90% dos trabalhos feitos com IA: como vão mudar suas provas em 2026
Quase 90% dos universitários já usam IA em avaliações, aponta o HEPI. Veja como os trabalhos feitos com IA vão mudar provas, ENEM e concursos em 2026.
Quase nove em cada dez universitários britânicos usaram inteligência artificial generativa em suas avaliações em 2025, segundo o Higher Education Policy Institute (HEPI), que publicou o dado em fevereiro daquele ano. O número saltou de 53% em 2024 para 88% em apenas doze meses. A pesquisa ouviu 1.041 estudantes de graduação no Reino Unido. O resultado acendeu o alerta em universidades de todo o mundo, incluindo as brasileiras.
Para quem estuda no Brasil, a questão deixou de ser teórica. Se os trabalhos feitos com IA viraram regra e não exceção, o modelo de avaliação baseado em ensaios entregues de casa perde validade. Universidades, bancas de vestibular e organizadoras de concursos já redesenham provas para 2026 — e quem presta ENEM ou disputa uma vaga pública vai sentir a mudança na prática.
- O HEPI (2025) registrou que 88% dos universitários britânicos usaram IA generativa em avaliações, contra 53% no ano anterior.
- A OpenAI descontinuou seu próprio detector de texto gerado por IA em 2023 por baixa precisão.
- Universidades estão migrando o peso da nota para provas presenciais, exames orais e avaliação de processo.
- O ENEM e a maioria dos concursos brasileiros, por serem presenciais e manuscritos, já nascem resistentes à IA generativa.
De exceção a rotina: como os trabalhos feitos com IA viraram norma
Segundo o HEPI (2025), 92% dos universitários britânicos usam alguma forma de IA generativa nos estudos, e 88% a empregaram diretamente em avaliações. Em 2024, esse último número era 53%. É uma das adoções tecnológicas mais rápidas já medidas no ensino superior.
O fenômeno não se limita ao Reino Unido. A OpenAI informou em relatório de fevereiro de 2025 que mais de um terço dos adultos americanos de 18 a 24 anos usa o ChatGPT, e que estudo e aprendizagem estão entre os principais usos declarados. A Anthropic, em seu Education Report de abril de 2025, identificou que quase metade das conversas de estudantes com o Claude buscava respostas ou textos prontos, com engajamento mínimo do usuário.
No Brasil, faltam medições oficiais com a mesma granularidade. Mas professores de instituições públicas e privadas relatam o mesmo padrão: o trabalho entregue de casa deixou de comprovar autoria. A UNESCO, já em suas diretrizes de 2023 sobre IA generativa na educação, recomendava que sistemas de ensino revisassem seus métodos de avaliação antes de proibir a tecnologia.
Detectores de IA perderam a corrida
A OpenAI desativou seu classificador de texto gerado por IA em julho de 2023, admitindo baixa taxa de acerto. No mesmo ano, a Universidade Vanderbilt (EUA) desligou o detector do Turnitin por risco de falsos positivos. A detecção automática deixou de ser a aposta central das instituições.
O problema é estrutural. Detectores calculam probabilidades, não provas. Textos de falantes não nativos e de estudantes com escrita mais padronizada são sinalizados com mais frequência, o que gera acusações injustas. Um falso positivo em contexto acadêmico pode custar uma reprovação ou um processo disciplinar sem evidência sólida.
A resposta institucional mudou de eixo: em vez de tentar identificar trabalhos feitos com IA depois da entrega, o esforço migrou para desenhar avaliações em que a ferramenta importe menos. Para o estudante, isso significa aprender como usar IA nos trabalhos sem arriscar sua vida acadêmica — porque as regras de uso legítimo variam de disciplina para disciplina e tendem a ficar mais explícitas em 2026.
O que muda nas provas em 2026
Universidades europeias, americanas e latino-americanas estão devolvendo peso à avaliação presencial e supervisionada. Exames orais, defesas de trabalho, provas escritas em sala e avaliação de processo — com rascunhos e versões intermediárias — ganham espaço em detrimento do ensaio entregue de casa, formato dominante desde os anos 2000.
