Diagnóstico da UFU mostra que 59,7% dos participantes já utilizam modelos de linguagem, enquanto 57,9% afirmam não ter formação para trabalhar com inteligência artificial
A adoção de inteligência artificial está avançando rapidamente em diferentes atividades profissionais, mas a formação das pessoas para utilizar essas ferramentas ainda não acompanha o mesmo ritmo. Um diagnóstico realizado pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU) encontrou uma diferença significativa entre o uso de IA e a capacitação para utilizá-la de maneira adequada.
A consulta recebeu 466 respostas de docentes, estudantes, técnicos-administrativos e trabalhadores terceirizados. Entre os participantes, 59,7% afirmaram utilizar modelos de linguagem de grande escala, como ChatGPT, Gemini e DeepSeek, com alguma frequência. Ao mesmo tempo, 57,9% disseram não possuir formação para o uso de inteligência artificial.
O levantamento serviu de base para a criação de recomendações institucionais para utilização ética e responsável da tecnologia na universidade.
A discussão, porém, ultrapassa o ambiente acadêmico. À medida que empresas incorporam IA a marketing, atendimento, análise de dados, desenvolvimento, cobrança e processos administrativos, a diferença entre adotar uma ferramenta e saber utilizá-la corretamente passa a ser também uma questão de gestão.
Uso cresce enquanto capacitação fica para trás
O diagnóstico da UFU mostra que a utilização de ferramentas de IA já faz parte da rotina de uma parcela significativa da comunidade.
Entre os entrevistados, 31,8% disseram utilizar LLMs com frequência e outros 27,9% afirmaram utilizar essas ferramentas. Em relação à formação, 26,8% declararam ser autodidatas e apenas 8,4% disseram ter realizado algum curso oferecido pela própria universidade. Comunica UFU
Os números mostram que grande parte do aprendizado ocorre de maneira informal.
Isso significa que uma pessoa pode começar a utilizar uma ferramenta capaz de produzir textos, analisar documentos, gerar imagens ou organizar informações sem necessariamente conhecer seus limites, riscos ou formas adequadas de validação.
Para organizações, esse cenário cria um desafio adicional: disponibilizar a tecnologia é apenas uma parte da transformação.
É necessário também preparar quem vai utilizá-la.
O problema não é apenas saber fazer um prompt
A popularização da IA generativa colocou o prompt no centro das discussões sobre produtividade.
Mas o diagnóstico da UFU aponta para uma questão mais ampla.
Entre os temas considerados prioritários pela comunidade consultada, ética no uso de IA recebeu 322 menções, enquanto confiabilidade das informações recebeu 319 e plágio, 302. Também apareceram preocupações relacionadas à revisão bibliográfica, criação de imagens e gráficos e aprendizagem personalizada.
A preocupação, portanto, não está apenas em aprender comandos para obter melhores respostas.
Ela envolve saber:
- quando utilizar IA;
- quais informações podem ser compartilhadas;
- como verificar uma resposta;
- como identificar possíveis erros;
- quando uma decisão precisa permanecer sob responsabilidade humana;
- como proteger dados pessoais e estratégicos.
Essa mudança de perspectiva é importante para empresas que estão incorporando IA aos processos internos.
A resposta precisa continuar sendo validada por pessoas
Entre as recomendações da UFU está o princípio de que decisões acadêmicas, administrativas, científicas e criativas devem ser tomadas e validadas por seres humanos. Comunica UFU
A lógica também pode ser aplicada a diferentes ambientes corporativos.
Uma IA pode resumir um documento, sugerir uma resposta para um cliente, classificar informações ou gerar uma análise. Mas isso não significa que o conteúdo produzido possa ser utilizado automaticamente.
A validação passa a fazer parte do próprio processo.
Em áreas como crédito e cobrança, por exemplo, uma informação incorreta pode interferir em uma decisão financeira. No atendimento, uma resposta inadequada pode gerar uma nova reclamação. No marketing, uma informação inventada pode comprometer a credibilidade de uma marca.
Quanto maior o impacto da decisão, maior tende a ser a importância da supervisão humana.
Dados sensíveis entram no centro da discussão
Outro ponto destacado pelas recomendações da universidade envolve o compartilhamento de informações com ferramentas externas.
A UFU orienta que dados pessoais, dados sensíveis e informações estratégicas da instituição ou de terceiros não sejam inseridos em sistemas que não ofereçam proteção adequada de segurança, privacidade e respaldo jurídico. O tratamento de dados pessoais deve observar a LGPD.
A recomendação vale para situações aparentemente simples.
