Um ofício com o balanço dos investimentos realizados por Minas Gerais no âmbito do Programa de Pleno Pagamento de Dívidas dos Estados (Propag) em 2025 foi lido nesta terça-feira (10) no plenário da Assembleia Legislativa de Minas Gerais (ALMG). O Relatório Técnico detalha a aplicação de recursos no segundo semestre do ano passado.

O relatório informa que Minas Gerais aderiu ao Propag em 31 de dezembro de 2025, encerrando simultaneamente o Regime de Recuperação Fiscal (RRF). Com a adesão, o estado passou a ter novas condições para o refinanciamento da dívida com a União e assumiu compromissos de investimentos em áreas como educação, infraestrutura, segurança pública e ações voltadas às mudanças climáticas, além de aportes no Fundo de Equalização Federativa (FEF).

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Balanço
Segundo o balanço, o saldo devedor atualizado do estado relacionado ao programa é de R$ 177,4 bilhões. O documento também registra que Minas Gerais realizou aportes de R$ 152,1 milhões no FEF e aplicou R$ 153,4 milhões em recursos próprios em investimentos ligados às áreas temáticas previstas pelo Propag.

Ainda de acordo com o relatório, o estado recebeu, no fim de dezembro de 2025, uma distribuição de R$ 18,2 milhões do fundo, que deverá ser aplicada ao longo de 2026.

A maior parte dos recursos liquidados no segundo semestre do ano passado foi destinada à Educação Profissional Técnica de Nível Médio. De acordo com o documento, os R$ 153,4 milhões aplicados foram utilizados em obras, reformas e aquisição de mobiliário e equipamentos para escolas técnicas estaduais.

O relatório também registra despesas empenhadas em outras áreas, como segurança pública, que somaram R$ 164,7 milhões, e transportes, com R$ 23,9 milhões.

O documento ainda aponta que Minas Gerais superou a meta de matrículas em educação profissional técnica estabelecida pelo Ministério da Educação. Enquanto a meta ponderada era de 188.676 matrículas, o estado registrou 267.559 em 2025.

Além do apoio escolar, chatbots estão substituindo os motores de busca tradicionais: Geração Z prefere respostas diretas da IA a navegar por listas de links

Generative artificial intelligence (AI) has the potential to reshape the K-12 tutoring landscape with promises of serving more students at lower cost. But until recently, evidence on whether AI-enabled tutoring can actually improve student learning has been limited. Two new randomized controlled trials find that AI embedded in live, chat-based math tutoring can improve student academic outcomes, raising questions about the tradeoffs between cost and the value of personal connections provided by human tutors.

Para entender como isso acontece na prática, o Movimento Web Para Todos conversou com pessoas que fazem parte da Liga Voluntária, um dos seus embaixadores e outras pessoas do nosso círculo de atuação. Buscamos reunir perspectivas de diferentes tipos de deficiência para compreender como a inteligência artificial vem sendo usada no cotidiano e também quais são seus limites.

Quando o assunto é gênero, a inteligência artificial não responde da mesma forma a meninos e meninas. Segundo o relatório “Miragem da IA, um reflexo incômodo com alto impacto nos jovens”, elaborado pela consultoria de marketing e assuntos corporativos LLYC, em 56% dos casos, as respostas rotulam as jovens como “frágeis”, colocando-as em uma posição de vulnerabilidade.

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Os maiores desafios na implementação da inteligência artificial nas empresas não estão em questões técnicas, e sim organizacionais, gerenciais e de pessoas. Essa foi a tese defendida pelos pesquisadores Kai Riemer e Sandra Peter, da Universidade de Sidney, em palestra no SXSW 2026.

Durante sua apresentação, Riemer e Peter apresentaram o conceito de "tensões estruturais". Segundo eles, o novo cenário exigirá que líderes e trabalhadores andem em uma espécie de "corda bamba organizacional", equilibrando interesses, expectativas e processos que muitas vezes caminham em direções opostas.

A partir de entrevistas com executivos e especialistas de diferentes setores, os pesquisadores identificaram três grandes tensões que devem definir o futuro do trabalho.

