Deu na The Economist, em julho de 2026: O avanço das mulheres no trabalho está estagnado. Será que a geração “Lean In” está se afastando?

O texto, que faz referência ao conceito de “Lean In” (avançar, em português), que também dá nome ao livro de 2013 de Sheryl Sandberg, na época segunda no comando do Facebook, na verdade coloca o dedo na ferida. Ao que tudo indica, a representatividade feminina nas profissões de maior remuneração, que quase triplicou nos Estados Unidos desde 1980 e atingiu um pico em 2020, vem mostrando sinais de queda nos últimos anos.

“Recentemente, no entanto, o grupo de mulheres mais altamente qualificadas da história da humanidade tem frequentemente optado por se afastar. Em 2024, um estudo da S&P Global, empresa responsável pela compilação de índices, constatou que a participação feminina em cargos executivos de empresas americanas de capital aberto caiu pela primeira vez em 2023, após quase 20 anos de crescimento ininterrupto. Em 2025, as mulheres ocuparam 38% das novas vagas em conselhos de administração de empresas do índice S&P 500, uma queda em relação aos 42% registrados no ano anterior, prolongando o recuo verificado desde o pico de 2020.”

Se a ferida já estava aberta, a saída de executivas de peso da OpenAI coloca outro dedo nela. Segundo a Fortune, entre as contratações da OpenAI estavam Fidji Simo, que liderou as aplicações comerciais e, posteriormente, praticamente toda a área de negócios; Sarah Friar, que preparava a empresa para uma oferta pública inicial (IPO) como diretora financeira (CFO); Kate Rouch, como diretora de marketing (CMO); e Denise Dresser, ex-CEO do Slack, contratada como diretora de receitas (CRO) da OpenAI. Cerca de dois anos depois, apenas uma das executivas, Friar, permanece em sua função original na OpenAI. Tanto Simo quanto Rouch deixaram seus cargos por motivos de saúde, e Dresser deixou o cargo menos de um ano após ter ingressado na OpenAI.

Alguns dias depois, uma nova pesquisa do Economic Graph Research Institute do LinkedIn jogou nova lenha na fogueira, tornando todo o cenário ainda mais preocupante. São 3 os pontos destacados na análise assinada por Sarah Steinberg, líder de Parcerias Globais de Políticas Públicas no LinkedIn.

1. As mulheres estão sub-representadas nas contratações na área de IA;

2. As mulheres estão sub-representadas nas funções de IA que mais crescem e que oferecem as melhores remunerações;

3. As mulheres estão sub-representadas na liderança de IA.

Para a Fast Company, embora algumas dessas saídas tenham seus motivos, o cenário geral reflete uma tendência mais ampla. Citando o Economic Graph Research Institute do LinkedIn, a publicação ressalta que, em 27 países, as mulheres ocupavam apenas cerca de 31% dos cargos de liderança em IA, definidos como funções de nível de diretoria ou superior. A participação feminina era ainda menor em altos cargos executivos de empresas de IA: elas ocupavam apenas uma em cada oito funções técnicas na alta gestão (a chamada C-suite), em comparação com cerca de um quarto dos cargos de alta gestão no mercado de trabalho como um todo.

Já a Bloomberg disse que o boom de empregos lucrativos em IA está deixando as mulheres para trás em todo o mundo em cargos que vão desde a alta liderança até funções de base em empresas de IA.

O Axios foi mais direto:

Nas entrelinhas: Os dados confirmam o que já víamos há tempos. A maioria das figuras públicas por trás do desenvolvimento da IA ​​é composta por homens.

Sim, mas: embora o setor de IA represente uma parcela enorme e crescente da economia, os empregos em si constituem apenas uma pequena fração do mercado de trabalho.

Em suma: as mulheres há muito estão sub-representadas no setor de tecnologia, especialmente em cargos de liderança e funções técnicas. O boom da IA ​​está ampliando essa disparidade.

“As mulheres podem até estar incluídas na economia da IA, mas não nas funções com maior potencial para impulsionar a mobilidade econômica a longo prazo, a liderança e o poder de decisão”, afirmou Sarah Steinberg, do LinkedIn, ao Axios.

Existem mulheres em IA? Sim. Daniela Amodei, cofundadora da Anthropic, e, Fei-Fei Li, pioneira em IA, professora de Stanford e cofundadora da World Labs, são ótimos exemplos. Veronyka Gimenes, cofundadora do Código Não Binário, única brasileira na lista dos 100 mais influentes em IA da Time que acabou de sair é outro. Mas hoje, diante desse cenário nada animador, minha discussão é outra: o que falta na sociedade, no mercado de trabalho, no ambiente corporativo, nas Big Techs, para que as mulheres estejam na liderança de IA e que o gap de gênero não volte a crescer?

Algumas das respostas eu encontrei não apenas nessas reportagens, mas em uma fala da Ana Paula Padrão que me marcou muito, tanto no conteúdo quanto na forma.

Foi no SP2B, um evento de inovação que teve sua primeira edição no Parque Ibirapuera, no começo de agosto. No auditório do Ibirapuera, Ana Paula Padrão, Luiza Helena Trajano e Fábio Coelho, do Google, foram convidados para debater sobre os novos desafios da liderança em um painel conduzido pela jornalista Fabiana Corrêa.

A primeira coisa que me marcou foi que, ao invés de abrir sua participação com sua opinião, Ana Paula ocupou o telão para compartilhar uma apresentação cheia de dados sobre o panorama atual da mulher brasileira – o quanto ela estuda, como se tornou provedora, como ainda cuida mais do que os homens e, infelizmente, também adoece mais. O fato dela ter feito todo mundo acompanhar seu raciocínio com uma apresentação cheia de fontes oficiais me marcou, ela não apenas ocupou o espaço de palco que tinha, mas o tempo de painel e, principalmente, a atenção daquela audiência qualificada.

A segunda coisa que me marcou foram os dados. Aqui vão alguns deles:

• A mulher brasileira se transformou em duas gerações: em 1960, a brasileira tinha em média 6,3 filhos e 1,9 ano de estudo. Em 2023: 1,5 filho e 9,6 anos de estudo. Fonte: IBGE/PNAD.

• A mudança da mulher não foi só de renda, mas de lugar na sociedade: 52% dos lares brasileiros (mais de 41 milhões de domicílios) têm a mulher como principal provedora. Fonte: pesquisa da FGV com base na PNAD Contínua/IBGE.

• A jornada dupla da mulher não é metáfora, é fato: mulheres dedicam 21 horas por semana a afazeres domésticos e cuidado de pessoas. Mais que o dobro dos homens, que dedicam 10 horas. Em números do IBGE para o país inteiro, a diferença é de 9,6 horas semanais a mais para as mulheres, o equivalente a mais de 1.000 horas por ano de trabalho não remunerado. Fonte: IBGE/PNAD Contínua, suplemento de Outras Formas de Trabalho.

• Para algumas mulheres, a conta chegou na saúde: em 2025, a Previdência Social concedeu 546.254 benefícios por incapacidade temporária por transtornos mentais e comportamentais. Desses, 346.613 foram para mulheres: 63,46%. Fonte: Ministério da Previdência Social / INSS, dados de 2025, divulgados em janeiro de 2026.

As 1.000 horas anuais não saem de lugar nenhum. Ninguém tem mais de 24 horas por dia. Elas saem do descanso, do lazer, da saúde, do estudo e da carreira.

Volto aqui ao meu questionamento: para além das oportunidades, das políticas de diversidade e inclusão e, é claro, da luta contra o machismo e a sociedade patriarcal, do que as mulheres precisam para chegar aos cargos de liderança, ser parte da revolução de inteligência artificial e, quem sabe, criar um mercado de trabalho que as acolha ao invés de as adoecer no futuro? Eu já falei disso aqui: tempo para si.

Mas e o que mais? Deixe nos comentários suas sugestões!

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E o tema de hoje merece muito amor porque vou falar de amizade (e IA).

Tudo começa com o vídeo de uma influenciadora que algumas amigas compartilharam. Se elas estão compartilhando é porque tem algo ali. Nele, uma especialista em IA e Ética afirma que recomendar que mulheres precisam usar IA generativa é um “conselho perigoso”. Segundo ela, é perigoso defender que comunidades historicamente marginalizadas precisam usar IA generativa para se manterem competitivas – especialmente se a mensagem vier de influenciadores, atores e pessoas em posições de poder.

Já se sabe que a IA generativa está causando perda de habilidades, deterioração cognitiva, eliminação da criatividade, homogeneização do pensamento e dependência. “Aconselhar pessoas que sempre lutaram para alcançar posições de poder a usar uma plataforma que retirará sua autonomia ou suas capacidades intelectuais é algo prejudicial”, diz ela. Eu entendo de onde vem o argumento, mas não acho que seja exatamente um conselho perigoso. Tudo, como sempre, depende da forma.

Os argumentos dela fazem sentido, e eu concordo de que é necessário estudar, aprender e ler por conta própria, além de fazer um uso crítico da IA, não terceirizando para a IA o seu cérebro. É a tal da agência humana que falei na última edição. E sim, ela tem um ponto: as empresas de IA privadas pertencem principalmente a homens do Vale do Silício; se elas desaparecerem, as pessoas ficarão sem habilidades; e, se continuarem operando, mas aumentarem os preços, as pessoas serão forçadas a pagar o que for cobrado, pois não conseguirão realizar o trabalho por conta própria. Tudo isso faz sentido, e é óbvio que a dependência cognitiva não faz bem a NINGUÉM, muito menos a comunidades historicamente marginalizadas. Porém, na minha visão, justamente por isso não se pode ficar de fora de mais uma revolução. Do profissional ao pessoal. A Inteligência Artificial é uma tecnologia civilizatória: todos esses perigos que ela descreveu existem, mas mais perigoso é ficar de fora.

Recentemente, tive o privilégio de palestrar sobre o tema Mulheres & IA no primeiro Happy Hour das Claudetes. Claudetes é como são chamadas as alunas do workshop de Claude e IA das minhas amigas e , empreendedoras e sócias na Clau.Tech.Women. Já são mais de 100 mulheres entre São Paulo e Brasília, e contando. Acompanhei o nascimento dessa iniciativa e sempre fico muito orgulhosa de ver tudo que está acontecendo. <3

Vários dos estudos, dados e exemplos que compartilhei com mais de 40 mulheres presentes no evento eu já trouxe aqui. O que me impressionou mesmo foram os cases das alunas que, em poucas semanas, tiraram projetos inteiros do papel e criaram até operações inteiras de negócios. A Caroline, por exemplo, usou a IA para ajudar o filho a estudar na prova criando conteúdos ilustrativos, coloridos, com fontes adequadas, e até um quiz para testar conhecimentos. Segundo ela, o filho foi bem até em matérias que normalmente ele vai mal.

Já a Thais viu na IA a oportunidade de criar uma plataforma que a ajudasse a não deixar nenhuma área da sua vida esquecida. Um dia, quando ela estava para sair de casa com os filhos, deparou-se com o teclado que costumava tocar, esquecido num canto da casa. Teve então a ideia de fazer a própria central de acompanhamento das diferentes áreas da vida, hobbies, cuidado com o corpo, cuidado com cabeça, leituras e vários outros canteiros do seu jardim. Thais inclusive trabalhou com duas IAs para alimentar sua plataforma: no Claude está aplicação e no chatGPT suas anotações que atualizam diariamente a Central, mostrando onde ela está concentrando sua atenção e tempo naquele momento, mas também plantando “sementes”. A ideia da Central é não se perder dos seus próprios interesses e paixões, olhar para além dos filhos e do trabalho e cuidar da vida como um jardim. Eu amei a metáfora.

Em seguida veio a Mirella, a qual, junto ao pai consultor financeiro especializado em valuation de empresas, não apenas documentou seu método de trabalho, mas a partir dele, e com a ajuda da IA, criou uma equipe de Agentes para ajudá-lo a entregar suas consultorias mais rápido, o que já trouxe novos negócios para ele. Um dos pontos mais interessantes do projeto da Mirella foi a dinâmica com o pai que, preocupado com a qualidade da sua entrega, revisava inúmeras vezes a entrega e os prompts até chegar ao resultado desejado.

Por fim, Lili chegou para mostrar que IA tem o poder não apenas de habilitar mulheres a criar ou desenvolver negócios, cuidar de si e dos outros, mas também de ser uma ferramenta de diversão. Ou quase isso. Lili usou Claude para planejar toda a sua viagem, fazendo uma ferramenta super completa para acompanhar o orçamento e toda a jornada. Criou um roteiro com todas as vinícolas que vai visitar e até um guia para ajudá-la a fazer uma mala de mão com peças do seu guarda-roupa que combinam entre si.

