Fuvest completa 50 anos e descarta uso de IA na correção: ‘Tem funcionado tão bem com os humanos’, afirma Gustavo Mônaco 🧵 Neste fio explico por que a banca prefere um modelo “artesanal”, os riscos da IA e quais usos tecnológicos ainda fazem sentido na avaliação.

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Contexto histórico: a Fuvest nasceu em 1976 para reduzir a influência de professores na aprovação. O modelo “artesanal” prioriza comissões e consensos humanos — o argumento é que isso garante legitimidade, reconhecimento das singularidades das respostas e confiança pública.

O temor do diretor: IA pode ‘pasteurizar’ respostas e introduzir vieses. Tecnicamente, modelos reforçam padrões dos dados de treino, podendo homogeneizar soluções criativas. Ainda assim, há aplicações úteis, como análises de itens e simulações de acerto para calibrar provas.

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Como a IA poderia ser usada sem substituir humanos? Exemplos: estimar quantos candidatos acertariam cada questão (análise psicométrica automatizada), detectar fraudes e gerar relatórios estatísticos. Risco importante: se for caixa-preta de poucos, aumenta concentração de poder — pedimos transparência.

Propostas práticas: adotar IA como ferramenta de apoio (não substituta), abrir auditorias independentes, priorizar acessibilidade (leitores de tela, transcrição) e medir impacto ambiental dos modelos. Também é preciso considerar efeitos sobre os profissionais envolvidos na correção.

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Reflexão final: 50 anos é chance para debater tecnologia com critérios claros — eficiência, equidade e transparência. A questão não é simplesmente “IA sim ou não”, mas como integrar inovação que democratize o acesso e preserve justiça na seleção.