Antes de existir qualquer regra sobre o assunto, a inteligência artificial já havia entrado nas escolas na forma de um "pacto silencioso". Usada em uma pesquisa do Cetic.br, a expressão descreve o arranjo: os alunos usam a ferramenta para resumir capítulos, montar roteiros de trabalho e conferir respostas. Os professores desconfiam, mas não perguntam.

Em 1º de setembro, esse arranjo ganhou uma régua. O CNE (Conselho Nacional de Educação) aprovou as Diretrizes Orientadoras da Utilização da Inteligência Artificial na Educação Brasileira, um marco nacional para orientar o que escolas e universidades podem, devem e não podem fazer com a tecnologia.

Longe de ser uma lista de proibições, o texto aprovado classifica usos da IA em quatro níveis de risco, do baixo ao excessivo, conforme a consequência que cada aplicação tem sobre a vida de alunos e professores. Organizar material didático é uma coisa. Decidir a nota de um estudante é outra bem diferente.

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Duas decisões do parecer aprovado devem chegar rápido às salas de aula, assim que o MEC homologar o texto. A IA fica proibida de corrigir, avaliar ou atribuir notas a redações e questões dissertativas em todas as etapas do ensino. E nenhuma criança até o 5º ano poderá usar essas ferramentas sozinha.

Em entrevista à CNN Brasil, Ricardo Henriques, superintendente executivo do Instituto Unibanco, explicou que a mudança é sobretudo conceitual. A escola ganha um parâmetro para separar o que pode ser delegado à máquina daquilo que precisa continuar sob responsabilidade humana — e passa a perguntar para que usa a IA, não apenas se pode usá-la.

A mesma ferramenta produz a mesma aprendizagem?

A régua vale para todos, mas nem todas as escolas são iguais. "Duas escolas podem ter exatamente a mesma ferramenta e produzir experiências educacionais completamente diferentes", diz Henriques. Em uma, o estudante pede a resposta pronta e entrega. Em outra, usa a IA para comparar argumentos e checar de onde vem cada afirmação.

A diferença, resume o economista, não está na tecnologia, mas na pedagogia. E a desigualdade aqui não se resume ao acesso: uma rede precisa de professores formados, equipes capazes de avaliar fornecedores, protocolos de proteção de dados e condições para acompanhar como a IA está sendo usada nas escolas.

Sem isso, o risco é conhecido. “Uma rede mais vulnerável corre o risco de simplesmente comprar uma solução pronta e transferir para o fornecedor decisões que deveriam ser pedagógicas”, afirma. Redes com mais estrutura, por outro lado, conseguem testar, avaliar resultados e corrigir rumos.

O ponto de partida já é desigual. Segundo o Pisa 2025, divulgado pela OCDE em 8 de setembro, o nível socioeconômico responde por 15,9% da variação do desempenho em ciências no Brasil, contra 11,6% na média dos países da organização.

Nesse ponto, Henriques coloca o poder público como um ator importante. Governo federal e estados precisam apoiar as redes mais vulneráveis, oferecendo formação, infraestrutura e suporte técnico para escolher e acompanhar ferramentas de IA. Sem esse apoio, a tecnologia pode acabar ampliando diferenças que já existem.

O que precisa ser feito para a IA não ampliar a desigualdade?

Se uma mesma ferramenta pode produzir experiências tão diferentes, a pergunta passa a ser outra: quem tem condições de usá-la bem? Para Henriques, isso começa pelo básico. Todas as escolas precisam de uma infraestrutura digital mínima e de qualidade. “Sem isso, qualquer política de inteligência artificial já nasce desigual”, afirma.

Só que o equipamento, sozinho, não resolve. É preciso preparar quem está diante dos alunos. Professor da Fundação Dom Cabral, ele destaca que a formação dos educadores deve ir além de ensinar a operar ferramentas: “a principal infraestrutura da educação continua sendo a capacidade dos profissionais que estão nas escolas”.

Há ainda a dimensão da gestão. "Secretarias precisam ter condições técnicas para avaliar tecnologias, contratar bem, proteger dados, acompanhar resultados e decidir quando uma ferramenta deve ou não ser utilizada", resume Henriques. Em outras palavras, o que define a escolha não é o que o mercado oferece, mas aquilo de que os alunos precisam.

A própria IA precisa virar objeto de estudo. Os alunos “precisam aprender como esses sistemas funcionam, como verificar uma informação, reconhecer limites e vieses, confrontar fontes e construir seu próprio julgamento”. A ideia é que a IA ajude o aluno a pensar melhor — e não fazer o trabalho para ele.

Por fim, Henriques defende um “investimento robusto em pesquisa aplicada”. Como sabemos pouco sobre o que realmente funciona, é preciso que os responsáveis estejam aptos a avaliar as soluções antes que elas cheguem às escolas. “A história do uso da tecnologia na educação é repleta de falsas promessas”, alerta o professor.