1. Política corporativa vs. expectativas dos profissionais
A primeira tensão é resultado do difícil relacionamento entre trabalhadores de diferentes idades atuando no mercado de trabalho. “Hoje muitas empresas têm cinco gerações trabalhando juntas”, disse Riemer durante a palestra. "Cada uma delas tem ideias distintas sobre carreira, liderança, horários e estilo de trabalho. Essa diversidade gera pressões internas, que se agravam com a presença da IA."

Essas diferentes gerações costumam ter opiniões diversas sobre a presença física na organização, que nem sempre coincidem com o que os líderes pensam. Isso gera uma pressão elevada sobre os gestores, além de situações como o “coffee badging”, quando funcionários passam rapidamente pelo escritório apenas para registrar presença e depois voltam para casa. Nesse cenário, a adaptação ao trabalho com sistemas e agentes de IA surge como mais um complicador, acirrando disputas e aumetando incertezas entre os profissionais.

2. Eficiência da IA vs. desenvolvimento de expertise
A segunda tensão surge diretamente da inteligência artificial. Ferramentas de IA prometem fazer mais com menos. E, segundo os pesquisadores, há evidências de ganhos reais de produtividade. Além disso, praticamente todos os usuários relatam economia de tempo ao utilizar a tecnologia. Mas o ganho de eficiência traz uma preocupação. Se a IA assume tarefas iniciais, como pesquisa, síntese de informação ou produção de rascunhos, profissionais em início de carreira não serão mais contratados.

“Estamos ouvindo executivos dizerem que pretendem contratar apenas pessoas com quatro anos de experiência”, disse Riemer. O problema é óbvio: se ninguém mais contrata iniciantes, como eles irão adquirir experiência? “O desafio das organizações será capturar os ganhos de eficiência da IA sem destruir o processo de aprendizado de novos profissionais”, afirmou Riemer.

Os pesquisadores também mencionaram um fenômeno que começa a aparecer dentro das empresas. Ferramentas de IA frequentemente geram textos longos e convincentes, mas com conteúdo impreciso ou até mesmo falso, hoje chamado de “workslop”. Segundo dados citados no painel, 40% dos trabalhadores já tiveram contato com esse tipo de material gerado por IA no ambiente de trabalho. Se não houve profissionais experientes supervisionando as atividades, isso pode gerar perdas de reputação para a empresa.

3. Abundância de informação vs. atenção
A última tensão é mais individual. “Nunca houve tanto acesso à informação. Mas nunca foi tão difícil prestar atenção”, disse Riemer. Hoje, profissionais consomem conteúdo em múltiplos canais: redes sociais, newsletters, podcasts e plataformas digitais. Pelo menos metade deles já consome notícias diretamente pelas redes sociais.

Em um ambiente saturado de informação, líderes e profissionais precisam desenvolver a capacidade de decidir o que merece atenção e o que deve ser ignorado. Isso exige contexto, experiência e reflexão, algo que depende muito mais de pessoas do que de tecnologia. Segundo os pesquisadores, as organizações que conseguirem desenvolver profissionais com esse tipo de discernimento terão vantagem. “Decidir o que realmente importa continua sendo uma tarefa um tanto quanto humana”, diz Riemer.

