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

A metodologia adotada na escola segue princípios humanistas e de não violência, priorizando atividades extracurriculares que incentivam a conexão dos estudantes, como patinação artística, vôlei, capoeira, badminton, karatê, modelagem, teatro, dança, entre outros.

AI is one of the most powerful forces shaping the world today. It is not a clever app or a single model; it is essential infrastructure, like electricity and the internet.

AI runs on real hardware, real energy and real economics. It takes raw materials and converts them into intelligence at scale. Every company will use it. Every country will build it.

To understand why AI is unfolding this way, it helps to reason from first principles and look at what has fundamentally changed in computing.

Neste vídeo, mostro como criar um GPT do zero. No exemplo, eu queria criar um GPT para melhorar os prompts.

O GPT está disponível aqui:
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Quem quiser aprender isso e mais sobre o uso de IA na pesquisa acadêmica, tenho uma formação bem completa disponível aqui: https://hotmart.com/pt-br/marketplace/produtos/inteligencia-artificial-para-pesquisa-academica-do-basico-ao-avancado/F104325058R

Os dados do Censo Escolar 2025 demonstram a dimensão da educação básica no Brasil. A começar pelo número de matrículas (46 milhões), que, em termos demográficos, corresponde à população da Espanha. Dentro desse escopo, 10,1 milhões são de matrículas no tempo integral, projeção comparável à população de Portugal. O grande volume de informações faz parte da 1ª etapa de coleta do Censo Escolar 2025, publicado anualmente pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) e divulgado em fevereiro.

Estes são dias de um novo arranjo de poder tecnológico e sua categorização definitiva segue em aberto. Yanis Varoufakis enxerga uma disposição tecnofeudal, com empresas baseadas em nuvem impondo seus interesses suseranos às menores, vassalas, enquanto nós, servos, alimentamos o sistema com cliques não remunerados.
A realidade indica que seria mais apropriado falar em tecnoabsolutismo, um sistema em que o rei é a lei, no qual a antiga tese de que nações sucumbem porque não têm instituições sólidas é motivo de chacota. E a tecnologia que importa dispensa os cliques gratuitos, enquanto reduz a demanda por legitimidade e "soft power" internacional ao concentrar as mortes do lado inimigo.
A rusga com a Anthropic é uma óbvia manifestação da intensificação do tecnoabsolutismo. Isso indica que o Brasil deve colocar força total no desenvolvimento de uma IA soberana, além de uma estrutura própria de servidores —algo dispensável até há pouco.
O caso não é simplesmente que IAs de mercado, servindo de infraestrutura crítica nacional, podem ser desligadas de uma hora para outra, mas que elas estão fazendo um M&A com o sistema de defesa de um outro Estado, o qual publicou um relatório dizendo que bases chinesas de uso civil e militar estão proliferando pela América Latina e já existem no Brasil.

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.

Evento com transmissão pelo canal do MEC no YouTube, nesta quinta-feira (12), apresentará ferramenta voltada ao acompanhamento das aprendizagens de estudantes do 6º ao 9º ano do ensino fundamental

Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.

