INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E A DOCÊNCIA EBTT: RECONFIGURAÇÕES DO TRABALHO NA EDUCAÇÃO PROFISSIONAL E TECNOLÓGICA

Universidade da Amazônia - andre.cunha@ifpa.edu.br

Universidade da Amazônia - rp.douglas@hotmail.com

Universidade da Amazônia - thiago.barros@unama.br

Universidade da Amazônia - rosielebbaeta@yahoo.com.br

Resumo: A Inteligência Artificial (IA) tem potencial provocador de mudanças nas práticas pedagógicas e na organização do trabalho docente. Na Educação Profissional e Tecnológica (EPT), essas transformações ganham contornos específicos sobre a docência da carreira de Educação Básica, Técnica e Tecnológica (EBTT), caracterizada por múltiplas atribuições institucionais. Este artigo analisa as reconfigurações do trabalho docente EBTT decorrentes da incorporação da IA, por meio de uma pesquisa qualitativa, de natureza bibliográfica e documental, cujos achados são sistematizados em quatro categorias analíticas. O estudo fundamenta-se na produção acadêmica sobre trabalho docente e tecnologias educacionais e na regulamentação institucional do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará (IFPA), com destaque para a Resolução CONSUP IFPA nº 779/2022. Os resultados apontam potencialidades e desafios éticos, institucionais e formativos associados ao uso da IA na docência.

Palavras-chave: Inteligência Artificial; Trabalho docente; Docência EBTT; Educação Profissional e Tecnológica; Institutos Federais.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND EBTT TEACHING: RECONFIGURATIONS OF WORK IN PROFESSIONAL AND TECHNOLOGICAL EDUCATION

Abstract: Artificial Intelligence (AI) has the potential to bring about changes in pedagogical practices and in the organization of teaching work. In Professional and Technological Education (PTE), these transformations take on specific contours in relation to teaching within the Basic, Technical, and Technological Education (EBTT) career, which is characterized by multiple institutional responsibilities. This article analyzes the reconfigurations of EBTT teaching work resulting from the incorporation of AI through a qualitative, bibliographic, and documentary study, whose findings are systematized into four analytical categories. The analysis is grounded in academic literature on teaching work and educational technologies, as well as in the institutional regulation of the Federal Institute of Education, Science, and Technology of Pará (IFPA), with emphasis on Resolution CONSUP IFPA No. 779/2022. The results indicate both the potential and the ethical, institutional, and educational challenges associated with the use of AI in teaching.

Keywords: Artificial Intelligence; Teaching work; EBTT teaching; Professional and Technological Education; Federal Institutes.

Introdução

O trabalho docente é uma atividade complexa, interativa e multidimensional, cujo eixo central é o processo de ensino-aprendizagem (Gatti, 2020), e constitui uma forma particular de trabalho sobre o humano, realizado por meio da interação (Tardif; Lessard, 2014). Por essa natureza, exige do profissional um investimento pessoal que mobiliza personalidade, emoções e afetividade (Tardif, 2014), configurando-se como prática social e cultural voltada à formação humana (Souza; Negreiros, 2021).

As atividades exercidas pelos docentes integram um processo racional e complexo que constitui sua expertise. Suas principais incumbências são planejar, desenvolver a aula e avaliar, e o desenvolvimento da aula, distante da simples transmissão, exige inferências baseadas em conhecimento especializado (Lins, 2013).

Na Educação Profissional e Tecnológica (EPT), a docência assume natureza complexa e multifacetada (Pinheiro; Quirino, 2024). Parte significativa dos docentes é composta por bacharéis e tecnólogos, selecionados por seu conhecimento especializado, mas sem formação pedagógica prévia, o que faz com que nem sempre se identifiquem como professores (Fartes; Santos, 2011).

Por sua vez, os Institutos Federais foram criados pela Lei nº 11.892/2008 (Brasil, 2008b) para ofertar EPT em diferentes níveis e modalidades, entre eles o Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará (IFPA). Seus docentes integram a carreira do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (EBTT), estruturada para viabilizar a verticalização do ensino: o docente EBTT atua da educação básica e técnica de nível médio à pós-graduação, com atribuições regidas pelo tripé ensino, pesquisa e extensão, além de atividades de gestão e representação institucional, registradas no Plano Individual de Trabalho (PIT) e no Relatório das Atividades Docentes (RAD) (IFPA, 2022). A regulamentação dessas atividades na Rede Federal, contudo, tem sido objeto de disputa: a Portaria MEC nº 983/2020, que ampliava a carga horária mínima de aulas, foi revogada pela Portaria MEC nº 750/2024, após mobilização das entidades representativas da categoria (Brito, 2026).