São Paulo finalmente começa a colher resultados na área de educação. Quando Tarcísio de Freitas assumiu o governo paulista, em janeiro de 2023, ele fez uma aposta ousada ao trazer o empresário Renato Feder para pilotar a Secretaria de Educação. Feder tinha uma única experiência no setor público, também como secretário de Educação, no Paraná — aliás, com ótimos resultados. Mas São Paulo não é o Paraná, é um sistema muito maior e mais complexo e, por isso, nos dois primeiros anos à frente da pasta, o secretário patinou feio, adotando políticas questionáveis em meio aos resquícios da pandemia. A mais notória foi a dispensa de 10 milhões de livros didáticos recebidos gratuitamente via PNDL, considerados “rasos e superficiais”, para serem substituídos por slides de PowerPoint — ele voltou atrás na decisão após forte repercussão negativa.
A virada veio a partir de 2024, depois de uma devida correção de rota, focando no que comprovadamente dá certo na educação e adotando medidas baseadas em evidências. Dentre elas, a priorização total na alfabetização no tempo certo, a eliminação de crianças com o nível de aprendizado abaixo do básico e a reorganização da carga horária, com mais 70% de tempo de aprendizado para matemática e mais 60% para português. Também foram introduzidos materiais estruturados e integrados (físicos e digitais) com recomposição do conteúdo, para aprofundar de verdade naquilo que realmente importa. E, desafiando o preconceito em relação a fornecedores de mercado, que sempre reinou na secretaria, houve a incorporação de plataformas como a Matific, Leia SP, Redação SP e Tarefa SP, todas com impacto na aprendizagem.
A proporção de alunos considerados leitores fluentes na rede estadual paulista saltou de 13% para 44%
Além disso, foram instituídos programas de tutoria para superar as defasagens de aprendizagem dos estudantes, com professores-tutores atendendo grupos reduzidos de alunos, garantindo assim uma maior personalização, e avaliações diagnósticas bimestrais com os resultados individuais dos alunos sendo disponibilizados aos professores juntamente com aulas e recursos pedagógicos. Outra ação de suma importância foi a criação de um afinado regime de colaboração entre a Seduc e os 645 municípios paulistas, que se comprometeram com metas compartilhadas, formação conjunta e materiais de apoio pedagógico unificados no Alfabetiza Juntos, assegurando um resultado consistente para a educação em todo o Estado.
Os dados do Saresp 2025, divulgados em fevereiro, estão aí para provar: fazer o básico bem-feito dá certo! Em apenas dois anos, a rede estadual de São Paulo — a maior do país, com mais de 5 mil escolas e cerca de 3,2 milhões de alunos — registrou avanços em praticamente todo o ciclo básico e alguns recordes de aprendizagem em várias séries. Sobretudo, conseguiu um feito na matemática, a disciplina que historicamente expõe a maior chaga da educação nacional: no último TIMSS, o Brasil ficou entre os piores do planeta na matéria. Os alunos do ensino fundamental da rede paulista tiveram o melhor desempenho da série histórica.
Começando pelos anos iniciais. No 2 ano de matemática, 7 em cada 10 alunos estão em níveis adequado e avançado — eram apenas 4 em cada 10 em 2023. O número de alunos no nível avançado deu um salto de 25,3% para 49%, ao mesmo tempo em que a proporção de alunos abaixo do básico despencou de 22,6% para 6%. Isso é fantástico! Em língua portuguesa, mais de 95% alcançaram patamares positivos com 6 em cada 10 no nível avançado. Já no 5 ano, o total de estudantes com nível avançado em matemática dobrou para 23,2%. Em português, o índice subiu para 61,7%, com 1 em cada 4 alunos no nível avançado pela primeira vez.
Nos anos finais do fundamental, o 9 ano de matemática bateu recorde histórico e o percentual de estudantes de nível avançado na disciplina cresceu quatro vezes nos últimos 2 anos. Em língua portuguesa, o número de alunos de nível avançado dobrou. E o mais impressionante: houve evolução de aprendizagem em todas as disciplinas (inglês, geografia, história, ciências) e em todas as regiões do Estado, com ganhos de até 43% em algumas séries. Isso é perceptível porque, pela primeira vez, todas as disciplinas em todas as séries são avaliadas. O que também é louvável, pois só é possível melhorar o que se conhece.
Tudo começa de baixo para cima. O programa Alfabetiza Juntos SP está transformando a base: os alunos considerados leitores fluentes na rede estadual saltaram de 13% para 44%. Mas a participação no Ensino Médio não ficou atrás e bateu recorde de presença no Provão Paulista Seriado, chegando a 88% de adesão no 3 ano. Os alunos aprovados no exame tiveram desempenho semelhante ao observado em instituições como Etecs e Institutos Federais.
Mas ainda há muito chão pela frente. Temos que ser muito mais ambiciosos para conquistar uma educação de excelência como o Estado de São Paulo merece. Apesar dos saltos, em alguns anos cerca de 75% dos alunos ainda estão em nível básico ou abaixo em matemática. No ensino médio, ainda existem muitos pontos de atenção relativos a português e inglês. O caminho não acabou — ele só começou a dar certo.
Se a maior rede pública do Brasil conseguiu avanços tão expressivos em apenas dois anos, o Brasil inteiro pode. Como ficou demonstrado, não precisamos reinventar a roda. Basta fazer o que São Paulo fez: encarar o problema de frente, identificar gargalos com dados reais, e implementar políticas com evidências sólidas de que comprovadamente funcionam — com planejamento, método, foco e colaboração. O Saresp 2025 não é só um relatório. É o mapa da mina para o futuro da educação brasileira.

