ENA inteligência artificial já está na gestão da escola
Planilhas, e-mails, orçamentos, planejamentos de aula: numa escola particular de São Paulo, a equipe de gestão passou a fazer boa parte disso com ajuda da IA. A dissertação ouviu dez pessoas dessa equipe para entender o que mudou nos processos, o que ainda trava e quem decide no fim. Explicada em 12 telas.
Uma tarefa de 23 dias passou a levar 5 minutos, segundo quem a faz
Na escola estudada, mandar uma mala direta (e-mails personalizados para cerca de 300 alunos) era um trabalho manual. Uma das pessoas da equipe de TI montou uma automação com IA. Quanto tempo você acha que leva hoje?
Falas da seção 4.2 (tema 3). São relatos dos entrevistados, não medições da pesquisa. Barras em escala logarítmica (cada marca vale 10 vezes a anterior), porque 23 dias e 5 minutos não caberiam na mesma régua comum. Nos outros relatos, a dissertação não dá o tempo de depois.
A dissertação separa três tamanhos de mudança
Nem todo uso de IA muda um processo da mesma forma. Às vezes o trabalho continua igual, só que mais rápido; às vezes muda o jeito de fazer; e às vezes pode mudar até quem faz o quê. Toque em cada degrau.
Tabela 10 e seção 2.3.2. A autora se apoia no Manual de Oslo (OCDE) para o primeiro nível e em Vial (2019) para o segundo; o terceiro "deve ser tratado como um potencial", porque a mudança pode ainda não estar consolidada. Exemplos: Tabela 11.
Dez pessoas da gestão de uma escola contaram como usam a IA
É um estudo de caso: em vez de ouvir muitas escolas, a pesquisa olhou a fundo uma só, uma escola particular de educação básica na cidade de São Paulo que já usava IA. A autora escolheu as pessoas pela experiência com o tema, e cada uma respondeu a perguntas abertas sobre adoção, processos, regras, ferramentas e decisões.
Tabela 6 e seção 3. Todos têm ensino superior; 60% estão em cargos de gestão. Os nomes da escola e das pessoas não aparecem na dissertação; mostramos só os grupos.
Das conversas saíram 163 trechos e seis temas
A autora leu as transcrições várias vezes e marcou, no programa MAXQDA, os trechos ligados à pergunta da pesquisa. Depois juntou os trechos em subtemas e os subtemas em temas. Toque em cada camada.
Seções 3 e 4.2: análise temática de Braun e Clarke (2006), em seis fases. 163 trechos: soma da matriz de códigos (Figura 5). Subtemas e temas: Tabela 7. Ligação com os objetivos: Tabela 14.
Regras de uso e dificuldades foram os assuntos mais falados
Cada fileira é um assunto e cada coluna, uma pessoa; a altura é o número de trechos da entrevista marcados com aquele assunto. Escolha um assunto.
Figura 5 (matriz de códigos do MAXQDA). Mostramos os nove subtemas dos temas 1 a 5; os da decisão estão na tela 10, a partir da Tabela 8. Mais trechos indicam que o assunto apareceu mais na conversa, não que seja mais importante: a própria autora diz que a frequência não decidiu a relevância dos temas.
O Copilot da escola convive com o ChatGPT e o Gemini
O uso cresceu aos poucos entre 2023 e 2024: o ChatGPT abriu as conversas, e a chegada do Copilot da Microsoft, adotado oficialmente pela escola, levou a IA para o trabalho de todo dia. Aposte: quantas das dez pessoas falaram do Copilot?
Barras: Figura 5 (trechos e pessoas com trecho em cada subtema). Grade: montada por nós a partir das falas citadas no tema 5 e na seção 4.2; a ausência de uma marca só quer dizer que a fala citada não menciona a ferramenta. Pela Tabela 13, o Copilot é preferido pela segurança dos dados e por estar no Microsoft 365 que a escola já usa.
