As faculdades podem ser administradas usando IA?

A inteligência artificial está transformando a maneira como os administradores universitários trabalham? Eles estão adotando ferramentas de IA em orçamentos, gestão de matrículas, secretarias de instalações e outras áreas importantes, mas de forma fragmentada e, muitas vezes, cautelosa. Os defensores da IA ​​dizem que ela é um divisor de águas que transformará a maneira como realizam seu trabalho, mas mesmo os defensores reconhecem as dificuldades e as incógnitas crescentes à medida que a tecnologia se desenvolve e se transforma a cada semana.

A velocidade com que a IA está se desenvolvendo e se disseminando complica ainda mais os esforços para mensurar seu impacto. Uma pesquisa com executivos de administração de faculdades, realizada no final de 2024 pela Associação Nacional de Executivos de Administração de Faculdades e Universidades, conhecida como NACUBO, constatou que apenas um terço dos entrevistados utilizava a tecnologia para dar suporte às suas operações. Um ano depois, disse Lindsay K. Wayt, diretora sênior de inteligência de negócios da organização, "meu instinto me dizia que esse número é maior".À medida que as faculdades se tornam mais complexas de administrar e os orçamentos institucionais se tornam mais restritos, o apelo da IA ​​só aumenta. A tecnologia pode tornar tarefas essenciais relativamente fáceis e possivelmente mais eficientes, mas implementar tais funções requer treinamento e supervisão. Conversas com executivos e especialistas em administração de faculdades destacaram os seguintes prós e contras.

PRÓS

É barato (até agora). Ferramentas de IA generativa estão sendo incorporadas a atualizações de muitos softwares que as faculdades já usam para comunicações, finanças e outros setores-chave. Ferramentas adicionais costumam ser baratas — tão acessíveis quanto uma assinatura anual de US$ 300, disse Ryan Low, vice-reitor de finanças e integração de IA do sistema da Universidade do Maine. No ano passado, o sistema tinha um orçamento de US$ 500.000 por ano para IA — menos de 1% do orçamento operacional de US$ 689 milhões do sistema para o ano fiscal de 2026.

A natureza do ensino superior pode ajudar a reduzir os custos de implementação. As universidades são importantes centros de pesquisa e desenvolvimento de IA, com expertise interna e mão de obra barata. Quando David Kang, vice-presidente associado de instalações do Instituto de Tecnologia da Califórnia, quis criar um software que utilizasse IA para tornar sua operação mais eficiente, contratou estagiários para desenvolver programas para consolidação de dados e chatbot a um custo de US$ 40.000 — uma fração do que uma empresa terceirizada poderia ter cobrado.

A IA pode economizar tempo e, consequentemente, dinheiro. A IA generativa tornou-se conhecida por sua velocidade quase mágica. Peça para ela escrever um e-mail e, segundos depois, ela o fez. Essa velocidade pode aumentar a eficiência do trabalho administrativo rotineiro, disse Low.

Várias vezes por ano, Low faz uma apresentação para o Conselho de Curadores do sistema da Universidade do Maine, detalhando as finanças do sistema. Tradicionalmente, ele e sua equipe recebem planilhas orçamentárias de cada um dos oito campi e, em dois ou três dias, analisam todos os itens para analisar e entender as mudanças nos custos e receitas e seus efeitos. Na primavera passada, ele gravou suas conversas com a equipe sobre o orçamento e carregou uma transcrição para uma ferramenta de IA para gerar a base para suas observações iniciais. Os dados do orçamento do campus foram inseridos em outra ferramenta com instruções para procurar variações de 10% ou mais entre o orçamento e os custos e receitas reais. "O Curador X, que sempre me pergunta sobre variações, vai me perguntar sobre uma variação de 14%", disse Low. "Ele não vai me perguntar sobre uma variação de 2%. Então é para isso que preciso estar preparado." O último processo levou cerca de nove minutos para a ferramenta, uma fração do tempo que Low e sua equipe levariam, que estavam livres para se concentrar em outras coisas.

A IA pode filtrar e gerenciar dados em uma escala sobre-humana. No Caltech, Kang e sua equipe coletaram os dados disponíveis sobre os prédios e terrenos da instituição, incluindo salas e equipamentos individuais, e os integraram a um sistema de informações geográficas, a tecnologia por trás do GPS. Assim que a nova tecnologia estiver totalmente conectada, os funcionários poderão solicitar a um chatbot interno, apelidado de Capitão Kirk, informações sobre qualquer sala do campus — seu espaço, seus equipamentos, seu histórico de reparos. No passado recente, os funcionários que procuravam um espaço para abrigar o novo laboratório de um professor talvez tivessem que consultar vários bancos de dados, fazer pesquisas presenciais em várias salas e coordenar com diversas divisões diferentes no campus. "Poderia ter levado três semanas", diz Kang. Se o chatbot funcionar como planejado, "isso levaria literalmente 30 segundos".

A IA é excelente em reconhecer padrões em dados , uma especialidade que promete economizar milhões de dólares por ano ao Laboratório Lincoln do Instituto de Tecnologia de Massachusetts. John M. Adams, diretor financeiro do laboratório, fez uma parceria com uma empresa de consultoria externa no ano passado para examinar três anos de dados de gastos da organização em busca de eficiências. O software da empresa revelou que diferentes departamentos do laboratório estavam comprando laptops diferentes de fontes diferentes e pagando preços muito variados. "Isso nos levou à conclusão de que precisávamos agrupá-los em compras em massa", disse Adams, "alavancando os fornecedores onde podemos fazer um melhor negócio". Tais revelações, estimou Adams, ajudarão o laboratório a economizar pelo menos US$ 35 milhões a cada ano, com um gasto médio anual de US$ 500 milhões.

