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«A Europa tem de acordar»: Ana Palacio e o continente que ficou sem guarda-chuva

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A revista espanhola Ethic publicou a 20 de julho uma conversa longa com Ana Palacio sobre o estado da Europa. A tese é dura e cabe numa frase: o continente construiu o melhor projeto coletivo da segunda metade do século XX debaixo de um guarda-chuva de segurança que não era seu, e agora que o guarda-chuva se fechou continua a responder aos desafios com a única ferramenta que aprendeu a usar — o regulamento.

Há entrevistas que valem menos pelas respostas do que pelo lugar de onde são dadas. A conversa que Carmen Gómez-Cotta e Pablo Blázquez publicaram na revista Ethic a 20 de julho é uma dessas. Ana Palacio nasceu em Madrid em 1948, foi eurodeputada entre 1994 e 2002, tornou-se a primeira mulher a ocupar o Ministério dos Negócios Estrangeiros espanhol entre 2002 e 2004, integrou o presídio da Convenção sobre o Futuro da Europa, dirigiu o departamento jurídico do Grupo Banco Mundial entre 2006 e 2008 e ensina hoje na Escola de Serviço Externo da Universidade de Georgetown. É, portanto, alguém que ajudou a redigir a arquitetura que agora diagnostica — e essa dupla condição, de arquiteta e de crítica, dá ao texto um peso que raramente se encontra em comentário geopolítico corrente.

Uma nota prévia sobre datas, que a própria entrevista não esclarece. O texto foi publicado a 20 de julho de 2026, mas refere-se ao bloqueio do estreito de Ormuz como durando «mais de três meses», o que, sendo a crise iniciada no final de fevereiro, situa a conversa algures na primavera. Convém tê-lo presente: alguns juízos de circunstância podem ter envelhecido; a análise de fundo, essa, não depende do calendário.

Dois comunicados, dois encontros diferentes

A entrevista abre com a leitura da cimeira sino-americana de maio, a primeira visita de Estado de um presidente norte-americano à China desde 2017. Palacio faz uma observação de método que vale por si: leu os dois comunicados finais e encontrou neles dois encontros distintos. O chinês saiu primeiro — o que classifica de excecional, já que habitualmente é o americano a abrir — e organiza-se inteiramente em torno de Taiwan, entrando pela referência à chamada «armadilha de Tucídides», metáfora popularizada por Graham Allison que ela considera francamente sobrevalorizada. O americano, divulgado bastante mais tarde, conta outra coisa: uma enumeração que vai do fentanil à oferta de venda de combustíveis fósseis, passando por Ormuz.

A leitura tem confirmação no registo público. Os relatos da cimeira mostram efetivamente Pequim a colocar Taiwan como questão central e a apelar ao cessar-fogo e à reabertura das rotas marítimas, enquanto o comunicado da Casa Branca destacou a livre circulação de energia, os precursores químicos do fentanil e a compra de produtos agrícolas. Palacio retira daqui a conclusão que interessa: ao colocar a estabilidade estratégica no centro, a China transfere para os Estados Unidos o ónus de responder ao desafio — e contradiz, de passagem, tudo o que vinha dizendo sobre não entrar numa competição de potências.

O que aqui se aprende é uma técnica de leitura, não uma opinião. Comparar os dois comunicados de uma mesma reunião e verificar por onde cada um começa é um exercício elementar de análise documental que quase nunca se faz — e que, neste caso, revela mais sobre a relação entre as duas potências do que qualquer declaração feita diante das câmaras.

Clicar na imagem para ver a apresentação…

Ormuz e a liberdade dos mares

Sobre o Médio Oriente, Palacio recusa a explicação curta. Aquela região, diz, é uma zona de placas tectónicas geopolíticas em fricção permanente; o barril de pólvora não foi aceso em outubro de 2023 nem em fevereiro de 2026. O que a preocupa no fecho de Ormuz é de outra ordem: pode levar por diante um dos pilares do sistema de trocas, que é a liberdade dos mares. Não é uma questão de preço do petróleo — é uma questão de princípio jurídico. Se o direito de navegação passa a depender da tolerância de um Estado ribeirinho, muda a natureza do comércio internacional.

A segunda preocupação que identifica no encontro sino-americano é nuclear. Ambas as potências afirmaram que o Irão não pode ter a bomba, e Palacio explica porquê em termos de cascata: se Teerão entrar abertamente na lista dos Estados nucleares, seguem-se a Arábia Saudita e a Turquia, num contexto em que o Paquistão e a Índia já lá estão. Ela própria participou na diplomacia paralela em torno do acordo nuclear de 2015 e descreve-o sem qualquer ilusão retrospetiva: fez-se o que era possível fazer, que era empurrar o problema para a frente e ganhar tempo para uma solução mais permanente. É uma avaliação notavelmente sóbria de um acordo que, na altura, foi apresentado como histórico.

O poder brando muda de mãos

A parte mais interessante da entrevista é a que descreve o que a Europa está a perder sem dar por isso. Palacio remete os seus alunos para a leitura da Carta do Atlântico — a declaração conjunta de Roosevelt e Churchill de agosto de 1941 — porque nela está, em estado puro, a visão que depois se converteu em arquitetura multilateral: o objetivo é a paz, a paz alcança-se pela prosperidade, e à prosperidade chega-se pela troca regulada. Toda a globalização que conhecemos assenta nesse encadeamento.

A tese é que a China está a ocupar, com inteligência, os espaços de poder brando que os Estados Unidos vão desocupando — e que o faz a partir de uma compreensão do mundo que não é a ocidental. A formulação que Palacio usa para explicar a diferença é a mais citável da entrevista: onde nós dizemos liberdade, o confucionismo diz segurança e harmonia; onde nós dizemos indivíduo, diz grupo e família. Vale a pena registar que se trata de uma generalização com fins ilustrativos, e não de uma caracterização académica do confucionismo — mas a assimetria que assinala é real e tem consequências práticas em cada organização internacional onde uma cadeira ocidental fica vazia.

Segue-se então o reconhecimento que dá o tom a toda a conversa. O que a Europa construiu é, na sua avaliação, o melhor projeto coletivo da humanidade na segunda metade do século XX. Mas foi possível construí-lo porque havia um guarda-chuva de segurança americano que permitiu ao continente concentrar-se nos seus assuntos internos. Retirado esse guarda-chuva, torna-se evidente que o alcance europeu para sustentar e reformar aquele edifício institucional é limitado. E aqui vem a frase que resume o problema europeu melhor do que qualquer relatório: a Europa habituou-se a enfrentar os grandes desafios através da regulação, e isso era possível antes; agora, não se podem ignorar as equações de poder.

Um direito internacional desenhado para outros adversários

Sobre Gaza, Palacio responde como jurista e não como comentadora. O direito internacional, diz, também já não é o que era, porque não foi pensado para adversários não estatais que não respeitam sequer as regras mínimas. Pressupõe reciprocidade: durante a Guerra Fria, nem os Estados Unidos nem a União Soviética a quebravam. A sua conclusão é curta e não deixa ninguém confortável — o direito humanitário não foi bem gerido, mas o direito humanitário é apenas um domínio do direito internacional, e a pergunta de fundo, que é a de saber como se arbitra tudo isto, continua sem resposta.

É a propósito de Gaza e do Irão que faz a observação mais desconcertante da entrevista. Provavelmente, diz, o conflito mais violento, dramático e desumano em curso é o do Sudão. E quem fala do Sudão? Ninguém. Só nos preocupamos com aquilo que aparece nos meios de comunicação social, e o Sudão não tem, na sua expressão, atrativo mediático suficiente. A observação é sobre nós, não sobre o Sudão: sobre uma hierarquia de atenção que não corresponde a nenhuma hierarquia de sofrimento.

Quanto à Ucrânia, a formulação é a de um problema de coesão interna, não externa. Estamos comprometidos enquanto Estados e enquanto instituições, resume, numa altura em que, enquanto sociedades europeias, não partilhamos o mesmo diagnóstico sobre riscos e ameaças. É uma frase que descreve com precisão o desconforto de qualquer governo europeu que assina em Bruxelas aquilo que não consegue explicar em casa.

Vinte e sete carros e um autocarro

A passagem sobre defesa é a mais concreta e a que mais contraria o consenso jornalístico do momento. Palacio considera que centrar o debate no exército europeu é dar capa, desviar a atenção: fala-se disso desde os anos 50 e redescobri-lo agora é não olhar para onde está o problema. A imagem que usa, atribuída a um general espanhol de quem diz aprender, é excelente. A Europa tem vinte e sete exércitos; propor um exército europeu é como ter vinte e sete carros e passar a discutir a compra de um autocarro sem antes decidir qual será o seu trajeto — porque um quer ir para o Sael e outro para o Ártico. Acresce que esses vinte e sete carros são dos anos noventa, foram pouquíssimo usados e nem sequer se sabe se pegam.

