A presença da Inteligência Artificial no cotidiano universitário tornou secundária a pergunta sobre sua entrada no ensino superior. Ela já integra rotinas de estudo, produção de textos, resolução de exercícios, elaboração de trabalhos e processos de avaliação. A questão decisiva, portanto, já não é se a graduação deve lidar com a IA, mas segundo quais critérios ela será incorporada e a serviço de qual projeto formativo.Esse deslocamento é necessário porque o debate não pode permanecer restrito ao plano técnico. A IA incide diretamente sobre dimensões centrais da experiência universitária, como o estudo, a autoria, a avaliação, a mediação docente, a autonomia intelectual e o próprio tempo da aprendizagem. Por isso, sua incorporação exige tratamento pedagógico, ético e curricular.

Nessa direção, é preciso compreender o currículo para além da organização semestral das disciplinas. Currículo é o conjunto das experiências formativas que a graduação organiza, orienta e legitima. Ele se expressa nos conteúdos abordados, mas também naquilo que se seleciona, nos modos de ensinar, nas formas de avaliar, na relação entre teoria e prática, na articulação entre ensino, pesquisa, inovação e extensão e nas concepções que orientam a vida acadêmica. Em síntese, o currículo é o projeto formativo em ato.

Sob essa perspectiva, a Inteligência Artificial não pode ser reduzida a um recurso lateral nem compreendida apenas como inovação instrumental. Seu uso interfere naquilo que a universidade entende por aprender, ensinar e formar. Ainda que ofereça possibilidades relevantes, como apoio à preparação de materiais, ampliação da acessibilidade, diversificação das formas de relação com o conhecimento e suporte ao acompanhamento acadêmico, toda promessa de eficiência educacional precisa ser confrontada com perguntas mais decisivas: que tipo de formação se pretende fortalecer, que aprendizagens se deseja promover e que concepção de graduação se quer afirmar.

Essa indagação é indispensável porque nem toda melhoria operacional representa, de fato, um avanço na formação. A graduação não se reduz à transmissão mais rápida de informações, à simplificação de tarefas ou à aceleração de desempenhos. Seu horizonte é mais exigente: introduzir estudantes em modos rigorosos de interação com o conhecimento. Isso envolve ler criticamente, interpretar, comparar, argumentar, justificar, revisar posições, reconhecer limites e construir autonomia intelectual. Nada disso se realiza sem tempo, elaboração, mediação docente e esforço.

É justamente aí que a IA se converte em desafio decisivo. O problema não está na existência da ferramenta, mas na maneira como ela interfere na relação da(o) estudante com a aprendizagem. Em si, esses recursos não são necessariamente negativos. A dificuldade surge quando deixam de funcionar como apoio à elaboração intelectual e passam a ocupar o lugar do trabalho que cabe à(ao) estudante realizar.

Quando, diante de um problema, a(o) estudante deixa de enfrentá-lo para apenas solicitar a solução; quando deixa de organizar o raciocínio para apenas requerer um texto pronto; quando deixa de construir uma síntese para apenas aceitar a formulação oferecida pela máquina; quando deixa de revisar criticamente o próprio argumento para apenas selecionar a resposta mais convincente entre aquelas geradas por um sistema, o que se enfraquece não é apenas o desempenho em uma atividade específica. O que se compromete, em sentido mais profundo, é o próprio processo formativo que essa atividade deveria desencadear.

Na universidade, aprender não consiste apenas em chegar a uma resposta correta. Consiste em construir uma relação rigorosa com o conhecimento, desenvolver capacidade de análise, interpretação e julgamento, explicar caminhos, justificar escolhas, reconhecer pressupostos e responder pelo que se afirma. A IA pode apoiar esse percurso, mas não pode realizá-lo em lugar da(o) estudante. Quando a tecnologia encurta excessivamente esse caminho, o risco não se limita à fraude acadêmica em novas bases tecnológicas. Ele se manifesta, sobretudo, na erosão silenciosa da aprendizagem como elaboração intelectual.

As consequências desse quadro recaem sobre a avaliação. Se tarefas há muito incorporadas às práticas pedagógicas podem ser realizadas, no todo ou em parte, por sistemas automatizados, é preciso reconhecer que muitos formatos avaliativos já operavam com fragilidades que agora se tornaram incontornáveis. A questão não se resume a detectar o uso de IA. O ponto substantivo é redefinir o que passa a valer como evidência de aprendizagem na graduação.

Avaliar não pode significar apenas recolher produtos finais. Precisa voltar a significar acompanhamento de processos, explicitação de raciocínios, defesa de argumentos, análise de escolhas, reelaboração de versões e responsabilização intelectual diante do que se afirma. Isso exige diversificar os regimes de avaliação, ampliar a intencionalidade pedagógica e fortalecer a coerência entre objetivos formativos e estratégias avaliativas. Em outras palavras, exige retomar o currículo como referência. A simples entrega de um texto ou de uma lista de exercícios já não pode ser tomada, automaticamente, como prova suficiente de autoria, compreensão e apropriação conceitual.

