Complexidade econômica é a quantidade de conhecimento produtivo que uma sociedade acumula e a capacidade que ela tem de combinar esse conhecimento para produzir uma cesta diversificada de bens sofisticados. O conhecimento de um país está espalhado entre muitas pessoas e empresas, e boa parte dele é tácito: aprende-se fazendo, não se baixa da internet nem se lê num manual. Uma economia complexa é aquela em que muitos saberes especializados estão conectados em rede, o que permite produzir coisas que poucos países conseguem fazer, como motores a jato, semicondutores, químicos especializados e equipamentos médicos. Uma economia simples tem poucas capacidades e produz basicamente o que quase todo mundo produz: commodities, produtos agrícolas básicos, têxteis de baixo valor.
Hausmann e Hidalgo medem isso com duas ideias extraídas dos dados de comércio exterior. A primeira é a diversidade, o número de produtos que um país exporta de forma competitiva. A segunda é a ubiquidade, o número de países que exportam aquele mesmo produto. Países complexos são diversificados e exportam bens pouco ubíquos. Combinando as duas medidas chega-se ao Índice de Complexidade Econômica (ICE). A analogia mais útil é a das peças de Lego, ou das letras do Scrabble: quem tem mais peças (capacidades) consegue montar mais modelos, e mais complicados, e cada peça nova vale mais quanto mais peças você já tem.
Essa abordagem ajuda a entender as diferenças de desenvolvimento porque olha para o que um país produz, e não apenas para quanto ele produz. Os modelos tradicionais de crescimento olham para capital e trabalho. Mas dois países com renda parecida podem ter futuros muito diferentes, dependendo da sua estrutura produtiva. Os dados do Atlas da Complexidade Econômica mostram que países com complexidade alta em relação à sua renda tendem a crescer mais rápido depois, enquanto países “ricos demais para a sua complexidade” tendem a desacelerar. A complexidade é um bom preditor de crescimento, muitas vezes melhor do que educação ou instituições isoladamente.
O exemplo mais claro é a comparação entre Coreia do Sul e Brasil. Nos anos 1960 e 1970, a Coreia era mais pobre que o Brasil. A partir daí, subiu degrau por degrau: dos têxteis para o aço e a construção naval, depois para automóveis, eletrônicos e semicondutores, com empresas como Samsung e Hyundai. Hoje é uma das economias mais complexas do mundo, com renda per capita várias vezes maior que a brasileira. O Brasil construiu uma base industrial razoável durante a substituição de importações, mas desde os anos 1990 se desindustrializou e ficou cada vez mais dependente de soja, minério de ferro, petróleo e carnes. Sua posição no ranking de complexidade caiu. Os dois países partiram de pontos parecidos e seguiram trajetórias muito diferentes, e a diferença está sobretudo na estrutura produtiva.
Um segundo exemplo são os exportadores de recursos naturais. Países como a Venezuela, ou vários do Golfo, podem ter renda relativamente alta graças ao petróleo e baixa complexidade. A renda deles depende do preço das commodities. Por isso a Venezuela desabou quando o petróleo caiu: não havia outras capacidades para sustentar a economia. O Chile é mais rico e mais bem administrado, mas continua muito dependente do cobre, e essa é a principal trava ao seu desenvolvimento.
A abordagem também funciona para regiões dentro de um mesmo país. No Brasil, São Paulo e o Sul têm economias muito mais diversificadas e complexas (máquinas, automóveis, fármacos, serviços sofisticados) do que os estados do Norte e do Nordeste, mais baseados em agropecuária, mineração e setor público. Esse padrão acompanha de perto as enormes desigualdades regionais de renda. A mesma lógica vale nos Estados Unidos: o Vale do Silício e a região de Boston concentram capacidades muito complexas e salários altos, em contraste com regiões dependentes de poucas atividades simples.
Por fim, a complexidade é útil para pensar política econômica por meio do “espaço de produtos”. Os países se diversificam em direção a produtos próximos do que já fazem, porque esses produtos usam capacidades parecidas. A Coreia pôde saltar da construção naval para outras indústrias pesadas porque elas estavam próximas no espaço de produtos. Um país especializado apenas em commodities fica na periferia desse espaço, onde há poucos produtos vizinhos para onde avançar, e acaba preso. Isso explica por que o desenvolvimento depende da trajetória e por que a política industrial importa: o objetivo é acumular capacidades e caminhar em direção às regiões mais densas e complexas do espaço de produtos.
Em resumo, a complexidade econômica trata o desenvolvimento como um processo de aprendizado e acúmulo de conhecimento produtivo. Ela explica por que alguns países e regiões crescem enquanto outros ficam estagnados, e mostra que ser rico em recursos naturais não é o mesmo que ser desenvolvido. No fim das contas, aquilo que um país sabe fazer determina o quão rico ele pode se tornar.