A educação contemporânea vivencia transformações impulsionadas pela Inteligência Artificial (IA), entendida como a capacidade de sistemas computacionais processarem dados, fazerem previsões e tomarem decisões, em um cenário alimentado por investimentos de grandes corporações e pela popularização de ferramentas generativas, como o ChatGPT (Bandeira; Aquino, 2025). A tecnologia passa, assim, a forçar a reconfiguração das práticas pedagógicas e da própria função social do professor (Alves, 2025).

Embora a relação entre Inteligência Artificial e trabalho docente venha sendo objeto de crescente produção acadêmica, os estudos examinados concentram-se, predominantemente, na educação superior (Amadi et al., 2025), na educação básica (Nunes; Mercado, 2025) ou em análises gerais sobre o papel do professor diante da IA (Coelho et al., 2025; Novais; Zan, 2024; Silva, 2024). No âmbito da EPT, revisões recentes indicam que a produção sobre o tema ainda é incipiente: Queiroz et al. (2025), ao examinarem a produção sobre prática docente e uso ético da IA, identificaram apenas um estudo voltado especificamente a essa modalidade. Os estudos empíricos com docentes da educação profissional, por sua vez, concentram-se nas regiões Sul e Sudeste, em instituições do Sistema S ou em câmpus da Rede Federal, e privilegiam as percepções e representações docentes sobre a IA (Costa; Ribeiro; Mossin, 2023; Ferreira; Mello; Diniz, 2025; Carvalho; Corrallo, 2026) ou as questões de autoria e plágio (Borsato; Mossin, 2026). São menos frequentes as investigações que tomam como objeto a especificidade da docência EBTT, marcada pela verticalização do ensino e pela multiplicidade de atribuições, e que articulam o debate sobre a IA à regulamentação institucional do trabalho docente, ainda incipiente na Rede Federal (Martins; Tonini, 2026). É nessa lacuna que se situa a contribuição deste artigo, ao cotejar a produção acadêmica sobre o tema com as atribuições docentes normatizadas no âmbito do IFPA, de modo a evidenciar em quais dimensões do trabalho docente EBTT a IA tende a produzir reconfigurações.

Desse modo, este artigo tem como objetivo analisar, por meio de pesquisa qualitativa, bibliográfica e documental, as reconfigurações do trabalho docente EBTT decorrentes da incorporação da IA, tomando como referência a produção acadêmica sobre trabalho docente e IA e a Resolução CONSUP IFPA nº 779/2022, de modo a refletir criticamente sobre as possibilidades, os limites e os desafios que a IA impõe à prática e à organização do trabalho docente.

Percurso metodológico

A pesquisa caracteriza-se como qualitativa (Cardano, 2017) e de natureza bibliográfica, voltada à análise crítica da produção acadêmica sobre o trabalho docente, a docência na EPT e os impactos da IA no campo educacional.

Complementarmente, realizou-se pesquisa documental da Resolução CONSUP IFPA nº 779/2022, que regulamenta as atividades docentes no IFPA, organizada em três eixos: as atribuições e a distribuição da carga horária docente; as concepções de trabalho docente expressas na normativa; e suas implicações para a prática pedagógica e a organização do ensino.

O levantamento bibliográfico foi realizado em outubro de 2026, no Google Acadêmico, complementado pela consulta direta aos portais dos periódicos e à base Dialnet para acesso aos textos completos, a partir dos descritores "trabalho docente", "inteligência artificial" e "educação profissional e tecnológica", combinados por meio do operador booleano AND. Adotou-se o recorte temporal de 2022 a 2026, cujo marco inicial se justifica pela popularização das ferramentas de IA generativa a partir do lançamento do ChatGPT, em novembro de 2022.

Adotaram-se como critérios de inclusão: (a) artigos publicados em periódicos científicos, livros ou capítulos de livros; (b) texto completo disponível; e (c) abordagem do trabalho ou da formação docente em articulação com a IA ou com a regulamentação da docência na EPT. Na triagem por título e resumo, foram excluídos dissertações, teses, trabalhos de conclusão de curso, trabalhos publicados em anais de eventos, preprints, relatórios técnicos e documentos institucionais. Na leitura integral, adotaram-se como critérios de exclusão: (a) aderência temática insuficiente, quando a IA estava ausente ou era mencionada apenas de passagem, sem contribuição analítica para a discussão do trabalho docente; (b) foco em sujeitos ou objetos distintos do trabalho docente na EPT, como os estudantes ou o planejamento instrucional de cursos; e (c) indisponibilidade do texto completo.

