Como aproveitar os Agentic AI no meio acadêmico

Sobre este guia

Este guia de alto nível inclui:

• Uma breve introdução aos agentic AI

• Uma análise de como eles diferem da IA extrativa e da IA generativa

• Insights sobre como podem apoiar os principais objetivos institucionais e das bibliotecas

• Dicas e práticas recomendadas para selecionar e implementar essa tecnologia em sua instituição

A ascensão dos agentes orientados por objetivos

Não foi até o final de 2022 que o ChatGPT surgiu, trazendo ao público o empolgante potencial da IA generativa (GenAI). Agora, no dinâmico mundo da tecnologia, o foco está se voltando para a próxima evolução da inteligência artificial — os agentic AI.

Embora esses novos sistemas de IA se baseiem em grandes modelos de linguagem e estruturas que impulsionam o GenAI, eles foram projetados para ir além da criação de conteúdo: uma solução de agentic AI também pode definir objetivos, agir sobre eles, iterar e interagir com outras ferramentas e sistemas enquanto trabalha para atingir a meta do usuário.

Esses recursos levaram alguns especialistas a prever que a tecnologia transformará radicalmente a maneira como realizamos tarefas e tomamos decisões. De acordo com Yoav Shoham, professor emérito da Universidade Stanford:

“O potencial aqui é real. Mas precisamos equilibrar a ambição com um design cuidadoso, definições claras e expectativas realistas. Se conseguirmos isso, os agentes não serão apenas mais uma tendência passageira — poderão se tornar a espinha dorsal de como fazemos as coisas no mundo digital.”¹

O que são agentic AI e como eles diferem da IA generativa e da IA extrativa?

Os agentic AI integram tecnologias generativas e extrativas em seus fluxos de trabalho, coordenando o uso de cada uma conforme sua aplicação ideal. Embora a tabela abaixo destaque as diferenças entre esses conceitos, eles frequentemente atuam de forma complementar e não são mutuamente exclusivos.

Como funciona os agentic AI?

Esta é uma visão geral de alto nível de como uma ferramenta de agentic AI é projetada para responder a uma consulta do usuário:

No entanto, cada vez mais, os agentic AI estão se tornando interativos, permitindo que o usuário intervenha nos principais estágios e ajuste a estratégia ou a direção. Muitos também possibilitam fazer perguntas de acompanhamento: o agentic AI então determina se pode responder a essas perguntas com base nas fontes já consultadas ou se é necessária uma nova pesquisa.

Agentic AI na academia

Como vimos, a agentic AI foi projetada para processar solicitações muito mais complexas do que outros sistemas de IA. E, embora a supervisão humana continue sendo essencial do ponto de vista da qualidade, da ética e da segurança, na prática, os sistemas de agentic AI são projetados para operar com o mínimo de supervisão em tempo real. Para as instituições acadêmicas, isso oferece oportunidades fascinantes. Ele permite que bibliotecários, líderes acadêmicos, pesquisadores e estudantes vão além de apenas fazer uma consulta básica a um sistema de IA e receber uma resposta direta: Ele abre as portas para a solução de problemas essenciais de pesquisa e para a obtenção de insights estratégicos mais profundos. A agentic AI também tem o potencial de automatizar e acelerar tarefas mais rotineiras, ajudando a liberar os usuários para que se concentrem em trabalhos que exijam pensamento crítico, solução de problemas complexos e inteligência emocional. E quando se trata de ensino e aprendizagem, Kamalov, et al. (2025) veem os agentic AI "como uma nova e promissora avenida para a inovação educacional".³

Crucialmente, os sistemas de agentes de IA podem permitir uma supervisão humana mais fácil e mais direcionada dos processos que eles apoiam, oferecendo aos usuários a possibilidade de supervisionar e intervir nas áreas em que desejam se envolver. Por exemplo, em um processo de revisão da literatura, os usuários podem fazer alterações em etapas específicas, como excluir determinados documentos da consideração e incluir outros, ou modificar os parâmetros de pesquisa no meio do processo com base em padrões emergentes. Essa intervenção seletiva significa que os pesquisadores podem manter o controle sobre os pontos críticos de decisão e, ao mesmo tempo, beneficiar-se da capacidade da IA de lidar com a orquestração de tarefas complexas e de várias etapas.