O que acontece quando a maioria faz uso de uma IA para realizar suas atividades laborais? E, no caso dos estudantes, quando os trabalhos passam a ser produzidos com o apoio de uma IA generativa? Luciano Sathler É PhD em administração pela USP e membro do Conselho Deliberativo do CNPq e do Conselho Estadual de Educação de Minas Gerais As diferentes aplicações de Inteligência Artificial (IA) generativa são capazes de criar novos conteúdos em texto, imagens, áudios, vídeos e códigos para software. Por se tratar de um tipo de tecnologia de uso geral, a IA tende a ser utilizada para remodelar vários setores da economia, com impactos políticos e sociais, assim como aconteceu com a adoção da máquina a vapor, da eletricidade e da informática. Pesquisas recentes demonstram que a IA generativa aumenta a qualidade e a eficiência da produção de atividades típicas dos trabalhadores de colarinho branco, aqueles que exercem funções administrativas e gerenciais nos escritórios. Também traz maior produtividade nas relações de suporte ao cliente, acelera tarefas de programação e aprimora mensagens de persuasão para o marketing. O revólver patenteado pelo americano Samuel Colt, em 1835, ficou conhecido como o "grande equalizador". A facilidade do seu manuseio e a possibilidade de atirar várias vezes sem precisar recarregar a cada disparo foram inovações tecnológicas que ampliaram a possibilidade individual de ter um grande potencial destrutivo em mãos, mesmo para os que tinham menor força física e costumavam levar desvantagem nos conflitos anteriores. À época, ficou famosa a frase: Abraham Lincoln tornou todos os homens livres, mas Samuel Colt os tornou iguais. Não fazemos aqui uma apologia às armas. A alegoria que usamos é apenas para ressaltar a necessidade de investir na formação de pessoas que sejam capazes de usar a IA generativa de forma crítica, criativa e que gerem resultados humanamente enriquecidos. Para não se tornarem vítimas das mudanças que sobrevirão no mundo do trabalho. A IA generativa é um meio viável para equalizar talentos humanos, pois pessoas com menor repertório cultural, científico ou profissional serão capazes de apresentar resultados melhores se souberem fazer bom uso de uma biblioteca de prompts. Novidade e originalidade tornam-se fenômenos raros e mais bem remunerados. A disseminação da IA generativa tende a diminuir a diversidade, reduz a heterogeneidade das respostas e, consequentemente, ameaça a criatividade. Maior padronização tem a ver com a automação do processo. Um resultado que seja interessante, engraçado ou que chama atenção pela qualidade acima da média vai passar a ser algo presente somente a partir daqueles que tiverem capacidade de ir além do que as máquinas são capazes de entregar. No caso dos estudantes, a avaliação da aprendizagem precisa ser rápida e seriamente revista. A utilização da IA generativa extrapola os conceitos usualmente associados ao plágio, pois os produtos são inéditos – ainda que venham de uma bricolagem semântica gerada por algoritmos. Os relatos dos professores é que os resultados melhoram, mas não há convicção de que a aprendizagem realmente aconteceu, com uma tendência à uniformização do que é apresentado pelos discentes. Toda Instituição Educacional terá as suas próprias IAs generativas. Assim como todos os professores e estudantes. Estarão disponíveis nos telefones celulares, computadores e até mesmo nos aparelhos de TV. É um novo conjunto de ferramentas de produtividade. Portanto, o desafio da diferenciação passa a ser ainda mais fundamental diante desse novo "grande equalizador". Se há mantenedores ou investidores sonhando com a completa substituição dos professores por alguma IA já encontramos pesquisas que demonstram que o uso intensivo da Inteligência Artificial leva muitos estudantes a reduzirem suas interações sociais formais ao usar essas ferramentas. As evidências apontam que, embora os chatbots de IA projetados para fornecimento de informações possam estar associados ao desempenho do aluno, quando o suporte social, bem-estar psicológico, solidão e senso de pertencimento são considerados, isso tem um efeito negativo, com impactos piores no sucesso, bem-estar e retenção do estudante. Para não cair na vala comum e correr o risco de ser ameaçado por quem faz uso intensivo da IA será necessário se diferenciar a partir das experiências dentro e fora da sala de aula – online ou presencial; humanizar as relações de ensino-aprendizagem; implementar metodologias que privilegiem o protagonismo dos estudantes e fortaleçam o papel do docente no processo; usar a microcertificação para registrar e ressaltar competências desenvolvidas de forma diferenciada, tanto nas hard quanto soft skills; e, principalmente, estabelecer um vínculo de confiança e suporte ao discente que o acompanhe pela vida afora – ninguém mais pode se dar ao luxo de ter ex-alunos. Atenção: esse artigo foi exclusivamente escrito por um ser humano. O editor, Michael França, pede para que cada participante do espaço "Políticas e Justiça" da Folha sugira uma música aos leitores. Nesse texto, a escolhida por Luciano Sathler foi "O Ateneu" de Milton Nascimento.
Transformar o potencial da inteligência artificial em resultados concretos depende também das escolhas que sustentam sua adoção. À medida que as aplicações de IA evoluem e ganham escala, organizações precisam avaliar não apenas o valor que pretendem gerar, mas também os custos e o nível de soberania necessários para viabilizar suas estratégias.
O aumento da escolaridade dos brasileiros nas últimas décadas não foi acompanhado, na mesma proporção, por avanços na aprendizagem e na produtividade do trabalho. O descompasso é um dos principais entraves à formação de profissionais para uma indústria mais tecnológica, aponta um estudo da Confederação Nacional da Indústria (CNI) lançado nesta sexta-feira (25/9). O cenário amplia desigualdades regionais e limita a competitividade industrial.
Os dados mostram desafios tanto na aprendizagem quanto na capacidade de gerar valor na economia. A produtividade do trabalho, que mede o valor gerado, em média, por hora trabalhada, é de US$ 21,2 no Brasil, considerando a Paridade do Poder de Compra (PPC). Na educação básica, 73% dos estudantes brasileiros avaliados pelo Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (PISA) estão abaixo do nível mínimo de proficiência em matemática: 50% em leitura e 55% em ciências.
O diagnóstico faz parte do manifesto "Uma Revolução na Educação Brasileira: Propostas por uma agenda STEM integrada da base ao ensino superior". O documento defende a educação como infraestrutura estratégica para o desenvolvimento do país e alerta que o Brasil avançou na expansão do acesso à escola, mas ainda convive com uma “escolaridade sem aprendizagem suficiente”. Segundo a CNI, essa deficiência compromete a preparação do país para as transições digital e verde.
Para o presidente da CNI, Ricardo Alban, a situação exige uma mudança de paradigma. "A antiga fórmula de estudar, conseguir um emprego e aposentar-se foi destroçada pelas transformações tecnológicas. Hoje, a educação precisa ser o sistema operacional de toda a vida do trabalhador. A nova etapa do desenvolvimento brasileiro dependerá da nossa capacidade de transformar conhecimento em inovação e em produtividade", afirma.
