Cinco portas de entrada: onde nasce a inovação dentro da universidade

Ensino, pesquisa, extensão, assistência e gestão como origens da inovação universitária

Aldemar Araujo Castro
Criação: 12/08/2026
Atualização: 12/08/2026
Palavras: 2606
Tempo de leitura: 13 minutos

Quadro, leito, rua
bancada, mapa da fila
um só corredor

Resumo. Este texto examina as origens da inovação e do empreendedorismo na universidade, sustentando que elas são cinco: o ensino, a pesquisa, a extensão, a assistência e a gestão. Discute por que as duas primeiras concentram o reconhecimento institucional e as métricas de terceira missão, enquanto as três restantes permanecem pouco enxergadas, apesar de reunirem problemas bem formulados e usuários identificados. Apresenta a decisão de rota, da melhoria institucional ao licenciamento e à empresa nascente, com critérios de custo, regulação e propriedade intelectual. Trata, ao final, do uso crítico da inteligência artificial generativa e da equidade como critério de projeto.

Introdução

Toda universidade guarda um cemitério discreto de boas ideias. Um relatório de estágio que descreveu com precisão por que os pacientes de certo ambulatório faltam à consulta de retorno. Uma dissertação que validou um instrumento simples de rastreio e nunca saiu do apêndice. Um projeto de extensão que funcionou por dois semestres e terminou quando a bolsa acabou. Uma planilha construída por um servidor para organizar a escala do centro cirúrgico, que reduziu cancelamentos e permaneceu no computador de uma sala. Nenhuma dessas ideias morreu por falta de mérito. Morreram porque ninguém soube dizer, no momento certo, qual era o caminho que lhes cabia.

Quando alguém finalmente pergunta se aquilo pode virar inovação, a resposta institucional costuma ser previsível e estreita. Fala-se em patente, em núcleo de inovação tecnológica, em incubadora, em startup. São respostas legítimas, mas correspondem a uma única rota, aquela que parte do laboratório e chega ao mercado. Para grande parte do que a universidade produz, sobretudo em uma instituição de ciências da saúde, essa rota simplesmente não se aplica, e a conclusão apressada de que a ideia não serve para inovação decorre menos da ideia e mais do mapa com que se olhou para ela.

Este texto propõe outro mapa. Sustenta que a inovação universitária tem cinco portas de entrada, o ensino, a pesquisa, a extensão, a assistência e a gestão, e que cada uma produz um tipo diferente de oportunidade, com usuários, evidências e barreiras próprios. Discute por que duas dessas origens são amplamente reconhecidas e três permanecem quase invisíveis. Apresenta, em seguida, o problema da escolha de rota, e trata, por fim, de dois eixos que atravessam todas as portas, o uso crítico da inteligência artificial generativa e a equidade como critério de projeto.

A universidade tem mais de uma porta

A ideia de que a universidade deve fazer algo além de ensinar e pesquisar não é recente, tampouco pacífica. Etzkowitz et al. (2000) descreveram esse movimento como uma segunda revolução acadêmica, na qual o desenvolvimento econômico e social se incorpora às atribuições institucionais do mesmo modo como a pesquisa se incorporou ao ensino no século XIX. A universidade deixaria de ser a torre de marfim que entrega conhecimento ao mundo pela publicação, para tornar-se agente da tradução desse conhecimento em uso. Os autores registram que a transição é conflituosa, porque redistribui poder, altera critérios de prestígio e tensiona a lógica da descoberta contra a lógica da apropriação.

O termo consolidado para nomear esse conjunto de atividades é terceira missão, e ele é um guarda-chuva impreciso. Compagnucci e Spigarelli (2020), em revisão sistemática da literatura, mostram que sob esse rótulo convivem realidades distintas, da transferência de tecnologia e do licenciamento de patentes ao engajamento comunitário, à formação continuada e à participação em políticas públicas. As autoras identificam um desequilíbrio persistente: a produção acadêmica concentra-se na dimensão econômica e mede-a por patentes, contratos e empresas criadas, enquanto a dimensão social permanece subteorizada e mal mensurada.

O desequilíbrio tem consequência prática. Aquilo que a instituição mede é aquilo que ela enxerga, e aquilo que ela enxerga é aquilo que reconhece como inovação. Chamo isso de viés de origem: a suposição implícita de que a oportunidade legítima nasce em um laboratório, envolve um artefato tecnológico e termina em uma empresa. Sob esse viés, o docente que redesenhou uma prática, a equipe de extensão que resolveu um problema de acesso, a enfermeira que reorganizou o acolhimento e o servidor que reduziu o tempo de tramitação de um processo não se percebem como inovadores. Não porque lhes falte inovação, mas porque lhes falta a moldura que a nomeia.

