Universidades dos EUA estão se esforçando para entender as implicações da transformação da tecnologia pela IA generativa
Por Steve Lohr – Estadão/The New York Times – 02/07/2025
A Universidade Carnegie Mellon tem merecida reputação de ser uma das melhores faculdades de ciência da computação dos EUA. Seus formandos vão trabalhar em grandes empresas de tecnologia, startups e laboratórios de pesquisa em todo o mundo.
Apesar de todo o sucesso, o corpo docente do departamento está planejando um encontro neste verão para repensar o que a faculdade deve ensinar para se adaptar ao rápido avanço da inteligência artificial (IA) generativa.
O ensino da ciência da computação provavelmente se concentrará menos na codificação e mais no pensamento computacional e na alfabetização em IA, disse Mary Lou Maher, diretora da Computing Research Association
A tecnologia “abalou mesmo o ensino da ciência da computação”, diz Thomas Cortina, professor e reitor associado dos programas de graduação da universidade. A ciência da computação, mais do que qualquer outro campo de estudo, está sendo desafiada pela IA generativa.
A IA por trás de chatbots como o ChatGPT está ganhando espaço no meio acadêmico. Mas essa tecnologia chegou ainda mais rapidamente e com mais força à ciência da computação, que foca no desenvolvimento de código, a linguagem dos computadores.
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Grandes empresas de tecnologia e startups lançaram assistentes de IA que podem gerar código — e eles estão se tornando cada vez mais potentes. Em janeiro, Mark Zuckerberg, CEO da Meta, estimou que a tecnologia terá ainda neste ano o mesmo desempenho de um engenheiro de software de nível médio.
Assim, os programas de ciência da computação nas universidades de todo os EUA estão se esforçando para entender as implicações da transformação tecnológica, debatendo o que deve continuar a ser ensinando na era da IA. As ideias variam desde dar menos ênfase ao domínio das linguagens de programação até concentrar esforços em cursos híbridos projetados para incorporar a computação em todas as profissões, enquanto os educadores ponderam como serão os empregos do futuro na economia de IA.
“Estamos vendo a ponta do iceberg da IA”, diz Jeannette Wing, professora de ciência da computação e vice-presidente executiva de pesquisa da Universidade de Columbia.
O que aumenta a urgência da questão é que o mercado para empregos de tecnologia se tornou mais restrito nos últimos anos. Os formados em ciência da computação estão descobrindo que as vagas, antes abundantes, agora são escassas. As empresas de tecnologia já confiam mais na IA para alguns aspectos da programação, eliminando trabalhos de nível básico.
Alguns educadores acreditam que curso poderia se ampliar para se tornar mais parecida com as graduações em humanas, com maior ênfase no pensamento crítico e nas habilidades de comunicação.
A Fundação Nacional de Ciência dos EUA (NSF, na sigla em inglês) está financiando um programa, o Level Up AI, para reunir educadores e pesquisadores de universidades e faculdades com o objetivo de avançar em direção a uma visão compartilhada dos fundamentos da educação em IA. O projeto de 18 meses, administrado pela Associação de Pesquisa em Computação, organização sem fins lucrativos de pesquisa e educação, em parceria com a Universidade Estadual do Novo México, está organizando conferências e mesas redondas e produzindo artigos para compartilhar recursos e melhores práticas.
A iniciativa apoiada pela NSF foi criada devido a “uma sensação de urgência de que precisamos de muito mais estudantes de computação — e mais pessoas — que conheçam a IA na força de trabalho”, diz Mary Lou Maher, cientista da computação e diretora da Associação de Pesquisa em Computação.
O futuro da educação em ciência da computação, diz Maher, provavelmente se concentrará menos em programação e mais em pensamento computacional e letramento em IA. O pensamento computacional envolve dividir os problemas em tarefas menores, desenvolver soluções passo a passo e usar dados para chegar a conclusões baseadas em evidências.
O letramento em IA é a compreensão — em diferentes níveis de profundidade para alunos de diferentes níveis — de como a tecnologia funciona, como usá-la de forma responsável e como ela está afetando a sociedade. Cultivar o ceticismo informado, diz ela, deve ser uma meta.
Na Carnegie Mellon, enquanto os membros do corpo docente se preparam para sua reunião, Cortina opina que o curso deve incluir instrução nos fundamentos tradicionais da computação e nos princípios da IA, seguidos por muita experiência prática em projeto de software usando as novas ferramentas.
