Só há duas formas de aprender, com dor ou sem dor. Aprende-se sem dor quando se reconhecem os sinais a tempo e se muda antes de a realidade impor a mudança. Aprende-se com dor quando se confunde estabilidade institucional com estabilidade do mundo e se descobre, demasiado tarde, que o terreno se deslocou por baixo do edifício.

Durante séculos, a universidade beneficiou da vantagem do tempo. O conhecimento evoluía suficientemente devagar para que um curso atravessasse anos sem que as suas fundações envelhecessem, entretanto. Hoje, esse conforto desapareceu. A tecnologia progride segundo ciclos industriais de meses; as instituições académicas continuam, em muitos casos, a mover-se segundo ciclos administrativos de anos. A diferença entre estes dois relógios é já um dos maiores problemas do ensino superior.

A inteligência artificial tornou essa diferença impossível de ignorar. O AI Index Report 2026, da Universidade de Stanford, assinala que mais de 90% dos modelos de IA de fronteira considerados relevantes em 2025 foram produzidos pela indústria e que vários sistemas atingem ou ultrapassam referências humanas em testes de ciência de nível doutoral, raciocínio multimodal e matemática de competição. O mesmo relatório regista que quatro em cada cinco estudantes universitários já utilizam IA generativa. Não se trata de uma tecnologia à espera de entrar na universidade: ela já participa no estudo, na escrita, na programação, na pesquisa e na resolução de problemas.

A própria linguagem das empresas revela a aceleração do momento. A Google descreveu o Gemini 3 como “mais um grande passo” no caminho para a AGI; a OpenAI afirma que a infraestrutura Stargate pretende criar a base computacional necessária para disponibilizar amplamente os benefícios da AGI. São formulações empresariais, não prova científica de que a inteligência artificial geral tenha sido alcançada. Ainda assim, a fronteira que há poucos anos pertencia sobretudo à ficção científica tornou-se parte do discurso estratégico e comercial das empresas tecnológicas. A universidade não precisa de acreditar que a AGI chegou para compreender a gravidade da mudança. Basta reconhecer que sistemas já disponíveis executam, em segundos, uma parte crescente das tarefas intelectuais que durante décadas serviram para ensinar, avaliar e contratar

É aqui que surge uma primeira fratura. Um ensaio académico constituía uma evidência razoável de leitura e escrita; um programa informático sugeria domínio de algoritmos; uma revisão bibliográfica pressupunha procura e síntese de fontes. A IA generativa rompeu a ligação automática entre o produto entregue e o percurso intelectual que supostamente o produziu. O texto continua a existir; o código também. O que deixou de poder ser inferido com a mesma segurança é quem realizou o esforço cognitivo que esses objetos aparentam representar.

Entretanto, outro sinal chega do mercado de trabalho. Num artigo publicado no Financial Times em setembro de 2026, John Burn-Murdoch chama a atenção para a perda de brilho económico do diploma universitário nos Estados Unidos e no Reino Unido. O trabalho académico em que essa leitura se apoia, de José Azar, Mireia Giné e Javier Sanz-Espín, utiliza dados da Current Population Survey e estima que o prémio salarial dos diplomados norte-americanos caiu, na métrica usada pelos autores, de 0,626 em 2022 para 0,575 em 2026. Mais inquietante: o modelo de oferta e procura aponta para o primeiro período sustentado de crescimento negativo da procura relativa por trabalho com formação superior numa série histórica que recua até 1914.

É essencial não exagerar o alcance destes resultados. Trata-se de um working paper recente e de evidência........

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