Carolina estava no evento acompanhada de duas amigas. Assim como eu, que além da Ana e da Gi, contei com a presença da Luli, da FêCris e da Letícia na plateia. Sempre é mais fácil palestrar quando temos carinhas conhecidas na plateia e pessoas que vão dar apoio moral, mas também feedbacks honestos.

Foram amigas também que me indicaram para participar da minha primeira Mesa, um sistema de trabalho intensivo que coloca profissionais multidisciplinares juntos para encontrar soluções. Minha primeira experiência foi com o time da NSTECH, uma empresa brasileira que tem a missão de transformar o Brasil através da Logística e já é líder no segmento de soluções para toda a cadeia no país, uma experiência e tanto para quem passou tanto tempo dentro de uma multinacional estadunidense.

Fica aqui então o meu convite: seja a amiga que vai levar suas amigas para aprender sobre IA, ajudá-las a desmistificar a IA, sendo crítica, sempre, mas sendo também aquela amiga em que ela pode confiar e dizer: “amiga, ainda não sei, me ajuda?”

Links relacionados:

• Quer ler mais sobre amizade? Minha outra amiga tem uma newsletter chamada Lúcidas, uma plataforma sobre amizade feminina que é incrível como ela.

• Se você está em São Paulo e ainda não teve a sorte na vida de conhecer , a amiga que faz a melhor curadoria de rolês, a melhor moqueca vegana e ainda incentiva as amigas a se vacinar contra o Sarampo, segue a newsletter maravilhosa dela chamada Circular.

• Por fim, se você não enjoou da minha cara, vem ver o papo que eu bati com a Gi sobre Mulheres & IA, meu tempo na Califórnia e o aplicativo de divisão de tarefas que em breve vai ter versões mobile graças ao marido também desenvolvedor. <3

O que pouca gente fala é que “agentic” deriva de uma outra palavra em inglês que deveríamos estar discutindo muito mais – “agency”. Em português, quando falamos em agência, pensamos em empresas que prestam serviços, agências de publicidade ou de viagem. Mas agência também é a capacidade humana de agir intencionalmente, tomar iniciativa e influenciar resultados. O conceito não nasceu na tecnologia: ele tem raízes na psicologia e nas ciências sociais, especialmente nos trabalhos de Albert Bandura sobre agência humana, isto é, sobre a capacidade de definir objetivos, tomar decisões e agir para alcançá-los. Coincidência ou não, Bandura (1925–2021), um psicólogo canadense-americano considerado um dos pesquisadores mais influentes da psicologia moderna, também foi professor da Universidade Stanford, de onde veio a Dra. Fei-Fei Li, que me fez pensar sobre essa questão da agência humana na era da IA.

Ao mesmo tempo em que tenho balançado a bandeira de que todo mundo precisa aprender sobre IA, também tenho me perguntado como me manter crítica e fazer um uso intencional da inteligência artificial. Sejamos sinceras, a tentação de cada vez mais contar com a IA para quase tudo nessa vida é grande, mas qual é o limite? O quanto vamos deixar nas “mãos” da IA nosso trabalho, nossa vida e nossa capacidade de decisão é o que deveríamos estar nos preocupando também. Especialmente nesta “era agêntica”.

Foi quando encontrei Fei-Fei Li e sua masterclass sobre o futuro da IA e o nosso.

Fei-Fei Li é uma cientista da computação sino-americana e uma das figuras mais importantes da inteligência artificial contemporânea, especialmente nas áreas de visão computacional e IA centrada no ser humano. Ela ficou conhecida principalmente por liderar a criação do ImageNet, um enorme banco de imagens identificadas e classificadas que permitiu treinar e comparar sistemas de reconhecimento visual em uma escala inédita. O ImageNet foi decisivo para a evolução do deep learning na década de 2010: em vez de apenas programar regras, pesquisadores passaram a treinar redes neurais com grandes quantidades de exemplos visuais. Ela ensinou a IA a reconhecer um gato por sua imagem.

Atualmente, Fei-Fei é professora de Ciência da Computação em Stanford, cofundadora e CEO da World Labs, empresa dedicada à chamada inteligência espacial (tema para outro dia, porém muito interessante), mas, principalmente, co-diretora do Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), para onde vou virtualmente voltar hoje.

O Stanford HAI é O lugar atualmente. São eles que todos os anos publicam o AI Index Report, uma espécie de anuário global de como a IA está evoluindo. Mais importante é a sua abordagem de que a Inteligência Artificial deveria ser desenhada para expandir o que o ser humano pode fazer sem retirar do ser humano sua agência ou dignidade.

Esse framework é baseado em três pilares:

1. avanço da IA inspirado na cognição humana;

2. que a pesquisa seja focada em “augmentação” humana, isto é, ampliação das capacidades humanas (augmentation, em inglês);

3. que as pesquisas em IA sejam multidisciplinares e em parceria com ciências sociais e humanas para prever o impacto social e criar governança.

Ainda que se assuma como otimista e esperançosa, Fei-Fei sabe que as tecnologias podem ser facas de dois gumes, como a eletricidade à época de seu surgimento, mas também que podem se tornar seguras com algum tipo de governança. Como ela mesma diz, as máquinas não possuem valores, os valores são humanos e eles estão “embutidos por design”. Uma das provocações que ela faz nesta Masterclass é: “pesquise sobre as empresas por trás das ferramentas de IA que você usa. Você concorda com esses valores?”

Segundo Fei-Fei, a Inteligência Artificial é uma tecnologia civilizatória, como foi a eletricidade, isto é, uma tecnologia que remodela a forma como vivemos, trabalhamos e nos organizamos como sociedade. E por isso mesmo que ela acredita que cada indivíduo tem a responsabilidade para consigo mesmo, com sua comunidade e com o mundo de estar à altura desse desafio. Ou seja, de ter agência sobre seu uso de IA.

Mas como?

Além do framework do Stanford HAI Institute, Fei-Fei reforça a distinção entre automação e augmentação, e também entre tarefas e trabalhos. Automação é quando a IA desempenha uma tarefa de forma independente, sem supervisão de um ser humano. “Augmentação” é quando a IA expande as capacidades humanas sem substituir a colaboração e o julgamento de um ser humano.

De acordo com ela, deveríamos estar focados em colocar a IA para resolver tarefas, não trabalhos inteiros, menos ainda funções que ainda necessitam da agência humana.

Um exemplo que ela mesma compartilha é de um médico de UTI, capaz de ler o estado de paciente em 5 microsegundos apenas observando a postura e suas microexpressões, sem uso de linguagem. Para Fei-Fei, as LLMs capturam apenas uma dimensão da inteligência, a linguagem, que é uma representação insatisfatória do mundo. “Nenhuma descrição verbal consegue capturar esse processo de raciocínio visual holístico” como do médico que ela traz como exemplo.

Logo, o convite é ser intencional com a IA, com perguntas como:

. Como eu faço meu prompt?

. Como eu melhoro as respostas da IA com as minhas próprias ideias?

. Como eu pressiono por melhores respostas?

. Como eu colaboro com a IA de uma forma iterativa?

. Eu estou de acordo com os valores, ética e princípios das empresas de IA?

. Como essa tecnologia pode ajudar as pessoas no dia-a-dia?

. Como reduzimos a ansiedade em relação a IA e aumentamos o empoderamento?

. A quem essa tecnologia realmente serve?

. Quem essa tecnologia pode machucar?

. Quem pode ficar de fora?

E para que a IA seja centrada no humano como propõe Fei-Fei será preciso uma colisão entre partes interessadas: além de nós mesmos, quem desenvolve IA, quem faz política e leis, e dos professores.

Precisamos Agir Agora

Não por acaso, nesta semana, outro instituto de Stanford, o Stanford Digital Economy Lab, divulgou uma declaração assinada por acadêmicos, incluíndo pelo menos 15 prêmio Nobel, entre eles:

Daron Acemoglu, economista do MIT e vencedor do Nobel de Economia de 2024, considerado uma das principais vozes sobre tecnologia, automação, desigualdade e futuro do trabalho; Yoshua Bengio e Yann LeCunn, pioneiros no deep learning moderno; Erik Brynjolfsson, diretor do Stanford Digital Economy Lab, um dos grandes nomes quando o assunto é IA, produtividade e mercado de trabalho; David Autor, um dos maiores especialistas em automação e trabalho; Joseph Stiglitz, Nobel de Economia e ex-economista-chefe do Banco Mundial; Paul Krugman, também prêmio Nobel de Economia; Ben Bernanke, Nobel de Economia e ex-presidente do Federal Reserve, banco central dos EUA; além de Eric Schmidt, ex-CEO do Google e Reid Hoffman, co-fundador do LinkedIn.

Basicamente, o que o site “We Must Act Know” diz é que precisamos agir agora:

• A IA pode se tornar radicalmente mais poderosa nos próximos 10 anos.

• Isso poderia impulsionar uma transformação sem precedentes em nossa economia — maior do que a Revolução Industrial, porém ocorrendo em um intervalo de tempo muito mais curto. Tal mudança pode trazer riscos, incluindo o deslocamento de mão de obra em larga escala, bem como oportunidades, como ganhos significativos nos padrões de vida.

• Economistas, formuladores de políticas e líderes de tecnologia precisam agir agora para compreender os aspectos econômicos e transformadores da IA para criar os incentivos, as salvaguardas e as instituições necessárias para direcionar a IA de modo que ela complemente os seres humanos e beneficie a sociedade.

No fim, aquele meme que circulou esses dias está certo. Seja você mesmo seu data center: beba água e mantenha-se informado, alimentando seu conhecimento.

“Auto empoderamento e agência começam com informação”, Dr. Fei-Fei Li.

Links relacionados:

. Esse “Declaração sobre a Transformação da Economia pela IA” eu vi primeiro no LinkedIn da , de quem sou fã, que além de trabalhar no LinkedIn, ser parte do Comitê de IA do IAB Brasil, estar estudando Regulação de Plataformas e IA no IT, vai pra China em breve e está compartilhando suas descobertas em uma delícia de newsletter.

. Sérgio Spagnuolo, meu companheiro de vida e editor dessa newsletter, vem falando bastante sobre intencionalidade no jornalismo em tempos de IA. Recomendo.

. No dia 30 de julho, vou me somar a outras Claudetes para compartilhar um pouco do que estudei enquanto estava em Stanford e também o que vi e vivi no Vale do Silício nos últimos meses. É o primeiro Happy Hour da comunidade da Clau.Tech! Quem assina o Ada tem desconto: só usar ADA. Nos vemos por lá!

E se você quer assistir a aula da Dr. Fei-Fei Li, está lá na plataforma Masterclass (pago).

Ada, muitas vezes referida como uma das primeiras programadoras, mais conhecida por sua estreita parceria com Charles Babbage e suas ideias visionárias, foi quem imaginou o futuro dos computadores como manipuladores de símbolos, bem como suas possibilidades criativas de longo alcance. Como pode ser que desde Ada Lovelace, que viveu há mais 200 anos, tenhamos tão poucas mulheres na história da Computação? Tão poucas que eu tenha contado nos dedos durante a visita que fiz ao Museu da Computação no Vale do Silício recentemente e que seu panfleto sobre “Mulheres na Computação” tenha apenas nove nomes, contando com a Ada. Nove.

A explicação, já sabemos: mulheres ainda são minoria nas áreas de STEM (acrônimo em inglês para Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática). Mas e o que afasta as mulheres da tecnologia enquanto consumidoras? E, mesmo as mulheres sendo 50% da população mundial, por que o jornalismo de tecnologia ainda falha em aproximá-las? O que está faltando nessa comunicação? O que seria essa perspectiva feminina hoje?

Bati um papo com a minha IA, que vem me acompanhando nesses meses de estudo e de retomada do Ada como um espaço de experimentação, e cheguei a algumas definições interessantes.

• Perspectiva feminina é olhar para tecnologia, negócios e eficiência sem separar produtividade de vida real: tempo, cuidado, carga mental, autonomia, colaboração e segurança também entram na conta.

• É uma forma de criar soluções mais humanas, práticas e inclusivas, sem perder ambição, rigor ou resultado.

• É também uma forma de interpretar a partir das experiências, necessidades, desafios e repertórios vividos por mulheres, mas sem assumir que existe “uma mulher universal” ou que todas pensam igual.

• É o entendimento de que mais mulheres podem se interessar, consumir e fazer tecnologia se forem acolhidas.

É um caminho para uma definição, aberto a críticas, mas que conecta com outra reflexão que ando fazendo, especialmente depois de estudar questões de gênero e trabalho, feminismo e sexualidade, além de masculinidades na era da IA. E também com alguns questionamentos que ando fazendo sobre o tempo e, sempre ela, a tal carga mental.

Antes de seguir com essa tema, porém, uma pequena anedota pessoal:

Todos os sábados, eu e meu companheiro tomamos um café da manhã mais demorado. É o dia que temos mais tempo e disposição para acordar com calma, passear com as cachorras, comprar um pão e fazer ovos mexidos. Para ele, esse é um momento de inspiração. Quase todos os sábados depois de comer ele vai para o escritório trabalhar em alguma ideia que teve, enquanto eu, sem me dar conta, já estou colocando a louça para lavar, arrumando a sala e pensando no almoço.

