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Uma revisão publicada em 15 de agosto de 2026 no Journal of Advanced Nursing acendeu um alerta importante para escolas e faculdades de enfermagem: embora docentes reconheçam que a inteligência artificial deve remodelar o ensino nos próximos anos, a adoção prática dessas ferramentas ainda ocorre de forma limitada e, na maior parte dos casos, sem mudanças profundas no modelo pedagógico.
O trabalho, intitulado Artificial Intelligence in Nursing Education: A Scoping Review of Academic Perspectives, reuniu evidências de 15 estudos conduzidos em oito países e sintetizou a experiência de 2.004 docentes e acadêmicos de enfermagem. Segundo os autores, o cenário atual pode ser resumido como um “paradoxo de adoção”: há entusiasmo com o potencial da IA, mas o uso cotidiano permanece concentrado em tarefas de apoio, como produtividade acadêmica e escrita, com pouca presença em avaliação discente e desenho curricular.
Os pesquisadores descrevem um “paradoxo de adoção”, no qual a expectativa de transformação é alta, mas a implementação segue conservadora e longe de redefinir o ensino de enfermagem.
Na prática, isso significa que a IA já entrou no debate institucional, mas ainda não se converteu em mudança estrutural na formação dos futuros profissionais. Pela classificação usada no estudo, baseada no modelo SAMR, cerca de dois terços das aplicações identificadas ficaram no nível de augmentação, isto é, melhoram atividades já existentes, mas sem reinventar a forma de ensinar. Nenhum dos usos mapeados atingiu o estágio de “redefinição”, quando a tecnologia possibilita experiências educacionais antes inviáveis.
O dado chama atenção porque a enfermagem ocupa posição estratégica na transformação digital da saúde. Se docentes utilizam IA apenas de maneira periférica, há risco de formar profissionais que encontrarão sistemas automatizados, apoio algorítmico à decisão e fluxos digitais complexos no ambiente de trabalho, mas sem preparação suficiente para avaliar criticamente essas ferramentas. Em vez de ampliar a autonomia profissional, a tecnologia pode ser incorporada de forma passiva.
Os autores identificaram três barreiras centrais para uma integração mais robusta. A primeira é a lacuna de conhecimento: muitos docentes ainda não receberam capacitação adequada para usar IA com segurança, pertinência pedagógica e compreensão de limites éticos. A segunda é o vácuo institucional, com ausência de políticas claras sobre uso aceitável, transparência, integridade acadêmica e proteção de dados. A terceira é a desigualdade de acesso, que faz com que diferentes países e instituições avancem em ritmos muito distintos.
Também aparecem preocupações relevantes sobre erosão do pensamento crítico e ameaça à identidade profissional. Em cursos de enfermagem, o ensino não se resume à transmissão de conteúdo técnico. Há uma dimensão relacional forte, ligada à escuta, ao julgamento clínico e ao cuidado centrado na pessoa. Por isso, parte dos docentes teme que uma adoção apressada de IA estimule respostas automáticas, superficialidade analítica e dependência excessiva de sistemas que nem sempre explicam como chegam às próprias recomendações.
- Otimismo alto, transformação baixa: docentes acreditam no impacto da IA, mas ainda a usam de forma básica.
- Uso mais frequente em produtividade: pesquisa e escrita aparecem antes de avaliação e currículo.
- Governança virou urgência: sem política institucional, cresce o risco de adoção desigual e pouco crítica.
Para a enfermagem, o achado tem implicações diretas. A profissão tende a conviver cada vez mais com prontuários inteligentes, sistemas de triagem, alertas clínicos automatizados, monitoramento remoto e ferramentas generativas aplicadas à documentação. Isso exige que a formação inclua não apenas familiaridade operacional com IA, mas também critérios para questionar vieses, interpretar saídas do sistema, preservar o raciocínio clínico e manter o compromisso com o cuidado humanizado.
No contexto brasileiro, a discussão é especialmente relevante para cursos que já enfrentam pressão por modernização curricular, expansão do ensino híbrido e necessidade de preparar alunos para ambientes assistenciais mais digitalizados. A revisão sugere que não basta liberar o uso de ferramentas generativas em sala ou em trabalhos acadêmicos. Será necessário construir políticas institucionais, investir em desenvolvimento docente e definir com clareza onde a IA pode apoiar a aprendizagem, e onde ela não deve substituir processos essenciais de reflexão, supervisão e interação humana.
Em resumo, a nova publicação reforça uma mensagem que interessa diretamente à enfermagem: a inteligência artificial já é tema incontornável na educação, mas seu valor dependerá menos da novidade tecnológica em si e mais da capacidade das instituições de integrá-la com propósito, critérios éticos e defesa do cuidado centrado na pessoa.
Fonte original: Lee et al. / Journal of Advanced Nursing, artigo Artificial Intelligence in Nursing Education: A Scoping Review of Academic Perspectives, publicado em 15 de agosto de 2026. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42603140/
