A universidade na era da IA: Repensar os fins para evitar o fim

Apesar de ter sido fundamental na construção do mundo moderno, a universidade enfrenta hoje um conjunto de desafios sem precedentes: O impacto da inteligência artificial (IA), a fragilidade do financiamento num contexto de propinas congeladas desde 2020, e um sistema marcado por burocracia excessiva, rigidez na contratação, lentidão administrativa e autonomia limitada. A isto soma-se uma exigência cada vez maior para que a universidade demonstre impacto na economia, na inovação e no bem-estar social. Estas pressões obrigam a universidade a repensar profundamente o seu papel, os seus modelos de ensino e financiamento e a forma como geram valor para a sociedade.

Mas esta é também uma oportunidade única para que possa continuar a prosperar, se conseguir redefinir os seus fins e adaptar-se de forma ambiciosa, integrando a IA de modo ético e inovador, reinventando práticas pedagógicas e reforçando a sua missão como motor de conhecimento e desenvolvimento social.

O debate essencial já não é sobre usar IA na universidade (e.g. digitalização de processos ou novas ferramentas em sala de aula), mas sobre como a universidade se deve reorganizar perante o papel transformador da IA nas decisões pedagógicas, na avaliação, na investigação ou na experiência global dos alunos e dos docentes.

Um artigo recente da Nature propôs a ideia de uma “universidade de IA”, onde a tecnologia deixa de ser suporte e passa a ser parte nuclear do funcionamento académico. Ou seja, os percursos de aprendizagem podem ser adaptativos, ajustando conteúdos, ritmo e grau de dificuldade às necessidades de cada estudante. Em vez de currículos rígidos e iguais para todos, a IA permite trajetórias personalizadas, apoiadas por tutores digitais disponíveis permanentemente, capazes de esclarecer dúvidas, propor exercícios e acompanhar o progresso individual. A Arizona State University, por exemplo, já caminha nesse sentido e utiliza IA para monitorizar o percurso académico dos alunos, identificando risco de abandono e intervindo quando necessário, aumentando a retenção e sucesso escolar.

À medida que a IA assume tarefas repetitivas, como esclarecimento de dúvidas frequentes ou correção de exercícios padronizados, os professores ganham tempo para funções de maior valor pedagógico: orientar, desafiar e estimular pensamento crítico. Um exemplo é o da Georgia Tech, onde um assistente de IA integrado num curso de informática responde a questões dos estudantes, levando muitos a acreditar que estavam a interagir com um assistente humano, o que ilustra o potencial da IA para apoiar o ensino sem substituir a relação pedagógica central.

Outra dimensão afetada é a avaliação. Modelos tradicionais baseados em exames e trabalhos padronizados tornam-se inadequados num contexto em que a IA pode gerar textos ou soluções técnicas. Em resposta, algumas universidades estão a abandonar exames convencionais, focando-se na demonstração de competências, como pensamento crítico, comunicação e resolução de problemas complexos, nomeadamente através de avaliações contínuas, portfólios digitais e projetos aplicados com apoio de análise algorítmica para acompanhar o desenvolvimento de competências ao longo do tempo.

Também na investigação o impacto da IA é transformador. A capacidade de analisar grandes volumes de dados, identificar padrões, gerar hipóteses e acelerar processos de descoberta está a alterar a forma como se faz ciência. A IA já encurta significativamente o tempo entre a formulação de uma pergunta científica e a obtenção de resultados relevantes. Na “universidade de IA” investiga-se de forma diferente, combinando criatividade humana com cada vez maior poder computacional.

No entanto, o uso intensivo de IA levanta questões sérias sobre integridade académica, transparência dos algoritmos e desigualdades entre indivíduos e instituições com diferentes níveis de recursos. Há o risco de decisões académicas importantes reforçarem assimetrias existentes, em vez de as reduzir. Por isso a adoção da IA exige princípios éticos claros e investimento em literacia em IA para docentes e estudantes.

A IA é incontornável no futuro da universidade e provavelmente não estamos ainda capazes de identificar todos os desafios. A questão central não é tecnológica, mas institucional e cultural, e o seu impacto dependerá das escolhas que fizermos hoje. Na Nova SBE temos vindo a discutir os modelos de escola de economia, finanças e gestão e pensar na escola do futuro, uma instituição que será radicalmente diferente dos modelos atuais. Uma escola onde o papel dos docentes e investigadores será diferente, que pode existir para além do espaço físico e onde a tecnologia é verdadeiramente transformacional, sem se confundir com uma escola de tecnologia. Também a governação terá de evoluir para formatos mais ágeis e adequados a este novo contexto, colocando as pessoas no centro e o desenvolvimento humano como prioridade. Esta visão, que é apoiada pelos nossos institutos e parcerias internacionais com escolas de referência, vai emergir em 2026 e pretende ser aberta, replicável e capaz de inspirar a transformação do ensino.

A universidade do futuro deve usar a tecnologia para reforçar o pensamento crítico, a autonomia intelectual e a missão pública do ensino superior. Mais do que perguntar o que a IA pode fazer pela universidade, importa perguntar que tipo de universidade queremos construir. 2026 pode ser a última oportunidade para as instituições nacionais responderem a essa questão com ambição e sentido de responsabilidade.

Desejo que o Ano Novo inspire os principais atores do ensino superior, e a sua tutela, em particular o Ministério da Educação, Ciência e Inovação, a enfrentar este desafio em conjunto, colaborando na criação de mecanismos que reduzam a regulação e estimulem a experimentação. Só assim a universidade poderá experimentar, testar, arriscar e evoluir, evitando a obsolescência e a irrelevância.