Uma revisão de 19 publicações sobre inteligência artificial (IA) no ensino superior aponta que as universidades precisam planejar sua adoção antes que problemas de ensino, avaliação e privacidade se tornem crises. O estudo reúne indícios favoráveis à chamada governança antecipatória, mas ressalta que ainda faltam evidências sobre seus efeitos de longo prazo, sobretudo fora dos países mais estudados.
O QUE HÁ DE NOVO: Pesquisadores mapearam estudos e documentos publicados entre 2020 e 2025 para examinar como a liderança universitária pode orientar a integração da IA. A revisão desloca o foco habitual das ferramentas usadas em sala de aula para as decisões institucionais que definem políticas, responsabilidades e condições de acesso. Das 19 fontes selecionadas, oito tratavam dos Estados Unidos; apenas duas abordavam contextos árabes de ensino superior.
COMO FUNCIONA: Governança antecipatória, nesse contexto, significa considerar cenários futuros, ouvir estudantes, docentes e outros envolvidos e revisar as regras à medida que surgem novos riscos e necessidades. Para examinar essa abordagem, a equipe buscou publicações em cinco bases entre maio e julho de 2025. Identificou 114 registros inicialmente, selecionou 14 após a leitura integral e acrescentou cinco a partir das referências dos trabalhos escolhidos. As fontes, acadêmicas e não acadêmicas, foram organizadas por temas como liderança, políticas de IA, inclusão e lacunas de pesquisa; não houve teste de uma intervenção em universidades.
PRINCIPAIS RESULTADOS: A literatura examinada sugere que reconhecer a importância da IA não basta para transformá-la em uma prioridade com responsabilidades definidas. Em um levantamento citado pela revisão, 49% dos respondentes consideravam a tecnologia estratégica, mas apenas 7% relatavam cargos de liderança específicos para a área. As fontes também apontam potencial de ferramentas como tutores inteligentes e sistemas de alerta para apoiar estudantes, desde que seu uso venha acompanhado de infraestrutura, formação e supervisão humana. Isso não equivale a demonstrar que um modelo de governança tenha melhorado a aprendizagem.
POR QUE ISSO IMPORTA PARA A EDUCAÇÃO: Para estudantes, regras discutidas previamente podem tornar mais claros os usos permitidos da IA em trabalhos e avaliações, além de proteger dados e ampliar o acesso ao apoio acadêmico. Para professores, a participação nas decisões abre espaço para adequar formação e práticas pedagógicas, em vez de receber ferramentas sem orientação. Para a gestão, o desafio é coordenar essas escolhas sem tratar inclusão como simples oferta de tecnologia: sistemas pouco transparentes podem ampliar vieses, vigilância e desigualdades entre instituições com capacidades diferentes.
LIMITES E PRÓXIMOS PASSOS: As 19 fontes são heterogêneas, concentram-se em determinados contextos geográficos e incluem trabalhos conceituais e documentos não revisados por pares. A revisão não avaliou sistematicamente a qualidade das evidências nem permite atribuir resultados educacionais à governança antecipatória. Os pesquisadores recomendam estudos de caso e acompanhamento de longo prazo em regiões pouco representadas, além de medidas institucionais como equipes responsáveis pela política de IA, formação docente e mecanismos para que estudantes participem das decisões, caminhos a adaptar às condições locais, não um modelo único para todas as universidades.
Fonte: Anticipatory governance and leadership for AI implementation in higher education: A scoping review
