Lições de História para uma Política Pública Melhor: 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 essa nova forma de educação vocacional ajudou a impulsionar o crescimento de institutos de mecânica semelhantes em todo o Reino Unido, na Austrália e no Canadá.

Duzentos 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 assim que talvez até Birkbeck ficaria perplexo sobre como preparar os estudantes para esse mundo de trabalho completamente novo. Hoje, educadores e governos devem enfrentar a questão de quais habilidades os estudantes precisam para ter sucesso nesse local de trabalho dominado por máquinas e como eles podem ensinar essas habilidades de forma eficaz, considerando que 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 geradora (GenAI), que cresceu de 49% em 2023 para 75% um ano depois, de acordo com a Pesquisa Work Reimagined da EY 2024. 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 percursos de carreira inteiros — seja como atendente de call center, paralegal, redator, codificador de software ou até médico de clínica geral — serão redefinidos ou completamente substituídos por algoritmos.

Educadores e administradores governamentais que consideram esse cenário de carreira em rápida mudança estão reavaliando 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?

À medida que educadores e conselhos de exames elaboram novas abordagens para o ensino, eles também estão reavaliando como medir o sucesso acadêmico quando a IA está se tornando comum na sala de aula. Um renomado professor de tecnologia e autor, Clay Shirky, sugeriu recentemente que as universidades abandonem os trabalhos escritos 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 Geradora nas Escolas baseado 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 Escolas de IA 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 cedo ao usar IA na sala de aula para adaptar tarefas de casa 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 por IA. Isso exige uma nova ênfase no desenvolvimento de currículos adaptáveis que enfatizem habilidades exclusivamente humanas, como pensamento crítico, criatividade, ética e inteligência emocional — áreas em que a IA não pode substituir o julgamento humano. Os governos devem repensar os modelos de avaliação, mudando da aprendizagem mecânica para a 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 efetivamente 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, são essenciais quadros de governança claros que incorporem transparência, privacidade e justiça no papel da IA na educação. A colaboração entre órgãos governamentais, indústria e academia, incluindo forças-tarefas de educação em IA dedicadas, ajudará a alinhar as políticas educacionais com as necessidades evolutivas 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 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 políticas, pedagogia, equidade e governança, os governos podem desbloquear o potencial total da IA para revolucionar a educação — não apenas para eficiência, mas para cultivar cidadãos capazes, éticos e resilientes, preparados para os desafios de amanhã. O conhecimento pode ser igual à força, mas como ele é aplicado continuará a distinguir os humanos das máquinas.

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