Autor: Ilumeê

O desafio da inteligência artificial na educação não é apenas ensinar a utilizar uma nova tecnologia, mas desenvolver a capacidade de compreender seus limites, questionar seus resultados e assumir responsabilidade pelas decisões.

A inteligência artificial já está na sala de aula. Proibir seu uso não ensina os alunos a lidar com ela. Permitir sua utilização sem critérios tampouco garante aprendizagem.

Entre esses dois extremos, existe uma responsabilidade que considero cada vez mais importante no exercício da docência: formar pessoas capazes de pensar criticamente em um mundo no qual a tecnologia participa, de maneira crescente, da construção de respostas e da tomada de decisões.

Durante a Conferência do Instituto Ethos, duas reflexões me mobilizaram especialmente: a necessidade de construir respostas coletivas para os desafios contemporâneos e a urgência de compreender a inteligência artificial como uma questão ética, social e institucional — e não apenas tecnológica.

Essas discussões ultrapassam os limites da educação. A IA já influencia a organização do trabalho, o acesso a serviços, a circulação de informações e as decisões que afetam pessoas, empresas e a sociedade.

A pergunta, portanto, deixou de ser apenas se devemos utilizá-la. Precisamos discutir com quais objetivos, critérios, limites e responsabilidades.

Quando a tecnologia avança mais rápido do que nossa capacidade de compreendê-la

Um dos desafios contemporâneos está na distância entre a velocidade do desenvolvimento tecnológico e a capacidade das pessoas e instituições de compreender, avaliar e governar seus efeitos.

No Brasil, essa diferença já aparece nas pesquisas sobre educação.

Segundo a pesquisa TIC Educação 2024, do Cetic.br, 70% dos estudantes do Ensino Médio usuários de Internet já utilizavam ferramentas de IA generativa para pesquisas escolares. Entretanto, apenas 32% afirmaram ter recebido orientação sobre como utilizar essas tecnologias.

Esses dados revelam uma questão importante: o acesso e a utilização de uma ferramenta não significam, necessariamente, a capacidade de compreender seus resultados e consequências.

Saber interagir com a inteligência artificial é diferente de saber avaliar aquilo que ela produz.

Letramento em IA vai além de formular bons comandos

Como docente, percebo que meu papel não pode se limitar a permitir, proibir ou identificar o uso da inteligência artificial.

O desafio pedagógico é criar situações de aprendizagem nas quais os estudantes consigam explicar seu raciocínio, comparar fontes, avaliar evidências, reconhecer vieses, identificar erros e justificar suas escolhas.

Isso também significa compreender que uma resposta bem estruturada pode estar incorreta, que os resultados produzidos por sistemas de IA não são necessariamente neutros e que determinadas decisões exigem conhecimento do contexto, julgamento humano e responsabilidade ética.

Há ainda uma dimensão fundamental: a autoria.

Quando a IA substitui precocemente a leitura, a escrita, a formulação de hipóteses e o esforço de construir uma resposta, o estudante pode deixar de desenvolver competências essenciais para sua autonomia intelectual.

Por outro lado, quando utilizada com intencionalidade pedagógica, a ferramenta pode ampliar possibilidades de investigação, oferecer diferentes perspectivas e provocar novas perguntas.

A diferença não está apenas na tecnologia utilizada, mas na maneira como organizamos as experiências de aprendizagem.

O que a sala de aula nos ensina sobre o futuro do trabalho?

Na educação profissional, essa discussão assume uma relevância particular.

Não estamos formando pessoas apenas para executar as tarefas que existem hoje. Estamos contribuindo para o desenvolvimento de profissionais que precisarão atuar em organizações nas quais funções, conhecimentos, processos e critérios de decisão continuarão se transformando.

Essa mesma reflexão se aplica às empresas.

Incorporar inteligência artificial às rotinas de trabalho não significa, necessariamente, desenvolver maior capacidade organizacional. A tecnologia pode acelerar atividades, mas isso não garante decisões melhores.

Quando não existem critérios claros sobre o uso da informação, a validação das respostas e a responsabilidade pelas decisões, corremos o risco de apenas executar mais rapidamente aquilo que ainda não compreendemos suficientemente.

Por isso, tanto na educação quanto nas organizações, o desenvolvimento tecnológico precisa ser acompanhado pelo desenvolvimento humano e institucional.

Formar pessoas para esse contexto exige mais do que domínio técnico. Exige pensamento crítico, capacidade de aprender continuamente, discernimento e consciência sobre os impactos das próprias escolhas.

A inteligência artificial pode ampliar nossa capacidade de produzir respostas. Mas não deve substituir nossa responsabilidade de formular boas perguntas.

A IA já está na sala de aula e nas organizações.

A questão que permanece é: estamos apenas ensinando as pessoas a utilizá-la ou também as preparando para questioná-la?

