Tratar a IA apenas como fonte de injustiça é erro. Com acesso e formação, a tecnologia amplia capacidades e reduz diferenças. Veja ações práticas para tornar a IA ferramenta de inclusão.

Tratar a inteligência artificial como fonte inevitável de injustiça é, a meu ver, um erro de diagnóstico. A tecnologia amplia a capacidade disponível a cada pessoa; quando acesso e formação chegam a quem parte em desvantagem, ela reduz diferenças de conhecimento, experiência e execução. Bill Gates colocou o dilema com precisão em ensaio recente sobre a era da IA.

“Ela pode se tornar o maior instrumento de igualdade já criado ou a pior fonte de injustiça.”
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A segunda hipótese domina a conversa pública. Porém, dados recentes demonstram que a IA é mais fonte de igualdade quando combinada com inclusão e educação. No Brasil, a desigualdade aparece antes do uso dos modelos de inteligência artificial: a TIC Domicílios 2025 mostra que 69% das pessoas da classe A utilizam IA generativa, ante 16% nas classes D e E. Entre quem possui até Ensino Fundamental e ainda fica fora dessas ferramentas, 65% citam falta de habilidade. Esses números expõem que uma tecnologia capaz de baratear o acesso a conhecimento especializado começa distribuída conforme a velha desigualdade de renda e escolaridade.

Há evidência de que o acesso bem orientado comprime diferenças. Um estudo com 4.867 desenvolvedores registra aumento de 26,08% nas tarefas concluídas entre usuários de uma ferramenta de IA. Profissionais menos experientes apresentam maior adoção e ganhos superiores de produtividade, deslocando parte da vantagem antes associada ao tempo de carreira. O conhecimento acumulado continua valioso; a IA reduz o custo de chegar mais perto dele.

A educação reforça o ponto. Um experimento randomizado com professores no Peru reúne 1.269 docentes de 390 escolas públicas de Lima e combina um dia de capacitação, licença de IA e oito meses de acompanhamento. O programa eleva a adoção e melhora a capacidade de escrever comandos e reconhecer respostas fracas. Professores com anos de carreira obtêm ganhos maiores nessas competências, o que reduz a diferença inicial em relação aos colegas. Democratizar a inteligência artificial exige alfabetização para usar, avaliar e contestar suas respostas.

Na saúde, a possibilidade ganha outra dimensão. Em um ensaio randomizado com médicos no Paquistão, 58 médicos concluem avaliações com casos clínicos após treinamento prévio em IA. O grupo com acesso a um modelo de linguagem alcança 71,4% em raciocínio diagnóstico, contra 42,6% com recursos convencionais. O estudo mede vinhetas clínicas; a conclusão precisa permanecer nesse limite, mas a diferença sugere quanto conhecimento assistido pode elevar capacidade profissional em ambientes com menos recursos especializados.

Existe também um alerta prático. Em um experimento de campo com empreendedores no Quênia, participantes de pior desempenho inicial ficam quase 10% abaixo com o assistente de IA, enquanto os de melhor desempenho podem superar 15% de ganho. A diferença decorre sobretudo dos conselhos que cada empreendedor escolhe aplicar. Acesso sem julgamento crítico transfere a desigualdade para outro ponto da decisão. Inclusão digital precisa incorporar formação, repertório e capacidade de discordar da máquina.

Governança completa a equação. Uma avaliação sobre IA em saúde na Europa informa que quase dois terços dos países da região já adotam inteligência artificial em diagnóstico. Apenas 8% possuem estratégia específica para o uso em saúde e 8% definem padrões de responsabilidade para falhas. Regulação de qualidade deve ampliar acesso, estabelecer prestação de contas e acelerar capacitação; regras cujo efeito principal eleva o custo de entrada tendem a preservar vantagens de quem já possui capital, infraestrutura e especialistas.

A decisão é monumental. A inteligência artificial já oferece sinais concretos de redução de algumas assimetrias e aponta onde elas podem reaparecer. O caminho responsável combina três alavancas práticas: expandir o acesso com infraestrutura e licenças, investir em formação que ensine a usar e a questionar respostas, e criar governança que favoreça qualidade e responsabilidade sem erigir barreiras desnecessárias. Medo, por si só, protege pouco; escolhas públicas e privadas definirão se a IA será ferramenta de equalização ou de concentração.

Na era da IA, a desigualdade será consequência das escolhas humanas sobre acesso, capacitação e governança. Uma tecnologia capaz de ampliar conhecimento e produtividade pode permanecer concentrada; nesse caso, a falha será institucional. Levar essa capacidade a quem hoje paga mais caro por informação, especialização e escala pode produzir um efeito econômico profundamente equalizador — e a disputa decisiva será pela distribuição dessa capacidade.

Fonte: Olhar Digital