De “Inteligência Artificial” para “Inteligência Aumentada” na escola: por que essa mudança de linguagem importa tanto quanto a própria tecnologia

Existe um conceito fundamental no desenvolvimento da IA que vale a pena conhecer: o world model, literalmente, modelo de mundo. No caso dos LLM (ChatGPT, Gemini e similares): eles “entendem” o mundo através das palavras, da linguagem.

Nós, humanos, entendemos o mundo de forma muito mais ampla. A multimodalidade já aponta para modelos mais completos, mais próximos da nossa forma de perceber e interpretar a realidade. Mas quero fazer um recorte bem específico aqui: o quanto nós, no mundo profissional, também entendemos o mundo por meio da linguagem e, consequentemente, o quanto as palavras que usamos para definir cada coisa determinam a maneira como moldamos nosso entendimento dessa coisa.

Nas teorias cognitivas, isso aparece como framing effect: o enquadramento que damos, naturalmente via linguagem, impacta como compreendemos um tema, como avaliamos riscos e até como tomamos decisões. É exatamente isso que acontece com a própria ideia de “IA” como inteligência artificial.

Esse ponto não é ‘filosofia de linguagem’. Ele tem lastro empírico. Kahneman e Tversky mostraram, em décadas de pesquisa sobre vieses cognitivos e tomada de decisão, que a forma como um problema é apresentado muda as escolhas, mesmo quando os fatos são idênticos. Ou seja: o nome que damos a algo não é um detalhe; é parte do ‘programa’ que roda na nossa cabeça quando avaliamos risco, oportunidade e ação. Não é pouca coisa: esse corpo de pesquisa ajudou a levar Daniel Kahneman ao Nobel de Economia em 2002.

Neste texto, vou defender uma mudança de enquadramento: de “inteligência artificial” para “inteligência aumentada”. Especialmente em educação básica, onde confiança, autoria, avaliação e cultura institucional valem infinitamente mais do que qualquer “efeito uau” tecnológico.

Por que uma troca de nome importa? (mais do que parece)

Se você é mantenedor, diretor ou coordenador de uma escola privada, aposto que já viveu esses dois cenários:

• Uma parte da equipe se empolga: “IA vai resolver tudo: planejamento, marketing, atendimento, prova, correção…”
• Outra parte trava: “IA vai destruir a autoria, vai virar cola, vai dar problema com as famílias, vai expor a escola.”

O que me chama atenção é que essas duas reações opostas podem estar sendo guiadas pelo mesmo enquadramento equivocado.

Quando dizemos “inteligência artificial”, o cérebro faz um atalho inconsciente: imagina uma “inteligência” externa ao humano, quase como um agente que compete conosco. Isso pode virar fascínio (“deixa que ela faz”) ou ameaça (“ela vai tomar meu lugar”).

O xadrez é um bom laboratório mental para isso. Quando você coloca a relação no modo competição, a máquina ganha e faz quase 30 anos que sabemos disso. O caso Kasparov vs Deep Blue, em que a máquina ganhou do melhor enxadrista do mundo, foi o ponto de virada. O que veio depois é ainda mais interessante: no chamado freestyle chess, a combinação humano + IA frequentemente supera IA pura. Quando a pergunta muda de ‘quem vence?’ para ‘como jogamos melhor?’ ou até mesmo ‘que jogo podemos jogar juntos?’, a tecnologia deixa de ser ameaça e vira amplificador.

Quando dizemos “inteligência aumentada”, o atalho muda completamente: a inteligência continua sendo humana, e a tecnologia entra como amplificador de capacidade. O sujeito é o humano. A responsabilidade é humana. O método precisa ser humano.

Esse deslocamento é muito mais do que semântico. Ele muda a natureza da conversa:

• De “ferramenta” para governança
• De “produtividade” para qualidade institucional
• De “proibir ou liberar” para desenhar processos

E escola é exatamente isso: processo, cultura, critérios e confiança.

O problema do “Artificial”

Vou simplificar de forma quase brutal: “Inteligência Artificial” incentiva a escola a errar a pergunta.

A pergunta errada: “A escola vai usar IA?”

A pergunta certa: “Como a escola vai aumentar sua inteligência institucional com IA, sem quebrar confiança, autoria e avaliação?”

Quando a pergunta está errada, a escola cai em três armadilhas que tenho visto se repetir:

Armadilha 1: terceirização de responsabilidade

A escola começa a tratar respostas de IA como “autoridade”. Isso é perigoso por dois motivos:

1. A IA é excelente em soar confiante, mesmo quando está errada, e isso é mais perigoso do que errar de forma óbvia.
2. No contexto escolar, o que está em jogo não é apenas “acertar informação”: é formar pessoas. Isso envolve valores, julgamento, contexto e critérios.

Na prática, terceirizar responsabilidade gera decisões frágeis e aquelas discussões improdutivas do tipo “quem deixou isso acontecer?”

