Os riscos de IA em educação que são sistematicamente sub-discutidos: privacidade de dados de menores em escala, abuso mediado por ferramentas de geração de conteúdo, e viés algorítmico em sistemas que classificam alunos. O que gestores deveriam perguntar antes de adotar.

OCDE 2026: IA generativa pode apoiar aprendizado — mas só quando usada com propósito pedagógico claro. O padrão dominante de adoção em escolas é o oposto. O que os dados mostram sobre quando funciona e as condições que fazem a diferença.

Contratar quem já tem habilidades em IA não resolve o gap — os profissionais com domínio técnico mais entendimento setorial são raros demais. O que programas de upskilling corporativo que funcionam têm em comum — e o custo de não investir.

Microsoft expande Copilot e DreamSpace em salas de aula. O que a integração com ferramentas existentes está entregando de resultado real — e onde o produto ainda está aquém das promessas, especialmente em personalização de aprendizado.

70% dos professores temem que IA enfraqueça o pensamento crítico. Eles estão certos no diagnóstico do risco — e equivocados na inferência sobre a solução. O redesenho pedagógico que está faltando e por que banir IA não resolve nada.

Mercado de IA em educação vai de $5B para $61B até 2034. Onde o valor real está sendo criado — educação corporativa, ensino superior estruturado, certificações — e onde o hype está superando o produto.

85% dos professores e 86% dos alunos já usam IA — mas a maioria das escolas não tem política. O que acontece na ausência de diretrizes claras e o que políticas eficazes de IA educacional precisam endereçar além de só proibir.

Tutores de IA com LLMs estão tornando operacional o ideal de educação personalizada. O que a evidência mostra sobre eficácia, como o papel do professor muda — e por que implementação sem redesenho pedagógico produz frustração, não resultado.