Ensino e pesquisa: as origens já reconhecidas, e suas armadilhas

A pesquisa é a origem canônica, e por boas razões. Produz resultado documentado, protocolo descrito e dado verificável, com um grau de confiança que nenhuma outra origem oferece com a mesma facilidade. É também a origem para a qual existe infraestrutura pronta, dos núcleos de inovação tecnológica aos editais de fomento, e arcabouço jurídico maduro, construído sobre a Lei de Propriedade Industrial, a Lei de Inovação e o marco legal de ciência, tecnologia e inovação. Quem parte da pesquisa encontra caminho sinalizado.

Encontra também a armadilha mais conhecida do percurso. Entre a prova de conceito obtida em condições controladas e o uso rotineiro em condições reais existe a distância que a literatura de transferência de tecnologia batizou de vale da morte, e que raramente decorre apenas de falta de dinheiro. Ela é feita de escala, manutenção, treinamento, compatibilidade com sistemas existentes e disposição real de alguém para pagar. Um segundo risco, mais silencioso, é o da divulgação prematura: publicar antes de avaliar a proteção da propriedade intelectual pode inviabilizar o requisito de novidade, perda que não se reverte.

O ensino é a segunda origem reconhecida, embora com estatuto mais frágil. No Brasil, os mestrados profissionais consolidaram a noção de produto educacional como entrega acadêmica legítima, e com ela a percepção de que uma sequência didática, um simulador de baixo custo ou um roteiro de habilidades clínicas podem ser objetos de desenvolvimento, avaliação e disseminação. A prática pedagógica bem desenhada tem ainda uma vantagem raramente explorada: já foi testada com usuários reais, os estudantes, em ciclos sucessivos de aplicação e ajuste.

A armadilha comum às duas origens é a mesma. Ambas tendem a produzir a solução em busca de problema. O pesquisador que domina uma técnica procura onde aplicá-la; o docente que gostou de um formato procura onde replicá-lo. O movimento é compreensível e nem sempre é errado, mas inverte a ordem que sustenta qualquer inovação com chance de permanecer. Primeiro se estabelece a quem o problema pertence e o que hoje acontece na ausência da solução; depois se pergunta se aquilo que se tem em mãos responde melhor do que a alternativa existente.

Extensão e assistência: as origens que a literatura pouco enxerga

A extensão universitária brasileira mudou de patamar com a exigência de curricularização, que reservou parte relevante da carga horária da graduação a atividades de extensão. A consequência menos discutida dessa mudança é epistemológica antes de ser operacional: milhares de estudantes passaram a ter contato sistemático com problemas formulados por quem os vive, e não por quem os estuda. Uma demanda comunitária chega com contexto, com história de tentativas anteriores e com noção realista das barreiras de acesso, três informações que um projeto concebido dentro dos muros da instituição costuma levar anos para obter.

A extensão produz, por isso, oportunidades marcadas pelo problema já validado, nas quais o que falta é forma. É a origem natural da tecnologia social, solução simples, replicável e apropriável pela própria comunidade, e é também a origem que mais sofre com a descontinuidade, porque depende de ciclos de bolsa, de calendário letivo e de vínculos que se rompem quando o estudante se forma. Torná-la duradoura é quase sempre um problema de modelo de sustentação, não de mérito técnico.

A assistência é, das cinco, a origem mais subaproveitada e talvez a mais fértil em uma universidade de ciências da saúde. O serviço de saúde reúne, de forma espontânea, tudo aquilo que um projeto de inovação normalmente precisa construir com esforço: um usuário identificado, um volume conhecido de atendimentos, uma linha de base mensurável, um profissional que convive diariamente com a falha e um conjunto de registros administrativos e clínicos que documentam o problema antes que alguém o formule. O desafio assistencial não precisa ser descoberto, ele precisa ser reconhecido como oportunidade.