A triagem resultou em 60 produções pré-selecionadas, das quais 13 foram excluídas na leitura integral: nove por aderência temática insuficiente, três por foco em sujeitos ou objetos distintos do trabalho docente na EPT e uma por indisponibilidade do texto completo. Das 47 produções remanescentes, foram incorporadas ao corpus de análise as dez de maior aderência ao objeto deste estudo, por articularem a IA, o trabalho ou a formação docente e a EPT ou por analisarem a regulamentação do trabalho docente EBTT (Costa; Ribeiro; Mossin, 2023; Costa et al., 2024; Machado, 2024; Fernandes, 2025; Ferreira; Mello; Diniz, 2025; Queiroz et al., 2025; Borsato; Mossin, 2026; Brito, 2026; Carvalho; Corrallo, 2026; Martins; Tonini, 2026). A esse conjunto somaram-se 22 produções acadêmicas sobre trabalho docente, docência na EPT e implicações da IA na educação, mobilizadas na etapa exploratória da pesquisa, totalizando 32 produções analisadas na íntegra. Somaram-se, ainda, obras de referência sobre trabalho docente, formação de professores e tecnologias educacionais (Kuenzer, 1999; Moran; Masetto; Behrens, 2000; Tardif, 2014; Castells, 2020), selecionadas intencionalmente por sua relevância para o campo e por fundamentarem a construção das categorias analíticas.

A análise desenvolveu-se em três etapas. Na primeira, procedeu-se à leitura integral das produções selecionadas e ao registro de seus principais argumentos, identificando-se as recorrências temáticas relativas às transformações do trabalho docente e às implicações da IA na educação. Na segunda, realizou-se a análise documental da Resolução CONSUP IFPA nº 779/2022, cujas atribuições docentes foram sistematizadas no Quadro 01, segundo as dimensões de atividade previstas na normativa. Na terceira, cada uma dessas dimensões foi examinada à luz da literatura, e os achados resultantes foram agrupados nas categorias analíticas descritas a seguir, cruzando-se, assim, os elementos do estudo bibliográfico com os da análise documental (Quadro 02).

A articulação entre o estudo bibliográfico e a análise documental orienta-se por quatro categorias analíticas, construídas a partir das recorrências identificadas na revisão de literatura: (i) reconfiguração do trabalho docente, relativa às transformações nas atribuições, nos tempos e nos modos de organização da docência (Kuenzer, 1999; Ribeiro; Araújo, 2018; Brito, 2026); (ii) influência da Inteligência Artificial sobre as atividades de ensino, planejamento, avaliação, pesquisa e gestão (Coelho et al., 2025; Silva, 2024; Costa; Ribeiro; Mossin, 2023); (iii) dependência tecnológica e performatividade, referente à padronização das práticas, à intensificação do trabalho e à fragilização das interações pedagógicas (Amadi et al., 2025; Costa et al., 2024); e (iv) mercantilização do trabalho acadêmico, associada às métricas de produtividade, aos indicadores quantitativos e à lógica de rankings (Silva Júnior, 2023; Novais; Zan, 2024; Machado, 2024; Ferreira; Mello; Diniz, 2025). A partir dessas categorias, realiza-se, ao final da análise (Quadro 02), a sistematização de elementos analíticos que permitem refletir criticamente sobre como a incorporação da Inteligência Artificial na educação pode reconfigurar o trabalho docente EBTT.

O trabalho docente EBTT

Para Tardif (2014), a docência é um trabalho cujo objeto central são as relações humanas: em sala de aula, o professor atua com sujeitos dotados de iniciativa, capacidade de participação e resistência, de modo que as interações com os estudantes constituem o núcleo estruturante do trabalho docente.

Tardif (2014) ressalta que o saber docente é plural, uma vez que provém da formação profissional, da experiência e da cultura escolar. Essa pluralidade exige constante ressignificação diante das demandas contemporâneas, a exemplo daquelas associadas à Indústria 4.0. Na Educação Profissional e Tecnológica, contudo, persiste um hiato significativo na formação: muitos docentes ingressam na carreira com notória expertise técnica, mas com preparo pedagógico limitado para enfrentar a complexidade da sala de aula.

Com a expansão da Rede Federal, a partir das Leis nº 11.741/2008 e nº 11.892/2008 (Brasil, 2008a, 2008b), o corpo docente da EPT tornou-se heterogêneo, composto por licenciados, bacharéis e tecnólogos, muitos sem formação pedagógica específica, que precisam transitar pela verticalização do ensino, lidar com diferentes perfis de estudantes e integrar ciência e tecnologia ao mundo do trabalho (Pasqualli et al., 2023), articulando saberes técnicos e mediação pedagógica voltada à formação integral (Lopes; Moraes, 2025).

Nesse percurso, a identidade profissional é tensionada entre a expertise técnica de origem e a identidade de educador (Lopes; Moraes, 2025). Como construção contínua, feita a partir dos valores, da história de vida e dos significados atribuídos à atividade cotidiana (Pimenta, 1996), o "tornar-se professor" é marcado, entre os bacharéis egressos do setor produtivo, por um "hibridismo tensionado" (Lopes; Moraes, 2025). Professores não licenciados apontam a ausência de formação pedagógica, e licenciados relatam que as licenciaturas pouco abordam a EPT (Pasqualli et al., 2023).