Armadilha 2: paralisia por risco

A escola percebe riscos reais: cola, dados sensíveis, reputação… e responde com um reflexo compreensível: proibir tudo. O problema é que proibição total costuma gerar uso clandestino, desigual e sem critério. Alguns professores usam, outros não, alunos usam sem alinhamento, e a escola perde o lugar mais importante que deveria ocupar: a liderança do método.

Armadilha 3: tecnologia sem orientação e estrutura (o “uso solto”)

A escola compra uma ferramenta, faz um treinamento rápido, cria um grupo de WhatsApp e pronto: “estamos usando IA”. Só que isso não é estratégia. É adoção superficial. E adoção superficial, em escola, vira ruído. Ruído compromete qualidade, gera insegurança e deteriora confiança.

O poder do “Aumentada”

Gosto de uma frase simples para orientar a liderança:

Na escola, IA não pode ser autoridade. IA pode ser amplificador.

Quando você troca o enquadramento para inteligência aumentada, está dizendo o seguinte:

1. Quem decide é o humano.
2. Quem responde é a escola.
3. IA é uma camada de aumento, não um substituto de responsabilidade.

Isso reorganiza completamente o tabuleiro.

Você não discute mais “se vamos usar”. Você discute:

• Onde a IA aumenta qualidade?
• Onde ela reduz retrabalho sem comprometer autoria?
• Onde ela abre risco?
• Quais decisões exigem validação humana obrigatória?

Perceba: isso é gestão. Não é debate ideológico.

Por que 2026 é o ano em que esse framing deixa de ser opcional?

E aqui entra um motivo bem pragmático para eu defender que essa mudança de framing precisa acontecer em 2026: a convergência com aplicações cada vez mais agênticas. Até agora, a dinâmica dominante era ‘IA responde’. O que está virando padrão é ‘IA executa uma tarefa’. Isso muda tempo, custo e até o tipo de risco. E reforça ainda mais a necessidade de manter o humano como agente responsável, porque quando a IA faz, ela também pode fazer errado, rápido e em escala.”

Exemplo prático (agente = IA executa, não só responde):
Tarefa: transformar um slide de texto em diagrama
Método tradicional
“decidimos fazer a mudança (30s) → pensamos no diagrama (1min) → usamos as ferramentas de edição para criar e formatar o diagrama (15min) → revisamos e finalizamos (3min)”
Método com agente
“decidimos fazer a mudança (30s) → pensamos no diagrama (1min) → instruímos um agente sobre o que queremos (2min) → revisamos e finalizamos (2min)”
Resultado: ~75% menos tempo na tarefa, e a decisão/validação continua humana.

Perceba como isso reforça meu ponto: quando a IA deixa de apenas responder e passa a executar, a pergunta ‘vamos usar IA?’ fica infantil. A pergunta adulta é: como desenhamos aumento com responsabilidade, padrões e validação?

O que muda na prática quando você muda o enquadramento?

Se a sua escola “usa IA” sem critérios claros, sem padrão estabelecido, sem limites definidos, então ela não tem inteligência aumentada, ela tem uso solto! E “uso solto” é justamente o que aumenta conflito interno, insegurança docente, ruído com famílias, risco reputacional.

O que você quer, como liderança, é o oposto disso: método, coerência, segurança. Vou listar mudanças concretas que gestores percebem rapidamente quando passam a tratar IA como aumento:

1) IA vira pauta de governança

A pergunta deixa de ser “qual app vamos usar?” e se torna:

• Quais decisões exigem validação humana obrigatória?
• Quais dados podem ou não podem entrar no sistema?
• Como registramos processo e autoria?

2) IA vira pauta de qualidade (não só de produtividade)

Em escola, produtividade é meio, nunca fim. O fim é:

• aprendizagem efetiva,
• consistência pedagógica,
• confiança das famílias,
• reputação institucional.

Aumentar inteligência institucional é aumentar isso tudo.

3) IA vira pauta de cultura

Você cria o “padrão mental” correto na equipe:

• IA ajuda a pensar, mas não substitui critério profissional
• IA organiza informação, mas não vira verdade absoluta
• IA acelera processos, mas não define valores educacionais

Isso protege a escola tanto da euforia ingênua quanto do pânico paralisante.

Quer saber como implementar IA na sua escola?

https://mkt.primeiraescolha.com.br/mentoria-ia-360-nas-escolasSe você leu até aqui, provavelmente já entendeu meu ponto: não é sobre ter IA. É sobre construir inteligência institucional aumentada, com linguagem comum, governança clara, arquitetura sólida e casos de uso que protegem confiança e elevam qualidade.

Vou conduzir uma mentoria gratuita para gestores de escolas privadas que querem fazer essa virada com método:

• 08/04/2026 – quarta-feira – online
• 10/04/2026 – sexta-feira – presencial, em São Paulo

Vagas são limitadas!

Inscreva-se pelo link: https://mkt.primeiraescolha.com.br/mentoria-ia-360-nas-escolas

Minha promessa é simples: você vai sair com um modelo claro para utilizar IA como aumento, não como ameaça, e com os primeiros passos de arquitetura e governança para sua escola.