Números da IA nas admissões do ensino superior em 2026

Os números que pode citar, com editor, amostra e data

O uso de IA por estudantes e candidatos está bem documentado em 2026. Os dados sobre o uso por equipas de admissões são raros. Este resumo inclui apenas números que abrimos na fonte primária, com editor, amostra e data. Nenhum vem da Skolbot.

Nota de método: não havia ferramenta paga de volume de pesquisa disponível. O tema foi delimitado com pesquisas públicas e fontes primárias.

Nenhum destes números é português. Não encontrámos um estudo nacional sobre o uso de IA por candidatos ao ensino superior que pudéssemos abrir e verificar, pelo que não citamos nenhum.

Candidatos: a IA já faz parte da orientação

O dado europeu mais utilizável é do Eurostat. Em 2025, 33 % das pessoas dos 16 aos 74 anos na UE usaram IA generativa nos três meses anteriores, e 64 % dos jovens dos 16 aos 24. É o primeiro ano de medição, por isso ainda não há série temporal.

Como comparação externa, o inquérito HEPI 2026 a 1054 estudantes britânicos indica 95 % de uso de IA de alguma forma. Só 36 % se sentem incentivados pela instituição e 38 % dizem que esta lhes disponibiliza ferramentas. São estudantes já inscritos, não candidatos, mas mostram os hábitos que os futuros candidatos trazem.

Escolha do curso: a IA pesa, mas o site continua a ser o ponto de partida

Não há estudo verificável sobre o uso de IA na escolha de curso para o Concurso Nacional de Acesso ou para os concursos locais. Dois estudos estrangeiros dão orientação, nada mais.

A EAB inquiriu mais de 5000 alunos norte-americanos em outubro e novembro de 2025: 46 % usam IA na pesquisa de universidades, contra 26 % na primavera de 2025. Dos inquiridos, 18 % eliminaram uma instituição por informação surgida numa pesquisa com IA.

O estudo da UCAS, apresentado pela Wonkhe, matiza o quadro. Entre 4485 inquiridos, 43 % começam pelo site da instituição e 13 % por um chatbot. Quase metade (48 %) retiraria uma instituição da lista após um mau dia aberto, contra 8 % após uma avaliação negativa gerada por IA.

São países e populações diferentes: os números não se somam nem se transpõem para a DGES, os politécnicos ou o ensino privado em Portugal.

Instituições: poucos dados, muitas regras por escrever

O único número institucional que conseguimos verificar diz respeito às regras para candidatos. A Kaplan (comunicado de 3 de novembro de 2025) inquiriu no verão de 2025 responsáveis de admissão de universidades norte-americanas seletivas: 2 % permitem IA para redigir o ensaio de admissão, 30 % proíbem e 68 % não têm política.

É uma amostra dos EUA. Não encontrámos dados verificáveis sobre o uso de IA em serviços de admissão portugueses e não citamos nenhum. Deixámos de fora as percentagens sobre "instituições que usam IA para triar candidaturas": vêm de inquéritos que misturam escolas e universidades, sem fonte primária acessível.

Enquadramento legal: RGPD hoje, regulamento de IA a partir de dezembro de 2027

O RGPD aplica-se já. A autoridade de controlo é a Comissão Nacional de Proteção de Dados, e com candidatos menores a informação e o consentimento devem ser claros.

O Regulamento europeu de IA classifica no anexo III como de risco elevado os sistemas destinados a determinar o acesso ou a admissão a instituições de ensino. Um chatbot que responde a perguntas não decide uma admissão. Uma ferramenta que pontua ou ordena candidaturas aproxima-se desse caso.

Segundo a Comissão Europeia, as regras do anexo III aplicam-se agora a partir de 2 de dezembro de 2027, após o pacote omnibus. Confirme a data nessa página antes de planear.

Em qualidade, a A3ES continua a ser a agência de avaliação e acreditação do ensino superior em Portugal.

Como verificar uma estatística de IA antes de a citar

Antes de um número entrar numa apresentação, proposta ou comunicado, faça quatro perguntas. Quem fez o inquérito e quem o financiou? Qual era a dimensão da amostra e quem representa: alunos do secundário, estudantes, adultos? Quando decorreu o trabalho de campo? E o que foi perguntado exatamente, por exemplo "usa IA todos os dias" ou "já usou IA alguma vez"?

Muitas percentagens que circulam na internet falham este teste por não indicarem fonte primária. Os números da tabela acima passam, mas apenas dentro do âmbito indicado.

Se for citar um número numa candidatura a financiamento, num relatório para a direção ou num artigo para o seu site, indique sempre o editor, o ano e a dimensão da amostra, e ligue à fonte. É a forma mais simples de evitar correções mais tarde e de ser citado por outros.

O que estes números não demonstram

Não demonstram que um chatbot aumenta as inscrições: nenhuma fonte mede conversão. Não são comparáveis entre si, porque as populações, os países, as perguntas e as datas diferem. E não dizem quantas instituições portuguesas usam IA nas admissões.

Para referências publicadas de conversão, veja o nosso artigo sobre benchmarks de taxa de conversão de sites de universidades.

O que uma equipa de admissões pode fazer

Quatro ações não dependem de nenhum número inventado.

• Faça das páginas dos cursos a melhor resposta às perguntas que os candidatos já fazem a uma IA: condições de acesso, propinas, prazos, bolsas, saídas profissionais.
• Defina uma política sobre IA nas candidaturas; a maioria das instituições do estudo da Kaplan ainda não tem.
• Mantenha uma pessoa em cada decisão de admissão. A IA responde e encaminha.
• Meça os seus próprios dados: perguntas frequentes, tempo de resposta, reuniões marcadas.

Para aprofundar: o nosso guia de agentes de IA para recrutamento estudantil, a definição de agente de IA de admissões e o guia do chatbot de IA.