Entre Autonomia e Dependência: Impactos da Inteligência Artificial nos Processos Cognitivos de Alunos de Mba Online

Maria Karina Fernandes do Nascimento; Carolina Matteussi Lino

DOI: 10.22167/2675-6528-202603252

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A Inteligência Artificial tem transformado significativamente os processos de aprendizagem e produção de conhecimento, suscitando dilemas éticos e questionamentos sobre seu uso educacional. Investigou-se os efeitos do uso de ferramentas de Inteligência Artificial generativa sobre os processos cognitivos de estudantes de MBA na modalidade online, com foco na relação entre autonomia e dependência tecnológica. A pesquisa caracterizou-se como exploratória e utilizou dados secundários de um questionário aplicado por uma instituição de ensino, que buscou compreender a relação dos estudantes com tecnologias digitais. Os resultados indicaram elevada utilização das ferramentas generativas (81,5% dos mais de 2000 respondentes, com 50,5% de uso diário), acompanhada da percepção de dependência em tarefas que poderiam ser realizadas de forma autônoma. Observaram-se efeitos positivos, como aumento da autonomia nos estudos e estímulo à curiosidade, mas também indícios de redução do esforço mental e da confiança nas próprias habilidades cognitivas. Mais da metade dos participantes (57,3%) afirmou sempre verificar as informações geradas pela IA. Infere-se que a Inteligência Artificial na educação demanda abordagens pedagógicas que promovam o uso crítico, ético e equilibrado dessas tecnologias, especialmente por meio do desenvolvimento do letramento em IA, posicionando-a como apoio e não substituta das capacidades intelectuais.

Palavras-chave: Dependência Tecnológica; Educação Digital; Inteligência Artificial Generativa; Neurociência.

1. Introdução

O avanço das tecnologias digitais, especialmente da Inteligência Artificial (IA), tem promovido transformações significativas na forma como os indivíduos aprendem, produzem e interagem com o conhecimento. Embora o tema tenha ganhado maior notoriedade a partir de 2022, com o lançamento do ChatGPT, o campo da IA existe desde o final da Segunda Guerra Mundial (Russel, 2013) e está presente em diversas tecnologias cotidianas (Unesco, 2024).

Nas últimas décadas, o desenvolvimento acelerado da Inteligência Artificial deu origem a novas vertentes, como os modelos de Inteligência Artificial Generativa (IAGen). Conforme definido por Samoili et al. (2020), essa categoria de algoritmos é capaz de produzir conteúdo original, como textos, imagens e códigos, a partir de grandes volumes de dados. Ferramentas como ChatGPT, Gemini e Midjourney popularizaram-se, modificando a maneira como estudantes, profissionais e pesquisadores processam e constroem o conhecimento, ao oferecer respostas imediatas, sínteses complexas e produções textuais estruturadas.

Essa popularização tem suscitado dilemas éticos e pedagógicos no campo da produção científica e da formação intelectual. Questiona-se em que medida o uso intensivo dessas ferramentas pode afetar a capacidade de pensar de forma autônoma, a originalidade das ideias e o desenvolvimento das habilidades mentais envolvidas no ato de aprender. Essas preocupações aproximam o debate tecnológico das ciências do cérebro, uma vez que a neurociência, em diálogo com a educação, demonstra que a aprendizagem depende de processos como atenção, memória e plasticidade cerebral (Cosenza e Guerra, 2011).

Autores argumentam que a aprendizagem requer atividade mental constante, e o uso da Inteligência Artificial, se não for crítico e equilibrado, pode diminuir a participação ativa dos estudantes nos processos mentais de construção do conhecimento. Isso compromete a estimulação neural necessária para a formação de novas conexões sinápticas. A crescente delegação de atividades intelectuais à tecnologia, especialmente as relacionadas à escrita e à reflexão, tende a limitar a plasticidade cerebral, reduzindo o esforço cognitivo e o estabelecimento de associações entre conhecimentos prévios e novos (Kosmyna et al., 2025). Como resultado, favorece-se uma postura passiva diante da aprendizagem e uma maior dependência dos recursos digitais.

