Turnitin: Estratégias para construir uma força de trabalho preparada para a IA no ensino superior

A necessidade de desenvolver uma força de trabalho preparada para a inteligência artificial (IA) está criando um novo desafio para líderes do ensino médio e superior: como capacitar os estudantes com habilidades essenciais em IA, garantindo, ao mesmo tempo, um aprendizado justo e autêntico.

Encontrar o equilíbrio certo entre letramento em IA e integridade acadêmica exige uma mudança de políticas reativas para estratégias proativas baseadas em evidências.

Para ajudar instituições nesse processo de transição, nos baseamos em dados reveladores extraídos de:

• Crossroads: Navegando no cruzamento entre IA e educação — pesquisa global da Turnitin e da Vanson Bourne (2025) com mais de 2.500 estudantes universitários, administradores acadêmicos e educadores.
• Pesquisa 2025 do Instituto de Políticas de Educação Superior do Reino Unido (HEPI) sobre IA Generativa entre Estudantes.

Neste artigo, você encontrará evidências e passos práticos para reformular políticas institucionais, apoiar a aprendizagem e acelerar o progresso rumo a uma força de trabalho pronta para a IA.

Por que é urgente construir uma força de trabalho preparada para a IA no ensino superior?

A força de trabalho preparada para a IA é uma necessidade aqui e agora. O letramento em IA aparece na lista das habilidades mais procuradas do LinkedIn neste ano, com base na análise de milhares de vagas anunciadas na plataforma.

A responsabilidade de construir essa força de trabalho recai sobre a educação e a indústria: uma desenvolvendo a proficiência em IA nos futuros profissionais, e a outra em seus colaboradores atuais.

No entanto, o ritmo acelerado da inovação em IA fez com que muitas instituições educacionais lutassem para adaptar sua pedagogia, currículo e ferramentas na mesma velocidade.

Isso, somado a uma abordagem reativa e muitas vezes punitiva quanto ao uso de IA pelos estudantes, coloca em risco o letramento em IA dos graduandos, seus resultados acadêmicos e sua empregabilidade.

Neste artigo, defendemos estratégias institucionais mais proativas e favoráveis à IA, de modo que as universidades cumpram sua missão — tanto com os estudantes quanto com a economia — de formar uma força de trabalho pronta para os desafios da IA. E mostramos como fazer isso.

Principais descobertas

Estudantes

• Esperam que suas instituições ofereçam oportunidades para desenvolver o letramento em IA.
• Apesar dos receios, a maioria pretende usar a IA para apoiar, e não substituir, a aprendizagem.
• Muitos não têm o conhecimento ou a confiança para utilizá-la de forma eficaz.

Educadores

• A maioria reconhece que os estudantes precisam de proficiência em IA para serem empregáveis.
• Sentem-se responsáveis por desenvolver essas habilidades nos alunos, mas não se sentem confiantes em relação ao seu próprio domínio da tecnologia.
• Quase metade quer usar IA no trabalho, mas não sabe como.

Instituições

• Precisam adaptar suas políticas de IA para formar uma força de trabalho preparada.
• Devem aumentar o letramento em IA entre docentes e estudantes.
• Precisam oferecer ferramentas de IA para garantir igualdade e acesso justo.

Como alinhar as estratégias institucionais de IA com as necessidades do mercado de trabalho?

As políticas institucionais sobre IA surgiram, em grande parte, como resposta à ameaça percebida à integridade acadêmica. O acesso rápido e disseminado às ferramentas de IA generativa e o aumento nos casos de má conduta levaram muitas instituições a adotar uma abordagem reativa — frequentemente punitiva — em relação ao uso da IA pelos estudantes.

Contudo, especialistas agora recomendam uma correção de curso, pois essa abordagem atual não capacita os alunos a usarem a IA com confiança e responsabilidade.

• A maioria das políticas institucionais sobre IA é reativa e não reflete a nova realidade sobre as atitudes dos alunos.
• Proibições generalizadas negam aos estudantes a chance de desenvolver habilidades essenciais em IA, o que compromete sua empregabilidade e a reputação da instituição.
• Políticas punitivas fazem com que os alunos evitem o uso da IA por medo, enquanto a falta de apoio reforça desigualdades socioeconômicas no acesso e domínio dessas tecnologias.

Como os estudantes estão usando IA para apoiar sua aprendizagem?

O número de estudantes que usam IA generativa para redigir trabalhos subiu de 53% no ano passado para 88% em 2025, gerando receios de uma “terra sem lei” repleta de plágios. Embora haja um aumento nas investigações sobre uso indevido, o cenário é mais complexo.

A pesquisa de 2025 revelou um uso mais maduro e criterioso da IA entre estudantes universitários:

• Estudantes têm uma visão mais cautelosa sobre IA do que os docentes: 64% dos alunos demonstram preocupação com a IA na educação, comparados a 50% dos educadores e 41% dos administradores.
• São mais propensos a considerar IA como trapaça: 63% dos estudantes veem como trapaça entregar um trabalho totalmente gerado por IA, contra 55% dos educadores e 45% dos administradores.

A pesquisa da HEPI reforça essas conclusões:

• Estudantes precisam de mais apoio institucional: embora a maioria acredite que as habilidades em IA são essenciais, apenas 36% receberam apoio da instituição para desenvolvê-las.
• As políticas atuais desestimulam o uso apropriado da IA: entre os que não usam IA, 31% dizem que é porque sua instituição desestimula ou proíbe o uso.

