O objetivo deste artigo foi analisar as estruturas curriculares dos cursos de Biblioteconomia do Brasil para mapear as disciplinas sobre Inteligência Artificial (IA). Metodologicamente, realizou-se uma pesquisa exploratória e descritiva com abordagem quali-quantitativa baseada em análise documental. O universo investigado compreendeu 49 cursos de graduação distribuídos em 31 universidades públicas federais e estaduais, mapeadas em junho de 2026. A coleta de dados ocorreu por meio da busca pelos termos-chave “Inteligência Artificial” e “Tecnologias” nos Projetos Pedagógicos de Curso (PPC’s) e matrizes curriculares, cujos dados foram tabulados e submetidos à análise estatística descritiva e análise de conteúdo. Os resultados evidenciaram expressivas lacunas curriculares e um descompasso estrutural, caracterizados pela predominância do marcador "Não Encontrado" (NE) na maioria das instituições tradicionais. Identificou-se apenas uma abordagem direta da temática por meio de disciplina eletiva na USP e aproximações correlatas ou genéricas de cunho teórico em poucas universidades, como a disciplina obrigatória de Ciência de Dados na UFES. Conclui-se que o ensino de IA ainda não se consolidou como realidade autônoma na formação padrão do bibliotecário brasileiro. Para mitigar esse cenário, a pesquisa converteu o diagnóstico em ação ao formular uma proposta curricular estruturada em cinco eixos integradores. Recomenda-se, para investigações futuras, expandir o mapeamento para instituições privadas e modalidades puramente digitais, além de realizar estudos qualitativos com docentes e egressos para avaliar os desafios práticos de implementação dessa modernização pedagógica.
Comissão Organizadora
Gabriel Felipe Cotta Cirino
Francisco Paletta
Victoria Siqueira Pereira
Mariane Alves Antunes
Rodrigo Garcia
Victor Barros
Karina Satie kawashita
Comissão Científica
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