluções e tomam decisões. Como é específico do gênero feminino, é provável que as mulheres detectem coisas que podem escapar da atenção dos homens (e vice-versa). Nesse sentido, a diversidade de gênero pode beneficiar o desenvolvimento da IA.

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Um quadro de funcionários mais diversificado está mais bem preparado para identificar e remover preconceitos na área de IA à medida que seus membros interpretam dados, testam soluções e tomam decisões.

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