Segundo os estudantes, os principais usos da IA são:

• Para ganhar tempo – 51%
• Para melhorar a qualidade dos trabalhos – 50%
• Para obter suporte instantâneo – 40%
• Para ter apoio personalizado – 32%

Quanto ao que consideram uso aceitável da IA:

• “Explicar conceitos” lidera com 63%
• “Usar em avaliações sem editar” aparece em último, com apenas 6%

Esses dados mostram uma preferência pelo uso ético e complementar da IA fora da sala de aula — o que desmonta o argumento de que o simples acesso à tecnologia leva automaticamente à má conduta.

Ainda assim, 76% dos estudantes acreditam que suas instituições conseguem detectar o uso de IA, e 53% evitam a IA por medo de serem acusados de trapaça — mesmo sem intenção de fraudar.

Quais os riscos de políticas restritivas de IA para as instituições?

Se não atualizarem suas estratégias de IA, as instituições correm o risco de:

• Prejudicar os resultados dos alunos – pela perda de oportunidades de aprendizado com IA.
• Comprometer a empregabilidade dos graduados – por baixo nível de letramento em IA.
• Manchar sua reputação institucional – ao formarem profissionais despreparados.
• Aumentar os custos com investigações disciplinares – estimados em £95.000 por ano no Reino Unido.

A HEPI observa que as instituições ainda priorizam o risco de trapaça em detrimento do apoio ao desenvolvimento de habilidades em IA.

A recomendação da HEPI é clara: restrições reativas são ineficazes e prejudicam os objetivos maiores de formar uma força de trabalho preparada para a IA. Em vez disso:

Como os líderes educacionais podem liderar a adoção de IA de forma eficaz?

Oportunidades para os líderes educacionais:

• Preparar melhor os docentes para orientar os estudantes no uso da IA.
• Promover o letramento em IA e formar graduados preparados para o futuro.
• Elevar a qualidade do aprendizado e dos graduados de forma autêntica.

Mas essa transformação exige que as instituições formem também seus docentes, que estão igualmente inseguros sobre como utilizar a IA:

• 80% dos docentes se sentem sobrecarregados com o número de ferramentas disponíveis.
• 47% gostariam de usar IA para decisões, mas não sabem como.
• 39% não sabem como usar IA da melhor forma em seu trabalho.

Mesmo com a percepção dos alunos sobre a competência dos professores em IA tendo subido de 18% (2024) para 42% (2025), mais da metade ainda se sente pouco apoiada.

A HEPI sugere enfrentar três desafios principais:

• Como usar IA de forma eficaz para apoiar o ensino, a aprendizagem e o engajamento.
• Como treinar docentes para terem conhecimento prático da IA.
• Como evitar desigualdades no uso da IA por grupos socioeconômicos distintos.

Por que revisar as políticas de IA agora?

O recado é claro: o futuro do trabalho exige fluência em IA, e o ensino superior deve liderar essa preparação.

Isso significa:

• Atualizar as políticas institucionais, passando de uma abordagem restritiva para uma visão de preparo.
• Capacitar os educadores com treinamento e ferramentas adequadas.
• Inserir o letramento em IA nos currículos e na experiência estudantil como um todo.

A meta não é eliminar o risco, mas gerenciá-lo — apoiando os muitos estudantes que usam a IA com responsabilidade e desencorajando o uso indevido por meio de políticas transparentes.

Quais habilidades devem ser desenvolvidas antes da IA?

Antes de dominar a IA, os estudantes precisam de habilidades duradouras:

• Pensamento crítico
• Aplicação do conhecimento no mundo real
• Aprendizagem contínua com curiosidade e autonomia

Assim, uma força de trabalho preparada para a IA não é apenas sobre tecnologia, mas sobre fortalecer essas competências. A IA, então, se torna uma ferramenta que potencializa, e não substitui, essas habilidades.

O ato de escrever é central nesse processo: melhora a compreensão, reforça a argumentação e desenvolve o pensamento crítico — habilidades essenciais tanto para o uso ético da IA quanto para o aprendizado profundo.

Ações que as instituições podem adotar para formar uma força de trabalho preparada para a IA

Para estudantes

• Envolver os alunos na definição de políticas de IA.
• Definir usos aceitáveis da IA por tipo de atividade (exames, trabalhos, revisões).
• Ensinar como a IA pode desenvolver o pensamento crítico, não substituí-lo.
• Oferecer ferramentas adequadas para evitar desigualdades de acesso.
• Mostrar como a IA será útil após a graduação, inclusive como forma de liberar tempo para atividades mais criativas.

Para educadores

• Fornecer ferramentas e treinamentos relevantes.
• Estimular a criação conjunta de políticas com os alunos.
• Tornar visível o processo de escrita e uso de IA, não para punir, mas para apoiar.
• Usar dados sobre o uso da IA para personalizar o ensino.

Como o Turnitin Clarity apoia a formação de uma força de trabalho pronta para a IA

A transparência é essencial para o sucesso do uso de IA na educação — e é o princípio por trás do Turnitin Clarity.

O Turnitin Feedback Studio agora conta com o complemento Clarity, oferecendo uma plataforma integrada para avaliar trabalhos e nutrir habilidades com mais eficiência.

Os estudantes têm acesso a um espaço seguro de redação com ferramentas de IA opcionais que oferecem suporte instantâneo e personalizado.

Os educadores ganham visibilidade sobre o processo de escrita e o uso da IA, podendo intervir de forma mais eficaz e personalizada.

Ao mesmo tempo, as instituições atendem às exigências regulatórias e de acreditação, mantendo padrões de qualidade e integridade acadêmica conforme a IA se torna parte do cotidiano educacional.