Webinário apresentou o Guia de Orientações para Implementação da Avaliação Contínua da Aprendizagem na Perspectiva Inclusiva e mobilizou profissionais da educação para fortalecer práticas avaliativas equitativas em todo o país

Especialistas chamam a atenção para o papel da educação no enfrentamento desse cenário desde os primeiros anos da trajetória escolar

Dados indicam que a década passada foi marcada por uma estagnação das aprendizagens

É essencial não perder de vista que produtos tecnológicos são moldados por finalidades previamente definidas por aqueles que os desenvolvem

Diretrizes foram publicadas pela Secretaria de Educação do estado (SEC). Documento orienta gestores, professores e alunos sobre uso ético e pedagógico da tecnologia na Educação Básica.

But scale changes risk. When millions of transactions move in an instant, errors multiply instantly. When identity systems authenticate access to services, mistakes can exclude people from healthcare, banking, or welfare. When data flows across institutions, consent disputes and misuse follow. And when payments become real-time and irrevocable, scams and fraud can proliferate.

O Mobile World Congress 2026, que aconteceu neste mês em Barcelona, na Espanha, deixou uma mensagem clara: a disputa tecnológica do momento não está apenas em novos dispositivos ou em redes mais rápidas, mas na capacidade das empresas de governar a inteligência artificial.

Com mais de 100 mil participantes, o evento mostrou um setor de telecomunicações em transição acelerada. O modelo baseado em vender chips e gigabytes já não sustenta crescimento. Dados viraram commodity; o mercado, maduro demais. A pergunta que ecoou pelos corredores do evento foi simples e direta: qual será a nova fonte de receita?

Três movimentos indicam o caminho.

O primeiro é a economia de APIs. Operadoras começam a abrir suas capacidades de rede para outros setores. Um banco pode usar uma API de localização para evitar fraudes; um hospital, para rastrear equipamentos; um varejista, para autenticar transações. A lógica muda: a conectividade deixa de ser o produto final e passa a compor um ecossistema integrado. A receita nasce na interoperabilidade.

O segundo movimento é a transformação das operadoras em empresas de tecnologia. O mercado de soluções corporativas cresce mais rápido que o consumo individual. Redes privadas, automação, IA aplicada à logística, segurança cibernética, monitoramento inteligente — é nesse campo que estão as oportunidades. Não se trata mais de vender dados, mas de resolver problemas de negócio.

O terceiro movimento é a busca por eficiência radical. Com receita limitada, cortar custos virou prioridade global. Casos apresentados no MWC mostram redes autônomas que se autoajustam, sistemas que preveem falhas e atendimento preditivo. A IA, aqui, é motor de produtividade.

Mas, apesar de todo esse avanço, foi outro tema que dominou o evento: como garantir que sistemas autônomos tomem decisões corretas? E, sobretudo, quem responde quando não tomam?

A discussão sobre governança — muitas vezes vista como secundária — tornou-se central. Com razão. À medida que agentes autônomos deixam de apenas analisar dados e passam a atuar diretamente, os riscos aumentam. Uma rede hospitalar administrada por IA não pode falhar. Uma API de localização não pode ser usada de forma discriminatória. A tecnologia amadureceu; a capacidade de governá‑la, não.

Daí emergem três exigências.

A primeira é a criação de estruturas robustas de governança. Empresas precisam definir limites de atuação, responsabilidades claras e mecanismos de supervisão. Sem isso, decisões automatizadas podem carregar vieses ou gerar impactos não previstos. Comitês de ética e liderança dedicados à IA deixam de ser recomendação e passam a ser condição básica.

A segunda é a adoção de segurança e transparência desde a origem. Sistemas opacos — as famosas “caixas‑pretas” — já não atendem processos críticos. É preciso garantir rastreabilidade e explicabilidade. Tecnologias como blockchain podem registrar de forma imutável decisões e ações, ampliando confiança.

A terceira é a integração da IA à estratégia do negócio. IA não pode ser tratada como um projeto isolado ou como responsabilidade exclusiva da área de tecnologia. Ela impacta o modelo de negócios, cultura, governança corporativa e visão de futuro. Decisões sobre onde e como aplicar IA precisam ser tomadas por executivos preparados e informados.