A verdade é que tarefas domésticas nunca foram meu forte, mas eu cresci fazendo e internalizei de uma forma que nem percebo mais. Filha de pais separados com um irmão poucos anos mais novo, fui criada por uma mãe que não fazia distinção e que ensinou tudo aos dois: limpar a casa, arrumar o quarto, lavar roupa e cozinhar. Não à toa o meu irmão faz tudo isso melhor do que eu.

Na vida adulta, porém, me deparei com algumas pessoas, especialmente homens, que não só não sabiam fazer nada disso como esperavam que eu dedicasse meu tempo às tarefas domésticas. Não é o caso do meu companheiro, fiquem tranquilas. Mas porque gostamos de manter a equidade fora e dentro de casa, hoje dividimos tudo na ponta do lápis, ou melhor, nos dados de um aplicativo que criamos chamado Dojo Mojo. E quando eu falo para as pessoas que normalmente eu estou atrás dele na dedicação à casa não é apenas porque eu não sou fã de tarefas domésticas, mas porque estou tentando desapegar de alguma carga mental e aprendendo a revalorizar o meu tempo.

Foi nesse processo de reflexão que encontrei o livro, mas especialmente o site, da socióloga Leah Ruppanner, autora do recém-lançado e ainda em inglês Drained: Reduce Your Mental Load to Do Less and Be More. Leah, que é professora da Universidade de Melbourne, na Austrália, passou décadas estudando gênero, trabalho e família e descobriu que ser capaz de reconhecer e medir a carga mental é suficiente para diminuí-la. “Uma vez que a vemos, não podemos ‘desver’. E podemos começar a lidar com isso”, disse ela ao podcast Life Kit da NPR.

Embora todos lidem com a carga mental até certo ponto, as mulheres ainda carregam o maior fardo. Em um estudo feito com com mais de 3.000 pais nos Estados Unidos, ela e outros pesquisadores descobriram que as mulheres eram responsáveis por mais de 70% da carga mental doméstica, incluindo acompanhar os horários de todos ou lembrar de delegar tarefas. E, segundo ela, isso não está relacionado à mentira que todos contam de que as mulheres são melhores em ser multitarefas, ou que os homens não enxergam a bagunça ou são péssimos com gerenciamento doméstico. É tudo mito. De gênero. Ao menos é o que ela diz e atesta com várias pesquisas em seu livro e na auditoria virtual que criou. O site Lighten Lab não apenas avalia sua carga mental, mas te apresenta caminhos para diminuí-la.

A ideia é classificar as tarefas em sua cabeça em oito categorias para que você possa ver para onde sua energia está indo. São elas:

1. Organização de vida: é a mais fácil de reconhecer; é estar constantemente pensando, planejando, checando e lembrando o que precisa acontecer para os pratos não caírem.

2. Suporte emocional: o trabalho de estar emocionalmente disponível para os outros: notar aquela pessoa de mau humor, antecipar necessidades, e estar pronta para ouvir, confortar ou guiar alguém.

3. Higiene de relacionamento: é o esforço para nutrir a relação, seja com parceiros, crianças, amigos e/ou familiares.

4. Fazedor de mágica: é ser aquela pessoa que pensa em criar tradições, celebrações e memórias para seus entes queridos, tendo que equilibrar as expectativas de todos os envolvidos, o que nem sempre é fácil.

5. Construção de sonhos: é o esforço de imaginar e investir no futuro, a energia que se coloca pensando no longo prazo, nas metas e possibilidades para si mesmo, para os parceiros e/ou filhos.

6. Manutenção individual: é estar preocupado em estar bem fisicamente, emocionalmente e mentalmente e mostrar essa faceta para uma sociedade que pressiona para que todos estejam bem e sempre evoluindo.

7. Segurança: proteger você mesmo e as pessoas que você ama. Estar constantemente atento, planejando e fazendo avaliações de risco mentalmente para que você possa se sentir preparado para o que der e vier ou algo sair errado.

8. “Meta cuidado”: é estar preocupado em viver e respirar seus valores, é a pergunta macro se estou sendo quem eu quero ser nesse mundo, não apenas no dia a dia, mas também no longo prazo.

Eu fiz e recomendo. Leva menos de 10 minutos. Volta e meia volto ao site para rever os vídeos ou ver alguma notícia nova que saiu sobre o livro ou algum podcast que Leah participou. Depois que você entende seus tipos de carga mental, é impossível “desver”. E, quem sabe, trabalhando para diminuí-la sobra espaço mental e tempo para você entender o que nesse mar de novidades que é a tecnologia lhe interessa.

Espero que o Ada e sua perspectiva feminina seja esse espaço que te ajude a navegar.

A fatia ainda é pequena, mas, eu diria, representativa, principalmente se considerarmos que essa é a primeira vez na história do relatório que as plataformas, ou seja, redes sociais como Facebook e Instagram, sites de vídeos como YouTube e TikTok, agregadores e buscas como do Google e agora os chatbots de IA aparecem como fontes de notícias mais populares que a TV e os sites/aplicativos de notícias. A “plataformização” não apenas no jornalismo, mas eu diria na vida, não é de hoje, mas ver as plataformas ultrapassarem os “veículos tradicionais de mídia” como fonte de informação noticiosa ao mesmo tempo em que a IA aparece como uma fatia do bolo é no mínimo intrigante. Será que veremos uma “IAformização” nascer?

Mas antes, é preciso dar a César o que é de César, ou melhor, os devidos créditos à minha amiga Maíra Carvalho, com quem posso passar horas falando de jornalismo, plataformas, creators, Big Tech e, agora, IA (além de cachorros, restaurantes e drinks). Maíra é uma amiga e uma das mulheres mais inteligentes que eu conheço e que, assim como eu, é uma jornalista não-praticante que se tornou especialista em transformação digital. Ela passou os últimos 10 anos atuando em “who rules the world” (como Meta e TikTok) e entende de economia da atenção como ninguém. Recentemente, tive uma aula sobre a “Creators Economy” com ela, e foi por influência dela que parei e fui ler o Digital News Report 2026. No artigo “Onde as comunidades se reúnem agora: jornalismo, atenção e economia dos criadores” (na tradução livre para o português), Maíra faz a conexão com seus próprios estudos sobre criadores de conteúdo e um resumo importante do relatório da Reuters:

• Social e vídeo lideram pela primeira vez. Redes sociais e plataformas de vídeo são agora a fonte de notícias mais usada globalmente, com 54%, à frente da TV, com 52%, e de sites e aplicativos de notícias, com 51%. Ao incluir chatbots de IA, o total de fontes de terceiros chega a 56% (Reuters DNR 2026).

• Uma deriva, não uma mudança repentina. O uso de redes sociais e vídeo tem se mantido relativamente estável, enquanto o consumo de notícias pela TV caiu 13 pontos percentuais e o uso de sites e aplicativos de notícias caiu 12 pontos percentuais desde 2020 (Reuters DNR 2026).

• Concentração por região. Redes sociais e vídeo superam sites e aplicativos de notícias em 30 dos 48 mercados analisados, principalmente nas Américas, na África Subsaariana e na Ásia. Sites de notícias ainda lideram principalmente na Europa, além de Singapura, Taiwan, Coreia do Sul e Japão (Reuters DNR 2026).

• Cresce a participação como fonte principal. Globalmente, 30% das pessoas apontam redes sociais e vídeo como sua principal fonte de notícias, acima dos 22% registrados há cinco anos. A parcela que usa apenas redes sociais e vídeo para se informar subiu para 12%, o dobro dos 6% de 2020 (Reuters DNR 2026).

O desafio da atenção agora é generalizado e em todas as idades:

• As audiências jovens são decisivas. Entre pessoas de 18 a 24 anos, 52% apontam redes sociais, vídeo e IA como sua principal forma de acessar notícias — 32 pontos percentuais à frente da segunda fonte mais citada (Reuters DNR 2026).

• Sites e aplicativos de notícias já não são a principal fonte para nenhuma faixa etária. Pessoas com menos de 55 anos preferem redes sociais e vídeo; aquelas com 55 anos ou mais preferem TV (Reuters DNR 2026).

• Um movimento generalizado, exceto entre os mais velhos. Essa deriva atravessa todas as faixas etárias, com exceção do grupo 55+, cujo uso de sites e aplicativos de notícias se manteve estável nos últimos cinco anos (Reuters DNR 2026).

• Os hábitos não devem voltar atrás com a idade. Entre jovens de 18 a 24 anos que não leram jornal na semana anterior, 56% dizem nunca ter lido jornal regularmente (Reuters DNR 2026).

No Brasil, o buraco é mais fundo: “as redes sociais lideram a televisão por 9 pontos percentuais como fonte semanal de notícias, e o ranking de plataformas para notícias agora é: Instagram, 49%; WhatsApp, 46%; YouTube, 42%; Facebook, 30%; e TikTok, 21% (Reuters DNR 2026, Brasil). Em 2025, os dados mostravam YouTube e Instagram empatados em 37%. Em um ano, o Instagram avançou 12 pontos e assumiu a liderança”.

Se você tinha alguma dúvida de que a “plataformização da vida” que eu mencionei lá em cima estava acontecendo, agora talvez você tenha certeza.

Um olho no peixe e outro no gato

No final de abril, um grupo de jornalistas da Noruega foi visitar Stanford e bateram um papo com os bolsistas do JSK (programa de jornalismo do qual meu companheiro fez parte e motivo pelo qual estive pelo Vale do Silício). O papo como sempre girava em torno do impacto da IA, em como as redações podem usar a IA para produzir ou distribuir conteúdo de forma mais eficiente, etc. Mas uma pulga pulava atrás da minha orelha: estaria o jornalismo focando no problema errado ou, melhor, tapando o Sol com a peneira? É claro que IA na produção de notícias e o licenciamento de conteúdo são pautas importantes, mas e atenção das pessoas? Como evitar que nessa era da IA o menino jornalismo sofra menos do que vem sofrendo com a “plataformização”?

Não é à toa que as plataformas se tornaram a principal fonte de notícias. Elas não são apenas mais uma ferramenta tecnológica, mas uma infraestrutura social: as plataformas reorganizaram a atenção das pessoas, o mercado (do ponto de vista financeiro e de trabalho), o Estado, a mídia, os valores de privacidade e segurança das pessoas e, é claro, as relações humanas. Inteligência Artificial não é mais uma tecnologia, é uma nova era das plataformas, ou uma “plataformização acelerada”, e a IA vai fazer parte da nossa vida, queiramos ou não. Nesse encontro com os jornalistas noruegueses, compartilhamos a mesma preocupação: será que o jornalismo está de olho no peixe quando deveria estar de olho no gato, ou seja, nas IAs que vão roubar o peixe, como de certa forma fizeram as plataformas?

Mas, Emily, por que a Noruega importa? Nesse contexto, importa porque o país é considerado um exemplo de resiliência no jornalismo, com forte penetração de Internet, tradição de leitura, instituições públicas de mídia robustas e uma cultura relativamente consolidada de assinatura digital – leia-se, pessoas pagando por jornalismo. Além disso, a Noruega, assim como outros países nórdicos, têm uma tradição de políticas públicas de apoio ao pluralismo da mídia, especialmente imprensa local e regional, que ajuda a preservar a diversidade, a competição e a presença fora dos grandes centros. É tipo um “Estado de bem-estar da mídia” como alguns dizem por aí.

Talvez não seja por acaso que a mesma Noruega ocupa o 1º lugar de liberdade de imprensa da Repórteres Sem Fronteiras de 2026, mesmo ano em que o índice chegou ao pior nível em 25 anos. O menino jornalismo, segundo o The Guardian, está sendo asfixiado. E nem a Noruega está a salvo: o relatório da Reuters de 2026 mostra que mesmo ali a preocupação com notícias falsas e a desconfiança em relação a conteúdos encontrados em redes sociais e ferramentas de IA cresce. No Digital News Report 2026, a média global de evasão de notícias, ou seja, de quem diz evitar notícias “às vezes” ou “com frequência” aparece em 42%; na Noruega o índice é 39%, com alta de 9 pontos percentuais em relação ao ano anterior. Pois é.

Tá, mas e onde entra a AI nisso tudo? Na questão central do jornalismo: a confiança.

Segundo o relatório, 37% das pessoas, na média global, dizem confiar “na maior parte das notícias, na maior parte do tempo”. É uma queda de 3 pontos percentuais em relação ao ano anterior e o menor nível desde que o Reuters Institute começou a medir esse indicador, em 2015. O relatório cobriu quase 100 mil pessoas em 48 mercados.