Por isso, o domínio do conteúdo técnico, embora primordial, constitui apenas uma parcela do ser professor: o que distingue o especialista do professor é a capacidade de transformar o conhecimento técnico em formas pedagogicamente poderosas e adaptadas aos estudantes (Shulman, 1987), o que implica avançar da cultura do "ensino porque sei" para a do "ensino porque sei e sei ensinar" (Teixeira, 2009).

A formação do docente da educação profissional deve, assim, ser entendida como processo permanente e crítico, tratado como política de Estado, que o constitua como sujeito da reflexão e da pesquisa, comprometido com a atualização nas áreas específica e pedagógica e com a compreensão do mundo do trabalho (Machado, 2008). Diante da IA, essa exigência se renova: a formação para o uso dessas ferramentas precisa ultrapassar o domínio instrumental e incorporar a dimensão ética e a mediação crítica (Queiroz et al., 2025), ancorada nos princípios da formação humana integral e politécnica (Machado, 2024).

Avanços tecnológicos, Inteligência Artificial e o trabalho docente

Historicamente, a criação de máquinas teve o propósito de poupar tempo e aumentar a produção, e o processo de mecanização integrou revoluções que transformaram as relações de trabalho, culturais, econômicas e sociais (Fava, 2018).

Para Lipovetsky e Serroy (2010), essas transformações conformam uma cultura-mundo, marcada por um hipercapitalismo que ultrapassa a esfera econômica e alcança todas as esferas da vida, da arte à educação, modificando as formas de ver, pensar e sentir.

Castells (2020), por sua vez, associa a revolução da tecnologia da informação, a crise do capitalismo e do estatismo e a emergência de movimentos culturais e sociais ao surgimento da sociedade em rede, de uma economia informacional e global e da cultura da virtualidade real, na qual a tecnologia se torna ferramenta de reestruturação socioeconômica.

No campo educacional, Lévy (1999) já apontava a necessidade de as instituições se adequarem a novas formas de comunicação e de armazenamento de informações.

Para Moran, Masetto e Behrens (2000), as tecnologias potencializam práticas existentes, ampliam a comunicação e favorecem inovações, mas não constituem solução automática para os problemas educacionais, sendo necessária uma síntese equilibrada entre o presencial e o virtual.

As transformações do trabalho docente acompanham as mudanças no mundo do trabalho. Sob o taylorismo/fordismo, a pedagogia alinhava-se a um modelo rígido, hierarquizado e marcado pela separação entre pensamento e ação, no qual o professor era valorizado mais pela eloquência e pelo domínio do livro didático do que por uma formação científica sólida; com a globalização e a inserção da ciência e da tecnologia nos processos produtivos, essa perspectiva se modifica (Kuenzer, 1999).

Passa-se a exigir do professor a compreensão das mudanças do mundo do trabalho, das novas demandas de educação e dos interesses a que se vinculam; ao incidir sobre sua subjetividade, contudo, essa exigência confere ao trabalho um contorno de adaptação, restrito a respostas funcionais e imediatas às demandas do cotidiano escolar (Ribeiro; Araújo, 2018).

Nesse movimento, a IA aproxima-se do cotidiano, de aplicativos bancários a assistentes que simulam a linguagem humana (Rodrigues; Rodrigues, 2023). Surgida na década de 1950, a área atravessou ciclos de ascensão e declínio até alcançar novo auge, a partir de 2010, com as redes neurais profundas (Santaella, 2023; Rodrigues; Rodrigues, 2023). Com a IA generativa, capaz de criar textos, imagens e músicas, Rodrigues e Rodrigues (2023) identificam duas vertentes na educação: uma que propõe inibir seu uso, diante da falta de regulamentações éticas, e outra que busca potencializá-lo com finalidade crítica, na perspectiva da inteligência aumentada.

A IA pode transformar as práticas pedagógicas ao promover a personalização do aprendizado e a automação de processos burocráticos: sistemas adaptativos identificam padrões no desempenho discente e ajustam conteúdos e ritmos, enquanto análises preditivas apoiam intervenções mais assertivas, liberando o docente para a mediação humana (Coelho et al., 2025).

Por outro lado, sob a lógica do capitalismo contemporâneo, essa evolução pode intensificar a precarização do trabalho docente e gerar desemprego estrutural (Nunes; Mercado, 2025). Embora a IA possa otimizar o tempo de correção e planejamento, ela não substitui o papel crítico e humanizador do professor, já que as máquinas apenas simulam a inteligência (Novais; Zan, 2024). No campo da EPT, Machado (2024) sustenta que a análise crítica dos benefícios, dos riscos e dos danos da IA é condição para uma formação integral e politécnica, enquanto Fernandes (2025) observa que a IA vem deslocando a modalidade para a lógica das competências técnicas e da empregabilidade, em detrimento da formação crítica e integral.

