Vivemos tempos profundos de transformação em muitas áreas e industrias e a educação não é exceção. O advento da Inteligência Artificial (IA) transformou profundamente o contexto organizacional e, por consequência, a forma como vemos a educação numa escola de economia e gestão como a Nova SBE.

Indo além de outros assuntos já discutidos como a proibição ou não da IA, a forma como integramos a IA naquilo que fazemos – ou a ajuda que damos aos nossos alunos para tirarem o melhor partido da IA –, regresso aqui a uma questão que nos preocupa: como é que a IA molda aquilo que é o conhecimento de base? Basicamente, como é que a IA muda aquilo que podemos prometer que é conhecimento de base para todos os nossos alunos, definindo assim o que eles sabem ou não pensar e, por consequência, fazer?

Deixem dar-vos um exemplo:no pré-IA podíamos afirmar, com certeza, que os nossos alunos saberiam resolver equações matemáticas. Este conhecimento era importante em empregos em finanças, economia e gestão, pois permitia que eles inventassem novos conceitos a partir do entendimento que tinham dessas equações. Usando este conhecimento matemático, os nossos alunos saberiam explicar o porquê dos efeitos que estavam a observar e assim distinguir-se de outras universidades. Com a IA, tudo isto se altera pois a maior parte dos alunos há muito que deixou de ter motivação (e porventura paixão) para resolver equações avançadas de matemática.

Gera-se aqui a questão central deste debate. Se não podemos prometer que sabem resolver equações avançadas e explicar como funcionam (e todas as outras matérias que fazem parte do conhecimento de base pré-IA), então o que constitui agora conhecimento de base? Infelizmente, o debate movimenta-se a uma velocidade muito menor do que a IA, mas dois grandes olhares antagónicos parecem emergir sobre esta questão.

Um grande grupo de pensadores olha para a IA como uma ferramenta semelhante a uma máquina de calcular. Este grupo vê a IA como algo externo, episódico e porventura menos intrusivo na vida do aluno. Nesta percepção da realidade, o conhecimento de base passa por integrar o melhor da IA naquilo que é a vida dos alunos, ajudando-os a tirar melhor artido desta ferramenta. Este grupo, a que chamaremos advogados da IA, vê a IA como ferramenta como complementar ao conhecimento de base, na medida em que ajuda os alunos a fazer melhores perguntas e a criar soluções ao utilizá-la para compreender melhor a forma como ela pode causar alterações na vida económica e organizacional.

Um segundo grupo, a que chamaremos IA total, olha para conhecimento de base como a forma como nos ligamos, comunicamos e compreendemos a IA no contexto organizacional. Para este grupo, a IA envolve totalmente o processo educativo e por isso a relação passa de ferramenta a extensão. O conhecimento de base assim será baseado na incorporação rápida, eficiente e sincera da relação com a IA – qualquer que seja a IA presente e futura. Esta IA total questiona, obviamente, o papel do professor como decisor do conhecimento de base e arrisca que o professor se se funda (e porventura confunda) com o papel da máquina. A IA deixa de ser uma ferramenta mas passa liderar o processo generativo de conhecimento e definir desta forma o que os alunos aprendem.

Parece-me que as bases do debate estão lançadas e que a universidade tem rapidamente que decidir que papel terá neste futuro pós-IA. Essa decisão muda completamente aquilo que podemos prometer aos nossos alunos e às organizações que os empregam.