Universidades de ponta criam protocolos para a ferramenta, que também está disseminada no ensino médio
Uso da IA deve ser explicitado de forma detalhada; diretrizes visam aproveitar potencial e reduzir riscos com ética e transparência
Dado o impacto da inteligência artificial (IA) na produção textual e de conhecimento, o setor acadêmico no Brasil e no mundo se mobiliza no sentido de estabelecer regras para a tecnologia.
Aqui, USP, Unicamp e Unesp estão criando protocolos e diretrizes, além de estruturar departamentos para coordenar pesquisas, desenvolver ferramentas e promover a formação de professores, alunos e funcionários.
No geral, a orientação é a de que o uso da IA deve ser combinado entre docentes e discentes e explicitado em pesquisas e trabalhos acadêmicos de forma detalhada, indicando não só modelos e versões mas também a interação com a ferramenta por meio dos prompts (comandos para execução de tarefas).
O guia da Unesp, por exemplo, deixa claro o que estudantes e professores podem e não podem fazer. No primeiro quesito, é permitido que a IA auxilie em atividades como tradução, revisão gramatical, elaboração de resumos e criação de roteiros e imagens. Fica proibido submeter trabalhos gerados por IA e simular resultados experimentais sem indicar o uso da tecnologia.
Considerando que são instituições de excelência do ensino superior brasileiro, suas regras tendem a ser reproduzidas em outras universidades, na educação básica e até em outros setores.
Escolas já precisam lidar com a disseminação da IA. A pesquisa TIC Educação de 2025, realizada pelo centro de estudos do Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br), mostra que 70% dos alunos do ensino médio usam IA para fazer trabalhos, e só 32% relatam que receberam orientação sobre essa tecnologia.
Ademais, não mais de 54% dos professores tiveram formação continuada para capacitar os estudantes no uso de ferramentas digitais. O Conselho Nacional de Educação (CNE), órgão responsável por definir diretrizes curriculares nacionais para formações superiores, discute uma resolução que prevê incluir o ensino de inteligência artificial em cursos de pedagogia e licenciaturas.
No Piauí, uma iniciativa pioneira instituiu, em 2024, a disciplina obrigatória de IA, que combina fundamentos técnicos e reflexões éticas, no 9º ano do ensino fundamental e no ensino médio. O programa foi premiado pela Unesco.
A IA tem enorme potencial educativo e na produção de conhecimento, mas também envolve riscos. O que pesquisas e organismos internacionais indicam é que a formação para o uso consciente, ético e transparente é a melhor forma de desbravar as trilhas abertas pela ferramenta.

Obra Don't Steal This Book reúne nomes como o Nobel da Literatura Kazuo Ishiguro, e os consagrados Philippa Gregory e Richard Osman; movimento é parte de um conflito mais amplo entre a indústria criativa e as grandes empresas de tecnologia