O movimento não é retorno puro ao passado. Parte das instituições adota o modelo de «duas pistas»: tarefas em que a IA é proibida e verificada presencialmente, e tarefas em que seu uso é permitido e deve ser declarado. A nota passa a medir tanto o domínio do conteúdo quanto a capacidade de usar a ferramenta com critério.
«É quase inédito ver mudanças de comportamento dessa magnitude em apenas doze meses. As universidades deveriam tomar nota: o uso de IA generativa agora é a norma entre os estudantes.»
Na prática, os formatos em disputa se comparam assim:
| Formato de avaliação | Resistência à IA | Custo para a instituição | Tendência para 2026 |
|---|---|---|---|
| Ensaio entregue de casa | Baixa | Baixo | Perde peso na nota final |
| Prova presencial manuscrita | Alta | Médio | Recupera protagonismo |
| Exame oral / defesa | Alta | Alto | Cresce em disciplinas-chave |
| Avaliação de processo (rascunhos, versões) | Média-alta | Médio | Adoção crescente |
| Trabalho com IA declarada e auditável | Não se aplica | Médio | Novo formato em expansão |
ENEM, vestibular e concursos: a vantagem involuntária do Brasil
O ENEM, os grandes vestibulares e a quase totalidade dos concursos públicos brasileiros são presenciais, supervisionados e, no caso da redação, manuscritos. Por desenho herdado de outra era, esses exames já são resistentes à IA generativa — enquanto a avaliação contínua dentro das universidades ficou exposta.
O contraste cria uma assimetria curiosa. O candidato ao vestibular ou ao concurso continuará sendo medido sem acesso à ferramenta. Já o mesmo estudante, uma vez matriculado, encontrará disciplinas em que o professor ainda avalia por trabalhos entregues de casa — exatamente o formato que a onda de trabalhos feitos com IA esvaziou.
A pressão de ajuste, portanto, recai sobre as instituições de ensino superior, não sobre as bancas. Universidades brasileiras começaram a publicar diretrizes internas de uso de IA, e a discussão sobre pesos de avaliação presencial deve se intensificar ao longo de 2026. No mercado de aplicativos, a corrida também mudou de foco: startups de estudo com IA, como a espanhola Modo Cheto ou a americana Quizlet, passaram a se posicionar como ferramentas de preparação para exames presenciais, e não de produção de trabalhos.
O que isso significa para o estudante
O estudante que terceirizou a escrita à IA enfrentará avaliações onde a ferramenta não entra: provas em sala, exames orais e defesas. O que aprendeu de fato ficará visível. Quem usou a IA como apoio de estudo, e não como substituto, chega a 2026 em vantagem.
Três consequências práticas se desenham. Primeiro, a nota vai depender mais do desempenho ao vivo, o que penaliza quem acumulou lacunas escondidas por textos gerados. Segundo, o uso declarado de IA tende a virar regra formal: omitir a ferramenta quando ela foi usada passa a ser infração documentada, com sanções previstas em regimento. Terceiro, saber operar a tecnologia com critério vira competência avaliada — há um guia sobre os limites do uso de IA em trabalhos acadêmicos que detalha onde passa essa linha.
Para o setor, o recado dos dados é menos ambíguo do que parece. O HEPI registrou que a maioria dos estudantes quer orientação clara das instituições, não proibição. A UNESCO aponta na mesma direção desde 2023. O custo de ignorar o fenômeno já não é o risco de fraude isolada: é a perda de validade do diploma como sinal de competência.
Resta a pergunta que nenhuma banca respondeu até agora: se a IA escreve, resume e resolve, o que exatamente uma prova de 2026 deve medir — a memória do candidato, seu raciocínio ao vivo ou sua capacidade de comandar a máquina? A resposta que cada instituição der vai definir não só o formato dos exames, mas o valor do que eles certificam.