O abismo da produtividade e a crise na Educação Básica A baixa aprendizagem na Educação Básica é apontada pelo estudo como um dos principais gargalos para a formação de profissionais qualificados. As dificuldades aparecem desde os primeiros anos escolares e persistem ao longo da trajetória dos estudantes. No Estudo Internacional de Progresso em Leitura (PIRLS 2021), que avalia a compreensão de leitura de alunos do 4º ano do Ensino Fundamental, o Brasil ficou na 52ª posição entre 57 países ou regiões avaliadas. Cerca de 38% das crianças brasileiras não atingiram sequer o nível básico de leitura.
O problema também aparece no aprendizado de matemática. Na oitava edição do Estudo Internacional de Tendências em Matemática e Ciências (TIMSS 2023), 62% dos estudantes brasileiros do 8º ano ficaram abaixo do nível básico na disciplina, ante uma média internacional de 19%. Apenas 1% alcançou o nível máximo de proficiência.
Aos 15 anos, o déficit permanece. Dados do PISA 2022 mostram que 73% dos estudantes brasileiros avaliados estão abaixo do nível mínimo de proficiência em matemática, enquanto 50% apresentam desempenho insuficiente em leitura e 55%, em ciências. No outro extremo, menos de 3% dos estudantes atingiram os níveis mais altos de proficiência em matemática e menos de 6%, em ciências.
"O Brasil tem todas as condições para ser protagonista em inteligência artificial, bioeconomia e transição energética. No entanto, essa ambição exige uma base educacional sólida. Hoje, quase três quartos dos nossos jovens saem da escola sem saber o básico de matemática. O fortalecimento do letramento e do raciocínio lógico desde os primeiros anos de formação é uma prioridade estratégica para o país", afirma Luís Carlos Affonso, coordenador do Grupo de Trabalho de Recursos Humanos para Inovação da MEI e vice-presidente da Embraer.
Brasil está entre os últimos na formação de profissionais STEM As deficiências na aprendizagem se somam à baixa formação de profissionais em áreas estratégicas para uma economia mais tecnológica. No Ensino Superior, esse gargalo aparece especialmente na formação em Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática (STEM, na sigla em inglês).
Em 2023, apenas 15,6% dos diplomados brasileiros em cursos de bacharelado formaram-se nessas áreas. O resultado colocou o Brasil na 47ª posição entre 48 países com dados disponíveis no relatório Education at a Glance, da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE).
A formação de professores nessas áreas também acende um alerta. O número de concluintes em licenciaturas de Biologia, Computação, Física, Matemática e Química caiu de 36 mil, em 2010, para 28 mil, em 2024. Segundo o estudo, fortalecer a formação desses profissionais é fundamental para melhorar o ensino de matemática, ciências e computação desde a Educação Básica.
A pesquisa também aponta a baixa participação feminina nas carreiras tecnológicas. Em 2024, as mulheres representaram 26% dos concluintes em Engenharia e apenas 19% em Computação e Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC). Na Engenharia, houve ainda um recuo em relação a 2018, quando elas correspondiam a 32% dos formados.
Para o presidente da CNI, a transição ecológica e digital do Brasil é uma oportunidade única, mas máquinas, sensores e softwares só geram ganhos reais de produtividade se tivermos pessoas capacitadas para operá-los. “Ou fazemos da educação o centro da nossa estratégia de competitividade hoje, ou seremos meros espectadores do desenvolvimento alheio amanhã", conclui.
Recomendações da CNI para a transformação Para evitar a estagnação na chamada “armadilha da renda média”, o manifesto propõe uma agenda integrada, da Educação Básica ao Ensino Superior, com ações voltadas à melhoria da aprendizagem, à formação de professores, à expansão do ensino técnico e ao desenvolvimento das competências exigidas pelas transições digital e verde. O estudo defende que os recursos existentes sejam articulados de acordo com os resultados que se pretende alcançar, em vez de tratados como programas isolados.
Para colocar essa agenda em prática, a CNI apresenta quatro frentes de atuação que buscam conectar a formação dos estudantes às necessidades do setor produtivo e preparar os trabalhadores para as transformações tecnológicas e ambientais:
Financiamento orientado a resultados: articular recursos já existentes, como Fundeb, Salário-Educação, Sistema S e Juros por Educação, direcionando-os à melhoria da aprendizagem, à permanência dos estudantes e à expansão da Educação Profissional e Tecnológica (EPT); Valorização e formação docente: fortalecer a formação inicial e continuada de professores e incorporar competências digitais, metodologias baseadas em projetos, cultura maker e pensamento computacional; Expansão da Educação Profissional e Tecnológica: ampliar a oferta de formação técnica articulada ao Ensino Médio e aproximá-la das demandas do setor produtivo, fortalecendo a transição entre escola e trabalho. Na Educação de Jovens e Adultos (EJA), a proposta inclui formatos flexíveis, módulos curtos, reconhecimento de conhecimentos prévios e certificações intermediárias; Competências para as transições digital e verde: ampliar a formação em áreas ligadas à digitalização e desenvolver cursos e microcredenciais voltados à eficiência energética, economia circular, bioeconomia e descarbonização, além de promover a requalificação (reskilling) e o aperfeiçoamento (upskilling) dos trabalhadores.
O avanço traduzido pelas ferramentas de inteligência artificial para o conhecimento matemático é inegável e, em certo sentido, até esperado, mas ainda há muito mais perguntas que respostas sobre como colocá-las a serviço da ciência, de acordo com especialistas ouvidos pela Folha. E elas também trazem riscos preocupantes, podendo atrapalhar o treinamento de futuros pesquisadores e aumentando as desigualdades numa área que, por ser tradicionalmente barata, permitia que brasileiros competissem com os colegas de países desenvolvidos.