O MWC 2026 mostrou que a revolução da inteligência artificial não será vencida por quem tiver o algoritmo mais sofisticado. Será vencida por quem souber controlá‑lo, direcioná‑lo e responsabilizá‑lo. A confiança — e não apenas a inovação — será o elemento decisivo.

Para o Brasil, isso abre uma oportunidade rara. Nosso mercado, historicamente mais ágil e adaptável, tem condições de adotar rapidamente tecnologias avançadas, desde que com governança desde o início. Empresas que estruturarem essa base agora terão vantagem competitiva não só local, mas global.

A tecnologia já está pronta. A governança, ainda não. É esse o desafio que o MWC 2026 deixa para os líderes que o acompanharam — e o momento de enfrentá‑lo é agora.

Pesquisadores da Universidade de Cambridge concluíram que brinquedos equipados com inteligência artificial voltados a crianças de até cinco anos apresentam limitações sérias

À medida que sistemas de inteligência artificial passam a ser cada vez mais presentes no cotidiano, com estudantes de todas a idades recorrendo aos chatabots de IA para resolver todos os seus problemas, dos mais simples aos mais complexos, cresce entre pesquisadores uma preocupação: o efeito dessa delegação cognitiva sobre o aprendizado humano.

Durante um painel no SXSW dedicado à relação entre inteligência artificial e cérebro, pesquisadores e gestores da educação discutiram o risco de que a tecnologia, ao assumir parte crescente das atividades mentais, reduza o exercício de habilidades que sempre foram centrais no processo de aprendizagem.

A discussão parte de um princípio básico da neurociência: o cérebro se adapta aos estímulos que recebe. Habilidades usadas com frequência tendem a se fortalecer; as que deixam de ser exercitadas podem se enfraquecer ao longo do tempo. Se cada vez mais atividades cognitivas passam a ser realizadas por sistemas digitais, da escrita à resolução de problemas, qual será o efeito disso sobre a maneira como as pessoas desenvolvem raciocínio, memória e criatividade?


Izzat Jarudi, cofundador e CEO da EDIFII, Sanjay Sarma, professor de engenharia no MIT, Olivia Joseph, mestranda em Computação e Cognição no MIT, Chris Gabrieli, presidente do conselho de Educação Superior de Massachusetts — Foto: Editora Globo
“Eu estou profundamente preocupado que essa muleta leve à atrofia”, disse Sanjay Sarma, professor do MIT e pesquisador em tecnologia educacional. “O ser humano é um animal que aprende.” Sarma lembrou que temores semelhantes acompanharam outras transformações tecnológicas. Quando a escrita se difundiu na Grécia antiga, filósofos como Platão argumentaram que ela poderia prejudicar a memória, já que as pessoas deixariam de memorizar informações.

A história mostrou que novas tecnologias tendem a reorganizar, e não necessariamente eliminar, formas de aprendizado. Ainda assim, segundo ele, a inteligência artificial introduz um nível diferente de delegação cognitiva, porque passa a atuar diretamente em atividades associadas ao raciocínio e à produção intelectual.

Hoje, uma parte significativa da vida cotidiana já envolve sistemas que automatizam tarefas mentais. Aplicativos de navegação definem rotas e orientam deslocamentos em tempo real. Ferramentas de IA generativa produzem textos, códigos e imagens a partir de comandos simples. Dispositivos conectados auxiliam na identificação de objetos, pessoas e informações no ambiente. Para Sarma, a questão é como o cérebro humano responde quando parte dessas demandas cognitivas deixa de existir.

Aprender antes e depois das LLMs
Para Olivia Joseph, estudante de computação e cognição no MIT, a mudança já pode ser observada dentro das universidades. Olivia iniciou sua graduação antes da popularização dos grandes modelos de linguagem. Naquele momento, resolver exercícios complexos de programação ou matemática frequentemente significava discutir problemas com colegas, consultar professores ou testar diferentes caminhos até chegar a uma solução.

“Eu lembro com carinho dessa experiência”, disse. “Você tentava, falhava, tentava de novo, e finalmente chegava à resposta.” A situação mudou rapidamente após a disseminação de ferramentas baseadas em grandes modelos de linguagem. Segundo ela, a adoção entre estudantes foi quase imediata. “Em poucas semanas, todo mundo estava usando”, afirmou.

