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FORMAÇÃO 01 · 45–60 MIN
RECRUTAMENTO · RH · LIDERANÇAS TECH

Vieses
inconscientes.

O talento tem cor ou nós aprendemos a enxergá-lo assim?

Quem a tecnologia aprende a reconhecer como talento?
CONCEITOS. EVIDÊNCIAS. RESPONSABILIDADE.INTENÇÃO ≠ IMPACTO
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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
01 / RECONHECIMENTO

O mérito importa. Mas todos tiveram as mesmas oportunidades de demonstrá-lo?

Reconhecer contexto não significa diminuir exigências técnicas.

01

Competência

O que a pessoa sabe fazer e consegue sustentar com evidências.

02

Oportunidade

Acesso a formação, tempo, redes, equipamentos e experiências.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Um projeto pessoal pode exigir tempo livre e equipamento que nem todas as pessoas tiveram.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
01 / RECONHECIMENTO

O que são vieses inconscientes?

Associações automáticas podem influenciar percepção e julgamento.

01

Associação

Aprendemos conexões entre grupos, características e papéis sociais.

02

Julgamento

Uma impressão rápida pode parecer uma avaliação objetiva.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

“Parece liderança” pode expressar familiaridade com um padrão, não evidência de liderança.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
01 / RECONHECIMENTO

Quem vem à sua cabeça quando você pensa em uma pessoa especialista em tecnologia?

Representação repetida pode se tornar uma expectativa de pertencimento.

01

Estereótipo

Uma imagem de grupo ocupa o lugar da trajetória individual.

02

Reconhecimento

Quem não corresponde ao padrão pode ter sua expertise questionada.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Uma engenheira negra é confundida com apoio administrativo antes de apresentar seu trabalho.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
02 / CONTEXTO E ESTRUTURA

A desigualdade não começa na entrevista.

Racismo estrutural atravessa instituições, recursos e oportunidades.

01

Estrutura

Desigualdades se reproduzem em educação, trabalho, renda e redes.

02

Instituição

Regras e rotinas podem produzir desvantagens raciais persistentes.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Uma indicação interna como única porta de entrada pode perpetuar a composição de redes já pouco diversas.

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02 / CONTEXTO E ESTRUTURA

Um país majoritariamente negro.

Brasil · IBGE, Censo Demográfico 2022

01

55,5%

Aproximadamente: soma das pessoas autodeclaradas pretas e pardas.

02

E no setor tech?

O dado nacional não informa a composição racial de equipes de tecnologia.

EM PERSPECTIVA

Representatividade no setor exige dados específicos, com fonte, recorte e período explícitos.

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02 / CONTEXTO E ESTRUTURA

O caminho até a tecnologia não é igual para todo mundo.

Trajetórias diferentes podem desenvolver competências relevantes.

01

Percursos

Universidade, formação técnica, estudo autônomo e transição de carreira.

02

Evidências

Código, análise, documentação e decisões contextualizam a prática.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Uma pessoa que veio do suporte pode demonstrar investigação de incidentes e documentação técnica.

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02 / CONTEXTO E ESTRUTURA

Nem todas as pessoas negras enfrentam as mesmas barreiras.

Interseccionalidade: relações de poder se cruzam, não apenas se somam.

01

Experiências

Raça se articula a gênero, classe, deficiência, território e outras dimensões.

02

Diferenças

Uma política pode alcançar algumas pessoas e deixar outras à margem.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Uma mulher negra com deficiência pode enfrentar barreiras de reconhecimento e acessibilidade simultaneamente.

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03 / JULGAMENTOS NO RECRUTAMENTO

“Gostei dele. Tem o perfil da nossa equipe.”

Afinidade não é sinônimo de competência ou colaboração.

01

Familiaridade

Gostos, repertórios e trajetórias parecidos geram proximidade.

02

Fit cultural

Sem definição, pode significar apenas “parece conosco”.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Compartilhar um hobby com quem entrevista não demonstra capacidade de colaborar em um projeto.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
03 / JULGAMENTOS NO RECRUTAMENTO

Às vezes, a entrevista procura confirmar uma impressão já formada.

Viés de confirmação: dar mais peso ao que sustenta uma hipótese inicial.

01

Expectativa

Uma leitura prévia do currículo produz uma hipótese.

02

Seleção de sinais

Acertos e falhas passam a ser interpretados por essa hipótese.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Um erro de sintaxe vira “falta de base” em um caso e “nervosismo” em outro.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
03 / JULGAMENTOS NO RECRUTAMENTO

Uma universidade conhecida é evidência de competência ou atalho para presumir competência?

Prestígio é um sinal. Não é uma demonstração completa de capacidade.

01

Credencial

Pode indicar oportunidades de aprendizagem e um percurso formativo.