Dessas pessoas, 10% já usam chatbots de IA para encontrar notícias semanalmente. Embora essa fatia do bolo seja pequena, o número, que saiu de 7% para 10% em apenas um ano, representa um aumento substancial e indica que a IA está começando a desempenhar um papel mais significativo no consumo de notícias. A boa notícia é que apenas 1% diz que a IA é sua principal fonte de notícias. Pelo menos por enquanto.

Mas quem está adotando IA? Os jovens, é claro. Se você está na casa dos 40 anos sabe que foi um dos jovens que impulsionou a adoção das redes sociais lá atrás quando elas surgiram. Eu estava lá quando o Orkut começou, e também migrei para o Facebook. Não gosta do TikTok? Paciência, ele provavelmente veio para ficar. A proporção de entrevistados na faixa etária mais jovem usando chatbots para notícias, 17%, é três vezes maior do que a da faixa etária mais velha, embora o crescimento mais significativo em relação a 2025 tenha sido registrado entre os 25-34 anos (aumento de 4 pontos percentuais), ou seja, quem era jovem há 15 anos atrás e aderiu em peso ao Instagram quando ele surgiu.

Admita, você também já foi jovem um dia.

Tá, mas e as pessoas confiam na IA? Não tanto. Veja bem: em um contexto em que apenas 37% das pessoas confiam na maioria das notícias, na maior parte do tempo, não se pode dizer que os 20% que confiam em IA globalmente é pouco. Além disso, entre os usuários de IA, a confiança chega a 44% dos entrevistados em comparação com 17% dos que dizem não usar IA. Outro ponto que mostra que a IA não está tão mal na foto é que a confiança nos chatbots é maior do que nas redes sociais.

Mas e qual é o uso de IA pelas pessoas interessadas em notícias? Graças à deusa o Digital News Report 2026 fez essa pergunta. Em 45 mercados, a resposta foi “fazer uma pergunta de acompanhamento”, relatado por 42% dos usuários. Em um segundo nível, os motivos são vários. Cerca de um terço usa IA para obter as últimas notícias, 35%. Proporções semelhantes usam para simplificar notícias, com 34% usando chatbots para resumo e 30% para tornar as notícias mais fáceis de entender. Ao mesmo tempo, um terço relata um uso mais consultivo, pedindo aos chatbots que avaliem a confiabilidade de uma fonte de notícias. Ou seja, de certo modo, pode-se dizer que IA permite que o usuário consuma notícias de formas variadas, as quais vão além do que as plataformas oferecem. Vem aí “IAformização"?

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Links para ler:

• Rodrigo Ghedin, dono do insubstituível Manual do Usuário, blog para o qual colaborei no passado e do qual sou a mais recente conselheira, conta como quase foi atropelado (spoiler, tem tecnologia no meio).

• Acha que a IA não é tudo isso? Lembre-se que a SpaceX captou bilhões no maior IPO da história e entrou no clube das trilionárias (Exame). Aliás, esse episódio do Café da Manhã sobre “Quanto custa um milionário” está imperdível.

• A Casa Branca bloqueou os novos modelos do Claude, da Anthropic. As versões bloqueadas são as mais recentes: o Fable 5, que estava amplamente disponível ao público, e o Mythos 5, restrito a organizações previamente autorizadas. Entenda o que está por trás desse enrosco político-mercado-tecnológico (G1).

Recentemente, participei de uma imersão com o pessoal da StartSe e tive a oportunidade de visitar a OpenAI (Chat GPT) e a Anthropic (Claude), e de escutar o pouco que eles têm a dizer para outros mercados fora dos Estados Unidos. O Brasil pode até ser um dos países de maior adoção de IA, mas o foco agora está em casa.

A perspectiva de que OpenAI, Anthropic e SpaceX (empresa da xAI e, por consequência, do Elon Musk) saiam com seus IPOs (Initial Public Offering, em inglês) ainda este ano deixou os analistas de mercado em polvorosa, estimando valores que são de tirar o fôlego. A expectativa é que a oferta pública inicial de ações dessas empresas chegue na casa dos trilhões e que novos ricaços nasçam desse processo.

A euforia é tanta que as preocupações com uma bolha de IA já foram parar em segundo plano segundo esse artigo da Associated Press. Alguns especialistas temem que as empresas de tecnologia e de capital de risco estejam investindo muito dinheiro em algo ainda nascente e com pouca comprovação. O mercado, porém, não mostra essas mesmas preocupações. E, ao que parece, essa empolgação é mais masculina do que feminina. E aqui estou falando de um recorte bem específico, que é a tal da Bay Area de São Francisco, onde a Inteligência Artificial desencadeou conflitos familiares e um novo termo foi criado: “Sad Wives of AI”, ou simplesmente esposas tristes por causa da IA.

O termo foi criado por Alessandra Ram, jornalista e podcaster que vive em Berkeley com seu marido que trabalha com IA, uma filha pequena e um cachorro fofo. No texto publicado na WIRED ela fala como a IA está afetando a vida doméstica, especialmente em casais heterossexuais de classe média alta no Vale do Silício. Os homens estão totalmente obcecados pela IA, seja porque trabalham no meio ou porque estão em busca de trabalho no meio, enquanto as parceiras ficam sobrecarregadas com casa, filhos e cachorros.

Aparentemente, é realmente um fenômeno por aqui. Ela menciona até uma trend infame no TikTok em que mulheres jovens aparecem na frente dos seus laptops ou fazendo maquiagem com a seguinte legenda: “Trabalhando tanto para que meu homem possa trabalhar em sua startup de IA que perde US$30 mil por mês”.

Sad, but true.

Para Yana van der Meulen Rodgers, titular da cadeira de Estudos do Trabalho e Relações de Emprego na Universidade Rutgers citada no artigo da Wired, essa história é mais antiga do que o próprio Vale do Silício. Todo boom tecnológico produziu o mesmo personagem, normalmente um homem que se entrega por inteiro à febre do momento.

Durante a Revolução Industrial, foi o operário da fábrica. Durante a Corrida do Ouro nos Estados Unidos, foram os homens que deixaram suas famílias e rumaram para o oeste. Durante o boom das PontoCom, foram os fundadores que dormiam debaixo de suas mesas. Agora, é a pessoa que está construindo, construindo, sempre construindo algo com IA, convencida de que se parar por cinco minutos vai perder o bonde. Economistas chamam isso de “trabalhador ideal”, Rogers chama de armadilha, pois se por um lado ele se entrega por completo a essa nova força, por outro, sobra menos tempo para o parceiro ou parceira, e sobra menos tempo para o trabalho de cuidado.

Segundo ela, o que está acontecendo nos lares da Bay Area não é apenas uma questão de estilo de vida. É uma questão de mercado de trabalho. O boom da IA, diz Rodgers, está criando uma “tempestade perfeita” de forças que modelam a dinâmica familiar, e seguem o curso dos rios, previsivelmente marcados pelos vieses de gênero.

“Isso não é uma questão de gênero ‘per se’, sugere Rodgers, “mas sim das ocupações que as mulheres exercem”. Como já falamos por aqui, as mulheres hoje ocupam majoritariamente empregos que, neste momento, são menos tecnológicos, mas que ao mesmo tempo serão os mais impactados. O resultado pode ser uma desvantagem acumulativa, diz ela. Porque, com o passar do tempo, isso significa menos acesso às recompensas financeiras vindo do boom da IA (não apenas altos salários e cargos, mas ações distribuídas aos funcionários dessas empresas) e mais responsabilidade pelo trabalho doméstico que ele gera.

Ao que parece esse ainda é um fenômeno isolado, mas igualmente preocupante. Espero que essa não seja a realidade de nenhuma mulher que me lê, e que tampouco ela seja a pessoa que só pensa em IA enquanto seu/sua companheiro/a cuida das crianças, da casa ou dos cachorros. Em essência, estamos vivendo, um Déjà-Vu Frenesi como diria minha amada Letrux. Não é a primeira vez que atravessamos uma revolução tecnológica, e provavelmente não será a última, mas seria melhor que a IA não criasse outra lacuna entre homens e mulheres.

Fear of Falling Behind

Esses dias escutando o episódio do Vibes em Análise sobre Compulsão Digital fiquei pensando no quanto deveríamos estar menos ansiosos com a IA, homens ou mulheres. Ou pelo menos tentar. Nesse episódio, eles falam de como esses comportamentos compulsivos no ambiente digital são majoritariamente masculinos: apostas esportivas, jogos de azar, trade especulativo como os que estão rolando no Kalshi e Polymarket. E de que dessa necessidade de performar, de se comparar com seus pares, de vencer nasce uma nova síndrome, a qual eles começaram a encontrar no consultório, e que o Lucas Liedke nomeou de algumas formas bem interessantes:

Transtorno do déficit de atualização.

Neurose de performance tecnológica.

Angústia da obsolescência.

Ou, a nova versão do FOMO, o FOFB: Fear of Falling Behind

“Como assim, você ainda não integrou todos os seus arquivos com o Claude?”

Calma, Claudia. E não estou dizendo isso apenas por dizer, mas porque esse foi meu maior aprendizado vivendo no Vale do Silício e tendo a oportunidade de não apenas visitar, mas também conversar com alguns profissionais da OpenAI e da Anthropic. Não se desespere, está tudo mudando tão rápido que é praticamente impossível dizer quem está à frente de quem está para trás. É claro que é importante acompanhar essa revolução, aprender e estar preparada para ela, de preferência ganhar dinheiro com isso tudo, mas sem deixar de passar tempo com as pessoas que você ama.

No meu caso, passear com três cachorras.

Ainda não tem IA que substitua um cachorro abanando o rabo de felicidade.

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Se você não conhece o NotebookLM, vou contar por que você deveria começar a testá-lo. Ele nasceu em meados de 2023, sob o codinome de Project Tailwind, bem alinhado com a missão do Google de “organizar as informações do mundo e torná-las acessíveis e úteis para todos”. Para mim, esse é um produto útil e acessível. Não apenas porque, pelo menos por enquanto, ele permanece gratuito para uso pessoal, mas porque conecta com os primórdios do Google, quando a empresa não queria ser “má” (quem lembra do “dont’t be evil?") e a ideia era ser uma biblioteca digital, e não de Ads.

Aqui, um parênteses importante: essa semana estive em Mountain View visitando a sede do Google um dia antes do Google I/O, evento deles de lançamentos, e ouvi dizer numa conversa que grande parte da receita do Google vem de anúncios (o número era 94%, mas não é oficial). Pois, fui pesquisar, e no ano fiscal de 2025, a publicidade respondeu por aproximadamente 82% da receita da Alphabet, que é a dona da Google. Doido, né?

Voltando ao NotebookLM, cheguei à conclusão de que uma das coisas que eu mais gosto dessa ferramenta é que, com ela, eu me sinto segura. Segura no sentido de que sei que posso confiar no que sai da conversa, porque eu escolhi as fontes. O nome Notebook não é por acaso, a ideia é mesmo que ele seja um caderno inteligente em que você envia documentos, links, PDFs, slides ou outros materiais, e ele responde, resume e organiza as informações com base nesses conteúdos. Agora, ele até permite que você pesquise fontes da web e conecte essas fontes no seu caderno inteligente, mas nesse processo você tem a oportunidade de revisar o que ele sugere antes de incluir, o que garante a confiabilidade das informações, afinal, você escolheu.

Eu tenho usado para tudo: estudar textos acadêmicos, desenvolver projetos, resumir conteúdos, tirar dúvidas e até me inspirar criativamente. Meu plano é pessoal, e ainda gratuito, mas existem três outros planos pagos, Plus, Pro e Ultra.

A interface descomplicada para mim é um dos pontos principais. Do lado esquerdo ficam as suas fontes. Você pode enviar arquivos, vídeos do Youtube, conectar com pastas do seu Google Drive ou mesmo colar um texto. Todas essas fontes vão aparecer no lado esquerdo. Você pode renomear os arquivos para tornar mais fácil de encontrar quando chegar a 100 fontes, que é o limite atual. Uma vez que suas fontes estão lá, você pode migrar para a coluna no meio da ferramenta, e conversar com o caderno.

Quer um resumo? Ele faz. Quer que ele relacione suas fontes e faça uma análise dos pontos em comum e dos divergentes? Ele faz. Tem uma pergunta sobre seu material? Ele responde. Quer pesquisar em só uma fonte, também dá: basta desmarcar todas as outras e deixar só aquela com que você quer “conversar” marcada. E como todo o produto de Inteligência Artificial que se preste (ele é “powered by” Gemini), o Notebook gera insights e sugere perguntas que você pode fazer para as suas fontes.

Mas a mágica acontece mesmo no lado direito da ferramenta, na área de Estúdio. Para além das notas, o Estúdio é onde você vai encontrar tudo que ele produzir, e a graça do Estúdio está nas possibilidades, que imagino devem expandir nos próximos anos. Hoje são nove recursos, além da opção de converter sua conversa em uma Nota. Isso é importante: se você não salvar as respostas dele como Nota elas podem desaparecer depois de tanta conversa, então salve o que você gostar.