Por outro lado, embora se reconheçam os riscos do uso indiscriminado da IA, Zucco et al. (2023) defendem que existem potencialidades significativas quando seu emprego é orientado de forma crítica e pedagógica. A Inteligência Artificial pode enriquecer o processo de ensino-aprendizagem, possibilitando experiências personalizadas, promovendo o desenvolvimento de habilidades práticas e favorecendo a interação. Destacam-se também a sustentabilidade do aprendizado, a flexibilidade do ensino e o acesso facilitado a informações adicionais.

Diante desse cenário complexo, que envolve tanto os benefícios quanto os desafios cognitivos e pedagógicos do uso da Inteligência Artificial, torna-se essencial investigar a tensão entre a autonomia e a dependência tecnológica no contexto educacional. A compreensão de como o suporte da IA contribui para a aprendizagem significativa ou, ao contrário, favorece a “dívida cognitiva” – uma condição em que a dependência de sistemas externos substitui o esforço mental necessário ao pensamento independente (Kosmyna et al., 2025) – é crucial para o desenvolvimento de práticas mais conscientes. Assim, o presente estudo propõe investigar os impactos do uso da Inteligência Artificial, especialmente das ferramentas generativas, sobre os processos cognitivos de alunos de Master of Business Administration (MBA) na modalidade online, explorando a tensão entre autonomia e dependência tecnológica.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa exploratória, conforme a tipologia proposta por Gil (2002), por abordar um tema com desenvolvimento incipiente na literatura. Essa abordagem visou aprofundar o conhecimento sobre os impactos da Inteligência Artificial nos processos cognitivos de discentes de cursos de Master of Business Administration (MBA), buscando maior familiaridade com o problema de pesquisa e a compreensão de suas nuances.

A estratégia de pesquisa adotada baseou-se na análise de dados secundários. Utilizou-se um banco de dados proveniente de um questionário previamente aplicado por uma instituição de ensino superior pública, localizada em Piracicaba (SP). O instrumento original foi elaborado com o objetivo de compreender a relação dos estudantes com tecnologias digitais e aspectos de sua experiência em ambientes virtuais de aprendizagem.

Os participantes da pesquisa foram estudantes maiores de 18 anos, regularmente matriculados em cursos de MBA na modalidade online, ofertados pela referida instituição. Esses cursos, de pós-graduação *lato sensu*, abrangem diversas áreas de especialização e são oferecidos na modalidade de educação a distância, conforme a legislação vigente.

Para a seleção dos dados, incluíram-se os registros referentes aos estudantes que ingressaram nos cursos no primeiro semestre de 2024 e nos primeiro e segundo semestres de 2025. Foram consideradas apenas as respostas que apresentaram preenchimento suficiente das questões relevantes para os objetivos do estudo. Excluíram-se registros incompletos ou com ausência de respostas nas questões essenciais, bem como aqueles que não correspondiam ao período ou ao público-alvo definido.

A coleta de dados não foi conduzida diretamente pela pesquisadora responsável por este trabalho. O estudo baseou-se exclusivamente na análise de dados já existentes no banco institucional, aos quais a pesquisadora teve acesso. Não foram fornecidas informações que permitissem a identificação direta ou indireta dos participantes, e não houve contato individual com os respondentes.

Considerando que os dados analisados se encontravam devidamente anonimizados e não possibilitavam a identificação dos participantes, solicitou-se a dispensa da obtenção do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE). Essa solicitação fundamentou-se nas disposições éticas aplicáveis a pesquisas que utilizam dados secundários não identificáveis, conforme previsto na Resolução CNS n° 510/2016.

Os dados coletados contemplaram itens que permitiram observar aspectos relacionados ao uso de ferramentas de Inteligência Artificial pelos estudantes, incluindo práticas de verificação de informações fornecidas por sistemas automatizados. Também se obtiveram informações sobre hábitos de estudo, como tempo dedicado à leitura e percepção da qualidade dessa atividade, visando examinar possíveis relações entre autonomia intelectual e o uso de recursos de IA.