Embora o uso da agentic AI esteja crescendo, muitas universidades ainda não a incorporaram em suas estratégias digitais. Mas em um preprint de 2025, Gridach, et al. analisam como a tecnologia pode ajudar em tarefas acadêmicas padrão, como geração de hipóteses e revisões de literatura^.4 Eles também apontam seu potencial para "democratizar o acesso" a ferramentas de pesquisa. Por exemplo, as consultas em linguagem natural e as respostas fáceis de digerir permitem que os usuários explorem tópicos altamente acadêmicos, independentemente de sua capacidade de pesquisa ou familiaridade com o assunto. A agentic AI também oferece suporte aprimorado para necessidades específicas de linguagem e aprendizado. Como observa o cientista e capitalista de risco Dr. Gerald Chan: "A educação é um caso de uso perfeito para aagentic A porque os recursos educacionais em todo o mundo são inadequados e distribuídos de forma desigual. "⁵

No entanto, se as instituições quiserem maximizar os benefícios da agentic AI , elas precisarão pensar cuidadosamente sobre como usar esses sistemas. Por exemplo, será importante considerar se a consulta requer o poder de computação da agentic AI . E, em caso afirmativo, que tipo de estímulo obterá as informações que eles estão buscando?

Como acontece com todas as ferramentas de IA usadas em pesquisa e educação, será importante selecionar os sistemas com cuidado e intenção. Isso inclui optar por ferramentas que sejam transparentes e baseadas em conteúdo acadêmico revisado por pares. E sempre verificar como os dados do usuário serão protegidos e usados.

Também será fundamental que os usuários garantam que permaneçam no circuito humano em todas as etapas do processo, vendo as informações geradas como um trampolim, e não como um destino final: Como as bibliotecas John Hopkins Sheridan aconselham seus pesquisadores: "Trate a IA como um ponto de partida, não como um substituto para o pensamento crítico e as fontes revisadas por pares. "⁶

Sabemos que os bibliotecários também têm uma forte opinião sobre esses pontos. Por exemplo, quando perguntamos aos profissionais da informação quais recursos eles precisavam em uma ferramenta de IA generativa, a transparência, a governança da ferramenta e a supervisão humana estavam no topo da lista^.7

Agentic AI e a biblioteca

Muitos acreditam que, com sua experiência em informações, fluência em tecnologia e habilidades de ensino, os bibliotecários estão perfeitamente posicionados para orientar a introdução e o uso dos agentic AI no campus. Mas talvez o mais importante seja que as tecnologias emergentes, como os agentic AI, ofereçam aos bibliotecários a oportunidade de reforçar o valor que eles oferecem.

Como Don Simmons, professor assistente da Escola de Biblioteconomia e Ciência da Informação da Universidade de Simmons, comentou em um artigo recente da Library Connect: "Quer você veja a IA como algo bom ou ruim, ela oferece uma oportunidade de ampliar nossa profissão, de modo que não apenas permaneçamos relevantes, mas também nos tornemos a fonte a ser consultada quando alguém quiser saber mais sobre navegação e alfabetização em IA. "⁸

Essa é uma opinião compartilhada por Marydee Ojala, editora-chefe da revista Computers in Libraries: "A agentic AI veio para ficar e vale a pena o tempo e o esforço dos bibliotecários e profissionais da informação para determinar sua relevância para a profissão e explorar a tecnologia de modo que ela atenda aos melhores interesses da clientela da biblioteca e dos próprios bibliotecários."

Embora ela concorde que a agentic AI seja uma "nova competência" para a comunidade de bibliotecas, Ojala não a vê como uma nova habilidade. "A empatia, que é fundamental para o trabalho dos bibliotecários humanos, muitas vezes não está presente nos agentes de IA. Assim, a combinação de emoção e tecnologia se encaixa perfeitamente na função de bibliotecário de IA, seja ela chamada por esse título ou não... "⁹

A agentic AI oferece aos bibliotecários a oportunidade de aproveitar seus conhecimentos e habilidades exclusivos para dar suporte a áreas como:

• Alfabetização em IA. Por exemplo, eles podem instruir os usuários sobre os recursos e as limitações das ferramentas dos agentic AI e abordar as preocupações com privacidade, parcialidade e desinformação. Eles também podem defender o uso responsável e ético dessas ferramentas, incluindo seu impacto social mais amplo.

