Universidades ficam para trás no preparo crítico para uso de IA, indicam dados globais

A inteligência artificial já entrou definitivamente no cotidiano de estudantes e profissionais, mas a formação universitária ainda não acompanha a mesma velocidade de transformação do mercado de trabalho. Um estudo conduzido pela Pearson em colaboração com a Amazon Web Services (AWS) mostra que há um descompasso crescente entre o que é ensinado no ensino superior e o que as empresas esperam dos recém-formados.

A pesquisa ouviu 2.711 pessoas, entre alunos, professores, gestores acadêmicos e empregadores, em seis países: Brasil, Estados Unidos, Reino Unido, Arábia Saudita, Malásia e Vietnã. O retrato geral é de uma percepção otimista dentro das instituições e bem mais crítica por parte das organizações que contratam.

De um lado, 78% dos responsáveis pela gestão e pelos cursos de ensino superior dizem acreditar que estão entregando profissionais preparados para o mercado. Do outro, 53% dos empregadores afirmam ter dificuldade em encontrar graduados com as competências necessárias para atuar em um cenário cada vez mais impactado pela IA.

Para a CEO da Pearson no Brasil, Cinthia Nespoli, parte dessa distância se explica pela diferença de ritmo entre academia e empresas. Enquanto universidades ainda tendem a medir sucesso por indicadores como aprovação, conclusão de cursos e titulação, as companhias avaliam sobretudo a capacidade de adaptação, a prontidão prática e a autonomia dos profissionais desde os primeiros anos de carreira.

Outro ponto sensível é a forma como a IA está sendo incorporada ao ambiente acadêmico. No Brasil, 42% dos estudantes afirmam não receber orientação clara sobre como usar ferramentas de inteligência artificial na rotina de estudos, o que abre espaço para usos improvisados e pouco transparentes. Além disso, 30% dos alunos dizem recorrer à IA sem informar os professores, em um movimento que o estudo classifica como “shadow AI”.

Nespoli avalia que esses números refletem mais a falta de políticas institucionais do que uma postura intencionalmente “clandestina” dos estudantes. Segundo ela, ignorar ou simplesmente proibir o uso de IA é ineficaz, porque essas tecnologias já fazem parte do dia a dia acadêmico e profissional, e a tendência é que se tornem ainda mais presentes.

Do ponto de vista das empresas, o principal déficit não está no acesso às ferramentas, mas na capacidade de usá-las de maneira crítica. Para os empregadores ouvidos pela pesquisa, a habilidade mais frágil entre os recém-formados é exatamente a avaliação crítica das respostas geradas por sistemas de IA, e não o domínio básico de como utilizá-los.

A executiva argumenta que é preciso migrar de modelos de avaliação baseados na simples reprodução de conteúdo para formatos que valorizem processo, pensamento crítico e aplicação prática. São justamente essas competências que não podem ser delegadas à tecnologia e que diferenciam o profissional que apenas “pede respostas” daquele que consegue interpretar, checar e aplicar o que a IA entrega.

O estudo também aponta um gargalo na preparação dos próprios docentes. Apenas 13% dos gestores acadêmicos classificam o nível de conhecimento dos professores sobre IA como “muito forte”, o que ajuda a explicar por que tantas instituições ainda têm dificuldade em estruturar diretrizes e usos pedagógicos consistentes dessas ferramentas.

Segundo Nespoli, o aprendizado autodidata até ajuda o aluno a se familiarizar com chatbots e outras soluções de IA, mas isso não é suficiente para garantir um desenvolvimento intelectual mais profundo. Ela compara a situação à diferença entre simplesmente ter acesso a uma calculadora e, de fato, dominar os conceitos de engenharia que permitem resolver problemas complexos.

Há, porém, um ponto de convergência importante: estudantes e empregadores concordam sobre a necessidade de ampliar as experiências práticas com IA durante a graduação. Sem ambientes de experimentação e aplicação dentro da universidade, as empresas acabam arcando com o custo de treinar o básico após a contratação, prolongando o tempo até que o profissional agregue valor pleno ao negócio.

No Brasil, a discussão já chegou às universidades públicas e aos órgãos reguladores. Instituições como USP, Unicamp e Unesp debatem a criação de protocolos próprios para orientar o uso de IA por alunos e professores, enquanto o Conselho Nacional de Educação (CNE) discute normas nacionais que vão da educação básica ao ensino superior.