A Dansk Standard, o organismo de normalização da Dinamarca, publicou um guia para ajudar as organizações que usam sistemas de inteligência artificial a desenvolver a literacia em IA das suas equipas. Não foi escrito para escolas. Mesmo assim, faz a pergunta que muitos agrupamentos ainda não fizeram com clareza: quem precisa de saber o quê, sobre que ferramenta e com que grau de responsabilidade?
Setembro traz sempre novidades. Uma plataforma que promete corrigir fichas em segundos. Um assistente de escrita que apareceu, sem aviso, dentro do processador de texto que a escola já usava. Um chatbot recomendado por um colega no grupo do departamento, «que faz planificações num instante».
Nenhuma destas ferramentas traz consigo um guia pedagógico. Quando há formação, costuma ser uma sessão de apresentação em que alguém mostra o que o produto faz. Fica quase sempre por dizer o que não faz, onde erra, que dados guarda e quem responde quando alguma coisa corre mal.
É nesse espaço vazio que vale a pena ler a DS/PAS 2500-4:2026, Artificial intelligence – Part 4: AI literacy. A versão dinamarquesa saiu em 2025 e a versão inglesa, que aqui usamos, tem data de 2026. O documento é de acesso livre e propõe um modelo simples, em cinco passos, para organizações que adotam sistemas de IA desenvolvidos por terceiros. É exatamente o que acontece na esmagadora maioria das nossas escolas.
Uma especificação, não uma norma
Convém começar pelo estatuto do documento, porque a sigla engana. PAS significa Publicly Available Specification. Trata-se de uma publicação preparada a nível nacional, que não tem o mesmo estatuto de uma norma internacional e que, segundo o próprio prefácio, não fixa requisitos obrigatórios: reúne recomendações, informação e conselhos. Foi desenvolvida no comité dinamarquês para a inteligência artificial, o S-855, com Grit Munk como autora principal.
O público-alvo também está bem delimitado. A especificação dirige-se a quem usa sistemas de IA que não desenvolveu nem mandou desenvolver à medida, e não a quem os cria. E há uma exclusão explícita que importa para este blogue: o documento declara que não cobre materiais educativos para o setor da educação. Tudo o que a seguir propomos para as escolas é, por isso, uma leitura nossa, e não uma orientação da Dansk Standard.
Há ainda um aviso honesto logo na introdução. O guia ajuda as organizações a começar bem, mas não garante, por si só, o cumprimento da lei. Essa responsabilidade continua a ser de cada organização.
Entretanto, o artigo 4.º mudou
A especificação foi construída a partir do texto original do artigo 4.º do Regulamento (UE) 2024/1689, o Regulamento da Inteligência Artificial. Essa versão pedia aos prestadores e aos responsáveis pela implantação de sistemas de IA que assegurassem, na medida do possível, um «nível suficiente» de literacia no domínio da IA do seu pessoal.
Este verão, o texto foi reescrito. O Regulamento (UE) 2026/1744, conhecido como Digital Omnibus sobre IA, foi adotado a 8 de julho, publicado no Jornal Oficial a 24 de julho e entrou em vigor a 27 de julho de 2026. O novo artigo 4.º mantém a obrigação, mas muda-lhe a natureza. As organizações passam a ter de adotar medidas para apoiar o desenvolvimento da literacia em IA de quem trabalha com estes sistemas, tendo em conta os conhecimentos, a experiência, a formação e o contexto de utilização. O próprio artigo esclarece que isto não obriga a garantir um nível específico de literacia de cada pessoa. É uma obrigação de meios, e não de resultado.
A alteração acrescentou duas peças que interessam diretamente à educação. A Comissão e os Estados-Membros ficam obrigados a apoiar esse esforço, e o Comité Europeu para a IA deverá adotar recomendações com objetivos comuns, tendo em conta os quadros europeus de competências. O considerando 8 do novo regulamento dá dois exemplos desses quadros: o DigComp e o referencial de literacia em IA para o ensino básico e secundário que a OCDE e a Comissão Europeia apresentaram em junho.
