Trabalho com sistemas de informação há mais de quatro décadas. Vi chegar o computador pessoal, a folha de cálculo, a internet, o ERP, o smartphone. Cada um trouxe o mesmo coro de profetas: uns anunciavam o paraíso, outros o apocalipse. Nunca chegou nenhum dos dois.

Mas a inteligência artificial generativa tem uma diferença que me inquieta — e não é a que ocupa os debates televisivos.

A pergunta habitual, “será a IA o fim da inteligência humana?”, parte de uma premissa errada: a de que são duas inteligências do mesmo tipo, em competição. Não são. A IA é, na sua essência, um motor estatístico de padrões, treinado sobre aquilo que os humanos já produziram — e que hoje recombina, sintetiza e produz com uma competência que, em tarefas específicas, já ultrapassa a nossa.

Mas competência numa tarefa não é o mesmo que responsabilidade por uma decisão. A máquina não tem intenção, não assina, não acorda às três da manhã preocupada com as consequências.

O risco real não é a máquina substituir a inteligência humana. É os humanos deixarem de a exercer.

E é precisamente isso que parece estar a acontecer, à escala, onde mais dói: na escola.

Os números falam alto. No Reino Unido, o inquérito anual do Higher Education Policy Institute traça uma trajetória vertiginosa: os estudantes universitários que usam IA passaram de 66% em 2024 para 92% em 2025 e 95% em 2026 — e 94% admitem usá-la em trabalho avaliado. Três anos, da novidade à quase universalidade.

Em Portugal, segundo o INE, mais de oito em cada dez estudantes já utilizam estas ferramentas — mais do dobro da população geral.

Na Universidade de Reading, investigadores submeteram às cegas 33 respostas de exame geradas integralmente por IA: os docentes detetaram uma. As restantes receberam, em média, notas acima das dos alunos reais.

E na Universidade de Brown, um professor de Economia que, pela primeira vez em vinte anos, permitiu um exame feito em casa viu a turma quase triplicar de inscritos, atraída pela facilidade. As notas dessa prova foram excelentes; as do exame presencial que se seguiu, com os mesmos alunos, desabaram.

Estes números não provam, por si sós, uma degradação da inteligência de uma geração. Mas provam uma coisa: já não sabemos o que estamos a avaliar.

Convém ser justo: nem todo o uso de IA é fuga ao esforço. Muitos estudantes usam-na para explicar conceitos, resumir artigos, gerar pistas de pesquisa — usos que podem acelerar a compreensão sem a substituir.

O problema surge no salto direto para o texto entregue sem leitura crítica.

Quem entrega um trabalho feito por IA sem sequer o ler não falha apenas a aprendizagem daquela matéria: falha o treino do processo. Escrever mal e reescrever, esbarrar num raciocínio que não fecha, procurar a palavra que falta — é aí que se formam os neurónios, não no produto final.

A IA entrega o produto sem o processo, e é o processo que constrói a pessoa.

É como querer ficar musculado a ver vídeos de ginásio.

Há aqui um efeito geracional perverso que raramente se discute.

Quem já tem o músculo formado — quem passou décadas a depurar código, a fechar contas, a escrever relatórios à mão — tende a usar a IA como multiplicador e sai a ganhar. Quem ainda não o formou corre o risco de a usar como substituto, sem se aperceber do que está a perder, porque nunca soube o que era ter essa capacidade.

A minha geração recebeu uma alavanca. Os miúdos de quinze anos arriscam-se a receber uma muleta — e a chamar-lhe alavanca.

A culpa, porém, não é só deles: o incentivo foi-lhes montado.

Um sistema de ensino desenhado noutra era continua a avaliar exatamente aquilo que a máquina faz melhor — o trabalho escrito entregue em casa, a memorização para o teste — e, enquanto premiar o produto e ignorar o processo, o comportamento racional do aluno é copiar.

Não é um problema português. É estrutural e mundial.

Há sinais de mudança — do ISCTE à Nova SBE, trabalhos escritos dão lugar a apresentações e defesas orais; universidades americanas regressam ao diálogo socrático e à redação feita em sala — mas são ainda ilhas num sistema que tarda em perceber que o terreno mudou debaixo dos seus pés.

E depois da escola?

O mercado de trabalho já está a passar a fatura, e ela é dupla.

As vagas de entrada caíram cerca de um terço no mercado britânico em dois anos e meio, e mais de um terço dos empregadores admite preferir usar IA a contratar um recém-formado, porque a tecnologia tornou redundante grande parte do trabalho tradicionalmente dado aos juniores.

Ao mesmo tempo — eis o paradoxo — as competências que os recrutadores dizem procurar são precisamente as que se formam nesse trabalho de entrada: pensamento crítico, raciocínio em situações desconhecidas, juízo.

