IA e formação profissional

Coluna

Educação

02 de março de 2026

IA e formação profissional

Entre eficiência, dependência e responsabilidade

A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa tecnológica e passou a integrar, de forma concreta, práticas educacionais e organizacionais, transformando a maneira como profissionais se formam, aprendem e atuam. Segundo relatório do Digital Education Council, publicado em 2025, 88% das instituições investigadas usaram a IA de forma mínima ou moderada nos processos de ensino, e 75%, para a elaboração de material didático.

 A aplicabilidade da inteligência artificial já se reflete de forma concreta no ambiente organizacional. Dados do McKinsey Global Survey on the State of AI 2025 indicam que 88% das organizações utilizam IA regularmente em ao menos uma função de negócio, abrangendo atividades como automação, otimização de processos e suporte à tomada de decisão, evidenciando que a tecnologia deixou de ser experimental e passou a integrar práticas operacionais. No entanto, é crucial analisar como essa mesma tecnologia pode impactar negativamente a formação dos futuros profissionais de TI.

A IA é uma ferramenta com potencial imenso para auxiliar estudantes e professores no processo de aprendizagem. Plataformas de aprendizado adaptativo, tutores virtuais e assistentes inteligentes facilitam o acesso ao conhecimento e personalizam o ritmo da aprendizagem. Por outro lado, estudos recentes indicam que o uso recorrente de ferramentas de IA generativa pode reduzir o engajamento cognitivo em atividades complexas.

Pesquisa apresentada na CHI 2025 por Lee e colaboradores, baseada em um levantamento com 319 profissionais e 936 exemplos reais de uso de IA no trabalho, mostra que níveis mais altos de confiança nos sistemas estão estatisticamente associados a menor esforço cognitivo e menor ativação do pensamento crítico.

Os autores observaram ainda um deslocamento do papel do profissional, que passa da execução para a simples supervisão de respostas automatizadas, aumentando o risco de dependência tecnológica e enfraquecimento da capacidade de resolução independente de problemas ao longo do tempo.

Uma das principais preocupações refere-se ao risco de superficialidade no aprendizado associado ao uso recorrente de ferramentas de IA generativa. Fan, L.; Deng, K.; Liu conduziram, em 2025, um estudo com 148 estudantes de engenharia da China que mostrou que, embora 88,52% dos participantes relatassem aumento da eficiência de estudo, quase metade afirmou que seu desempenho acadêmico permaneceu praticamente inalterado.

Os autores observam que a sensação de produtividade gerada pela automação de tarefas pode mascarar lacunas na compreensão conceitual, criando uma percepção de aprendizado dissociada da aquisição efetiva de conhecimento.

Além disso, parte dos estudantes relatou redução da autonomia cognitiva, indicando que a dependência de respostas automatizadas pode levar à negligência de etapas fundamentais do processo formativo e limitar o desenvolvimento do raciocínio lógico e da resolução independente de problemas. Isso pode culminar em uma geração de profissionais altamente dependentes da tecnologia e com fragilidades técnicas preocupantes.

Outro ponto delicado refere-se ao impacto da IA sobre o engajamento e a motivação dos estudantes. Uma revisão sistemática publicada em 2025 na revista Computers and Education: Artificial Intelligence, conduzida por Heung e Chiu, com meta-análise envolvendo 17 estudos empíricos e 1.735 participantes, mostrou que, embora atividades mediadas por ChatGPT apresentem aumento médio nos níveis gerais de engajamento, os efeitos cognitivos são inconsistentes, especialmente em tarefas que exigem compreensão profunda, escrita e programação.

Os autores destacam que parte dos estudantes tende a recorrer ao sistema para concluir atividades de forma mais rápida, o que pode reduzir o envolvimento com processos cognitivos complexos. Além disso, o estudo identifica práticas recorrentes de copiar e colar códigos ou respostas geradas pela IA, associadas a comportamentos de dependência e à diminuição da participação ativa em tarefas desafiadoras, indicando riscos de aprendizagem superficial quando não há mediação pedagógica adequada. Isso não apenas prejudica o aprendizado individual, mas também enfraquece o mercado, que precisa de profissionais inovadores, curiosos e preparados para resolver problemas inéditos.