O mais legal do Estúdio, disparado, é poder pedir para o NotebookLM criar um resumo em áudio – na verdade ele cria um podcast quase de verdade, mas não é apresentado por humanos. E ele pode ser do tipo “conversa animada entre dois apresentadores” que fazem uma análise detalhada, um resumo, uma crítica e até mesmo um debate. E tudo isso no idioma que você desejar e com três opções de duração. Você pode até “brifar os IA apresentadores” para que eles foquem mais em algum aspecto do tema, por exemplo.

O outro recurso que brilha é o de fazer resumo em vídeo, que pode ser do tipo explicativo ou resumo, na língua que você quiser e com o estilo que você desejar. Tem quadro branco, kawaii, anime, aquarela, impressão retrô, retrô e dobradura. Esses dias tive que me preparar para apresentar um artigo sobre masculinidade e halterofilismo entre homens na Geórgia e arrisco dizer que o vídeo explicativo ficou muito mais legal.

Além de áudio e vídeo, dá para fazer slides, mapa mental, relatórios, cartões didáticos para você estudar, teste, infográfico e tabela de dados. Para mim, o NotebookLM é um dos motivos para ficar de olho no Google, pois eles vem atualizando a ferramenta com novos recursos o tempo todo. O outro motivo é o Google I/O e algumas coisas que escutei nessa minha semana de imersão no Vale do Silício.

Google I/O

A primeira novidade é que a parte de busca do Google ainda não está sob ameaça de plataformas de GenAI como ChatGPT, Claude e Perplexity. Dados de 2025 da Comscore analisados pela Emarketer mostram que todas essas ferramentas juntas representam 3.3% do processo de descoberta online nos Estados Unidos, contra 96,7% para Google e Bing. Tendo em vista que quase ninguém usa Bing, apostaria que o Google ainda vai bem e obrigado.

Outro ponto é que o Google não tem apenas o Gemini por trás do NotebookLM. Ele tem o Gemini por trás de tudo, mas agora com agentes. As novidades, que não foram poucas e dividiram opiniões, se concentram em três áreas: criação de conteúdo, execução de tarefas e personalização de produtos como Gmail e Docs, mas também de Compras e, é claro, Search.

A busca já contava com o AI Overviews e com o AI Mode como recursos separados. Os AI Overview são resumos gerados por IA que aparecem na busca tradicional do Google, no topo da página, para responder rápido e incluir links para se aprofundar. Já o AI Mode é uma experiência mais avançada e conversacional, que vira um chat com contexto contínuo e respostas mais profundas, bem ao estilo de ferramentas de GenAI. Agora, com a mudança na Search Box, a maior atualização em 25 anos segundo a própria empresa, o usuário tem uma experiência única com as duas funções integradas nos resultados de busca e a possibilidade de ter agentes.

Ou seja, agora dá pra conversar com o Google para encontrar o que precisa, não apenas fazer uma pergunta, e ter um agente que continua pesquisando, cruzando fontes e monitorando informações em segundo plano enquanto você, sei lá, dorme.

Na minha opinião, quem achava que o Google estava dormindo na corrida da IA e que estava perdendo espaço na busca, se enganou. Isso porque além de tecnologia, eles tem muito dinheiro e o também o que Cadu Souza, que conheci aqui na imersão no Vale do Silício, chama de BEES (Brand, Ecosystem, Execution, Scale, ou seja, Marca, Ecossistema, poder de Execução e capacidade de escala).

Mas esse papo de AI nas empresas fica para a próxima.

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Alguns links da semana:

• A ótima Joy Macedo estava no Google I/O e fez vários resumos das novidades.

• Você sabia que 18% das unidades de saúde usam IA no Brasil? Matéria da Jennifer Mendonça do Núcleo Jornalismo.

• Tem nova turma do Claud.IA aberta para o dia 30/05 em São Paulo com e . Para quem não sabe, o Claud.IA é uma experiência educativa com vinhos sobre Claude. E quem chegou até aqui tem desconto, é só clicar lá!

Mas não foi bem assim.

Na primeira turma, uma das participantes escreveu no formulário de feedback: “a maneira leve como caminhamos pelos assuntos nos deixou confortáveis para compartilhar nossos medos.”

Medos, não dúvidas técnicas. Sempre eles, né? Medos.

Tem um estudo da Harvard Business School de 2025 que analisou mais de 140 mil pessoas em 18 países. Aliás, foi a própria Emily quem me apresentou os dados: mulheres são, em média, 20% menos propensas a usar ferramentas de IA generativa do que homens. No mercado de trabalho em IA, somos 22% da força. E, em cargos de liderança, menos de 15%.

Os pesquisadores apontam três razões: menos familiaridade com as ferramentas, menos confiança para insistir quando o primeiro prompt não funciona, e mais preocupação ética com o uso: o que torna as mulheres mais cautelosas e, por consequência, mais lentas para experimentar.

Só que tem uma quarta razão que não está no estudo. Acontece que o teto é baixo não por limitação da ferramenta, mas por falta de imaginação do que pedir. Sabemos que as ferramentas existem e são maravilhosas, mas muitas vezes não temos ideia do que podemos realmente fazer com elas de forma prática, inserindo no nosso dia-a-dia. Quando comecei a usar IA de verdade, não sabia que dava para ter uma operação editorial completa sozinha. Hoje eu consigo: newsletter semanal, vídeo diário, coluna para portal de negócios, roteiros. A IA é o que torna isso possível sem um time.

Em abril, eu e a Gi Blanco abrimos os notebooks na frente de 20 mulheres em São Paulo, numa loja da Grand Cru, a marca em que eu fui head de marketing até janeiro deste ano. Tinha queijo, tinha vinho, e a gente ensinava e aprendia junto com elas. Quando o prompt não funcionava, mostrava por que e tentava de novo… sem fingir que existe fórmula pronta pra tudo. Não tem. E, ao enfrentarmos nossos medos, nos damos conta de que ideia é o que não falta.

Uma aluna queria reformular o LinkedIn há meses. Ao vivo, deu um comando para o Claude e ele reestruturou tudo, inclusive criando uma imagem e alterando sozinho o banner do Linkedin. No dia seguinte ela aplicou em outras tarefas no trabalho, uma multinacional chinesa. Uma outra que trabalha em agência de publicidade automatizou a prévia semanal da agenda. Uma especialista em marketplace construiu um dashboard para o time. Outra precisava automatizar o atendimento de uma clínica de dermatologia. E tinha ainda uma aluna que, responsável por indicadores de mortalidade em UTIs, pensava em como usar IA para trazer mais eficiência para os hospitais do plano de saúde em que trabalha.

Vinte mulheres com problemas reais, e nenhuma estava ali por hobby. O que disseram que foi mais valioso não foi o conteúdo técnico. Foi descobrir o que era possível pedir. E poder errar sem ser julgada por isso… e, de preferência, com uma tacinha na mão.

Afinal, não é porque a IA existe e opera no digital que temos que nos isolar com os nossos medos. O que essa experiência tem nos mostrado de mais valioso é que o presencial ainda importa, e muito. E é ao vivo, no mundo real e com apoio mútuo de outras mulheres, que vamos eliminando mais rapidamente as barreiras técnicas. E acabando com nossos medos.

A terceira turma do Claud.IA é dia 16 de maio, sábado, em São Paulo. Clique aqui para se inscrever e compartilhar com amigas (é exclusivo para mulheres). Assinantes da newsletter têm 10% de desconto com o cupom AdaNews.

Ana Luiza Leal é fundadora do Claud.IA e da Tanin.

Tem dias que me acho muito ingênua. Tem dias que acredito que as redes sociais estão aqui para nos distrair do que realmente importa. E tem dias que eu me pergunto porque é tão fácil criticar outras mulheres na internet ao invés de apoiá-las.

Quando a Reese Witherspoon divulgou, em suas redes sociais, um vídeo falando da importância das mulheres aprenderem IA eu vibrei e compartilhei. Acho importante que mais mulheres em posição de poder falem sobre isso. Mas, em seguida, veio o backlash das redes sociais e fui tentar entender porque.

Reese é conhecida por seu discurso feminista e, ao mesmo tempo, frequentemente acusada de ser oportunista, ainda que de fato tenha criado um império e que esteja abrindo espaço para narrativas mais femininas. A Hello Sunshine, empresa criada por Reese em 2016, é responsável pelo seu clube de livros, assim como sucessos como “Big Little Lies” e “The Morning Show”. Em 2021, a empresa foi parcialmente vendida para um grupo de mídia chamado Blackstone, o que gerou algumas críticas sobre seu estilo “girl boss”.

Enquanto mulher branca e privilegiada, talvez ela devesse lutar contra o capitalismo, trazer mais diversidade para suas produções ou ser mais crítica em relação a Inteligência Artificial? Com certeza, mas a verdade é que você pode até não gostar, mas ela está mudando o jogo. E não está errada ao dizer que é o momento de as mulheres aprenderem IA, sim. Enquanto Ben Affleck investe em IA nos bastidores e ninguém fala quase nada, Reese está sendo atacada por fazer um convite.

Você pode aprender como a IA funciona, se preparar para a revolução e ainda ser crítica aos efeitos ao meio ambiente, ao consumo de água, e com as questões éticas ao redor do uso de propriedade intelectual em Hollywood. Não entender da tecnologia, ao meu ver, não é benéfico para nenhuma mulher. Você pode entender como IA funciona e decidir não usar, mas é importante saber com o que você está lidando ao tomar essa decisão. A Reese não tirou da cabeça dela que as mulheres precisam dominar o assunto.

O que os dados mostram sobre IA e mulheres:

Não vou entrar no impacto no mercado de trabalho porque já falei sobre isso aqui, mas sim compartilhar o “working paper” publicado pela Harvard Business School chamado “Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI” (2024/2025), que apresenta uma análise bastante abrangente sobre a disparidade de gênero no uso de ferramentas de IA Generativa como ChatGPT, Claude e Perplexity. Aqui vão os dados:

• O documento sintetiza informações de 18 estudos abrangendo mais de 140.000 indivíduos em todo o mundo.

• Mulheres são, em média, 20% menos propensas que os homens a utilizar ferramentas de IA generativa diretamente.

• Uma meta-análise formal de 12 estudos indicou que as mulheres têm 22% menos chances de usar essas ferramentas do que os homens.

• Em comparação com o masculino, a proporção de mulheres que utilizam IA é frequentemente 10% a 40% menor.

Alguns dados de estudos específicos nos ajudam a entender diferentes contextos:

• Nos EUA (Fed de NY): 50% dos homens usaram IA generativa nos últimos 12 meses, contra apenas cerca de 33% das mulheres.

• Profissionais dos EUA (Glassdoor): 54% dos homens usam IA, comparado a 35% das mulheres.

• Estudantes Universitários (EUA): 64% dos homens vs. 48% das mulheres usam IA para trabalhos ou exames.

• Microempresas (GoDaddy): Foi encontrada uma lacuna de gênero de 6,6 pontos percentuais.

• Quênia (KGAAS - 17.541 pessoas): Mesmo quando o acesso e a oportunidade de aprender foram equalizados, as mulheres continuaram 13,1% menos propensas a usar o ChatGPT.

• O único estudo que não mostrou uma lacuna negativa para mulheres foi o da Boston Consulting Group (BCG), com funcionários de tecnologia. Nesse grupo, as mulheres em cargos técnicos seniores eram 3% mais propensas a usar IA do que os homens. Mulheres em cargos juniores ainda apresentavam lacunas significativas.

Os autores identificaram ainda três razões para essa disparidade:

• Conhecimento e Familiaridade: Mulheres relatam consistentemente menor familiaridade e conhecimento sobre ferramentas de IA.

• Confiança: Mulheres têm menor confiança em sua capacidade de usar IA de forma eficaz (ex: criar “prompts”). Homens mostraram-se mais persistentes ao tentar prompts adicionais quando o resultado inicial é indesejado.

• Ética e Moralidade: Mulheres são mais propensas a considerar o uso de IA em tarefas educacionais como antiético ou trapaça.

E esse é só um dos estudos que falam sobre o gap de gênero na IA que encontrei. O AI Index Report 2026 do Stanford HAI tem outras informações que reforçam a preocupação sobre a relação das mulheres com IA, especialmente na criação delas.

• Mulheres são ~22% da força de trabalho em IA

• Apenas ~30–35% dos diplomas em Ciência da Computação são de mulheres

• Mulheres representam menos de 25% das contratações em IA

• Funding em IA é concentrado e com baixa participação feminina

Mas e Alex Karp da Palantir?

