Estamos no dealbar de uma nova era, com uma importante mudança de paradigma: deixámos de usar máquinas para nos ajudarem a construir o mundo e passámos a usar máquinas que nos ajudam a pensar o mundo.A inteligência artificial (IA) não é apenas uma ferramenta nova; ela é o que os economistas chamam de tecnologia de propósito geral (GPT), comparável à eletricidade ou à máquina a vapor. A sua profundidade reside no facto de não automatizar apenas tarefas físicas, mas sim a própria cognição e a tomada de decisão.Mais que uma mudança tecnológica, a nova era de IA vai promover uma transição estrutural nas nossas sociedades europeias. Uma mudança tecnológica melhora a eficiência (ex: um software de contabilidade mais rápido). Uma transição estrutural altera a base da organização social e económica:· Dissociação entre trabalho humano e inteligência: Historicamente, a inteligência exigia a presença humana. A IA permite que a inteligência seja escalada infinitamente sem a necessidade proporcional de biologia humana.· Mudança na epistemologia: A forma como descobrimos novos conhecimentos (na ciência ou na medicina) está a mudar do método de “tentativa e erro” humano para a simulação e previsão por dados.· Velocidade de evolução: Ao contrário de revoluções anteriores que levaram décadas para se difundir, a IA escala globalmente em meses – por vezes semanas – a uma velocidade tal que não permite sequer que as instituições sociais (leis, educação) se adaptem ao ritmo tradicional.Vamos focar-nos na transição estrutural na educação trazida pela IA..Uma política educativa estratégica e holística: É crucial aumentar a literacia digital e em IA desde o ensino básico. Não se trata apenas de ensinar a programar, mas de compreender a lógica dos algoritmos e o funcionamento dos modelos de linguagem, integrando a resolução de problemas lógicos (pensamento computacional) no currículo de forma transversal e ensinar os alunos a validar fontes, identificar vieses em IA e compreender as implicações éticas da automação.É importante também a promoção das “aptidões centradas no humano”. À medida que a IA assume tarefas técnicas e repetitivas, o valor do trabalho humano desloca-se para o que as máquinas ainda não replicam com eficácia:· Criatividade e curiosidade: Fomentando a capacidade de formular as perguntas certas (prompt engineering num sentido lato).· Inteligência emocional e colaboração: Permitindo aos estudantes adaptar-se com plasticidade aos novos desafios que vão enfrentar no plano profissional ao longo da vida, mas também focado em liderança, empatia e negociação.· Pensamento crítico: Aumentando a capacidade de tomar decisões complexas onde os dados são ambíguos.· O papel do professor na nova era: O professor deixa de ser a única fonte de informação para se tornar um mentor e facilitador. A política educativa deve priorizar a formação destes profissionais, libertando-os de tarefas administrativas através da própria IA, para que possam focar-se no acompanhamento pedagógico individualizado.É necessário ainda proceder à reformulação da formação profissional e do ensino superior. O modelo tradicional de “estudar uma vez para uma carreira de 40 anos” está obsoleto. É preciso criar alternativas que sejam adequadas à nova realidade:· Do modelo industrial “um tamanho para todos” para a hiper-personalização: Os tutores de IA podem adaptar o currículo educacional em tempo real ao nível de compreensão de cada aluno.· Microcredenciais: Implementar cursos curtos e formação certificada que permitam a profissionais de áreas tradicionais (como têxtil ou serviços) requalificarem-se rapidamente para funções tecnológicas.