Este artigo sintetiza uma investigação sobre o uso da Inteligência Artificial Generativa (IAG) na prática docente, realizada com professores de diferentes níveis e redes de ensino. Ancorado em referenciais sobre IA generativa, autoria e letramento digital-crítico, o estudo adota delineamento descritivo-exploratório, abordagem quanti-qualitativa e questionário on-line com itens fechados e abertos, analisados por estatística descritiva e análise temática. Os achados indicam adoção disseminada, porém desigual, com centralidade de assistentes conversacionais e recursos de IA incorporados a plataformas de design e busca. No cotidiano pedagógico, as ferramentas são mobilizadas para planejar aulas, elaborar materiais e atividades, apoiar a criação de avaliações, revisar e adaptar textos, organizar conteúdos e produzir recursos visuais. Observa-se avanço no letramento de prompts, com ciclos iterativos de especificação, teste e refinamento, embora persistam usos superficiais e dependentes de sugestões automáticas. Quanto às percepções, sobressaem ganhos de eficiência, apoio à criatividade e ampliação de repertório, ao lado do entendimento de que os resultados requerem curadoria, contextualização e verificação factual para preservação da autoria docente, da pertinência curricular e da qualidade pedagógica. Entre riscos e desafios, emergem imprecisões e vieses, dependência tecnológica, superficialidade, questões de integridade acadêmica e proteção de dados. Nas condições institucionais, evidencia-se oferta irregular de formação continuada e demanda por capacitações focadas em uso pedagógico responsável, engenharia de prompts, avaliação de qualidade, transparência e atribuição autoral. O estudo contribui ao oferecer panorama atualizado das apropriações docentes e recomendações para redes e escolas: diretrizes claras, políticas de integridade, investimentos em letramento digital-crítico e criação de comunidades de prática. Reconhecem-se como limitações o recorte amostral e o caráter de autorrelato, indicando a necessidade de estudos longitudinais e observacionais em diferentes contextos e etapas de escolarização. Aponta-se a importância de critérios avaliativos explícitos para tarefas com IA e ética profissional.