“Acho que esse é o caminho”, disse ele. “Mas precisamos de uma mudança mais profunda no currículo?”
Atualmente, cada professor de ciência da computação decide se permite que os alunos usem IA. No ano passado, a Carnegie Mellon aprovou o uso da tecnologia em cursos introdutórios. Inicialmente, diz Cortina, muitos dos alunos consideravam a IA uma “solução mágica” para concluir rapidamente as lições de casa, que envolvem desenvolver programas.
“Mas eles não entendiam metade do código”, diz ele, levando muitos a perceberem o valor de saber escrever e revisar códigos por conta própria. “Os alunos estão se reiniciando.”
Isso é verdade para muitos alunos de ciência da computação que estão adotando as novas ferramentas de IA. Eles dizem que usam as soluções para construir protótipos de programas protótipos, para corrigir erros no código e para responder perguntas como se fossem tutores. Mas eles relutam em confiar demais nos algoritmos, temendo que isso diminua sua habilidade em computação.
Muitos estudantes dizem que enviam de 100 a 200 candidaturas para estágios e primeiros empregos. Connor Drake, que será aluno do último ano na Universidade da Carolina do Norte, em Charlotte, no segundo semestre, se considera sortudo, pois conseguiu uma entrevista após se candidatar para apenas 30 vagas. Ele recebeu uma oferta de emprego como estagiário de segurança cibernética na Duke Energy, uma grande empresa de serviços públicos, em Charlotte.
“Um diploma de ciência da computação costumava ser um bilhete dourado para a terra prometida dos empregos”, disse Drake, 22 anos. “Esse não é mais o caso.”
A estratégia de Drake para se proteger da IA é expandir seu conjunto de habilidades. Além de seu curso de ciência da computação, ele estudou ciências políticas com especialização em estudos de segurança e inteligência – um campo em que sua experiência em segurança cibernética poderia muito bem ser aplicada. Ele também é presidente de um clube de segurança cibernética da universidade.
Drake, assim como outros estudantes de ciência da computação, foi forçado a se adaptar a um mercado de trabalho de tecnologia cada vez mais difícil. Vários fatores, segundo especialistas em trabalho, estão em ação. As grandes empresas de tecnologia, em particular, reduziram suas contratações nos últimos anos, um recuo acentuado em relação aos anos de expansão da era da pandemia. A exceção é o recrutamento de um número relativamente pequeno dos mais cobiçados especialistas em IA, para os quais estão sendo ofertados pacotes salariais altíssimos.
Mas a maioria dos trabalhadores de tecnologia não trabalha para empresas do setor. O emprego mais comum para os trabalhadores em ocupações de tecnologia, de modo geral, se manteve estável até recentemente – uma queda de 6% desde fevereiro, de acordo com as estatísticas do governo.
Os empregadores enviaram um sinal mais nítido com um recuo significativo nas listas de empregos em tecnologia. Nos últimos três anos, houve uma queda de 65% nas empresas que procuram trabalhadores com dois anos de experiência ou menos, de acordo com uma análise da CompTIA, uma organização de pesquisa e educação em tecnologia. O declínio nas listagens de profissionais de tecnologia com todos os níveis de experiência caiu 58%.
“Estamos vendo principalmente uma redução pós-pandêmica das contratações e o impacto da atual incerteza econômica”, disse Tim Herbert, diretor de pesquisa da CompTIA. “Ainda não temos um efeito claro da IA”.
Embora o caminho à frente para a educação em ciência da computação possa ser incerto, o mercado de software assistido por IA está pronto para crescer, dizem os especialistas. A IA é uma ferramenta de produtividade, e cada nova onda de computação – o computador pessoal, a internet, o smartphone – aumentou a demanda por software e por programadores.
Desta vez, dizem eles, o resultado pode ser uma explosão de democratização da tecnologia, já que as ferramentas do tipo chatbot são usadas por pessoas de áreas que vão da medicina ao marketing para criar seus próprios programas, personalizados para seu setor, alimentados por conjuntos de dados específicos do setor.
“O crescimento dos empregos em engenharia de software pode diminuir, mas o número total de pessoas envolvidas em programação aumentará”, diz Alex Aiken, professor de ciência da computação da Universidade Stanford.
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