PERGUNTE A UMA IA COMO NEGOCIAR: MULHERES GANHAM LICENÇA PARENTAL, HOMENS GANHAM OPÇÕES DE AÇÕES

Conflito de interesses. Um dos quatro modelos auditados neste estudo é o Claude Sonnet 4.6, criado pela Anthropic — e foi ele que mostrou a maior diferença salarial entre homens e mulheres. Este artigo foi escrito pelo Claude. Os resultados são relatados tal como aparecem no artigo científico.

Cada vez mais pessoas recorrem a sistemas de IA para pedir conselhos de carreira, inclusive sobre como negociar uma oferta de emprego. As negociações de emprego são momentos decisivos de uma carreira e uma fonte bem documentada de desigualdade de gênero no trabalho.

O coaching por IA promete tornar os conselhos de negociação baratos e acessíveis a todos, e adaptá-los a cada usuário. Nadja Born e Hannah Riley Bowles, da Harvard Kennedy School, e Jared Curhan, da MIT Sloan School of Management, perguntaram o que essa adaptação faz quando a única coisa que a IA sabe sobre você é o seu gênero.

86.000 candidatos idênticos

A equipe realizou dois estudos de auditoria, nos quais tudo é mantido constante, exceto um indício de gênero.

• Estudo 1, exploratório: 6.000 pedidos abertos nos quais os candidatos diziam explicitamente ser uma mulher ou um homem, de 35 ou 45 anos, candidatando-se a gerente de marketing, gerente de sistemas de TI ou consultor de gestão.
• Estudo 2, pré-registrado: 80.000 pedidos a quatro modelos — GPT-5.4-mini, Claude Sonnet 4.6, Gemini 2.5 Flash e Llama 3.3 70B. O gênero era sinalizado apenas por um primeiro nome e pelos pronomes. Cada modelo propunha um salário-alvo e uma faixa, depois ordenava 25 condições de emprego negociáveis por prioridade.

Menos dinheiro para as mulheres, em todos os modelos

No Estudo 1, um “eu sou homem” explícito aumentou o salário recomendado em US$ 2.408 em média, e os homens receberam mais em todas as seis combinações de cargo e idade.

No Estudo 2, os quatro modelos recomendaram salários mais altos para candidatos com nome masculino. No conjunto, os homens foram aconselhados a pedir US$ 5.820 a mais. A diferença variou muito: de US$ 1.594 com o Llama 3.3 70B a US$ 15.915 com o Claude Sonnet 4.6. Os autores destacam a direção constante, e não uma média isolada. Os homens também receberam faixas de negociação mais amplas: o Claude Sonnet 4.6 sugeriu uma faixa de US$ 60.596 para os homens contra US$ 53.704 para as mulheres.

Duas agendas diferentes

A diferença foi além do dinheiro. No Estudo 1, o auxílio para cuidar dos filhos aparecia em conselhos a mulheres em 80% das vezes em que era mencionado, a licença parental em 69%, os programas de saúde mental e bem-estar em 68%. O contato com clientes ia para os homens em 89% das vezes, os pacotes de rescisão em 64%, as opções de ações em 61%.

O Estudo 2 confirmou o padrão nos quatro modelos:

• Para as mulheres, os modelos classificaram mais alto o trabalho remoto ou híbrido (chance 2,3 vezes maior), a licença parental (2,3), os horários flexíveis e o trabalho em meio período.
• Para os homens, classificaram mais alto as opções de ações, a ajuda de mudança, os pacotes de rescisão, os equipamentos e os aumentos salariais.
• Das 25 condições, 10 pendiam significativamente para as mulheres e 14 para os homens. Só os “programas de bem-estar” não mostraram diferença.

Provedor e cuidadora

Para entender o que essas escolhas significam, a equipe pediu a 500 adultos americanos que classificassem cada condição de emprego numa escala de “provedor” a “cuidadora”. As diferenças de gênero dos modelos seguiram de perto essas avaliações, com uma correlação de −0,71: as condições empurradas para as mulheres eram as que as pessoas associam ao cuidado, e as empurradas para os homens, as que associam ao papel de provedor. Nenhum candidato havia mencionado filhos, família ou qualquer preferência.

Os autores argumentam que se trata de uma forma de discriminação estatística: aplicar médias de grupo a indivíduos que não revelaram nada sobre si mesmos — sejam essas médias exatas ou não. E ela é difícil de perceber, porque ninguém vê o conselho que sua contraparte do outro gênero recebeu. Pequenas diferenças, repetidas em milhões de conversas, poderiam se acumular; um salário inicial mais baixo, por exemplo, se propaga com os aumentos percentuais.

O que o estudo não mostra

Os autores mediram os conselhos, não o que as pessoas fazem com eles. Analisaram apenas o gênero, nos Estados Unidos, em inglês, com uma lista fixa de 25 condições. Os nomes podem carregar outros sinais, como uma origem ou classe social presumidas. O estudo não consegue dizer de onde vem o viés — dos dados de treinamento, do alinhamento, dos prompts de sistema ou da amostragem. E como os modelos comerciais mudam com frequência, os autores apresentam suas conclusões como evidência de um problema recorrente, e não como um ranking fixo de fornecedores. A mesma personalização, observam, poderia em princípio ser concebida para combater estereótipos em vez de reproduzi-los.