Os Blended Intensive Programmes (BIP), como o que me trouxe à Letónia, são exemplos práticos de como a universidade pode adaptar-se e inovar. Estes programas combinam a aprendizagem online com períodos de mobilidade física curta, promovendo a colaboração transnacional. Eles têm uma utilidade que raramente aparece nos relatórios finais, nas fotografias institucionais ou nas fórmulas protocolares de sempre. Obriga-nos a sair da nossa bolha. E, quando isso acontece, vê-se melhor o que em Portugal ainda fingimos não querer ver: o debate sobre inteligência artificial no ensino superior continua demasiadas vezes encolhido a uma pergunta básica: como impedir que os estudantes usem a ferramenta para facilitar o trabalho? Quando a verdadeira pergunta é outra, muito mais séria e muito mais exigente: como redesenhar a universidade num mundo em que a máquina já responde antes de o professor acabar a pergunta?

Nos países bálticos, a sensação é diferente. Não porque vivam deslumbrados com a tecnologia, nem porque acreditem ingenuamente que a IA resolverá os problemas da educação. Pelo contrário. O que se sente é uma maior clareza estratégica. A Estónia e a Lituânia parecem compreender melhor do que nós que a inteligência artificial não é apenas um instrumento novo; é uma alteração profunda da ecologia do conhecimento.

A visita da Ministra da Educação da Estónia, Kristina Kallas, a Portugal, revelou uma diferença de perspetiva que desafia as abordagens mais conservadoras. Ao contrário de Portugal, que optou por proibir o uso de telemóveis nas escolas, a Estónia escolheu não impor tais restrições, defendendo que a responsabilidade sobre o uso dos dispositivos deve ser partilhada por toda a sociedade, e não recair exclusivamente sobre os professores. Esta filosofia estende-se à IA, onde a Estónia adota uma postura de integração, fornecendo licenças de ChatGPT a alunos e professores, vendo a IA como uma ferramenta que altera a forma como aprendemos

Na Letónia, o sentimento de agilidade é semelhante. O país vê-se como uma potencial potência de IA devido à sua capacidade, enquanto nação pequena, de se adaptar e implementar mudanças rapidamente. Kallas sublinhou a importância da autonomia docente, argumentando que os professores devem ter a liberdade de decidir que ferramentas aplicar. Esta perspetiva báltica, assente na confiança na capacidade de adaptação e na autonomia dos agentes educativos, é uma provocação direta aos modelos que privilegiam a proibição em detrimento da formação e da integração crítica. A Letónia, ao implementar a modernização das soluções de estudo até 2029, demonstra um compromisso claro com esta transição digital.

Foi precisamente isso que me ocorreu ao reler a ideia central de um texto de Luiz Cláudio Costa: a universidade do futuro exigirá mais teoria, não menos. A frase é provocatória, mas é também rigorosamente certa. A IA não matou a teoria. Matou foi a ilusão de que a transmissão basta.

Durante demasiado tempo, o ensino superior organizou-se em torno de um modelo confortável para quem ensina e cada vez menos convincente para quem aprende. O professor expõe. O estudante anota. O exame verifica se a repetição foi suficientemente fiel. O sistema chama a isto formação. Mas num tempo em que qualquer estudante pode obter em segundos um resumo de um qualquer filósofo, uma revisão bibliográfica apressada ou até um programa funcional em Python, o que sobra à universidade que continue reduzida à lógica da transmissão? Sobra-lhe muito pouco. E o pouco que lhe sobra é pesaroso, porque tornar-se concorrente tardia de uma máquina mais rápida, mais barata e permanentemente disponível.

É aqui que muitos se enganam. Pensam que a resposta à IA está em reduzir a exigência teórica, simplificar currículos, tornar tudo mais prático, mais leve, mais “aplicado”, mais imediatamente consumível. É exatamente o contrário. Quanto mais a tecnologia facilitar a produção instantânea de respostas plausíveis, mais importante se torna ensinar os estudantes a distinguir o plausível do verdadeiro, o elegante do sólido, o convincente do correto.

A IA produz texto. Não produz juízo. Organiza informação. Não assume responsabilidade intelectual. Imita argumento. Não pensa. E é por isso que a teoria regressa ao centro, não como ornamento erudito, mas como instrumento de discernimento.

Um estudante de medicina pode pedir a um sistema de IA que lhe sugira prioridades numa triagem de urgência. Sem teoria, teoria ética, teoria da decisão, teoria da evidência clínica, teoria do risco, ficará impressionado com a rapidez da resposta. Com teoria, começará a fazer as perguntas que realmente importam: com base em que dados foi treinado o modelo? Que enviesamentos transporta? Que erro pode cometer? Que custo humano tem esse erro? A máquina acelera o processo. Só a formação intelectual lhe dá gravidade.

