À medida que a inteligência artificial (IA) redefine a forma como o conhecimento é produzido, compartilhado e aplicado, o desafio global de formar uma força de trabalho científica e de engenharia preparada para IA tornou-se uma prioridade estratégica. A transformação que antes se limitava a campos como o desenvolvimento de software e o marketing agora permeia as disciplinas fundamentais da ciência, engenharia e pesquisa aplicada. Este movimento não se trata apenas de adotar novas ferramentas, mas de reimaginar como a ciência é conduzida, como o conhecimento é construído e como as futuras gerações de pesquisadores irão pensar e inovar em um mundo moldado pela IA.

Enquanto empresas e governos investem pesadamente em infraestrutura e modelos de IA, as universidades e laboratórios de pesquisa enfrentam uma missão igualmente desafiadora: educar profissionais que compreendam a IA não como um adendo tecnológico, mas como um componente intrínseco ao processo científico. Ignorar essa transição significa correr o risco de perder competitividade global, limitar a inovação e criar um hiato de competências que pode atrasar décadas de progresso científico.

Este artigo aprofunda-se nas estratégias, programas e iniciativas que estão moldando uma nova geração de cientistas e engenheiros preparados para trabalhar lado a lado com sistemas inteligentes, baseando-se em exemplos concretos de universidades, laboratórios nacionais e programas emergentes de educação STEM voltados à IA.

O desafio estratégico de preparar cientistas e engenheiros para a IA

O avanço acelerado da IA generativa — e, mais recentemente, dos agentes de raciocínio autônomos — está provocando uma mudança estrutural no modo como a pesquisa científica é conduzida. Tradicionalmente, a ciência sempre foi impulsionada pela capacidade humana de formular hipóteses, conduzir experimentos e interpretar resultados. Agora, a IA começa a intervir em todas essas etapas, automatizando tarefas analíticas, propondo novas hipóteses e até mesmo escrevendo propostas de pesquisa.

Segundo o Relatório DORA 2025 do Google, 90% dos desenvolvedores já utilizam IA para apoiar seu trabalho de software, e quatro em cada cinco relatam aumento de produtividade. Esse comportamento está sendo replicado no meio acadêmico: o Relatório de Tendências de IA na Educação 2025, da Copyleaks, revela que 90% dos estudantes já usam IA em atividades acadêmicas, com 29% fazendo uso diário da tecnologia. A evidência é clara — a IA está deixando de ser experimental e se tornando parte do tecido cognitivo das instituições de ensino e pesquisa.

Para a ciência e a engenharia, o desafio é mais complexo. Essas áreas dependem de rigor metodológico, reprodutibilidade e validação empírica. Incorporar IA nesse contexto exige que os profissionais dominem tanto os princípios científicos quanto os fundamentos computacionais da IA. A formação tradicional de cientistas e engenheiros, baseada em métodos analíticos lineares, precisa evoluir para integrar pensamento probabilístico, aprendizado de máquina e engenharia de dados.

As consequências da inação: o risco de um déficit cognitivo tecnológico

Ignorar a formação de cientistas e engenheiros preparados para IA representa não apenas uma lacuna educacional, mas um risco sistêmico. À medida que a automação cognitiva se expande, as organizações que não atualizarem suas equipes perderão eficiência, capacidade de inovação e relevância científica. A dependência de métodos manuais para análise de dados, modelagem ou interpretação de resultados pode se tornar um gargalo crítico em ambientes de pesquisa competitivos.

Além disso, há o risco de uma polarização cognitiva: enquanto um pequeno grupo de instituições dominará a IA aplicada à ciência, outras permanecerão presas a paradigmas ultrapassados. Isso pode ampliar as disparidades entre centros de pesquisa, países e setores produtivos, comprometendo o desenvolvimento tecnológico global e limitando a capacidade de resposta a desafios complexos como mudanças climáticas, energia limpa e saúde pública.

Em termos de negócios e inovação, as empresas que não investirem em capacitação para IA em engenharia e P&D poderão ver seus ciclos de desenvolvimento se tornarem obsoletos. A IA não apenas acelera a descoberta — ela redefine o processo de descoberta.

Fundamentos da nova educação científica orientada por IA

A mudança de paradigma começa na reestruturação da própria educação científica. O Argonne National Laboratory, referência em pesquisa aplicada e membro fundador do Trillion Parameter Consortium (TPC), deu um passo decisivo ao sediar o primeiro AI STEM Education Summit. O evento reuniu quase 200 educadores e líderes acadêmicos com o objetivo de discutir um ecossistema educacional que forme uma força de trabalho STEM preparada para IA.

Para o diretor do Argonne, Paul Kearns, a missão é clara: preparar a próxima geração de cientistas e engenheiros capazes de usar IA para resolver desafios globais. Já Rajeev Thakur, vice-diretor de Ciência de Dados e Aprendizado do laboratório, destacou que o verdadeiro legado da IA não virá das ferramentas, mas das pessoas capazes de aplicá-las em problemas reais de energia, segurança e saúde humana.

