Quando olho para o futuro ao longo de 2026 e além, não vejo pequenos ajustes incrementais. Vejo um setor que está a ser remodelado nas suas fundações.

As maiores forças que influenciam a avaliação não estão a acontecer na nossa indústria, estão a acontecer nas profissões que servimos. A IA está a mudar a forma como as pessoas trabalham, como os papéis são estruturados e como é a competência na prática real. Essa disrupção já está presente e só irá acelerar. A nossa responsabilidade é garantir que as credenciais que atribuímos continuam relevantes e de confiança num mundo onde a natureza do trabalho e do estudo – e os caminhos entre eles – continuam a mudar.

Ao mesmo tempo, a tecnologia está a avançar nas ferramentas disponíveis para quem procura explorar os nossos sistemas, muitas vezes aproveitando-se dos candidatos que são persuadidos a pagar por serviços de batota. As ameaças à segurança evoluem rapidamente e as oportunidades para má conduta estão a tornar-se mais sofisticadas. Assim, as pressões a que estamos mais sujeitas para o futuro são claras: manter as credenciais alinhadas com a prática do mundo real e proteger a integridade do processo de testes que as sustenta.

A IA já está a melhorar o processo de avaliação, a gerar conteúdos de forma mais eficiente, a analisar grandes conjuntos de dados e a permitir controlos de segurança mais inovadores. Essas melhorias são importantes, mas não são a verdadeira disrupção. A mudança mais fundamental está a acontecer no local de trabalho.

Em radiografia, arquitetura, contabilidade, construção, educação e muitos outros campos, a IA está a transformar o dia a dia. As ferramentas de IA estão a ser cada vez mais usadas para automatizar tarefas que antes eram realizadas manualmente. Informação que antes precisava de ser memorizada torna-se agora instantaneamente acessível. Como resultado, as competências que mais importam já não são reter conhecimento, mas sim aplicar: interpretar informação, exercer julgamento e supervisionar os resultados dos sistemas automatizados.

Se a recordação de conhecimento já não for o principal marcador de competência, então a avaliação terá de evoluir. Teremos de medir como as pessoas aplicam o conhecimento no contexto, como colaboram com ferramentas de IA e como tomam decisões quando a tecnologia está integrada nos seus fluxos de trabalho. O maior impacto da IA será sentido não na forma como criamos avaliações, mas na forma como definimos a própria competência.

Estas mudanças de competência levam naturalmente a alterações nos modelos de avaliação. Uma das tendências mais claras que vejo a emergir é o afastamento dos exames de escolha múltipla de ponto único para demonstrações de competência mais contínuas e em tempo real.

Os primeiros utilizadores já estão a explorar tarefas práticas, dados de desempenho e atividade em tempo real para construir uma imagem mais rica e precisa da capacidade. Com o tempo, espero que estas abordagens se tornem muito mais comuns.

Esta mudança será complexa. A avaliação insere-se num ecossistema mais amplo de educação, formação, prática supervisionada e regulação. Antes de alguém fazer um exame de licenciamento, por exemplo, já completou anos de preparação. Mudar o modelo de avaliação significa que cada parte desse ecossistema tem de avançar connosco.

Como vimos com o exame TOEFL redesenhado, uma mudança significativa exige longos prazos e um envolvimento profundo com educadores em todo o mundo. Mas a direção é clara. A certificação e a licença passarão a ser menos sobre provar competência a cada poucos anos e mais sobre demonstrá-la continuamente.

Tudo isto está a desenrolar-se num contexto de incerteza na força de trabalho. O número de funções que podem ser automatizadas está a aumentar, especialmente as funções de entrada. Alguns empregos vão desaparecer, muitos novos vão surgir. No entanto, neste momento sabemos mais sobre os empregos a desaparecer do que sobre os que estão a ser criados. Isto deixa trabalhadores e empregadores presos entre duas realidades:

• As competências tradicionais já não são suficientes.
• Novas competências ainda não estão claramente definidas.