• Consultoria em IA. Isso inclui a colaboração com outros departamentos para desenvolver políticas institucionais de IA e a orientação sobre questões de integridade acadêmica relacionadas ao uso de IA em pesquisas e cursos. Os membros da Associação de Bibliotecas de Pesquisa (ARL) relatam que estão sendo procurados por outros departamentos para "serem parceiros no campus e apoiar as instituições" em questões relacionadas à IA^.10 Em resposta, a ARL desenvolveu sete princípios que os membros podem utilizar ao responder a essas solicitações.

É importante ressaltar que os bibliotecários também podem orientar os usuários de suas bibliotecas para ferramentas específicas de agentic AI que atendam aos seus próprios padrões e aos padrões institucionais. E, como mostra uma pesquisa recente, essa orientação será valorizada: 58% dos alunos nos disseram que estariam confiantes de que uma ferramenta aprovada pela biblioteca se alinha à política de IA de sua instituição, o que os torna mais propensos a usá-la e adaptá-la. ¹¹

A agentic AI também pode desempenhar um papel no aprimoramento dos serviços da biblioteca, como explica Ojala: "...a agentic AI pode ser fundamental para antecipar as necessidades de pesquisa dos usuários da biblioteca, sugerindo recursos relevantes e identificando quaisquer lacunas de pesquisa que ela perceba. Para o desenvolvimento de coleções, um agentic AI poderia não apenas sugerir materiais para compra, mas também iniciar pedidos de compra de forma independente. Ele também pode assumir tarefas de capina. "⁹

Agentic AI no ensino e na aprendizagem

Como Kamalov, et al. observam, a educação é uma área em que o potencial inovador dos agentic AI pode se destacar. Ele pode ajudar a tornar o aprendizado mais personalizado, eficiente, envolvente e inclusivo para os alunos. Também pode equipá-los com as habilidades de IA e a alfabetização de que precisam para ter sucesso em suas futuras carreiras.

Os agentic AI também pode dar suporte aos educadores, ajudando-os na criação e no fornecimento do conteúdo do curso, bem como no envolvimento dos alunos. Para Chan, os agentic AI apenas reforça o valor da função de educador. "Junto com a aquisição de conhecimento, os alunos precisam dar sentido e ser capazes de usar o que estão aprendendo. É aí que entra um ótimo professor" Mas ele acredita que o aumento da IA exigirá que as universidades "reimaginem a sala de aula, reexaminando cada aspecto do processo educacional e redesenhando a experiência e o resultado educacional".⁵

E isso inclui a avaliação. Assim como a introdução da calculadora e o lançamento da Wikipedia, tecnologias como a IA generativa de agentic AI estão levando os educadores a pensar cuidadosamente sobre como devem avaliar os alunos e seu trabalho. Com tantas informações prontamente disponíveis, algumas universidades estão deixando de avaliar o trabalho produzido e se concentrando mais no processo seguido para concluí-lo^.13

O futuro dos agentic AI

Com os agentic AI evoluindo rapidamente, ninguém pode dizer com certeza como ela mudará nossas vidas. No entanto, Adrian Raudaschl, gerente principal de produtos da Elsevier, tem algumas ideias sobre o que pode acontecer no curto prazo.

Posso ver um cenário em que os usuários, sejam eles líderes acadêmicos, educadores, pesquisadores ou bibliotecários, orquestrarão uma pequena equipe desses agentes. Os agentes trabalharão em quatro ou cinco solicitações diferentes em segundo plano, trazendo a eles os últimos insights ou considerações de visualização. O usuário pode, então, se apropriar dessas informações e usá-las para avançar em seus objetivos; por exemplo, identificar a hipótese que deseja pesquisar em seguida, elaborar um plano de aula ou desenvolver uma estratégia.

Mas o que logo percebemos é que até metade das perguntas de acompanhamento de conversas que as pessoas faziam não estavam relacionadas à consulta original. Em vez disso, eles queriam explorar além dos limites desse tópico ou reinterpretar as informações. E essas eram perguntas que a IA da Scopus não conseguia responder facilmente. Com a Deep Research, isso mudou. Na verdade, pedimos a alguns de nossos parceiros da área de ciências biológicas que pensem em perguntas realmente difíceis para testá-lo, e os resultados têm sido muito promissores.

