Liderança feminina e IA: o motor do varejo financeiro

Em 2024, as mulheres ocupavam 37% dos cargos de liderança no Brasil — e isso representou queda de 2 pontos em relação ao ano anterior. Ao mesmo tempo, a transformação digital virou “modo sobrevivência” para bancos, varejistas e e-commerces. Essa combinação cria um paradoxo: a economia exige decisões mais rápidas, mais orientadas a dados e mais centradas no cliente, mas parte das empresas ainda restringe a diversidade justamente onde a estratégia é definida.

Eu gosto de olhar para isso de um jeito bem pragmático: IA boa nasce de perguntas boas. E perguntas boas nascem de repertório, de sensibilidade para fricções reais, de coragem para desafiar o “sempre foi assim”. No varejo financeiro (bancos, fintechs e plataformas que oferecem crédito, conta, pagamentos e seguros), essa diferença aparece no dia a dia: no modelo de risco, na prevenção a fraudes, na personalização de ofertas e na experiência do cliente.

Este texto conecta um ponto que costuma ser tratado em “caixinhas” separadas: liderança feminina, transformação digital e inteligência artificial — e por que isso importa também para quem acompanha nossa série “IA no Comércio Varejista e E-commerce”, onde personalização, previsão de demanda e eficiência operacional são o centro da conversa.

Transformação digital de verdade é humana (e dá trabalho)

Transformação digital não é trocar um sistema legado por outro mais novo. É mudar decisões, incentivos e comportamentos. No setor financeiro, isso costuma esbarrar em três obstáculos clássicos:

1. Governança de dados frágil (dado espalhado, qualidade baixa, dono indefinido)
2. Aversão ao risco mal calibrada (medo de errar vira medo de testar)
3. Experiência do cliente desconectada (jornadas quebradas entre canais e produtos)

A liderança é o ponto de inflexão: define prioridades, protege tempo para experimentação, cobra resultado sem matar a inovação. E aqui entra um aspecto que o artigo-base traz com força: diversidade acelera a evolução porque amplia perspectivas.

No contexto de IA, essa frase ganha corpo. Um time que pensa igual tende a:

• Treinar modelos com os mesmos filtros e “verdades”
• Ignorar vieses por falta de vivência (e isso vira risco reputacional)
• Otimizar só para eficiência interna, não para valor percebido pelo cliente

A realidade? IA em serviços financeiros é uma disciplina sociotécnica. Se você não entende gente, você erra no dado, erra no produto e erra na régua de risco.

O dado que deveria incomodar quem lidera tecnologia

O estudo Women in Business (Grant Thornton) citado no conteúdo original aponta que, globalmente, mulheres ocupam cerca de 32% das posições de liderança no setor de tecnologia. No Brasil, a oscilação recente (37% em 2024 vs. 39% no ano anterior) mostra uma coisa desconfortável: progresso não é linear.

Para bancos e fintechs, isso é mais do que um debate de inclusão. É capacidade competitiva.

Por que liderança feminina melhora decisões de IA em bancos e fintechs

Liderança feminina tende a fortalecer três pilares que definem sucesso em IA: colaboração entre áreas, foco na jornada do cliente e visão de longo prazo (incluindo riscos e compliance). Isso não é “soft”; é gestão do que mais custa caro no financeiro: erro e retrabalho.

1) IA para fraude e segurança: menos ruído, mais precisão

Fraude é uma corrida armamentista. Modelos precisam ser recalibrados, dados precisam ser integrados, e a área de negócios precisa entender limites. Uma liderança que sustenta colaboração real entre TI + Risco + Operações + Atendimento melhora:

• A velocidade de resposta a novos padrões
• A capacidade de reduzir falsos positivos (bloqueios indevidos)
• A comunicação com o cliente quando algo dá errado

Minha opinião: o maior “custo oculto” de um modelo antifraude ruim é a experiência do cliente, não só a perda financeira. Quando a fraude bloqueia compras legítimas no e-commerce, você perde receita, confiança e recorrência.

2) IA na gestão de risco de crédito: justiça, retorno e transparência

Modelos de crédito podem amplificar vieses se a empresa não tiver governança e diversidade na tomada de decisão. Lideranças mais atentas ao impacto humano costumam pressionar por:

• Testes de viés e fairness desde o desenho do modelo
• Critérios explicáveis para negativa e revisão
• Monitoramento contínuo de performance por coortes

No varejo e e-commerce, isso aparece no “agora”: BNPL, cartão private label, crédito para seller, antecipação de recebíveis. Sem liderança madura, vira uma máquina de inadimplência ou de exclusão.

3) IA para personalização no varejo financeiro: melhor LTV, menos spam

Aqui o elo com a nossa série fica direto: personalização por IA não é só recomendar produto. É reduzir atrito.

• Um e-commerce quer prever demanda e evitar ruptura.
• Um banco/fintech quer prever necessidade e oferecer o produto certo na hora certa.