E há consequências práticas. Segundo as perguntas e respostas da Comissão Europeia sobre literacia em IA, atualizadas a 27 de julho, a obrigação aplica-se desde 2 de fevereiro de 2025, e a supervisão pelas autoridades nacionais de fiscalização do mercado começou em agosto de 2026. Em Portugal, o Governo anunciou em setembro de 2025 que a ANACOM seria a autoridade de fiscalização do mercado principal. A mesma página da Comissão esclarece que não é exigido nenhum certificado e que basta um registo interno das ações de formação e de orientação. Também avisa que limitar-se a remeter as pessoas para as instruções de utilização costuma ser ineficaz.
Para uma escola, a tradução é direta. Ninguém vai pedir aos professores que façam um exame de literacia em IA. Mas enviar por correio eletrónico um PDF com os termos de utilização de uma plataforma dificilmente conta como apoio sério ao desenvolvimento de competências.
A escola também usa IA como organização
O regulamento define o responsável pela implantação como a pessoa singular ou coletiva, autoridade pública, agência ou outro organismo que utiliza um sistema de IA sob a sua autoridade. Fica de fora apenas a utilização no âmbito de uma atividade pessoal de caráter não profissional.
Isto obriga a pensar com cuidado. Quando um agrupamento decide adotar uma ferramenta de IA e a disponibiliza aos seus docentes, é razoável considerar que assume essa posição. Quando a ferramenta é contratada e distribuída a nível central, a repartição de responsabilidades pode ser outra, e vale a pena esclarecê-la antes de avançar. Numa das respostas do documento da Comissão há um exemplo que ajuda: uma empresa cujos trabalhadores usam o ChatGPT para redigir ou traduzir textos deve informá-los dos riscos específicos, como as chamadas alucinações. Não é difícil imaginar o equivalente escolar, com um professor que usa um chatbot para preparar materiais ou redigir comunicações às famílias.
Não pretendemos resolver aqui questões jurídicas que cada situação concreta pode levantar. Queremos apenas sublinhar que a literacia em IA deixou de ser um tema reservado aos currículos dos alunos. Passou a ser também uma questão de organização escolar.
Quatro papéis, conhecimentos diferentes
A ideia central da especificação é simples e, curiosamente, pouco praticada: nem toda a gente precisa de saber o mesmo. O nível adequado depende do tipo de sistema, do contexto em que é usado e do papel de cada pessoa. O documento distingue quatro papéis, a gestão de topo, o responsável pelo sistema, a equipa de operação e manutenção e o utilizador, e insiste que os nomes podem variar de organização para organização. O que não pode faltar é a atribuição clara de responsabilidades.
A tabela seguinte faz a correspondência com a realidade de um agrupamento português. A correspondência é nossa; os conteúdos da segunda coluna resumem as recomendações das três tabelas da especificação (aquisição, utilização e avaliação).
| Papel na especificação | O que a especificação recomenda que saiba ou faça | Quem poderá ser, numa escola |
|---|---|---|
| Gestão de topo | Compreensão básica do que é a IA; perceber as mudanças organizativas, os custos e as consequências éticas e para a saúde e segurança no trabalho; afetar recursos à formação; decidir alterar ou descontinuar um sistema. | Direção do agrupamento, com o conselho pedagógico nas decisões pedagógicas. |
| Responsável pelo sistema | Definir a finalidade e o nível de risco aceitável; avaliar proteção de dados, direitos de autor, consumo energético face a alternativas e impacto nas condições de trabalho; decidir onde é necessária intervenção humana; distribuir responsabilidades; acompanhar se os objetivos são cumpridos. | Quem propõe e coordena a adoção da ferramenta: por exemplo, a equipa de desenvolvimento digital, em articulação com a direção e o encarregado de proteção de dados. |
| Operação e manutenção | Gerir acessos, perfis e permissões, monitorização e integração com outros sistemas; avaliar a segurança da informação; resolver problemas e seguir falhas graves. | Técnicos de informática e administradores das plataformas. |
| Utilizador | Conhecimentos básicos de IA, incluindo limitações e risco de enviesamento do sistema concreto; avaliar a qualidade dos resultados; conhecer a sua responsabilidade na supervisão humana; dar feedback; reconhecer as próprias lacunas. | Professores, técnicos especializados, serviços administrativos, biblioteca escolar. |
Correspondência elaborada pelos autores a partir das tabelas 1 a 3 da DS/PAS 2500-4:2026.