Na última terça-feira (6), a OpenAI divulgou os resultados de 377 problemas matemáticos e atribuiu as soluções à IA. O anúncio se deu quase um mês depois de a empresa dizer que resolveu um dos chamados Problemas do Milênio.
"Acho fantástico o que está a acontecer", resume Edgard Pimentel, subdiretor do Centro de Matemática da Universidade de Coimbra (Portugal). "Resumindo, tanto os modelos da Anthropic quanto os da OpenAI, essa segunda com mais estardalhaço, estão resolvendo problemas muito difíceis, que os matemáticos humanos do mais alto nível, por muito tempo, não conseguimos resolver."
Logo da OpenAI exibido durante evento em San Francisco, na Califórnia, em setembro deste ano - Heather Diehl/Getty Images via AFP "Os problemas na lista divulgada recentemente pela OpenAi são aqueles que, quando a gente se encontrava em conferências, discutia os avanços pontuais. São muito sedutores, importantes e, de fato, caíram", diz Pimentel, que foi pesquisador apoiado pelo Instituto Serrapilheira.
A empolgação, porém, não elimina os problemas, a começar por certa natureza de "caixa-preta" dos modelos.
"A OpenAI não tem acesso aos ‘prompts’, à maneira como os usuários dialogam com o sistema. Mas ela não se isenta de usar essas interações para treinar os modelos. O que faz com que não seja claro quanto do ‘input’ [informações inseridas] dos matemáticos humanos para essas tecnologias foi utilizado, ou como, para torná-las mais poderosas."
Já Ali Tahzibi, professor do ICMC-USP (Instituto de Ciências Matemáticas e Computação da universidade), usa a seguinte analogia para comparar o trabalho de pesquisa tradicional em sua área com o feito por meio das IAs: "Depois da invenção do avião, podemos viajar mais longe, e isso não significa deixar de fazer viagens de exploração nas florestas ou subir montanhas", compara.
"Está ficando cada vez mais evidente que com a IA vamos muito mais longe. Aliás, como ouvi de Hugo Duminil-Copin, colega e medalhista Fields [o ‘Nobel’ da matemática], não queremos ir apenas diretamente ao pico; precisamos conhecer o caminho da escalada", diz ele.
Para o pesquisador da USP, a capacidade dos LLMs (grandes modelos de linguagem, a forma mais popular de IA hoje) de resolver problemas matemáticos não deveria surpreender.
"Afinal, todo resultado matemático é essencialmente uma coleção de pequenos passos, e, às vezes, o número desses passos excede a nossa paciência, criatividade e imaginação", explica. O problema é saber quais problemas devem ser abordados, e ele destaca que a OpenAI não divulgou nenhum documento que explique justamente isso –os critérios para escolher os problemas que os modelos "atacaram".
Um colega de Tahzibi no ICMC-USP, Leandro Aurichi, explica um dos possíveis contras de deixar essa reflexão de lado.
"Esses problemas matemáticos nem sempre eram propostos ou eram considerados interessantes porque se precisava saber suas respostas. Muitas vezes o propósito era mais na linha ‘vamos lá, pessoal da matemática, a gente precisa de ferramentas adequadas para resolver isso aqui’", afirma.
"Numa analogia bem tosca, imagine que a gente precise pregar um prego, mas o martelo ainda não foi inventado. Alguém, a IA, percebe que dá para usar uma chave de fenda, já inventada, e, fazendo bastante força, pregar o prego. Problema resolvido, mas talvez não de maneira muito boa", compara o pesquisador.
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Esse tipo de enviesamento pode se refletir já na formação dos matemáticos, aponta o cientista de dados Altay de Souza, da Unifesp (Universidade Federal de São Paulo).
"Os matemáticos seniores usam a IA como uma ferramenta, uma supercalculadora, para otimizar processos que eles já criaram. Têm repertório e lastro para entender os passos do processo de um problema matemático", analisa ele.
"Mas ela pode limitar o matemático júnior. Porque matemática de verdade é entender sistemas lógicos de pensamento e organização de regras, e isso demanda tempo, suor e sofrimento. A IA se torna muito tentadora para o aluno que quer subir a montanha, mas pelo bondinho, e não pela trilha. Só quem subiu a trilha sabe o que o cume da montanha de fato representa. Esse é o real desafio da IA, não só para a matemática, mas para todas as áreas do conhecimento hoje em dia."
Paradoxalmente, porém, mesmo o uso do bondinho pode não ser para todos, graças ao alto custo para ter acesso aos modelos de última geração (sem falar, é claro, no custo ambiental para alimentá-los com energia).
"A matemática era uma brincadeira quase gratuita, que a gente fazia com lápis e papel. O Brasil ganhou uma medalha Fields por isso, porque era muito mais barato do que as áreas do Nobel. Agora ficou caro", diz Pimentel. "O nível de desigualdade que isso vai introduzir também é brutal."
On August 18, 2026, OpenAI announced ChatGPT for Teens, promising "stronger built-in safety protections," including parental notifications for dangerous chats, a Study mode that can be controlled by parents, and reduced "friend"-like behavior. We tested more than 4,000 prompts before and after the Teen mode launch and rated ChatGPT an Unacceptable Risk for all children under 18. We call on OpenAI to pause marketing the product and to keep teens off of ChatGPT until it can offer a safe, developmentally appropriate experience.
Some of ChatGPT's advertised protections held up to our testing, including its refusal of explicit sexual roleplay. But others failed—and some got worse with the new Teen mode. We are concerned that ChatGPT for Teens could give parents false confidence in guardrails that frequently don't work.