No mercado de trabalho, a expansão da IA já produz efeitos concretos sobre a organização das atividades profissionais. Voltando ao McKinsey Global Survey – The State of AI 2025, o estudo mostrou reduções de custo, especialmente reportadas em áreas como engenharia de software, manufatura e tecnologia da informação.

Além disso, apontou que 32% dos respondentes esperavam redução no tamanho da força de trabalho de suas organizações no ano seguinte, em decorrência da IA. Esses dados sugerem que a automação tende a substituir tarefas rotineiras e repetitivas, além de reconfigurar o perfil das competências demandadas.

Surge, assim, um paradoxo formativo: enquanto a tecnologia exige maior sofisticação técnica e capacidade de adaptação, parte das atividades tradicionais da área passa a ser absorvida por sistemas automatizados. Além disso, a dimensão ética e a responsabilidade social associadas ao desenvolvimento tecnológico não podem ser secundarizadas na formação profissional.

Riscos

A Recomendação sobre a Ética da Inteligência Artificial, adotada pela Unesco em 2021, destaca que sistemas de IA envolvem riscos relacionados a viés algorítmico, discriminação, proteção de dados e impactos sociais amplos, exigindo governança responsável e supervisão humana qualificada.

Nesse contexto, a formação em tecnologia não pode se restringir ao domínio instrumental das ferramentas, mas deve incorporar reflexão crítica sobre consequências sociais, jurídicas e morais da aplicação desses sistemas. O risco é formar profissionais tecnicamente aptos, mas descolados da reflexão ética, o que pode resultar em soluções problemáticas e até perigosas para a sociedade.

Outro desafio refere-se à desigualdade estrutural de acesso às tecnologias digitais. Segundo dados publicados pela União Internacional de Telecomunicações em 2025, embora 74% da população mundial esteja conectada, cerca de 2,2 bilhões de pessoas permanecem off-line, concentradas majoritariamente em países de baixa e média renda. Enquanto nações de alta renda se aproximam da universalização do acesso, apenas 23% da população dos países de baixa renda utiliza a internet.

Além disso, persiste uma diferença significativa entre áreas urbanas e rurais, com 85% dos habitantes urbanos conectados, contra 58% da população rural. Assim, a expansão da IA tende a beneficiar desigualmente diferentes grupos sociais, mantendo estudantes e futuros profissionais sem acesso regular à conectividade, dispositivos e ferramentas digitais e reforçando desigualdades regionais.

Finalmente, a crescente confiança em sistemas de IA pode influenciar a forma como profissionais lidam com situações complexas e imprevistas. Em um estudo apresentado na CHI 2025 sobre o uso de IA generativa em atividades cognitivas, Lee e colaboradores mostraram que a delegação recorrente de decisões ao sistema está associada à redução do esforço analítico e à transferência do papel humano da execução para a supervisão. Os autores alertam que esse padrão pode enfraquecer a resolução independente de problemas ao longo do tempo.

Em contextos profissionais, esse processo tende a reduzir a exposição a desafios abertos, o que pode contribuir para limitações na improvisação, na autonomia e na capacidade de adaptação, competências essenciais diante de cenários de crise e da imprevisibilidade tecnológica. Portanto, embora a IA represente uma aliada relevante, é fundamental que educadores, estudantes e profissionais estejam atentos aos seus limites e riscos. A formação contemporânea deve buscar o equilíbrio entre o uso da inteligência artificial como ferramenta e o fortalecimento das competênciashumanas essenciais, como pensamento crítico, autonomia, criatividade e responsabilidade ética. O futuro das tecnologias depende diretamente da qualidade dessa formação humana. Quando utilizada apenas como atalho, a IA pode enfraquecer a base do aprendizado e da inovação; quando integrada de forma consciente e crítica, pode ampliarcapacidades humanas e contribuir para um desenvolvimento mais justo, sustentável e socialmente responsável.

