A diferença no uso de Inteligência Artificial entre homens e mulheres ainda parece relativamente pequena nas estatísticas gerais. Dentro das empresas, porém, pode ganhar outra dimensão quando influencia quem recebe formação, participa em projetos estratégicos e acumula experiência relevante para progredir.
Uma nova desigualdade pode começar a formar-se dentro das empresas através de decisões aparentemente banais: quem é convidado a experimentar Inteligência Artificial (IA), quem recebe tempo para aprender, quem participa nos projetos-piloto e quem ganha experiência em aplicações relevantes para o negócio.
Em 2025, 32,7% das pessoas entre os 16 e os 74 anos na União Europeia tinham utilizado ferramentas de IA generativa nos três meses anteriores ao inquérito do Eurostat. A diferença entre homens e mulheres existia, embora não fosse a variável mais significativa: 35% dos homens tinham utilizado estas ferramentas, face a 30% das mulheres.
O risco começa quando uma diferença aparentemente pequena se cruza com decisões internas sobre trabalho, formação e progressão.
No início da carreira, o desfasamento já é mais expressivo. O relatório Women in the Workplace 2025, da McKinsey e LeanIn.Org, indica que apenas 21% das mulheres em funções de entrada são encorajadas pelas chefias a utilizar IA, face a 33% dos homens no mesmo nível. O mesmo estudo refere que os trabalhadores encorajados a utilizar IA são mais de 50% mais propensos a fazê-lo.
Outros dados reforçam a importância de acompanhar esta evolução. A Cedefop identifica necessidades acrescidas de aprendizagem em competências de IA entre trabalhadores mais velhos e mulheres, grupos que estão também entre os menos propensos a participar em formação contínua nesta área.
A Organização Internacional do Trabalho estima, por sua vez, que 4,7% do emprego feminino e 2,4% do emprego masculino se encontram no nível mais elevado de exposição à IA generativa. Nos países de rendimento elevado, a diferença aumenta: 9,6% do emprego feminino face a 3,5% do masculino.
Maior exposição não significa necessariamente maior risco de substituição. Significa, porém, que a transformação das tarefas pode ser mais profunda e que a necessidade de aprendizagem, adaptação e redesenho do trabalho ganha particular importância.
Quando a literacia em IA se torna uma competência de progressão
Para as empresas, esta questão importa porque a literacia em IA está a transformar-se numa competência com impacto potencial na progressão profissional.
Nos próximos anos, projetos estratégicos e responsabilidades de gestão poderão exigir cada vez mais capacidade para utilizar IA com discernimento: formular problemas, avaliar resultados, proteger dados, reconhecer enviesamentos, documentar decisões e perceber quando a intervenção humana é indispensável.
Quem ficar hoje fora dos projetos-piloto, das equipas de teste e da formação aplicada pode chegar à próxima decisão de carreira com menos experiência para demonstrar.
Esta desigualdade não precisa de ser intencional para produzir efeitos.
Pode surgir através de pequenos padrões informais: chefias que escolhem para pilotos de IA as pessoas que já percecionam como mais técnicas; formações abertas a todos, mas sem tempo protegido para participar; ferramentas disponibilizadas sem orientação sobre onde e como aplicar; projetos estratégicos atribuídos a quem já tem maior visibilidade.
Acumuladas ao longo do tempo, decisões deste tipo podem influenciar quem desenvolve novas competências, quem ganha exposição dentro da organização e quem reúne experiência relevante para assumir novas responsabilidades.
O que as empresas podem fazer para evitar o desfasamento
1. Medir o acesso real às ferramentas e a sua utilização
Não basta saber quantas licenças de IA foram adquiridas ou quantas pessoas participaram numa formação genérica.
A empresa deve perceber quem utiliza IA, com que frequência, para que tarefas, com que apoio e com que impacto no desempenho.
Esse diagnóstico pode cruzar género, nível hierárquico, área funcional e tipo de função, respeitando as regras aplicáveis de privacidade e proteção de dados.