Aqui, porém, cabe cautela específica. Greenhalgh et al. (2017) analisaram por que tecnologias de saúde e cuidado deixam de ser adotadas, são abandonadas ou não se difundem, e concluíram que o determinante mais frequente do fracasso não é a qualidade da tecnologia, mas a complexidade distribuída entre vários domínios simultâneos. Uma solução que funciona em um turno, com equipe motivada e com o inventor presente, pode não sobreviver à troca de gestão, à rotatividade de pessoal ou à mudança do sistema de informação. Quem parte da assistência precisa desenhar, desde o início, para a ausência do próprio inventor.

Gestão: a origem que decide o destino das outras quatro

A quinta porta é a gestão, e ela cumpre dois papéis diferentes.

Na primeira chave, a gestão é origem como qualquer outra. Filas, escalas, fluxos de encaminhamento, tramitação de processos, contratos, compras e indicadores de desempenho constituem um repositório denso de problemas bem delimitados. Melhor ainda, são problemas acompanhados de dados administrativos já coletados, o que significa linha de base disponível, série histórica e possibilidade imediata de avaliar se a intervenção funcionou. Poucas origens oferecem essa vantagem metodológica. O servidor que percebe que parte expressiva das cirurgias eletivas é cancelada por falha de comunicação entre setores está diante de um problema mais bem caracterizado do que muitos projetos de pesquisa em fase inicial.

A gestão é também a origem menos reivindicada, e a razão é cultural. A melhoria de processo carrega, no imaginário acadêmico, estatuto menor, como se resolver uma falha organizacional fosse tarefa administrativa e não intelectual. O preconceito desperdiça oportunidades reais, algumas com potencial de produto, de serviço ou de licenciamento para outras instituições que enfrentam o mesmo gargalo.

Na segunda chave, a gestão não é uma origem entre cinco, é a condição de sobrevivência das outras quatro. O modelo de Greenhalgh et al. (2017) inclui um domínio dedicado à organização, onde estão a capacidade de absorção da instituição, a disponibilidade de recursos, a prontidão para a mudança e a qualidade do trabalho de implantação. Compagnucci e Spigarelli (2020) chegam a conclusão convergente ao identificar as estruturas organizacionais e a governança entre os principais constrangimentos à terceira missão. Uma boa ideia que não encontre capacidade organizacional para acolhê-la não se torna inovação, torna-se anedota institucional. Por isso a gestão precisa entrar na conversa desde o primeiro dia, e não ser convocada ao final, quando já não há o que negociar.

Nem toda oportunidade precisa virar empresa

Reconhecida a origem, resta a decisão mais frequentemente tomada por inércia: qual é o destino adequado. As rotas disponíveis são pelo menos seis e diferem menos em ambição do que em natureza. A melhoria institucional incorpora a solução à rotina do próprio serviço. O projeto de ensino ou de extensão a mantém como atividade acadêmica continuada. A tecnologia social a disponibiliza para apropriação livre por outras comunidades. O produto ou serviço a estrutura para entrega sistemática a terceiros. O licenciamento transfere a exploração a quem tem capacidade de escala. A empresa nascente cria estrutura própria para sustentá-la.

A escolha entre essas rotas é questão de análise, e existem critérios que a orientam. O primeiro é quem sustenta o custo recorrente, porque toda solução tem manutenção e alguém precisa pagá-la depois que o entusiasmo inicial se dissipa. O segundo é o regime regulatório aplicável, relevante em saúde, onde um artefato ou um programa de computador pode ser enquadrado como dispositivo médico e submeter-se a exigências sanitárias que alteram cronograma e custo. O terceiro é a situação da propriedade intelectual, que precisa ser avaliada antes de qualquer divulgação e cuja titularidade, em instituição pública, envolve regras próprias. O quarto é a existência de demanda verificada fora do círculo de quem concebeu a solução.

O quadro proposto por Greenhalgh et al. (2017) oferece instrumento útil para essa análise. Ele organiza a avaliação em domínios que vão da condição de saúde à tecnologia, da proposta de valor aos adotantes, da organização ao sistema mais amplo e à adaptação ao longo do tempo, e propõe classificar cada domínio como simples, complicado ou complexo. A finalidade não é produzir uma nota, é revelar onde está a complexidade. Uma solução simples em seis domínios e complexa em um tem problema localizado e tratável. Uma solução complexa em cinco domínios não é inviável, mas exige recursos, tempo e articulação em ordem de grandeza diferente daquela que seu proponente costuma imaginar. Descobrir isso no início é economia, não pessimismo.

