Um simples ajuste no visual foi o suficiente para que Tiago Alves, entregador negro do Distrito Federal, tivesse sua rotina interrompida e sua renda, comprometida. Ao adotar um novo penteado afro, Tiago passou a ser rejeitado pelo sistema de reconhecimento facial do aplicativo iFood — ferramenta obrigatória para que entregadores validem sua identidade antes de iniciar o expediente.
Sem conseguir acessar sua conta, Tiago ficou dias sem trabalhar. E mais do que isso: sem qualquer explicação coerente, foi acusado pela própria plataforma de estar “quebrando as regras de uso” ao supostamente permitir que outra pessoa utilizasse sua conta.
A alegação, segundo ele, era tão absurda quanto ofensiva. Afinal, a suposta “pessoa diferente” nas fotos enviadas pelo suporte técnico do iFood era ele mesmo.
A 22ª Vara do Trabalho de Brasília reconheceu o erro como um caso de discriminação algorítmica, também conhecida como racismo algorítmico, e determinou que a empresa indenize o trabalhador em R$ 60 mil por danos morais.
A Justiça considerou que houve violação à dignidade do trabalhador e classificou a falha como racista, mesmo sem a intenção explícita da empresa.
“A suspensão do contrato de trabalho ocorreu por culpa exclusiva da Reclamada, com impactos financeiros e psicológicos sérios para o trabalhador”, afirma o juiz Charbel Chater, que assinou a sentença.
O que é o racismo algorítmico?
A discussão sobre inteligência artificial e viés racial não é nova, mas tem se tornado cada vez mais urgente.
O conceito de racismo algorítmico se refere a práticas discriminatórias que surgem da estrutura e dos dados com os quais os sistemas automatizados são treinados — muitas vezes com base em padrões historicamente brancos e eurocentrados.
“O algoritmo reproduz os mesmos preconceitos de quem o programou”, explica o professor Benedito Cerezzo, da Universidade de Brasília (UnB). “Ele é pensado por pessoas brancas, para padrões brancos, mas aplicado a uma sociedade em que a maioria é negra. E isso tem consequências práticas, como esse caso demonstra.”
O impacto real: bloqueio, invisibilidade e revolta
Tiago descreve a frustração de forma direta: “No dia, eu tinha metas, como qualquer trabalhador. Fui surpreendido com a mensagem de bloqueio. Tentei explicar, mas o suporte dizia que não havia nada a ser feito.”
Ao perceber que sua própria imagem era vista como “incompatível” com a registrada anteriormente — tudo por conta do crescimento natural do cabelo black — o entregador buscou ajuda jurídica.
“Foi aí que ouvi falar de racismo algorítmico. Me senti rejeitado e, depois, indignado. Tiraram de mim uma fonte de renda essencial com base num erro do sistema. Isso me revoltou.” A plataforma só voltou atrás e desbloqueou a conta de Tiago durante o andamento do processo judicial.
Falta de defesa e “confissão ficta”
Na audiência inicial, o iFood não apresentou defesa dentro do prazo estipulado. A omissão processual resultou na chamada confissão ficta, instrumento legal que permite ao juiz assumir como verdadeiros os fatos narrados pela parte acusadora, em caso de ausência de contestação.
Ainda assim, a empresa afirmou em nota que o sistema de reconhecimento facial “não realiza análise de características raciais” e que irá recorrer da decisão judicial.
Sistema sob suspeita: caso não é isolado
De acordo com a Associação de Motofretistas e Entregadores Autônomos do Distrito Federal, o caso de Tiago não é pontual. A advogada Luara Dias, responsável pela defesa, afirma que situações semelhantes têm se multiplicado nos últimos anos.
“Entregadores negros relatam bloqueios sistemáticos, sempre após alterações no visual, como barba ou penteado. Em comum, há um padrão de exclusão baseado na não correspondência com modelos treinados em perfis eurocêntricos. O que vemos é uma falha estrutural nos mecanismos de validação facial — e a ausência de políticas antirracistas por parte da empresa só agrava o cenário.”, afirma Luara.
O que está em jogo
Além da indenização, a decisão representa um alerta sobre os limites éticos da tecnologia, sobretudo quando aplicada em contextos de trabalho precarizado e altamente dependente de algoritmos.
O episódio também pressiona empresas de tecnologia a reverem seus protocolos, garantindo que o avanço digital não reproduza as mesmas exclusões do mundo analógico.
O caso de Tiago não trata apenas de um erro técnico: expõe a urgência de repensar como as ferramentas automatizadas enxergam – ou deixam de enxergar – corpos negros.
