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ENTREVISTA – Para Wesley Cantarino o futuro do ensino depende menos da tecnologia e mais de uma adoção equilibrada
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Por Noemi Freitas
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Wesley Cantarino é pesquisador e profissional da área de tecnologia com experiência na integração entre inteligência artificial, infraestrutura de redes e inovação corporativa. Atuando na Desktop, ele se destaca como um elo entre a pesquisa acadêmica e o mercado, traduzindo avanços científicos em soluções práticas para melhorar processos, automatizar análises e elevar a qualidade do atendimento aos clientes. Seu trabalho se apoia em sua pesquisa de mestrado, que utiliza IA aplicada à detecção de falhas em sistemas de comunicação por linha elétrica, conectando de forma direta a ciência e a engenharia ao cotidiano das organizações.
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Ele estuda o impacto da inteligência artificial na educação superior e na pesquisa acadêmica, explorando tanto seus benefícios quanto seus riscos. Wesley mostra como a IA pode acelerar revisões bibliográficas, aprimorar a escrita científica e ampliar o acesso ao conhecimento, ao mesmo tempo em que traz desafios éticos, dilemas de originalidade, riscos de viés e ameaças à autonomia intelectual dos estudantes. Ele pondera sobre as desigualdades tecnológicas que ainda limitam o uso da IA em regiões periféricas e propõe diretrizes para um uso responsável, como comitês de governança, políticas institucionais e formação docente.
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O pesquisador reforça que a IA deve ser vista como ferramenta de apoio — e não substituta — do pensamento crítico, destacando a importância da mediação pedagógica e da responsabilidade humana na construção do conhecimento. Para Wesley, o futuro do ensino depende menos da tecnologia em si e mais de como as instituições irão conduzir sua adoção, equilibrando inovação, ética e inclusão para construir uma educação verdadeiramente transformadora. Ouça:
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No seu trabalho na Desktop, como você enxerga a integração da inteligência artificial em centros de pesquisa acadêmicos?
Acredito que muitas das descobertas que hoje impactam empresas nasceram no meio acadêmico. A internet, por exemplo, surgiu para interligar universidades. Com a IA é parecido: muito do que é aplicado hoje já existia na literatura científica desde os anos 80 e 90. No meu trabalho atual, atuo como integrador. Busco pegar essas tecnologias desenvolvidas academicamente e implementá-las dentro da empresa, ajustando-as aos processos internos para gerar inovação ou melhorar indicadores, como a qualidade de atendimento ao cliente. Acredito que essa troca entre academia e mercado precisa ser cada vez mais fortalecida.
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Sobre os desafios éticos e de governança que ele identificou no uso da IA em ambientes educacionais e corporativos, no áudio:
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Como a experiência prática que você tem em sistemas de comunicação (PLC) contribui para pensar o uso da IA em ambientes de ensino e pesquisa?
Minha pesquisa de mestrado aplica IA para monitoramento de cabos em sistemas ferroviários, usando a tecnologia PLC (comunicação por linha de energia elétrica). A ideia é aproveitar a infraestrutura já existente — os próprios cabos da rede elétrica — para transmitir dados e, ao mesmo tempo, analisar sinais que indiquem a degradação desses cabos. Com isso, conseguimos prever falhas e otimizar a manutenção. A IA entra nesse processo como ferramenta de predição, ajudando a antecipar problemas com base em padrões de dados. Essa aplicação prática mostra como a IA pode ser usada de forma estratégica, inclusive no ensino e na pesquisa, desde que bem direcionada.
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No áudio ela fala sobre os riscos do uso de ferramentas generativas na autonomia intelectual dos estudantes, especialmente em cursos de pós-graduação:
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Você já utilizou ferramentas de IA no seu mestrado? Como foi a experiência?
Sim, especialmente para acelerar revisões bibliográficas e redigir textos acadêmicos em inglês. A IA me ajudou a acessar um volume maior de artigos em menos tempo, o que otimiza bastante a produtividade. Também utilizo ferramentas para revisão gramatical, o que é útil já que publicamos muito em inglês. Por outro lado, o maior risco é o viés nos dados, que pode comprometer a confiabilidade dos resultados, principalmente em pesquisas experimentais.
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Que tipo de diretrizes ou normas você acha que as universidades deveriam adotar para o uso ético da IA?
Seria importante a criação de comitês de governança, como os Centros de Excelência em IA. Esses grupos seriam responsáveis por discutir o uso ético da IA, monitorar quais dados estão sendo utilizados e avaliar os impactos nas práticas acadêmicas. A universidade precisa ir além da proibição ou do uso irrestrito: deve regulamentar o uso com responsabilidade. A criação de políticas internas, formação de docentes e diretrizes específicas para TCCs, dissertações e avaliações seriam um bom começo.
