Aquisições na EdTech: o que muda para IA nas escolas

No dia 08/12/2025, a School Specialty anunciou a aquisição da Nasco Education U.S. Duas empresas “clássicas” no fornecimento de recursos para escolas K-12 passam a caminhar juntas, com uma promessa bem objetiva: simplificar compras, ampliar catálogo e aumentar eficiência de aquisição para distritos escolares.

Eu gosto desse tipo de notícia por um motivo simples: quando o mercado consolida, o impacto não fica só no financeiro. Consolidação muda processos, dados, integrações e, no limite, o que professores e equipas pedagógicas conseguem fazer com tecnologia. E em 2025, isso quase sempre encosta no mesmo tema: IA na educação.

A leitura mais útil para quem trabalha com gestão escolar, coordenação pedagógica ou EdTech é esta: fusões e aquisições criam “superfícies” melhores para a IA funcionar — desde que a integração seja bem feita e governada. Abaixo, explico porquê e como transformar esse movimento em decisões práticas.

O que a aquisição School Specialty + Nasco sinaliza

A mensagem principal do anúncio é clara: há sobreposição de clientes e uma oportunidade de reduzir fricção no procurement (compras e contratação). O CEO da School Specialty afirmou que estimam que quase dois terços dos clientes da Nasco já compram da School Specialty. Isto é um dado relevante porque, em termos de operação, significa que a integração pode gerar ganhos rápidos sem “reeducar” todo o mercado.

Na prática, quando duas organizações que já servem o mesmo público se unem, costuma acontecer:

• Unificação gradual de catálogos e condições comerciais (menos fornecedores para gerir, mais previsibilidade de entrega).
• Padronização de SKUs, kits e materiais (facilita planeamento pedagógico e reposição).
• Racionalização de logística e suporte (um único “caminho” para compra, devolução, assistência).

Por que isso é mais do que “compras mais fáceis”

Compras mais fáceis parecem assunto administrativo, mas mexem diretamente com aprendizagem. Se a escola atrasa materiais de laboratório, não há experiência prática. Se faltam recursos para artes, as atividades viram teoria. Se o kit chega incompleto, a aula quebra.

A primeira grande promessa de qualquer EdTech (com ou sem IA) é confiabilidade operacional. Sem isso, nenhuma personalização escala.

Onde a IA entra: dados, integração e personalização em escala

A forma mais direta de ligar esta aquisição ao tema “IA na Educação e EdTech” é entender que IA precisa de contexto e consistência. E contexto, no ambiente escolar, vem de dados e processos.

Se a integração entre empresas resultar numa plataforma mais consistente de gestão de recursos (catálogo, uso, reposição, alinhamento curricular, recomendações), abre-se espaço para três aplicações de IA que fazem diferença real.

1) Recomendação inteligente de materiais e sequências didáticas

A Nasco é conhecida por recursos práticos e “hands-on” (atividades, kits, materiais por disciplina). A School Specialty agrega ambientes de aprendizagem, materiais, tecnologia educacional e currículo de ciências. Juntas, podem oferecer combinações mais completas.

Uma IA bem aplicada aqui não é “gerar plano de aula genérico”. É:

• sugerir kits e materiais com base em objetivos de aprendizagem (por exemplo, competências de ciências e matemática);
• considerar faixa etária, tempo de aula e infraestrutura (laboratório, sala regular, maker space);
• propor alternativas equivalentes quando um item estiver indisponível.

Frase que vale guardar: IA útil na escola não é a que escreve bonito; é a que reduz falhas entre planeamento e execução.

2) Analytics de consumo e planeamento com base em evidências

Quando o procurement ganha “trilho único”, fica mais fácil responder perguntas que hoje muitas escolas respondem no “feeling”:

• Quais materiais são mais usados por ciclo e disciplina?
• Onde há desperdício (compra duplicada, baixa utilização, vencimento de consumíveis)?
• Que escolas/turmas têm falta crónica de recursos práticos?

Com dados integrados, a IA pode apoiar previsão de demanda (forecast), sugerir orçamentos por unidade curricular e até apontar riscos de interrupção pedagógica (ex.: consumíveis de laboratório que acabam no meio do trimestre).

Aqui o ganho é duplo: eficiência financeira e equidade. Equidade não é só acesso a dispositivos; é acesso consistente a recursos de aprendizagem.

3) Acompanhamento de impacto (o que melhora aprendizagem de verdade)

O ponto mais delicado — e mais valioso — é ligar recursos comprados a resultados pedagógicos. Não é simples, mas é possível avançar por camadas.

Um caminho pragmático (e que vejo funcionar) é:

1. Mapear materiais por competência/habilidade e por unidade.
2. Registar uso real (mesmo que por amostragem): o kit foi usado? em que data?
3. Cruzar com indicadores já existentes (avaliações internas, rubricas, participação, projetos).

