18.02.2026 Inteligência Artificial

Como a IA redesenha a prática científica — e por que isso exige governança e reflexão ética?

Incorporação da inteligência artificial na rotina de pesquisa amplia a produtividade, mas impõe novos desafios de transparência e responsabilidade institucional

Bruno de Pierro

Homem trabalha em um laptop exibindo códigos e textos na tela, em ambiente de escritório com livros e relógio ao fundo. A cena remete ao uso de tecnologias digitais e programação no contexto de pesquisa e análise de dados

A inteligência artificial (IA) deixou de ser apenas objeto de debates teóricos ou de aplicações futuristas nas ciências. A tecnologia está hoje no centro de uma transformação significativa nos modos de fazer pesquisa, não apenas acelerando tarefas operacionais (como revisão de literatura e análise de dados brutos), mas questionando como a própria ciência se estrutura e é gerida.

Esse movimento coloca pesquisadores diante de uma pergunta importante: não é apenas “como usar IA”, mas também “quem define os limites, objetivos e regras desse uso?” — uma questão que vincula tecnologia, ética, governança institucional e políticas públicas, e que foi discutida em respotagem do Science Arena.

IA como motor de produtividade e mudança metodológica

Ferramentas de IA generativa e de análise de dados já fazem parte da rotina científica. Elas auxiliam em tarefas que antes podiam exigir semanas de trabalho humano — como estruturar textos, organizar bases de referências ou detectar padrões em grandes volumes de dados — acelerando processos e ampliando a capacidade de exploração.

Contudo, essa integração tecnológica vai além de eficiência em si: ela vem alterando os métodos de produção do conhecimento.

Pesquisadores agora podem usar modelos preditivos, extração automatizada de informações e análise avançada de padrões para formular hipóteses e direcionar experimentos de novo modo, configurando uma possível nova metodologia híbrida, baseada na interação entre humanos e IA.

Em áreas como bioinformática, genômica e análise de grandes volumes de dados, a IA é praticamente indispensável, ressaltou a veterinária Rebeca Scalco, doutoranda em patologia digital e bioinformática na Universidade de Berna, na Suíça, em entrevista ao Science Arena.

“Ferramentas de IA como o SciSpace, por exemplo, ajudam a explicar artigos complexos, mas quem compreende, ou analisa criticamente é o pesquisador”, explicou Scalco.

Governança da IA científica: uma necessidade institucional

Enquanto muitos esforços educacionais e recomendações éticas focam em boas práticas individuais — como declarar o uso de ferramentas ou manter um registro de sua aplicação — a discussão mais ampla é sobre governança e política institucional.

Nos últimos anos, diversas universidades e centros de pesquisa pelo mundo, incluindo instituições brasileiras – como a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e a Universidade Federal da Bahia (UFBA) – começaram a criar diretrizes formais sobre o uso de IA, com foco em:

Transparência e responsabilidade, exigindo que pesquisadores documentem e justifiquem o papel da IA em seus resultados;
Proteção de dados e confidencialidade, evitando que informações sensíveis sejam expostas em plataformas sem controle institucional;
Preservação da autoria e agência intelectual do pesquisador, evitando que o uso de IA prejudique a originalidade e a integridade do trabalho científico.

Essas diretrizes vão além de recomendações: muitas universidades estão debatendo como incorporar a IA aos seus regulamentos internos de pesquisa, com comissões especializadas e documentos oficiais orientando alunos, docentes e grupos de pesquisa.

IA, políticas públicas e regulação global

No plano internacional, a própria Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (Unesco), por meio de recomendações globais, tem incentivado a criação de marcos éticos para IA voltados à ciência e à sociedade, destacando que a tecnologia deve estar alinhada a direitos humanos, proteção de dados e valores éticos compartilhados.

Em algumas regiões, como a União Europeia, legislações específicas já começam a definir riscos, exigências de transparência e mecanismos de supervisão.

Em outros países, projetos de lei discutem governança, responsabilidade civil e princípios éticos que podem orientar o uso da IA em pesquisa científica e inovação tecnológica.

Desafios e tensões: autonomia, poder corporativo e soberania científica

A discussão sobre governança da IA não é neutra, alertou Scalco. “A academia e a sociedade civil precisam participar da regulação, garantindo que o interesse público esteja no centro, especialmente em áreas como a saúde”, afirmou.

Ferramentas e plataformas de IA mais avançadas são, na maioria das vezes, controladas por corporações privadas (as chamadas big techs) com interesses econômicos globais — o que levanta preocupações sobre quem detém o controle sobre a tecnologia que agora influencia a produção de conhecimento científico.

Essa tensão traz à tona outras questões:

A ciência pode abrir mão de dados sensíveis e de longo prazo para plataformas externas?
Quais critérios as instituições acadêmicas devem adotar para proteger seus pesquisadores e seus objetos de estudo?
Como equilibrar o uso de IA com a preservação do pensamento crítico, criatividade e rigor metodológico que caracteriza a ciência?

O papel dos pesquisadores no desenho da governança

Fato é que a governança ética da IA na ciência não é responsabilidade apenas de comitês ou órgãos reguladores.

Pesquisadores têm um papel ativo na construção de normas, políticas e práticas que reflitam os valores de sua comunidade científica: transparência, responsabilidade, equidade e compromisso com o conhecimento como bem público.

“Ferramentas de IA devem ser tratadas como ‘bons estagiários’, ávidos por aprender. Mas assim como o doutorando jamais submeteria um texto de estagiário sem revisão para uma publicação, tampouco deve encaminhar trabalhos feitos com IA sem a devida verificação”, disse Scalco.

A IA, nesse sentido, deve ser vista não apenas como mera ferramenta, mas como um agente de mudança estrutural, cujas implicações éticas e políticas precisam ser compreendidas, debatidas e incorporadas nos sistemas institucionais e na formação científica.

* É permitida a republicação das reportagens e artigos em meios digitais de acordo com a licença Creative Commons CC-BY-NC-ND.
O texto não deve ser editado e a autoria deve ser atribuída, incluindo a fonte (Science Arena).