A análise dos dados foi realizada por meio de estatística descritiva. Os resultados foram interpretados em diálogo com referenciais teóricos, como as diretrizes da Unesco (2024) sobre o uso da Inteligência Artificial, as reflexões apresentadas por Lima e Felippe (2025) acerca da integridade acadêmica e as discussões de Cosenza e Guerra (2011) sobre as implicações da atenção na aprendizagem.

Para a organização dos dados, utilizou-se o software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versão 20.0. Como apoio à leitura de artigos em inglês, empregaram-se as versões gratuitas dos tradutores digitais Google Tradutor, DeepL e ChatGPT. No processo de escrita, foram utilizados os revisores LanguageTool e Ferramentas para a Língua Portuguesa (FLiP), também em suas versões não pagas.

Este estudo foi submetido ao Sistema CEP/CONEP, por meio da Plataforma Brasil. Obteve parecer favorável sob o CAAE n° 96435626.1.0000.9927, em conformidade com as diretrizes das Resoluções CNS n° 466/2012 e nº 510/2016, bem como da Norma Operacional nº 001/2013 e outras normativas vigentes.

3. Resultados e Discussão

A análise dos dados revelou uma adesão expressiva ao uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) entre os estudantes de MBA na modalidade online que participaram da pesquisa. Verificou-se que 81,5% dos mais de 2000 respondentes afirmaram utilizar essas tecnologias. Este percentual elevado pode ser atribuído às características da amostra, composta por indivíduos engajados em cursos de pós-graduação a distância, cujo perfil socioeducacional frequentemente demonstra maior familiaridade e abertura para a incorporação de inovações digitais em suas rotinas acadêmicas e profissionais. Tal índice supera os resultados de pesquisas nacionais mais amplas, como as conduzidas por Google/Ipsos e Datafolha (2025), que apontaram taxas de uso de IA entre brasileiros de 54% e 43%, respectivamente, mesmo considerando o uso para fins de aprendizagem.

A popularidade dessas ferramentas é evidenciada pela preferência por plataformas específicas. Entre os 1712 participantes que declararam utilizar IA, o ChatGPT foi o mais empregado, com 1201 usuários. Em seguida, destacaram-se o Gemini (Google), com 844 usuários, e o Copilot (Microsoft), utilizado por 513 estudantes. Outras ferramentas, como DeepSeek, PerplexityAI e Claude Anthropic, apresentaram menor frequência de uso. A predominância dessas plataformas reflete a eficácia das estratégias de promoção e a percepção de sua indispensabilidade, embora o debate sobre os dilemas éticos, ambientais e cognitivos associados à IA permaneça relevante (Zuboff, 2021; Ren e Wierman, 2024; Nunes, 2025; Kosmyna et al., 2025).

A frequência de uso da IA também se mostrou notavelmente alta. Mais da metade dos estudantes, 50,5% (equivalente a 864 dos 1712 respondentes válidos), relatou utilizar essas ferramentas diariamente. Adicionalmente, 22,7% indicaram uso de três a quatro vezes por semana, e 18,2% as empregam de uma a duas vezes semanais. Embora a pesquisa não tenha especificado as atividades associadas a essa frequência, os dados sublinham a crescente centralidade da IA no cotidiano acadêmico e profissional dos participantes, reforçando a necessidade de uma discussão aprofundada sobre as implicações dessas novas dinâmicas para a sociedade e a educação.

No que concerne à monetização e à percepção de valor, 38,2% dos participantes (499 estudantes) informaram investir em versões premium de IA generativa. Dentre este grupo, 35,7% (316 respondentes) avaliaram o desempenho da versão paga como superior à gratuita, e 20,4% (180) a consideraram muito superior. Este achado sugere o sucesso das estratégias de monetização das empresas de tecnologia, indicando uma crescente incorporação da IA nas rotinas dos indivíduos. Tal cenário remete à crítica de Zuboff (2021) sobre o caráter impositivo das tecnologias digitais e suas dinâmicas internas, bem como à reflexão de Freire (2025) sobre a pedagogia da autonomia, que defende o futuro como uma construção histórica e aberta, e não um dado inexorável.

