Em um projeto inédito com objetivo de democratizar a educação de alta qualidade, esta escola de negócios em São Paulo criou o Paul; ou melhor, professor Paul…

Toda essa história parte do princípio mais do que comprovado de que cada pessoa aprende melhor de um jeito diferente. Enquanto alguns preferem a leitura, outros absorvem melhor qualquer tipo de conteúdo ao analisar gráficos ou assistir vídeos, por exemplo… Sabendo disso, em um primeiro contato o robô identifica os traços de perfil de personalidade de cada aluno e combina essa informação com a maneira que pessoas com aquelas determinadas características aprendem melhor. Este é o primeiro pilar de uso de inteligência artificial pelo Paul. E tudo é muito simples e rápido; basta copiar e colar pequenos textos autorais na plataforma - vale tudo: e-mails, conversas de Whatsapp e até publicações em redes sociais. Com base nesses dados, o sistema cria um relatório completo de perfil de personalidade e ainda apresenta uma estratégia personalizada de aprendizagem para cada aluno.

Usando outro pilar da inteligência artificial, com uma simples conversa com o usuário através de um chat, o professor Paul sugere então, dentro de cada curso, o conteúdo que o aluno precisa focar e quais são aqueles que ele já tem conhecimento suficiente e pode, simplesmente, pular se assim preferir. Otimizar é a palavra de ordem; ou seja, ganhar tempo sem perder qualidade. Assim, um curso de 16 horas pode cair para oito ou até quatro horas dependendo do nível de conhecimento do aluno; um MBA, que normalmente dura dois anos, pode então ser concluído em muito menos tempo também.

Há ainda uma terceira função da Inteligência Artificial pelo professor robô; esta, com ainda maior poder de abrir portas no mundo da Educação e, melhor, sem causar qualquer ameaça à posição dos professores humanos já que o Paul está em constante e eterno treinamento.

E não é por se tratar de um algoritmo e uma máquina que as respostas do Paul são engessadas. Pelo contrário, com o ensinamento dos professores humanos, o robô consegue responder perguntas feitas das mais diversas maneiras, sempre usando a linguagem natural. E se o Paul não entender a pergunta, ele mantém a conversa até descobrir. A resposta final só é dada se a máquina tiver, no mínimo, 70% de certeza de que sabe o que está sendo perguntado.

A expectativa agora é que o exemplo possa ser replicado em outros níveis de ensino também e que, em um futuro próximo, o aprendizado seja cada vez mais personalizado. No próximo capítu