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Professor universitário
Ensina e investiga numa universidade: dá aulas teóricas e seminários, concebe unidades curriculares e avaliações, corrige e dá feedback, defende a integridade académica, faz investigação, escreve artigos e candidaturas a financiamento e revê o trabalho de outros. Os tutores de IA e as ferramentas de classificação já igualam ou superam alguns métodos de sala de aula em ensaios, e as respostas de exame escritas por IA passam despercebidas; mas as revistas e as editoras mantêm a autoria e o juízo de revisão com pessoas, e as projeções dos EUA esperam que os empregos de ensino pós-secundário cresçam.
Passa uma das tuas avaliações para fazer em casa por um modelo de IA e vê que nota a resposta teria.
Isto não é uma probabilidade de perder o emprego. Combina que parte da carga de tarefas do posto está exposta à automatização com até onde a adoção chegou de facto: serve para comparar profissões sobre uma base constante, e para mais nada.
Escrito para professores e docentes universitários que ensinam e fazem investigação. Os professores do ensino básico e secundário e os investigadores de IA têm as suas próprias páginas. A evidência são estudos universitários sobre tutoria com IA, respostas de exame escritas por IA e classificação por IA, estudos sobre a IA na revisão por pares, políticas de editoras e de editores de revistas, o conselho da agência de qualidade do Reino Unido e uma projeção laboral dos EUA; estabelece o que a IA consegue fazer em ensaios e o que as regras académicas mantêm com pessoas, não como mudou a carga de trabalho dos académicos.
O que está mesmo a mudar#
A unidade de análise é a tarefa, não o nome do posto. Um posto não é substituído: é a mistura de tarefas dele que se move.
Cada quadrado é uma tarefa. O tamanho é o peso que tem no trabalho; a cor, para onde a tarefa está a ir. Clique num quadrado para ver o que esse juízo não estabelece.
Ensaios curtos em unidades curriculares isoladas, um deles com um efeito de teto que os autores assinalam; uma projeção conta empregos, não horas de ensino.
O teste de uma universidade numa disciplina e o conselho de uma agência; nenhum dos dois mede como a avaliação mudou no conjunto do setor.
Um estudo de um tipo de exame; não mede a prática de correção nem o tempo poupado nas universidades.
Normas editoriais, não lei; regem a autoria e a responsabilização, não quanto da escrita a IA já ajuda a fazer.
Estudos de conferências de IA, que podem não refletir outras áreas; uma recomendação de editores, não uma lei.
É este o teu trabalho? Di-lo e esta página estreita-se à tua parte dele.
O nome de um posto é um pacote de tarefas compradas em conjunto, e não há duas pessoas com o mesmo pacote. Não é enviado nada para lado nenhum: fica neste navegador.
Mudanças recentes#
Estados Unidos. O organismo de estatística projeta que o emprego total de docentes do ensino pós-secundário cresça 7% de 2025 a 2035, muito mais depressa do que a média, a partir de 1.378.200 empregos, com cerca de 103.300 vagas por ano. A página não menciona a IA. Conta empregos de um só país, não tarefas.
Uma pessoa com nome e com posição reconhecida previu algo publicamente, numa data, numa declaração atribuível. É registado para que fique verificável quem disse o quê e quando, e nunca move a avaliação de uma tarefa, porque uma previsão não é uma observação. O seu valor chega depois: o registo fica na mesma página que a prova sobre essa profissão, portanto quem lê a previsão lê ao lado o registo do que aconteceu a seguir. É essa a prestação de contas; este sítio não publica veredicto nenhum sobre se uma previsão se cumpriu.
Revistas médicas que seguem as recomendações do ICMJE. Dizem que chatbots como o ChatGPT não devem ser indicados como autores porque não podem ser responsáveis pelo rigor, pela integridade e pela originalidade do trabalho, responsabilidades exigidas para a autoria, e que os revisores têm de pedir autorização à revista antes de usar tecnologia de IA para facilitar a sua revisão. É uma norma editorial para revistas médicas, não uma lei.
Uma falha, um recuo, uma regulação ou um custo estão a travar a adoção. Pode baixar uma avaliação ou alargar a sua incerteza.
Estados Unidos, uma unidade curricular de física de licenciatura. Num desenho cruzado aleatorizado ao longo de duas aulas, os ganhos de aprendizagem medianos face à base do pré-teste foram mais do dobro para os estudantes que usaram um tutor de IA feito de propósito, em comparação com uma sessão presencial de aprendizagem ativa; os autores assinalam um efeito de teto nas classificações do pós-teste. São duas aulas numa unidade curricular; os autores declararam não ter conflitos de interesses.