O argumento tem um remate que vai além da anedota. Os exércitos aprendem com as guerras, e o problema europeu é ter forças que não se confrontaram numa época em que a tecnologia mudou por completo e a velocidade da mudança deixou de ser a da Antiguidade. A sequência que propõe é, por isso, a inversa da que domina o debate público: primeiro, falar às opiniões públicas e dizer-lhes que o guarda-chuva desapareceu e que a Europa está rodeada de insegurança; segundo, investir, com os arbitrajes orçamentais que isso implica, porque não há dinheiro infinito; terceiro, atualizar as forças com tecnologia atual, o que exige antes uma base industrial que hoje não existe. E remata: em defesa, a Europa depende do exterior e não tem autonomia nem soberania tecnológica.

Sobre a NATO, a posição é inequívoca e merece ser citada tal como aparece: «a Europa não pode prescindir da NATO». Não por sentimento atlantista, mas por aritmética de capacidades. Palacio acrescenta ainda um ponto sobre quem decide o quê, que é o mais impopular de toda a entrevista em Bruxelas: quem deve dizer o que é necessário são os militares, não a Comissão Europeia.

A energia antes do clima, e uma conta que convém fazer

O capítulo energético é aquele em que a entrevista se torna mais polémica — e em que mais vale a pena verificar os números. A tese de Palacio é que a Europa deu duas coisas por adquiridas: o guarda-chuva americano na defesa e a capacidade do mercado para garantir a segurança e a acessibilidade do abastecimento. O Pacto Ecológico Europeu concentrou o continente nos objetivos climáticos, e só a crise de Ormuz veio recolocar no primeiro plano aquilo que devia ter estado sempre lá: a segurança de aprovisionamento.

A observação jurídica que faz a seguir é correta, mas merece uma precisão. É verdade que o tratado reserva aos Estados-Membros a escolha do seu cabaz energético: o artigo 194.º do Tratado sobre o Funcionamento da União Europeia garante a cada Estado o direito de determinar as condições de exploração dos seus recursos, a escolha entre diferentes fontes e a estrutura geral do seu aprovisionamento. Mas o mesmo artigo faz da energia uma competência partilhada, e não uma competência estadual exclusiva — a reserva incide sobre o cabaz, não sobre o domínio inteiro. A distinção não é académica: é ela que explica por que razão a União pôde legislar tanto sobre energia sem nunca ter podido impor a nenhum país que fechasse ou abrisse centrais.

Depois vem o número, e o número não confirma o que a frase sugere. Palacio afirma que há uma parte da economia que não se eletrifica e que continuaremos a depender da molécula — petróleo e gás — «que são 80% do consumo energético mundial». Os dados mais recentes do Instituto da Energia dizem outra coisa. Em 2025, o abastecimento total de energia ultrapassou os 600 exajoules e os combustíveis fósseis representaram 86% desse total — mas esse valor inclui o carvão. Fazendo a conta apenas com petróleo e gás: 201 EJ de petróleo mais cerca de 151 EJ de gás dão 352 EJ, que sobre 600 EJ correspondem a 58,7%. A edição anterior do mesmo relatório dá um resultado praticamente idêntico para 2024, com 33,6% de petróleo e 25,2% de gás, ou seja, 58,8%.

A conclusão de Palacio não cai com esta correção — pelo contrário. Se os 80% forem lidos como a quota de todos os fósseis, a afirmação está apenas seis pontos abaixo do valor real e o argumento sobre a lentidão da transição sai reforçado. O que a precisão traz é outra coisa: o carvão, que a conversa europeia sobre energia tende a esquecer por já não ser um problema doméstico, continua a fornecer mais de um quarto da energia mundial. E há um dado do mesmo relatório que ilustra melhor do que qualquer argumento a dependência de que Palacio fala: em 2025, a Europa importava 75% do petróleo que consumia, a Índia 86% e a China 73%.

Sobre a meta europeia, a avaliação é francamente cética. O objetivo de reduzir as emissões líquidas em pelo menos 55% até 2030, face a 1990, e de atingir a neutralidade climática em 2050 parece-lhe difícil, e a razão que dá é a mesma que atravessa toda a entrevista: com regulamentos não se muda o mundo, e é possível que se prejudiquem as próprias empresas europeias. A transição, resume, é uma realidade — mas será um processo lento, desigual e de certo modo desordenado. É curioso notar que o próprio Instituto da Energia usa, na sua análise de 2026, exatamente a palavra desordenada para descrever o que os dados mostram.

Sobre o nuclear, a resposta é de manual e serve de síntese à sua posição energética. Precisamos de todas as fontes. E recupera, com alguma melancolia, um projeto que nunca chegou a nascer: a União da Energia, proposta em 2015 para garantir um abastecimento seguro, sustentável, competitivo e acessível, e que, na sua leitura, se perdeu com a publicação do Pacto Ecológico. O que defende é o leque mais amplo possível, com diversidade de fontes, de origens, de rotas e de dependências.

Sobrevive a democracia liberal?

A última pergunta da entrevista é a mais previsível e a resposta é a menos previsível de todas. Sobrevive, diz, se a defendermos. E, para o explicar, recorre a Mario Draghi, parafraseando o que este terá dito aos eurodeputados numa comparência em fevereiro de 2025: eu já vos disse o que fazer; não sei o que hão de fazer, mas façam alguma coisa. A citação é apresentada como paráfrase e como paráfrase deve ser lida — Draghi esteve efetivamente no Parlamento Europeu a 18 de fevereiro de 2025 para discutir o seguimento do seu relatório sobre competitividade, e a impaciência que a frase transmite corresponde ao que ficou registado nessa e noutras intervenções suas do mesmo período.

O inventário final que Palacio faz da Europa é honesto nos dois sentidos. Do lado do passivo: populações envelhecidas e situações migratórias complicadas. Do lado do ativo: educação e investigação de base que continuam a ser extraordinariamente importantes. Há vimes, insiste, usando uma palavra que em espanhol se repete três vezes ao longo da entrevista — mimbres, os ramos flexíveis com que se tecem cestos. A Europa tem material. Falta-lhe fazer o inventário das carências e, sobretudo, identificar as situações que se justificavam e se aguentavam no mundo de ontem e que já não se aguentam no de hoje.

A imagem com que fecha é a que dá título à conversa e é deliberadamente pouco lisonjeira. A Europa está a começar a acordar; agora tem de sair da cama, equipar-se e pôr mãos à obra. Entre despertar e levantar-se vai, como qualquer pessoa sabe, uma distância considerável — e é exatamente nessa distância que, segundo Ana Palacio, o continente se encontra hoje.

Este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir da leitura direta da entrevista publicada na revista Ethic a 20 de julho de 2026.

Referências

Ember. (2026, julho). Energy Institute Statistical Review of World Energy. https://ember-energy.org/latest-insights/energy-institute-statistical-review-of-world-energy/

Comissão Europeia. (2026). The Draghi report on EU competitiveness. https://commission.europa.eu/topics/competitiveness/draghi-report_en

Energy Institute. (2026). Statistical review of world energy 2026 (75.ª ed.). Energy Institute. https://www.energyinst.org/statistical-review

EUR-Lex. (s.d.). Política energética da União Europeia [resumo do artigo 194.º do TFUE]. Serviço das Publicações da União Europeia. https://eur-lex.europa.eu/PT/legal-content/glossary/eu-energy-policy.html

Gómez-Cotta, C., & Blázquez, P. (2026, 20 de julho). Ana Palacio: «Europa tiene que despertar». Ethic. https://ethic.es/entrevistas/ana-palacio-europa

Jornal de Notícias. (2026, 15 de maio). China pede cessar-fogo e reabertura de Ormuz durante cimeira com Trump. https://www.jn.pt/mundo/artigo/china-pede-cessarfogo-e-reabertura-de-ormuz-durante-cimeira-com-trump/18084375

Nações Unidas. (2026, 23 de abril). Estreito de Ormuz: crise ameaça produção de tecnologias digitais e energia limpa. ONU News. https://news.un.org/pt/story/2026/04/1852941

Para saber mais

Glossário básico de inteligência artificial jurídica

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Quarenta e seis juristas espanhóis reuniram num só volume as palavras com que hoje se fala de inteligência artificial. O livro foi escrito para advogados, juízes e professores de Direito, mas há nele um conjunto de entradas — alfabetização em IA, ultrassuplantação, viés de automação, reserva de humanidade — que respondem, com precisão jurídica, a perguntas que qualquer conselho pedagógico português já teve de fazer sem saber bem que palavras usar.

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Há uma dificuldade que aparece sempre que uma escola tenta escrever, a sério, um documento sobre inteligência artificial. Não é a dificuldade de decidir o que se autoriza e o que se proíbe: essa vem depois, e é política. A primeira dificuldade é anterior e é linguística. Quando se escreve «não é permitido usar IA para gerar imagens de colegas», está-se a proibir o quê, exatamente? Quando se recomenda «supervisão humana», está-se a exigir o quê a quem? E quando se diz que os alunos devem ter «literacia em IA», está-se a nomear uma aspiração vaga ou uma competência definida em algum lado?