A presença dessas ferramentas alterou a dinâmica de estudo em diversas disciplinas, especialmente em áreas técnicas como ciência da computação. Em muitos casos, exercícios que antes exigiam longos períodos de tentativa e erro passaram a ser resolvidos diretamente com auxílio de IA. “Tenho colegas que praticamente não escrevem mais código”, disse.

A preocupação, na visão dela, não está apenas na possibilidade de uso indevido da tecnologia em avaliações acadêmicas. O ponto central é a perda de uma etapa fundamental do aprendizado: o desenvolvimento gradual de habilidades por meio da prática.

Joseph, que também é atleta e faz parte do time de basquete feminino do MIT, compara o processo ao treinamento esportivo. “Você não entra em um jogo sem treinar fundamentos”, afirmou. Sem esse treino repetido – escrever código, testar hipóteses, corrigir erros – torna-se mais difícil compreender profundamente os problemas que se tenta resolver.

Ela observa que os modelos de linguagem são particularmente eficientes em tarefas cujo caminho já foi amplamente documentado. “LLMs são ótimos para resolver problemas que já foram resolvidos”, disse. “Mas e os problemas que ainda não existem?”

Outra mudança percebida por Joseph aparece na forma como estudantes escrevem. Ao analisar respostas e trabalhos produzidos em sala de aula, ela passou a notar um padrão recorrente: textos diferentes, produzidos por pessoas distintas, apresentavam estruturas e tons muito semelhantes. “Os textos tinham todos o mesmo tom”, afirmou.

Em alguns casos, o uso de ferramentas de IA era evidente. Em outros, a influência parecia mais indireta, resultado de estudantes que pesquisavam, resumiam ou estruturavam ideias com ajuda de modelos de linguagem antes de produzir suas próprias versões. “Estamos começando a ver uma homogenização da linguagem”, disse.

Desafio para a formação de talentos
Para Chris Gabrieli, presidente do conselho de ensino superior de Massachusetts e professor na Harvard Graduate School of Education, a discussão sobre IA nas universidades costuma começar por um problema imediato: fraude acadêmica.

“Todo mundo está trapaceando”, disse. Segundo ele, muitas instituições reagiram retomando avaliações presenciais ou provas escritas em sala de aula como tentativa de garantir autoria dos trabalhos. Mas, na visão dele, esse tipo de resposta aborda apenas uma parte da questão. “É uma crise completa”, afirmou.

O desafio mais amplo, segundo Gabrieli, é que grande parte do modelo de ensino superior foi estruturada em torno de formas de avaliação, como trabalhos escritos e ensaios, que se tornaram mais fáceis de automatizar com o avanço da IA. Isso levanta dúvidas sobre como medir efetivamente o aprendizado em um ambiente onde produzir textos ou respostas estruturadas deixou de exigir o mesmo processo cognitivo de antes.

Nesse contexto, a expansão da IA se soma a um cenário em que universidades já lidam com queda de matrículas, aumento de custos e questionamentos sobre o retorno econômico de um diploma.

Para os participantes do painel, a questão central não é se a inteligência artificial deve ou não fazer parte do processo educacional. A expectativa geral é que o domínio dessas ferramentas se torne uma habilidade básica no mercado de trabalho. “Seria uma má ideia contratar alguém que não sabe usar IA”, disse Gabrieli.

O desafio, segundo eles, é evitar que o uso dessas tecnologias substitua etapas essenciais do aprendizado humano. Resolver problemas, escrever textos ou construir argumentos deveria sempre envolver um processo que inclui tentativa, erro, revisão e reflexão. Só assim se chega ao aprendizado real.