Estamos a serrar o primeiro degrau da escada ao mesmo tempo que exigimos, a quem entra, que já venha do terceiro.

Esta pergunta merece ser levada a sério, porque ninguém lhe está a responder: quem vai formar os seniores de 2040?

O sénior de hoje não nasceu sénior. Fez-se em anos de tarefas ingratas, erros corrigidos, relatórios devolvidos, código que rebentava às sextas-feiras.

Era esse treino — caro, lento, imperfeito — que transformava juniores em profissionais com critério.

O que na contabilidade da empresa sempre apareceu como ineficiência era, do ponto de vista da formação humana, investimento — e a IA tornou economicamente tentador cortá-lo.

Tentador, mas nem sempre acertado.

Somadas as faturas de tokens, as licenças e as horas de supervisão humana que os agentes continuam a exigir, o algoritmo que substituiu o estagiário pode sair mais caro do que ele — com uma diferença que nenhuma folha de cálculo capta: no fim do ano, o estagiário aprendeu, e o agente não deixou atrás de si nenhum futuro sénior.

Se a escola poupa o esforço e a empresa elimina o estágio de errar, a cadeia de formação de competência parte-se nas duas pontas.

E uma cadeia partida não se nota no primeiro ano; nota-se daqui a quinze, quando procurarmos quem saiba decidir e encontrarmos quem só saiba pedir — e talvez nem isso, porque até para perguntar bem é preciso saber o que se procura.

Porque há uma lei que esta revolução tornou evidente: quanto mais fácil se torna produzir uma resposta plausível, mais valioso se torna saber avaliá-la.

A IA erra — e erra com uma confiança impecável, o que a torna mais traiçoeira do que uma ferramenta que falha à vista.

Quem não sabe matemática não deteta a equação mal resolvida; quem não sabe história não deteta a fonte inventada; quem não sabe programar não percebe que o código elegante está conceptualmente errado.

Detetar o erro exige saber o suficiente para duvidar.

Quanto mais poderosa a ferramenta, mais sólida tem de ser a formação de base — não menos.

É o contrário do instinto facilitista.

Um júnior que aceita tudo o que a IA lhe dá é perigoso; um sénior que a interroga é imparável.

E é aqui que a questão deixa de ser pedagógica e passa a ser política.

A IA ainda não decide — mas já propõe; e quando quem recebe a proposta não a sabe contestar, propor é decidir.

Um mundo gerido por gente que não sabe interrogar a máquina não é um mundo governado pela IA; é um mundo governado por quem controla a IA, perante cidadãos, técnicos e decisores que perderam os meios de o contestar.

A preguiça mental de hoje é a docilidade cívica de amanhã.

O que fazer não é mistério, é sequência.

Primeiro constrói-se o músculo, depois entrega-se a alavanca.

Mais fundamentos — lógica, matemática, escrita, argumentação: o ginásio dos neurónios.

Mais avaliação presencial e oral, onde não há onde se esconder. E nada disto é novo: no MBA que frequentei no ISEG, em 2004, a maioria dos trabalhos era apresentada oralmente e a tese discutida perante um júri.

Não se trata de inventar; trata-se de recuperar o que fazia sentido antes de o facilitismo o ir corroendo.

E depois, sim, uso intensivo e assumido da IA em contexto de projeto, com a obrigação de justificar e defender cada escolha.

E porque não ir mais longe?

Exercícios onde usar a IA é obrigatório, mas a nota depende da qualidade da crítica ao que ela produziu — avaliar o aluno não pelo que a máquina escreveu, mas pelo que ele soube ver de errado nela.

Não é proibir nem abraçar cegamente: é ordenar.

A escola do futuro terá de ensinar duas coisas distintas — saber fazer e saber verificar — e a segunda não existe sem a primeira.

Resta uma ironia que me reconcilia com o futuro.

O ensino tradicional resistiu a décadas de pedagogos bem-intencionados, mas talvez não resista à IA — não porque ela o melhore, mas porque expõe de forma tão evidente a fragilidade da avaliação atual que não deixa alternativa senão mudar.

Quando toda a gente souber que os diplomas certificam a destreza no prompt e não a competência, o valor do diploma colapsa, e o sistema será forçado a reinventar-se para o recuperar.

A IA pode acabar por ser o agente involuntário da reforma.

Mas, até lá, uma ou duas gerações arriscam-se a servir de cobaias deste desajuste — e essa fatura não se paga com produtividade.

Paga-se com pessoas.

No fundo, o problema não é a IA ser má.

É ser demasiado boa — demasiado boa para ser usada por quem não aprendeu primeiro a pensar sem ela.

A inteligência artificial não será o fim da inteligência humana.

Mas pode ser o fim da inteligência de quem escolher não usar a sua.

E as escolhas, ao contrário dos algoritmos, ainda são nossas.