Uma pergunta digitada no celular pode render uma explicação organizada quase imediatamente. Para quem estuda ou trabalha, essa facilidade abre possibilidades, mas também cria uma dúvida: qual é o papel da aprendizagem quando tantas tarefas podem ser automatizadas? Em coluna publicada no Infobae, Carina Cabo defende que estudar continua necessário para construir critérios próprios. A discussão ganha relevância à medida que essas ferramentas entram nas escolas e no trabalho.
Receber uma resposta não garante compreensão
A distinção central apresentada pela autora está entre acessar uma informação e compreender seu significado. Uma pessoa pode receber um texto correto sem conseguir explicar suas ideias ou aplicá-las em outra situação.
Na avaliação de Cabo, a aprendizagem permite comparar argumentos, distinguir afirmações de evidências e reconhecer erros. Essas capacidades ajudam a decidir quando uma resposta merece confiança e quando exige investigação adicional.
A coluna também destaca que usar IA para explorar um assunto pode ampliar as possibilidades de estudo. Entretanto, delegar continuamente a elaboração das ideias pode criar uma aparência de domínio sem compreensão equivalente. Trata-se de um argumento educacional da autora, que chama atenção para a autonomia de quem utiliza essas ferramentas.
A confiança na ferramenta influencia o esforço de análise
Pesquisas sobre o uso profissional da IA ajudam a examinar essa preocupação. Um estudo apresentado na conferência CHI 2025 ouviu 319 trabalhadores e reuniu 936 exemplos de utilização da tecnologia.
Os participantes relataram como empregavam o pensamento crítico em tarefas apoiadas por IA. Maior confiança na ferramenta apareceu associada a menor exercício desse pensamento. Já a confiança do profissional em sua própria capacidade esteve associada a maior análise crítica.
O resultado pede uma leitura cuidadosa. A pesquisa analisou relatos dos participantes e associações entre fatores. Portanto, não demonstra que usar IA provoca, por si só, perda permanente de habilidades cognitivas.
Outro achado foi a mudança na natureza do trabalho intelectual. Com a geração automática de conteúdo, parte do esforço passou a envolver verificar informações, integrar respostas e acompanhar a execução da tarefa. Avaliar o resultado tornou-se uma atividade central.
A educação precisa preservar a participação humana
As orientações da UNESCO para IA generativa na educação e na pesquisa propõem uma abordagem centrada nas pessoas. O documento considera possibilidades de uso no ensino, no planejamento curricular e na pesquisa, enquanto recomenda avaliar a adequação pedagógica das ferramentas.
Essa perspectiva coloca uma responsabilidade concreta sobre as instituições: examinar como a tecnologia contribui para os objetivos de aprendizagem. A disponibilidade de um sistema não basta para demonstrar seu valor educativo.
A UNESCO também chama atenção para privacidade, equidade e usos apropriados à idade. Esses fatores influenciam quem consegue acessar os recursos e em quais condições pode utilizá-los.
Aprender a usar também significa aprender a avaliar
Em sua abordagem sobre tecnologias digitais na educação, a UNESCO prioriza autonomia humana, pensamento crítico e ética na formação de estudantes e professores.
Uma aplicação prática dessa perspectiva seria pedir ao estudante que explique uma resposta gerada, examine suas fontes e justifique sua conclusão. Outra possibilidade seria usar a IA para comparar interpretações e depois discutir qual delas encontra melhor apoio nas evidências.
Nesses exemplos, propostos como caminhos pedagógicos, a ferramenta participa do processo enquanto o estudante continua responsável pela análise. A tarefa exige compreender, argumentar e revisar.
Essa formação ultrapassa o domínio dos comandos de um aplicativo. Envolve desenvolver condições para participar de um ambiente em que textos e explicações podem surgir rapidamente, mas sua qualidade ainda precisa de avaliação. Quanto mais acessíveis se tornam as respostas, maior é o valor de saber examiná-las.