É comum encontrar organizações brasileiras enfrentando problemas cada vez mais complexos utilizando modelos de liderança concebidos para um contexto muito mais previsível.

Quando os resultados deixam de aparecer, normalmente processos são revisados, ferramentas substituídas ou indicadores redefinidos, porém pouco se discute como a própria liderança influencia a forma como as pessoas pensam, aprendem, colaboram e tomam decisões. Talvez por isso, uma mesma estratégia produza níveis de desempenho tão diferentes em organizações aparentemente semelhantes.

Liderança costuma ser tratada como uma competência, essencialmente, individual.

Minha hipótese é que sua expressão depende também da arquitetura organizacional. Organizações podem ampliar, restringir ou até ofuscar o potencial de liderança das pessoas por meio da forma como estruturam relações, decisões, incentivos e aprendizagem impactando, diretamente, a sustentabilidade dos negócios.

Foi justamente buscando compreender essa relação entre liderança e desempenho que minha trajetória profissional tomou novos rumos. Durante anos atuei em empresas multinacionais orientadas por metas, indicadores e alta performance. O desempenho do negócio era importante, mas uma pergunta permanecia: por que equipes com recursos semelhantes produziam desempenhos tão diferentes?

Aos poucos comecei a perceber um padrão que se repetia em distintas organizações. Compreendi que a resposta não estava apenas na estratégia ou na capacidade de execução; estava na qualidade das relações construídas pela liderança. Ambientes em que existe confiança, respeito e segurança psicológica para questionar aprendem mais rapidamente, cooperam melhor e respondem com maior consistência aos desafios do negócio.

Foi durante o Mestrado na Universidade de Oxford que meu olhar sobre esse tema se ampliou. Mais do que adquirir novos conhecimentos, desenvolvi novas formas de interpretar a realidade organizacional. Ao mesmo tempo, essa experiência reforçou minha consciência sobre a singularidade das trajetórias – as pessoas iniciam suas jornadas em condições muito distintas, influenciando seu desenvolvimento, desempenho e acesso às oportunidades dentro das organizações.

Essa perspectiva também aprofundou meu entendimento sobre o quanto os vieses cognitivos continuam influenciando as decisões das lideranças brasileiras. Apesar das diferenças entre empresas e setores, alguns padrões aparecem com frequência: estruturas excessivamente hierarquizadas, baixa abertura ao contraditório, dificuldade para lidar com mudanças e pouca valorização da diversidade de perspectivas como recurso estratégico.

O efeito costuma ser silencioso, mas profundo.

Organizações tendem a aprender mais devagar, inovam menos e desperdiçam parte importante da inteligência coletiva disponível. Quando esses padrões passam a ser reconhecidos, pequenas mudanças podem produzir efeitos relevantes. Ajustes na forma de ouvir, comunicar, distribuir decisões e reconhecer as pessoas fortalecem a confiança, melhoram a colaboração e ampliam a performance organizacional.

Foi essa lógica que orientou uma das experiências mais marcantes da minha carreira: transformar uma organização que havia perdido completamente a confiança interna, evidenciada pelos resultados de sua pesquisa de clima, mas cuja origem estava em desafios estruturais muito mais profundos, construídos ao longo do tempo pela forma como as relações, a liderança e os processos decisórios se organizavam, em uma das três empresas mais bem avaliadas da região.

Ao alterar a forma como decisões, relações e liderança se organizavam, a confiança deixou de ser consequência do perfil das pessoas e passou a emergir do próprio sistema organizacional. Mais do que melhorar indicadores, esse processo fortaleceu a colaboração entre áreas, impulsionou a experiência do cliente, ampliou o desenvolvimento de novos projetos e contribuiu para desempenho econômico mais sustentáveis.

Ao longo da minha trajetória comecei a perceber que organizações não produziam performances diferentes apenas porque tinham estratégias diferentes. Elas produziam formas diferentes de pensar, aprender e decidir.

Nas últimas décadas, as organizações passaram a operar em condições permanentes de adaptação. Nesse contexto, liderar exige menos respostas prontas e mais capacidade de interpretar sistemas complexos, integrar perspectivas distintas e criar ambientes onde pessoas consigam aprender continuamente.

E é aí que mora um dos maiores desafios das lideranças brasileiras: não apenas desenvolver novas competências individuais, mas revisar os modelos mentais que sustentam suas decisões e que, frequentemente, se materializam em uma arquitetura organizacional fragmentada, na qual estratégia, cultura, comportamento e estrutura são tratados como dimensões independentes, quando, na realidade, constituem um mesmo sistema.

Meu trabalho consiste em apoiar líderes e organizações a compreenderem que geração de valor de longo prazo não são produzidos apenas por processos eficientes ou metas bem definidas e que desempenho econômico e experiência das pessoas não precisam ser tratados como objetivos concorrentes.

Eles são consequência da arquitetura organizacional que orienta decisões, relações e aprendizagem.