IA na educação: aliada ou ameaça?

Entre proibir e adotar a IA, qual caminho prepara melhor os alunos para o futuro?

Um dos objetivos do sistema escolar de um país é formar indivíduos — especialmente jovens — com as competências que, futuramente, serão exigidas no mercado de trabalho. Atualmente, isso inclui o domínio da Inteligência Artificial (IA). Em uma primeira análise, pode-se argumentar que internalizar essas competências requer a incorporação da tecnologia no próprio processo de aprendizagem. Formar uma força de trabalho capaz de administrar, dominar e expandir a fronteira tecnológica exige, necessariamente, o domínio da IA, o que implica utilizar essa mesma tecnologia na sala de aula.

Entretanto, depara-nos um paradoxo: por um lado, proibimos o uso do ChatGPT em trabalhos acadêmicos e provas; por outro, esperamos que os estudantes desenvolvam a habilidade de manusear essa ferramenta para se destacarem na disputa por vagas no mercado de trabalho.

Segundo a pesquisa Inteligência Artificial na Educação Superior, realizada pela Associação Brasileira de Mantenedoras do Ensino Superior (Abmes), em parceria com a Educa Insights e divulgada em agosto de 2024, 29% dos estudantes utilizam ferramentas de IA diariamente e 42% as utilizam semanalmente, totalizando 71% de uso frequente.

Nesse contexto, enquanto os estudantes se valem naturalmente das tecnologias de ponta, o sistema escolar reprime o uso de instrumentos que serão indispensáveis para o desempenho em funções qualificadas. Como podemos almejar uma força de trabalho treinada nas competências tecnológicas se, durante a formação, resistimos a apoiar os estudantes no uso dessas tecnologias?

Não estamos sendo contraditórios ao reprimir o uso de ferramentas que, no futuro, serão essenciais no mercado de trabalho? Como abrir espaço para que os futuros profissionais dominem uma habilidade se o próprio sistema escolar reprime sua utilização?

Essa postura não se assemelha a um comportamento ludista — voluntarista, destinado ao fracasso e, em última instância, reacionário — ao se opor à utilização de uma tecnologia de ponta? Será que não corremos o risco de sermos julgados pela história como aqueles que se recusaram a acompanhar o progresso?

Fazemos, então, uma pausa no desenvolvimento dos argumentos para apresentar, em seguida, algumas considerações sobre o processo educativo. “Voltamos depois da pausa”.

Investir em capital humano exige horizontes temporais extremamente longos. Preparamos os jovens durante a juventude para dotá-los de habilidades que serão utilizadas ao longo de quatro ou cinco décadas de carreira. Contudo, considerando a velocidade com que a tecnologia evolui, aquilo que hoje é considerado vanguarda dificilmente permanecerá na linha de frente daqui a 20 ou 30 anos; a obsolescência provavelmente reduzirá sua relevância.

Para ilustrar, pensemos nas habilidades exigidas de economistas. Até pouco tempo atrás, o uso de programas estatísticos de código fechado — como o EViews — era comum tanto no mercado de trabalho quanto nos currículos de cursos de economia e estatística. Hoje, esses softwares vêm sendo substituídos pelo ensino de linguagens de programação, como R e Python. Vale lembrar que o EViews foi lançado em 1994 e, na época, representava um avanço quase revolucionário ao acelerar o tratamento de dados. Se um estudante daquela época foi treinado apenas no uso do EViews, sem aprender a programar, ele poderá encontrar dificuldades para se adaptar ao mercado atual, especialmente na área de ciência de dados. Assim, dominar uma tecnologia que hoje já se mostra ultrapassada compromete a competitividade no “mercado de habilidades”. Durante sua formação, o estudante precisa adquirir um capital humano que o capacite a transitar, de forma autônoma, pelas diversas etapas tecnológicas que encontrará em sua vida profissional.

Portanto, preparar o estudante para essa jornada exige um perfil formativo que dialogue com todas as fases do desenvolvimento tecnológico e permita transições quase autossuficientes. Esse perfil, como consenso entre especialistas, envolve o desenvolvimento da capacidade cognitiva do indivíduo. Em termos da Teoria do Capital Humano, trata-se de fomentar o capital humano geral — habilidades amplas e adaptativas —, em vez de se limitar a um capital humano específico, restrito ao domínio de uma única tecnologia.