Não se trata de “provar causalidade perfeita”. Trata-se de criar uma disciplina de melhoria contínua: o que foi comprado, o que foi aplicado, o que mudou.

O lado B da consolidação: riscos que escolas e EdTech não podem ignorar

Consolidação também dá dor de cabeça. E ignorar isso é pedir para a IA virar desculpa — ou maquiagem.

Risco 1: integração lenta e experiência fragmentada

A própria nota afirma que as empresas operarão de forma independente “no curto prazo” e que a integração será gradual. Isto é sensato para não quebrar operação, mas cria um período em que o cliente pode ver:

• dois portais, dois suportes, duas lógicas de catálogo;
• contratos e condições diferentes;
• dados espalhados.

Se a sua escola ou rede compra de ambos, vale criar um “plano de transição” interno: quem centraliza pedidos, como registrar itens equivalentes, como gerir devoluções.

Risco 2: dados sem governança viram passivo (não ativo)

Para usar IA com segurança, especialmente em ambientes K-12, precisa existir governança: o que é dado operacional, o que é dado de estudante, onde isso fica, quem acessa, por quanto tempo.

Mesmo que o anúncio trate de materiais e soluções educacionais (não de dados estudantis diretamente), a integração de plataformas pode encostar em:

• contas de utilizadores e perfis;
• relatórios de uso;
• integrações com LMS/SIS.

Aqui minha posição é firme: sem política clara, a escola fica vulnerável. IA não deve ser implantada “no impulso” só porque a plataforma ficou maior.

Risco 3: padronização excessiva e perda de autonomia pedagógica

Catálogo unificado pode facilitar, mas também pode empurrar escolhas “médias” para realidades diferentes. A IA pode amplificar isso se recomendar sempre o que é mais comprado, não o que é mais adequado.

Se você lidera currículo, exija que recomendações respeitem:

• contexto local;
• diversidade de abordagens;
• necessidades de inclusão (materiais adaptados, sensoriais, acessibilidade).

O que líderes escolares podem fazer agora (checklist prático)

Dezembro é mês de fechar o ano e planear o próximo. Então, aqui vão ações objetivas para aproveitar o movimento do mercado sem perder o controlo.

1) Trate procurement como parte da estratégia de aprendizagem

Se compras ficam só no administrativo, perde-se oportunidade. Monte uma rotina trimestral com pedagógico + compras + TI para:

• revisar listas de materiais por unidade;
• padronizar o que faz sentido (e só o que faz sentido);
• identificar onde a falta de recursos travou aulas.

2) Prepare a “base de dados mínima” para IA ajudar

Antes de qualquer automação:

• padronize nomes de itens e categorias;
• registre disciplina/série associada;
• crie um campo simples de “frequência de uso” (alto/médio/baixo);
• defina responsáveis por validar recomendações.

IA com dados bagunçados só acelera bagunça.

3) Peça transparência de integração e roadmap

Quando fornecedores se unem, pergunte (e registre):

• haverá unificação de portais? quando?
• como ficam contratos e SLAs?
• haverá mudanças de SKU/códigos?
• quais integrações com sistemas existentes?

Isso reduz surpresas no início do ano letivo.

4) Comece pequeno com personalização “de verdade”

Exemplo concreto e viável para 60 dias:

• escolha uma disciplina (Ciências) e um ciclo;
• selecione 3-5 kits/recursos práticos;
• defina 2 métricas simples (presença/participação + desempenho numa rubrica);
• acompanhe por 6-8 semanas.

Depois, sim, vale discutir automação com IA para recomendar e prever demanda.

O que isso pode significar para o futuro da EdTech com IA (2026 em diante)

O mercado está a caminhar para plataformas mais integradas que combinam conteúdo, recursos físicos, tecnologia educacional e serviços. Essa aquisição encaixa nesse padrão: menos dispersão de fornecedores e mais “ecossistemas”.

Se esse ecossistema for bem governado, a IA tende a aparecer como:

• assistente de planeamento (materiais + sequência didática + adequação ao tempo);
• camada de analytics (uso, custo por aluno, previsões);
• motor de personalização (variações de atividade por nível, adaptações e acessibilidade).

Mas a diferença entre promessa e resultado vai depender menos do modelo de IA e mais do básico: integração, dados consistentes e critérios pedagógicos claros.

Aquisições como a de School Specialty e Nasco são um lembrete útil: o futuro da IA na educação não é só software — é infraestrutura de aprendizagem. E infraestrutura inclui materiais, logística e decisões de compra tão bem feitas quanto as decisões de currículo.

Se você está a planear 2026, a pergunta que fica é direta: a sua escola está pronta para transformar dados e recursos em personalização com IA — ou ainda está a apagar incêndios de operação?

Se quer acelerar com segurança, o caminho é simples: governe dados, pilote em pequena escala e só então automatize.