Uma demonstração, um referencial ou um artigo mostram que a tarefa pode ser feita. Atualiza o que a tecnologia consegue fazer, não o que as empresas vão fazer.
O processo de revisão de uma conferência de IA em 2025. Num estudo aleatorizado, um agente baseado em LLM deu aos revisores comentários sobre as suas revisões; o artigo relata que 27% dos revisores que receberam comentários atualizaram as suas revisões, e que foram incorporadas mais de 12.000 sugestões. Os autores construíram o sistema que avaliam, e este funcionou numa só conferência.
Ensaio em pequena escala num contexto real. Diz-nos que as condições de implementação estão a ser testadas, não que se verificam, por isso um piloto nunca chega sozinho; dois independentes chegam.
Suíça, exames de física numa universidade. O estudo usa limiares psicométricos para decidir que respostas a IA classifica e quais vão para pessoas, e relata que a IA pode atingir um coeficiente de determinação de cerca de 0,91 face às classificações humanas ao tratar metade da carga de classificação, e de cerca de 0,96 para um quinto da carga. É um único estudo exploratório de um tipo de exame.
Uma demonstração, um referencial ou um artigo mostram que a tarefa pode ser feita. Atualiza o que a tecnologia consegue fazer, não o que as empresas vão fazer.
Reino Unido, os exames de psicologia de uma universidade. Os investigadores submeteram respostas escritas por IA a exames reais para fazer em casa, sem que os avaliadores soubessem, e relatam que 94% das submissões de IA não foram detetadas, 97% segundo um critério mais estrito, e que as notas atribuídas ficaram, em média, meio escalão acima das dos estudantes reais. É um departamento e um conjunto de exames, com modelos da época de 2023; os autores declararam não ter conflitos de interesses.
Uma demonstração, um referencial ou um artigo mostram que a tarefa pode ser feita. Atualiza o que a tecnologia consegue fazer, não o que as empresas vão fazer.
Estados Unidos, a unidade curricular introdutória de informática de Harvard. A equipa docente descreve a implantação de ferramentas baseadas em IA — um assistente ao estilo de tutor e explicação de código — junto de cerca de 500 estudantes no campus, e relata que 22 de 25 (88%) respostas curriculares que verificou estavam corretas. A equipa está a avaliar as suas próprias ferramentas, e o artigo agradece o apoio de empresas tecnológicas, incluindo a OpenAI e a Microsoft.
Uma empresa pô-lo em produção. Pode mover a linha de base, ponderado pela escala e por quanto esse contexto se parece com o teu.
Revisões por pares em conferências de IA (ICLR, NeurIPS, CoRL, EMNLP). Com um estimador ao nível da população, o estudo relata que entre 6,5% e 16,9% do texto submetido como revisões por pares a estas conferências pode ter sido substancialmente modificado por LLM, para lá da correção ortográfica ou de pequenos retoques de escrita. Abrange apenas conferências de IA e estima proporções de texto, não revisores individuais.
Uma ferramenta é usada em grande escala em trabalho real e isso está medido, e quem decidiu usá-la foi a pessoa que trabalha, não quem emprega. É mais do que um registo de capacidade — o trabalho é real, não uma demonstração — e menos do que um de implementação, porque nenhum empregador a pôs em produção, nem a exigiu, nem construiu um processo à sua volta. Ponderada como `cautious`: `automating` significa que a máquina consegue fazer a tarefa E que há sinais de adoção, e isto é um sinal de adoção; mas o uso pode ser experimental, e boa parte da medição vem de uma parte com interesses, por isso um registo nunca chega e dois independentes chegam. Repara também em quem está a contar. A telemetria de um fornecedor vê isto diretamente e ao mesmo tempo vende a ferramenta, por isso um registo deste tipo declara esse interesse no seu âmbito; uma agência estatística que pergunta às empresas se os seus trabalhadores usam IA em tarefas vê o mesmo canal sem interesse nenhum, e onde exista é a melhor fonte.
Reino Unido, ensino superior. O conselho da agência aos seus membros diz que os resultados de software de IA generativa, apesar das suas limitações, não podem ser detetados de forma fiável, e expõe como as instituições podem repensar a avaliação em conformidade. É um conselho, não uma imposição, e não mede como a avaliação mudou.