O Glosario básico de inteligencia artificial jurídica, publicado este mês pela editora espanhola Laborum, nasce exatamente deste problema — só que aplicado aos tribunais em vez das escolas. No prólogo, os seus diretores explicam que a confusão entre a linguagem dos tecnólogos e a dos juristas não é um incómodo académico: tecnólogos e juristas falam da mesma realidade com palavras diferentes, ou usam as mesmas palavras atribuindo-lhes significados distintos, e dessa confusão nascem equívocos com consequências práticas na regulação, na contratação e na resolução de conflitos. A frase que resume a obra vale, tal e qual, para uma sala de professores: nomear bem é a primeira condição para regular bem.

O que é o livro, e quem o escreveu

São 302 páginas dirigidas por Fernando H. Llano Alonso, da Universidade de Sevilha, e por José Ignacio Solar Cayón, da Universidade de Cantábria, com contributos assinados por quarenta e seis autores. A lista mistura catedráticos de Filosofia do Direito, especialistas em proteção de dados, engenheiros informáticos, um eurodeputado e investigadores italianos e latino-americanos. A obra foi patrocinada pela Faculdade de Direito da Universidade de Sevilha, insere-se em dois projetos de investigação financiados pelo Estado espanhol e pelo FEDER, e apresenta-se, até onde os seus diretores sabem, como o primeiro trabalho desta especialidade na doutrina jurídica espanhola.

A organização é a parte que mais interessa a quem não é jurista. A primeira parte é puramente técnica e explica o que são algoritmos, aprendizagem automática, redes neuronais, dados de treino, modelos fundacionais, tokens, janela de contexto, temperatura, alucinação. A segunda parte trata da ética e do direito da IA: princípios, enviesamentos, transparência algorítmica, e depois o vocabulário fixado pelo Regulamento europeu. A terceira parte é a mais especializada — informática jurídica, tribunais em linha, polícia preditiva, novos perfis profissionais — e é também aquela que um professor pode saltar sem perder nada.

As entradas são curtas, assinadas individualmente e escritas para serem consultadas, não lidas de seguida. É essa a virtude do género, como o prólogo assinala: um glossário responde a uma dúvida que surge a meio de um raciocínio, sem exigir a leitura contínua que um manual impõe. Para quem prepara uma sessão de formação, uma aula de Cidadania e Desenvolvimento ou um regulamento interno, essa arquitetura é exatamente a certa.

«Alfabetização em matéria de IA» deixou de ser uma metáfora

A entrada mais diretamente útil à escola é a que Ibán García del Blanco assina sobre alfabetização digital, e o seu interesse está no percurso que traça. O autor parte da definição da UNESCO, que já há muito deixou de reduzir a alfabetização a ler, escrever e contar, para a entender como a capacidade de identificar, compreender, interpretar, criar e comunicar num mundo saturado de informação — e que acrescenta explicitamente a resiliência face à desinformação, ao discurso de ódio e ao extremismo violento como objetivo da alfabetização mediática e digital. Até aqui, terreno conhecido de qualquer biblioteca escolar.

O que o autor faz a seguir é que muda o estatuto da conversa: mostra que o conceito passou de recomendação a norma. O Regulamento (UE) 2024/1689 define, no seu artigo 3.º, «alfabetização em matéria de IA» como o conjunto de capacidades, conhecimentos e compreensão que permitem a quem fornece, implanta ou é afetado por estes sistemas usá-los de forma informada e tomar consciência das oportunidades, dos riscos e dos danos que podem causar. E o artigo 4.º transforma isso numa obrigação dirigida a quem utiliza sistemas de IA no exercício da sua atividade.

García del Blanco nota, com alguma ironia, que a tradução espanhola optou por «alfabetización» quando o espírito do original inglês estaria mais próximo de «ilustração» — e faz um desvio por Kant para o demonstrar. O reparo não é pedante. A alfabetização, no sentido antigo, é uma competência que se adquire e se dá por adquirida; a ilustração, no sentido kantiano do sapere aude, é uma disposição que exige coragem e que nunca está terminada. Quando uma escola escreve no seu projeto educativo que vai promover a literacia em IA, vale a pena saber qual das duas coisas está a prometer.

Há um pormenor sobre o estado atual desta obrigação que convém registar com honestidade. O próprio glossário assinala que o dever do artigo 4.º foi suavizado no processo do chamado pacote Digital Omnibus, apresentado pela Comissão Europeia em novembro de 2025. À data em que escrevo, o texto acordado transforma o dever de «garantir um nível suficiente» de alfabetização num dever de a apoiar e promover; a versão original mantém-se em vigor até à publicação no Jornal Oficial. Para uma escola, a alteração é quase irrelevante do ponto de vista prático — nenhum agrupamento é fornecedor de sistemas de IA na aceção do Regulamento —, mas é muito relevante do ponto de vista simbólico: a União Europeia legislou sobre literacia em IA e depois recuou na exigência, e essa hesitação diz alguma coisa sobre quem fica, afinal, encarregado do trabalho.

Ultrassuplantação: a palavra que a lei escolheu para «deepfake»

A entrada de Jesús Daniel Ayllón García sobre ultrassuplantação resolve um problema terminológico que qualquer professor de literacia mediática já sentiu. Chamamos-lhes deepfakes, palavra que junta deep learning a fake e que a doutrina jurídica inicial traduzia por «falsidades profundas» ou «vídeos hiper-realistas». Mas o Regulamento europeu, no seu artigo 3.º, fixou um termo próprio — «ultrassuplantação» — e uma definição operativa: conteúdo de imagem, áudio ou vídeo gerado ou manipulado por IA que se assemelha a pessoas, objetos, lugares ou acontecimentos reais e que pode induzir alguém a pensar erradamente que são autênticos.

A definição é melhor do que a nossa conversa habitual sobre o tema por uma razão precisa: não se apoia na tecnologia usada, apoia-se no efeito produzido sobre quem vê. Não interessa se foi feito com redes generativas antagónicas, com um modelo de difusão ou com a aplicação que sair para o mês. Interessa que se assemelhe ao real e que possa enganar. É uma definição que sobrevive à mudança das ferramentas — e é, por isso, a que se deve ensinar a uma turma, em vez de descrever o funcionamento de um sistema que estará desatualizado antes do final do ano letivo.

Há ainda uma nota curiosa que vale como pequena aula sobre como se faz a lei. Durante a tramitação do Regulamento, o legislador europeu ia empregar o termo «ultrafalsificação»; a revisão final trocou-o por «ultrassuplantação», por razões de tradução. Ambos continuam a circular em textos doutrinais e em legislação nacional ainda em elaboração, designando a mesma realidade. Mostrar a uma turma que uma palavra da lei foi escolhida, discutida e substituída é uma forma eficaz de desmontar a ideia de que os termos jurídicos caem do céu.

Viés de automação: o conceito que faltava aos planos de formação

Se houvesse uma única entrada deste glossário a levar para uma sessão de formação de professores, seria a que Diana Carolina Wisner Glusko assina sobre viés de automação. Define-o como a tendência psicológica que leva o operador humano a depositar uma confiança excessiva e injustificada nas sugestões e decisões de um sistema automatizado, ao ponto de favorecer a resposta da máquina mesmo quando dispõe de informação contraditória vinda dos seus próprios sentidos, dos seus conhecimentos anteriores ou de evidência externa.

A autora explica-o por três mecanismos, e os três são reconhecíveis em qualquer sala de professores. O primeiro é a economia cognitiva: delegar a decisão reduz a carga mental, e o cérebro escolhe o caminho de menor esforço. O segundo é a crença enraizada de que os sistemas tecnológicos são intrinsecamente mais exatos e mais livres de preconceito do que o juízo humano. O terceiro é o efeito da apresentação: gráficos, alertas visuais e interfaces de aspeto profissional conferem ao sistema uma hierarquia simbólica perante a qual se tende a ceder, de forma análoga à obediência hierárquica no trabalho.

A parte jurídica é a que dá peso ao conceito. O Regulamento europeu obriga quem fornece sistemas de alto risco a desenhá-los de modo que as pessoas encarregadas da supervisão estejam plenamente conscientes da tendência para confiar automaticamente ou em excesso nos resultados — sobretudo em sistemas que fornecem informação ou recomendações para que uma pessoa decida — e a contrariá-la. E exige que a supervisão seja atribuída a quem tenha competência, formação e autoridade para exercer controlo real.

Traduzido para uma escola, isto diz duas coisas. A primeira é que a supervisão humana não é uma assinatura no fim do processo: é uma capacidade técnica e cognitiva para questionar a saída da máquina, e essa capacidade treina-se. A segunda é que a expressão «o professor decide sempre», que se tornou o lema confortável de todos os documentos sobre IA na educação, é falsa se o professor não tiver conhecimento suficiente para discordar. Um professor que aceita a correção sugerida por um sistema porque «ele deve saber» não está a supervisionar coisa nenhuma — e o Regulamento europeu, que dificilmente se pensaria como leitura pedagógica, nomeia esse fenómeno melhor do que a maioria dos guias de boas práticas.