De vinte usos mapeados, catorze fazem o mesmo trabalho mais rápido
A autora mapeou 20 usos da IA, metade na administração e metade na parte pedagógica. Toque num deles e diga o que você acha: o trabalho continuou o mesmo, só mais rápido, ou mudou o jeito de fazer?
Tabela 11 (classificação da autora). Contagens nossas. Os números e nomes dos grupos (P1 a P10) seguem a tabela. Onde o texto da seção 4.5 cita outras pessoas para a revisão de textos e os materiais didáticos, seguimos a tabela.
Os principais desafios estão na cultura, na formação e na ética
Dificuldades foram, ao lado das regras de uso, o assunto com mais trechos: 28, com falas de todos os dez. A autora as agrupou em três tipos. Toque em cada cartão para ler o que disseram.
Tabela 9 e falas do tema 2 (seção 4.2). Barras: linha "Desafios no processo de adoção" da Figura 5.
A IA ajuda a decidir, mas a decisão continua com a pessoa
Os gestores usam a IA de três jeitos na hora de decidir. Escolha um.
Como contam os entrevistados, quem decide é quem diz à IA o que importa. Escolha o critério:
Ilustração nossa · valores inventadosTabela 8 e falas do tema 6. Para a autora, a IA reduz os limites de tempo e de informação de quem decide (a "racionalidade limitada" de Herbert Simon), mas a escolha final continua humana, ancorada na experiência (Mintzberg).
A escola protege os dados com três camadas de regras
Uma escola guarda dados de crianças, famílias e funcionários. Desde a pandemia, um comitê de governança digital define o que pode e o que não pode. Toque em cada camada.
Tabela 12 e falas do tema 4. Os números de pessoas são os que a tabela cita em cada eixo. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD, 2018) é a base das regras.
O caminho que a autora propõe para outras escolas
A dissertação fecha com um modelo em três fases (Figura 6):
1 · Antes: condições
A equipe adota o que vê como útil e fácil de usar, aprende junto com a tecnologia (inclusive a escrever bons comandos) e trabalha em ambientes seguros, dentro da LGPD e com comitê de ética.
2 · Durante: novas capacidades
Das ferramentas embutidas (Microsoft 365, Google Workspace) para agentes que fazem tarefas sozinhos. Na administração: custos, bens da escola, auditoria de dados. No pedagógico: letramento digital, planejamento pedagógico e inclusivo e comunicação.
3 · Depois: decisões melhores
Decisão "híbrida": a IA processa os dados e serve de interlocutor, e a pessoa faz a curadoria e decide.
O que esta pesquisa não diz
- Uma escola só. Uma escola particular com estrutura própria de tecnologia não representa as escolas brasileiras, e a falta de recursos pode deixar escolas públicas para trás. · segundo a autora
- Dez pessoas, todas da gestão e da tecnologia. Outros grupos poderiam ver a IA de outro jeito; professores de outras áreas, famílias e alunos não foram ouvidos. · autora e observação nossa
- Um retrato de 2026. A IA muda depressa; os resultados valem para este momento. · segundo a autora
- Tempo relatado, não medido. Os ganhos de tempo vêm das falas; a pesquisa não cronometrou as tarefas. · observação nossa
Próximos passos sugeridos: comparar escolas públicas e privadas, estudar a carga de trabalho e a saúde mental dos gestores (há relatos de uma "falsa sensação de dar conta de tudo"), acompanhar a chegada dos agentes e discutir autoria e plágio em documentos feitos com IA.
Créditos
GARCIA, Tatiana de Souza Mendes. O uso da inteligência artificial na inovação de processos de gestão educacional. Dissertação (Mestrado em Administração de Empresas), Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2026. Orientador: Prof. Dr. Gilberto Perez.
Estudo de caso qualitativo, entrevistas semiestruturadas e análise temática com o MAXQDA. Pesquisa com apoio do CNPq. Segundo a autora, o Copilot e o ChatGPT ajudaram só na revisão do texto, sem acesso às entrevistas. Esta versão simplifica o trabalho para o público em geral.