Novas pesquisas mostram que dominar ferramentas de IA não basta: universidades e alunos terão de desenvolver competências para usar a tecnologia com pensamento crítico, criatividade e autonomia.
A inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta complementar para entrar no centro das discussões sobre formação profissional e ensino superior. Nos últimos dias, novos estudos publicados na revista Scientific Reports analisaram justamente como estudantes e professores estão lidando com a inteligência artificial generativa, enquanto a revista Nature voltou a discutir como universidades podem preparar alunos para um mercado em que o conhecimento sobre IA ganha importância.
Para quem está na universidade, a mudança traz uma dúvida prática: aprender a usar inteligência artificial pode fazer diferença na carreira? As pesquisas recentes indicam que sim, mas não simplesmente porque saber utilizar um chatbot ou outra ferramenta digital será suficiente. O diferencial tende a estar na capacidade de formular problemas, avaliar respostas produzidas por sistemas de IA, combinar tecnologia com conhecimento da área e tomar decisões que continuem dependendo do julgamento humano.
Por que saber usar IA começa a se tornar uma competência profissional
Um estudo publicado em 29 de agosto analisou 884 estudantes de uma instituição de ensino profissionalizante na China e investigou a relação entre competência em inteligência artificial, atitudes diante da tecnologia, experiência anterior e interação com atividades de aprendizagem. A pesquisa mostra que a discussão sobre IA no ensino superior está avançando para além da pergunta sobre se os estudantes usam ou não essas ferramentas. O foco passa a ser como a experiência e a competência em IA influenciam a maneira como o aluno aprende e participa de atividades criativas.
Essa mudança é especialmente relevante para universitários brasileiros porque a tecnologia tende a aparecer em praticamente todas as áreas profissionais, mesmo naquelas que não são consideradas tradicionalmente tecnológicas. Um estudante de administração pode utilizar IA para analisar informações, enquanto alguém de engenharia pode empregá-la em simulações, um pesquisador pode usá-la para organizar grandes volumes de literatura científica e profissionais de comunicação podem recorrer a sistemas generativos durante etapas de produção. Em todos esses casos, entretanto, o conhecimento específico da área continua sendo necessário para avaliar se o resultado produzido pela ferramenta faz sentido.
A tendência também aparece fora das pesquisas acadêmicas. Uma análise publicada pela Nature em 28 de agosto ouviu acadêmicos, empregadores e pesquisadores em início de carreira para discutir quais conhecimentos sobre inteligência artificial estão sendo valorizados profissionalmente. A mensagem central é que conhecer apenas o nome de uma ferramenta ou saber produzir comandos básicos não representa uma formação completa. Para estudantes, isso significa que cursos de graduação, iniciação científica, projetos de extensão e estágios podem se tornar espaços importantes para desenvolver uma combinação entre domínio técnico e capacidade crítica.
O que muda na sala de aula, nas pesquisas e nos trabalhos acadêmicos
A presença da IA também modifica a maneira como professores precisam pensar atividades e avaliações. Um estudo publicado em 28 de agosto investigou o ensino universitário de inglês apoiado por inteligência artificial generativa e identificou uma questão importante: o professor precisa equilibrar o uso da tecnologia com a presença pedagógica necessária para orientar os estudantes. Em outras palavras, incorporar IA à aula não significa simplesmente transferir parte do trabalho para uma ferramenta automática.
Outro estudo recente, publicado em 8 de agosto, examinou a relação entre inteligência artificial generativa, desenho das atividades de ensino e desenvolvimento do pensamento de ordem superior entre estudantes do ensino superior. A pesquisa reforça uma ideia que pode influenciar universidades nos próximos anos: o resultado educacional depende não apenas da existência da IA, mas de como as atividades são planejadas e de quais processos cognitivos são estimulados durante sua utilização.