Sem esta fotografia, uma organização pode investir em IA e, involuntariamente, reproduzir padrões anteriores de acesso e visibilidade.
2. Encorajar de forma explícita
Disponibilizar uma ferramenta não significa necessariamente criar condições para que seja utilizada.
As chefias têm um papel importante na adoção: podem sugerir aplicações concretas, integrar IA em projetos de equipa, criar tempo para aprendizagem e reconhecer experiências bem-sucedidas.
Numa fase inicial, quem recebe esse incentivo tende a experimentar, aprender e acumular experiência mais rapidamente. Quem não o recebe pode permanecer à margem da transformação.
3. Integrar a literacia em IA nos planos de desenvolvimento
A literacia em IA deve ser tratada como uma competência profissional e de gestão, e não apenas como conhecimento tecnológico.
Implica perceber quando a tecnologia acrescenta valor e quando pode induzir em erro, proteger informação sensível, avaliar criticamente resultados, reconhecer limitações e garantir supervisão humana quando necessária.
Esta competência pode integrar os planos de desenvolvimento e evolução profissional, desde que a organização assegure condições equilibradas de acesso à aprendizagem e, sobretudo, à aplicação prática.
4. Garantir diversidade nas equipas que decidem o roteiro de IA
Quem decide o que a empresa automatiza influencia também que tarefas se transformam, que competências ganham importância e que riscos são considerados aceitáveis.
A governação da IA deve, por isso, integrar diferentes perspetivas: negócio, tecnologia, recursos humanos, jurídico, proteção de dados e pessoas que conheçam o impacto operacional das decisões.
Esta diversidade ganha particular importância em áreas como recrutamento, seleção, promoção, avaliação de desempenho ou distribuição de tarefas, nas quais a utilização de sistemas de IA exige especial atenção.
5. Criar oportunidades deliberadas de exposição
A aprendizagem só se transforma em progressão quando existe oportunidade para demonstrar competências.
Não basta recomendar formação. É necessário criar condições para aplicar o conhecimento adquirido em projetos relevantes: pilotos com visibilidade, apresentações à comissão executiva, grupos de trabalho transversais, definição de regras internas ou avaliação de resultados.
Quem gere e desenvolve talento deve, por isso, observar não apenas quem recebe formação, mas também quem tem oportunidade de transformar essa aprendizagem em experiência reconhecida pela organização.
Uma questão de gestão
Há uma pergunta simples que as comissões executivas e as direções de recursos humanos podem colocar:
No último trimestre, quem teve contacto real e regular com IA em projetos relevantes para o negócio? Quem ficou de fora? E porquê?
As respostas podem revelar mais sobre a futura distribuição de oportunidades dentro da organização do que o número de licenças adquiridas ou de pessoas inscritas em formação.
A próxima desigualdade tecnológica não é inevitável. Mas evitá-la exige que as empresas deixem de olhar apenas para quem tem acesso às ferramentas e passem a observar quem está efetivamente a ganhar experiência, competências e visibilidade através delas.
À medida que a IA entra no trabalho quotidiano, o acesso à aprendizagem e aos projetos que a utilizam pode tornar-se uma nova infraestrutura de oportunidades.
Garantir que essas oportunidades não reproduzem desigualdades anteriores é também uma decisão de gestão.
Fontes:
- Eurostat, “32.7% of EU people used generative AI tools in 2025”, 16 de dezembro de 2025
- Eurostat, “Use of artificial intelligence by individuals”, Statistics Explained, 2025
- McKinsey & Company e LeanIn.Org, “Women in the Workplace 2025”
- Cedefop, “Skills empower workers in the AI revolution: First findings from Cedefop’s AI skills survey”, janeiro de 2025
- International Labour Organization, “Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure”, maio de 2025
- Comissão Europeia, “AI Literacy: Questions & Answers”, Regulamento da Inteligência Artificial, Artigo 4.º
- World Economic Forum, “Gender Parity in the Intelligent Age”, março de 2025