Após essa pausa, retomemos nossa argumentação original. O cerne do debate é: a utilização da IA no processo educacional contribui para a formação de um capital humano geral — baseado na capacidade cognitiva — ou de um capital humano específico, voltado para habilidades técnicas? Esse é um ponto de grande relevância, especialmente considerando os resultados conflitantes apresentados por pesquisas recentes.

Estudos empíricos, como o de Bastani et al. (2024), sugerem que o uso da IA pode acelerar o domínio de técnicas específicas, mas, ao mesmo tempo, prejudicar o desenvolvimento da capacidade cognitiva. Segundo essa perspectiva, diante de uma mudança tecnológica, o indivíduo pode ficar sem autonomia para se adaptar aos novos padrões. Isso exigiria novos cursos de reciclagem, atualizações constantes e o enfrentamento de custos privados e sociais elevados, aumentando o risco de desemprego estrutural.

Por outro lado, outras pesquisas, como a de Lira et al. (2025), indicam que a utilização da IA pode, de fato, fomentar o desenvolvimento das capacidades cognitivas, promovendo um capital humano geral mais robusto.

Em suma, esse debate, já antigo, pode ser desdobrado em duas questões fundamentais:

Devemos priorizar a formação de capital humano geral (capacidade cognitiva) ou de capital humano específico (habilidades técnicas)?
Se a prioridade for o desenvolvimento do capital humano geral, quais seriam os mecanismos mais eficazes e eficientes para alcançá-lo?

Estamos diante de uma discussão em aberto. Ao proibir o uso de ferramentas de IA na resolução de provas, estaríamos estimulando o desenvolvimento da capacidade cognitiva à custa de familiarizar os alunos com as tecnologias rotineiras do mercado de trabalho? Essa postura seria uma atitude ludista ou uma estratégia para formar indivíduos com maior flexibilidade e adaptabilidade a longo prazo? Por outro lado, ao ensinar técnicas que geram resultados imediatos, corremos o risco de incorrer em custos elevados quando as mudanças tecnológicas se tornam o “novo normal”.

Os sinais de que esse debate ainda não foi resolvido são numerosos, inclusive refletindo-se no vai-e-vem das políticas educacionais, tanto no Brasil quanto internacionalmente. Há poucos anos, países do norte da Europa, como a Finlândia, figuravam entre os melhores em avaliações internacionais (como o PISA), adotando currículos intensivos em tecnologia (ver O GLOBO 04/01/2025). Tablets, conexões de internet e outros recursos eram amplamente utilizados, sob o argumento de que esses instrumentos não só elevariam a produtividade educacional, mas também preparariam os alunos com as competências exigidas pelo mercado. Contudo, avaliações recentes indicam um declínio nesses países, levando à reavaliação da eficácia de uma produção educacional intensiva em tecnologia. Em alguns casos, tablets estão sendo substituídos por métodos mais tradicionais, como o papel, o que exemplifica a incerteza quanto à efetividade da incorporação de tecnologias de ponta no ensino (ver O GLOBO 07/08/2023).

Assim, assumir uma perfeita adequação entre tecnologias de fronteira e processos educacionais pode não ser o mais adequado. O desafio permanece em encontrar o equilíbrio que possibilite tanto o desenvolvimento de capacidades cognitivas amplas quanto a aquisição de habilidades técnicas específicas, preparando os alunos para os desafios de um mercado de trabalho em constante transformação.

Contudo, o problema talvez seja de uma dimensão maior. Recente pesquisa sugere que existem robustos indicadores apontando para capacidades cognitivas dos seres humanos em declínio. No artigo “Have Humans Passed Peak Brain Power?”, publicado pelo Financial Times em 14 de março de 2025, Burn-Murdoch cita resultados do PISA que mostram que a parcela de adultos em países de alta renda incapazes de usar o raciocínio matemático para avaliar a validade de afirmações aumentou de 20% em 2004 para 25% em 2023, atingindo 35% nos Estados Unidos.

As causas não estão identificadas ou são motivo de discussão, mas podem estar associadas à utilização intensiva de novas tecnologias no nosso cotidiano, que teria reduzido a nossa capacidade de concentração, atenção, habilidades antes tidas como básicas (como escrever), etc.

No caso desses temores confirmaram-se, a utilização de novas tecnologias não unicamente poderia comprometer nossas habilidades cognitivas quando utilizadas nas salas de aula senão também quando utilizadas no nosso cotidiano, em espaços alheios ao mundo do trabalho e ao sistema educativo.

Mas esses aspectos deixamos para desenvolver em outro artigo.