A IA pode fazer suposições fundamentadas sobre o futuro. Grande parte do trabalho de um administrador universitário de alto nível envolve fazer apostas sobre o que vai acontecer a seguir, seja prevendo quantos alunos se matricularão a cada outono ou previsões orçamentárias de longo prazo. A facilidade da IA ​​com dados pode aumentar a capacidade de fazer boas apostas. Kang, do Caltech, espera expandir os recursos de IA existentes em sua divisão para poder orientar potenciais projetos futuros de construção ou reforma. "Quando construímos um novo prédio, de quanto espaço realmente precisamos e quais são as implicações de custo disso?", questionou. Com os dados que ele acumulou e a orientação algorítmica correta, a IA pode ajudar a determinar a seleção do local, as implicações de custo de diferentes variáveis ​​e outras decisões complexas em um piscar de olhos.

Low já utilizou IA generativa para ajudar a avaliar potenciais novos investimentos. Dados sobre um possível programa de mestrado, por exemplo, foram inseridos em uma ferramenta de IA para produzir uma análise de mercado completa com informações específicas sobre concorrentes, preços e o público-alvo para tal curso na Universidade do Maine em Fort Kent. Uma ideia pode ser testada de forma rápida e barata antes de qualquer investimento substancial de dinheiro ou tempo, disse Low, "em vez de chegar a três quartos do caminho e então pensar: 'Ah, não há mercado para isso'". Ele acrescenta que o sistema já parou de usar consultores caros para algumas funções de pesquisa em favor de ferramentas de IA.

CONTRAS

A IA continua sendo um curinga. A IA generativa é uma tecnologia disruptiva, e a disrupção está em andamento de maneiras esperadas e inesperadas. A tecnologia evolui tão rápido que os materiais de treinamento do ChatGPT desenvolvidos por Low se tornaram obsoletos da noite para o dia após uma nova atualização da plataforma. A IA às vezes alucina informações ou respostas incorretas. Embora seu potencial seja quase ilimitado, seu estado atual ainda está sujeito à qualidade dos dados, à qualidade dos prompts e ao erro humano. Existem centenas de variáveis ​​que podem afetar certos processos que um computador atualmente não consegue permitir, ou seja, diz Wayt, da NACUBO, "você não pode simplesmente colocar tudo no ChatGPT e pensar: 'Sua matrícula será XYZ no ano que vem'". Low, um entusiasta da tecnologia, admite que um prompt que ele escreveu quase levou uma ferramenta de IA a apagar tudo em sua conta pessoal do Gmail. Os funcionários devem ser treinados em segurança de dados e estar atentos a vieses e alucinações nos resultados ao usar a tecnologia.

Podemos estar diante da Exclusão Digital 2.0. Wayt é uma das muitas observadoras que acredita que a IA terá o mesmo nível de impacto no ensino superior que o computador ou a internet. Mas, parafraseando o autor William Gibson, o futuro pode não ser distribuído uniformemente. "Haverá algumas instituições que realmente investiram em infraestrutura, elas tiveram os recursos para investir nas habilidades e talentos necessários para realmente alavancar a IA", disse ela. "Algumas instituições não têm esses recursos, então não estão se movendo tão rápido." Algumas faculdades conseguiram explorar big data e análises para melhorar suas operações, acrescenta ela, enquanto outras não, e este último grupo tem menos probabilidade de aproveitar ao máximo a nova tecnologia e, portanto, ficar ainda mais para trás, criando "os que têm e os que não têm novamente".

Os custos maiores e de longo prazo podem aumentar. A quantidade de eletricidade necessária para alimentar a vasta capacidade de servidores necessária para executar a tecnologia de IA já foi avaliada por seu tamanho exorbitante: de acordo com o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), os servidores de dados foram os 11º maiores consumidores de eletricidade do planeta em 2022, logo abaixo da França. Até 2026, espera-se que o consumo por servidores mais que dobre. O aumento da demanda por eletricidade em todo o mundo pode dificultar a prevenção dos crescentes impactos das mudanças climáticas.

Há um impacto potencialmente negativo sobre os trabalhadores. Se os administradores universitários conseguem trabalhar mais em menos tempo, parece intuitivo que as faculdades precisem de menos administradores. É possível, disse Wayt, mas a mudança tende a ocorrer no ensino superior. Se pensarmos em alguns dos cargos que as faculdades tinham há 50 ou 60 anos, "não temos mais esses mesmos cargos", diz ela. "Mas os empregos evoluem com o tempo." As faculdades podem precisar de menos trabalhadores de entrada de dados, por exemplo, mas de mais pessoas treinadas para escrever prompts.

Low afirma que o sistema da Universidade do Maine provavelmente não perderá pessoal por causa da IA, mas que poderá não ganhar tantos no futuro. Considere, por exemplo, um pico repentino de matrículas em todo o sistema. Há dois anos, Low disse que poderia ter considerado a contratação de outra pessoa para processar as inscrições: "Agora, acho que me inclinaria a pensar em: vamos primeiro descobrir se existe uma solução de IA, e só depois que minha equipe me mostrar que não há oportunidade para uma ferramenta fazer esse trabalho, é que sairíamos e contrataríamos pessoal."