Reserva de humanidade

A entrada de Juli Ponce Solé sobre reserva de humanidade é a mais exigente do livro e, provavelmente, a mais fértil para uma aula de Filosofia ou de Cidadania. O conceito nasceu em 2019 na doutrina espanhola e postula que, em certos domínios, a decisão final deve caber necessária e exclusivamente a um ser humano: a automatização pode assistir, nunca substituir. O autor compara-o à reserva de determinadas funções públicas a funcionários de carreira — há decisões que se confiam a alguém precisamente por causa das garantias que essa condição oferece.

Os três fundamentos que apresenta são o que torna o conceito interessante fora do direito. O primeiro é a ausência de empatia: as máquinas não compreendem o sofrimento nem a vulnerabilidade, e podem imitar emoções sem as sentir. O segundo é a incapacidade de raciocínio abdutivo: um sistema opera por dedução ou por indução, mas não formula a conjetura criativa que Charles S. Peirce descreveu no século XIX e que permite a um humano integrar o senso comum e a experiência do mundo perante uma situação inédita. O terceiro é a ausência de compromisso moral — e é o mais incisivo, porque a reserva de humanidade serve, diz o autor, para evitar que quem decide se escude atrás de uma decisão maquinal para se desresponsabilizar.

Este terceiro argumento devia ser lido por quem, numa escola, alguma vez pensou em automatizar seja o que for que classifique alunos. A questão não é se o sistema acerta mais ou menos vezes do que o professor; é que uma classificação é um ato pelo qual alguém responde perante um aluno e uma família, e a responsabilidade não é delegável para um objeto que não pode ser chamado a explicar-se. O Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados já consagra, no seu artigo 22.º, um direito geral a não ser objeto de decisões baseadas unicamente em tratamento automatizado com efeitos jurídicos ou significativos. A avaliação escolar cabe, sem esforço nenhum de imaginação, nessa descrição.

O que o livro não é

Convém dizer com clareza o que este glossário não faz, para que ninguém o descarregue à espera de outra coisa. Não é um livro sobre educação: as escolas aparecem uma ou outra vez, de passagem, e nunca como objeto. Está integralmente em castelhano, o que para a maioria dos leitores portugueses não é obstáculo, mas para uma utilização direta com alunos exige tradução e adaptação. Ancora-se no ordenamento jurídico espanhol sempre que sai do direito europeu — cita a Constituição espanhola, o estatuto do funcionalismo público espanhol, decisões de tribunais espanhóis —, e essas partes não se transpõem sem cuidado. E é, por natureza, um objeto perecível: um glossário de um domínio que muda de vocabulário todos os anos tem prazo de validade, coisa que os próprios diretores admitem no prólogo ao recusarem a ambição da exaustividade.

Sobre o acesso, sou obrigado a uma reserva. A obra tem ISBN digital e ISBN em papel próprios e é distribuída sob uma licença Creative Commons de atribuição, uso não comercial e sem obras derivadas, o que permite distribuir e copiar o material desde que se cite a origem. Não me foi possível confirmar, à data de publicação deste artigo, a existência de uma página de descarga aberta no sítio da editora, presumivelmente por a edição ser muito recente. Quem o quiser deve procurá-lo no catálogo da Laborum.

Uma proposta para a sala de aula

A forma mais direta de aproveitar este livro numa turma não passa por dar as definições aos alunos — passa por lhes pedir que as escrevam primeiro. Numa primeira fase, cada grupo recebe três ou quatro termos que já usa sem pensar: deepfake, algoritmo, alucinação, dados pessoais, supervisão humana. Escreve, em duas linhas e sem consultar nada, o que julga que cada um significa. As definições ficam à vista, escritas no quadro ou num documento partilhado, e são todas diferentes entre si — o que é, em si mesmo, o resultado do exercício.

Numa segunda fase, comparam-se essas definições espontâneas com as do glossário e com as do Regulamento europeu, e a pergunta muda. Já não é «quem acertou», é «o que é que a definição jurídica acrescenta à minha». No caso da ultrassuplantação, a resposta costuma aparecer sozinha: a definição legal não descreve a tecnologia, descreve o efeito sobre quem vê — e é essa escolha que a torna aplicável a ferramentas que ainda não existem. É um exercício de precisão terminológica que serve a Português tanto como serve a Cidadania e Desenvolvimento, e que treina uma competência que o Perfil dos Alunos nomeia sem grande alarido: a de usar as palavras certas para pensar melhor.

Uma terceira sessão, para o secundário, pode partir da reserva de humanidade e correr o risco de a levar a sério. Pede-se à turma que produza uma lista de decisões que a afetam diretamente na escola — a classificação de um teste, a distribuição por turmas, a atribuição de um apoio, a marcação de uma falta disciplinar — e que a divida em duas colunas: as que aceitariam ver decididas por um sistema automático e as que exigem uma pessoa. Depois, a parte difícil: justificar cada colocação sem recorrer ao argumento de que a máquina se engana. Se um sistema errasse menos do que o professor, continuaria a haver razão para exigir um humano? Os três fundamentos de Ponce Solé — empatia, abdução, compromisso moral — dão à discussão um vocabulário que ela raramente tem, e a conversa costuma acabar num sítio inesperado: os alunos descobrem que aquilo que exigem de um sistema de IA é exatamente aquilo que exigem de um professor.

No fundo, o que este glossário oferece a quem trabalha em educação não é informação nova sobre inteligência artificial — é vocabulário verificado para uma conversa que já está a acontecer nas escolas em linguagem aproximada. Discutir se um trabalho foi «feito pela IA», se um vídeo é «falso», se um sistema é «justo», sem que nenhuma dessas palavras tenha um significado combinado, produz reuniões longas e regulamentos inúteis. As palavras, escrevem os diretores no prólogo a propósito do direito, nunca são inocentes. Na escola também não.

***

Este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir da leitura direta do ficheiro PDF do Glosario básico de inteligencia artificial jurídica (prólogo e entradas «Alfabetización digital», «Ultrasuplantación», «Sesgo de automatización» e «Reserva de humanidad»).

Para saber mais

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Uma ferramenta gratuita que reduz o peso das imagens dentro do próprio navegador, sem instalação, sem registo e sem enviar um único ficheiro para servidor nenhum. A última parte não é um pormenor técnico: é o que torna a ferramenta utilizável com fotografias de alunos.

A cena repete-se em qualquer escola com um sítio, um blogue de turma ou uma página de biblioteca. Alguém fotografa a exposição do projeto, a visita de estudo, o mural do Dia da Leitura. Passa as fotografias do telemóvel para o computador, arrasta-as para o editor e publica. Cada ficheiro pesa quatro ou cinco megabytes. Ninguém repara, porque na sala de informática tudo carrega depressa.

Repara-se meses depois, e sempre da mesma forma: o alojamento avisa que o espaço acabou, ou um encarregado de educação comenta que a página da escola nunca abre no telemóvel dele. A essa altura já há centenas de imagens publicadas e ninguém tem tempo para voltar atrás.

A CompactaImg resolve este problema antes de ele existir, e resolve-o num sítio onde a maioria das ferramentas equivalentes falha: sem que as imagens saiam do computador de quem as está a tratar. É gratuita, abre-se numa página do navegador e não pede conta, instalação nem autorização a ninguém.

Um problema pequeno que se acumula

Os números do estado da web dizem com clareza quem é o responsável pelo peso das páginas. Segundo o levantamento anual do HTTP Archive, <cite index=”22-1″>a página inicial mediana pesava, em 2025, 2,86 MB em computador e 2,56 MB em telemóvel, e as imagens são a categoria que mais bytes consome, à frente do JavaScript e das fontes</cite>. Numa página comum, o que pesa não é o texto nem o código: são as fotografias.

A conta que costuma surpreender quem nunca a fez é a do número de pixels. Uma fotografia de telemóvel com 4000 por 3000 pontos tem doze milhões de pixels. Reduzida a 1600 pontos no lado maior — largura mais do que suficiente para qualquer artigo de blogue, que raramente mostra imagens acima dos 800 —, passa a 1600 × 1200, ou seja, 1 920 000 pixels: 12 000 000 ÷ 1 920 000 ≈ 6,25 vezes menos informação a codificar. O ficheiro não encolhe exatamente 6,25 vezes, porque a compressão não é linear, mas a ordem de grandeza da poupança costuma ser esta. Redimensionar antes de comprimir é, quase sempre, o passo que mais rende — e é o passo que quase toda a gente salta.

Numa escola, esse peso paga-se três vezes. Paga-se em espaço de alojamento, que é finito e caro. Paga-se em tempo de carregamento, sobretudo para quem consulta a página com dados móveis e um telemóvel com alguns anos, que é com frequência exatamente a família que a escola mais quer alcançar. E paga-se em tempo de trabalho, porque quem publica acaba a tratar imagem a imagem aquilo que uma ferramenta trata em segundos.

O que a ferramenta faz

Arrastam-se as imagens para a página, escolhem-se três coisas e carrega-se num botão. A primeira escolha é o formato de saída: manter o original, ou converter para WebP, JPEG ou PNG. A segunda é o nível de qualidade, num cursor de 10 a 100 por cento — 75 é um valor equilibrado para fotografia destinada à web. A terceira é a dimensão máxima do lado maior, com 1600 pixels por omissão, o que limita tanto as fotografias horizontais como as verticais.