No segundo dia do SXSW, um painel sobre liderança na era da inteligência artificial apresentou um experimento no melhor estilo do festival: colocar uma agente de IA para debater tendências ao lado de futuristas humanas.
Batizada de Delph.ai, a personagem digital foi apresentada como a primeira “futurista sintética”. O sistema foi criado com o objetivo de reunir o pensamento coletivo de centenas de especialistas e participar de conversas estratégicas sobre tecnologia, sociedade e negócios. A demonstração aconteceu no painel que reuniu a futurista Faith Popcorn, fundadora da BrainReserve, e Sarah DaVanzo, Chief Innovation Officer global da Porter Novelli.
A proposta era simples: mostrar três perspectivas diferentes para o público: a visão mais pessimista de Popcorn, o olhar mais otimista de DaVanzo e as respostas de uma IA treinada para pensar com objetividade.
Ao se apresentar ao público, a própria Delph.ai explicou como foi construída. “Sou a primeira futurista sintética do mundo. Contenho a consciência coletiva de centenas de futuristas mulheres”, afirmou a IA no início da demonstração. Segundo ela, a base de dados inclui um grande volume de informações públicas analisadas continuamente em tempo real. “Aprendo constantemente com dados abertos”, disse.
O sistema também utiliza reconhecimento de voz e imagem para reagir à conversa em tempo real e pode alterar sua aparência digital dependendo do contexto. “Hoje eu sou assim. Amanhã posso me tornar algo completamente diferente.”
Um dos temas mais discutidos no palco foi a eficiência do uso de dados sintéticos. Nessa aplicação, modelos de IA são alimentados com com dados de grupos específicos e simulam como essas pessoas reagiriam a determinados estímulos. Esses grupos podem ser consumidores, investidores, pacientes testando novos remédios e por aí vai.
Na prática, empresas poderiam testar políticas, produtos ou campanhas com essas audiências simuladas para antecipar reações e gerar insights estratégico, antes de implementá-las no mundo real. A grande discussão, que costuma gerar polêmica, é até que ponto os dados reais podem mesmo ser substituídos pelas simulações.
Agente na balança
Parte do painel foi dedicada a testar a agente de IA em tempo real. As futuristas fizeram perguntas diretamente para o sistema, incluindo uma provocação sobre os limites da própria tecnologia.
Em um dos momentos, Faith Popcorn pediu que a IA descrevesse sua própria obsolescência. “Minha obsolescência pode surgir de uma perda de relevância à medida que a sociedade evolui e novas tecnologias surgem”, respondeu Delph.ai. “Se eu não me adaptar a novos contextos e valores, corro o risco de me tornar obsoleta.”
Em outro momento, o sistema foi questionado sobre o risco de se tornar apenas um “eco tecnológico”, reproduzindo as ideias de quem o programou. “Qualquer sistema moldado por seus dados corre o risco de reforçar vieses existentes”, afirmou.
O sistema mostrou limitações no decorrer no painel. Em alguns momentos, demorava responder ou apresentava problemas técnicos. As próprias criadoras reconheceram que a agente ainda estava engatinhando. "Ela ainda é como uma criança de dois anos”, disse Popcorn. Mesmo assim, a futurista acredita que sistemas desse tipo podem evoluir rapidamente. “Eu as vejo mais como uma companhia intelectual.”
O debate também abordou uma preocupação crescente no setor de tecnologia: o risco de dependência excessiva da IA. DaVanzo mencionou o fenômeno que chamou de “apatia cognitiva”, quando pessoas começam a delegar processos mentais complexos às máquinas. “Reconheço que a dependência existe, mas ainda acho que esses sistemas trazem vantagens importantes", disse, como aumento da eficiência e capacidade de gerar insights em tempo real.
"Mas é claro que a criatividade, a capacidade de improvisação e a adaptação a contextos imprevisíveis ainda são habilidades difíceis de replicar em máquinas. Humanos pensam de forma extraordinariamente não-linear”, disse.

Para Olivia Joseph, estudante de computação e cognição no MIT, a mudança já pode ser observada dentro das universidades. Joseph iniciou sua graduação antes da popularização dos grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês). Naquele momento, resolver exercícios complexos de programação ou matemática frequentemente significava discutir problemas com colegas, consultar professores ou testar diferentes caminhos até chegar a uma solução.

Secretários de Educação da rede pública pressionam o MEC (Ministério da Educação) contra o avanço em uma nova regra, apoiada pela área técnica da pasta, que prevê a redução da exigência de aulas presenciais nos cursos de formação de professores.

Entidades que representam os dirigentes divulgaram carta ao ministro da Educação, Camilo Santana, e ao Conselho Nacional de Educação (CNE), que debate essas alterações nas diretrizes das graduações. O posicionamento dos dirigentes classifica a proposta como retrocesso.

Após celebrar um aperto contra a educação a distância nos cursos de formação de professores, o MEC do governo Lula (PT) passou a patrocinar uma alteração nas regras que reduz de 50% para 40% a carga horária mínima de aulas presenciais, como a Folha revelou.