A guerra contra o Irã tem consolidado a transformação do Oriente Médio em um laboratório de uso de IA em conflitos. A nova tecnologia vem sendo usada na interpretação de dados de inteligência, análise de imagens de satélite e identificação de alvos, entre outras aplicações —tudo diante de debates éticos ainda abertos sobre quando o uso da inteligência artificial é, literalmente, uma questão de vida ou morte.
O emprego da IA nos ataques ao regime iraniano é a eclosão de um processo que começou em 2017, quando o Departamento de Defesa dos Estados Unidos criou o chamado Projeto Maven, a fim de aplicar aprendizado de máquina na análise de imagens de drones. Desde então, o projeto foi evoluindo com contratos assinados entre o governo americano e big techs.
O Maven Smart System (MSS) é desenvolvido pela Palantir, do bilionário republicano Peter Thiel. Segundo anúncios públicos do Pentágono, o uso dessa ferramenta foi expandido no governo de Donald Trump, e hoje ela é usada por mais de 20 mil militares.
O governo americano também já informou que, desde 2024, o sistema está integrado ao Claude, modelo de linguagem desenvolvido pela Anthropic. Trata-se da mesma empresa hoje em confronto com o Pentágono, que ordenou o cancelamento de contratos com a companhia horas antes do início da guerra contra o Irã.
Analistas atribuem à dupla Maven e Claude a capacidade de atingir mil alvos no Irã já no início do conflito. Em um comunicado em vídeo depois dos primeiros ataques, o almirante Brad Cooper, que lidera o Comando Central dos Estados Unidos, lembrou as operações de "choque e horror" que iniciaram a guerra contra o Iraque, em 2003, e acrescentou que a escala dos de agora é duas vezes maior.
"É evidente que a rapidez desses ataques causa certas preocupações. É a primeira vez que uma operação militar de grande porte utiliza a IA de forma tão central", diz Oliver Stuenkel, pesquisador do Belfer Center na Harvard Kennedy School.
Para planejar um ataque, os militares precisam atravessar um amontoado de informações de inteligência. Não são só imagens de satélite, mas também dados de informantes e horas de escutas interceptadas, entre outros tipos de informação.
Fontes militares têm dito à imprensa americana que, antes dessas ferramentas, só era possível processar no máximo 4% dos dados coletados sobre o inimigo, atrasando o processo de transformar inteligência em ataques reais. Mas isso mudou.
"Uma questão importante é o reconhecimento automático de alvos, usando visão computacional para reconhecer objetos no campo de batalha. Isso ajuda a acelerar as decisões", diz Vitelio Brustolin, professor de relações internacionais da Universidade Federal Fluminense.
De fato, o que se aponta é que antes os soldados precisavam identificar alvos a olho nu nas imagens de satélite, cruzando-as com outras informações de inteligência para evitar erros. E a dupla Maven e Claude conseguiria apontar veículos, radares, lançadores de foguetes etc., ajudando a pular uma etapa.
Já há pesquisas mensurando o ganho de eficiência. Um estudo do Center for Security and Emerging Technology, da Universidade Georgetown, por exemplo, avaliou o uso do sistema Maven em exercícios militares em 2024. E concluiu que a tecnologia permitiu que uma célula militar tivesse, com 20 pessoas, um desempenho semelhante ao de unidades que, na guerra do Iraque, exigiam mais de 2.000 soldados.
Ferramentas assim se tornam cruciais num contexto em que a tecnologia também ajuda a aumentar e muito a quantidade de informação coletada. O jornal Financial Times, por exemplo, revelou que a inteligência israelense hackeou as câmeras de trânsito de Teerã antes do ataque que matou o aiatolá Ali Khamenei.
Aliado dos EUA, Israel já vinha colocando em prática seus próprios experimentos no conflito contra o Hamas na Faixa de Gaza. Uma investigação do jornal britânico The Guardian, em 2024, mostrou que um sistema de IA indicou 37 mil palestinos que teriam ligações com o Hamas. Na ocasião, o Exército do país rebateu dizendo que a ferramenta não era uma lista de alvos já confirmados e que não usa a IA para identificar terroristas.
Essa aplicação da nova tecnologia tem gerado preocupação entre quem debate a ética da IA. Os críticos apontam que, ao acelerar a cadeia de decisões entre detectar um alvo e atacá-lo, aumenta a probabilidade de erros —e questionam até responsabilidade legal em casos assim. Os ataques de 28 de fevereiro a Teerã, por exemplo, mataram ao menos 165 civis ao atingir uma escola. E, desde então, acumulam-se evidências de que os responsáveis foram os EUA.
Na prática, o debate em pauta é sobre os riscos de automatizar decisões de vida ou morte. Já em 2018, funcionários do Google iniciaram um protesto ao descobrir que a empresa estava colaborando com o projeto Maven, levando a companhia a anunciar que não renovaria o contrato com o Pentágono e a criar novas diretrizes éticas.
Na polêmica de agora com a Anthropic, a empresa se recusou a suspender salvaguardas do Claude, impedindo o uso da ferramenta para vigilância de cidadãos e construção de armas autônomas (estas são uma das maiores preocupações de quem atua no campo da segurança da IA). Isso levou Trump a decidir punir a empresa, suspendendo seus contratos.
Diante de polêmicas assim, o governo americano tem argumentado que seu uso de IA é feito com "a human in the loop", um ser humano no processo; mas isso não tem sido suficiente para aplacar as críticas.
Para o pesquisador Oliver Stuenkel, o aumento dessa velocidade não é a única preocupação. Ele diz que essas ferramentas tornam mais fácil iniciar uma guerra, ao diminuir o ônus de quem decide atacar.
"A combinação de drones e inteligência artificial reduz muito o custo financeiro e humano de ações militares", afirma. "Isso é muito preocupante, porque esse custo sempre foi um dos fatores [que levava países] a pensar duas vezes antes de iniciar um ataque. E pode incentivar ainda mais essa tendência de tentar resolver conflitos atingindo rivais só com bombardeios aéreos e drones."
Para se ter uma base de comparação, estudos de diferentes centros de pesquisa têm mostrado que, na Ucrânia, os ataques por drones são responsáveis por mais de 70% das mortes.
"A IA vai diminuir o número de exércitos, porque no fundo eles são cada vez menos necessários. E agora estamos falando de uma guerra convencional. Diria que esse conflito no Irã é um marco do ponto de vista tecnológico na história da guerra e vai ter influência em outros conflitos", diz Stuenkel.