Uma falha, um recuo, uma regulação ou um custo estão a travar a adoção. Pode baixar uma avaliação ou alargar a sua incerteza.
O que isto significa para ti#
Se estás a começar, conta que os tutores de IA e as ferramentas de classificação fiquem com parte da carga de ensino de rotina, e conta que a conceção da avaliação se torne uma parte maior e mais difícil do trabalho. A autoria da investigação e o juízo de revisão ficam contigo, segundo as regras das revistas.
Conta ter de redesenhar a avaliação para um mundo em que o trabalho escrito pode ser gerado, e supervisionar ferramentas de IA no ensino e na correção. A tua responsabilidade como autor e revisor é o que as regras das editoras mantêm contigo.
As tuas opções#
Quatro direções, cada uma com as suas restrições reais e com uma coisa que podes testar esta semana. Continuar como estás é uma opção legítima; só tem de ser uma opção escolhida.
Ficar, e liderar o redesenho da avaliação
As respostas escritas por IA passam despercebidas e não podem ser detetadas de forma fiável; alguém tem de conceber avaliações que continuem a medir a aprendizagem.
O redesenho leva tempo que os modelos de distribuição de serviço raramente contam.
Passa uma das tuas avaliações para fazer em casa por um modelo de IA e vê que nota a resposta teria.
Passar a ensinar com tutores de IA
Os ensaios mostram que os tutores de IA podem aumentar os ganhos de aprendizagem, e há unidades curriculares a pôr ferramentas de IA à frente de centenas de estudantes.
A evidência vem de ensaios curtos em poucas unidades curriculares; conceber um bom ensino apoiado por IA ainda é trabalho novo.
Escolhe um tema que ensinas e compara, num grupo pequeno, uma sessão curta com tutor de IA com a tua abordagem habitual.
Passar para funções de integridade científica ou editoriais
As editoras e as revistas estão a escrever regras sobre a IA na autoria e na revisão, e precisam de pessoas que as saibam aplicar.
Estas funções são poucas e muitas vezes a tempo parcial, a par de um lugar académico.
Lê a política de IA da revista onde mais publicas e verifica se a tua última revisão a cumpriu.
Perguntas frequentes#
Não, com a evidência atual. Os tutores de IA e as ferramentas de classificação fazem bem partes do ensino e da correção em ensaios, e as respostas escritas por IA escapam nos exames. Mas as revistas mantêm a autoria e o juízo de revisão com pessoas, e as projeções dos EUA esperam que o emprego no ensino pós-secundário cresça 7% de 2025 a 2035. O trabalho está a deslocar-se para a conceção da avaliação e a supervisão da IA.
Não respondemos a isso com um número de anos. Repara se as universidades começam a conferir graus com base em unidades curriculares ensinadas e corrigidas por IA sem académicos que respondam por elas, e se as revistas aceitam a IA como autora ou revisora. Hoje, as regras aqui registadas dizem que não a ambas as coisas.
Em parte. Num estudo da ETH Zurich, a classificação de exames de física por IA atingiu um coeficiente de determinação de cerca de 0,91 quando tratou metade da carga, com o resto deixado a pessoas. Detetar respostas escritas por IA é mais difícil: na Universidade de Reading, 94% das submissões de IA passaram despercebidas.
As projeções dos EUA esperam que o emprego no ensino pós-secundário cresça 7% de 2025 a 2035, com cerca de 103.300 vagas por ano. As partes do trabalho que as regras e as revistas mantêm com pessoas — a autoria, a revisão e responder pela avaliação — estão a ganhar importância.
Em que assentam estes juízos#
Dos 5 juízos de tarefa desta página, 4 apoiam-se num evento verificado e 1 são inferência da plataforma, cada um etiquetado onde aparece. Por detrás há 1 dimensões tecnológicas, uma trajectória reconstruída desde que os modelos de linguagem chegaram ao público e 9 eventos verificados.
Ver que tecnologias, como chegou aqui e o método →
Onde se situa na classificação oficial: competências, conhecimentos e profissões afins →
Outros cargos na mesma função#
Uma empresa divide o seu trabalho em funções antes de o dividir em cargos. Estes estão em Entrega central (específica do setor) ao lado deste — um facto sobre organigramas, não um juízo de que sejam parecidos ou de que estejam a mudar na mesma direcção.
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