Bom, espero que eu e a Reese tenhamos conseguido te convencer. Até porque a conversa entre os homens está indo para um outro lado, que sinceramente não sei se é o caminho que queremos percorrer. É só pegar o exemplo de Alex Karp, CEO da Palantir, empresa que há poucos dias postou no “X” (ex-Twitter) uma espécie de manifesto. O tweet-manifesto é composto de 22 tópicos oriundos do livro que Alex Karp e seu colega Nicholas Zamiska publicaram recentemente chamado “The Technological Republic”. Para quem não está familiarizado, a Palantir é uma empresa de tecnologia que tem vários contratos com o governo dos EUA e do Reino Unido e que tem muita entrada nos departamentos de defesas de vários países ao redor do mundo.

Basicamente, o tweet-manifesto defende que as sociedades ocidentais precisam voltar a valorizar o chamado “hard power”, ou seja, força militar, segurança nacional e domínio tecnológico. Em alguns momentos, sugere até ideias como a retomada do serviço militar obrigatório e argumenta que paz e progresso dependem de força.

Um dos pontos centrais, porém, é que o futuro dos conflitos será moldado pela inteligência artificial, em uma espécie de “guerra de IA”. A lógica é direta: se “nós” (nós, os EUA) não desenvolvermos essas tecnologias, nossos adversários irão desenvolver. Portanto, a prioridade no que diz respeito à IA não deveria ser cautela e moderação, mas velocidade e liderança. O post afirma ainda que “algumas culturas produziram avanços vitais; outras permanecem disfuncionais e regressivas”.

Os três últimos tópicos são os mais preocupantes. Aqui, na tradução livre:

20. A intolerância generalizada em relação à crença religiosa em certos círculos precisa ser combatida. A intolerância da elite em relação à religião é talvez um dos sinais mais reveladores de que seu projeto político constitui um movimento intelectual menos aberto do que muitos de seus integrantes afirmam.

21. Algumas culturas produziram avanços fundamentais; outras permanecem disfuncionais e regressivas. Hoje, todas as culturas são tratadas como iguais. Críticas e julgamentos de valor são proibidos. No entanto, esse novo dogma ignora o fato de que certas culturas — e, de fato, subculturas — produziram realizações extraordinárias. Outras se mostraram medianas ou, pior, regressivas e prejudiciais.

22. Devemos resistir à tentação superficial de um pluralismo vazio e oco. Nós, nos Estados Unidos e, de forma mais ampla, no Ocidente, passamos o último meio século evitando definir culturas nacionais em nome da inclusão. Mas inclusão em quê?

Ou seja, bora nos preocupar com a nossa inclusão?

• A repórter de IA do The Guardian Aisha Down explica em vídeo o manifesto da Palantir (ENG)

• Em UK, o pessoal do The Guardian tá cobrindo bem a Palantir. (ENG)

• Para que gosta dos bastidores, um pouco de como a IA tá sendo recebida em Hollywood (ENG)

(Falando nisso, nessa semana e fizeram a primeira edição do Claud.IA, workshop de IA harmonizado com vinho e foi um sucesso! A segunda turma já fechou, mas a terceira está aberta, inscreva-se aqui! Por enquanto só SP, mas em breve online!

Lá atrás, quando tudo era mato, resolvi assinar o ChatGPT, da OpenAI, e desde então venho usando ele como uma das minhas IA principais. Porém, com a corrida de novos modelos cada vez mais acirrada, cheguei à conclusão de que era hora de testar a principal alternativa, para a qual muita gente da bolha já migrou – o Claude, da Antrophic. Mas e tudo que eu e o ChatGPT dividimos nesses últimos anos? Tudo que ele sabe sobre mim? Pesquisando sobre o tema, cheguei a esse artigo muito bom da Nicole Nguyen, do The Wall Street Journal, sobre migração, e me deparei com um buraco que fica mais embaixo: a memória.

Embora o ChatGPT tenha dito que não tem uma “memória invisível e secreta” sobre mim, quando o questionei descobri que ele guarda sim algumas informações para usar em nossas conversas e, dessa forma, manter a continuidade. Isso na verdade é uma das funcionalidades que torna essas ferramentas fascinantes: elas aprendem sobre você. Faça o teste: pergunte para a sua IA o que ele sabe sobre você. Até aí, o ChatGPT me trouxe apenas coisas que eu mesma disse. Mas, quando ele mesmo sugeriu me mostrar o que é possível inferir a partir dessas informações, ou simular um sistema mais agressivo de “perfilização”, eu não resisti e segui adiante. É aí que o bicho pega.

As inferências foram bastante reveladoras: segundo o ChatGPT, a partir dos meus padrões profissionais, a Emily é uma pessoa que “opera bem em ambientes ambíguos e de alta pressão” e que seu estilo cognitivo é de “pensamento analítico + crítico + estruturado”. Até aí tudo bem, fiquei lisonjeada. Mas quando ele fez o exercício de perfilização eu realmente fiquei desconfortável, como ele mesmo disse que eu poderia me sentir. Foi como estar em uma daquelas sessões da terapia em que o terapeuta fala algo que você sempre soube, mas nunca conseguiu colocar para fora porque era muito difícil dizer em voz alta.

Mas qual o problema de a IA lembrar de mim?

Alguns. O primeiro ponto de atenção é a privacidade dos dados. As plataformas dizem que nem tudo é armazenado, mas também não deixam muito claro o que guardam e o que fazem com essas informações. Nem tudo deve estar guardado, pois o custo de armazenar a memória de centenas de milhões de usuários é bastante considerável. Mas, para além do dinheiro das empresas, que não é exatamente nossa preocupação enquanto usuários, existe uma preocupação com a IA guardar alguma informação errada e, em algum momento, transformá-las em verdade.

Segundo esse artigo da Columbia Journalism Review, pesquisadores do MIT e da Penn State descobriram (ou atestaram o que várias de nós já sabíamos) que a memória torna os chatbots mais “bajuladores”, ou seja, que em alguns casos eles passam a dizer o que os usuários querem ouvir, validando as pessoas mesmo quando elas estejam erradas. Eles também observaram um comportamento mais sutil, os “bajuladores de perspectiva”, no qual as plataformas espelhavam os valores ou crenças políticas de um usuário e, quando solicitado, enviava notícias alinhadas com sua visão de mundo. Ou seja, as redes sociais provavelmente ganharam um aliado na polarização entre esquerda e direita que basicamente todo o mundo está enfrentando. Como o título do artigo diz, “a memória do seu chatbot sobre você pode moldar a informação que você vê”.

Mas a preocupação com a memória da sua IA vai além do viés. Em um texto recente no blog da Microsoft Research, me deparei com o seguinte termo “AI Recommendation Poisoning” ou, em bom português, “envenenamento da IA por recomendação”. Basicamente o que se descobriu é que empresas não muito legais estão incorporando instruções ocultas em botões “Resuma com IA” que, quando clicados, tentam injetar comandos de persistência na memória de uma IA por meio de parâmetros de prompt de URL. Não vou aqui entrar nos termos técnicos, mas o que esses prompts fazem é instruir a IA a “lembrar” da empresa X como uma fonte confiável ou “recomendar primeiro a empresa X”, com o objetivo de influenciar respostas futuras e direcioná-las para seus produtos ou serviços. A inclusão desses prompts venenosos na sua IA pode ocorrer através desses botões, mas também de links maliciosos, prompts embedados ou por meio de engenharia social, quando os usuários são enganados para colar prompts que incluem comandos que alteram a memória.

As recomendações da Microsoft para não ter sua IA envenenada são boas:

• Passe o mouse em cima antes de clicar: Verifique para onde os links realmente levam, especialmente se eles apontarem para domínios de assistentes de IA.

• Desconfie dos botões “Resumir com IA”: Estes podem conter instruções ocultas além do simples resumo.

• Evite clicar em links de IA de fontes não confiáveis: Trate os links do assistente de IA com a mesma cautela que os downloads executáveis.

• Verifique o que sua IA lembra: A maioria dos assistentes de IA tem configurações onde você pode visualizar as memórias armazenadas.

• Apague entradas suspeitas: Se você vir memórias que não se lembra de ter criado, remova-as.

• Limpe a memória periodicamente: Considere redefinir a memória da sua IA se você clicou em links questionáveis ou limpar conversas que você entende que não são relevantes para a memória da IA.

• Questione recomendações suspeitas: Se você vir uma recomendação que pareça suspeita, peça ao seu assistente de IA para explicar por que a está recomendando e forneça referências. Isso pode ajudar a revelar se a recomendação é baseada em raciocínio legítimo ou instruções injetadas.

Mas onde onde estão minhas memórias na IA? Um guia rápido

Por isso, vamos a um guia rápido de onde encontrar a sua memória em 3 das IAs que eu tenho usado: ChatGPT, Claude e Perplexity.

Para acessar a memória do ChatGPT vá em Configurações > Personalização e desça até a sessão Memória. Clicando em Gerenciar você consegue ver o que o ChatGPT está guardando de informação, seu histórico, ou excluir todas as memórias no menu de três pontinhos.

O ChatGPT não possui um exportador nem um importador formal de memória, mas alguns dos seus concorrentes oferecem “prompts” de exportação aos seus usuários, como o Claude. Aí é só colar os resultados em uma janela do ChatGPT com o prompt “Lembre-se disso”.

Já o Claude possui recursos de exportação e importação de memória. Para exportar memórias vá em Configurações > Privacidade. E por lá também que você consegue acessar o recurso de gerenciamento de conversas compartilhadas e preferências de memória. Agora se você quiser importar memória de outra plataforma vá em Configurações > Capacidades.

Já no Perplexity vá em Todas as Configurações > Personalização e desça até a sessão Memória para se surpreender. Isso porque o Perplexity não apenas guarda suas memórias, como categoriza elas. Assim como ChatGPT, não tem uma funcionalidade de importação e exportação e memória. Porém, se você rolar um pouco mais, vai ver que é possível criar um Perfil de saúde em que você pode criar metas de saúde, condições de saúde e outras informações para melhorar a personalização e, é claro, gerenciar suas memórias de saúde salvas.

Ou seja, se até a IA pode ser envenenada, é preciso estar atenta e forte.

Obrigada e pela inspiração para o texto.

Basicamente, o artigo sugere que o acesso e o valor gerado pela inteligência artificial, leia-se GenIA, estão se dividindo em dois grupos bem distintos, e que a IA não está beneficiando todo mundo igualmente. Pelo contrário, ela está criando dois “mundos” dentro da economia digital: os do topo e os da base. No topo estão as Big Techs, outras empresas com acesso a infraestrutura e dados e países ou organizações com forte investimento em IA. São eles que desenvolvem os modelos. Na base estão as empresas que consomem IA via API, por exemplo, pequenos negócios e profissionais e países com menos infraestrutura e que, por consequência, dependem da boa vontade de quem controla a tecnologia.

Sabe quem mais está no topo? Sim, os homens.

Esse artigo me levou a outros 15 links, que me trouxeram mais clareza de porque precisamos falar desse assunto já. Um dos estudos resume bem os desafios:

1. As mulheres são maioria em cargos administrativos, burocráticos e de serviços que podem ser impactados pelas tecnologias de IA. Na real, uma outra matéria da Fortune cita um relatório da ONU que diz que a IA tem quase três vezes mais probabilidade de tomar o emprego de uma mulher do que o de um homem.

2. As mulheres ainda são sub-representadas nas áreas de Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática (ou STEM, na sigla em inglês), o que significa que elas, no geral, têm menos acesso a empregos bem remunerados relacionados à IA e a cargos de liderança, sobretudo nessas empresas.

3. Além disso, já existem registros de que os sistemas de IA são treinados com conjuntos de dados enviesados ​​que discriminam em áreas como contratação, concessão de crédito e saúde, reforçando desigualdades e estereótipos de gênero.

Ao meu ver, sozinhas essas três constatações já são bem desafiadoras. Mas, de acordo com o estudo “Explicando o ceticismo das mulheres em relação à inteligência artificial: O papel da orientação ao risco e da exposição ao risco” (tradução livre), a atitude das mulheres frente às novas tecnologias cria um outro obstáculo. Dados anteriores sobre mudanças tecnológicas demonstram que as mulheres expressam maior ceticismo do que os homens quanto à adoção de tecnologias de automação. O que o estudo fez foi focar nesse fato anteriormente negligenciado: o risco. Segundo os pesquisadores, há dois componentes principais – a exposição ao risco e a orientação ao risco – que tornam as mulheres mais céticas em relação aos benefícios da IA, logo, mais reticentes.

A maneira como uma pessoa lida com situações de risco depende não apenas de fatores do ambiente externo, mas também de sua tolerância geral para fazer escolhas ousadas. E as mulheres demonstram, de forma consistente, uma orientação a risco inferior à dos homens, o que pode reforçar ainda mais a hesitação feminina diante de tecnologias cujas consequências são incertas. Não sou eu que estou dizendo, heim.

