Uma pergunta que tem vindo a ganhar relevância: para que serve a universidade quando o conhecimento está disponível via inteligência artificial (IA)? Se um estudante consegue, em segundos, obter uma explicação sobre qualquer tema, resumir centenas de páginas, gerar um plano de estudo, escrever um texto ou criar um protótipo, é legítimo questionar o que resta às instituições de ensino superior.

Mas a resposta é clara: a universidade serve para produzir conhecimento novo (fundamental e aplicado), para formar pensamento crítico e para orientar o uso responsável e ético da IA e de outras tecnologias. A importância da universidade como produtora de conhecimento (“research university”) sai reforçada, por oposição às universidades de ensino (“teaching university”).

De facto, a ideia de que as universidades existem apenas para transmitir informação e “conteúdos” é redutora. As universidades e, em particular, as escolas de economia, gestão e finanças, existem sobretudo para produzir novo conhecimento, incluindo conhecimento que contribua para a melhoria da sociedade e, em especial, das organizações públicas e privadas.

O paradoxo é que quanto mais fácil é produzir conhecimento, mais difícil é confiar nele. Se por um lado a IA acelera a investigação e a produção do conhecimento, por outro, não substitui o principal valor da universidade de investigação: produção de conhecimento fundamental e aplicado, validação pelos pares e com credibilidade científica. Num mundo inundado de informação, a universidade tem de se tornar uma âncora de confiança.

O acesso a conhecimento deixou de ser escasso, mas a capacidade de julgamento continua a ser essencial, aliás mais importante do que nunca. A universidade existe também para formar pessoas capazes de pensar, decidir e agir com responsabilidade num mundo mais complexo. A IA é excelente a gerar respostas plausíveis, mas não garante verdade, contexto ou prioridades. Não assume responsabilidade. Num mundo com mais respostas do que nunca, o diferencial passa a ser o julgamento: saber o que perguntar, o que validar, e que decisão faz sentido.

A universidade tem de continuar a ser uma escola de pensamento crítico e método porque um dos maiores riscos da IA é a ilusão de compreensão: um texto muito bem escrito pode estar errado ou enviesado. A universidade tem de continuar a avaliar a evidência, distinguir correlação de causalidade e reconhecer os limites. A questão central deixa de ser “qual é a resposta?” (porque agora temos a capacidade de gerar inúmeras respostas em poucos segundos), e passa a ser “porque é que esta resposta é sólida?”.

Sempre que a IA aumenta o poder de execução, aumentam também os riscos. Por isso a universidade deve formar não apenas competências técnicas, mas ética profissional: integridade, responsabilidade e consciencialização de impacto. A universidade tem um papel essencial na formação de capacidades humanas difíceis de automatizar: liderança, comunicação, negociação, colaboração e pensamento crítico.

Tudo isto obriga a universidade a reinventar-se e reinventar também os critérios de avaliação: se a IA escreve por nós, o foco tem de se deslocar para a compreensão e o raciocínio. Nas avaliações têm de ganhar destaque as defesas orais, os projetos com dados reais, portefólios e transparência no uso de IA.

A IA só torna obsoletas as universidades que estão centradas na transmissão de conteúdos. A universidade do futuro valerá ainda mais pelo que for capaz de criar: método, julgamento, ética, capacidades humanas e conhecimento novo.

A IA está também a acelerar a ciência e a forma como produzimos conhecimento de forma estrutural. Acelera a análise de dados, a formulação de hipóteses, a escrita, a simulação e a capacidade de explorar possibilidades antes impraticáveis. Mas é precisamente por isso que quanto mais a IA acelerar a ciência, mais as instituições científicas se tornam relevantes, porque a IA não acelera apenas descobertas: acelera também o erro.

É por isso que a “research university” volta a ser central: não apenas pela capacidade de ensinar, mas pela capacidade de criar e validar conhecimento novo, validar métodos, formar investigadores, estabelecer padrões e proteger integridade científica, funcionando como âncora de credibilidade para a sociedade. Num mundo em aceleração, a credibilidade passa a ser o ativo mais valioso.