A diferença entre “oferta certa” e “spam caro” está em contexto: renda, sazonalidade, comportamento, canal preferido, momento de vida. Lideranças que valorizam empatia e escuta ativa costumam exigir que a personalização respeite:

• Consentimento e privacidade
• Linguagem clara
• Frequência e relevância

Porque a conta chega: CAC sobe, opt-out aumenta, marca desgasta.

Uma frase que guia bons programas de IA no financeiro: eficiência sem confiança é prejuízo em parcelas.

O caso Cíntia Ribeiro (Bradesco) e o que ele sinaliza para o mercado

O artigo original cita um exemplo poderoso: Cíntia Ribeiro, CTO do Bradesco, primeira latina a receber o título de Distinguished Engineer. Esse tipo de reconhecimento não é “medalha”. É um sinal de maturidade técnica e impacto estratégico — um “C-level técnico” que influencia arquitetura, padrões, talento e direção.

O que dá para extrair disso como lição prática para bancos, fintechs e varejistas que estão virando embedded finance?

1. IA e dados precisam de liderança técnica com poder real (não só consultiva)
2. O pipeline de talento importa: formar, reter e promover é parte da estratégia
3. Diversidade não pode ser só comunicação: tem que estar no orçamento, no comitê e no OKR

E tem um detalhe que eu considero crucial: a liderança feminina visível cria efeito multiplicador. Em tecnologia, referência importa. Ela muda quem se candidatará, quem ficará e quem aceitará o risco de liderar.

Como aplicar isso no seu programa de IA (checklist prático)

Se você lidera (ou influencia) iniciativas de IA em banco, fintech, varejo ou e-commerce, aqui vai um roteiro direto, pensado para gerar execução — e não um PDF bonito.

1) Defina um portfólio de casos de uso com “dono” e métrica

Escolha 3 a 5 casos de uso por trimestre, com liderança clara e KPI fechado. Exemplos no varejo financeiro:

• Prevenção a fraude em tempo real (KPI: chargeback, falsos positivos)
• Propensão à compra com crédito pré-aprovado (KPI: conversão, inadimplência)
• Atendimento com IA (KPI: resolução no primeiro contato, NPS)
• Cobrança inteligente (KPI: recuperação, churn)

2) Monte um comitê pequeno, mas com diversidade e poder de decisão

Comitê grande não decide. Comitê homogêneo decide errado mais rápido. O ideal:

• Negócios (receita e margem)
• Risco/Compliance (limites e auditoria)
• Dados/TI (arquitetura e MLOps)
• CX/Atendimento (impacto real no cliente)

E sim: diversidade de gênero e raça aqui é alavanca de qualidade, não enfeite.

3) Coloque “segurança psicológica” como requisito de performance

O artigo traz a ideia de ambiente seguro para contribuir. Em IA isso é objetivo operacional: se o time não aponta problema cedo, ele aparece tarde — e mais caro.

Práticas que funcionam:

• Pós-mortem sem caça às bruxas
• Revisões quinzenais com demonstração de modelo (não só status)
• Indicadores de qualidade do dado e drift no painel executivo

4) Faça governança de IA com foco em auditoria e explicabilidade

No setor financeiro, você precisa conseguir responder:

• Por que o modelo negou crédito?
• Por que bloqueou a compra?
• Como evita discriminação indireta?
• Como reage a mudanças de comportamento (drift)?

Isso reduz risco regulatório e melhora a relação com o cliente.

Perguntas que executivos fazem (e as respostas que destravam)

“Diversidade realmente melhora performance em IA?”

Sim, porque reduz pontos cegos em dado, jornada e risco. Em IA, ponto cego vira viés, e viés vira perda financeira e reputacional.

“Por onde começar se o time de liderança ainda é pouco diverso?”

Comece pelo que está sob controle em 90 dias:

• Critérios de promoção e contratação com metas
• Mentoria e patrocínio (sponsor) para lideranças emergentes
• Projetos de IA com liderança compartilhada e visibilidade

“O que isso tem a ver com varejo e e-commerce?”

Tudo. O varejo já aprendeu que personalização e previsão aumentam conversão e reduzem desperdício. No varejo financeiro, é o mesmo princípio: IA melhora oferta, risco e atendimento — desde que a liderança garanta ética, contexto e confiança.

O próximo passo: IA com performance e representatividade no comando

A mensagem central do artigo original é simples e necessária: transformação digital é humana, e diversidade na liderança acelera inovação. No setor financeiro e nas fintechs, eu acrescento um ponto: a qualidade da sua IA é um reflexo direto da qualidade das suas decisões de liderança.

Se 2025 está terminando com o mercado pressionando por eficiência, crescimento e controle de risco, a pergunta real para bancos, varejistas e plataformas é: você está construindo IA só para automatizar o que já existe — ou para criar produtos mais justos, relevantes e confiáveis?

Se você quer avançar com IA aplicada a personalização, fraude, crédito e atendimento (com governança séria), vale revisar agora: quem está sentado na mesa onde o modelo é aprovado?