Esse mesmo movimento recoloca a docência no centro da discussão. Um dos equívocos mais recorrentes é supor que o núcleo do problema esteja nas ferramentas. Não está. O elemento decisivo é a mediação docente. Não há incorporação legítima da IA no ensino sem trabalho docente qualificado, discernimento na condução didática e condições institucionais capazes de assegurar critérios para sua adoção, seus limites e sua recusa. A docência universitária não pode ser rebaixada à curadoria de respostas produzidas por sistemas automatizados. Ela permanece como trabalho intelectual, público e responsável, comprometido com a formulação de problemas, a organização das experiências de aprendizagem e a construção de sentidos formativos.

Também por isso a discussão sobre IA precisa ser compreendida como questão curricular. Não se trata apenas de decidir se determinadas ferramentas serão permitidas ou restringidas. Trata-se de discutir que experiências de estudo a graduação deseja promover, que exigências intelectuais pretende preservar e como reorganizar percursos formativos sem empobrecê-los. O currículo volta a aparecer, assim, como o lugar em que a universidade explicita o que considera essencial na formação.

Ao lado dessas questões pedagógicas e curriculares, impõem-se desafios éticos e institucionais. A graduação lida com um volume expressivo de dados sobre trajetórias acadêmicas, desempenho, permanência, retenção e evasão. Em um contexto no qual sistemas automatizados passam a integrar práticas de acompanhamento e apoio, a Pró-Reitoria de Graduação da USP tem adotado diretrizes para que a incorporação dessas tecnologias permaneça subordinada a finalidades acadêmicas legítimas, critérios transparentes e formas adequadas de controle institucional.

Essas diretrizes partem de um princípio básico: não há neutralidade nesses processos. Toda modelagem envolve escolhas. Toda classificação se apoia em pressupostos sobre o que conta como sucesso, dificuldade, risco ou insuficiência. Por isso, o recurso a essas tecnologias exige reflexão pedagógica, responsabilidade institucional e atenção permanente a seus efeitos.

A orientação da PRG tem sido assegurar que políticas de acompanhamento acadêmico não se convertam em práticas de vigilância, que estratégias de permanência não produzam classificações estigmatizantes e que a busca por personalização não acentue desigualdades já existentes. A dimensão ética, portanto, não aparece como complemento do debate sobre Inteligência Artificial na graduação. Ela constitui o núcleo de uma política institucional comprometida com a qualidade da formação, a equidade e o sentido público da universidade.

A essas questões soma-se, de modo incontornável, o problema da equidade. Não se pode pressupor que todas(os) as(os) estudantes acessem as tecnologias digitais nas mesmas condições. Há diferenças de infraestrutura, conectividade, repertório técnico, apoio institucional e disponibilidade material para o estudo. Em contextos já atravessados por desigualdades educacionais, a incorporação acrítica da IA tende a converter vantagem prévia em vantagem acumulada.

Por isso, compreendê-la apenas como inovação é insuficiente. Está em jogo também uma questão de justiça educacional. Nesse contexto, a Inteligência Artificial não pode permanecer no plano das escolhas individuais. Ela requer resposta institucional.

Cabe, portanto, à Universidade de São Paulo definir princípios, explicitar critérios, revisar normativas, orientar unidades, apoiar docentes e servidoras(es) técnico-administrativas(os), dialogar com estudantes e criar instâncias permanentes de reflexão e acompanhamento. Esse movimento já está em curso e terá no Escritório de Transformação Digital e Inteligência Artificial, ligado ao Gabinete do Reitor, uma instância estratégica para subsidiar a formulação de diretrizes e coordenar ações. Não se trata de instaurar uma cultura de suspeita, mas de afirmar com clareza quais usos são pedagogicamente legítimos, quais são problemáticos e quais requerem explicitação metodológica.

Uma política consistente para a graduação, nesse campo, precisa apoiar-se em cinco frentes articuladas: formação docente, revisão das práticas avaliativas, governança institucional, equidade e reafirmação do ensino de graduação como projeto intelectual, ético epúblico. Esse é o ponto de fundo que confere sentido aos demais. Se a graduação for reduzida à certificação rápida de competências operacionais, a lógica da automação parecerá suficiente. Mas, se for compreendida como espaço de formação ampla, rigorosa, crítica e socialmente responsável, a IA deverá permanecer subordinada aos fins formativos da universidade.

Em síntese, o debate não diz respeito apenas ao uso de novas ferramentas. Ele obriga a universidade a definir que tipo de ensino deseja sustentar, que tipo de aprendizagem pretende promover e que formação cidadã deseja assegurar. No fundo, obriga também a recolocar o currículo no centro da reflexão, porque é nele que se definem os conhecimentos considerados relevantes, as formas legítimas de estudo, os critérios de avaliação e o sentido público da formação. A Inteligência Artificial pode ocupar lugar legítimo na graduação, desde que seja compreendida como recurso, apoio e ferramenta, e não como direção do processo educativo.

Esse é o núcleo da questão. A universidade não deve recusar a inovação, mas também não pode abdicar do juízo pedagógico e ético. Incorporar a Inteligência Artificial ao ensino de graduação é necessário. Subordinar essa incorporação a princípios formativos e a um projeto curricular consistente é indispensável.