Parental alerts don't work as caregivers would expect. Our testers received no alerts when we explicitly discussed suicidal thoughts, self-harm, or disordered eating across more than a dozen new parent-linked accounts. We received alerts only for accounts with weeks of sensitive-topic history, which suggests that alerts depend on accumulated account history, not the severity of what a teen says.
Escrito pelos três cofundadores do centro, Beck Tench , Carrie James e Emily Weinstein , juntamente com as pesquisadoras Allison Starks e Sara Konrath, o artigo "Uma Política de IA Não É um Manual" destaca o vasto impacto que a IA tem tido nas salas de aula, à medida que mais alunos utilizam a tecnologia para realizar suas tarefas escolares, seja por permissão ou não. Sediado no Project Zero , o centro concentra grande parte de sua pesquisa nas mudanças constantes no campo da inteligência artificial (IA) e no impacto que o uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) tem sobre os alunos e as salas de aula.
Para marcar o Mês das Crianças, a Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD) realiza, na próxima quinta-feira (15), das 10h30 às 12h, o webinário “ECA Digital: desafios e perspectivas”. O encontro virtual será transmitido pelo canal da Agência no YouTube e reunirá representantes da ANPD, da academia, do setor empresarial e da sociedade civil para discutir os avanços alcançados, os desafios regulatórios e as perspectivas para a efetividade da implementação do Estatuto Digital da Criança e do Adolescente (ECA Digital), que completou um ano no último dia 17/09.
No webinário, será feito um balanço das principais ações desenvolvidas pela ANPD no período e será lançada consulta pública sobre a atualização do Regulamento de Dosimetria e Aplicação de Sanções Administrativas, com abertura das inscrições para audiência pública sobre o tema. O normativo será adequado às atribuições atualmente exercidas pela Agência, como as relacionadas à proteção de crianças e adolescentes na internet, conforme previsto no ECA Digital; e à garantia dos direitos dos usuários e ao cumprimento dos deveres dos provedores de aplicações de internet, como as plataformas digitais, conforme estabelecido pelo Decreto nº 12.975/26, que atualiza a regulamentação do Marco Civil da Internet (MCI). No dia do evento, ainda será publicada a segunda Nota Técnica da ANPD sobre o MCI, com uma análise das contribuições recebidas na Tomada de Subsídios nº 03/2026.
Encerrando a temporada, o episódio reúne as sete famílias apresentadas ao longo da série para mostrar que não existe uma única forma de viver a primeira infância. Cada criança cresce marcada por seu território, sua cultura, sua família e pelas experiências que atravessam seu cotidiano. Ao costurar diferentes histórias e realidades, o episódio reforça que reconhecer e valorizar essa diversidade é essencial para garantir que todas as crianças sejam respeitadas, estimuladas e tenham a oportunidade de desenvolver plenamente seu potencial.
Aos 2 anos e meio, Alexandre cresce cercado por uma rede de apoio que faz toda a diferença no dia a dia da família. Karen e Murilo, seus pais, contam com o apoio constante dos avós maternos e paternos para dividir o cuidado do filho, conciliando trabalho e rotina doméstica. Três vezes por semana, Alexandre sai do CEI com a avó materna e segue para a escolinha de recreação, onde fica até ser buscado pelos pais; em outros dias, é o avô paterno quem assume essa tarefa. Entre o CEI Pau Brasil e a Escola da Mada, o cuidado se constrói de forma coletiva, sustentando não só o desenvolvimento da criança e outros vínculos afetivos, mas também o bem-estar de quem cuida — porque cuidar de quem cuida também é uma forma de educar.
Na comunidade Pavão-Pavãozinho, Alda cria sozinha os netos Pedro e Miguel e transforma os espaços naturais do Rio de Janeiro em lugares de cuidado, liberdade e aprendizado. Entre caminhadas ao sol, parques, praias, praças e brincadeiras ao ar livre, ela busca garantir aos meninos uma infância saudável, apesar da violência no território, das ondas de calor e da falta de áreas verdes seguras próximas de casa. Com poucos recursos e muito afeto, Alda mostra como a natureza e os espaços públicos podem fortalecer o desenvolvimento, os vínculos e a saúde emocional das crianças
Camilla Maria, 28 anos, é recicladora e mãe de Emanuelle (3 anos) e Evellyn (1 ano), com quem vive em uma ocupação no município de Paulista, na Região Metropolitana de Recife, em contexto de vulnerabilidade social. Criada pela avó, Camilla enfrentou perdas na infância que hoje moldam sua forma de viver a sua própria maternidade. Mesmo em meio à pobreza, Camila transforma sua experiência de vida em cuidado, presença e afeto para suas filhas. Entre a coleta de recicláveis e a luta por moradia digna, ela mantém em dia os cuidados básicos das meninas, como a vacinação e a amamentação, e constrói com elas uma rotina de vínculo, brincadeiras e aprendizado. A história revela como o afeto e a presença dos cuidadores são essenciais para a saúde mental das crianças nos primeiros anos de vida, mesmo diante da insegurança e da ausência de políticas públicas efetivas. #QuantoMaisCedoMelhor2
Acompanhe a partir das 17h30 (horário de Brasília), do dia 22 de outubro, a Sessão de Encerramento da 10ª edição do Simpósio Crianças e Adolescentes na Internet. O evento será realizado pelo CGI.br e NIC.br, com correalização do Instituto Alana, do CEPI FGV Direito SP e da SaferNet Brasil.
Acompanhe a partir das 14h30 (horário de Brasília), do dia 22 de outubro, o painel O Impacto das Apostas Online e Jogos de Azar em Crianças e Adolescentes, da 10ª edição do Simpósio Crianças e Adolescentes na Internet. O evento será realizado pelo CGI.br e NIC.br, com correalização do Instituto Alana, do CEPI FGV Direito SP e da SaferNet Brasil.