Falta um grupo nesta tabela, e é o que mais nos importa. A especificação chama-lhe «pessoas afetadas»: quem sofre as consequências de um sistema sem o operar. Numa escola, são sobretudo os alunos e as famílias. O documento é claro num ponto que não devia passar despercebido: na sua definição de grupo vulnerável, inclui expressamente as pessoas com menos de 18 anos. Qualquer decisão sobre IA numa escola básica ou secundária começa, portanto, com um público que merece cuidado reforçado.
Três perguntas para cada ferramenta
A especificação organiza as competências em três tipos, e a divisão funciona bem como grelha de conversa numa reunião de departamento.
As competências técnicas dizem respeito ao conhecimento básico do funcionamento dos sistemas: como são desenvolvidos, que fontes de dados usam, como os dados são ponderados, interpretados e apresentados. Um professor não precisa de saber programar um modelo de linguagem. Precisa de perceber que o sistema gera respostas prováveis e não respostas verificadas, e que uma frase muito segura pode estar errada.
As competências práticas referem-se ao uso de um sistema concreto: como se usa, que tarefas se podem e não podem resolver com ele e que precauções tomar no contexto em causa. Na escola, isto significa decidir, por exemplo, que um assistente pode ajudar a variar enunciados, mas não deve receber nomes de alunos, classificações ou excertos de relatórios técnico-pedagógicos.
As competências éticas implicam perceber se a utilização de um sistema tem consequências para as pessoas e para a sociedade. A especificação acrescenta um pormenor valioso: os utilizadores devem conseguir refletir sobre questões éticas no feedback que dão sobre o sistema, por exemplo quanto à transparência ou ao enviesamento. Quando um professor repara que uma ferramenta avalia sistematicamente pior os textos de alunos com português não materno, essa observação tem de ter para onde ir.
Quando a IA toca na avaliação, o risco sobe
Antes de qualquer plano de formação, a especificação recomenda uma avaliação de risco do sistema concreto. O regulamento define risco como a combinação da probabilidade de ocorrência de um dano com a gravidade desse dano. O documento dinamarquês chama a atenção para uma diferença importante face às avaliações de risco a que estamos habituados em segurança informática: aqui entram também os direitos fundamentais.
Para as escolas, este passo tem um peso particular. O anexo III do Regulamento da IA inclui a educação entre as áreas de risco elevado e identifica quatro utilizações: determinar o acesso ou a admissão, avaliar resultados de aprendizagem (incluindo quando esses resultados orientam o percurso do aluno), avaliar o nível de ensino adequado a uma pessoa e monitorizar comportamentos proibidos durante testes. Com a alteração de julho, as obrigações para estes sistemas passaram a aplicar-se apenas a partir de 2 de dezembro de 2027, ou seja, daqui a 441 dias. A Comissão recorda, contudo, que quem utiliza sistemas de risco elevado terá de garantir que as pessoas envolvidas têm formação suficiente para assegurar a supervisão humana, e que as instruções de utilização não chegam para isso.
Há ainda uma linha vermelha que já está em vigor desde 2 de fevereiro de 2025. O artigo 5.º proíbe sistemas de IA que inferem as emoções de pessoas em instituições de ensino, com exceções limitadas a razões médicas ou de segurança. Uma aplicação que prometa medir o «envolvimento» dos alunos a partir das expressões faciais deve, por isso, fazer soar todos os alarmes.