Em uma recente turnê por universidades na Ásia, Adrian também pôde ver em primeira mão como a Deep Research está ajudando os alunos a iniciar conversas mais profundas e críticas entre si e com seus mentores.

Os alunos valorizaram especialmente a capacidade da ferramenta de fornecer análises abrangentes e com várias perspectivas, baseadas em fontes confiáveis. Muitos destacaram como o raciocínio transparente e o fácil acesso a referências de texto completo os capacitaram a verificar insights e explorar tópicos mais profundamente. Como disse um aluno: "É melhor do que o que eu montaria - isso é certo sobre o projeto de pesquisa" Outro descreveu a experiência como se fosse uma cena de detetive em um filme, em que todas as pistas de repente se juntam e o mistério é resolvido, graças à clareza, à velocidade e à apresentação visual do sistema. Acima de tudo, eles gostaram da forma como o Deep Research incentivou o envolvimento cuidadoso em vez de confiar demais na IA.

Elsevierjá estão ocupadas procurando oportunidades para aproveitar ainda mais os agentic AI no Scopus AI e em outras soluções do site Elsevier. Adrian diz: "Temos muitas ideias e estamos trabalhando para concretizá-las este ano. Os agentic AI oferece muito potencial - a tecnologia agora está passando de um simples formato de consulta/resposta para fornecer recursos para um trabalho intelectual mais profundo."

No entanto, ele e a equipe planejam introduzir esses novos desenvolvimentos cuidadosamente, passo a passo. "Essa é uma nova tecnologia, e ela traz riscos. Para nós, é muito importante garantir a introdução de mudanças de forma incremental e adotar uma abordagem de teste e aprendizado. Não é apenas a coisa certa a fazer, mas também se alinha com nossa abordagem responsável à IA em Elsevier."

Elsevieros cinco princípios de IA responsiva da empresa

• Consideramos o impacto real de nossas soluções sobre as pessoas

• Tomamos medidas para evitar a criação ou o reforço de preconceitos injustos

• Explicamos como nossas soluções funcionam

• Criamos a responsabilidade por meio da supervisão humana

• Respeitamos a privacidade e defendemos a governança robusta de dados

Dicas para escolher e usar agentic AI

Como toda forma de tecnologia, os agentic AI apresentam riscos, por isso é útil ter em mente esses pontos ao avaliar possíveis soluções.

Quatro perguntas importantes a fazer ao escolher uma ferramenta de agentic AI

Ele promove o "human in the loop"?

Há preocupações compreensíveis de que, à medida que o uso de agentic AI aumenta , ela poderia substituir as funções acadêmicas tradicionais ou sufocar a criatividade, a originalidade e o pensamento crítico. Mas se uma ferramenta for desenvolvida de forma responsável, isso não precisará acontecer - ela pode ser estruturada intencionalmente para apoiar, em vez de substituir, o pensamento crítico humano, atuando como um catalisador para uma reflexão e um raciocínio mais profundos. De acordo com Hosseini e Seilani (2025), uma das maneiras pelas quais os desenvolvedores de IA podem garantir que isso aconteça é projetar sistemas de agentic AI que trabalhem com humanos em parceria colaborativa; por exemplo, introduzir "compartilhamento dinâmico de metas, negociação em tempo real, tomada de decisão compartilhada e alocação adaptativa de tarefas".¹⁴

Ele explica como funciona?

Com muitos sistemas de IA, nem sempre fica claro como eles chegaram às suas respostas ou as fontes que utilizaram. Para combater isso, Viswanathan (2025) aponta para a importância de tornar os agentic AI transparente. "Os sistemas devem ser projetados com recursos inerentes de explicabilidade que permitam às partes interessadas entender o raciocínio por trás das decisões autônomas. Isso inclui a implementação de mecanismos para rastrear as vias de decisão e manter trilhas de auditoria abrangentes das ações do sistema. "¹⁵

Que medidas são tomadas para combater preconceitos e alucinações?