Um profissional pode, por exemplo, querer pedir à IA que:
- resuma um contrato;
- analise uma planilha;
- revise um relatório;
- organize informações de clientes;
- produza uma resposta para uma reclamação.
Mas, antes de inserir o conteúdo, é necessário entender quais informações estão presentes no arquivo e quais são as regras da ferramenta utilizada.
O ganho de produtividade não elimina a responsabilidade sobre os dados utilizados para obtê-lo.
Empresas precisam criar uma cultura de IA
A discussão sobre capacitação também muda o papel da área de tecnologia.
Durante muito tempo, a implantação de uma nova ferramenta poderia ficar concentrada em TI. Com a inteligência artificial generativa, entretanto, a tecnologia passou a chegar diretamente às mãos de profissionais de praticamente todas as áreas.
Marketing utiliza IA para conteúdo.
Atendimento utiliza IA para respostas e análise de interações.
Recursos humanos pode utilizar ferramentas para organização de informações.
Financeiro pode explorar modelos para análise de dados.
Comercial pode utilizar IA para preparação de propostas e pesquisas.
Isso significa que a governança não pode depender apenas do departamento de tecnologia.
Ela precisa fazer parte da cultura organizacional.
O setor público já estrutura programas de capacitação
O movimento observado na UFU acompanha uma iniciativa mais ampla no setor público brasileiro.
O Núcleo de Inteligência Artificial da Secretaria de Governo Digital mantém programas de capacitação para diferentes perfis de servidores, incluindo agentes públicos, gestores de tecnologia, gestores públicos, executivos de dados e lideranças. Serviços e Informações do Brasil
Os programas incluem temas como IA generativa, ética, automação de processos, LGPD, engenharia de dados, machine learning e transformação digital.
O Governo Digital também mantém um framework para avaliação de riscos éticos em projetos de IA, com o objetivo de apoiar órgãos públicos na identificação de riscos e definição de medidas de mitigação. O movimento mostra que a discussão sobre IA está gradualmente saindo da fase de experimentação e entrando em uma etapa de governança e institucionalização.
A velocidade da tecnologia aumenta a necessidade de atualização
Um dos desafios da inteligência artificial é justamente a velocidade com que as ferramentas mudam.
Modelos são atualizados, novas funcionalidades aparecem e formas de utilização que não existiam alguns meses antes passam a fazer parte da rotina.
Por isso, uma capacitação realizada uma única vez pode não ser suficiente.
A própria UFU criou uma Comissão Permanente de Acompanhamento e Atualização das Recomendações, reconhecendo que as orientações precisarão acompanhar a evolução da tecnologia. Comunica UFU
Esse princípio também é relevante para empresas.
Não basta criar uma política de IA e arquivá-la.
É necessário revisar regras, atualizar treinamentos e acompanhar novos riscos.
O profissional passa a precisar de novas competências
A popularização da IA também modifica o perfil profissional.
Saber utilizar uma ferramenta passa a ser apenas uma parte da competência necessária.
O profissional precisa desenvolver capacidade para:
formular problemas, contextualizar informações, avaliar respostas, identificar erros e tomar decisões.
Isso aumenta a importância de competências que continuam sendo humanas, como pensamento crítico, repertório, julgamento, criatividade e conhecimento do negócio.
A IA pode acelerar a produção, mas não elimina a necessidade de entender o que está sendo produzido.
Análise ContraPonto
A discussão sobre inteligência artificial está entrando em uma segunda etapa.
A primeira pergunta era: “Como utilizar IA?”
Agora, organizações começam a enfrentar perguntas mais complexas:
Quem pode utilizar?
Com quais dados?
Para quais tarefas?
Quem valida o resultado?
O que acontece quando a IA erra?
O diagnóstico da UFU oferece um retrato concreto desse desafio: a utilização da tecnologia já avançou significativamente, enquanto a formação ainda não acompanha o mesmo ritmo.
Para empresas que trabalham com dados, atendimento, crédito, cobrança, CX e tecnologia, essa diferença merece atenção.
A vantagem competitiva não estará necessariamente em simplesmente ter acesso às mesmas ferramentas de inteligência artificial disponíveis no mercado.
Ela também estará na capacidade de preparar pessoas, estruturar processos, proteger informações e transformar a tecnologia em resultado sem retirar do ser humano a responsabilidade pelas decisões.
A questão, portanto, deixa de ser apenas quanto uma organização consegue produzir com IA.
Passa a ser também quão preparada ela está para utilizar essa produção com segurança, contexto e responsabilidade.
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia e Governo Digital.