Inteligência artificial generativa e equidade: ampliar alternativas sem terceirizar o julgamento

A inteligência artificial generativa entrou nesse processo com velocidade maior do que a capacidade institucional de discipliná-la. Chan e Hu (2023), em levantamento com quase quatrocentos estudantes de graduação e de pós-graduação, encontraram atitude majoritariamente favorável ao uso dessas ferramentas, com reconhecimento de ganhos em apoio personalizado, em escrita e em análise, ao lado de preocupações consistentes com acurácia, privacidade, questões éticas e efeito sobre o desenvolvimento de competências próprias. Essa ambivalência é o dado relevante: os usuários percebem simultaneamente a utilidade e o risco, e a orientação institucional deve tratar dos dois.

Para reconhecer oportunidades e escolher rotas, o uso mais produtivo dessas ferramentas é também o mais modesto. Elas servem para comparar formulações do mesmo problema, evidenciando que a maneira de enunciar uma dificuldade já contém decisões sobre quem é o usuário e o que conta como sucesso. Servem para gerar alternativas em quantidade suficiente para que a primeira ideia não seja adotada por ausência de concorrência, e para expor pressupostos que passariam despercebidos. Não servem como fonte de evidência, e o cuidado de não inserir dados pessoais, clínicos ou sigilosos decorre tanto da legislação de proteção de dados quanto do dever profissional de sigilo.

A equidade, por sua vez, precisa entrar antes e não depois. Abràmoff et al. (2023) propõem examinar o viés ao longo de todo o ciclo de vida de uma solução baseada em inteligência artificial, da definição do problema e da escolha dos dados à validação, à implantação e ao monitoramento posterior, mostrando que cada fase pode introduzir desigualdade e admite mitigação específica. O argumento transcende a inteligência artificial e se aplica a qualquer inovação em saúde: tecnologias podem reduzir barreiras de acesso e podem também ampliá-las, e o resultado depende de decisões tomadas cedo, quando ainda são baratas de alterar.

Na prática, isso significa responder a três perguntas antes de avançar. Quem se beneficia da solução tal como concebida. Quem, entre os que têm a mesma necessidade, ficará de fora, por não dispor de conexão, de dispositivo, de letramento digital, de transporte, de tempo ou de idioma. E o que será feito para reduzir essa exclusão, aceitando que a resposta honesta pode ser que a solução atende bem a um subgrupo e que outro exigirá caminho diverso. Uma exclusão nomeada é um problema de projeto. Uma exclusão não examinada é uma desigualdade que a inovação produz sem que ninguém tenha decidido produzi-la.

Considerações finais

Reconhecer que a inovação universitária tem cinco portas de entrada não é exercício de classificação. É instrumento de justiça epistêmica interna, que devolve legitimidade a quem produz conhecimento aplicável fora do laboratório e amplia o repertório de oportunidades disponíveis para a instituição. O docente que aperfeiçoou uma prática, a equipe que respondeu a uma demanda de bairro, o profissional que corrigiu um fluxo assistencial e o servidor que desatou um nó administrativo estão diante de oportunidades reais, com naturezas distintas e rotas próprias. O erro não está em nenhuma dessas origens, está em supor que todas devem desembocar no mesmo lugar.

Fica, ao final, a tarefa que ninguém cumpre no lugar de quem tem a oportunidade em mãos. Nomear a origem, descrever o problema com precisão suficiente para que outra pessoa o reconheça, identificar quem é o usuário e quem corre risco de ficar de fora, e escolher deliberadamente a rota, ainda que seja a mais discreta de todas, a incorporação silenciosa de uma melhoria à rotina de um serviço. Não há hierarquia moral entre transformar uma ideia em empresa e transformá-la em prática institucional permanente. Há apenas a diferença entre a oportunidade que encontrou seu caminho e aquela que ficou na gaveta, esperando alguém que soubesse o nome do que ela era.

Fontes

[1]. Abràmoff MD, Tarver ME, Loyo-Berrios N, Trujillo S, Char D, Obermeyer Z, et al. Considerations for addressing bias in artificial intelligence for health equity. NPJ Digit Med. 2023;6(1):170. DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-023-00913-9 Disponível em: https://www.nature.com/articles/s41746-023-00913-9
Comentário: propõe examinar o viés ao longo de todo o ciclo de vida de soluções em saúde baseadas em inteligência artificial, da definição do problema ao monitoramento pós-implantação. Sustenta a tese, defendida na última seção do texto, de que a equidade é decisão de projeto tomada cedo, e não capítulo acrescentado ao final. Oferece ainda vocabulário útil para a discussão sobre quem se beneficia e quem fica de fora.