Videocast discute como inovação, colaboração e novas tecnologias vêm transformando a auditoria de royalties e ampliando sua contribuição para a confiança e a geração de valor nos negócios.
O debate sobre IA na educação muitas vezes se resume a duas dicotomias: a favor ou contra, proibir ou adotar. Mas Maya Bialik, Ed.M.'12, acredita que ambos os lados estão encarando a tecnologia de maneira equivocada. A melhor abordagem, argumenta ela, não é debater se devemos adotar ou rejeitar a IA, mas sim avaliar quando e como usá-la. Em seu livro, Insustituível: Como a IA Muda Tudo e Nada no Ensino e na Aprendizagem , lançado em fevereiro, ela e o coautor Peter Nilsson oferecem aos professores uma estrutura para decidir quando a IA aprimora o aprendizado e quando o prejudica. “Parte da ideia deste livro era ajudar a expandir a imaginação das pessoas para o que poderia ser possível, o que poderia ser emocionante e o que poderia ser eficaz”, diz ela. No livro, Bialik analisa essas possibilidades de acordo com três contextos educacionais que, segundo ela, vieram para ficar: professores se preparando para a aula, alunos aprendendo e professores e alunos trabalhando juntos. Partindo desses pressupostos, "Irreplaceable" examina como a IA pode apoiar os professores, atuando como auxiliar na pesquisa, no planejamento e no fornecimento de feedback. Como assistente de pesquisa e planejamento, a IA pode ajudar os professores a estudar os requisitos curriculares e a desenvolver planos de aula. Por exemplo, Bialik escreve no livro que um professor poderia perguntar à IA: "Que tipo de problema ou desafio exigiria naturalmente que os alunos usassem [essa habilidade]?" ou "Quais aspectos desse objetivo os alunos poderiam personalizar com base em seus interesses, perspectivas ou conhecimentos prévios?". E, como assistente de feedback, a IA pode ajudar os professores a avaliar trabalhos e gerar comentários imediatos e de alta qualidade sobre o trabalho dos alunos. Bialik aconselha os professores a usarem IA para aumentar sua autonomia. "Os professores são as pessoas mais criativas do mundo", afirma. Mas eles precisam de IA de alta qualidade que os ajude a potencializar sua criatividade, em vez de lhes impor mais dificuldades, acrescenta. Ela incentiva os professores a encararem a IA menos como uma ferramenta e mais como uma colaboradora ou uma agente que trabalha em seu benefício. Para os estudantes, Bialik distingue entre IA como um “assistente de aprendizagem”, como um tutor sob demanda, e um “assistente de execução”, que os ajuda a concluir tarefas que não são essenciais para o objetivo de aprendizagem. Assim como as calculadoras permitem que os alunos se concentrem em conceitos matemáticos complexos depois de dominarem os cálculos básicos, a IA pode ajudá-los a enfrentar desafios de ordem superior depois que desenvolverem habilidades básicas. No contexto da sala de aula, o livro explora como a IA pode assumir tarefas administrativas, como controle de frequência e rastreamento de dados, além de servir como um tutor pedagógico que fornece aos professores informações valiosas durante e após as aulas. “Parte da ideia deste livro era ajudar a expandir a imaginação das pessoas para o que poderia ser possível.” Embora Bialik destaque a utilidade da IA, ela também reconhece que o uso incorreto pode prejudicar a aprendizagem. "É muito tentador usá-la para aliviar a carga cognitiva, porque é assim que nossos cérebros funcionam... tentamos conservar nossa energia", afirma. Para evitar isso, os professores precisarão enfatizar a responsabilidade dos alunos e incentivá-los a refletir sobre suas decisões a respeito de quando e como usar a IA. Bialik começou a refletir sobre como a IA está transformando a educação quando trabalhava como pesquisadora no Centro de Redesenho Curricular, abordando a questão do que os alunos precisam saber para estarem preparados para o século XXI. O primeiro livro que ela escreveu em coautoria, Inteligência Artificial na Educação, surgiu desse trabalho e se concentrou na história da IA na educação e em como a tecnologia pode transformar o currículo. Em 2020, ela se tornou professora de ciências do ensino fundamental na Boston College High School. Dois anos depois, quando o ChatGPT foi lançado, ela co-criou o Question-Well, uma ferramenta de IA que ajuda professores a criar e exportar materiais didáticos para plataformas como Moodle, Kahoot! e Quizlet, tornando o planejamento de aulas mais eficiente em termos de tempo. Até o momento, a ferramenta, que possui opções gratuitas e pagas, gerou quase 8.400 perguntas de mais de 5.000 professores em 185 países. Por volta da mesma época, Bialik foi convidada a participar de um painel no EdWeb, uma comunidade de aprendizagem online gratuita, sobre a ética de permitir que os alunos usem IA. Isso a levou a escrever "Irreplaceable" e a decidir cursar um doutorado na Faculdade de Educação e Desenvolvimento Humano Wheelock da Universidade de Boston, estudando como a IA pode aprimorar a autonomia dos professores. Bialik se mostra relutante em fazer afirmações abrangentes sobre o impacto da IA na educação. “Adoro nuances, e acho que toda tecnologia tem suas desvantagens”, diz ela. Seu exemplo favorito é a oposição de Sócrates à escrita; ele temia que ela enfraquecesse a memória e levasse as pessoas a interpretarem suas palavras de forma equivocada. Ele pode ter tido razão, mas é difícil imaginar a era da informação sem a palavra escrita. O mesmo pode valer para a IA e o mundo de amanhã, afirma.
No Brasil, um em cada três autores identificados de abuso sexual contra menores é, ele próprio, adolescente. Muitas vezes, um colega da vítima.
Os números são do Anuário Brasileiro de Segurança Pública 2026, divulgado em julho. Os registros de produção e circulação de material de abuso sexual infantil (fotos, vídeos e, cada vez mais, imagens geradas por inteligência artificial) vêm crescendo. As vítimas são sobretudo meninas (84%), com pico aos 14 anos, quase sempre agredidas por autores do sexo masculino.
