Talentos sem estereótipos para fábricas com IA

Em novembro de 2025, a Siemens recebeu em Frankfurt a placa que oficializa a adesão à Iniciativa Klischeefrei — um sinal claro de que “diversidade” não é só um slide bonito. É uma decisão operacional: se queremos manufatura inteligente e IA na indústria a funcionar bem, precisamos de pipelines de talento mais amplos e menos viciados por estereótipos.

A realidade é desconfortável, mas simples: quando a orientação vocacional empurra rapazes e raparigas para “caixinhas” tradicionais, a indústria perde capacidade de inovação, e a adoção de automação e IA fica mais lenta, mais cara e mais desigual. E isto não começa no primeiro emprego — começa muito antes, na escola, na família, na forma como falamos de profissões.

Este artigo faz parte da série “IA na Educação e EdTech”. Aqui, o ponto é direto: tecnologia educativa (incluindo IA) pode ajudar a personalizar aprendizagem e orientação, mas só vai gerar impacto real se for desenhada para reduzir enviesamentos — não para os reforçar.

O que a Iniciativa Klischeefrei resolve (e por que isso importa)

A resposta curta: a iniciativa combate estereótipos de género na escolha de cursos e profissões e fornece materiais e ferramentas para educação e empresas. A resposta útil para quem trabalha com indústria e IA: isso é uma forma prática de corrigir a “entrada” do sistema — a forma como atraímos, formamos e retemos pessoas para funções técnicas.

No diálogo conduzido por Katharina Baltzer (Siemens) com Miguel Diaz (Iniciativa Klischeefrei) e Elisa Stane (técnica que concluiu formação em mecatrónica e iniciou licenciatura), aparece um detalhe que muitas empresas ignoram: a desigualdade não é só injusta; é ineficiente. Miguel aponta um dado que devia estar em qualquer dashboard de RH industrial:

• Cerca de 2/3 das profissões são dominadas por homens;
• Quase 1/4 são maioritariamente ocupadas por mulheres;
• Apenas um pouco mais de 1 em cada 10 tem equilíbrio de género.

Quando a distribuição é assim tão desequilibrada, a indústria está, na prática, a escolher talento a partir de um subconjunto limitado da população. Num contexto de escassez de perfis em automação, robótica, manutenção avançada e análise de dados industriais, isto é um problema de competitividade.

Um argumento que raramente se diz em voz alta

Fábricas inteligentes precisam de diversidade cognitiva. Não é moralismo — é engenharia organizacional. Equipas homogéneas tendem a:

• validar ideias semelhantes;
• ignorar sinais fracos no chão de fábrica;
• desenhar processos “para o utilizador médio” (que muitas vezes não existe);
• aceitar enviesamentos em dados e modelos como se fossem “normais”.

Quando falamos de IA na indústria e manufatura, falamos de modelos que afetam segurança, qualidade, produtividade e energia. Se os sistemas forem concebidos por equipas pouco diversas, o risco de falhas de usabilidade, adoção e até de segurança aumenta.

Da orientação vocacional ao chão de fábrica: a ligação com a Indústria 4.0

A ligação é direta: a orientação profissional molda o funil de competências que chega às empresas. E a Indústria 4.0 exige um mix raro de capacidades:

• base técnica (mecânica, elétrica, automação);
• leitura de dados (sensores, OEE, SPC, séries temporais);
• pensamento sistémico (linhas, gargalos, manutenção);
• literacia digital (MES, SCADA, IIoT);
• colaboração entre áreas (produção, TI, qualidade, engenharia).

Se uma parte relevante do talento potencial desiste cedo de áreas técnicas por falta de referência, apoio ou por mensagens subtis do tipo “isso não é para ti”, a empresa paga depois em:

• mais tempo para preencher vagas;
• custos maiores de formação interna;
• projetos de digitalização mais lentos;
• dependência excessiva de fornecedores.

O caso Elisa: o que realmente faz diferença

A história da Elisa é útil porque foge ao folclore. Não é “genialidade rara”; é contexto e suporte. Ela relata que o interesse por técnica veio cedo, a partir de experiências práticas em casa (“mexer, montar, aparafusar”). Depois, escolheu uma formação técnica num ambiente industrial e encontrou:

• resultado rápido (sentir progresso e utilidade);
• apoio de colegas;
• rede de mulheres e um sentimento de pertença;
• caminho claro: formação → trabalho → licenciatura.

Isto dá-nos uma regra simples para programas de atração: não basta recrutar; é preciso desenhar a experiência para que a pessoa se veja ali dentro.

Como a IA na Educação e EdTech pode ajudar sem criar novos enviesamentos

A resposta “edtech” mais frequente é: “vamos recomendar cursos com base em desempenho”. O problema é que, se os dados de treino refletirem estereótipos históricos, a IA pode fazer exatamente o oposto do que queremos — automatizar a desigualdade.

Há, no entanto, um caminho sólido e pragmático: usar IA para ampliar possibilidades, não para estreitar escolhas.

