Jota Oliveira
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Mentoria

Formação em IA ganha força quando inclui tentativa, feedback e revisão

Ilustração tátil em papel de uma educadora ajustando uma sequência de tentativa, feedback, revisão e material aprimorado.

Formar pessoas para usar IA não é mostrar uma ferramenta e esperar que o uso se espalhe. A aprendizagem começa quando alguém testa uma tarefa real, recebe retorno sobre o resultado e consegue tentar de novo com mais critério.

Em 11 de setembro, a UNESCO informou a expansão do AI EmpowerED na educação técnica de Gana. A iniciativa combina formação presencial e aprendizagem online para desenvolver competências digitais e de IA entre educadores e estudantes. O objetivo é apoiar uma mudança sustentável no sistema de formação, não apenas oferecer acesso pontual a uma tecnologia.

Aprendizagem que volta ao trabalho

Essa diferença importa também para equipes fora da educação. Um workshop pode apresentar possibilidades, mas não substitui a prática de transformar uma tarefa do trabalho em um fluxo que pode ser avaliado. Quando a pessoa tenta resumir um documento, preparar uma aula, responder a uma demanda ou organizar uma pesquisa com IA, surgem as dúvidas que uma demonstração não antecipa: que fonte é adequada, que detalhe não pode se perder, onde o resultado precisa ser revisado e o que fazer quando a ferramenta não entende o contexto.

Por isso, uma formação útil precisa de uma sequência curta: escolher uma tarefa, fazer uma primeira tentativa, comparar o resultado com um critério real, receber feedback e registrar o que muda na próxima rodada. A ferramenta entra nesse ciclo como meio de aprendizagem, não como prova de competência.

Para lideranças e mentores, o melhor sinal de avanço não é quantas pessoas abriram a ferramenta. É se elas conseguem explicar uma tarefa em que passaram a trabalhar com mais clareza, que limites encontraram e que decisão continuam responsáveis por tomar.

Fonte: [UNESCO](https://www.unesco.org/en/articles/ghana-scales-ai-and-digital-skills-across-technical-education?hub=72522).

Próximo passo

Escolha uma tarefa real, teste uma primeira versão e reserve um momento para discutir o que precisa mudar antes da próxima tentativa.

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