Um relatório recente da EdSurge chamou a atenção para as despesas operacionais e pedagógicas da integração da inteligência artificial no meio escolar, reunindo análises do educador Michael Hernandez e da jornalista Mi Aniefuna.

Para ajudar os professores a conceber trabalhos capazes de resistir a atalhos automatizados, Hernandez recorreu ao «vibe coding» — descrever requisitos funcionais em linguagem corrente em vez de escrever código manualmente — para construir uma ferramenta de software que dá escala aos fluxos de redesenho de trabalhos. Em paralelo, a investigação de Aniefuna seguiu a cadeia financeira das implementações de IA até à infra-estrutura de computação, detalhando como as consultas cobradas à utilização e o consumo energético dos servidores nos centros de dados geram custos correntes de energia que os agrupamentos raramente orçamentam nas aquisições iniciais de software.

Em conjunto, estes casos mostram que o atrito da IA educativa vai muito além das políticas contra a fraude na sala de aula. Se, por um lado, as interfaces em linguagem natural permitem que pessoal sem formação técnica construa rapidamente ferramentas pedagógicas dirigidas, por outro o aumento do consumo diário de IA em escolas inteiras cria encargos variáveis de computação e de licenciamento que põem à prova os modelos tradicionais de aquisição a custo fixo.