A análise das tarefas para as quais a IA é utilizada revela uma ampla gama de aplicações. Um número expressivo de 878 participantes relatou empregar a IA para revisão, correção ou melhoria de textos. Além disso, 763 estudantes indicaram utilizá-la na maioria das tarefas do dia a dia, o que pode ser um indicativo de dependência tecnológica. A pesquisa de informações gerais também se destacou, com 716 respondentes, sugerindo uma substituição dos mecanismos de busca tradicionais, que demandam maior capacidade de seleção e esforço cognitivo (Kosmyna et al., 2025).

Preocupações adicionais surgem ao observar que 484 estudantes utilizam a IA para a elaboração de pequenos textos, como mensagens, e-mails e publicações em redes sociais. Esse tipo de uso levanta questionamentos sobre a possível terceirização de atividades intelectuais, mesmo em tarefas de baixa complexidade. Essa prática pode estar associada à “preguiça metacognitiva” (Kosmyna et al., 2025), na qual há uma transferência de responsabilidades cognitivas para a IA, com potenciais prejuízos à autorregulação e ao engajamento com o aprendizado. A delegação de atividades intelectuais à tecnologia, especialmente as relacionadas à escrita e à reflexão, tende a limitar a plasticidade cerebral, reduzindo o esforço cognitivo e o estabelecimento de associações entre conhecimentos prévios e novos.

A questão da verificação da confiabilidade das informações geradas pela IA é crucial, especialmente diante da possibilidade de alucinações (Nunes, 2025). Os resultados indicaram que 57,3% dos estudantes (984 alunos) afirmaram sempre verificar as informações fornecidas pelas IAGen. Outros 24,4% alegaram verificar com alguma frequência, mas nem sempre, enquanto 13,8% disseram fazer consultas dependendo do conteúdo. Apenas 3,1% responderam verificar raramente, e 23 participantes nunca verificam. Embora a maioria afirme verificar, é possível que essa resposta tenha sido influenciada pela percepção da opção moralmente mais correta, dado o contexto atual de debates sobre desinformação. Os percentuais restantes, contudo, permanecem alarmantes, indicando a ausência de práticas de averiguação e a manutenção de perspectivas uniformes, derivadas de padrões de treinamento de IA que podem incorporar vieses (Nunes, 2025; Araújo et al., 2025).

No âmbito da neurociência e dos processos cognitivos, a percepção dos participantes sobre o impacto do uso da IA revelou uma dualidade. Positivamente, 659 respondentes avaliaram que a IA aumentou sua autonomia e otimizou o processo de estudo. Além disso, 541 demonstraram maior curiosidade para aprender novos temas, e 453 relataram conseguir refletir melhor sobre os conteúdos. Esses achados sugerem que a IA pode, de fato, enriquecer o processo de ensino-aprendizagem, possibilitando experiências personalizadas e promovendo o desenvolvimento de habilidades práticas, conforme defendido por Zucco et al. (2023).

Em contrapartida, foram identificados indícios de impactos negativos. Um total de 224 participantes indicou que o uso da IA reduziu o esforço mental em atividades que antes exigiam maior reflexão. Adicionalmente, 145 relataram que a tecnologia os leva a recorrer à IA mesmo para tarefas que poderiam realizar de forma autônoma, e 51 expressaram a sensação de que o uso dessas tecnologias diminuiu sua confiança nas próprias habilidades cognitivas. Outros 18 participantes perceberam que o uso da IA afeta a concentração e o aprofundamento dos estudos, o que se alinha com a preocupação de Kosmyna et al. (2025) sobre a “dívida cognitiva”, onde a dependência de sistemas externos substitui o esforço mental necessário ao pensamento independente.