Da revisão de literatura, cujos elementos são retomados e aprofundados na seção seguinte, emergem as recorrências que fundamentam as quatro categorias analíticas deste estudo. As transformações históricas do trabalho docente, associadas às mudanças no mundo do trabalho e às novas exigências de adaptação dirigidas ao professor (Kuenzer, 1999; Ribeiro; Araújo, 2018), bem como as disputas em torno da regulamentação das atividades docentes na Rede Federal (Brito, 2026), sustentam a categoria reconfiguração do trabalho docente. As potencialidades atribuídas à IA na personalização do ensino, na automação de tarefas e no apoio ao planejamento e à pesquisa (Coelho et al., 2025; Silva, 2024; Costa; Ribeiro; Mossin, 2023) conformam a categoria influência da Inteligência Artificial sobre as atividades docentes. Os alertas quanto à padronização das práticas, à intensificação do trabalho e à fragilização das interações pedagógicas (Amadi et al., 2025; Garcia; Anadon, 2009; Costa et al., 2024) dão origem à categoria dependência tecnológica e performatividade. Por fim, a crítica à conversão do trabalho vivo em trabalho morto e à lógica de métricas e rankings (Novais; Zan, 2024; Silva Júnior, 2023; Machado, 2024; Ferreira; Mello; Diniz, 2025) fundamenta a categoria mercantilização do trabalho acadêmico. Essas categorias orientam a análise das atribuições docentes apresentada na seção seguinte.

A IA e a docência EBTT: reflexões sobre as reconfigurações do trabalho

No IFPA, o trabalho docente é regulamentado pela Resolução CONSUP IFPA nº 779/2022, que sistematiza as atribuições e responsabilidades docentes nas dimensões do ensino, da pesquisa, da extensão e da gestão acadêmica. O Quadro 01 sintetiza essas atribuições, que servem de base para a análise das possíveis reconfigurações do trabalho docente frente à IA.

Quadro 01 - Sistematização das atribuições docentes EBTT do IFPA

Categoria de Atividade	Descrição das Atividades Docentes
Ensino	Ministrar aulas presenciais ou a distância em diferentes níveis (educação básica à pós-graduação); realizar a mediação pedagógica em ambientes virtuais; e atuar no Atendimento Educacional Especializado.
Planejamento e Preparação	Elaborar o Plano Individual de Trabalho (PIT); preparar aulas e materiais didáticos (físicos ou digitais); confeccionar planos de ensino; e planejar currículos e projetos pedagógicos (PPC/PPP).
Acompanhamento e Avaliação	Realizar o atendimento e orientação ao aluno; corrigir atividades, tarefas e avaliações; lançar notas e frequências no sistema acadêmico; e executar estratégias de recuperação paralela.
Orientação Acadêmica	Orientar Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC), monografias, dissertações e teses; supervisionar estágios curriculares e projetos integradores; e participar de bancas examinadoras.
Pesquisa e Inovação	Elaborar, coordenar e executar projetos de pesquisa e inovação; publicar artigos, livros e capítulos científicos; e atuar no desenvolvimento de tecnologias inovadoras e propriedade intelectual.
Extensão	Coordenar e participar de programas e projetos de extensão; organizar eventos extensionistas; realizar consultorias e assessorias técnicas; e atuar em atividades de empreendedorismo.
Gestão e Representação	Exercer cargos de direção (CD) ou funções gratificadas (FG); participar de conselhos, comitês, colegiados e núcleos estruturantes (NDE); e atuar em representações sindicais ou órgãos de classe.

Fonte: Elaborado pelos autores, com base na Resolução CONSUP IFPA nº 779/2022 (IFPA, 2022).

As atividades docentes transcendem a sala de aula, envolvendo dimensões institucionais (ensino, gestão e representação) e externas (pesquisa, extensão, planejamento e preparação), inclusive o espaço doméstico, como evidenciou o ensino remoto emergencial durante a pandemia de COVID-19.

Ressalte-se que essa ampla gama de atribuições se desenvolve, até o momento, sem orientação institucional específica sobre o uso da IA. Em levantamento realizado por meio da Lei de Acesso à Informação junto a 110 instituições federais de ensino, Martins e Tonini (2026) verificaram que apenas duas possuíam política ou normativa formal sobre IA generativa até dezembro de 2025, situando o IFPA entre as instituições que registravam somente iniciativas institucionais. Os autores observam, ainda, que parte das instituições atribui aos docentes a definição dos usos permitidos ou vedados da IA em seus componentes curriculares, o que acrescenta ao trabalho docente uma responsabilidade de natureza regulatória.

