Quando olho para frente ao longo de 2026 e além, não vejo pequenos ajustes incrementais. Vejo um setor que está sendo remodelado em suas fundações.

As maiores forças que impactam a avaliação não estão acontecendo dentro do nosso setor, estão acontecendo nas profissões que servimos. A IA está mudando a forma como as pessoas trabalham, como os papéis são estruturados e como a competência se manifesta na prática real. Essa disrupção já está aqui, e só vai se acelerar. Nossa responsabilidade é garantir que as credenciais que concedemos permaneçam relevantes e confiáveis em um mundo onde a natureza do trabalho e do estudo – e os caminhos entre eles – continuam mudando.

Ao mesmo tempo, a tecnologia está avançando as ferramentas disponíveis para aqueles que buscam explorar nossos sistemas, muitas vezes atacando os candidatos que são persuadidos a pagar por serviços de trapaça. As ameaças à segurança estão evoluindo rapidamente, e as oportunidades para má conduta estão se tornando mais sofisticadas. Portanto, as pressões que mais sofremos para o futuro são claras: manter as credenciais alinhadas com as práticas do mundo real e proteger a integridade do processo de testes que as sustenta.

A IA já está aprimorando o processo de avaliação, gerando conteúdo de forma mais eficiente, analisando grandes conjuntos de dados e possibilitando controles de segurança mais inovadores. Essas melhorias importam, mas não são a verdadeira disrupção. A mudança mais fundamental está acontecendo no ambiente de trabalho.

Em radiografia, arquitetura, contabilidade, construção, educação e muitos outros campos, a IA está transformando o dia a dia. Ferramentas de IA estão sendo cada vez mais usadas para automatizar tarefas que antes eram realizadas manualmente. Informações que antes precisavam ser memorizadas agora estão instantaneamente acessíveis. Como resultado, as habilidades que mais importam não são mais sobre reter conhecimento, mas sobre aplicação: interpretar informações, exercer julgamento e supervisionar os resultados de sistemas automatizados.

Se a recordação de conhecimento não for mais o principal marcador de competência, então a avaliação deve evoluir. Precisaremos medir como as pessoas aplicam o conhecimento no contexto, como colaboram com ferramentas de IA e como tomam decisões quando a tecnologia está incorporada em seus fluxos de trabalho. O maior impacto da IA será sentido não em como criamos avaliações, mas em como definimos a própria competência.

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

Os primeiros adotantes já estão explorando tarefas práticas, dados de desempenho e atividades em tempo real para construir uma visão mais rica e precisa da capacidade. Com o tempo, espero que essas abordagens se tornem muito mais comuns.

Essa mudança será complexa. A avaliação está dentro de um ecossistema mais amplo de educação, treinamento, prática supervisionada e regulação. Antes de alguém fazer um exame de licenciamento, por exemplo, ele já completou anos de preparação. Mudar o modelo de avaliação significa que cada parte desse ecossistema deve se mover conosco.

Como vimos com o exame TOEFL redesenhado, mudanças significativas exigem longos prazos e um engajamento profundo com educadores ao redor do mundo. Mas a direção é clara. Certificação e licenciamento passarão a ser menos sobre provar competência a cada poucos anos e mais sobre demonstrá-la continuamente.

Tudo isso está acontecendo em um contexto de incerteza na força de trabalho. O número de vagas que podem ser automatizadas está aumentando, especialmente as de nível inicial. Alguns empregos vão desaparecer, muitos novos vão surgir. No entanto, neste momento sabemos mais sobre os empregos desaparecendo do que sobre os que estão sendo criados. Isso deixa trabalhadores e empregadores presos entre duas realidades:

• Habilidades tradicionais não são mais suficientes.
• Novas habilidades ainda não estão claramente definidas.

Até mesmo a alfabetização em IA, uma das competências emergentes mais mencionadas, não possui um padrão universal. Diferentes plataformas exigem diferentes formas de expertise, e nos falta uma compreensão compartilhada de como é o uso competente da IA na prática. Para agravar esse desafio, essas plataformas estão evoluindo tão rapidamente que competência hoje não significa necessariamente competência no amanhã.

É exatamente por isso que a pesquisa será tão importante nos próximos anos. Não podemos confiar em suposições. Precisamos de dados concretos, metodologias calibradas e análises rigorosas – fundamentadas na ciência da mensuração – para definir essas novas áreas de habilidades e determinar como medi-las de forma responsável.

Embora as habilidades necessárias no ambiente de trabalho ou na educação possam mudar, uma coisa não mudará: a ciência da medição. Princípios psicométricos ainda se aplicam, mesmo com ferramentas e contextos evoluindo. Assim como o princípio da gravidade não mudou quando passamos dos cavalos para os carros ou começamos a voar, os fundamentos da avaliação permanecem constantes. Justiça, validade, confiabilidade, ausência de viés e prática ética continuam aplicando, independentemente de como as habilidades evoluam.

No curto prazo, espero ver mais foco em:

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

Nossa força está na capacidade de medir novas competências usando metodologias sólidas e defensáveis, fundamentadas em décadas de ciência.

ETS e PSI estão em uma posição singularmente forte para guiar o setor durante esse período de transformação. Não porque busquemos inovação, mas porque a fundamentamos em ciência, evidências e impacto no mundo real.

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

• Definindo as competências que importam em uma era de IA
  À medida que o trabalho e o estudo mudam, estamos focados em identificar quais habilidades e formas de competência realmente importam. E como essas expectativas estão mudando entre profissões, educação e força de trabalho.
• Criando um novo paradigma para como a medição é realizada
  Isso inclui repensar os modelos tradicionais de avaliação, explorar novas formas de capturar evidências de competência ao longo do tempo e garantir que abordagens emergentes permaneçam válidas, justas, confiáveis e defensáveis.
• Conduzir pesquisas políticas que informem o uso responsável da inovação
  A inovação não acontece isoladamente. Nossa pesquisa foi projetada para apoiar formuladores de políticas, reguladores e instituições enquanto eles navegam pelas implicações da IA para avaliação, credenciamento e confiança pública.

Esse trabalho é fortalecido pela amplitude de dados e insights que coletamos em centenas de profissões, indústrias e geografias, nos dando uma visibilidade inicial sobre tendências emergentes. Mas liderança também exige disciplina: permanecer ancorado na ciência, guiado por evidências e focado no que os dados nos dizem, não em exageros ou especulações.

A governança da IA será essencial. Assim como a inovação na segurança dos testes. Espero que o medo de exposição a itens diminua à medida que a IA possibilita 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 testes por procuração por meio de assinaturas comportamentais que não podem ser facilmente replicadas.

A integridade continuará sendo a pedra angular da confiança, e a tecnologia nos dará novas ferramentas para manter essa confiança.

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

O ETS, apoiado pelas forças operacionais da PSI, está bem posicionado para ajudar a liderar essa transição. O caminho à frente será desafiador, mas também estará cheio de oportunidades. Se mantivermos o foco nos fundamentos, não apenas nos adaptaremos ao futuro da avaliação, como ajudaremos a moldá-la.