A OpenAI divulgou nesta quarta-feira, 27 de agosto de 2026, os resultados de um experimento conduzido em parceria com a Bocconi University, detalhando como o uso do ChatGPT e o treinamento em pensamento crítico afetam o desempenho de estudantes universitários em tarefas práticas.
O experimento: IA versus pensamento crítico
Mais de 1.000 alunos do primeiro ano da graduação participaram do estudo. Eles foram divididos aleatoriamente em quatro grupos: acesso ao ChatGPT (GPT-4o), treinamento em raciocínio causal (uma vertente específica do pensamento crítico), ambos ou nenhum. O objetivo era resolver um caso real de negócios, elaborando recomendações de marketing para a loja de produtos oficiais da universidade.
O treinamento em raciocínio causal não envolveu IA e consistiu em exercícios com jogos, exemplos práticos, perguntas e feedback, ensinando a analisar causas e consequências de decisões. Já o grupo com acesso ao ChatGPT pôde utilizar o modelo para apoiar a elaboração das respostas, mas a decisão final sobre o conteúdo submetido permaneceu com os alunos.
Resultados: polidez versus originalidade
As respostas foram avaliadas por corretores humanos, seguindo uma escala de cinco pontos, e também analisadas automaticamente quanto a variedade de ideias, presença de raciocínio causal e proximidade com soluções de especialistas. Alunos com acesso ao ChatGPT apresentaram quase um ponto a mais na escala de avaliação, com respostas mais completas, lógicas e próximas do padrão de especialistas. O uso da IA ajudou estudantes a nivelar o jogo, produzindo trabalhos mais “profissionais”.
O treinamento em pensamento crítico, por outro lado, não elevou a nota média no critério tradicional, mas levou os alunos a produzirem uma gama mais diversificada de ideias — algo que os rubrics convencionais costumam ignorar. Esses estudantes explicaram melhor por que suas sugestões poderiam funcionar (ou não), mostrando maior profundidade de análise, mesmo sem ganhos evidentes na pontuação final.
Efeito combinado: complementaridade
O grupo que recebeu tanto acesso ao ChatGPT quanto treinamento em raciocínio causal apresentou os ganhos mais amplos: variedade de ideias comparável à do grupo treinado e notas elevadas como o grupo que usou IA. As respostas desse grupo foram mais lógicas, demonstraram maior busca por explicações e questionamento de premissas. O desenho randomizado permitiu separar o efeito de cada intervenção e do uso combinado, reforçando a complementaridade entre IA e pensamento crítico.
Implicações para avaliação e ensino
O estudo ressalta um desafio para educadores: se a IA pode ajudar qualquer aluno a entregar respostas polidas e próximas do padrão “expert”, os métodos tradicionais de avaliação perdem poder para distinguir entendimento real. O experimento sugere que critérios de avaliação precisam evoluir para valorizar originalidade, profundidade de raciocínio e multiplicidade de abordagens, e não apenas respostas mais bem acabadas.
O resultado é direto: IA torna as respostas melhores; pensamento crítico amplia o repertório de ideias. A combinação dos dois prepara melhor os estudantes para os desafios futuros, mas exige que escolas e universidades repensem como avaliam e desenvolvem competências em um cenário onde IA é parte do processo de aprendizagem.
Mais detalhes do estudo estão disponíveis na publicação oficial da OpenAI.