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Navegando Graduação por Orientador "Dourado, Marcondes Menezes de Souza"
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- ItemA perpetuação de estereótipos de gênero em algoritmos de ia’’: como os preconceitos inconscientes nos dados de treinamento podem reforçar desigualdades de gênero(Universidade do Estado da Bahia, 2025-12-03) Moura, Samara Almeida Santos de; Dourado, Marcondes Menezes de Souza; Pinheiro, Carlos Eduardo de Argolo; Gomes, Luciano de CarvalhoEsta pesquisa analisa como os estereótipos de gênero presentes nos dados de treinamento influenciam o comportamento dos algoritmos de Inteligência Artificial (IA), contribuindo para a reprodução de desigualdades sociais. A lacuna científica que motiva o estudo está na integração limitada entre perspectivas de gênero e práticas técnicas de mitigação de vieses algorítmicos (algorithmic bias). Assim, busca-se compreender de que forma os dados enviesados impactam processos automatizados de decisão e propor diretrizes baseadas em princípios de fairness, accountability e explainable AI. A pesquisa adota abordagem qualitativa, método dedutivo e procedimento bibliográfico, complementados por estudos de caso e revisão de relatórios institucionais (ONU Mulheres, UNESCO, União Europeia). Espera-se evidenciar que a falta de diversidade nos dados e nas equipes de desenvolvimento amplia a desigualdade de gênero e compromete a ética e a transparência das decisões automatizadas. O estudo, portanto, tem a intenção contribuir para a construção de práticas tecnológicas mais justas, inclusivas e socialmente responsáveis.
- ItemO impacto da inteligência artificial do mercado de trabalho de TI(Universidade do Estado da Bahia, 2025-12-03) Batista, Victor Santana; Batista, Victoria Santana; Dourado, Marcondes Menezes de Souza; Gomes, João Luciano de Carvalho; Pinheiro, Carlos Eduardo de ArgoloEste estudo analisa o impacto da Inteligência Artificial (IA) no mercado de trabalho de Tecnologia da Informação (TI) no Brasil entre 2018 e 2024, evidenciando como a automação inteligente tem redefinido funções profissionais, competências exigidas e estratégias organizacionais. A partir de uma pesquisa bibliográfica qualitativa, identificaram-se três dimensões centrais de transformação: (1) a reconfiguração das ocupações de TI, marcada pela redução estimada entre 30% e 40% de tarefas operacionais como suporte técnico de primeiro nível, testes manuais e administração de sistemas e pelo crescimento acelerado de funções especializadas em ciência de dados, aprendizado de máquina, engenharia de IA e governança algorítmica; (2) o fortalecimento das competências híbridas, com relatórios de instituições como McKinsey e WEF indicando um aumento superior a 50% na demanda por habilidades técnicas (programação, análise de dados, machine learning) combinadas a capacidades socioemocionais (pensamento crítico, criatividade, colaboração); e (3) a adoção de estratégias de adaptação por empresas, profissionais e instituições educacionais, incluindo programas contínuos de requalificação, reformulação curricular e iniciativas de inclusão digital. Os resultados evidenciam que a IA não atua apenas como substituta da mão de obra humana, mas como agente de transformação estrutural que reorienta perfis profissionais, exigências de qualificação e modelos de aprendizagem ao longo da vida. Conclui-se que enfrentar esse novo cenário requer políticas públicas de formação tecnológica, incentivo à educação permanente e estratégias corporativas alinhadas a princípios de inovação responsável e desenvolvimento humano.
- ItemViés de gênero em sistemas inteligentes: desafios e soluções para a inclusão feminina na inteligência artificial(Universidade do Estado da Bahia, 2025-12-03) Santos, Evelly; Fernandes, Heliwelton; Dourado, Marcondes Menezes de Souza; Pinheiro, Carlos Eduardo de; Gomes, João Luciano de CarvalhoA inteligência artificial (IA) tem se consolidado como uma das tecnologias mais relevantes do século XXI, com aplicações em setores como saúde, educação, segurança e mercado de trabalho. Entretanto, diversos estudos evidenciam que os algoritmos não são neutros, podendo reproduzir preconceitos sociais, entre eles o viés de gênero. Esse fenômeno se manifesta em situações como a maior taxa de erro em sistemas de reconhecimento facial para mulheres negras em comparação a homens brancos, além da predominância de vozes femininas em assistentes virtuais, que reforçam estereótipos de submissão. Paralelamente, a baixa participação feminina nas áreas de ciência de dados e tecnologia contribui para a manutenção dessas desigualdades. Este trabalho tem como objetivo analisar estratégias para reduzir o viés de gênero em sistemas de inteligência artificial, bem como propor caminhos para ampliar a inclusão de mulheres no desenvolvimento tecnológico. Para isso, adota-se uma abordagem qualitativa, fundamentada em revisão bibliográfica, análise de estudos de caso e mapeamento de iniciativas educacionais, institucionais e corporativas. Conclui-se que a diversidade de gênero é um fator determinante para a construção de sistemas de IA éticos, transparentes e inclusivos. Os resultados evidenciam que a equidade de gênero na IA depende da integração entre políticas públicas, educação inclusiva e diversidade em equipes de desenvolvimento.