Com base nessa sistematização, discute-se, a seguir, como a incorporação da IA incide sobre cada uma das dimensões apresentadas no Quadro 01, considerando tanto as potencialidades quanto os limites apontados pela literatura.

Na dimensão do Ensino, destaca-se a personalização do aprendizado, com algoritmos que ajustam conteúdos e ritmos às necessidades de cada estudante (Nunes; Mercado, 2025). Nas dimensões de Acompanhamento e Avaliação e de Planejamento e Preparação, a IA possibilita automatizar tarefas burocráticas e repetitivas, como a correção de avaliações, o lançamento de frequências e notas nos sistemas acadêmicos e o preenchimento do PIT e do RAD, fornecendo feedback instantâneo e liberando tempo para atividades mais estratégicas e humanas (Coelho et al., 2025).

No Planejamento e Preparação, a IA auxilia na elaboração de planos de aula, exercícios, simulados e materiais didáticos (Silva, 2024) e, no ensino a distância, sistemas de tutoria inteligente e chatbots oferecem suporte contínuo aos estudantes. Em estudo com docentes da educação profissional, Costa, Ribeiro e Mossin (2023) verificaram que a adoção de uma plataforma baseada em IA contribuiu para economizar tempo em sala de aula e ampliar o engajamento dos estudantes, embora os professores tenham enfrentado dificuldades iniciais de apropriação da ferramenta.

No Ensino, recursos como tradução em tempo real, audiodescrição e leitores de tela ampliam a inclusão de estudantes com deficiência, em diálogo com o Atendimento Educacional Especializado (Costa Júnior et al., 2025). Na Pesquisa e Inovação, ferramentas baseadas em grandes modelos de linguagem podem apoiar a revisão de literatura, a reformulação textual e a síntese de conteúdos; na Orientação Acadêmica, atuam como assistentes na organização de trabalhos acadêmicos, embora exijam supervisão humana rigorosa para prevenir plágio e assegurar a confiabilidade das informações (Silva, 2024). Esse desafio já se manifesta entre docentes EBTT: em pesquisa realizada em um câmpus do Instituto Federal de São Paulo, Borsato e Mossin (2026) verificaram que, embora 17 dos 18 participantes considerassem plágio o uso de ideias geradas por IA sem citação, apenas 11 orientavam os estudantes a declarar esse uso.

Na dimensão da Extensão, a IA pode apoiar a elaboração de projetos, a organização de eventos, a produção de materiais de divulgação e a sistematização de dados em consultorias (Coelho et al., 2025). Contudo, a extensão constitui-se como relação dialógica entre a instituição e a sociedade, que a mediação tecnológica não substitui (Tardif; Lessard, 2014), e o uso dessas ferramentas pode reproduzir desigualdades de acesso em comunidades com conectividade limitada (Coelho et al., 2025).

Na dimensão de Gestão e Representação, a IA pode auxiliar na redação de documentos e relatórios, na organização de informações para a tomada de decisão e na elaboração de projetos pedagógicos pelos Núcleos Docentes Estruturantes (Coelho et al., 2025). A participação em conselhos, colegiados e representações, entretanto, envolve deliberação coletiva e posicionamento político, que não podem ser delegados a sistemas automatizados (Amadi et al., 2025), além de implicar o tratamento de dados de estudantes e servidores, o que exige cuidados com a privacidade (Coelho et al., 2025).

As potencialidades discutidas até aqui remetem, sobretudo, à categoria influência da Inteligência Artificial sobre as atividades docentes. Os aspectos tratados a seguir, por sua vez, evidenciam as tensões relacionadas às categorias reconfiguração do trabalho docente, dependência tecnológica e performatividade e mercantilização do trabalho acadêmico.

Contudo, essa integração desafia a autonomia e a centralidade do professor e suscita debates sobre substituição parcial e precarização do trabalho docente, aos quais se somam questões de autoria, de validação dos métodos de IA generativa e de autoridade epistemológica do professor (Amadi et al., 2025). Essa ambivalência expressa-se nas representações dos próprios docentes: em pesquisa com professores de uma escola profissionalizante de São Paulo, Carvalho e Corrallo (2026) identificaram que a IA generativa é associada, simultaneamente, à agilidade e à facilidade no trabalho e à desconfiança, sobretudo em razão do risco de plágio.

Se, por um lado, o trabalho docente deve acompanhar as mudanças socioculturais (Nóvoa, 2009), por outro, sob a lógica do capitalismo contemporâneo, alerta-se para o perigo de converter o "trabalho vivo" (a interação humana essencial) em "trabalho morto" (processos automatizados e códigos reprodutíveis sem a presença física do mestre). O professor passa a ser visto, muitas vezes, como a "tecnologia mais cara" do sistema, o que incentiva a adoção de máquinas para reduzir custos em detrimento da qualidade do relacionamento interpessoal no ensino (Novais; Zan, 2024).

