A tecnologia é uma aliada para promover diversidade nas corporações?

26 de abril de 2023 - 6h00

Devemos construir um algoritmo sob a ótica da curadoria de pessoas, que seja feita de forma inclusiva. (Crédito: Divulgação)

Em um país com uma população tão diversa, não é mais aceitável lidarmos com empresas que não têm a diversidade como um pilar institucional. Por conta da constante mudança que vivemos nos dias atuais, assuntos que anteriormente eram banalizados, estão sendo cada vez mais colocados em pauta (e, melhor, os colaboradores das companhias, estão olhando para isso também). A tecnologia, que já faz parte do dia a dia das companhias, entrou para ser uma aliada no que diz respeito à diversidade – porém, observo ainda, que embora estejamos lidando com diversas ferramentas que automatizam e agilizam etapas, por exemplo, foi possível observar que a diversidade ainda está sendo trabalhada de forma lenta nas empresas dos mais variados segmentos.

De acordo com um levantamento, realizado em 2020 pela consultoria McKinsey, as empresas que enxergam a diversidade como parte da estratégia de negócios têm mais chances de lucrar acima da média do mercado – é importante ressaltar que a pesquisa foi feita em 15 países, incluindo o Brasil. Outro estudo, agora da Associação Brasileira de Comunicação Empresarial (Aberje), apontou que 15% do Produto Interno Bruto brasileiro corresponde ao faturamento das companhias que apresentam programas de Diversidade e Inclusão.

Quando falamos da tecnologia, sabemos que, atualmente, lidamos com o desafio de gerar dados suficientes para criar sistemas bem treinados de Inteligência Artificial (IA). Além disso, percebemos o perigo de acarretar na perda da humanização durante o desenvolvimento dos projetos do negócio. Isso se explica porque a máquina não tem a habilidade de ter um olhar empático e, assim, alguns setores passaram a adotar o modelo híbrido, que nada mais é do que a união da tecnologia com as pessoas

As tendências das IAs

Computadores podem ser excelentes em matemática, mas o que pode ser quantificado é apenas uma parcela da nossa sociedade e cultura. A sensibilidade da análise crítica, a empatia e a ética social ainda são valores que não conseguimos ensinar às máquinas. Análises qualitativas se mostram cada vez mais falhas via algoritmos e, mais do que isso, nossa história – ou seja, o material através do qual as inteligências artificiais nos conhecem – é extremamente excludente, preconceituoso e injusto.

Alguns outros exemplos, porém, provocaram consequências além do digital. O “preço inteligente” do Airbnb foi um deles. Em períodos de forte demanda, a ferramenta em questão dinamiza o valor dos aluguéis dos imóveis ofertados, procurando melhores negócios para os consumidores. O “preço inteligente” inclusive amenizava as disparidades entre os ganhos de anfitriões negros e brancos que optavam pela ferramenta – pois anúncios de hosts negros recebiam menor interesse e reservas de usuários.

O que um estudo mostrou, porém, é que havia baixa aceitação por parte dos anfitriões negros ao “preço inteligente”. Ou seja, grande parte dos hosts negros não faziam uso da ferramenta. Isso fez com que as disparidades raciais nos ganhos na plataforma aumentassem ainda mais do que antes, quando não havia o algoritmo que dinamizava os preços em períodos de fortes demandas.

Além do desequilíbrio de ganhos financeiros, algoritmos mal empregados também estão sendo responsáveis por privar estudantes de seus futuros. Eles foram responsáveis por dar notas aos alunos de um exame nacional cancelado por causa da pandemia no Reino Unido. Com base em uma série de informações, incluindo as notas estimadas pelos professores e o desempenho anterior dos alunos em cada escola, algoritmos deram notas imaginárias responsáveis por decidir seus futuros educacionais.

Após uma análise dos resultados, provocada pelo fato de que ⅓ dos alunos tiveram notas piores das que os professores os deram, entendeu-se que o algoritmo colocou em vantagem alunos de escolas particulares, pois geralmente são seletivas, melhor financiadas e, por consequência, possuem um histórico de desempenho melhor. Mesmo o governo tendo reconhecido o erro após protestos, muitos estudantes ficaram no limbo sem serem admitidos em universidades.

Alguns setores já aderiram ao novo formato. Um exemplo disso são as empresas que usam machine learning para ler temas de interesse e afinidades para selecionar os melhores criadores para as campanhas de influência. Com a ajuda da ferramenta e, novamente, um olhar empático nas operações, é possível obter assertividade na entrega e agilidade nas demandas. Quando falamos especialmente do marketing de influência, neste modelo, é possível garantir, ainda, a melhor seleção de perfis, e ensinar a máquina para melhorias nas próximas curadorias.

Além da escolha de quais redes sociais e formatos deseja trabalhar, é preciso incluir perguntas de aspectos éticos e sociais sobre o tipo de assunto falado pelos criadores que ele deseja, tipos de diversidade que devem ter no squad como, pessoas negras, PDC, Plus size, mulheres, 50+ entre outros, que já resulta em uma estratégia de influência.

Depois disso, o algoritmo faz uma primeira sugestão dos perfis que fazem mais sentido com este projeto, e o time de especialistas entra para revisar essas sugestões e excluir nomes que não se encaixam e incluir nomes que a máquina não trouxe, nesse processo híbrido se garante a melhor curadoria de perfis, e assim poderemos ensinar a máquina para melhorias nas próximas curadorias.

É justamente por isso que devemos construir um algoritmo sob a ótica da curadoria de pessoas, que seja feita de forma inclusiva, como acreditamos que deve ser. E, enquanto isso não acontece, nada melhor do que unir os esforços das máquinas à supervisão humana e empática que temos para garantir o sucesso da estratégia.

Falo isso porque, sem diversidade, os algoritmos irão apenas reforçar o preconceito. Infelizmente, quando colocamos em pauta o perfil das pessoas que estão imersas na construção de ferramentas tecnológicas (e aqui levo em consideração todos os segmentos), lidamos com personas pouco diversas. Por este motivo, reforço que, sem um time diversificado, de gênero, etnia e até mesmo de formações culturais diferentes, os algoritmos vão continuar reproduzindo preconceitos. Além disso, vale ressaltar que a diversidade precisa estar em todos os cargos e não apenas no estagiário. Precisamos de pessoas líderes diversas e gerentes diversas.

Sabemos que a tecnologia é uma grande aliada também nesses momentos, mostrando que podemos aplicá-la no dia a dia de diferentes formas e colher resultados positivos para as estratégias de cada negócio.