Medo de se jogar ou medo de ser julgada?

Um outro estudo, de Harvard, Berkeley e Stanford, com o título “Evidências Globais sobre Lacunas de Gênero e IA Generativa” (tradução livre), sugere que as mulheres se preocupam mais com a ética do uso dessas ferramentas. Isso até que é bom, o problema é que elas também temem ser julgadas pelos colegas de trabalho por dependerem da IA. E esse medo não é infundado, não, viu?

Outra pesquisa, cujo artigo foi publicado na Harvard Business Review, menciona uma pesquisa feita com 1.026 engenheiros, no qual os participantes avaliaram um trecho de código Python que teria sido escrito por outro engenheiro, com ou sem o auxílio de IA. O código em si era idêntico em todas as condições, só mudava o método. Quando os avaliadores acreditavam que um engenheiro havia utilizado IA, eles classificavam a competência desse profissional, em média, 9% abaixo do nível atribuído em outros casos. Se esse engenheiro fosse mulher ou uma pessoa mais velha essa penalização era ainda mais severa. Por que isso acontece?

O termo para isso é “social identity threat”, ou ameaça à identidade social. Quando membros de grupos estereotipados, como mulheres na área de tecnologia ou trabalhadores mais velhos em campos dominados por jovens, utilizam a IA, isso reforça as dúvidas existentes sobre a competência deles. Logo, o suporte dado pela IA ​​é apresentado como uma “prova” da sua inadequação, e não como um uso estratégico.

Se correr o bicho pega, se ficar o bicho come.

Mas se a IA está criando dois mundos, por que os de cima estariam preocupados com quem está embaixo? Bem, porque no final do dia todos precisam fazer a economia girar. É o que diz um dos pesquisadores:

1. Mulheres podem enfrentar dificuldades para progredir em suas carreiras se não aumentarem sua produtividade, o que, em última análise, amplia a desigualdade de gênero em termos de remuneração e oportunidades de trabalho.

2. Empresas e a economia podem perder potencial de crescimento. A produtividade como um todo poderia ser prejudicada. Ou seja, se as mulheres não são produtivas tanto quanto poderiam ser, a economia pode ser impactada e não crescer tanto quanto possível.

3. A IA pode ficar sem a contribuição das mulheres. Os grandes modelos de linguagem que sustentam a IA generativa melhoram à medida que adquirem novas informações, não apenas a partir de fontes de dados, mas também por meio dos comandos inseridos pelos usuários. A ausência de contribuições femininas poderia resultar em sistemas de IA que reforçam estereótipos de gênero e ignoram as desigualdades que as mulheres enfrentam em diversos aspectos, desde a remuneração até os cuidados com os filhos. Ou seja, pode virar aquele caso da Apple que criou um aplicativo de saúde sem ciclo menstrual.

Se o que falta para você começar a estudar IA é inspiração, saiba que mulheres CEOs lideram nove das empresas listadas na Fortune AIQ 50, um ranking com as principais empresas da Fortune 500 e seus avanços na adoção da inteligência artificial. Segundo a publicação, elas representam 18% da lista AIQ, em comparação com os 11% de todas as empresas da lista Fortune 500 de 2025 que são comandadas por mulheres.

Bora, galera mulheres!

Aproveito e deixo aqui três perfis de mulheres que falam sobre IA:

• Ana Freitas, de quem sou fã desde a época do jornalismo, que ensina a usar IA no dia a dia com inteligência, responsabilidade e sem terceirizar o raciocínio.

• Ana Paula Mofarrej, Ex-Microsoft, Ex-Meta que traz dicas para aumentar produtividade c/IA;

• Gi Blanco, também ex-Meta e ex-Globo, que te ajuda a transformar seu marketing digital com IA.

Em novembro de 2022, quando o ChatGPT foi lançado, grande parte dos usuários eram homens. Menos de três anos depois, a proporção de usuários ativos com nomes tipicamente femininos e tipicamente masculinos era praticamente igual. Em junho de 2025, as mulheres já eram 52,4%. Ao que parece, o gender gap no uso de IA ainda não é um problema. Pelo menos é isso que sugere um estudo recente sobre o uso do ChatGPT liderado por um grupo de pesquisadores, entre eles a ex-funcionária da OpenAI, Zoë Hitzig, que esteve em Stanford para apresentar os resultados. Segundo ela, que deixou a empresa em fevereiro, a OpenAI está indo pelo mesmo caminho trilhado pela Meta, de usar os dados do usuário para vender anúncios (logo mais chegamos nesse assunto).

Se, por um lado, o uso do ChatGPT entre homens e mulheres está mais parelho, há sim uma diferença nos tópicos das conversas. Usuários com nomes tipicamente femininos são relativamente mais propensos a enviar mensagens relacionadas a Escrita (Writing) e Orientação Prática (Practical Guidance), duas das sete classificações de conversas propostas pela pesquisa. Já os usuários com nomes tipicamente masculinos são mais propensos a usar o ChatGPT para Ajuda Técnica (Technical Help), Busca de Informações (Seeking Information) e Multimídia (Multimedia, ou seja, modificar ou criar imagens). As outras duas categorias utilizadas no estudo são Auto-Expressão (Self-Expression) e Outros/Desconhecido (Others/Unknown), menos expressivas que as demais para ambos os gêneros. Importante ressaltar que esses são de até julho de 2025, ou seja, antes da explosão das LLMs para “codar” como Claude Code, Codex e Google AI Studio que se tornaram as preferidas dentro dessa categoria de Ajuda Técnica.

De acordo com a pesquisa, quase 80% de todo o uso do ChatGPT se enquadra em três dessas categorias: Orientação Prática, Busca de Informações e Escrita. Orientação Prática é o caso de uso mais comum e inclui atividades de aprendizado e tutoriais, conselhos sobre diversos tópicos e geração de ideias criativas. A Busca de Informações inclui a pesquisa de informações sobre pessoas, eventos atuais, produtos e receitas, e parece ser um substituto para a busca na web. A Escrita inclui a produção automatizada de e-mails, documentos e outras comunicações, assim como também edição, crítica, resumo e tradução de textos fornecidos pelo usuário.

Essa categorização conversa com outros estudos sobre AI já lançados, mas, para simplificar, Zoe e seus colegas fizeram uma nova proposta de classificação de mensagens, de acordo com o tipo de resultado que o usuário está buscando, algo que nos ajuda a entender melhor o uso do ChatGPT. Perguntar (Asking) é quando o usuário está buscando informações ou esclarecimentos para embasar uma decisão. Fazer (Doing) é quando o usuário deseja produzir algum resultado ou executar uma tarefa específica. Expressar (Expressing) é quando o usuário está expressando opiniões ou sentimentos, mas não buscando nenhuma informação ou ação. De acordo com o estudo, cerca de 49% das mensagens são Perguntar, 40% são Fazer e apenas 11% são Expressar.

Com alguma surpresa, cerca de 70% das consultas de usuários do ChatGPT não estavam relacionadas a trabalho. E embora ambos tipos de mensagens tenham aumentado, as conversas não relacionadas ao trabalho cresceram mais rapidamente.

Em julho de 2025, mais da metade das mensagens relacionadas a trabalho receberam a classificação Fazer, ao passo que três a cada quatro foram de Escrita. A frequência de conversas relacionadas à escrita faz total sentido por ser uma tarefa comum exigida por empregadores. Vale lembrar que uma característica da IA ​​generativa é justamente sua capacidade de produzir textos de formato longo. O estudo também descobriu que cerca de 81% das mensagens relacionadas ao trabalho estão associadas a duas grandes atividades:

1) obter, documentar e interpretar informações;
e
2) tomar decisões, dar conselhos, resolver problemas, e pensar criativamente.

Além disso, as atividades de trabalho associadas ao uso do ChatGPT são muito semelhantes em diferentes tipos de ocupações, desde gestão e negócios até profissionais de STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática) e funções administrativas e de vendas.

No geral, o estudo descobriu que a busca de informações e o apoio à decisão são os casos de uso mais comuns do ChatGPT na maioria dos trabalhos, o que corrobora com a tese de que a IA melhora a produtividade da maioria dos profissionais de escritório. Em poucas palavras, usuários buscam uma forma de validação.

Ainda que não seja o único, o ChatGPT ainda é considerado o maior chatbot do mundo. Logo, um estudo como esse não apenas chama a atenção como se torna bastante representativo. Em julho de 2025, 18 bilhões de mensagens eram enviadas pelos 700 milhões de usuários da plataforma ou, para colocar em perspectiva, 10% da população mundial, segundo a pesquisa.

Toda a análise e classificação das conversas foi feita por computadores e todos os usuários, anonimizados. A amostra principal é uma seleção aleatória de mensagens enviadas ao ChatGPT em planos de consumo (Gratuito, Plus, Pro) entre maio de 2024 e junho de 2025, e se você quiser saber mais como eles mantiveram a privacidade dos usuários pode acessar o artigo completo aqui.

Privacidade, ou a falta dela

Esse foi o motivo que levou Zoe a deixar a OpenAI em fevereiro deste ano. Em um artigo de opinião no The New York Times ela explicou porque. Aqui um dos meus trechos favoritos da coluna que ela publicou.

Há vários anos, usuários do ChatGPT vêm gerando um arquivo de franqueza humana sem precedentes — em parte porque acreditavam estar conversando com algo que não possuía segundas intenções. Os usuários interagem com uma voz conversacional e adaptativa, à qual revelaram seus pensamentos mais íntimos. As pessoas confidenciam aos chatbots seus receios médicos, seus problemas de relacionamento e suas crenças sobre Deus e a vida após a morte. A publicidade construída sobre esse arquivo cria um potencial de manipulação dos usuários de maneiras que não temos as ferramentas para compreender — quanto mais para prevenir.

Segundo Zoe, a OpenAI está indo na mesma direção da Meta. A empresa divulgou seus princípios para a exibição de anúncios no ChatGPT, e afirma que eles serão claramente identificados, aparecendo na parte inferior das respostas e não influenciarão o conteúdo. No entanto, de acordo com ela, a empresa está construindo um motor econômico que gera fortes incentivos para contornar suas próprias regras.

Em seus primeiros anos, o Facebook (agora Meta) também prometeu que os usuários teriam controle sobre seus dados e poderiam votar em alterações nas políticas da plataforma. Não foi o que aconteceu. A empresa eliminou a realização de votações públicas sobre suas políticas há algum tempo já. Mudanças de privacidade, promovidas sob a premissa de conceder aos usuários maior controle sobre seus dados, produziram o efeito oposto, tornando informações privadas acessíveis ao público, segundo a Federal Trade Commission dos Estados Unidos. Tudo isso ocorreu de forma gradual, sob a pressão de um modelo publicitário que priorizava o engajamento acima de qualquer outro aspecto. O medo é que a OpenAI vá pelo mesmo caminho, especialmente se lembrarmos quão caro é financiar a IA.

Mas qual a solução então? Zoe sugere três possíveis abordagens:

1. Subsídios cruzados, ou seja, utilizar os lucros de um serviço ou base de clientes para compensar as perdas de outro. Se uma empresa paga à IA para realizar, em escala, um trabalho de alto valor que antes era feito por humanos, ela deve pagar uma sobretaxa que subsidie ​​o acesso gratuito ou de baixo custo para os demais.

2. Publicidade com governança, isto é, criar uma estrutura vinculante com supervisão independente sobre a forma como os dados pessoais são utilizados pelas plataformas. Na Alemanha a lei de cogestão (Co-determination) exige que grandes empresas, como a Siemens e a Volkswagen, concedam aos trabalhadores até metade das cadeiras em seus conselhos de supervisão.

3. Fundo fiduciário ou cooperativa, ou seja, colocar os dados dos usuários sob controle independente de uma organização que tem o dever legal de agir no melhor interesse dos usuários.

Falando em privacidade, você sabia que tem como ajustar as configurações no ChatGPT, no Claude, no Perplexity e no Gemini para que eles não usem seus dados para treinar seus modelos? Se você não fez esse ajuste saiba que todas as suas conversas estão sendo usadas para treinar sistemas de IA, que eles estão armazenando suas mensagens e aprendendo sobre você.

Bora me ajudar a chegar a 100 mulheres respondendo a esta pesquisa?

O mais interessante do workshop de desenvolvimento de produto em IA que eu fiz por aqui foi justamente aprender fazendo. Pode ser geracional, mas para mim essa é a melhor forma de entender as ferramentas (no fim do dia, a IA é uma ferramenta – super, hiper, mega, blaster poderosa, mas uma ferramenta). Então basicamente minha proposta é compartilhar um pouco desse processo e o que eu aprendi com vibe coding.