Requer atenção, ainda, a intensificação do trabalho docente sob novas formas de organização do trabalho, influenciadas pela facilitação tecnológica, que pode deteriorar as condições de trabalho e gerar processos de autointensificação, frustração e desencanto profissional, favorecendo uma educação meramente instrumental (Garcia; Anadon, 2009). No caso da IA, essa intensificação expressa-se também na responsabilização quase exclusiva do professor pelos usos éticos dessas ferramentas, inclusive por parte dos estudantes, acompanhada de uma profusão de cursos on-line que reiteram discursos acríticos de inovação e protagonismo docente (Costa et al., 2024).

Ainda que possa favorecer a autonomia profissional, a predominância do digital em sala de aula e nas demandas institucionais acentua a dependência tecnológica e a performatividade cotidiana do docente, intensifica rotinas e fragiliza a reflexão crítica e as interações entre docentes e estudantes (Amadi et al., 2025).

O uso da IA requer, também, diretrizes éticas que evitem vieses algorítmicos e preservem o pensamento crítico e a autonomia intelectual de professores e estudantes (Nunes; Mercado, 2025). Somam-se a isso a privacidade dos dados educacionais, as "alucinações" (informações falsas com aparência de verdade) e o risco de agravamento da exclusão digital em contextos de infraestrutura e conectividade limitadas, o que exige regulamentação ética e políticas de equidade (Coelho et al., 2025).

Para que a tecnologia atue como aliada, são urgentes políticas de formação continuada que ultrapassem o manejo técnico e capacitem os docentes a orientar os estudantes no uso crítico e ético dessas ferramentas (Coelho et al., 2025; Queiroz et al., 2025). O foco da docência desloca-se para a mediação de habilidades socioemocionais, criatividade e pensamento analítico, que as máquinas não replicam plenamente (Novais; Zan, 2024), exigindo um professor que atue como mediador crítico entre o ciberespaço e o estudante, preservando o caráter dialógico e emancipatório da educação (Bandeira; Aquino, 2025).

A saúde docente também merece atenção, pois a facilidade de conexão e a pressão por produtividade tecnológica podem agravar quadros de estresse, ansiedade e depressão (Cecílio; Reis, 2016).

Problematiza-se também a mercantilização da educação, inscrita em uma lógica performática de metas, indicadores quantitativos e rankings que pouco dialoga com os sentidos formativos do trabalho pedagógico (Silva Júnior, 2023). Na EPT, Ferreira, Mello e Diniz (2025) alertam que a incorporação da IA sob a lógica neoliberal tende a reforçar o produtivismo, razão pela qual defendem uma formação docente crítica.

Na pesquisa e na orientação acadêmica, a IA interfere no raciocínio, na ética e na autoria de TCCs, dissertações, teses e artigos, alcançando a responsabilidade do professor como coautor e orientador. Entre as preocupações do meio acadêmico figuram a passividade cognitiva, a omissão da declaração de uso e a distorção do escopo original. A Portaria nº 2.664/2026 do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) responde a parte dessas questões ao estabelecer a declaração obrigatória do uso de IA generativa, com especificação da ferramenta, da etapa e da finalidade, a vedação da apresentação de conteúdo gerado por IA como autoria humana e a responsabilidade integral dos autores pelo conteúdo final (CNPq, 2026).

Por fim, a incorporação tecnológica massiva gera sobrecarga de trabalho e desvalorização de competências intelectuais, alterando a identidade profissional docente em função das exigências de performance (Amadi et al., 2025).

Cruzando-se os elementos resultantes da análise das dimensões do Quadro 01 com as categorias analíticas definidas a partir da revisão de literatura, é possível sistematizar os principais achados deste estudo, conforme apresentado no Quadro 02.