Na prática, isso pode levar professores a substituir tarefas que dependem apenas de reprodução de informações por atividades que exijam comparação, argumentação, interpretação e resolução de problemas. Um trabalho acadêmico, por exemplo, pode passar a exigir que o estudante avalie criticamente diferentes respostas produzidas por sistemas de IA, identifique possíveis erros, confronte informações com fontes científicas e explique por que chegou a determinada conclusão. Dessa forma, a tecnologia deixa de ser apenas uma forma de acelerar tarefas e passa a fazer parte do próprio processo de aprendizagem.
Para pesquisadores, o desafio é semelhante. A IA pode ajudar em determinadas etapas de organização, análise ou exploração de informações, mas a responsabilidade científica continua exigindo critérios de validação, transparência e conhecimento metodológico. A orientação da UNESCO sobre IA generativa na educação e na pesquisa também defende uma abordagem centrada no ser humano, com atenção à formação de estudantes e professores e ao uso responsável dessas tecnologias.
Quais habilidades podem diferenciar estudantes nos próximos anos
O avanço da inteligência artificial pode fazer com que algumas competências ganhem ainda mais importância dentro das universidades. Entre elas estão alfabetização digital, pensamento crítico, capacidade de verificar informações, compreensão básica sobre funcionamento e limitações dos sistemas de IA, comunicação clara e habilidade para transformar problemas reais em perguntas bem estruturadas. Essas competências podem ser úteis tanto para quem pretende seguir carreira acadêmica quanto para quem busca emprego logo depois da graduação.
Um ponto importante é que a chamada alfabetização em IA não precisa significar que todos os estudantes devam aprender programação avançada ou se tornar especialistas em aprendizado de máquina. Para muitos cursos, o mais importante será compreender quando uma ferramenta pode ser utilizada, quais riscos existem, como avaliar uma resposta automatizada e como combinar seus recursos com conhecimentos adquiridos na formação. Essa distinção pode ajudar universidades a evitar dois extremos: tratar a IA como solução para todos os problemas ou simplesmente tentar proibir seu uso sem ensinar os estudantes a lidar com ela.
Pesquisas recentes também indicam que a relação dos universitários com a IA pode variar conforme a maneira como eles enxergam a tecnologia. Um estudo publicado em 24 de agosto investigou o uso de IA e o comportamento inovador de estudantes universitários e analisou como a percepção da tecnologia como desafio ou ameaça pode influenciar essa relação. O resultado reforça a necessidade de criar ambientes acadêmicos nos quais o estudante aprenda a experimentar tecnologia com orientação, em vez de simplesmente receber ferramentas sem preparação.
Nos próximos meses, essa discussão tende a avançar para currículos, métodos de avaliação, formação docente e preparação profissional. A universidade que incorporar IA de maneira estratégica poderá oferecer aos alunos experiências mais próximas das situações que encontrarão no mercado, enquanto estudantes que desenvolverem autonomia para trabalhar com tecnologia poderão ampliar suas possibilidades de estágio, pesquisa e emprego. O principal diferencial, porém, provavelmente não será saber utilizar uma ferramenta específica, já que elas mudam rapidamente, mas aprender a aprender com a tecnologia sem deixar de pensar por conta própria. Esse pode se tornar um dos conhecimentos mais importantes da formação profissional na segunda metade desta década.
Fontes:
- Nature – estudo sobre engajamento de estudantes universitários com IA generativa (Nature)
- Scientific Reports – IA e desenvolvimento do pensamento de ordem superior no ensino superior (Nature)
- Nature – coleção sobre inteligência artificial na educação (Nature)
- UNESCO – Inteligência artificial na educação (UNESCO)
- UNESCO – Guia para IA generativa na educação e pesquisa (UNESCO)
- UNESCO – Competências de IA para estudantes (UNESCO)
- UNESCO – pesquisa sobre orientações de IA no ensino superior (UNESCO)
- UNESCO – IA e proteção dos direitos dos estudantes (unesdoc.unesco.org)