O mesmo vale para a engenharia informática. Hoje, um modelo generativo escreve código em segundos. Também produz más soluções com grande confiança e excelente formatação. O estudante sem fundamentos pode confundir funcionamento com qualidade. Entrega o programa, vê que corre, e presume que sabe. Mas saber programar nunca foi apenas produzir linhas de código. Exige teoria dos algoritmos, arquitetura de sistemas, segurança (que é a temática deste BIP), redes, complexidade, abstração. Exige a capacidade de perceber não apenas se funciona, mas porque funciona, para quem funciona, até quando funciona e com que riscos.

Nas humanidades e nas ciências sociais, o problema é ainda mais subtil e, por isso, mais perigoso. A IA resume autores com fluidez e uma falsa serenidade conceptual. Mas o pensamento sério não é sereno. É tenso, contraditório, histórico, por vezes incómodo. Um resumo automático pode transformar qualquer autor num manual de boas práticas, ou numa coleção de frases sonoras sem nervo crítico. Sem teoria, o estudante recebe uma superfície lisa. Com teoria, reconhece as fraturas, as ambiguidades, os conflitos internos do pensamento. E percebe que compreender um autor não é repetir o que ele “disse”, mas entrar no problema que o obrigou a pensar.

Por isso, o jovem de hoje não rejeita a teoria. Rejeita a irrelevância. Não recusa estudar autores complexos. Recusa aprendê-los como se o mundo ainda fosse analógico, lento, linear e exterior às tecnologias que já reorganizam o quotidiano, o trabalho, a política e a própria atenção. A aula expositiva não desaparece. Mas perde o estatuto de liturgia incontestável. Já não pode ser o começo, o meio e o fim. Tem de passar a ocupar o lugar nobre que realmente merece: o momento de síntese, de densidade, de interpretação, depois da experiência, do confronto, do erro, do debate.

Esta mudança exige mais do que entusiasmo tecnológico. Exige instituições maduras. E aqui a distância entre países torna-se instrutiva. Enquanto em vários contextos bálticos a IA tende a ser enquadrada como questão de política educativa, estratégia nacional e capacitação docente, em Portugal ainda se sente, demasiadas vezes, um tom defensivo, quase policial. Fala-se de fraude antes de se falar de arquitetura pedagógica. Discute-se proibição antes de se pensar avaliação. Procura-se controlar o sintoma sem rever o modelo.

Ora, as melhores universidades internacionais já perceberam que a questão não é escolher entre permitir ou proibir. É estabelecer condições claras de uso, declarar limites, proteger a integridade académica e, ao mesmo tempo, redesenhar as tarefas para que o estudante tenha de pensar, justificar, decidir e sustentar posições. O essencial não é impedir que a IA entre. Ela já entrou. O essencial é impedir que, com ela, saia da universidade aquilo que a justificava.

E o que a justifica? Não é a distribuição de informação. Isso já não lhe pertence em exclusivo. Não é a encenação de autoridade, porque isso, hoje, impressiona cada vez menos. A universidade justifica-se quando forma inteligência crítica, quando ensina a duvidar bem, quando dá aos estudantes as ferramentas conceptuais para resistirem à facilidade com que o mundo contemporâneo lhes entrega respostas prontas.

A viagem à Lituânia, precisamente por ser uma experiência internacional, ajuda a recentrar este debate. Professores e estudantes não viajam apenas para conhecer outros campus, ouvir outras apresentações ou acumular créditos. Viajam para relativizar hábitos, comparar culturas institucionais, perceber que a educação pode ser organizada de outra forma. E isso é intelectualmente decisivo, porque a internacionalização, quando é séria, não serve para ornamentar currículos, mas serve para desmontar certezas preguiçosas.

Talvez seja esse o maior ensinamento deste tempo. A inteligência artificial não veio substituir a universidade, mas veio expor tudo o que, dentro dela, já estava gasto, revelar a fragilidade de um ensino assente na repetição, a pobreza de uma avaliação centrada no produto final, a superficialidade de currículos que confundem acumulação de conteúdos com formação superior. E, ao fazer isso, devolveu-nos uma verdade antiga com uma urgência nova, sem teoria, não há liberdade intelectual. Há apenas consumo rápido de respostas.

A universidade do futuro será, por isso, menos ingénua e mais exigente. Menos centrada na transmissão e mais centrada na formação. Menos obcecada com a cobertura do programa, com o cumprimento do número de horas de contacto e mais comprometida com a profundidade do entendimento. Menos satisfeita com estudantes que reproduzem, mais determinada em formar pessoas que julgam.

É essa a grande ironia desta era tecnológica. Quanto mais poderosa se torna a máquina, mais indispensável se torna o pensamento que ela não pode ter. E esse pensamento, goste-se ou não, continua a chamar-se teoria.