02

Presunção

Não comprova, sozinha, domínio de uma tarefa específica.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Dois projetos semelhantes recebem leituras diferentes por causa do nome da instituição no currículo.

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03 / JULGAMENTOS NO RECRUTAMENTO

“Não se comunica como alguém sênior.” Segundo qual padrão?

Comunicação profissional não é uniformidade de sotaque, aparência ou repertório.

01

Necessidade real

Explicar uma decisão, documentar riscos e negociar prioridades.

02

Preferência subjetiva

Sotaque, cabelo ou estilo associados a uma imagem de autoridade.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Uma explicação técnica clara é desvalorizada porque não corresponde ao estilo de fala esperado.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
03 / JULGAMENTOS NO RECRUTAMENTO

Por que algumas pessoas são contratadas pelo potencial e outras precisam provar tudo?

Assimetria: o benefício da dúvida não é distribuído da mesma forma.

01

Potencial

Uma lacuna pode ser entendida como oportunidade de desenvolvimento.

02

Exigência adicional

A mesma lacuna pode se tornar uma prova de inadequação.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Um projeto incompleto sugere “capacidade de aprender” para um perfil e “falta de preparo” para outro.

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04 / RESPONSABILIDADE

Um algoritmo pode reproduzir aquilo que a organização nunca questionou.

Dados históricos e escolhas de projeto não são garantias de justiça.

01

Aprendizado

Rótulos de “sucesso” podem carregar decisões discriminatórias anteriores.

02

Proxies

Variáveis como trajetória e localização podem carregar desigualdades.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Treinar um ranking com contratações passadas pode favorecer perfis semelhantes aos já contratados.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
04 / RESPONSABILIDADE

Não ter intenção de discriminar não significa ausência de impacto.

Intenção, mecanismo e resultado são dimensões diferentes.

01

Intenção

O que alguém pretende fazer. Pode ser relevante, mas não encerra a análise.

02

Impacto

O tratamento e os efeitos produzidos precisam ser examinados.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Uma regra aparentemente neutra pode excluir de modo desigual, mesmo sem uma intenção declarada de fazê-lo.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
04 / RESPONSABILIDADE

Se um critério não pode ser explicado, como podemos garantir que ele é justo?

Clareza conecta exigência técnica, evidência e decisão.

01

Critério

Qual capacidade é necessária para realizar o trabalho?

02

Evidência

O que sustenta a interpretação e quais são seus limites?

EXEMPLO ILUSTRATIVO

“Boa comunicação” ganha sentido quando ligada à explicação de decisões técnicas, não ao gosto pessoal.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
04 / RESPONSABILIDADE

Diversidade não pode depender apenas da sensibilidade de quem entrevista.

Governança transforma preocupação em responsabilidade institucional.

01

Responsabilidade

Papéis, decisões e canais de revisão precisam estar definidos.

02

Monitoramento

Observar efeitos e investigar desigualdades com dados protegidos.

EXEMPLO ILUSTRATIVO

Uma formação isolada não substitui revisão de práticas, acompanhamento e prestação de contas.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
04 / RESPONSABILIDADE

O talento não desaparece porque não foi reconhecido. A oportunidade, sim.

Reconhecer mecanismos é o começo. Responder por seus efeitos é compromisso.

01

Neste encontro

Diferenciamos automatismos, estrutura, intenção e impacto.

02

No próximo

A dinâmica dos processos seletivos será o foco do segundo treinamento.

EM PERSPECTIVA

Reduzir vieses não é reduzir exigências. É questionar quem precisa provar mais — e por quê.

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DIVERSEMATCH TECH · FORMAÇÃO 01
FONTES / FORA DA CONTAGEM

Evidências, contexto e responsabilidade.

Fontes para aprofundar · material complementar

01

IBGE · Censo Demográfico 2022

45,3% pardos + 10,2% pretos ≈ 55,5%. População brasileira, não setor de tecnologia.

02

Lei 9.029/1995

Vedação de práticas discriminatórias no acesso e na manutenção do trabalho.

03

Estatuto da Igualdade Racial · Lei 12.288/2010

Igualdade de oportunidades e definição de população negra.

04

Bertrand & Mullainathan · 2004

Are Emily and Greg More Employable Than Lakisha and Jamal? Experimento com currículos nos EUA; não estima discriminação em tech no Brasil.

05

Devah Pager · 2003

The Mark of a Criminal Record. Estudo de auditoria nos EUA sobre raça, antecedentes e acesso ao trabalho; não é dado do setor tech brasileiro.

06

NIST · AI RMF 1.0 · 2023

Gestão de riscos de IA: Govern, Map, Measure e Manage. Referência voluntária, não garantia de ausência de discriminação.

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