· Interdisciplinaridade: Cruzar Direito com IA, Medicina com Robótica, ou Artes com Design Generativo. A inovação acontece na interseção das disciplinas.Daí decorre um modelo de aprendizagem ao longo da vida. O Estado deve criar incentivos para que as empresas e os cidadãos invistam em upskilling (melhorar competências na função atual) e reskilling (mudar de função), expandindo instrumentos como o cheque-formação digital e programas de apoio direto à formação técnica contínua.Um fator crítico que é necessário ter sempre presente é que o desenvolvimento de um país varia na razão direta do incremento da capacidade humana em grande escala. Como o Prof. António Câmara vem reiteradamente assinalando, “o desafio não consiste apenas em ensinar os fundamentos, mas em expor os alunos à camada adversarial do conhecimento – a camada onde residem contradições, casos extremos, incerteza e compreensão profunda. Em muitos sistemas, incluindo o de Portugal, esta camada é frequentemente usada como mecanismo de filtragem: os alunos são avaliados contra ela sem serem devidamente treinados para a navegar. O resultado para muitos estudantes é o medo da complexidade em vez do domínio dela. Nos ecossistemas de inovação líderes, por outro lado, a camada adversarial torna-se um motor de criatividade. É onde os alunos aprendem a desafiar pressupostos, combinar disciplinas, identificar lacunas nos sistemas existentes e gerar ideias disruptivas.”É preciso ainda garantir equidade educativa. A transição para a IA corre o risco de acentuar a desigualdade social. A política educativa deve garantir:· Acesso universal: Garantir que escolas em meios rurais tenham o mesmo acesso a hardware e conectividade de alta velocidade que os centros urbanos.· Laboratórios de experimentação: Criação de “Makerspaces” escolares com kits de robótica e acesso a ferramentas de IA generativa para democratizar o contacto com a tecnologia.No que tange à criação de conhecimento, apesar dos avanços em Portugal nas últimas décadas na produção científica e tecnológica, é importante ter presente que a economia global do conhecimento apresenta uma assimetria crescente. Como o Prof. António Câmara bem assinala, “a investigação em países como Portugal é frequentemente transferida para sistemas de publicação que concentram a propriedade intelectual e a propriedade dos dados fora dos países que geram o conhecimento subjacente. Esses repositórios de conhecimento são cada vez mais usados para treinar grandes sistemas de IA que mais tarde vendem inteligência de volta aos investigadores, instituições e sociedades originais. Isto cria um ciclo estrutural de dependência. Os países necessitam, portanto, de infraestruturas soberanas de conhecimento capazes não só de produzir conhecimento, mas também de o estruturar, conectar, simular e preservar como capacidade estratégica nacional. O surgimento de grandes modelos de linguagem é apenas uma camada desta transformação. A questão mais profunda é quem detém e orquestra as infraestruturas cognitivas do futuro.” Num pequeno país, como Portugal, que é parte de um importante bloco económico e político como a UE, é importante também contribuir – desde logo porque também se vai obter benefícios – para a criação de capacidade estratégica europeia.Portugal tem a vantagem de ter uma mão-de-obra altamente qualificada em engenharia. Para além do desafio em transpor esse conhecimento para a base da pirâmide educativa e para os setores mais tradicionais da economia, outro desafio consiste no papel que países como Portugal podem ter a mapear, simular e compreender o mundo digital emergente antes de se tornarem permanentemente dependentes de infraestruturas desenhadas noutros locais. Mais importante que procurar resistir à globalização ou à evolução tecnológica, é importante que países como Portugal “mantenham a capacidade de educar criadores em vez de filtros, transformar conhecimento em capacidade estratégica, gerar novas indústrias em vez de apenas otimizar as antigas e participar ativamente na construção de modelos mundiais que irão cada vez mais mediar a interação humana com a própria realidade.” (António Câmara)Durante séculos, a relevância dos países era medida através da extensão territorial, da capacidade industrial, do acesso a recursos naturais, da logística de transporte, da energia, da finança e dos mercados financeiros, do poderio militar, do soft power. No devir próximo – se é que não já na atualidade – o fator decisivo vai ser a capacidade de criar, estruturar, simular e controlar o conhecimento e os modelos do mundo, incluindo o mundo digital. Para se poder construir esta capacidade, é necessário investir numa transição estrutural na educação. Na era da IA, os sistemas educativos devem evoluir de meros sistemas de transmissão de conhecimento para sistemas capazes de desenvolver criadores, exploradores e construtores de modelos.