O Futuro é a África – Moldando EdTech Habilitada por IA para Capacitar a Próxima Geração

Até 2050, uma em cada três crianças do mundo viverá na África. No entanto, essa mudança demográfica coincide com uma profunda crise de aprendizagem: mais de 70% das crianças em países de renda baixa e média (LMICs) não conseguem ler e compreender um texto simples aos 10 anos de idade — e na África Subsaariana, esse número chegou a 86% antes da pandemia. Sem uma aceleração rápida nos resultados de aprendizagem fundamental, essa vantagem demográfica corre o risco de se tornar uma fonte de desigualdade mais profunda e de perda de oportunidades, talentos e produtividade no mercado de trabalho.

A inteligência artificial (IA) está transformando a educação, mas a maioria dos produtos de EdTech habilitados por IA é mais responsiva a contextos de alta renda — onde a infraestrutura, disponibilidade de dados e condições de aprendizagem são muito diferentes — enquanto as necessidades são maiores nos LMICs. Sem escolhas deliberadas de design e políticas públicas, a IA corre o risco de ampliar as lacunas globais de aprendizagem. Este blog explora o que é necessário para que a EdTech habilitada por IA feche a divisão global de aprendizagem e equipe a próxima geração africana com as habilidades de que necessitará.

A IA oferece uma oportunidade – se construirmos com propósito

Centenas de produtos de EdTech habilitados por IA estão sendo implementados em LMICs, e evidências em estágio inicial sugerem que podem melhorar a eficiência e apoiar a aprendizagem quando bem projetados.

No Rajastão, Índia, autoridades estaduais utilizaram ferramentas de avaliação baseadas em IA para corrigir atividades em papel de 4,5 milhões de estudantes, enquanto no Quênia, quase 400.000 crianças estão usando o EIDU, uma solução de pedagogia estruturada com ganhos de aprendizagem comprovados. Um programa abrangente desenvolvido pelo Banco Mundial em Edo, Nigéria, alcançou ganhos significativos de aprendizagem após apenas seis semanas de tutoria com IA e orientação docente.

Ao mesmo tempo, as grandes empresas de tecnologia estão adicionando recursos educacionais, como o Gemini Guided Learning, o modo de aprendizagem do Claude e o modo de estudo do OpenAI. Mas o contexto importa – se uma ferramenta de IA na Tanzânia rural gera um plano de aula centrado em pizza em vez de chapati, ela já falhou em atender os alunos onde eles estão.

Como a IA pode estar à altura de seu potencial para apoiar a aprendizagem de forma equitativa e em escala?

A Fab AI, a Fundação Gates e o Banco Mundial compartilham um objetivo comum: moldar as melhores tecnologias do mundo para ajudar aqueles que aprendem menos. Alcançar isso requer foco em três prioridades:

1. Construir de forma equitativa – IA que funciona em todos os lugares

Para garantir que o que funciona em países de alta renda também funcione para LMICs, a IA deve ser construída com compreensão das realidades locais: idiomas, contexto cultural, currículo e abordagens pedagógicas para leitura e matemática fundamental. Também deve refletir restrições práticas como infraestrutura e largura de banda — destacando a importância de soluções de baixa largura de banda, funcionalidade offline e modelos de linguagem menores que possam operar em ambientes com recursos limitados.

2. Trabalhar colaborativamente – desenvolvedores locais, educadores, governos e grandes empresas de tecnologia

Desenvolvedores de EdTech habilitada por IA ao redor do mundo enfrentam muitos dos mesmos desafios. A oportunidade de compartilhar aprendizados, construir de forma aberta e evitar duplicação de esforços é significativa — particularmente em avaliação, segurança e qualidade de conteúdo.

Apenas 0,2% dos dados usados para treinar modelos de IA vêm da África e América do Sul. A colaboração entre desenvolvedores locais, educadores, governos e empresas de tecnologia é essencial para garantir que os sistemas de IA sejam contextualmente relevantes, alinhados aos currículos nacionais e eficazes para estudantes em LMICs.

Iniciativas conjuntas envolvendo educadores desde o início podem criar ambientes seguros para pilotar novas ferramentas e permitir o compartilhamento responsável de recursos como conjuntos de dados e grafos de conhecimento. Realizar esse potencial requer novos modelos de colaboração e governança que entreguem valor claro para todos os parceiros.