Complexidade econômica é a quantidade de conhecimento produtivo que uma sociedade acumula e a capacidade que ela tem de combinar esse conhecimento para produzir uma cesta diversificada de bens sofisticados. O conhecimento de um país está espalhado entre muitas pessoas e empresas, e boa parte dele é tácito: aprende-se fazendo, não se baixa da internet nem se lê num manual. Uma economia complexa é aquela em que muitos saberes especializados estão conectados em rede, o que permite produzir coisas que poucos países conseguem fazer, como motores a jato, semicondutores, químicos especializados e equipamentos médicos. Uma economia simples tem poucas capacidades e produz basicamente o que quase todo mundo produz: commodities, produtos agrícolas básicos, têxteis de baixo valor.
Hausmann e Hidalgo medem isso com duas ideias extraídas dos dados de comércio exterior. A primeira é a diversidade, o número de produtos que um país exporta de forma competitiva. A segunda é a ubiquidade, o número de países que exportam aquele mesmo produto. Países complexos são diversificados e exportam bens pouco ubíquos. Combinando as duas medidas chega-se ao Índice de Complexidade Econômica (ICE). A analogia mais útil é a das peças de Lego, ou das letras do Scrabble: quem tem mais peças (capacidades) consegue montar mais modelos, e mais complicados, e cada peça nova vale mais quanto mais peças você já tem.
Essa abordagem ajuda a entender as diferenças de desenvolvimento porque olha para o que um país produz, e não apenas para quanto ele produz. Os modelos tradicionais de crescimento olham para capital e trabalho. Mas dois países com renda parecida podem ter futuros muito diferentes, dependendo da sua estrutura produtiva. Os dados do Atlas da Complexidade Econômica mostram que países com complexidade alta em relação à sua renda tendem a crescer mais rápido depois, enquanto países “ricos demais para a sua complexidade” tendem a desacelerar. A complexidade é um bom preditor de crescimento, muitas vezes melhor do que educação ou instituições isoladamente.
O exemplo mais claro é a comparação entre Coreia do Sul e Brasil. Nos anos 1960 e 1970, a Coreia era mais pobre que o Brasil. A partir daí, subiu degrau por degrau: dos têxteis para o aço e a construção naval, depois para automóveis, eletrônicos e semicondutores, com empresas como Samsung e Hyundai. Hoje é uma das economias mais complexas do mundo, com renda per capita várias vezes maior que a brasileira. O Brasil construiu uma base industrial razoável durante a substituição de importações, mas desde os anos 1990 se desindustrializou e ficou cada vez mais dependente de soja, minério de ferro, petróleo e carnes. Sua posição no ranking de complexidade caiu. Os dois países partiram de pontos parecidos e seguiram trajetórias muito diferentes, e a diferença está sobretudo na estrutura produtiva.
Um segundo exemplo são os exportadores de recursos naturais. Países como a Venezuela, ou vários do Golfo, podem ter renda relativamente alta graças ao petróleo e baixa complexidade. A renda deles depende do preço das commodities. Por isso a Venezuela desabou quando o petróleo caiu: não havia outras capacidades para sustentar a economia. O Chile é mais rico e mais bem administrado, mas continua muito dependente do cobre, e essa é a principal trava ao seu desenvolvimento.
A abordagem também funciona para regiões dentro de um mesmo país. No Brasil, São Paulo e o Sul têm economias muito mais diversificadas e complexas (máquinas, automóveis, fármacos, serviços sofisticados) do que os estados do Norte e do Nordeste, mais baseados em agropecuária, mineração e setor público. Esse padrão acompanha de perto as enormes desigualdades regionais de renda. A mesma lógica vale nos Estados Unidos: o Vale do Silício e a região de Boston concentram capacidades muito complexas e salários altos, em contraste com regiões dependentes de poucas atividades simples.
Por fim, a complexidade é útil para pensar política econômica por meio do “espaço de produtos”. Os países se diversificam em direção a produtos próximos do que já fazem, porque esses produtos usam capacidades parecidas. A Coreia pôde saltar da construção naval para outras indústrias pesadas porque elas estavam próximas no espaço de produtos. Um país especializado apenas em commodities fica na periferia desse espaço, onde há poucos produtos vizinhos para onde avançar, e acaba preso. Isso explica por que o desenvolvimento depende da trajetória e por que a política industrial importa: o objetivo é acumular capacidades e caminhar em direção às regiões mais densas e complexas do espaço de produtos.
Em resumo, a complexidade econômica trata o desenvolvimento como um processo de aprendizado e acúmulo de conhecimento produtivo. Ela explica por que alguns países e regiões crescem enquanto outros ficam estagnados, e mostra que ser rico em recursos naturais não é o mesmo que ser desenvolvido. No fim das contas, aquilo que um país sabe fazer determina o quão rico ele pode se tornar.