Saber se uma ferramenta concreta cai numa destas categorias depende da finalidade prevista pelo fornecedor e das exceções que o próprio regulamento admite. É uma análise que merece apoio especializado. O que nenhuma escola deve fazer é adotar um sistema que classifica trabalhos de alunos sem se perguntar se está perante um caso destes.
Cinco passos, à escala de um agrupamento
A especificação afirma que não existe uma solução universal e apresenta o seu modelo como uma estrutura de base, não como uma lista completa de exigências. Os passos são sequenciais, e é assim que os lemos, com exemplos escolares que são da nossa responsabilidade.
1. Mapear necessidades, sistemas, papéis e responsabilidades
Muitas organizações já usam IA sem o terem decidido formalmente. O primeiro passo é fazer o inventário, e numa escola esse inventário tem de incluir as ferramentas que os professores já usam por iniciativa própria. A especificação pede que a finalidade de cada sistema fique bem definida: para que serve, para que não serve, como deve e como não deve ser usado. Pede também que se identifiquem todas as partes interessadas, incluindo as pessoas afetadas e as mais vulneráveis, que se classifique o risco e que se verifique o cumprimento de outra legislação, como a de proteção de dados.
Uma das sugestões do documento parece feita para as escolas: organizar sessões de trabalho com representantes dos diferentes grupos, porque os utilizadores costumam conhecer melhor do que ninguém os problemas que a ferramenta deveria resolver e os efeitos que ninguém previu. Uma escola não precisa de criar uma estrutura nova para isto. A Comissão Europeia esclarece que não é exigida nenhuma estrutura de governação específica, e muitos agrupamentos já têm no seu Plano de Ação para o Desenvolvimento Digital da Escola e na respetiva equipa um lugar natural para este trabalho.
2. Definir objetivos
Os objetivos devem ser fixados por papel e por nível de risco. A especificação sugere até que se envolvam representantes das pessoas afetadas, e dá como exemplos associações de doentes ou conselhos escolares. Traduzido para o nosso contexto, faz sentido ouvir alunos e associações de pais antes de decidir.
Há uma recomendação que qualquer direção pode aplicar amanhã: decidir, com nomes, quem é responsável por três coisas. Que o sistema funcione e seja efetivamente usado; que exista supervisão humana suficiente sobre as decisões apoiadas pelo sistema; e que os utilizadores estejam devidamente informados. Para perceber o ponto de partida, o documento propõe questionários sobre as competências atuais e a troca de experiências com organizações semelhantes. Entre escolas, essa rede já existe e tem nome: os centros de formação de associação de escolas.
3. Planear a formação e testar
O plano deve abranger toda a gente, a começar pela gestão de topo. A especificação faz aqui uma observação corajosa: se as competências das pessoas e os recursos da organização não estiverem à altura do que o sistema exige, pode ser necessário procurar outro sistema ou outra solução. Às vezes, a decisão mais bem informada é não adotar.
O documento recomenda começar por um projeto-piloto, e explica porquê. Um piloto mostra se o sistema cumpre o que promete, se a classificação de risco estava certa, se está a gerar dados pessoais sensíveis e se, sem ninguém dar conta, está a recolher informação extensa sobre o desempenho de cada trabalhador. Numa escola, um piloto numa turma ou num departamento, com regras claras e avaliação no fim, vale mais do que uma adoção generalizada em setembro.
4. Pôr a formação em prática
A especificação recorre a um velho ditado da gestão, segundo o qual a cultura come a estratégia ao pequeno-almoço. A formação só pega quando as pessoas percebem porque é que ela importa. O documento propõe sensibilização que cubra aspetos éticos, técnicos e jurídicos, formação mais especializada para quem usa os sistemas com frequência e um programa de acolhimento para quem chega. Numa escola portuguesa, este último ponto ganha outra dimensão: todos os anos entram docentes a meio do primeiro período, e raramente alguém lhes explica que ferramentas de IA estão aprovadas e com que regras.