Quem publicou esta coluna

Maurício Acconcia Dias

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Lavras, mestrado e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo e MBA em Data Science Analytics pela USP/Esalq. Atua com desenvolvimento de hardware para sistemas inteligentes aplicados à robótica. É consultor em Data Science & Analytics e Desenvolvimento de sistemas embarcados e orientador do MBA USP/Esalq.

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17 de setembro de 2026

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Palavras-chave: Bolsa Família; Mortalidade Infantil; Municípios Brasileiros; Painel de Dados; Política Pública.

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Palavras-chave: CARF; gestão tributária; limitação temporal; lucro real; planejamento tributário.

17 de setembro de 2026

Símbolos da Moda Esportiva: Consumo, Identidade e Status entre Consumidores Brasileiros

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Palavras-chave: Consumo inconspícuo; Distinção; Prestígio social; Sportstyle; Wellness.

17 de setembro de 2026

Modelo Validado de Formação de Competência Técnica e Habilidades Não Técnicas em Indústrias Químicas Complexas

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Palavras-chave: accountability; adaptação climática; gestão de riscos; governança multinível.

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Palavras-chave: Automação de Marketing; Business Intelligence; Inbound Marketing; Integração de Sistemas; RD Station.

17 de setembro de 2026

Detecção de Anomalias no Monitoramento de Saúde de Pontes Usando Redes Neurais

O monitoramento da saúde estrutural de pontes tornou-se cada vez mais relevante diante do envelhecimento das infraestruturas e da intensificação de eventos extremos associados às mudanças climáticas. Nesse contexto, abordagens baseadas em dados destacaram-se como alternativas promissoras para o reconhecimento de anomalias. O estudo objetivou desenvolver e avaliar uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para o reconhecimento de anomalias em séries temporais de aceleração estrutural. A metodologia adotada consistiu no uso de autoencoders treinados exclusivamente com dados representativos da condição íntegra, permitindo ao modelo aprender padrões associados ao estado saudável da estrutura; em seguida, o erro de reconstrução, quantificado por meio do erro quadrático médio (MSE), foi utilizado como critério para identificação de desvios em relação a essa condição. O conjunto de dados analisado foi composto por 1767 séries temporais de 1000 pontos cada, pertencentes a duas classes: íntegra (normal) e anômala (danificada). Os resultados obtidos demonstraram que o modelo proposto apresentou elevada capacidade de reconhecimento da classe anômala, com taxa de detecção superior a 90%, e desempenho global satisfatório, com área sob a curva ROC (AUC) próxima de 0,78, indicando boa capacidade discriminativa e reforçando o potencial da abordagem para aplicações em monitoramento estrutural.

Palavras-chave: Autoencoders; Detecção de Anomalias; Monitoramento de Pontes; Redes Neurais.

17 de setembro de 2026

Gestão Escolar Integrada: o Papel da Direção Administrativa na Capacitação da Equipe de Gestão Pedagógica para a Compreensão do Orçamento Escolar

A administração escolar foi abordada sob a perspectiva da integração entre gestores administrativos e pedagógicos, com foco na participação democrática, capacitação e qualificação dos atores. O objetivo geral consistiu na elaboração de um Guia de Orientações para Orçamento, direcionado à equipe de gestão pedagógica e mediado pela direção administrativa, visando instrumentalizar esses profissionais para a compreensão e participação nos processos financeiros e decisórios da instituição. Para tanto, o estudo desenvolveu-se em uma instituição particular privada, adotando uma abordagem qualitativa, descritiva e aplicada, com procedimento metodológico de estudo de caso. A pesquisa mapeou desafios práticos e dificuldades de comunicação entre os setores, analisou referenciais teóricos da gestão escolar e estruturou o instrumento formativo proposto. Os resultados demonstraram que a ausência de integração entre as áreas administrativa e pedagógica pode comprometer a efetividade da gestão escolar, evidenciando a necessidade de processos formativos contínuos que promovam entendimento mútuo, cooperação e construção coletiva de soluções. O Guia proposto fortaleceu a gestão democrática, elevou a qualificação da equipe pedagógica e melhorou os processos decisórios institucionais, destacando o papel formativo e estratégico do diretor administrativo.

Palavras-chave: Comunicação escolar; Gestão escolar participativa; Orçamento escolar.

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