Viés de gênero em sistemas inteligentes: desafios e soluções para a inclusão feminina na inteligência artificial
| dc.contributor.advisor | Dourado, Marcondes Menezes de Souza | |
| dc.contributor.author | Santos, Evelly | |
| dc.contributor.author | Fernandes, Heliwelton | |
| dc.contributor.referee | Pinheiro, Carlos Eduardo de | |
| dc.contributor.referee | Gomes, João Luciano de Carvalho | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-17T14:40:44Z | |
| dc.date.available | 2025-12-17T14:40:44Z | |
| dc.date.issued | 2025-12-03 | |
| dc.description.abstract | A 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. | |
| dc.description.abstract2 | Artificial intelligence (AI) has established itself as one of the most relevant technologies of the 21st century, with applications in sectors such as health, education, security, and the job market. However, several studies show that algorithms are not neutral and can reproduce social biases, including gender bias. This phenomenon manifests itself in situations such as the higher error rate in facial recognition systems for Black women compared to white men, as well as the predominance of female voices in virtual assistants, which reinforce stereotypes of submission. In parallel, the low participation of women in the fields of data science and technology contributes to the maintenance of these inequalities. This work aims to analyze strategies to reduce gender bias in artificial intelligence systems, as well as propose ways to increase the inclusion of women in technological development. To this end, a qualitative approach is adopted, based on a literature review, analysis of case studies, and mapping of educational, institutional, and corporate initiatives. It concludes that gender diversity is a determining factor in the construction of ethical, transparent, and inclusive AI systems. The results show that gender equity in AI depends on the integration of public policies, inclusive education, and diversity in development teams. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | SANTOS, Evelly Rafaely Alves dos; FERNANDES, Heliwlton dos Santos. Viés de gênero em sistemas inteligentes: desafios e soluções para a inclusão feminina na inteligência artificial. Orientador: Marcondes Menezes de Souza Dourado. 2025. 21 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Departamento de Ciências Exatas e da Terra, Universidade do Estado da Bahia, Alagoinhas, 2025. | |
| dc.identifier.uri | https://saberaberto.uneb.br/handle/20.500.11896/10252 | |
| dc.identifier2.Lattes | https://lattes.cnpq.br/0850375287953620 | |
| dc.identifier2.Lattes | https://lattes.cnpq.br/0611512068767523 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.publisher | Universidade do Estado da Bahia | |
| dc.publisher.program | Colegiado de Sistemas de Informação | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.rights2 | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.subject.keywords | Inteligência Artificial | |
| dc.subject.keywords | Viés de Gênero | |
| dc.subject.keywords | Inclusão Feminina | |
| dc.subject.keywords | Diversidade Tecnológica | |
| dc.title | Viés de gênero em sistemas inteligentes: desafios e soluções para a inclusão feminina na inteligência artificial | |
| dc.title.alternative | Gender Bias in Intelligent Systems: Challenges and Solutions for Female Inclusion in Artificial Intelligence | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |