Na Coluna Transformação Continuada de maio, George R. Stein analisa como lideranças educacionais podem transformar eventos e conteúdos sobre IA generativa em mudanças legítimas nas instituições
O primeiro quadrimestre de 2026 já acabou e com ele toda a série de eventos nacionais e internacionais que se concentram no começo do ano, trazendo conteúdo, soluções, ideias, conexões, encontros e questionamentos para lideranças educacionais. Muito provavelmente você, leitor da coluna, já teve contato com muitos resumos, apresentações, podcasts e conversas a respeito (eu mesmo já fiz alguns, de alguns eventos: veja a cobertura aqui no educador21 sobre SXSWEDU, GEduc, Bett,…).
Neste ano, já ficou explícito que a IA Generativa mudou o ambiente de eventos, em pelo menos dois aspectos que trago aqui: 1) está presente na concepção e oferta de muitas soluções educacionais (de edtechs recém surgidas a grandes conglomerados educacionais) e 2) tem possibilitado um aumento no número de relatos, relatórios, análises e toda espécie e formato de conteúdos que são usados tanto com fins pedagógicos, mas principalmente comerciais.
Entretanto, além de aumentar o esforço para conhecer e processar tudo isto, por vezes fica a impressão que este aumento de quantidade nos distancia de um aumento de qualidade e da possibilidade de transformação legítima.
Mas se você percebe mais valor nas conexões significativas do que no acúmulo de conhecimento (muitas vezes gerado de maneira “algorítmica” e com poucos ingredientes humanos), talvez veja valor legítimo na provocação a seguir.
Contexto pessoal
Pessoalmente, o primeiro quadrimestre é um período que vivo intensamente como curador, palestrante, professor, consultor, visitante e pai. A concentração de eventos educacionais ocasiona mais do que uma agenda apertada: uma carga adicional de encontros, conteúdos, projetos pontuais e novos encontros que é única e muito valiosa, mas também desafiadora.
Desafiadora porque é necessário não somente “acessar e processar” todo o conjunto de dados e informações disponíveis em palestras, conversas, stands, novas soluções educacionais, e outros; mas:
- Perceber, analisar e separar o que é ruído de mercado (hype, nuvem de fumaça ou solução de um “não problema”) do que é sinal de tendência,
- Conectar sinais de tendências e identificar convergências (qual o significado do conjunto destes sinais),
- Analisar convergências e provocar transformações.
Aqui vale uma ressalva. O verbo provocar tem alguns significados e muitas vezes leva o entendimento de “causar irritação ou aborrecimento”. Mas sua origem etimológica, formada por pro, que significa “à frente” e vocare, que significa “chamar”, indica um uso mais nobre, que faço uso com frequência e aqui também, de “estimular uma reação ou resposta”
O desafio é quantitativo e qualitativo, e creio que sentido por toda e qualquer liderança educacional consciente: com a IA Generativa está cada vez mais fácil gerar “soluções educacionais” (que nem sempre o são), relatórios, textos que aumentam consideravelmente a quantidade de dados e informações, sem necessariamente ajudar a provocar transformações necessárias.
O caminho da transformação
Uma das maneiras de enfrentar o desafio citado acima é indicado pela teoria, e respectiva figura da Pirâmide DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom – Dados, Informação, Conhecimento e Sabedoria) atribuída a Russell Ackoff (1989).
De maneira simples, a teoria é representada por uma pirâmide de quatro níveis onde a base é formada por “Dados” e o vértice superior é “Sabedoria”, os níveis intermediários são “Informação” e “Conhecimento”. Uma maneira de exemplificar a teoria é pensar em um esforço prévio a um evento, com o objetivo de fazer a curadoria de quais palestras assistir.
“Dados” são um conjunto de símbolos. No exemplo de eventos educacionais pode ser uma tabela de palestras com os respectivos títulos, datas e uma classificação conforme o tema da palestra. “Informações” são dados adicionados de significado: pode ser a tabela adicionada dos nomes dos palestrantes e respectivas organizações de atuação profissional. “Conhecimento” são as informações acrescidas de contexto: aqui se tem aspectos objetivos e subjetivos pois envolvem conhecimentos pessoais, nem sempre explícitos, que ajudam a dar sentido. No nosso exemplo o conhecimento pode ser o nome dos palestrantes e uma minibiografia. Aqui é importante perceber que o conhecimento pode ir além das descrições disponíveis: a pessoa que está fazendo a curadoria pode ter um conhecimento pessoal sobre o palestrante que vai além daquilo que está escrito. Por fim, a “Sabedoria” é a capacidade de aplicar o conhecimento à circunstância dada, é pensar e agir utilizando conhecimento, experiência, compreensão, bom senso e discernimento.
