A exclusão tecnológica não é um defeito colateral
Muita gente fala como se a exclusão digital fosse um problema secundário, algo que vai se resolver naturalmente com o tempo. Na prática, não funciona assim. A cada nova tecnologia que entra no mercado, ela carrega consigo um conjunto de requisitos invisíveis para quem não está dentro do ciclo. Algoritmos de reconhecimento facial que falham com rostos mais escuros. Sistemas bancários que exigem smartphone com Android 12 ou superior. Plataformas de saúde que só funcionam em navegadores atualizados e com banda larga mínima de 10 Mbps. Isso não é especulação. É o que acontece todo dia. O termo toda nova tecnologia cria seus excluídos resume uma dinâmica que já observei funcionando em múltiplos setores. A regra é simples: quanto mais a tecnologia avança, mais ela exige competências, dispositivos e infraestrutura que nem toda a população possui. E o que é pior, essa exigência nunca vem anunciada. Ninguém te avisa que vai precisar de um certo tipo de celular para continuar tendo acesso a serviços básicos.
O custo real da exclusão tecnológica
Conversei com uma coordenadora de um projeto de inclusão digital em São Paulo que trabalha com idosos há mais de dez anos. O problema principal que ela descreveu não era a falta de vontade ou interesse. Era a arquitetura dos sistemas. Apps de bancos, aplicativos de governo, plataformas de telemedicina. Todos foram projetados pensando em usuários que crescem com tecnologia, não em pessoas que a recebem adulta. A interface muda a cada seis meses. Os fluxos são diferentes. A lógica de navegação não é previsível. Para alguém que já tem dificuldade com o básico, isso vira uma barreira infranqueável. Eu mesmo testemunhei isso de forma bem concreta em 2023. Estava ajudando um cliente pequeno a migrar seu sistema de atendimento para uma plataforma baseada em IA. A ferramenta que escolhemos tinha um recurso interessante de triagem automática por voz. O problema era que o modelo de reconhecimento falhava com sotaques regionais do interior do Nordeste. Funcionava perfeitamente com sotaque paulistano ou carioca. Mas com accentos do interior da Bahia, Pernambuco ou Piauí, a taxa de erro chegava a 40%. Meu cliente ficou refém disso durante três meses porque a plataforma não permitia ajuste manual do modelo. A única solução foi migrar para outra API que aceitava fine-tuning com dados locais. Isso custou tempo, dinheiro e quase fez o projeto quebrar.
Como isso funciona na prática
A exclusão acontece em camadas. A primeira é a mais óbvia: falta de acesso ao dispositivo ou à conexão. Mas a segunda camada é mais silenciosa e, muitas vezes, mais perversa. É a falta de alfabetização digital. Ter um celular não significa saber usar os serviços que estão nele. E quando o serviço é complexo, mesmo quem tem recursos financeiros acaba excluído. Um exemplo específico: o CadÚnico no Brasil. O cadastro para programas sociais é feito majoritariamente online. Pessoas que nunca fizeram cadastro em sistema algum precisam ir a um posto credenciado, levar documentos físicos, preencher formulários longos e, muitas vezes, esperar semanas para a validação. Isso parece burocracia simples. Mas para uma pessoa idosa, analfabeta funcional ou que mora em zona rural sem transporte, o CadÚnico vira uma barreira intransponível. E depois existe a terceira camada: a exclusão algorítmica. Aquele sistema que decide quem recebe benefício, quem é prioridade, quem é aprovado com base em critérios que ninguém consegue entender.
Na minha experiência com sistemas de recomendação e triagem, já vi algoritmos que penalizavam automaticamente perfis de bairros inteiros porque o histórico de dadosThose áreas tinham menos registros de consumo digital. O resultado: pessoas que já estavam em situação vulnerável eram ainda mais excluídas por decisões automatizadas que pareciam neutras mas carregavam viés estrutural.
O que a maioria das soluções erra
A abordagem mais comum para resolver exclusão digital é distribuir tablets ou Wi-Fi gratuito. Isso resolve a primeira camada, mas ignora completamente as outras duas. Já vi projetos que doeram centenas de aparelhos para comunidades carentes e, no final, a taxa de uso efetivo ficava abaixo de 15%. Porque as pessoas não sabiam o que fazer com aquilo, ou porque os apps eram incompatíveis com os modelos disponíveis, ou porque o suporte técnico simplesmente não existia. O que realmente funciona é mais chato e menos glamouroso. Treinamento contínuo, não palestras únicas. Interfaces simplificada que não mudam a cada atualização. Canais alternativos de atendimento que não dependem de tecnologia. Manutenção dos equipamentos e assistência técnica local. Isso não é sexy, não gera foto para reportagem e não atrai investimento de grandes fundos de inovação. Mas é isso que faz a diferença entre ter um dispositivo e conseguir usar um serviço com ele.
