Publicado em: 20/08/2026

Aula Inaugural 2026/2: Caminhos da Computação e IA

O Instituto de Informática (INF) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) deu início ao semestre 2026/2 com uma programação que reuniu integração, conhecimento e reflexão sobre os caminhos da Computação diante das transformações provocadas pela Inteligência Artificial (IA). Realizada no dia 19 de agosto, no Auditório do INF, a Aula Inaugural contou com a participação da Profa. Maria Cristina Ferreira de Oliveira, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), que conduziu uma reflexão sobre a evolução da Computação e seu papel como força transformadora da ciência e da sociedade.

Antes da palestra, a comunidade acadêmica participou de um café de boas-vindas, promovendo um momento de convivência e troca entre estudantes, docentes, técnicos e demais integrantes do Instituto.

A programação também foi marcada pela participação dos próprios estudantes, com uma apresentação musical realizada pela banda formada pelos discentes Brenda Meso, Eduardo de Bem, Isadora Müller e Manuela Dalmonte.

Da evolução da Computação aos desafios da Inteligência Artificial

Ao longo da aula, Maria Cristina abordou a trajetória da Computação desde os avanços observados a partir dos anos 1980 até o atual cenário de expansão da Inteligência Artificial. A discussão colocou em evidência como a evolução de algoritmos, capacidade computacional, armazenamento de dados e técnicas de aprendizado de máquina transformou não apenas os sistemas computacionais, mas também a maneira como a ciência, as organizações e a sociedade produzem conhecimento e tomam decisões.

A trajetória acadêmica da professora está diretamente relacionada a essa transformação. Professora Titular do ICMC-USP, Maria Cristina atua em áreas como visualização de informação, visualização científica, mineração visual de dados e análise visual de dados, tendo contribuído para a consolidação da pesquisa em Visualização no Brasil. Seu trabalho também envolve aplicações da Computação na análise de dados provenientes de sensores e biossensores, entre outros contextos científicos.

Nesse contexto, a palestra reforçou uma questão fundamental para a formação de profissionais da área: quanto mais poderosas se tornam as ferramentas computacionais, maior é a necessidade de compreender seus fundamentos, limitações e consequências.

A discussão é especialmente relevante diante da rápida evolução da IA generativa. O AI Index Report 2026, produzido pelo Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, aponta que a adoção da IA continua avançando em ritmo acelerado, com 88% das organizações pesquisadas relatando o uso de IA em pelo menos uma função e a IA generativa alcançando uma taxa de adoção populacional de 53% em apenas três anos. Ao mesmo tempo, o relatório destaca o crescimento dos incidentes relacionados à IA e os desafios associados à distribuição desigual de seus benefícios.

Fundamentos para transformar potencial em soluções

Entre as reflexões compartilhadas durante a Aula Inaugural, ganhou destaque a importância de uma formação sólida em Computação para que o potencial da Inteligência Artificial possa ser explorado na busca por soluções para problemas reais da sociedade.

A questão vai além de saber utilizar ferramentas baseadas em IA. O desenvolvimento de sistemas capazes de produzir textos, imagens, códigos, previsões ou recomendações exige conhecimentos relacionados a algoritmos, estruturas de dados, estatística, matemática, aprendizado de máquina, engenharia de software, arquitetura de computadores e ciência de dados, além da capacidade de avaliar criticamente os resultados produzidos.

Esse domínio dos fundamentos é particularmente importante porque sistemas de IA podem apresentar limitações que nem sempre são evidentes para seus usuários. Modelos generativos, por exemplo, podem produzir informações incorretas ou inventadas, reproduzir vieses presentes nos dados utilizados em seu desenvolvimento e induzir usuários a confiar excessivamente em suas respostas.

O AI Risk Management Framework, desenvolvido pelo National Institute of Standards and Technology (NIST), destaca que sistemas de IA confiáveis precisam ser avaliados considerando características como validade e confiabilidade, segurança, proteção contra ameaças, transparência, explicabilidade, privacidade e equidade, com mecanismos para identificar e reduzir vieses prejudiciais.

Assim, a formação de profissionais capazes de compreender como os sistemas são construídos, quais dados utilizam, como seus resultados são avaliados e em quais situações podem falhar torna-se parte essencial da própria responsabilidade associada ao desenvolvimento tecnológico.

Um início de semestre marcado pela comunidade

Além da reflexão científica, a Aula Inaugural 2026/2 reforçou a importância da convivência e da participação da comunidade acadêmica na construção do Instituto de Informática.

A participação dos discentes foi um dos pontos mais inspiradores do dia, evidenciando o entusiasmo, o talento e o interesse dos estudantes que iniciam mais um semestre de formação em Computação.

Ao reunir conhecimento científico, reflexão sobre os impactos tecnológicos e integração da comunidade, o evento propôs uma mensagem especialmente relevante para o atual momento da área: o avanço da Inteligência Artificial amplia as possibilidades da Computação, mas é o conhecimento de seus fundamentos, aliado à responsabilidade científica e social, que permite transformar esse potencial em soluções capazes de contribuir efetivamente para a sociedade.

Com essa perspectiva, o INF inicia o novo semestre reafirmando seu compromisso com uma formação que combina excelência acadêmica, pesquisa, inovação e responsabilidade diante dos desafios tecnológicos contemporâneos.

Agradecemos o apoio da Sociedade Brasileira de Computação e das empresas parceiras (Aegro, Altervision, Cloud2Go, CWI Software, Dell, Fundo Amanhã, InfraTI, Int6, Nelogica, Telus Digital, Unico e Wide Labs) na realização da Aula Inaugural 2026/2.

Referências

STANFORD INSTITUTE FOR HUMAN-CENTERED ARTIFICIAL INTELLIGENCE (HAI). AI Index Report 2026. Stanford University, 2026. Disponível em: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report. Acesso em: 20 ago. 2026.

TABASSI, E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, 2023. DOI: 10.6028/NIST.AI.100-1.