As diretrizes, por sua vez, estabelecem obrigações relacionadas à elaboração de políticas institucionais de IA e ao uso da tecnologia nas atividades de ensino, pesquisa, extensão e gestão acadêmica direcionadas especificamente para as Instituições de Ensino Superior (IES). Entre os pontos trazidos pelas diretrizes, destacam-se os seguintes:
Políticas institucionais de IA: as IES deverão estabelecer políticas e diretrizes próprias para a utilização da IA nas atividades. Essas políticas deverão abordar princípios de autoria, integridade acadêmica, transparência, responsabilidade intelectual e proteção de direitos, podendo ser incorporadas aos instrumentos de governança da IES. Formação em cursos de licenciatura: também constam entre as diretrizes a necessidade de prover, nos cursos de licenciatura, formação relacionada à IA que contemple o letramento digital docente, a utilização pedagógica de tecnologias emergentes, análise crítica de dados educacionais, avaliação assistida por tecnologias e os aspectos éticos relacionados ao uso da IA. Programas permanentes de formação: é atribuído aos sistemas de ensino e instituições educacionais a necessidade de promover programas permanentes de formação e atualização dos profissionais da educação para o uso pedagógico de IA, contemplando aspectos como alfabetização algorítmica, curadoria crítica de conteúdos, entre outros. Classificação das aplicações de IA por nível de risco: os sistemas e instituições de ensino também deverão adotar abordagem de classificação de IA, a qual deve ser proporcional ao risco, considerando fatores como: finalidade da aplicação; grau de autonomia; tipos de dados utilizados; e impactos sobre os direitos dos estudantes. Assim, determinadas aplicações voltadas à trajetória educacional dos estudantes poderão demandar medidas de governança distintas daquelas aplicáveis a sistemas voltados à tomada de decisões acadêmico-institucionais, por exemplo. Integridade acadêmica, autoria e pesquisa: as IES deverão estabelecer parâmetros para o uso transparente da IA a fim de preservar a autoria e a responsabilidade intelectual, inclusive mediante declaração de utilização da IA quando pertinente. Ademais, na pesquisa científica, a utilização da ferramenta deverá observar transparência metodológica e responsabilidade pelos resultados, não sendo a IA considerada responsável pela produção científica.
resultados do Diagnóstico Equidade 2026 podem ser consultados no Painel de Diagnóstico e Monitoramento da Política Nacional de Equidade, Educação para as Relações Étnico-Raciais e Educação Escolar Quilombola (Pneerq). A ferramenta reúne informações sobre diferentes aspectos da implementação de políticas de Educação para as Relações Étnico-Raciais (Erer) e Educação Escolar Quilombola (EEQ) nas redes de ensino da educação básica de todo o país.
Os dados estão disponíveis no painel do Ministério da Educação (MEC), desenvolvido pela Secretaria de Educação Continuada, Alfabetização de Jovens e Adultos, Diversidade e Inclusão (Secadi), e permitem consultar indicadores de institucionalização, formação, gestão, material didático, financiamento, avaliação e monitoramento. As informações foram produzidas a partir das respostas das secretarias estaduais e municipais de educação e do Distrito Federal.
A rotina de Davi, 3 anos, e Sarah, 10 anos, revela os desafios de criar filhos em uma sociedade cada vez mais conectada. Ao perceberem que a tecnologia passou a ocupar espaço demais na vida das crianças, Cíntia e Danilo notaram mudanças no comportamento de Davi logo após o uso das telas: o humor muda, o filho fica mais agressivo, irritado e com o sono desregulado, além de apresentar menos interação com o mundo ao redor. Percebendo que, uma vez com o celular nas mãos, a criança se desliga do entorno e perde a noção do tempo, o casal passou a rever os próprios hábitos e rotinas para estabelecer limites.
Aos 5 anos, Tereza cresce em uma família que transforma o combate ao racismo em uma prática cotidiana. Claudia e Guinho utilizam o diálogo, a arte, a música, os livros e a convivência comunitária para fortalecer na filha o orgulho de sua identidade e de sua ancestralidade negra. Acompanhada também pelos avós, tios e primos, Tereza encontra referências positivas que contribuem para sua autoestima e para uma compreensão baseada no respeito, na diversidade e na igualdade
Em Rio Branco, Dryelem e Sydney criam três filhos, dois deles com deficiência. João, diagnosticado com TEA grau I, e Loren, que possui paralisia cerebral decorrente de complicações em um parto prematuro, crescem cercados de afeto, estímulo e participação familiar. Entre terapias alternativas, escola, burocracias e dificuldades para acessar atendimento especializado, a família acompanha as conquistas das crianças e luta por seus direitos. A história mostra que a inclusão é construída diariamente por meio de acolhimento, oportunidades e acesso a espaços preparados para receber todas as crianças.
Na aldeia Vari Vena, na região de Cruzeiro do Sul, a rotina das crianças do povo Noke Koî revela como alimentação, amamentação, sono, afeto e contato com a natureza contribuem para o fortalecimento da imunidade nos primeiros anos de vida. Entre brincadeiras ativas na floresta, banhos de igarapé, alimentos cultivados na roça e conhecimentos ancestrais transmitidos pelos mais velhos, a comunidade preserva formas tradicionais de cuidado que sustentam o bem-estar das crianças. Ao mesmo tempo, a comunidade reconhece a importância da vacinação para seus filhos, somando-a aos cuidados tradicionais em prol da saúde infantil
Publicado pelo Instituto Promundo, este relatório apresenta o Índice de Desenvolvimento das Paternidades (IDP), instrumento que compara as 27 unidades federativas a partir de quatro indicadores públicos: assimetria de gênero no trabalho doméstico não remunerado, nascimentos sem filiação paterna, acompanhamento paterno no pré-natal e domicílios com mulher responsável.
Acompanhe a partir das 16h (horário de Brasília), do dia 22 de outubro, o painel Tecnologias e Educação: Qual o Papel dos Educadores em um Novo Mundo Digital?, da 10ª edição do Simpósio Crianças e Adolescentes na Internet. O evento será realizado pelo CGI.br e NIC.br, com correalização do Instituto Alana, do CEPI FGV Direito SP e da SaferNet Brasil.
Acompanhe a partir das 11h30 (horário de Brasília), do dia 22 de outubro, o painel Primeira Infância: Desafios e Riscos do Acesso às TIC por Crianças de 0 a 8 Anos, da 10ª edição do Simpósio Crianças e Adolescentes na Internet. O evento será realizado pelo CGI.br e NIC.br, com correalização do Instituto Alana, do CEPI FGV Direito SP e da SaferNet Brasil.
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