O leque de formatos sugerido é largo e realista. Inclui cursos em linha, comunidades locais para partilhar dúvidas, vídeos e podcasts, seminários e oficinas, aprendizagem baseada em jogos e programas de mentoria em que colegas mais experientes acompanham outros. Recomenda também uma política de ética dos dados que envolva os trabalhadores e garanta transparência sobre o uso de IA.
5. Avaliar
O último passo pede revisões regulares. Os objetivos foram atingidos? O sistema tornou as tarefas mais fáceis ou mais rápidas, como se esperava? O nível de risco foi bem antecipado? Com base nas respostas, ajusta-se a formação ou muda-se de ferramenta.
Há uma competência, listada para o utilizador na fase de avaliação, que merece destaque: identificar as próprias lacunas de competências. Numa profissão habituada a saber, reconhecer o que ainda não se domina é um gesto profissional, não uma fraqueza. E a especificação fecha este ponto com uma ideia que convém repetir: a literacia em IA não é um objetivo que se atinge e se arquiva. É um processo contínuo, porque a tecnologia muda depressa e traz riscos que ainda não conhecemos.
Dois casos que falam de nós
O documento termina com dois exemplos dinamarqueses. O primeiro é o de um sindicato que implementou um sistema de IA para responder a perguntas frequentes dos associados. A equipa teve o cuidado de formular o objetivo de modo a que ninguém o lesse como um plano para dispensar pessoas, tornou visível para os associados quando a IA estava a ser usada e garantiu que o sistema não tinha acesso à base de dados dos membros. A formação insistiu no risco de respostas erradas e na responsabilidade de cada trabalhador verificar os resultados. Foram ainda preparados «embaixadores» capazes de acompanhar colegas, e previstos testes ao sistema de seis em seis ou de doze em doze meses.
O segundo caso é o de uma empresa de telecomunicações que descobriu, numa análise interna, que muitos trabalhadores usavam ferramentas públicas de IA no dia a dia. Para impedir que informação interna saísse da organização, criou uma solução própria, testou-a num único departamento e só depois a alargou, acompanhando a implementação com campanhas de informação.
Qualquer escola reconhece o segundo cenário. Há docentes a colar em chatbots públicos listas de alunos, grelhas de avaliação ou descrições de situações familiares, muitas vezes sem pensar duas vezes. A resposta de uma escola não passa necessariamente por construir uma ferramenta própria. Passa por dizer com clareza que ferramentas estão aprovadas, que dados nunca devem entrar nelas e porquê. E o primeiro caso lembra algo que as direções escolares não devem esquecer: quando se introduz IA no trabalho, a forma como se comunica o objetivo conta tanto como o próprio objetivo.
O que a especificação não resolve
Seria um erro pedir a este documento mais do que ele oferece. Foi escrito para as equipas de organizações que usam IA, e não para a aprendizagem dos alunos. Para esse outro lado, a escola tem referências próprias: o referencial AILit da OCDE e da Comissão Europeia, que organiza a literacia em IA em quatro domínios (interagir com a IA, criar com a IA, gerir a IA e moldar a IA), e a recomendação do Conselho da Europa sobre literacia em IA, que analisámos recentemente.
Há outros limites. O contexto de partida é o dinamarquês, e as referências à legislação laboral são desse país. O texto foi preparado antes da alteração ao artigo 4.º. E existe sempre o risco de um modelo destes se transformar numa lista de verificação preenchida para arquivo, precisamente o contrário da mudança de cultura que o próprio documento defende.
Ainda assim, tem um mérito que muitas orientações sobre IA na educação não têm: obriga a distribuir responsabilidades. Tira a literacia em IA do plano das boas intenções e coloca-a numa pergunta concreta, feita a pessoas concretas.
Talvez seja por aí que valha a pena começar este ano letivo. Antes de escolher a próxima ferramenta, sentar à mesma mesa a direção, quem vai gerir a plataforma, alguns professores e, se possível, alunos e pais. E perguntar, com calma: o que é que cada um de nós precisa de saber para que isto corra bem, e para que ninguém saia prejudicado?