Essas percepções se alinham, ainda que timidamente, aos resultados de um experimento conduzido por Kosmyna et al. (2025). Nesse estudo, o grupo que utilizou ferramentas generativas apresentou menor carga cognitiva extrínseca e aumento de produtividade, mas também demonstrou menor engajamento profundo com as tarefas, dificuldade em expandir ideias sem o recurso da IA e menor segurança em relação à autoria. Observaram-se, ainda, indícios de déficit cognitivo, com registros cerebrais apontando para um esforço contínuo mais direcionado à memorização do que ao raciocínio complexo. Tais constatações convergem com a percepção de 72 respondentes deste estudo que sentem desenvolver menos suas habilidades ao delegar tarefas à IA e os 51 que relatam menor confiança em suas capacidades cognitivas.

Em contraste, o estudo de Kosmyna et al. (2025) também mostrou que o grupo que iniciou a produção de texto de forma autônoma e, posteriormente, utilizou buscadores e IA, demonstrou melhor integração com seus textos e maior fortalecimento da conectividade cerebral em diferentes áreas. Isso reflete um maior envolvimento das redes de memória, linguagem e controle executivo, capacidades essenciais para a execução de ações necessárias para alcançar objetivos (Cosenza e Guerra, 2011). Essa distinção sublinha a importância de um uso crítico e mediado da IA, que complemente e não substitua o esforço cognitivo humano.

No que diz respeito aos hábitos de leitura, os resultados indicaram que 711 estudantes leem livros, artigos ou textos digitais apenas algumas vezes por semana. Contudo, 604 participantes relataram ler por mais de 30 minutos diariamente, e 413 leem todos os dias por menos de 30 minutos. Embora a leitura seja uma atividade complexa que mobiliza diversas regiões cerebrais e contribui para o desenvolvimento cognitivo (Araújo et al., 2024), a ausência de identificação do tipo de leitura realizada limita a compreensão sobre o aprofundamento cognitivo. Este cenário, somado ao fato de o Brasil ser o segundo país com maior tempo médio de consumo de tela (We Are Social e Meltwater, 2024), reforça a hipótese de um ambiente cognitivo marcado por estímulos fragmentados, o que pode impactar a qualidade da atenção e o aprofundamento das atividades.

A forma de interação com a leitura também oferece insights sobre o engajamento cognitivo. Verificou-se que 703 estudantes preferem conteúdos curtos, buscando compreendê-los com atenção, o que pode sugerir uma tendência à superficialidade no processamento de informações, uma vez que a síntese de conteúdos complexos geralmente implica redução de estruturas conceituais. Por outro lado, a maioria dos participantes (818) afirmou que o tempo despendido na leitura depende do conteúdo ou do propósito, e 354 preferem conteúdos mais longos com leitura e análise detalhada. Esses dados indicam uma seleção e um nível de envolvimento condicionados ao interesse e à finalidade da atividade, sugerindo que a “preguiça cognitiva” pode ser seletiva.

A percepção do tempo de concentração antes do aparecimento de cansaço mental também foi investigada. A maioria dos participantes (636) informou manter o foco por até uma hora. Especificamente, 587 relataram concentração entre 20 e 40 minutos, 570 entre 40 e 60 minutos, e 224 entre 10 e 20 minutos. Embora esses dados não permitam correlações diretas com os padrões de uso de IA, sua análise conjunta sugere que diferentes estímulos e mediações tecnológicas podem influenciar a sustentação da atenção e o esforço cognitivo. Isso reforça a importância de práticas que estimulem o engajamento cognitivo ativo, em vez da delegação de tarefas intelectuais, considerando que a plasticidade cerebral, embora mais acentuada na infância, permanece ao longo da vida, demandando esforço para a formação de novas conexões neurais na fase adulta (Cosenza e Guerra, 2011).

