A inteligência artificial generativa deixou de ser tendência para se tornar realidade nas salas de aula. Segundo a edição do “Digital Education Outlook 2026“, da OCDE, ferramentas como ChatGPT, Claude e Gemini já alteraram a dinâmica do ensino simplesmente porque passaram a ser utilizadas por estudantes e professores, dentro e fora da escola. A questão central não é mais se elas transformarão a educação, mas sob quais condições essa transformação produzirá ganhos consistentes de aprendizagem.

No podcast Top Class, o analista sênior da OCDE, Stefan Vincent-Lancrin, responsável pelo relatório, afirma que a IA generativa “já mudou o jogo”, ainda que não substitua integralmente os métodos tradicionais. Diferentemente das aplicações clássicas de IA, como tradução automática ou reconhecimento de voz, a IA generativa cria novos conteúdos a partir de comandos, o que amplia seu potencial de apoio, mas também seus riscos no contexto educacional.

Entre produtividade e autonomia

O relatório distingue dois grupos de ferramentas, as de propósito geral, amplamente acessíveis ao público, e as desenvolvidas especificamente para fins educacionais. As primeiras tendem a funcionar como assistentes produtivos, capazes de oferecer respostas rápidas, identificar erros em códigos ou apoiar tarefas. No entanto, quando usadas sem orientação pedagógica, podem incentivar o chamado descarregamento cognitivo, em que o estudante delega excessivamente o esforço intelectual à ferramenta.

Estudos citados no relatório ilustram esse efeito. Uma pesquisa conduzida na Turquia mostrou que alunos que utilizaram ferramentas de IA generativa em exercícios de matemática obtiveram mais acertos durante as atividades, mas tiveram desempenho inferior no exame final em comparação com colegas que estudaram sem apoio da IA. O ganho imediato de performance não se traduziu em consolidação de conhecimento.

Para Vincent-Lancrin, o risco está na dissociação entre realizar uma tarefa e desenvolver as competências necessárias para executá-la de forma autônoma. Sistemas educacionais orientados por notas podem reforçar esse comportamento, priorizando resultados de curto prazo em detrimento da aprendizagem profunda.

IA integrada à prática do professor

Por outro lado, as evidências mais robustas de impacto positivo estão associadas a ferramentas desenhadas com intencionalidade pedagógica. Diferentemente dos chatbots de uso geral, essas soluções não entregam respostas prontas, mas oferecem apoio progressivo, estimulando o raciocínio até que o estudante alcance a solução por conta própria. A dimensão conversacional da IA generativa amplia essa capacidade ao permitir interações mais naturais e adaptativas.

Um dos estudos destacados pela OCDE, conduzido pela Universidade de Stanford, demonstrou que uma ferramenta de IA voltada ao apoio de tutores (e não diretamente aos alunos) melhorou significativamente os resultados de aprendizagem. A tecnologia auxiliou profissionais menos experientes a adotar estratégias pedagógicas mais eficazes, ampliando a qualidade da tutoria individual.

O uso da IA por professores também exige equilíbrio. Dados da pesquisa internacional TALIS indicam que um terço dos docentes já utiliza IA em seu trabalho, e cerca de um quarto recorre à tecnologia para avaliação ou correção de atividades. Embora a IA possa gerar feedbacks detalhados e apoiar o planejamento de aulas, o relatório enfatiza que a avaliação não deve ser tratada como tarefa meramente administrativa. O julgamento profissional do professor permanece central para interpretar o desempenho do aluno e oferecer retorno contextualizado.

Regulação, faixa etária e governança definem o impacto da IA na educação

Há ainda desafios estruturais relacionados à privacidade de dados, vieses algorítmicos e conformidade regulatória. Ferramentas de uso doméstico frequentemente não atendem aos padrões exigidos por sistemas educacionais. Alguns países, como a Estônia, já adotaram políticas para fornecer licenças institucionais alinhadas às normas de proteção de dados. Soluções educacionais específicas tendem a incorporar esses requisitos desde sua concepção.

A OCDE aponta que a estratégia de adoção deve considerar a faixa etária. Para estudantes mais jovens, recomenda-se priorizar ferramentas pedagógicas que fortaleçam a base cognitiva. Já nos anos finais da escolaridade, o uso combinado de ferramentas educacionais e de propósito geral pode preparar os alunos para as demandas do mercado de trabalho, onde essas tecnologias já são amplamente empregadas.

No horizonte de cinco a dez anos, o impacto sistêmico da IA generativa dependerá menos da tecnologia em si e mais das escolhas institucionais. A incorporação responsável da IA exige revisão de currículos, critérios de avaliação e modelos de formação docente. A conclusão da OCDE é pragmática: a IA generativa não representa o fim da educação nem uma solução automática para seus desafios. Seu potencial transformador está condicionado ao uso orientado, à regulação adequada e à manutenção do papel central do professor no desenvolvimento das habilidades humanas.