Para saber mais
DS/PAS 2500-4:2026 – Artificial intelligence, Part 4: AI literacy (Dansk Standard, descarga gratuita, em inglês). A versão dinamarquesa de 2025 está disponível na mesma página de publicações.
AI Literacy – Questions & Answers (Comissão Europeia), com as respostas já atualizadas à luz da alteração ao artigo 4.º.
Repositório de práticas de literacia em IA (Comissão Europeia), com dezenas de exemplos de organizações públicas e privadas.
AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education (OCDE e Comissão Europeia), com exemplos de aplicação em sala de aula.
Regulamento (UE) 2026/1744 (Digital Omnibus sobre IA), no EUR-Lex, com versão portuguesa disponível.
Novas regras para modelos e sistemas de IA aplicáveis a partir de 2 de agosto (ANACOM).
IA e educação: agência humana, desenvolvimento, pedagogia, conhecimento, bem comum e futuros possíveis (TIC, Educação e Web).
Nota de transparência: este artigo foi preparado com apoio de um assistente de inteligência artificial (Claude, da Anthropic) na pesquisa, verificação de fontes e redação, sob revisão editorial dos autores. A fonte de partida é a versão inglesa da DS/PAS 2500-4:2026, lida na íntegra. O enquadramento jurídico foi confirmado no texto do Regulamento (UE) 2026/1744 publicado no EUR-Lex e na página de perguntas e respostas da Comissão Europeia (última atualização a 27 de julho de 2026).
Referências
ANACOM. (2026, agosto). Novas regras para modelos e sistemas de IA aplicáveis a partir de 2 de agosto. Autoridade Nacional de Comunicações. Consultado em 17 de setembro de 2026, de https://www.anacom.pt/render.jsp?contentId=1853661
Borges, J. (2026, 12 de setembro). Literacia em IA: o Conselho da Europa põe as pessoas no centro — e a escola tem muito a fazer. TIC, Educação e Web. https://jfborges.com/2026/09/12/literacia-em-ia-o-conselho-da-europa-poe-as-pessoas-no-centro-e-a-escola-tem-muito-a-fazer/
Comissão Europeia. (2026, 27 de julho). AI literacy – Questions & answers. Shaping Europe’s Digital Future. Consultado em 17 de setembro de 2026, de https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/ai-literacy-questions-answers
Dansk Standard. (2025). DS/PAS 2500-4:2025 Kunstig intelligens – Del 4: AI-færdigheder. Fonden Dansk Standard. https://www.ds.dk/da/download/ds-pas-2500-4-2025
Dansk Standard. (2026). DS/PAS 2500-4:2026 Artificial intelligence – Part 4: AI literacy (1.ª ed., versão inglesa). Fonden Dansk Standard. https://www.ds.dk/da/download/ds-pas-2500-4-2026
Direção-Geral da Educação. (s.d.). Capacitação digital das escolas. https://digital.dge.mec.pt/sites/default/files/documents/2022/162-c97fc615eb4a615d585fb10d10e51f34.pdf
OCDE & Comissão Europeia. (2026). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/65cd27d4-en
Público. (2025, 19 de setembro). Anacom será a reguladora da inteligência artificial em Portugal, anuncia Governo. Público. https://www.publico.pt/2025/09/19/ciencia/noticia/anacom-sera-reguladora-inteligencia-artificial-portugal-anuncia-governo-2147791
Regulamento (UE) 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 13 de junho de 2024, que cria regras harmonizadas em matéria de inteligência artificial (Regulamento da Inteligência Artificial). (2024). Jornal Oficial da União Europeia, L, 2024/1689. http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
Regulamento (UE) 2026/1744 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 8 de julho de 2026, que altera os Regulamentos (UE) 2024/1689, (UE) 2018/1139 e (UE) 2023/1230 no que diz respeito à simplificação da aplicação de regras harmonizadas em matéria de inteligência artificial (Omnibus Digital sobre IA). (2026). Jornal Oficial da União Europeia, L, 2026/1744. http://data.europa.eu/eli/reg/2026/1744/oj