Para quem não quiser pensar em nada disto, os valores por omissão fazem o trabalho. A ferramenta processa lotes inteiros de uma vez, mostra o antes e o depois de cada imagem com a percentagem poupada, e apresenta um resumo com o total ganho no conjunto. Depois descarrega-se tudo.

Vale a pena conhecer o WebP, que é a opção que costuma render mais. É um formato criado pela Google e suportado por todos os navegadores atuais; segundo o estudo da própria empresa, <cite index=”15-1″>as imagens WebP com perdas são 25% a 34% mais pequenas do que as JPEG equivalentes com o mesmo índice de qualidade estrutural</cite>. A metodologia desse estudo tem sido contestada por quem compara o WebP com codificadores de JPEG mais recentes do que o utilizado na comparação original, e é honesto dizê-lo; ainda assim, na prática de quem publica num blogue, a poupança costuma ser real e visível.

Há ainda uma opção discreta que evita o erro mais comum destas ferramentas: «nunca aumentar o ficheiro». Comprimir nem sempre compensa — uma imagem já otimizada, ou um PNG de linhas simples, pode sair maior do que entrou. Com essa opção ligada, sempre que a compressão não compensar a ferramenta devolve o ficheiro original e diz-o no cartão da imagem, em vez de entregar em silêncio uma versão pior.

O ponto que mais interessa a uma escola

Existem dezenas de compressores de imagem gratuitos na web, e quase todos funcionam da mesma maneira: enviam a imagem para um servidor, processam-na lá e devolvem o resultado. Para uma fotografia de uma paisagem, tudo bem. Para a fotografia de uma turma no arraial de final de ano, não: significa entregar imagens de menores a uma empresa terceira, com termos de utilização que ninguém leu, e assumir essa responsabilidade em nome da escola.

A CompactaImg não envia nada. Todo o trabalho acontece dentro do navegador, através de uma funcionalidade que os navegadores oferecem há mais de uma década — desenhar a imagem numa tela invisível e voltar a exportá-la noutro tamanho, noutro formato, com outra qualidade. Verifiquei o código linha a linha e por pesquisa automática: não existe uma única chamada de rede em todo o ficheiro, nenhuma biblioteca importada de fora, nenhum registo de utilização. Depois de a página abrir, pode desligar-se a internet e a ferramenta continua a funcionar.

Há um efeito secundário que, num contexto escolar, é uma vantagem: os metadados desaparecem. Uma fotografia tirada com telemóvel transporta consigo a marca e o modelo do aparelho, a data e a hora exatas e, muitas vezes, as coordenadas de GPS do sítio onde foi tirada. Ao ser reexportada, essa informação toda se perde. Publicar a fotografia de uma atividade sem publicar, junto com ela, a localização precisa da escola e o horário em que os alunos lá estavam é uma boa prática que quase ninguém pratica, por desconhecimento.

Como é um ficheiro único, também se pode guardar no computador e usar sem ligação nenhuma. Basta descarregar a página e abri-la com um duplo clique. Numa escola com internet instável, ou num computador de sala de aula sem acesso livre à web, isto faz diferença.

Como se usa, em três minutos

Abre-se o endereço, arrastam-se as fotografias para o retângulo tracejado e carrega-se em «Processar imagens». Quem preferir não usar o rato pode chegar à zona de escolha de ficheiros com a tecla de tabulação e abri-la com Enter, como em qualquer formulário.

Para um artigo de blogue, a receita que uso é sempre a mesma: formato WebP, qualidade 75, dimensão máxima 1600. Se o destino for uma apresentação ou um cartaz para imprimir, sobe-se a qualidade para 90 e a dimensão para 2400. Se o objetivo for apenas uma miniatura ou uma imagem de acompanhamento, 800 pixels e qualidade 60 chegam bem e cortam o peso de forma drástica.

Depois de processar, cada imagem mostra o tamanho original, o final e a percentagem poupada, e o resumo no topo dá o total. Descarrega-se uma a uma ou todas de seguida. Se forem muitas, o navegador pode pedir autorização para descargas múltiplas — é um mecanismo de segurança normal e basta aceitar.

O que a ferramenta não faz

Convém dizer também onde estão os limites, porque uma ferramenta apresentada sem limites é publicidade, não é informação. Os GIF animados perdem a animação: fica apenas o primeiro fotograma, porque o navegador não sabe reescrever animações. Não há suporte para AVIF, um formato mais recente e ainda mais eficiente, mas com suporte desigual. O PNG é um formato sem perdas, e por isso o cursor de qualidade não lhe faz nada — está inclusivamente desativado quando se escolhe PNG, para não criar a ilusão contrária. E imagens muito grandes, acima dos dezasseis megapixels, são reduzidas automaticamente, porque alguns navegadores em telemóvel recusam telas maiores do que isso.

Também não é, nem quer ser, uma ferramenta profissional de otimização. Quem precisa de comprimir milhares de imagens com controlo fino sobre cada parâmetro tem opções melhores. Isto é uma ferramenta para o professor, o bibliotecário ou o aluno que tem doze fotografias para publicar e não quer que cada uma pese quatro megabytes.

Sobre a origem, sou transparente: escrevi-a em conversa com um assistente de inteligência artificial, no registo a que hoje se chama vibe coding. Descreve-se o que se quer em linguagem corrente e vai-se corrigindo. A primeira versão funcionava e tinha sete problemas que só apareceram numa revisão séria do código, um deles capaz de estragar uma imagem sem avisar — as zonas transparentes de um PNG convertido para JPEG saíam pretas, porque a norma manda compor a imagem sobre fundo preto quando o formato de destino não suporta transparência. A ferramenta que aqui apresento é a versão revista. A lição que fica é a mesma que tentamos ensinar aos alunos sobre escrita: o primeiro rascunho nunca é o texto.

Uma proposta para a sala de aula

A ferramenta dá uma sequência de trabalho que se aproveita quase inteira em Tecnologias de Informação e Comunicação, no terceiro ciclo, e que também funciona num clube de programação ou numa oficina de biblioteca. Cada aluno escolhe uma fotografia própria e produz três versões: a original com qualidade máxima, uma reduzida a 1600 pixels com qualidade de 75%, e uma terceira reduzida a 800 pixels com qualidade de 40%. Registam os três tamanhos numa folha de cálculo, calculam a percentagem de poupança de cada um e, depois, olham para as imagens ampliadas no ecrã e decidem em que ponto a perda se torna visível. A conclusão a que quase todas as turmas chegam sozinhas é a que interessa: a partir de certo nível continua-se a poupar bytes e já não se ganha nada, porque a imagem deixou de servir.

Numa segunda sessão, muda-se a pergunta. Distribui-se um logótipo em PNG com fundo transparente, pede-se que o convertam para JPEG e observa-se o que acontece ao fundo. A pergunta seguinte não é «como se resolve isto», é «porque é que isto acontece» — e a resposta obriga a perceber, sem grande aparato teórico, o que é um canal alfa, porque é que um formato o suporta e outro não, e o que significa haver uma norma técnica a decidir qual é a cor de substituição. É literacia digital no sentido menos decorativo do termo: perceber que os formatos de ficheiro têm propriedades e que essas propriedades têm consequências práticas.

E há uma terceira conversa, que dispensa computador. Antes de usar qualquer serviço em linha para tratar uma imagem, pergunta-se à turma para onde vai o ficheiro, quem fica com ele e durante quanto tempo. Poucos alunos alguma vez se colocaram a questão, e a diferença entre uma ferramenta que processa no computador de quem a usa e outra que envia tudo para um servidor desconhecido é, provavelmente, a aula de proteção de dados mais concreta que se pode dar em quinze minutos.

Este artigo apresenta uma ferramenta da autoria dos responsáveis pelo blog e foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic).

Referências

HTTP Archive. (2025). Page weight. The Web Almanac 2025. https://almanac.httparchive.org/en/2025/page-weight

Google. (s.d.). WebP compression study. Google for Developers. https://developers.google.com/speed/webp/docs/webp_study

Mozilla. (2026). HTMLCanvasElement: toBlob() method. MDN Web Docs. https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/HTMLCanvasElement/toBlob

WHATWG. (2026). HTML standard (secção 4.12.5.5, «Serializing bitmaps to a file»). Web Hypertext Application Technology Working Group. https://html.spec.whatwg.org/multipage/index.html

Direção-Geral da Educação. (2017). Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória. Ministério da Educação. https://www.dge.mec.pt/sites/default/files/Noticias_Imagens/perfil_do_aluno.pdf

Para saber mais

O que uma revisão sistemática diz sobre formar professores para a IA

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Uma revisão sistemática publicada na revista Frontiers in Education conclui que o maior obstáculo à formação de professores em inteligência artificial não é técnico, é motivacional — e que a maioria dos programas de formação continua a ser desenhada como se fosse o contrário. É um estudo pequeno, com limitações que vale a pena nomear, mas com três ou quatro conclusões que qualquer plano de formação de um agrupamento português deveria ter em conta antes de setembro.

