As Causas Sistêmicas por trás do Viés de Gênero em IA: Um Mapeamento Sistemático da Literatura - Dolabella, Rafaela Toledo; Silva, Thais Regina de Moura Braga; Braga e Silva, Gláucia; Batista, Estela Miranda (Anais do Women in Information Technology (WIT); 2025: Anais do XIX Women in Information TechnologyDO - 10.5753/wit.2025.9141, 2025)
A Inteligência Artificial (IA) tem transformado o cotidiano das pessoas, impactando decisões críticas em diversas áreas, como saúde, segurança e mercado de trabalho. Contudo, seu uso levanta preocupações éticas e sociais, especialmente no que diz respeito aos vieses presentes em sistemas de IA. Este trabalho aborda especificamente o viés de gênero, investigando as causas sistêmicas (dados, viés algorítmico e comportamento do usuário) por trás desse problema por meio de um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL). A pesquisa analisou 176 estudos provenientes das bases IEEE Xplore, ACM Digital Library e Scopus, dos quais 12 foram considerados relevantes para o objetivo do trabalho. A seleção foi orientada por critérios de inclusão e exclusão. A análise identificou que a maioria dos artigos encontrados aborda o uso de dados enviesados como causa do viés de gênero, seguido do viés algorítmico, encontrado em metade dos estudos. O comportamento do usuário ainda é pouco explorado, aparecendo como foco principal em apenas um trabalho.