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Como as instituições podem reduzir a desigualdade no uso da IA?
Uma das maneiras é baratear a infraestrutura digital e expandir o acesso à internet, principalmente em regiões periféricas e rurais. Vi isso acontecer perto da minha cidade, Juiz de Fora: a 20 km do centro já havia locais sem internet até recentemente. Projetos com rádios de baixo custo e parcerias público-privadas podem ajudar a levar conectividade a essas áreas. A IA pode acelerar esse processo, ao automatizar etapas da implementação e reduzir custos de desenvolvimento.
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Em termos de pesquisa acadêmica, como você acha que a IA pode acelerar ou melhorar a qualidade dos trabalhos?
Ela pode ajudar muito em tarefas como revisão da literatura, resumindo artigos complexos e permitindo que o pesquisador entenda mais rápido as metodologias e conclusões. Também colabora na escrita, ao sugerir formas mais claras de expressão e corrigir erros — especialmente em trabalhos em inglês. O ganho de tempo é real, desde que o uso seja consciente e supervisionado.
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Você acredita que a IA pode substituir alguma etapa do processo de ensino?
Acredito que a IA vai atuar mais como um suporte do que como substituta. Um exemplo disso é a Wikipédia, que causou um impacto parecido há uma década. A IA pode acelerar o acesso ao conhecimento e ajudar na organização de ideias, mas a mediação pedagógica do professor continua essencial. Talvez vejamos mudanças nos métodos de avaliação, mas o papel humano no ensino permanece insubstituível.
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Já enfrentou dilemas sobre a originalidade do seu trabalho ao usar IA? Como lidou com isso?
Sim, principalmente após um caso em 2024, em que um artigo publicado por uma editora renomada incluía, logo na primeira linha, uma sugestão gerada por IA — algo como “Aqui está uma introdução sugerida para você”. Isso levantou uma discussão séria sobre revisão por pares e confiabilidade científica. Desde então, tenho redobrado o cuidado com o uso dessas ferramentas, sempre fazendo uma checagem minuciosa e evisando com meu orientador.
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O uso da IA pode prejudicar o pensamento crítico dos alunos? Quais estratégias poderiam ajudar a evitar isso?
Pode, se for usada sem orientação. A IA é como um carro: quem está no controle é o aluno. Para evitar o prejuízo ao pensamento crítico, seria importante incluir treinamentos para que os alunos aprendam a usar IA como uma ferramenta de pesquisa, e não como fonte única de conhecimento. Apresentações orais e discussões presenciais são estratégias que ajudam a garantir que o conteúdo foi realmente compreendido.
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A IA pode contribuir para democratizar o conhecimento ou reforçar desigualdades? Por quê?
Depende de como ela é implementada. A IA pode democratizar o acesso ao conhecimento por meio da tradução automática, da personalização do ensino e da ampliação do acesso à informação. Mas, sem políticas públicas de inclusão digital, ela corre o risco de reforçar desigualdades, já que muitos ainda não têm acesso à internet ou à infraestrutura necessária para usá-la.
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Como conciliar o uso da IA para automatizar tarefas acadêmicas sem comprometer a profundidade das pesquisas?
É preciso equilíbrio. A IA deve ser usada para tarefas operacionais — como revisão de texto ou resumo de artigos —, mas o aprofundamento analítico e a construção da argumentação devem continuar sendo responsabilidade do pesquisador. Saber filtrar, validar e aplicar o que a IA oferece é o que garante a qualidade da pesquisa.
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Que conselhos você daria a professores e pesquisadores que estão começando a integrar IA no ensino e nas pesquisas?
Comecem com aplicações práticas que otimizem o tempo, como correção automatizada de provas ou revisão de redação. Existem IAs que corrigem múltipla escolha a partir de imagem, por exemplo. Além disso, busquem formar comitês internos para acompanhar o uso da tecnologia e estimulem os alunos a usar a IA de forma crítica e ética, como apoio ao pensamento, não como substituto dele.
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Qual é a sua expectativa para o futuro do uso da IA na educação superior brasileira?
Espero que a IA seja adotada de forma mais ampla e responsável. Vejo um grande potencial, especialmente em áreas como acessibilidade — por exemplo, com intérpretes de Libras virtuais para alunos surdos. A IA deve ser usada para ampliar o acesso, melhorar a produtividade e tornar a educação mais inclusiva. Mas tudo depende de como vamos conduzir esse processo — com ética, criticidade e participação humana no centro.
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Orientação e edição: Adauto Molck
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