Há uma cena que se repete em quase todas as escolas do país no início de cada ano letivo: alguém propõe uma ação de formação sobre inteligência artificial, a sala enche-se de professores com graus de entusiasmo muito diferentes, e três meses depois a prática letiva da maioria continua exatamente igual. Não é falta de qualidade do formador nem, na maior parte dos casos, falta de interesse dos formandos. É outra coisa — e é precisamente essa outra coisa que uma revisão sistemática publicada em outubro de 2024 na revista Frontiers in Education tentou identificar, ao perguntar não o que falta aos professores, mas que dificuldades encontram quem os forma.

Uma revisão pequena sobre um problema grande

O estudo é assinado por Yousef Aljemely, do College of Education da Universidade Majmaah, na Arábia Saudita, e segue o protocolo PRISMA, hoje a referência para revisões sistemáticas em ciências sociais e educação. A pesquisa, feita manualmente em julho de 2024 sobre sete bases de dados e nove editoras científicas, partiu de 816 registos e reteve, após a aplicação de critérios de inclusão e exclusão, um conjunto final de dez estudos publicados entre 2019 e 2024 — investigações realizadas na China, na Alemanha, na Turquia, em Espanha, em Omã, na República da Iacútia e num consórcio búlgaro-italiano-grego, a que se juntam três trabalhos de natureza teórica, sem país de referência.

Convém dizer desde já aquilo que o próprio autor reconhece: dez estudos são poucos, todos em língua inglesa, e a esmagadora maioria refere-se ao ensino superior. Nenhuma das conclusões desta revisão pode ser lida como evidência forte sobre o que acontece numa sala de aula do 2.º ciclo em Portugal. Vale mais como mapa de hipóteses do que como diagnóstico — mas é um mapa útil, porque nomeia com clareza um problema que a conversa portuguesa sobre formação docente costuma contornar.

O maior obstáculo não é técnico

A conclusão central da revisão é desconfortável para quem organiza formação: o principal desafio que os formadores enfrentam não é a dificuldade técnica dos conteúdos, é a falta de motivação dos professores para adotar inteligência artificial. E a dificuldade acrescida, sublinha o autor, é que a motivação é um fator intrínseco, sobre o qual um formador tem muito pouco poder direto. Pode-se ensinar uma competência; não se pode instalar uma vontade. O que se pode fazer — e é aqui que a revisão se torna prática — é desenhar a formação de modo a que a vontade tenha oportunidade de aparecer.

Um dos estudos analisados, conduzido por Sara Polak, Gianluca Schiavo e Massimo Zancanaro no âmbito da conferência CHI, propõe uma distinção que organiza bem o problema: a utilização de IA pelos professores depende de três fatores — vontade, competência e ferramenta. Os autores observam que os docentes possuem, em regra, conhecimentos digitais de base, mas não conhecimento específico sobre inteligência artificial. Traduzido para a realidade de um agrupamento português, isto significa que a lacuna raramente está onde se supõe: não é preciso ensinar de novo a usar uma plataforma ou a partilhar um ficheiro, é preciso explicar o que estes sistemas são, como funcionam e onde falham. E a formação que salta esse passo — que começa em «vamos abrir esta ferramenta» — está a trabalhar a competência sem tocar na vontade, que é justamente onde a revisão localiza o bloqueio.

Vinte e cinco por cento

O dado mais concreto de toda a revisão, e o mais próximo da realidade ibérica, vem de um inquérito espanhol de 2024 conduzido por Héctor Galindo-Domínguez e colegas da Universidade do País Basco, com 445 professores dos ensinos básico, secundário e superior. A atitude geral face à inteligência artificial era positiva, mas apenas 25% dos inquiridos — cerca de 111 professores, aplicando a percentagem ao total da amostra — tinham efetivamente integrado ferramentas de IA na sua prática letiva. As mais usadas eram o ChatGPT, o Dall-E e o Midjourney.

Mas há um segundo achado nesse estudo que interessa ainda mais a quem trabalha no básico e no secundário, e que a revisão de Aljemely não destaca com suficiente ênfase. Os professores dos ensinos básico e secundário usavam sobretudo a inteligência artificial para produzir conteúdos — apresentações, textos, vídeos — sem envolver os alunos no contacto com as ferramentas; já no ensino superior, os docentes usavam-na para explicar o funcionamento da própria tecnologia e para permitir que os estudantes experimentassem com ela. A diferença é significativa: no primeiro caso, a IA é uma máquina de fazer materiais para o professor; no segundo, é objeto de estudo e de literacia. Se a formação de professores replicar apenas o primeiro modelo — e a formação centrada em ferramentas tende a fazê-lo —, os alunos do básico e do secundário continuarão a ser as únicas pessoas na sala que usam IA sem ter ninguém a ensiná-los a olhar para ela criticamente.

A ordem dos fatores altera o produto

Vários dos estudos revistos convergem numa recomendação sobre a sequência da formação, e é provavelmente a conclusão mais aplicável de toda a revisão. Annabel Lindner e Marc Berges, num trabalho apresentado na conferência Frontiers in Education do IEEE, defendem que a formação deve começar pelos princípios funcionais — o que é, de facto, um modelo de linguagem, o que significa treinar um sistema com dados —, avançar depois para o detalhe técnico e só então abordar as consequências éticas e sociais. E acrescentam um pré-requisito: antes de qualquer formação, é preciso trabalhar a atitude dos professores face à tecnologia, porque só a aceitação prévia permite uma aprendizagem ativa em vez de uma assistência passiva.

Ismail Celik, num estudo publicado na Computers in Human Behavior, dá a esta ideia um enquadramento reconhecível para quem conhece o modelo TPACK: propõe o conceito de «TPACK inteligente», que acrescenta ao conhecimento tecnológico, pedagógico e de conteúdo duas dimensões próprias da IA — o conhecimento das suas potencialidades pedagógicas e o conhecimento da sua utilização ética. A distinção é útil porque desfaz uma confusão comum: saber usar uma ferramenta de IA e saber quando ela serve, para que aluno e com que salvaguardas são competências diferentes, e apenas a segunda é propriamente docente. Há ainda um ponto prático que atravessa a revisão e que qualquer formador reconhece: a formação tem de incluir experimentação direta, com tempo real para os professores mexerem nos sistemas, e não apenas demonstrações feitas de um projetor.

O que trava e, não é só falta de tempo

O estudo omanense de Hilal Al-Mughairi e Preeti Bhaskar, sobre a adoção do ChatGPT por docentes, identifica quatro motivações e três inibições que vale a pena ter presentes ao desenhar qualquer plano de formação. Do lado da motivação: a curiosidade por tecnologias educativas inovadoras, a poupança de tempo, a personalização do ensino e da aprendizagem e o desenvolvimento profissional. Do lado da inibição: a privacidade, a fiabilidade e a redução da interação humana. E as três barreiras que os autores identificam como as mais determinantes para a baixa utilização não são individuais, são institucionais — falta de apoio da instituição, restrições impostas por ela e ausência de orientação clara.

Esta última conclusão devia ser lida com atenção por quem dirige escolas. Um professor que não sabe se pode usar um assistente de IA para preparar uma ficha, se pode mencioná-lo aos alunos, se corre algum risco ao fazê-lo, resolve a incerteza da forma mais racional disponível: não faz nada e não conta a ninguém. A ausência de uma orientação escrita não produz prudência — produz utilização silenciosa, sem partilha entre pares e sem qualquer possibilidade de supervisão pedagógica. Uma página com regras claras, aprovada em conselho pedagógico, pode ter mais efeito formativo do que várias horas de ação acreditada.

Clicar na imagem para ver a apresentação…

O que isto diz ao contexto português

Em maio deste ano, o Conselho Nacional de Educação publicou em Diário da República a Recomendação n.º 4/2026, sobre a integração da inteligência artificial no sistema educativo português, e as suas propostas para os docentes coincidem quase ponto por ponto com o que esta revisão sistemática sugere. O CNE defende a revisão da formação inicial de professores, tornando obrigatórios módulos de literacia em IA que abranjam literacia digital, pensamento computacional, literacia crítica de dados e ética da inteligência artificial, a par de investimento em programas de desenvolvimento profissional contínuo. Reconhece o potencial da tecnologia na aprendizagem e na redução da carga administrativa das escolas, mas avisa contra uma integração «acrítica e desordenada».

O cruzamento entre o documento nacional e a evidência internacional deixa, porém, uma questão em aberto. A recomendação portuguesa identifica corretamente os conteúdos que faltam; a revisão sistemática diz que o problema não está sobretudo nos conteúdos, mas na vontade e nas condições institucionais. São diagnósticos compatíveis, mas o segundo obriga a uma exigência adicional: um plano de formação que se limite a listar módulos, sem tratar a atitude, sem garantir tempo de experimentação e sem produzir orientação escrita ao nível de cada escola, corre o risco de cumprir a recomendação no papel e de deixar tudo na mesma na sala de aula. O quadro europeu DigCompEdu, já usado em Portugal para aferir competência digital docente, oferece a linguagem para essa avaliação, mas não substitui a decisão local sobre o que se autoriza, o que se proíbe e o que se declara.