Essa visão revela um princípio central: a formação científica moderna precisa ser interdisciplinar. Os futuros cientistas devem entender como combinar modelos de IA com simulações físicas, como interpretar resultados de redes neurais e como avaliar o viés algorítmico em contextos experimentais. A IA deve ser tratada não como um acessório, mas como uma lente pela qual a ciência é reinterpretada.

Implementação estratégica: programas que moldam o futuro da ciência com IA

Enquanto Argonne trabalha na capacitação de professores e educadores, o National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) adotou uma abordagem mais direta, voltada ao treinamento prático de estudantes. O centro lançará uma série de treinamentos remotos para ensinar como combinar simulações científicas com IA, integrar fluxos de inferência em larga escala e compreender o papel dos aceleradores de IA na pesquisa científica.

Essas iniciativas refletem uma transição essencial: a educação não se limita mais ao ensino dos fundamentos, mas à aplicação prática de IA em ambientes de HPC (High Performance Computing) e pesquisa aplicada. O treinamento em IA para ciência é, portanto, tanto técnico quanto filosófico — envolve aprender a pensar com a IA.

O professor Alexander Rodríguez, da Universidade de Michigan, é um exemplo de como a academia está liderando essa mudança. Seu curso “IA para Ciências” foi lançado em 2024 com o objetivo de ensinar aos alunos como aplicar IA ao processo científico, mantendo o rigor metodológico. Rodríguez destaca que, embora muitos cursos ensinem fundamentos de IA, poucos abordam seus desenvolvimentos recentes para lidar com desafios técnicos de domínios científicos complexos. Essa integração entre fundamentos científicos e inovação computacional define o novo padrão de ensino superior técnico.

Melhores práticas e sinergias entre ciência, IA e engenharia

Outras instituições seguem o mesmo caminho. Na Texas A&M University, o professor Shuiwang Ji coassinou um estudo publicado na Foundations and Trends in Machine Learning, explorando os fundamentos da IA para ciência. O foco está em como a IA pode acelerar a compreensão científica e projetar sistemas de engenharia mais eficientes.

Na Universidade Northwestern, a Escola de Engenharia McCormick oferece o curso “IA para Ciência”, no qual os alunos aprendem a aplicar IA em áreas como descoberta de materiais, ciências climáticas, biológicas e até astrofísica. O currículo enfatiza a IA na borda — sistemas embarcados e instrumentação inteligente — mostrando que a revolução científica não ocorre apenas nos datacenters, mas também nos próprios dispositivos que capturam os dados.

Esses programas compartilham um denominador comum: a integração de IA em todos os níveis da prática científica. Isso inclui desde o uso de IA em microscópios inteligentes e sistemas de sensoriamento remoto até o emprego de agentes de raciocínio que podem gerar hipóteses ou sintetizar literatura acadêmica de forma autônoma. As melhores práticas surgem, portanto, da combinação entre inovação tecnológica e preservação dos fundamentos científicos.

Medição de sucesso: avaliando o impacto da IA na formação científica

Medir o sucesso de uma força de trabalho preparada para IA vai muito além da adoção tecnológica. Exige avaliar métricas de impacto científico, produtividade em pesquisa e qualidade das descobertas geradas com suporte de IA. Indicadores como tempo médio de experimentação, eficiência em análise de dados e taxa de descoberta científica acelerada pela IA tornam-se novas referências de desempenho acadêmico e institucional.

Nos laboratórios nacionais dos EUA, essas métricas estão começando a ser formalizadas. Argonne e NERSC estão criando benchmarks internos que avaliam não apenas o uso da IA, mas sua contribuição direta para novos conhecimentos científicos. Em universidades como Michigan e Northwestern, os resultados começam a aparecer em publicações, teses e colaborações interdisciplinares que demonstram o poder da IA como coautora da ciência moderna.

Essa abordagem metódica permite que instituições comparem resultados, identifiquem lacunas e ajustem currículos e estratégias de pesquisa, garantindo que a IA realmente amplie — e não substitua — a capacidade humana de inovar.

Conclusão: o futuro da ciência com IA e o novo papel do conhecimento

Estamos testemunhando o nascimento de uma nova disciplina: a ciência aumentada por IA. Diferente das ondas tecnológicas anteriores, que apenas automatizaram processos, a IA redefine o próprio conceito de descoberta. O papel do cientista muda — ele deixa de ser apenas o executor de experimentos para se tornar o designer de sistemas inteligentes que aprendem, raciocinam e descobrem junto com ele.

Os programas do Argonne, NERSC, Michigan, Texas A&M e Northwestern representam o início de uma tendência irreversível. Em dezembro de 2025, a conferência NeurIPS trará um workshop dedicado à IA para ciência, reunindo pesquisadores de HPC e IA do mundo todo. Essa convergência sinaliza um ponto de inflexão histórico: o momento em que a IA deixa de ser uma ferramenta e passa a ser um parceiro cognitivo da ciência.

A formação de uma força de trabalho preparada para IA não é apenas uma meta educacional — é um imperativo civilizacional. As organizações que investirem agora em educação, pesquisa interdisciplinar e integração tecnológica estarão na vanguarda de um novo renascimento científico, onde humanos e máquinas descobrem juntos o que antes era inimaginável.