Chatbot de IA Alongside preenche lacunas de aconselhamento em escolas dos EUA — piloto da Northwestern encontra resultados mistos

Perante uma escassez nacional de conselheiros escolares, a empresa sediada em Seattle Alongside (fundada em 2022) construiu um chatbot de IA, chamado "Kiwi" pelos alunos, concebido para dar aos estudantes do K-12 apoio emocional sempre disponível e para sinalizar crises de saúde mental a pessoal humano.

Em 2026, a Alongside operava em mais de 200 escolas em 19 estados dos EUA, sob um modelo de subscrição por aluno. Locais documentados incluem a Corsicana High School, perto de Dallas-Fort Worth, Texas (em uso há 3 anos, cerca de 1.800 alunos, 3 conselheiros de apoio comportamental) e a Interlachen Jr-Sr High School, no condado de Putnam, Flórida (mais de 400 alunos, do 7.º ao 8.º ano).

No último ano, quase 31.000 alunos usaram a Alongside, num total combinado de 28.000 horas; a plataforma sinalizou mais de 1.800 alunos como necessitando de intervenção imediata, e uma equipa clínica reviu separadamente 6.000 conversas adicionais no limite que não tinham acionado um alerta. Um estudo-piloto da Northwestern University sobre a Alongside em escolas do Texas e do Novo México constatou que 76% dos alunos de alto risco relataram ausência de ideação suicida após três meses de utilização, mas, em toda a amostra, não houve efeito significativo na depressão, ansiedade ou solidão.

Uma avaliação de risco independente do Youth AI Safety Institute da Common Sense Media, examinando o mesmo piloto, documentou cenários de teste em que a Alongside não detetou sinais de risco de suicídio, interpretou mal o contexto (por exemplo, confundindo "disparar contra pessoas" com "lançar ao cesto" no basquetebol), e teve dificuldade em identificar sinais de psicose. O caso ilustra tanto o apelo como os limites da triagem de crises baseada em IA em escolas com poucos recursos: um alívio real de capacidade e algumas intervenções sinalizadas, mas ainda sem evidência rigorosa de melhores resultados de saúde mental à escala, e modos de falha documentados exatamente na função crítica de segurança que a ferramenta se destina a servir.