[2]. Chan CKY, Hu W. Students’ voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education. Int J Educ Technol High Educ. 2023;20(1):43. DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8 Disponível em: https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s41239-023-00411-8
Comentário: levantamento com 399 estudantes de graduação e de pós-graduação sobre percepções acerca da inteligência artificial generativa. Documenta simultaneamente a expectativa de ganho e a preocupação com acurácia, privacidade e desenvolvimento de competências próprias. Essa ambivalência fundamenta a orientação, adotada no texto, de usar a ferramenta para comparar formulações sem tomá-la como fonte de evidência.

[3]. Compagnucci L, Spigarelli F. The Third Mission of the university: a systematic literature review on potentials and constraints. Technol Forecast Soc Change. 2020;161:120284. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120284 Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040162520311100
Comentário: revisão sistemática que mapeia a heterogeneidade do conceito de terceira missão e demonstra a concentração da literatura na dimensão econômica, com relativa negligência da dimensão social. É a base empírica do argumento sobre o viés de origem e sobre a insuficiência das métricas institucionais. Também identifica as estruturas organizacionais entre os principais constrangimentos, o que sustenta a seção dedicada à gestão.

[4]. Etzkowitz H, Webster A, Gebhardt C, Terra BRC. The future of the university and the university of the future: evolution of ivory tower to entrepreneurial paradigm. Res Policy. 2000;29(2):313-30. DOI: https://doi.org/10.1016/S0048-7333(99)00069-4 Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733399000694
Comentário: texto fundador do debate sobre a universidade empreendedora, que descreve a incorporação do desenvolvimento econômico e social às missões institucionais como uma segunda revolução acadêmica. Serve ao texto como referência histórica e conceitual, e também como advertência, pois os autores registram o caráter conflituoso dessa transição, ponto que a literatura posterior por vezes suaviza.

[5]. Greenhalgh T, Wherton J, Papoutsi C, Lynch J, Hughes G, A’Court C, et al. Beyond adoption: a new framework for theorizing and evaluating nonadoption, abandonment, and challenges to the scale-up, spread, and sustainability of health and care technologies. J Med Internet Res. 2017;19(11):e367. DOI: https://doi.org/10.2196/jmir.8775 Disponível em: https://www.jmir.org/2017/11/e367/
Comentário: apresenta o quadro que organiza a avaliação de tecnologias de saúde e cuidado em domínios classificados como simples, complicado ou complexo. É o instrumento prático sugerido no texto para a decisão de rota, e o domínio dedicado à organização fundamenta o argumento de que a capacidade institucional determina a sobrevivência de soluções nascidas nas demais origens.

Pontos para Recordar

1. A inovação universitária tem cinco origens legítimas, o ensino, a pesquisa, a extensão, a assistência e a gestão, e cada uma produz um tipo distinto de oportunidade.
2. A literatura sobre terceira missão concentra-se na dimensão econômica e a mede por patentes, contratos e empresas criadas, o que torna invisíveis as oportunidades de natureza social e organizacional.
3. Pesquisa e ensino tendem a produzir soluções em busca de problema, razão pela qual a definição do usuário e da necessidade deve preceder a escolha da tecnologia.
4. A extensão entrega problemas já validados por quem os vive, e sua fragilidade típica é o modelo de sustentação, não o mérito técnico da solução.
5. O serviço assistencial reúne espontaneamente usuário identificado, linha de base mensurável e registros que documentam o problema, o que faz dele a origem mais subaproveitada em universidades de ciências da saúde.
6. A gestão é ao mesmo tempo uma origem de oportunidades, por meio de filas, fluxos e dados administrativos, e a condição de sobrevivência das quatro origens restantes.
7. Nem toda oportunidade deve terminar em empresa, e a escolha entre melhoria institucional, tecnologia social, produto, serviço, licenciamento e empresa nascente depende de custo recorrente, regulação, propriedade intelectual e demanda verificada.

Declaração de uso de Inteligência Artificial Generativa. Este texto foi produzido com o auxílio de Claude, desenvolvida pela Anthropic, utilizado como ferramenta de apoio nas fases de brainstorming, de estruturação do conteúdo e de produção do texto. As imagens foram produzidas com auxílio do ChatGPT da OpenAI. A responsabilidade pela versão final e precisão das informações, pelo pensamento crítico, pela seleção das fontes e pelo conteúdo publicado é integralmente do autor.

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