Uma proposta para o plano de formação

Traduzir esta revisão numa sessão concreta é mais simples do que parece, e cabe numa manhã de trabalho de um grupo disciplinar ou de uma equipa de agrupamento. A primeira parte pode dispensar por completo qualquer ferramenta: pede-se a cada participante que escreva, em cinco minutos, uma tarefa profissional que fez na última semana e que não confiaria a um sistema de inteligência artificial, e outra que confiaria sem hesitar. A leitura em voz alta das respostas costuma revelar, em poucos minutos, que o grupo tem critérios muito diferentes sobre a mesma questão — e é essa constatação, mais do que qualquer exposição teórica, que abre espaço para a conversa sobre princípios de funcionamento e sobre ética.

A segunda parte troca a demonstração pela experimentação com um objetivo comum: cada participante submete a um assistente de IA uma tarefa real do seu trabalho — um enunciado, um resumo de uma reunião, uma grelha de observação — e avalia por escrito, em três linhas, o que teria de corrigir antes de usar o resultado. Não se trata de decidir se a ferramenta é boa; trata-se de treinar o julgamento profissional sobre o que ela produz, que é exatamente a competência que o «TPACK inteligente» descreve e que nenhuma formação centrada em botões consegue desenvolver. A sessão termina com a redação coletiva de um documento de meia página com três regras de utilização para a escola — o que nunca se introduz num sistema destes, o que se verifica sempre, o que se declara aos alunos e às famílias —, levado depois a conselho pedagógico. É a única parte do exercício que a revisão sistemática não sugere diretamente, mas é a que responde à barreira que os seus estudos identificam como mais determinante.

No fundo, o que este trabalho devolve a quem organiza formação não é uma lista de conteúdos, é uma inversão de prioridades. Durante três anos, a resposta institucional à chegada da inteligência artificial às escolas tem sido ensinar ferramentas a professores que ainda não decidiram se as querem usar, e para quê. A evidência disponível, ainda que escassa, aponta para o contrário: primeiro a conversa sobre a vontade e sobre as regras, depois a competência, e só no fim a ferramenta — que, essa, muda de nome de seis em seis meses.

Este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir da leitura integral do artigo de acesso aberto de Yousef Aljemely publicado na revista Frontiers in Education, com verificação independente dos estudos primários citados.

Referências

Al-Mughairi, H., & Bhaskar, P. (2024). Exploring the factors affecting the adoption of AI techniques in higher education: Insights from teachers’ perspectives on ChatGPT. Journal of Research in Innovative Teaching & Learning. https://doi.org/10.1108/JRIT-09-2023-0129

Aljemely, Y. (2024). Challenges and best practices in training teachers to utilize artificial intelligence: A systematic review. Frontiers in Education, 9, Artigo 1470853. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1470853

Celik, I. (2023). Towards intelligent-TPACK: An empirical study on teachers’ professional knowledge to ethically integrate artificial intelligence (AI)-based tools into education. Computers in Human Behavior, 138, Artigo 107468. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107468

Conselho Nacional de Educação. (2026, 21 de maio). Recomendação n.º 4/2026 — Integração da Inteligência Artificial no sistema educativo português. Diário da República, 2.ª série. https://www.cnedu.pt

Galindo-Domínguez, H., Delgado, N., Losada, D., & Etxabe, J.-M. (2024). An analysis of the use of artificial intelligence in education in Spain: The in-service teacher’s perspective. Journal of Digital Learning in Teacher Education, 40(1), 41–56. https://doi.org/10.1080/21532974.2023.2284726

Lindner, A., & Berges, M. (2020). Can you explain AI to me? Teachers’ pre-concepts about artificial intelligence. Em 2020 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) (pp. 1–9). IEEE.

Polak, S., Schiavo, G., & Zancanaro, M. (2022). Teachers’ perspective on artificial intelligence education: An initial investigation. Em CHI Conference on Human Factors in Computing Systems Extended Abstracts (pp. 1–7). ACM.

Redecker, C., & Punie, Y. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Serviço das Publicações da União Europeia. https://data.europa.eu/doi/10.2760/159770

Para saber mais

Quadro europeu DigCompEdu, no Centro Comum de Investigação da Comissão Europeia, com as seis áreas e os seis níveis de progressão da competência digital docente.

Artigo integral de Yousef Aljemely na Frontiers in Education, em acesso aberto e com licença Creative Commons.

Página do Conselho Nacional de Educação, onde a Recomendação n.º 4/2026 é acompanhada de um estudo complementar sobre a integração da IA no sistema educativo português.

«O professor continua a decidir»: um guia de IA para o ensino superior com lições diretas para a escola portuguesa

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Um guia aberto escrito para professores universitários indianos oferece quatro ferramentas — o teste de duas perguntas, o semáforo da IA, a reformulação de trabalhos e a política pessoal de IA — que qualquer professor português pode aplicar já esta semana.

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Um guia de acesso aberto publicado este ano por um investigador indiano em ciências da educação propõe uma ideia simples para orientar o uso da inteligência artificial no ensino: a IA pode rascunhar, sugerir e assistir, mas a decisão final continua sempre a caber ao professor. Escrito para docentes do ensino superior, o livro oferece quatro ferramentas de trabalho — um teste de duas perguntas, um sistema de cores para orientar os alunos, um método para reformular trabalhos vulneráveis à IA e um modelo de política pessoal — que atravessam sem dificuldade a fronteira entre a universidade e a sala de aula do básico e do secundário.

Um guia nascido no ensino superior indiano, com endereço mais largo

Chama-se The Teacher Still Decides: A Practical Guide to AI for the Higher Education Teacher e foi publicado em 2026 por Adit Gupta, professor catedrático e diretor do MIER College of Education, em Jammu, na Índia, com doutoramento em Ambientes de Aprendizagem Tecnológicos pela Universidade Curtin, na Austrália. O livro é de acesso aberto, com licença Creative Commons de atribuição e uso não comercial, e pode ser descarregado gratuitamente no repositório institucional da instituição. É o segundo de uma coleção que Gupta dedica ao tema: o primeiro volume, AI in the Classroom Before the Classroom, dirige-se a formadores de professores e a professores em formação inicial.

O ponto de partida do autor é uma observação recolhida em sessões de formação contínua com docentes universitários indianos: as perguntas que mais se repetem sobre inteligência artificial não são técnicas, são de legitimidade. Os professores não perguntam como escrever um bom comando para um assistente de IA; perguntam se o usam torna o seu trabalho uma fraude, se compromete a integridade da investigação, como desenhar avaliações numa altura em que qualquer aluno tem acesso a um assistente capaz de escrever um ensaio competente em segundos. Gupta responde a estas perguntas com uma frase que dá título ao livro e que se repete no final de cada capítulo, como um refrão: «o professor continua a decidir». A ferramenta pode gerar o texto; o julgamento sobre se esse texto serve, se está correto e se deve chegar aos alunos permanece, sempre, do lado humano.

Nada no livro assume um contexto português, e o público visado — docentes universitários — está mais distante da realidade de uma escola básica ou secundária do que a maioria das leituras habituais deste blogue. Ainda assim, quatro das suas propostas atravessam essa distância quase sem adaptação, porque não dependem do nível de ensino: dependem apenas de haver um professor a decidir o que ensinar, como avaliar e o que aceitar de uma ferramenta que não tem nome nem responsabilidade sobre ninguém.

O teste de duas perguntas: uma bússola antes de qualquer tarefa

A primeira ferramenta do livro responde diretamente à pergunta que mais atormenta quem começa a usar IA no trabalho profissional: isto é ou não é fazer batota? Gupta propõe um teste de duas perguntas, a aplicar antes de qualquer tarefa em que a IA entre em jogo. A primeira: continuo a pensar? Se a IA está a gerar opções, rascunhos ou resumos enquanto o professor avalia, seleciona, corrige e melhora, o trabalho continua a ser seu; se a IA produz um resultado final que é aceite sem escrutínio, deixou de haver trabalho — há apenas delegação. A segunda pergunta: assinaria isto com o meu nome? Se o conteúdo foi verificado, moldado e pode ser defendido em qualquer circunstância, é legítimo, independentemente das ferramentas que ajudaram a produzi-lo.

Duas respostas afirmativas significam terreno seguro; uma única resposta negativa significa parar e retomar a tarefa. O autor ilustra o teste com o exemplo de uma docente que pede a um assistente de IA um aviso simples sobre a alteração da data de uma avaliação: o texto gerado inclui uma frase inventada, que a professora deteta e elimina antes de o publicar. A lição que retira do episódio é a que atravessa todo o livro — a IA inventa pormenores com total confiança mesmo numa tarefa de cem palavras, e é essa mesma tendência, levada para um contexto de maior risco, que explica boa parte dos capítulos seguintes.

Para um professor português, o teste funciona sem qualquer tradução. Aplica-se a um resumo gerado para uma reunião de departamento, a uma ficha de trabalho, a um comentário de correção ou a uma comunicação para encarregados de educação: nos dois casos, a pergunta não é que ferramenta se usou, mas se o julgamento e a responsabilidade continuam do lado de quem assina.