Mesmo a literacia em IA, uma das competências emergentes mais frequentemente mencionadas, não tem um padrão universal. Diferentes plataformas exigem diferentes formas de especialização, e falta-nos uma compreensão partilhada de como é a utilização competente da IA na prática. Para agravar este desafio, essas plataformas estão a evoluir tão rapidamente que competência hoje não significa necessariamente competência amanhã.

É precisamente por isso que a investigação será tão importante nos próximos anos. Não podemos confiar em pressupostos. Precisamos de dados concretos, metodologias calibradas e análises rigorosas – fundamentadas na ciência da medição – para definir estas novas áreas de competências e determinar como as medir de forma responsável.

Embora as competências necessárias no local de trabalho ou na educação possam mudar, uma coisa não mudará: a ciência da medição. Os princípios psicométricos continuam a aplicar-se, mesmo à medida que as ferramentas e contextos evoluem. Tal como o princípio da gravidade não mudou quando passámos dos cavalos para os carros ou começámos a voar, os fundamentos da avaliação permanecem constantes. Justiça, validade, fiabilidade, ausência de viés e prática ética continuam a aplicar-se, independentemente de como as competências evoluam.

A curto prazo, espero ver mais foco em:

• Competências aplicadas e tomada de decisão
• supervisão e gestão de ferramentas assistidas por IA
• Desempenho digital de tarefas
• Competências duráveis e transferíveis que apoiam a adaptabilidade

A nossa força reside na nossa capacidade de medir novas competências usando metodologias sólidas e defensáveis, fundamentadas em décadas de ciência.

A ETS e a PSI encontram-se numa posição singularmente forte para guiar o setor neste período de transformação. Não porque persigamos a inovação, mas porque a fundamentamos na ciência, na evidência e no impacto real.

No centro dessa liderança está o trabalho do Instituto de Investigação ETS, que se foca em três prioridades críticas à medida que a avaliação evolui num mundo habilitado por IA:

• Definir as competências que importam numa era de IA
  À medida que o trabalho e o estudo mudam, estamos focados em identificar quais as competências e formas de competência que realmente importam. E como essas expectativas estão a mudar entre profissões, educação e força de trabalho.
• Criar um novo paradigma para a forma como a medição é realizada
  Isto inclui repensar os modelos tradicionais de avaliação, explorar novas formas de recolher provas de competência ao longo do tempo e garantir que as abordagens emergentes permaneçam válidas, justas, fiáveis e defensáveis.
• Realização de investigação de políticas que informa o uso responsável da inovação
  A inovação não acontece isoladamente. A nossa investigação foi concebida para apoiar decisores políticos, reguladores e instituições enquanto navegam pelas implicações da IA para avaliação, credenciamento e confiança pública.

Este trabalho é reforçado pela amplitude de dados e insights que recolhemos em centenas de profissões, indústrias e geografias, dando-nos uma visibilidade precoce sobre tendências emergentes. Mas a liderança também exige disciplina: manter-se ancorado na ciência, guiado por evidências e focado no que os dados nos dizem, não em exageros ou especulações.

A governação da IA será essencial. Também a inovação na segurança dos testes. Espero que os receios de exposição aos itens diminuam à medida que a IA permite pools infinitos de itens e formulários de exame quase únicos para cada candidato. E à medida que os dados digitais e biométricos amadurecerem, poderemos identificar a personificação e os testes por procuração através de assinaturas comportamentais que não podem ser facilmente replicadas.

A integridade continuará a ser a pedra angular da confiança, e a tecnologia dar-nos-á novas ferramentas para manter essa confiança.

O futuro da avaliação será definido pela relevância, integridade e capacidade de avaliar competência real num mundo onde a IA está a remodelar fundamentalmente o trabalho. As organizações que tiverem sucesso serão aquelas que se mantêm ancoradas na ciência, impulsionadas por dados e focadas nas necessidades dos aprendizes, trabalhadores, empregadores e do público.

A ETS, apoiada pelas forças operacionais da PSI, está bem posicionada para ajudar a liderar esta transição. O caminho à frente será desafiante, mas também estará cheio de oportunidades. Se mantivermos o foco nos fundamentos, não só nos adaptaremos ao futuro da avaliação, como ajudaremos a moldá-la.