Lições de História para uma Melhor Política Pública: Como Criar um Sistema de Educação Pronto para IA

Em 1823, um pensador radical e acadêmico chamado George Birkbeck fundou o London Mechanics Institute (agora Birbeck University). Fazia parte da vanguarda dedicada a fornecer aos homens e mulheres da classe trabalhadora as habilidades técnicas e de engenharia necessárias para ter sucesso na nova era industrial. O grito de guerra de Birkbeck era o lema “conhecimento é poder”, e sua visão para esta nova forma de educação vocacional ajudou a impulsionar o crescimento de institutos de mecânica semelhantes em todo o Reino Unido, e na Austrália e no Canadá.

Duas centenas de anos depois, uma nova revolução de inteligência artificial (IA) está se tornando tão transformadora e disruptiva para a força de trabalho de hoje quanto qualquer coisa experimentada nos primeiros dias da industrialização a vapor. Tanto que, talvez, até mesmo Birkbeck ficaria perplexo sobre como preparar os estudantes para este mundo de trabalho completamente novo. Hoje, educadores e governos devem confrontar a questão de quais habilidades os estudantes precisam para ter sucesso neste novo local de trabalho dominado por máquinas e como eles podem ensinar essas habilidades de forma eficaz, quando muitos estudantes já dependem da IA para realizar seus estudos.

Entendendo o algoritmo

Ninguém duvida da influência abrangente que a IA terá sobre a forma como trabalhamos — notadamente o uso de IA gerativa (GenAI) que cresceu de apenas 49% em 2023 para 75% um ano depois, de acordo com a Pesquisa EY 2024 Work Reimagined. Já sabíamos que a automação, blockchain e aprendizado de máquina poderiam reduzir as cargas administrativas, cortar significativamente a papelada manual, acelerar processos repetitivos e supercarregar a análise. Com o advento da GenAI, agora está claro que descrições de trabalho e caminhos de carreira inteiros — seja como trabalhador de call center, para-legal, redator, codificador de software ou até mesmo médico de prática geral — serão redefinidos ou totalmente substituídos por algoritmos.

Educadores e administradores governamentais que consideram este cenário de carreira em rápida mudança estão tendo que reavaliar os tipos de habilidades que devem ensinar. Por exemplo, há algum sentido em os estudantes aprenderem a codificar quando a GenAI pode realizar essas tarefas em segundos? E os jovens advogados precisam memorizar a lei de casos mais ou devem se concentrar em desenvolver habilidades de ordem superior, como a interpretação de como é aplicada e os julgamentos morais e éticos envolvidos?

Mesmo enquanto educadores e conselhos de exame elaboram novas abordagens para o ensino, eles estão tendo que reavaliar como medir o sucesso acadêmico quando a IA está se tornando comum na sala de aula. Um eminente professor de tecnologia e autor, Clay Shirky, recentemente sugeriu que as universidades abandonem o trabalho de curso escrito e revertam à abordagem acadêmica pré-imprensa de exame oral.

Alguns governos estão começando a enfrentar o desafio por meio de políticas inovadoras. O Departamento de Educação da Austrália criou um Quadro para Inteligência Artificial Gerativa nas Escolas com base em seis princípios e 25 declarações orientadoras sobre ensino, bem-estar humano, transparência, justiça, responsabilidade e privacidade. Os ministros da Educação também estabeleceram uma Força-Tarefa Nacional de IA nas Escolas para promover o avanço da IA na educação, incluindo um projeto de quadro para o uso de IA nas escolas.

A Coreia do Sul, por sua vez, está educando os estudantes sobre IA desde tenra idade usando a IA na sala de aula para adaptar tarefas e atribuições com base nos níveis educacionais e comportamentos de aprendizado dos estudantes. Com o tempo, cada criança na Coreia do Sul terá um tutor de IA personalizado.

Uma nova abordagem para o aprendizado de máquina

À medida que a IA redefine o mundo do trabalho e do aprendizado, os governos são responsáveis por criar um sistema de educação que realmente prepare os aprendizes para um futuro impulsionado pela IA. Isso requer um novo foco no desenvolvimento de currículos adaptáveis que enfatizem habilidades exclusivamente humanas, como pensamento crítico, criatividade, ética e inteligência emocional — áreas onde a IA não pode substituir o julgamento humano. Os governos devem repensar os modelos de avaliação, afastando-se do aprendizado memorizado em direção à avaliação da resolução de problemas do mundo real, colaboração e adaptabilidade.

É igualmente importante investir na formação de professores para construir alfabetização em IA entre os educadores, permitindo que eles integrem eficazmente as ferramentas de IA na sala de aula e orientem os estudantes no uso responsável dessas tecnologias. Os governos também podem garantir que todos os aprendizes tenham acesso equitativo a recursos educacionais impulsionados por IA, reduzindo as divisões digitais e permitindo oportunidades para cada estudante, independentemente do seu background.

Para apoiar esses esforços, quadros de governança claros que incorporem transparência, privacidade e justiça no papel da IA na educação são essenciais. A colaboração entre órgãos governamentais, indústria e academia, incluindo forças-tarefas de educação em IA dedicadas, ajudará a alinhar as políticas de educação com as necessidades em evolução da força de trabalho, promover a inovação, supervisionar a implementação de políticas e ampliar programas bem-sucedidos em nível nacional.

A lição de história para educar a sociedade a prosperar com a IA

Assim como a visão de George Birkbeck de tornar a educação técnica acessível transformou as sociedades na era industrial, os governos de hoje têm a responsabilidade crucial de moldar a educação para a era da IA. Ao tomar ações decisivas em política, pedagogia, equidade e governança, os governos podem desbloquear o pleno potencial da IA para revolucionar a educação — não apenas para eficiência, mas para cultivar cidadãos capazes, éticos e resilientes, prontos para os desafios de amanhã. O conhecimento pode ser igual ao poder, mas como ele é aplicado continuará a distinguir os humanos das máquinas.

As visões refletidas neste artigo são as visões do autor e não refletem necessariamente as visões da organização global EY ou de suas empresas membros.