A inteligência artificial já é utilizada numa grande parte das universidades inquiridas pela UNESCO na América Latina e nas Caraíbas. Mas a sua integração nas práticas não significa que as instituições tenham definido regras comuns. O desfasamento é evidente: 87 % declaram utilizar IA em pelo menos uma área, enquanto 26 % dispõem de uma estratégia formal.
Estes números resultam de um inquérito junto de 200 instituições em 19 países, apresentado pela UNESCO IESALC em setembro de 2026. Descrevem as respostas dos participantes, não uma medição representativa de todas as universidades da região. O seu interesse reside menos numa classificação dos países do que na questão que colocam: quem organiza as utilizações quando as ferramentas já fazem parte do trabalho quotidiano?
O que mede realmente o inquérito
A publicação metodológica de Arianna Valentini Céspedes esclarece que o questionário foi divulgado entre agosto e outubro de 2025. Incluía 33 perguntas fechadas e destinava-se a responsáveis das instituições: reitores, membros da direção, responsáveis académicos ou pela estratégia. Não se tratava de interrogar diretamente os estudantes sobre a sua aprendizagem.
Depois de depuradas 375 respostas, foram selecionadas 200. O inquérito foi divulgado através de redes institucionais, correio eletrónico, LinkedIn e de uma newsletter, sem uma base de amostragem previamente definida. A autora apresenta, por isso, um trabalho exploratório e descritivo, sem reivindicar representatividade estatística.
Esta precisão altera a leitura dos dados. Dizer que 87 % das instituições respondentes utilizam IA não permite afirmar que 87 % de todas as universidades latino-americanas o fazem. Também não significa que todos os seus cursos ou todos os seus estudantes recorram à IA.
O ensino, a investigação e as regras comuns avançam a ritmos diferentes
Na síntese da UNESCO IESALC, o ensino e a aprendizagem estão no topo das utilizações declaradas, com cerca de 74 %, à frente da investigação, com 57 %. Entre as ferramentas generalistas mencionadas estão o ChatGPT, o Copilot e o Gemini. Parte da adoção parte de docentes, investigadores e estudantes, antes de existir uma estratégia coletiva da instituição.
A utilização de uma ferramenta pode responder a necessidades muito diferentes: preparar um material, explorar uma questão, analisar dados ou ajudar numa tarefa administrativa. Reunir estas utilizações sob uma única designação oculta o que está em causa. A assistência na preparação de uma aula não levanta exatamente as mesmas questões que a utilização numa avaliação.
A governação consiste em definir quem decide, segundo que regras e com que acompanhamento. Uma estratégia estabelece uma orientação; depois, tem de se traduzir em instruções compreensíveis. Para um estudante, a informação útil é concreta: é permitido recorrer a ajuda neste exercício, é preciso declará-la e o que deve continuar a ser trabalho individual?
Um trabalho melhor não prova uma aprendizagem melhor
O relatório da OCDE «Digital Education Outlook 2026» oferece outra perspetiva. A sua síntese distingue a realização de uma tarefa com IA dos conhecimentos efetivamente adquiridos. Os estudos que analisa indicam que os trabalhos podem melhorar com a ajuda de uma ferramenta generalista, sem que essa vantagem se mantenha quando a ferramenta é retirada.
A OCDE salienta também que utilizações concebidas em torno de um objetivo pedagógico podem apoiar a aprendizagem. A diferença não depende, portanto, apenas do modelo escolhido. Depende da atividade proposta, do papel do docente e da forma como se verifica aquilo que o aluno ou estudante consegue fazer a seguir.
Este relatório não constitui uma segunda medição das 200 instituições do inquérito latino-americano. Ajuda a interpretar uma questão mais ampla: contabilizar as utilizações não basta para determinar a sua eficácia educativa. A adoção, a qualidade dos trabalhos e a aquisição de competências são três questões distintas.
Que perguntas fazer antes de generalizar a utilização de uma ferramenta?
Uma universidade pode começar por definir a necessidade a que a IA deve responder. Pretende-se dar feedback mais frequente sobre um raciocínio, facilitar o acesso a um recurso ou aliviar uma tarefa repetitiva? Sem um objetivo preciso, torna-se difícil escolher um indicador de sucesso.
Segue-se a regra aplicável à atividade. Um exercício destinado a ensinar um método deve permitir observar as etapas do raciocínio, e não apenas o resultado apresentado. Convém explicitar, antes do trabalho, a ajuda que é permitida, para que os estudantes não se deparem com expectativas contraditórias no momento da avaliação.
Por fim, a instituição deve poder observar os efeitos e rever a sua decisão. As recomendações da UNESCO IESALC incidem, nomeadamente, na formação, na participação dos estudantes na governação e no acompanhamento das utilizações. São condições de organização, não uma garantia automática de progresso.
Assim, o tema vai além da oposição entre a proibição geral e a adoção entusiástica. O desafio é tornar claras as expectativas e manter uma questão central: depois de utilizar a ferramenta, o que se aprendeu realmente?
Fotografia de ilustração: a biblioteca central da UNAM, na Cidade do México. Não identifica uma instituição que tenha respondido ao inquérito.