Em síntese, os resultados desta pesquisa indicam uma elevada e frequente utilização de ferramentas de Inteligência Artificial generativa por parte dos estudantes de MBA online, com percepções ambivalentes sobre seus impactos. Embora muitos associem o uso da IA a um aumento da autonomia, otimização dos estudos e estímulo à curiosidade, uma parcela significativa também percebe a redução do esforço mental, a dependência para tarefas simples e a diminuição da confiança nas próprias habilidades cognitivas. Esses achados, em conjunto com os padrões de leitura e concentração, sugerem que a IA, se não for utilizada de forma crítica e consciente, pode favorecer a “dívida cognitiva” e a superficialidade no processamento de informações, reforçando a necessidade de abordagens pedagógicas que promovam o letramento em IA, posicionando-a como apoio e não como substituta das capacidades intelectuais.

4. Conclusão

O presente estudo investigou os impactos do uso de ferramentas de Inteligência Artificial generativa sobre os processos cognitivos de estudantes de MBA na modalidade online, explorando a tensão entre autonomia e dependência tecnológica. Verificou-se uma elevada adesão a essas tecnologias, com 81,5% dos respondentes afirmando utilizá-las, e mais da metade (50,5%) fazendo uso diário. As ferramentas foram empregadas em diversas tarefas, desde revisão de textos até a elaboração de conteúdos simples, o que, em muitos casos, indicou uma percepção de dependência para atividades que poderiam ser realizadas de forma autônoma. Embora a maioria dos participantes (57,3%) afirmasse sempre verificar as informações geradas pela IA, uma parcela considerável não o fazia, levantando preocupações sobre a confiabilidade e a manutenção de vieses. No que tange aos processos cognitivos, observou-se uma dualidade: enquanto muitos estudantes relataram aumento da autonomia nos estudos, otimização do processo e estímulo à curiosidade, uma parte significativa percebeu redução do esforço mental, maior dependência para tarefas simples e diminuição da confiança nas próprias habilidades cognitivas. Esses achados sugerem que, apesar dos benefícios percebidos, o uso indiscriminado da IA pode favorecer a “dívida cognitiva” e a superficialidade no processamento de informações.

A principal contribuição deste trabalho reside na explicitação da necessidade de abordagens pedagógicas que promovam o uso crítico, ético e equilibrado das tecnologias de Inteligência Artificial, posicionando-as como apoio e não como substitutas das capacidades intelectuais. Para tanto, o desenvolvimento do letramento em IA é fundamental. Contudo, a presente análise baseou-se em dados secundários de um questionário, o que limita o estabelecimento de correlações diretas e inferências causais, exigindo cautela na interpretação dos resultados. Para estudos futuros, sugere-se a adoção de metodologias mais controladas, como experimentos com grupos de controle, que permitam análises correlacionais mais robustas e aprofundem a compreensão dos impactos da IA no desempenho cognitivo e educacional. Reforça-se, assim, a importância de práticas que estimulem o engajamento cognitivo ativo, em vez da delegação de tarefas intelectuais, para a formação de novas conexões neurais e o desenvolvimento pleno das habilidades mentais.

Referências Bibliográficas

Cosenza, R. M.; Guerra, L. B. 2011. Neurociência e Educação: como o cérebro aprende. Artmed, Porto Alegre, RS, Brasil.

Kosmyna, N.; Hauptmann, E.; Yuan, Y.T.; Situ, J.; Liao, X.H.; Beresnitzky, A.V.; Braunstein, I.; Maes, P. 2025. Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an Al assistant for essay writing task. arXiv preprint arXiv:2506.08872, 4.

Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura [Unesco]. 2024. Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa. Unesco, Paris, França.

Russel, S.J. 2013. Inteligência artificial. Elsevier, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Samoili et al. 2020. Al Watch. Defining Artificial Intelligence. Towards an operational definition and taxonomy of artificial intelligence. Disponível em: <https://eprints.ugd.edu.mk/28047/>. Acesso em: 11 abril. 2026.

Zucco, F. D.; Reis, C.; Patrício, G. A.; Reinert, P. S. 2023. Inteligência Artificial na educação superior: práticas na pesquisa, no ensino e na extensão universitária. Revista

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Neurociência e Aprendizagem na Educação

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