O semáforo da IA: dar aos alunos regras claras em vez de silêncio

A segunda proposta do livro toca diretamente um problema que qualquer professor português reconhece: os alunos já usam IA para os trabalhos de casa, e a esmagadora maioria nunca teve com nenhum professor uma conversa aberta sobre isso. Gupta descreve esse silêncio como o verdadeiro problema — não o uso da ferramenta em si, mas a ausência de orientação, que deixa os alunos mais competentes a usá-la com destreza e os mais inseguros a usá-la mal, ou a evitá-la por medo, alargando o fosso entre uns e outros a cada trabalho entregue.

A solução que propõe chama-se semáforo da IA, e o princípio é simples: cada tarefa recebe, à partida, uma cor. Uma tarefa vermelha proíbe o uso de IA, reservada para os exercícios cujo propósito é precisamente construir uma competência que o aluno tem de reter na cabeça — cálculo mental, escrita de base, preparação para um teste sem consulta —, e o professor explica porquê. Uma tarefa amarela permite o uso de IA desde que declarado: o aluno junta uma nota curta a explicar como e para quê a usou, e essa nota nunca é penalizada — só a sua ausência o é. Uma tarefa verde exige mesmo o uso de IA como parte do exercício, pedindo ao aluno que avalie criticamente o que a ferramenta produziu, o que treina exatamente a competência de julgamento que o teste de duas perguntas exige do próprio professor.

O autor sugere ainda uma imagem simples para abrir esta conversa com os alunos, que qualquer disciplina pode adaptar: uma máquina de ginásio pode levantar o peso por nós, mas os músculos não ganham nada com isso. Pedir a um assistente de IA que escreva um ensaio inteiro produz o ensaio, mas não produz a aprendizagem que o trabalho pretendia gerar — e é essa distinção, mais do que qualquer proibição genérica, que costuma convencer os alunos a usar a ferramenta com mais cuidado.

Repensar os trabalhos, não apenas proibir ou tentar detetar

O capítulo dedicado à avaliação parte de um diagnóstico que qualquer professor de uma disciplina com trabalhos escritos já sentiu na pele: o ensaio para casa, o género de trabalho mais comum em avaliação, já não mede o que costumava medir, porque um assistente de IA gratuito o completa em segundos com uma qualidade razoável. Gupta descarta duas respostas comuns a este problema. Proibir não funciona porque uma regra que não se pode fiscalizar não é uma regra — é uma lotaria que só penaliza os alunos mais honestos. E confiar em detetores de IA é ainda pior, porque estas ferramentas falham sistematicamente: deixam passar texto gerado por máquina e, o que é mais grave, acusam com frequência trabalho genuíno de alunos que escrevem numa segunda língua, expondo-os a um processo disciplinar assente numa suspeita técnica sem fundamento sólido.

A alternativa que o autor defende chama-se reformulação, e propõe três movimentos que qualquer professor pode aplicar a um trabalho já existente. O primeiro pede que se avalie o processo, e não apenas o resultado final — exigir uma proposta inicial, um plano, um rascunho comentado antes da versão final torna visível um percurso de pensamento que nenhuma ferramenta consegue fabricar em segundos. O segundo ancora a tarefa no local — pedir aos alunos que entrevistem alguém da comunidade, recolham dados próprios ou analisem uma situação concreta da escola em vez de discutirem um tema genérico retira à IA o terreno em que é mais forte. O terceiro junta um momento presencial ao trabalho escrito — uma breve apresentação oral ou uma conversa de cinco minutos sobre um parágrafo específico revela quase de imediato se quem escreveu domina o que entregou.

Um quarto movimento, mais ousado, é permitir a IA abertamente e avaliar o que o aluno faz com ela — pedindo, por exemplo, que registe e entregue o histórico da conversa com o assistente, para que a nota recaia sobre o pensamento acrescentado, não sobre o texto gerado. Gupta relata que a sua própria instituição substituiu um modelo de avaliação assente num único trabalho final por quatro componentes que aplicam estes princípios em conjunto — um exercício analítico com IA declarada, um exame de livro aberto sem qualquer dispositivo eletrónico, um teste cronometrado e presencial, e um certificado digital acompanhado de um pequeno vídeo em que o aluno explica por palavras próprias o que aprendeu. O modelo institucional pertence ao ensino superior indiano, mas o raciocínio que o sustenta — avaliar o processo, ancorar no local, acrescentar um momento presencial — aplica-se sem qualquer adaptação a um trabalho de casa do terceiro ciclo ou a um projeto de área de integração curricular.

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A armadilha das referências inventadas

Há um alerta técnico no livro que interessa particularmente a quem ensina literacia da informação, e que qualquer professor deveria conhecer antes de pedir a um aluno — ou de pedir a si próprio — que use um assistente de IA para procurar fontes. Quando um destes sistemas é convidado a sugerir referências bibliográficas sobre um tema, não consulta nenhuma base de dados: gera texto com a forma de uma referência — autor plausível, título credível, revista com nome real, ano, por vezes até um identificador digital de objeto (DOI). Algumas correspondem a trabalhos que existem; muitas não existem de todo, e nenhuma leitura consegue distinguir as verdadeiras das inventadas, porque ambas têm exatamente o mesmo aspeto. A única forma de o fazer é verificar cada referência numa base de dados real, antes de a citar.

Gupta propõe um exercício simples que qualquer professor pode replicar em dez minutos, e que costuma ser mais convincente do que qualquer aviso teórico: pedir a um assistente de IA dez referências sobre um tema à escolha e depois procurar cada uma delas numa base de dados académica. Nos testes que descreve, algumas revelam-se reais, outras são versões distorcidas de trabalhos que existem, e pelo menos uma ou duas são invenções completas, apresentadas com total confiança. Para um professor português que orienta trabalhos de pesquisa ou projetos finais, o exercício vale tanto para os alunos como para o próprio: nenhuma referência sugerida por um assistente de IA deve chegar a uma bibliografia sem ter sido aberta e lida.

Uma política pessoal de IA, em quatro frases

O último capítulo do livro propõe algo que qualquer professor pode escrever em dez minutos e que vale mais do que qualquer regulamento institucional: uma política pessoal de IA, reduzida a quatro frases. A primeira nomeia aquilo que nunca deve ser introduzido numa ferramenta de IA — nomes ou trabalhos de alunos, confidências de colegas, documentos internos não públicos. A segunda nomeia o que deve ser sempre verificado — cada facto, cada resposta certa de uma ficha, cada referência, na fonte original. A terceira nomeia as competências que o professor se recusa a deixar enfraquecer, escrevendo do zero, sem qualquer assistência, ao menos uma parte do seu trabalho. A quarta nomeia aquilo que deve ser sempre declarado, tanto perante uma revista científica como perante os próprios alunos — porque a política real de um professor sobre IA não é a que anuncia, é a que pratica diante deles.

O autor sugere revisitar esta política uma vez por ano, porque as ferramentas mudam mais depressa do que qualquer regulamento consegue acompanhar; o valor da prática está menos na fórmula do que no hábito de a escrever com as próprias palavras e de a manter à vista, no local de trabalho.

Uma proposta para a sala de aula

Uma forma simples de levar estas ideias para uma turma do ensino básico ou secundário passa por combinar o semáforo da IA com o teste de duas perguntas, numa única sessão de quinze minutos no início de um período letivo. Numa primeira fase, o professor apresenta o plano de trabalhos do trimestre já com uma cor atribuída a cada tarefa, explicando em voz alta a razão de cada escolha — porque é que um teste sem consulta é vermelho, porque é que um trabalho de casa é amarelo, porque é que um exercício de análise crítica de um texto gerado por IA é verde. Numa segunda fase, a turma discute em conjunto o teste de duas perguntas aplicado a um exemplo concreto e recente — um trabalho, uma pesquisa, uma resposta a um exercício —, perguntando coletivamente se quem o fez continuou a pensar e se assinaria aquele resultado com o próprio nome. O exercício não exige nenhuma ferramenta nova nem qualquer aprovação superior: exige apenas que a conversa, longamente adiada em tantas escolas, aconteça finalmente em voz alta.

No fundo, o que este guia devolve a quem ensina — seja numa universidade indiana, seja numa escola do interior de Portugal — não é uma lista de instruções técnicas, mas um princípio único, repetido em cada capítulo até se tornar hábito: a ferramenta rascunha, sugere e assiste; quem decide, verifica e assina continua a ser o professor.

Este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir da leitura direta do guia de acesso aberto «The Teacher Still Decides: A Practical Guide to AI for the Higher Education Teacher», de Adit Gupta (MIER College of Education, 2026).

Referências

Gupta, A. (2026). The teacher still decides: A practical guide to AI for the higher education teacher. MIER College of Education. https://oar.miercollege.in

Gupta, A. (2026). AI in the classroom before the classroom: A practitioner’s guide for teacher educators and pre-service teachers in India. MIER College of Education. https://oar.miercollege.in

Direção-Geral da Educação. (2017). Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória. Ministério da Educação. https://www.dge.mec.pt/sites/default/files/Noticias_Imagens/perfil_do_aluno.pdf

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