1) Orientação vocacional personalizada com guardrails

Sistemas de recomendação podem sugerir percursos (cursos, clubes, projetos) com base em interesses e aptidões. Mas precisam de regras claras:

• equilíbrio de exposição: apresentar opções técnicas a todos os perfis, não só a quem já “parece” técnico;
• explicabilidade: dizer por que uma sugestão foi dada (interesses, atividades, objetivos);
• opção de exploração: permitir que a pessoa teste áreas novas sem penalização.

Uma frase que uso internamente quando avalio estas ferramentas: “o algoritmo não deve decidir por ti; deve mostrar-te o que ainda não viste.”

2) Tutores digitais e aprendizagem adaptativa para competências industriais

Muita gente sai do funil porque as bases (matemática, física, programação) viram uma barreira psicológica. Plataformas de aprendizagem adaptativa ajudam a:

• diagnosticar lacunas (por exemplo, álgebra necessária para controlo);
• propor prática curta e frequente;
• dar feedback imediato;
• criar confiança antes do “mundo real”.

Num contexto de manufatura, isto pode ser aplicado a módulos como:

• leitura de esquemas elétricos;
• sensores e instrumentação;
• lógica de PLC;
• fundamentos de análise de dados (média móvel, anomalias, outliers).

3) Simuladores e laboratórios virtuais para “tirar o medo”

Simulação reduz o custo do erro. Para quem está a considerar um percurso técnico, mexer num simulador de célula robotizada ou de manutenção preditiva pode ser o ponto de viragem.

A recomendação prática para escolas e empresas: criar experiências curtas, de 30–60 minutos, orientadas a tarefas (“faz o robô separar peças”, “deteta vibração anormal”, “ajusta o ciclo para reduzir refugos”). O objetivo não é formar especialistas — é criar autoconfiança.

O que empresas industriais podem fazer já (sem esperar pelo “plano perfeito”)

A resposta direta: trabalhar o funil inteiro, do contacto inicial à progressão de carreira. A parceria Siemens x Iniciativa Klischeefrei mostra um formato escalável: compromisso público + materiais + ações continuadas.

Ações de alto impacto para 2026 (checklist)

1. Recrutamento e comunicação

   • Rever linguagem e imagens de anúncios de vagas técnicas.
   • Mostrar exemplos reais de pessoas (não estereótipos de marketing).
   • Explicar o trabalho como ele é: problemas, ferramentas, evolução.

2. Programas de exposição e mentoria

   • Dias de experiência (tipo GirlsDay) com tarefas reais.
   • Mentoria estruturada (incluindo mentoria digital) para raparigas em MINT.
   • Comunidades internas: redes de apoio e pertença.

3. Formação com trilhos claros

   • Trilhos de upskilling para automação e dados industriais.
   • Microcredenciais internas (badges) com critérios objetivos.
   • Rotação por áreas (manutenção, qualidade, processos, TI industrial).

4. Métricas que não deixam o tema “morrer”

   • % de candidaturas por género em funções técnicas.
   • taxa de conclusão de programas e retenção a 6/12 meses.
   • progressão salarial e promoções por função.

Diversidade sem métricas vira intenção. Diversidade com métricas vira gestão.

“People also ask” (respostas curtas que ajudam a decidir)

Isto é só um tema de RH? Não. Para manufatura inteligente, é um tema de capacidade de execução: equipas diversas entregam melhor adoção de tecnologia, melhor ergonomia digital e menos falhas de desenho.

IA pode reduzir estereótipos na orientação profissional? Sim, se for usada para ampliar opções, com transparência e regras contra enviesamento. Se for usada para “classificar pessoas”, tende a reforçar padrões históricos.

Por onde começo numa fábrica com poucos recursos? Começa por duas coisas: (1) um dia de experiência técnica bem desenhado com mentoria e (2) um trilho de formação curto com objetivos claros (4–6 semanas) para funções técnicas iniciais.

O ponto final é um começo: talento para a indústria que vem aí

A parceria com a Iniciativa Klischeefrei não é interessante por ser “bonita”. É interessante porque trata um gargalo real: a entrada de talento técnico. Numa altura em que a indústria acelera automação, visão computacional, manutenção preditiva e otimização com IA, não faz sentido manter filtros sociais invisíveis a impedir pessoas capazes de entrar.

Na série IA na Educação e EdTech, gosto de insistir nisto: a tecnologia educativa é potente, mas o objetivo não é “digitalizar a orientação”. É tornar escolhas mais justas e mais informadas, para que a manufatura inteligente tenha as pessoas de que precisa — e para que mais pessoas possam escolher um caminho técnico sem carregar um estereótipo às costas.

Se a sua organização quer avançar com IA na indústria, vale a pena olhar para a pergunta que quase ninguém coloca no kick-off de um projeto: quem vai construir, operar e melhorar estes sistemas daqui a 2 anos — e quem está a ficar de fora hoje?