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Viés algorítmico e a ilusão da neutralidade
Um dos pontos mais negligenciados na discussão sobre exclusão tecnológica é o viés nos modelos de inteligência artificial. Quando um sistema é treinado com dados de uma população específica, ele performa mal para grupos que não estão representados naqueles dados. Isso vale para reconhecimento facial, processamento de linguagem natural, scoring de crédito, diagnóstico médico assistido por IA. A lista é enorme. Um estudo da ONG Algorithmic Justice League, liderada por Joy Buolamwini, mostrou que algoritmos de reconhecimento facial têm taxa de erro de até 34% para mulheres negras, contra 0,8% para homens brancos. Isso não é um bug. É uma consequência direta de datasets desbalanceados. E quando esse algoritmo é usado em aeroportos, delegacias ou sistemas de segurança pública, o impacto é direto na vida das pessoas.
No campo da saúde digital, a situação é ainda mais crítica. Modelos de predição de risco desenvolvidos com dados de hospitais públicos de capitais não generalizam bem para cidades pequenas do interior. Eu vi um caso real de uma startup de telemedicina que tinha um algoritmo de triagem desenvolvido com dados do Hospital das Clínicas de São Paulo. Quando implementaram em postos de saúde no interior de Minas Gerais, a taxa de falsos negativos disparou. O modelo não reconhecia padrões clínicos de populações com perfil epidemiológico diferente. A solução foi retrainer o modelo com dados locais, o que levou seis meses e um custo que a startup quase não tinha.
Soluções que existem e quais são insuficientes
O Programa Nacional de Inclusão de Jovens e Idosos à Tecnologia, criado pelo governo federal, é um exemplo de iniciativa que existe mas que esbarra em limitações estruturais. O curso de inclusão digital oferecido pelo governo tem duração de 40 horas e conteúdo bastante básico. Para quem nunca teve contato com computador, isso é um começo. Mas não é suficiente para navegar no mundo atual, onde serviços essenciais migram para plataformas digitais sem aviso prévio. Alternativas mais eficazes incluem parcerias com escolas públicas para ensino regular de competências digitais desde o fundamental, não apenas aulas pontuais. Também existem organizações como o Centro Digital Brasil e o Instituto Lina da Fonseca que desenvolvem metodologias de letramento digital com abordagens mais práticas e contextualizadas. Em termos de política pública, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) trouxe avanços, mas não endereça diretamente a questão da exclusão pelo acesso desigual à tecnologia.
Empresas de tecnologia estão começando a perceber o problema. A Google lançou o Internet.org em parceria com a Meta, mas a iniciativa foi criticada por oferecer acesso restrito a poucas plataformas. A Amazon com o AWS Free Tier tenta democratizar o acesso à computação em nuvem, mas o público-alvo são desenvolvedores, não a população em geral que precisa de serviços básicos.
A responsabilidade compartilhada
Resolver a exclusão tecnológica não é só obrigação do governo. As empresas que desenvolvem produtos digitais têm um papel central. Interface acessível, compatibilidade com dispositivos mais antigos, canais de atendimento alternativos, transparência sobre como os dados são usados. Nada disso é difícil de implementar. Apenas não está nos incentivos atuais do mercado, que premia a velocidade de lançamento em detrimento da inclusão. O governo precisa garantir acesso universal à internet de qualidade, mas também regulamentar para que serviços essenciais não sejam exclusivos do digital. Isso significa manter balcões físicos, telefones de atendimento e canais presenciais como alternativa obrigatória, não opcional. A legislação brasileira já prevê isso em alguns casos, como o Decreto 10.177/2019 que regulamenta a Lei Brasileira de Inclusão, mas a fiscalização é praticamente inexistente.
Para quem quer se informar mais sobre o tema, recomendo o livro "Diversidade Digital" de José Manuel Barreto, o relatório "A Situação Mundial da Infância" do UNICEF sobre children and digital technology, e o trabalho do Reut Institute de Israel sobre governança tecnológica inclusiva. Também vale acompanhar o Observatório da Imprensa que frequentemente publica análises sobre desigualdade digital no Brasil. O que quero deixar claro é que tecnologia não é neutra. Ela reflete as escolhas de quem a projeta e os interesses de quem a comercializa. Cada decisão de design, cada algoritmo, cada política de dados carrega visões de mundo e prioridades que excluem tantas quantas incluem. Reconhecer isso é o primeiro passo para construir algo melhor.