Encorajadoramente, parcerias de pesquisa e desenvolvimento de habilidades em larga escala em LMICs já estão emergindo, como a parceria da Anthropic com o governo de Ruanda, a iniciativa da Microsoft no Quênia e a aceleradora da OpenAI na Índia.

Programas com foco específico em melhorar a aprendizagem fundamental em escala em LMICs serão críticos à medida que esses esforços se expandem.

3. Construir evidências e qualidade – IA que é segura, eficaz e escalável

O Banco Mundial, a Fundação Gates e a Fab AI compartilham o objetivo comum de apoiar países no uso responsável de IA na educação, construindo evidências, estabelecendo benchmarks e escalando o que funciona nos sistemas educacionais.

Isso requer verificações de qualidade ao longo de todo o ciclo de vida do produto de IA — desde conceitos iniciais e desenvolvimento até implantação em escala. Também significa pilotar EdTech habilitada por IA em configurações do mundo real e construir evidências tanto sobre resultados de aprendizagem quanto sobre eficiência no nível do sistema. Somente então os produtos podem entregar seus objetivos pretendidos.

Uma parte emergente e crítica dessa garantia de qualidade é testar os outputs da IA. A Fab AI, com apoio da Fundação Gates e do Ministério das Relações Exteriores, Commonwealth e Desenvolvimento do Reino Unido, está desenvolvendo benchmarks de IA, além de conduzir estudos de eficácia — criando uma estrutura prática para ajudar governos, financiadores e desenvolvedores a distinguir EdTech habilitada por IA promissora do restante. Embora poucos produtos atualmente reportem evidências, há esforços para compilar evidências sobre o impacto de produtos de EdTech com IA (veja EdTech for Good, EdTech Tulna e EduEvidence). Uma ferramenta agêntica para compilar e avaliar evidências sobre produtos de EdTech habilitados por IA estará disponível em breve no site da Fab AI.

Enquanto isso, numerosos pilotos apoiados pelo Banco Mundial estão concluídos/em andamento em LMICs, incluindo programas de aprendizagem adaptativa na Côte d'Ivoire, Gâmbia e Mali; tutores baseados em WhatsApp em Gana; soluções focadas em professores na Etiópia; e programas de habilidades para jovens na Tanzânia e Maurício, a serem lançados. Juntos, esses esforços estão ajudando a construir as evidências necessárias para orientar a adoção e escalabilidade responsáveis.

Aproveitando o potencial da IA para ajudar as crianças a aprender – e prosperar

Em novembro de 2025, mais de 100 líderes de todo o ecossistema de educação e tecnologia, incluindo desenvolvedores, governos, financiadores e grandes empresas de tecnologia, se reuniram na Cúpula de IA para Educação em Nairóbi. O objetivo foi focar no que é necessário para que a IA melhore os resultados de aprendizagem na África Subsaariana e além.

Com "ambição fundamentada" em mente, como solicitado pelo Dr. Ben Piper, Diretor de Educação Global da Fundação Gates, os participantes exploraram casos de uso de IA de alta alavancagem para apoio a professores, aprendizagem personalizada e avaliação. Organizações em diferentes contextos estão lidando com os mesmos desafios. Para que a IA faça uma diferença real na educação, as soluções devem ser sistêmicas, fundamentadas em realidades locais e alinhadas entre os atores.

Luis Benveniste, Diretor Global de Educação do Banco Mundial, defende "apoiar os estudantes desde a aprendizagem fundamental até habilidades relevantes para o trabalho. Devemos aproveitar a IA responsável para acelerar essa jornada e escalar, garantindo que os jovens possam prosperar em um mundo em rápida mudança."

Enfrentar esse desafio requer ação conjunta. Convidamos desenvolvedores, educadores, governos, multilaterais e empresas de tecnologia a se juntarem a nós na moldagem da próxima geração de EdTech habilitada por IA — ferramentas que são construídas de forma equitativa, desenvolvidas colaborativamente e fundamentadas em evidências.

Somente trabalhando juntos podemos garantir que a IA que chega às salas de aula seja segura, eficaz e projetada para as realidades dos LMICs, ajudando todos os estudantes a adquirir as habilidades fundamentais de que precisam para progredir, acessar oportunidades e prosperar.

Agradecimentos: Gratidão a Halil Dundar, Gerente de Prática da Unidade Global de Engajamento e Conhecimento em Educação, por seus comentários e contribuições para este blog. Também agradecemos valiosas contribuições de Romana Kropilova (Diretora de Edtech, Fab AI) e Guy Benton (Líder de Comunicação, Fab AI).