Bom, para começar, você precisa de uma ideia. Eu acredito que todo mundo tem uma boa ideia. Talvez você não saiba quem se interessaria por ela; talvez você tenha um ótimo insight, mas o mundo não esteja pronto para isso – parece absurdo, mas acontece, especialmente na tecnologia; ou talvez sua ideia apenas esteja em um estágio inicial. Para isso, você também pode usar a IA. Não precisa ser uma ideia de negócio ou de produto. Pode simplesmente ser uma melhoria de processo ou algo que você entenda que pode solucionar algum problema.

Como vocês já sabem, eu tenho uma ideia de aplicativo de divisão de tarefas dentro de casa em que a unidade de medida é o tempo. Já desenvolvemos uma versão, mas eu queria ver onde a IA chegaria com essa ideia. O primeiro passo foi então usar o modo social do Perplexity AI (aliás, se você é cliente Vivo, grandes chances de ter um ano de assinatura grátis como parte do seu plano) para encontrar na Internet algo que me ajudasse a desenvolver minha ideia de aplicativo. É só ir no + e, dentro de Conectores e fontes, marcar as outras opções que você deseja que ele considere ao fazer a pesquisa. Você também pode apenas usar um @ para marcar as fontes, como você faz com seus amigos no Instagram. Como eu sou nerd, pedi para ele consultar não apenas na Internet, mas em Social e também em pesquisas acadêmicas.

O meu primeiro prompt foi: quero desenvolver um aplicativo que registra as atividades dentro de casa e que usa o tempo como unidade de medida com o objetivo de trazer mais equidade para as relações. O que você pode me oferecer de argumentos?

Ele me trouxe os argumentos bem desenvolvidos em 5 categorias:

1. Argumento social: visibilizar o trabalho invisível

2. Argumento psicológico: reforçar empatia e reconhecimento

3. Argumento tecnológico: dados como ferramenta de transformação

4. Argumento ético: equidade como princípio do design

5. Argumento econômico: valorização do tempo como moeda

Como sou jornalista, pedi mais detalhes de algumas fontes e me deparei com algumas surpresas interessantes, como, por exemplo, discussões a respeito do trabalho doméstico das mães ser considerado no cálculo das pensões alimentícias em casos de divórcios. E até uma decisão da 2ª Câmara Cível do Tribunal de Justiça do Paraná (TJPR), que adotou uma perspectiva de gênero para arbitrar o valor da pensão alimentícia, considerando o “capital invisível” investido pela mulher no trabalho doméstico não remunerado. Deu até um quentinho no coração, não é mesmo?

Seguimos conversando, e pedi para ele me ajudar a pensar em potenciais clientes para além de casais formados por duas pessoas. Ele me trouxe famílias com filhos, pessoas que dividem moradia e até terapeutas de casais que poderiam se beneficiar dos dados como material de apoio ao tratamento. Ousado.

Foi então que partimos para um prompt que achei super interessante: criar um agente a favor da ideia e outro contra, e colocá-los para debater. É possível ver toda a argumentação da conversa. Ao final, eu pedi pra ele me listar quais recursos não podem faltar no meu app. A lista enxuta de funcionalidades veio com 10 sugestões. Quando eu pedi para o bot incluir Inteligência Artificial na equação, ele me trouxe outras 10 ideias de como usar IA no aplicativo. Vou te dizer que ideia é o que não falta, mas como a dica de quem desenvolve produto é sempre começar como um MVP (Minimum Viable Product), continuei a conversa pedindo pra ele me ajudar com o que seria necessário para criar um MVP.

Eu poderia ter continuado no Perplexity, mas como a ideia era testar várias LLMs, migramos para o Gemini para experimentar uma outra função que é bem interessante se você quiser um assistente. É a mesma função existente no ChatGPT, só que no modelo da OpenAI chama GPT e no do Google chama Gems. GPT ou Gems, esse recurso permite que você crie uma versão especializada do modelo, com instruções específicas, um papel definido e arquivos ou ferramentas adicionais. Por se tratar de um aplicativo (e por indicação da professora, claro) eu criei um Gem que é um gerador de PDR (Product Requirements Document), um documento normalmente criado por gerentes de produto para definir o propósito, os recursos, a funcionalidade e as métricas de sucesso de um produto. E o que faz esse Gem ou GPT? Basicamente ele preenche o PDR para você a partir das informações enviadas. Mas que dados são esses? Toda a minha conversa com o Perplexity AI sobre meu app de divisão de tarefas baseado em tempo. Com um template em mãos e todos os argumentos construídos com IA eu pedi para meu Gem criar um PDR (templates aqui).

A partir daí foi pegar o PDR e jogar em algumas plataformas como Google AI Studio, v0 e Lovable para ver quem se saía melhor. Quanto mais informações você compartilhar, melhor será seu protótipo. Qualquer LLM funciona melhor se você não apenas trabalhar no prompt, mas também trazer contexto sobre o que está sendo feito. Ou seja, você pode compartilhar exemplos de aplicativos que gosta, enviar a paleta de cores, ou mesmo conversar com o LLM para ela ir ajustando o aplicativo conforme você deseja. Ao final do processo, você pode publicar o app e pedir para as pessoas testarem.

Aqui vale uma observação: eu não sou programadora, então não sei conectar com APIs ou mesmo fazer tudo necessário para garantir a segurança do aplicativo. Mas como eu falei mais cedo, a ideia aqui não é me tornar uma desenvolvedora, mas usar a lógica do vibe coding para prototipar ideias, seja de um app, de um site.

O Claude explicou bem: A grande virada do vibe coding é que ele desloca a barreira de entrada: o profissional passa a descrever o que quer em linguagem natural, e a IA traduz isso em código. O conhecimento de domínio (jornalismo, marketing, finanças, saúde) vira a principal vantagem — não mais a sintaxe de programação.

Alguns exemplos do que dá pra fazer, segundo meu amigo Claude:

1. Automação de tarefas repetitivas, como organizar arquivos, gerar relatórios e enviar e-mails automáticos.

2. Criação de ferramentas internas sob medida, como dashboards, calculadoras de precificação e formulários.

3. Análise de dados sem depender de um analista — cruzando planilhas, gerando gráficos e até raspando informações de sites.

4. Prototipagem rápida de ideias digitais, como MVPs, landing pages e fluxos de aplicativo.

5. Automação de comunicação, com bots, newsletters dinâmicas e publicações agendadas.

Eu não saí dessa experiência com um app pronto, mas sim com várias ideias de funcionalidades, sugestões de interfaces e exemplos de como evoluir o meu app. Ou seja, em breve, o Dojo Mojo vai estar na loja de aplicativos mais próxima de você. Para mim vibe coding é isso, uma forma de empoderamento frente à tecnologia.

Cinco links que eu vi por aí e que você pode se interessar:

Andrej Karpathy, o cara que cunhou o termo vibe coding, disse que não existe mais “business as usual” no setor de software, graças à IA. [ENG]

Esse desenvolvedor, por outro lado, contou como foi sua experiência em tratar o Google Studio AI como um colega. É interessante e engraçado ao mesmo tempo. [ENG]

A Anthropic recentemente promoveu um hackathon e os ganhadores não foram pessoas que sabem como escrever um código. [ENG]

5 casos de usos que qualquer empresa pode começar a experimentar hoje com vibe coding [ENG]

Desembargador esqueceu um prompt de IA na decisão que absolveu um homem por estupro de criança em MG.

Se você ainda não respondeu a pesquisa sobre seu interesse em tecnologia, ainda dá tempo, o link tá aqui. Manda para as amigas, queremos chegar em 100 pessoas!

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Verdade seja dita, o texto da Fernanda Staniscuaski, do The Conversation Brasil, publicado pelo G1, traz à luz alguns dos tópicos que deveríamos estar discutindo nesse dia, como o “efeito tesoura” e os custos invisíveis da carreira acadêmica para mulheres – mas é mais um ensaio (muito bom, por sinal), do que uma reportagem. Já o Branded Content da PressWorks no Valor traz um dado interessante e assustador: “segundo levantamento da Associação Mulher, Ciência e Reprodução Humana do Brasil (AMCR), apenas 5% dos cargos de liderança acadêmica no país são ocupados por mulheres, que também permanecem minoria em publicações de alto impacto, autoria principal e concessões de bolsas e prêmios”.

Ou seja, assunto tem, o que falta, então?

Quem nos segue há mais tempo sabe que o Ada nasceu de um desejo de trazer uma perspectiva feminina para a tecnologia, essa área tradicionalmente tão masculina e masculinizada. Existimos e resistimos por algum tempo como um pequeno veículo de mídia, mas decisões profissionais e pessoais nos fizeram parar com o Ada por volta de 2019. Importante dizer que o contexto era outro naquele momento: diversidade e inclusão eram temas em alta, não apenas no meio acadêmico, mas também no mundo corporativo. Eu mesma vi de perto programas voltados ao desenvolvimento de lideranças femininas, vagas afirmativas para mulheres, mulheres negras e pessoas com deficiência, e muitos relatórios que mostravam maior equidade entre homens e mulheres em comparação a tempos passados. O futuro era promissor para o feminino.

Talvez não precisasse dizer, mas o contexto hoje é outro e foi esse contexto atual que me fez voltar a pensar no Ada. E se?

Comecei o ano tirando proveito do meu status de esposa de um bolsista de um programa em Stanford, nos Estados Unidos, um dos principais centros de desenvolvimento de novas tecnologias. Mas o mais legal disso tudo foi poder parar, respirar e pensar. Pensar, pensar e pensar. Buscando me reconectar com temas que eu gosto, fui parar na aula de “Gendered Innovations in Science, Medicine, Engineering, and Environment”, na qual descobri que o buraco continua muito mais embaixo, talvez mais abaixo do que quando criamos o Ada, especialmente agora com o advento da IA.

Eu tenho usado bastante AI no meu dia a dia, como quase todo mundo, mas decidi dar um passo a mais e me inscrevi em um workshop chamado “AI-Driven Product Development Workshop", ministrado pela super atenciosa Marily Nika, AI Gen Product no Google. Ao lado de mais de 100 pessoas, várias mulheres, passei o sábado aprendendo a desenvolver um produto baseado em AI, usando as principais ferramentas do mercado e aprumando minhas recém-desenvolvidas habilidades de vibecoding (que é basicamente desenvolver com a ajuda da AI e por meio de prompts). Testei Perplexity, Claude, Google Studio AI, v0.app e, é claro, ChatGPT. Preciso dizer que o resultado foi bastante interessante e que as ferramentas me trouxeram muitos insights de usabilidade e de funcionalidade para o aplicativo que estamos desenvolvendo, eu e o Sérgio, chamado Dojo Mojo.

Não é hoje que vou entrar na discussão de se a IA é ou não uma bolha, ou se você deveria desaparecer por um mês e aprender sobre todas as IA disponíveis, mas vou dizer sim que ela está mudando tudo. E aqui entra uma das minhas perguntas: já dominamos suficientemente o conhecimento em tecnologia para não perder esse bonde ou, pior, ser atropelado por ele? Sinceramente, não sei e por isso estou aqui perguntando para nossa fiel base de assinantes, agora no Substack, se é hora de voltar.

Por isso, meu pedido são, na verdade, três: o primeiro e mais simples deles é responder este e-mail. Pode ser um simples sim, queremos o Ada de volta (ou não); segundo é me ajudar com uma uma breve pesquisa (só 5 perguntas!) no Google Forms sobre temas que atravessam o campo do feminino e da tecnologia e que podem ser interessantes de abordar. Três, compartilhe essa edição com outras pessoas que possam se interessar pelo tema e responder à pesquisa. Eu sempre acreditei que o jornalismo é uma via de mão dupla, logo, o Ada não vai voltar a existir se não tiver com quem dialogar. Vocês ainda estão aí?

Três links que encontrei por aí e outros dois que podem te interessar:

1. No episódio O julgamento das big techs e a responsabilidade do algoritmo do podcast O Assunto, Natuza Nery entrevista a especialista em Direito da Tecnologia Carolina Rossini sobre os julgamentos que estão rolando contra as redes sociais nos Estados Unidos. Nesta semana, Meta, dona do Instagram, e Alphabet, controladora do YouTube, estão enfrentando um julgamento em que são acusadas de, conscientemente, programar os algoritmos de suas plataformas para viciar os usuários, principalmente crianças e adolescentes.

2. Falando em mulheres na ciência, temos que falar de Tatiana Coelho de Sampaio, a pesquisadora brasileira responsável por liderar os estudos com a polilaminina, substância que se mostrou capaz de reverter lesões medulares em humanos.

3. O site do Prêmio Nobel tem uma lista com 19 mulheres que ganharam o reconhecimento nos últimos anos e que dá um quentinho no coração.

4. Ficou curiosa com o aplicativo que estamos desenvolvendo? Leia na newsletter do Sérgio mais sobre essa ideia e teste se quiser: Quando Barbie e Ken dividem as tarefas de casa.

5. Por fim, o filme que me despertou a vontade de voltar com o Ada: Picture a Scientist.

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