O caminho da transformação passa obrigatoriamente pelo nível da “Sabedoria”. Dados e informações de eventos estão cada vez mais disponíveis. O conhecimento explícito registrado e disponibilizado em textos, áudios e tudo que a IA Generativa consegue gerar são uma parte necessária, mas não suficiente, para uma análise do potencial de transformação.
A transformação legítima só tem espaço quando se consegue integrar o conhecimento tácito, que ao contrário do explícito, é aquele que não está registrado. É o conhecimento que se tem por meio das histórias de vida, erros e acertos, experiências, insights, conversas e tantas outras ocasiões que compõem o repertório humano de cada um que não está registrado em nenhum lugar. A transformação ocorre quando as lideranças educacionais fazem uso do conhecimento dos próprios contextos educacionais para discernir sobre o valor real de tudo que um evento proporciona e das prioridades para dedicar esforços para transformação.
Se provocar é estimular uma reação ou resposta, e a transformação legítima depende da sabedoria de transferir, adaptar, discernir e aplicar o conhecimento à uma realidade educacional, parece evidente que a resposta para uma transformação legítima não está disponível e deve ser estimulada.
A provocação para a transformação legítima
Imagine agora que você tem um desafio específico na sua instituição de ensino e resolveu participar de eventos para aprender e desenvolver “Sabedoria” para resolver seu desafio. Você mesmo fez a curadoria de palestras e encontros, conforme nosso exemplo de DIKW, citado anteriormente.
Após o evento você conseguiu organizar todo o conhecimento explícito (textos, áudios, folhetos, anotações etc.). Infelizmente, nada do que você consolidou tem aplicação imediata para ser usado como uma solução para seu desafio.
Felizmente, graças à sua organização e ao seu conhecimento em IA Generativa, você desenvolveu um assistente de soluções educacionais que consolida todo o conhecimento que você organizou e é capaz de sugerir soluções para seu desafio. Mas infelizmente as sugestões não serão legítimas, talvez não lhe sirvam e até prejudiquem a sabedoria da instituição.
A legitimidade das soluções está diretamente ligada à adequação das mesmas à realidade da sua instituição. Por mais que uma pessoa (ou um time de pessoas) tenha participado do evento e tenha conhecimento da realidade da instituição, a legitimidade e potencial efetividade de uma solução, depende não somente de quem conhece o desafio, mas de quem será responsável por criar, planejar e implementar a possível solução.
Toda e qualquer fonte de conhecimento, potencializada ou não, por uma inteligência artificial generativa, não é capaz de gerar o fator mais importante para uma solução transformadora legítima: reflexões criadas e dialogadas por um time de profissionais que conheçam o contexto presente e o caminho para o contexto desejado quando o desafio for resolvido.
É sabido que o funcionamento efetivo da IA Generativa depende da qualidade do questionamento e da instrução (a qualidade do Prompt), mas como obter qualidade sem sabedoria? E se a sabedoria é aplicar conhecimento à circunstância dada, quão bem conhecemos a circunstância do desafio institucional coletivamente?
Mais uma vez, a qualidade desejada se encontra nas perguntas que são feitas, e, voltando para a realidade dos eventos, compartilho uma provocação na forma de sugestão de questionamentos que tenho usado para enfrentar os desafios de transformação legítima.
- Como pretendemos aprender coletivamente com o evento e aumentar nossa sabedoria institucional?
- Quem, da nossa instituição, não esteve envolvido no evento e pode contribuir com novas questões?
- O que falta para as soluções que aparentemente não resolvem nosso desafio?
- O que não estamos considerando ao assumir que algumas soluções nos servem?
- Qual pergunta ainda não fizemos e merece ser feita?
Espero que a provocação gere respostas e mais perguntas no caminho da sua transformação continuada (e legítima)!
George R. Stein é diretor-fundador da Pedagog.IA – Inovação em Aprendizagem, mentor, palestrante internacional (SXSWEDU e innovationhub.school) e professor visitante da Faculdade de Educação da PUC-SP. Além de autor do livro “A Escola com Inteligência Artificial Generativa: uma jornada transformadora para um futuro que já chegou”, ainda atua como conselheiro da Labor Educacional e do doutorado em Liderança Educacional – MUST University.