Os usuários querem que a IA forneça respostas precisas, livres de preconceitos, responsáveis e justas. Porém, com ferramentas de grau não acadêmico, o número de alucinações (resultados de IA falsos ou enganosos apresentados como fatos) pode ser alto^.16 Em um artigo do Library Journal, Nicole Hennig, desenvolvedora de eLearning nas bibliotecas da Universidade do Arizona, disse que a preocupação com fontes fabricadas levou sua instituição a advertir os alunos a evitar ferramentas de IA de grau não acadêmico ao procurar artigos. Ela explica: "Os artigos parecem muito plausíveis porque [a ferramenta de IA] sabe quem escreve sobre determinados tópicos, mas, na maioria das vezes, inventa coisas porque não tem como pesquisá-las. "¹⁷

Embora a eliminação de preconceitos e alucinações nas ferramentas de agentic AI continue sendo um desafio, há muito que pode ser feito para minimizá-los. E aqui, mais uma vez, a contribuição humana continua sendo vital, de acordo com Gridach e outros, incluindo "mecanismos robustos de supervisão, arquiteturas human-in-the-loop e estruturas para avaliar e atenuar esses riscos durante o treinamento e a implementação".⁴

Como ela trata e usa seus dados?

Outra grande área de preocupação dos usuários é como seus dados e as consultas que eles inserem serão armazenados e tratados. Encontrar um provedor de boa reputação que use sistemas seguros e estabelecidos e que seja transparente em relação às suas políticas de privacidade pode ajudar a resolver esses receios.

Uso de agentic AI para aumentar a alfabetização em IA na sua instituição

Em sua entrevista à Library Connect, Simmons sugeriu cinco medidas básicas que as bibliotecas podem adotar^.8

1. Familiarize-se com a tecnologia

2. Desenvolva suas habilidades de alfabetização em IA

3. Deixe as regras claras. Isso inclui o contato com colegas e com a administração da instituição para garantir que as políticas de IA para os usuários estejam atualizadas e sejam claramente divulgadas. Se não houver nenhuma em vigor no momento, trabalhe em conjunto para estabelecê-las.

4. Não reinvente a roda. De acordo com Simmons: "Já existem muitos exemplos diferentes de cursos e treinamentos por aí"

5. Lance seus próprios treinamentos de IA. "Podem ser workshops simples sobre como a IA pode ajudar os alunos a criar seus currículos, ou programas mais complexos. Não se preocupe se você ainda é relativamente novo em IA. Em nossa profissão, acredito firmemente que ninguém é realmente um especialista em IA. Todos nós estamos aprendendo o tempo todo."

As opções adicionais incluem:

• Desenvolvimento de exercícios para estimular as habilidades de avaliação dos alunos. Por exemplo, os bibliotecários podem apresentar aos alunos artigos de notícias falsas, resumos tendenciosos ou textos plagiados e orientá-los a criticar e detectar falhas usando suas habilidades de alfabetização em IA. Esses exercícios também podem ser usados para reforçar a importância de verificar a credibilidade das fontes ao usar ferramentas de notas não acadêmicas. Outras sessões podem analisar exemplos de ética e preconceito na IA, com os alunos sendo incentivados a pensar se as mudanças nas fontes de dados e no design do sistema poderiam ter ajudado a evitar esses problemas.

• Realização de sessões de treinamento para colegas e professores: Essas sessões podem assumir a forma de workshops, tutoriais ou recursos on-line. E, como diz Simmons, eles não precisam ser elaborados. Por exemplo, Hennig tem planos para uma "Hora de Exploração de Ferramentas de IA" on-line, durante a qual os colegas poderão passar um tempo "individual ou coletivamente brincando e explorando uma ou mais ferramentas [de IA]", com grupos de discussão e reuniões presenciais opcionais^.16

• Usar de agentic AI para ajudar a desenvolver planos de aula e materiais de alfabetização informacional: A agentic AI poden desempenhar um papel no mapeamento de possíveis planos de aula, além de contribuir para o conteúdo das próprias aulas. Ele também pode ajudar a criar FAQs de IA e LibGuides.

• Compartilhar aprendizados. Se houver outros bibliotecários, professores ou alunos usando ativamente a agentic AI, criar um espaço para que eles compartilhem suas experiências pode ajudar a orientar o uso responsável dessas ferramentas no campus.