Quem ensinou as mulheres a diminuir seus próprios sonhos?
A autocensura feminina é resultado de mensagens e expectativas sociais incorporadas ao longo da vida
Vivemos um momento em que nunca se falou tanto sobre liderança feminina. Empresas criam programas de desenvolvimento para mulheres, discutem diversidade, estabelecem metas de representatividade e revisam seus processos seletivos em busca de mais equidade.
Ao mesmo tempo, cresce o debate sobre como a inteligência artificial pode tornar decisões mais objetivas e reduzir vieses históricos no ambiente corporativo.
Tudo isso é importante. Mas existe uma pergunta que, na minha percepção, ainda fazemos pouco: em que momento uma mulher começa a acreditar que determinados lugares talvez não sejam para ela?
A resposta dificilmente está na primeira entrevista de emprego ou na disputa por uma posição de liderança. Ela costuma aparecer muito antes, quando aprendemos, ainda crianças, quais sonhos parecem possíveis, quais ambições são bem-vindas e até que ponto podemos falar sobre aquilo que desejamos para o nosso futuro.
A pesquisa "Deixa a Mulher Latina Sonhar", realizada pela Casa Mundo Market Intelligence em parceria com a Natura, nos fez compreender como mulheres latino-americanas constroem seus projetos de vida, mas acabou revelando algo ainda mais profundo: a maneira como aprendemos a nos relacionar com a própria ambição.
A pesquisa ouviu mais de 300 mulheres do Brasil, México e Colômbia. Um dos resultados que mais chamou nossa atenção é que 44% das entrevistadas têm medo de parecer exageradas ou iludidas quando falam sobre seus sonhos e objetivos.
Pode parecer apenas um dado sobre comportamento, mas, para mim, ele revela uma questão muito maior. Enquanto ensinamos homens a falar sobre suas conquistas como demonstração de confiança, muitas mulheres ainda aprendem que demonstrar ambição pode ser interpretado como excesso.
Existe uma diferença importante entre incentivar alguém a sonhar e fazer essa pessoa acreditar que determinados sonhos precisam ser mantidos em silêncio para evitar julgamentos. Esse aprendizado acompanha muitas mulheres ao longo da vida.
Ele aparece quando uma profissional hesita antes de dizer que quer ocupar um cargo de liderança. Quando evita falar sobre uma promoção desejada, minimiza uma conquista para não parecer arrogante, ou que ainda precisa provar mais do que os outros antes de se considerar preparada para uma oportunidade.
Isso não é falta de competência, e sim da forma como construímos confiança.
MULHERES APRENDEM A MODERAR A PRÓPRIA AMBIÇÃO
Outro dado da pesquisa ajuda a compreender essa dinâmica. Entre as mulheres entrevistadas, 32% afirmam sentir que determinados objetivos não são para pessoas com perfil, origem ou realidade semelhantes às suas.
Essa talvez seja uma das formas mais silenciosas de desigualdade. Porque ela acontece antes da negativa e até mesmo antes da avaliação. A oportunidade deixa de existir dentro da própria imaginação muito antes de alguém dizer que ela não é possível.
É por isso que gosto de dizer que a desigualdade de gênero começa muito antes do mercado de trabalho. Ela começa na construção das expectativas.
O debate sobre vieses algorítmicos mostra que a inovação tecnológica, por si só, não elimina desigualdades.
Discutimos com frequência como tornar processos seletivos mais diversos, como ampliar a presença feminina na liderança e como utilizar inteligência artificial para reduzir vieses nas decisões corporativas. Essas iniciativas são fundamentais, mas talvez estejamos olhando apenas para a parte mais visível do problema.
Antes de qualquer algoritmo analisar um currículo, existe uma mulher que passou anos aprendendo a moderar a própria ambição.
Esse contexto também importa quando falamos sobre tecnologia. Uma pesquisa realizada pela doutoranda Humberta Silva, da USP, mostra que ferramentas de inteligência artificial aprendem a partir de dados produzidos pela sociedade.
Se esses dados refletem décadas de desigualdades, existe o risco de que sistemas automatizados reproduzam padrões históricos em processos como recrutamento, avaliação de desempenho e desenvolvimento de talentos.
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Por exemplo, se um sistema de IA for implementado em uma empresa com 40 anos de história e o quadro de funcionários ao longo dos anos for majoritariamente masculino, a ferramenta aprende a valorizar esse tipo de perfil.
A QUESTÃO DO VIÉS ALGORÍTMICO
O debate sobre vieses algorítmicos mostra justamente que a inovação tecnológica, por si só, não elimina desigualdades. Ela exige olhar crítico, diversidade nas equipes que desenvolvem essas soluções e revisão constante dos critérios utilizados para tomar decisões.
Mas, para mim, existe uma provocação ainda maior. Nenhuma tecnologia será capaz de construir um ambiente verdadeiramente mais justo se continuarmos formando meninas que aprendem, desde cedo, que sonhar alto pode ser um problema.
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Talvez a inovação mais importante que as organizações possam promover não esteja apenas na adoção de novas tecnologias, mas na criação de ambientes em que mulheres não precisem diminuir suas ambições para serem reconhecidas como competentes.
Porque uma sociedade que ensina mulheres a falar mais baixo sobre seus sonhos dificilmente conseguirá aproveitar todo o potencial que elas têm para transformar negócios, liderar equipes e construir o futuro. E esse é um desafio que nenhuma inteligência artificial conseguirá resolver sozinha.
