2026-05-09 –, Ada Lovelace (Sala Silenciosa no 2º piso) Language: Português brasileiro
A produção legislativa no Brasil é vasta, complexa e, muitas vezes, operada em estruturas que marginalizam as perspectivas de gênero. Diante de milhares de projetos de lei tramitando simultaneamente, como as organizações da sociedade civil e coletivos feministas podem monitorar retrocessos ou impulsionar avanços de forma eficiente? A resposta não reside apenas na tecnologia, mas na política por trás dela. Esta palestra apresenta a QuitérIA (www.elasnocongresso.com.br/quiteria), uma inteligência artificial desenvolvida sob os princípios do Feminismo de Dados para atuar como uma sentinela digital no monitoramento do Poder Legislativo.
O nome, inspirado na força e na resistência histórica de Maria Quitéria, reflete o propósito da ferramenta: subverter o uso tradicional da IA, frequentemente associada à vigilância e ao reforço de preconceitos. Exploraremos brevemente a jornada de construção da QuitérIA, desde a curadoria de datasets públlicos até o desenvolvimento de modelos de Processamento de Linguagem Natural (PLN) capazes de identificar vieses e impactos específicos sobre a vida das mulheres e populações vulnerabilizadas em proposições do Congresso. A apresentação abordará os desafios técnicos de traduzir conceitos teóricos do feminismo para parâmetros algorítmicos, garantindo não apenas a triagem de dados, mas uma análise qualitativa e contextualizada.
Ao longo da oficina, as pessoas participantes serão introduzidas ao funcionamento da ferramenta, compreendendo desde sua base metodológica — que inclui o uso de modelos de linguagem treinados com dados curados por especialistas e uma abordagem de validação contínua com participação humana — até suas aplicações práticas no cotidiano de monitoramento legislativo. A proposta é não apenas apresentar a tecnologia, mas discutir criticamente seus limites, reconhecendo que a inteligência artificial não é neutra e que seu uso em contextos de direitos humanos exige responsabilidade, transparência e governança.
A atividade terá caráter prático e interativo. Vamos orientar que as pessoas participantes naveguem pela ferramenta Elas no Congresso, explorem proposições legislativas reais, utilizem filtros nos datasets públicos e interpretem classificações e indicadores oferecidos pela QuitérIA. A partir disso, serão discutidas estratégias de uso desses dados para incidência política, produção de conteúdo e fortalecimento de agendas de advocacy, bem como formas de identificar padrões, tendências e momentos de avanço ou retrocesso no cenário legislativo.
A oficina é voltada a organizações da sociedade civil, coletivos feministas, jornalistas, pesquisadoras(es) e demais pessoas interessadas na interseção entre política e tecnologia. Ao final, espera-se que as pessoas participantes estejam aptas a utilizar a plataforma Elas no Congresso e compreendam o funcionamento da QuitérIA, tanto seu potencial quanto suas limitações, fortalecendo sua capacidade de atuação no monitoramento e na defesa de direitos.
Mais do que uma introdução a uma ferramenta, a oficina propõe uma reflexão sobre o papel da tecnologia na disputa política contemporânea, demonstrando como a inteligência artificial pode ser apropriada de forma ética e comprometida com a justiça social.
:: Metodologia: exposição dialogada, demonstração da ferramenta, exercício prático guiado e espaço para troca e perguntas.
Saiba mais sobre a QuitérIA
https://www.elasnocongresso.com.br/quiteria
Código fonte Git Hub
https://github.com/institutoazmina/ia-feminista-elas-no-congresso
Hugging Face
https://huggingface.co/azmina
Datasets públicos
https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1UIki2K7NVX4yBSNm6uBHTqgkbqnjvnw9
Coordenadora de Projetos de Dados no Instituto AzMina. É jornalista, além de analista e desenvolvedora de software com experiência na área de UX/UI Designer.
Midiáloga formada pela UNICAMP e especialista em automação e jornalismo de dados. Presta serviços de comunicação e tecnologia para o terceiro setor desde 2018. Atualmente é responsável pela área de Tech do Instituto AzMina.