Quadro 02 - Síntese dos achados segundo as categorias analíticas

Categoria analítica	Principais achados
Reconfiguração do trabalho docente	Ampliação e redistribuição das atribuições docentes, com a IA incidindo sobre o ensino, o planejamento, a avaliação, a orientação, a pesquisa, a extensão e a gestão; alargamento dos tempos e espaços de trabalho para além da instituição; deslocamento do foco da docência para a mediação crítica e para o desenvolvimento de habilidades socioemocionais; e tensões sobre a identidade profissional docente, bem como atribuição ao docente da definição dos usos permitidos da IA, na ausência de política institucional formal (Martins; Tonini, 2026). Dimensões implicadas: todas as do Quadro 01.
Influência da IA sobre as atividades docentes	Personalização do aprendizado e tutoria inteligente; automação da correção de avaliações e do registro acadêmico; apoio à elaboração de planos, materiais didáticos e projetos; suporte à revisão de literatura, à escrita e à orientação acadêmica; promoção da acessibilidade; e apoio à sistematização de dados na extensão e na gestão. Dimensões implicadas: Ensino; Planejamento e Preparação; Acompanhamento e Avaliação; Orientação Acadêmica; Pesquisa e Inovação; Extensão; Gestão e Representação.
Dependência tecnológica e performatividade	Padronização de práticas e fragilização das interações entre docentes e estudantes; intensificação e autointensificação do trabalho; riscos à autonomia intelectual, à autoria e à confiabilidade das informações (alucinações e vieses algorítmicos); e repercussões sobre a saúde docente. Dimensões implicadas: Ensino; Acompanhamento e Avaliação; Orientação Acadêmica; Pesquisa e Inovação.
Mercantilização do trabalho acadêmico	Conversão do trabalho vivo em trabalho morto e tendência de substituição do professor como forma de redução de custos; subordinação da produção científica a métricas de produtividade, indicadores quantitativos e rankings; e necessidade de regulamentação, a exemplo da declaração obrigatória do uso de IA generativa instituída pelo CNPq. Dimensões implicadas: Pesquisa e Inovação; Orientação Acadêmica; Gestão e Representação.

Fonte: Elaborado pelos autores (2026).

A síntese evidencia que as categorias não operam isoladamente: as atividades em que a IA apresenta maior potencial de apoio, como a avaliação, o planejamento e a produção acadêmica, são também as mais expostas à intensificação do trabalho, à performatividade e à lógica de métricas. A reconfiguração do trabalho docente EBTT envolve, portanto, a redistribuição de tempos, responsabilidades e formas de controle sobre a docência, o que reforça a necessidade de mediações institucionais que orientem o uso crítico dessas tecnologias.

Considerações finais

A incorporação da IA no campo educacional incide sobre as formas de ensinar, planejar, avaliar e acompanhar os processos de ensino e aprendizagem. Na EPT, essas mudanças assumem especificidades relacionadas à docência EBTT, marcada pela verticalização do ensino e pela multiplicidade de atribuições. A análise permitiu compreender que a IA não é elemento neutro ou meramente instrumental, mas tecnologia sociotécnica que tensiona práticas, tempos, responsabilidades e identidades profissionais.

A sistematização das atribuições previstas na Resolução CONSUP IFPA nº 779/2022 evidenciou que as possibilidades de incorporação da IA extrapolam a sala de aula e alcançam o planejamento, a avaliação, a orientação acadêmica, a pesquisa, a extensão e a gestão, podendo apoiar a automação de tarefas repetitivas e ampliar a mediação pedagógica, a personalização do ensino e a produção acadêmica. Tais potencialidades dependem, contudo, das condições institucionais, da infraestrutura e da formação crítica dos docentes. O cruzamento dessas dimensões com as categorias analíticas mostrou que elas se concentram no ensino, no planejamento, na avaliação e na produção acadêmica, as mesmas frentes em que se manifestam com maior intensidade os riscos de dependência tecnológica, performatividade e mercantilização do trabalho.

Em contrapartida, sob a lógica do capitalismo contemporâneo e da plataformização da educação, a IA impõe riscos de intensificação do trabalho, ampliação do controle, precarização e redução da autonomia docente, além de questões éticas relativas à privacidade dos dados, aos vieses algorítmicos, à autoria e à confiabilidade das informações. Isso reforça a necessidade de regulamentações institucionais claras, ainda ausentes no IFPA e na maior parte da Rede Federal (Martins; Tonini, 2026), capazes de evitar tanto a rejeição acrítica quanto a adoção instrumentalizada dessas tecnologias.

Diante desse cenário, é imperativo investir em políticas institucionais de formação continuada que articulem as dimensões técnica, pedagógica e ético-política, fortalecendo o professor como mediador intelectual, crítico e humanizador. Assim compreendida, a IA pode assumir função complementar ao trabalho docente, desde que subordinada a projetos institucionais comprometidos com a valorização da docência e com o caráter emancipatório da educação. Ao articular a produção acadêmica sobre IA e trabalho docente à regulamentação institucional da docência EBTT, este estudo evidencia as dimensões do trabalho docente mais suscetíveis às reconfigurações provocadas pela IA e oferece subsídios para orientações institucionais nos Institutos Federais. Por sua natureza bibliográfica e documental, contudo, não esgota o debate: são necessárias pesquisas empíricas sobre as percepções dos docentes, os usos concretos da IA e seus impactos nas condições de trabalho, na saúde docente e na qualidade da formação, em especial fora do eixo Sul-Sudeste, onde se concentram os estudos empíricos identificados neste levantamento.

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