22.05.2026 Inteligência Artificial

Guia de IA na ciência: as principais ferramentas para produzir artigos com originalidade

Entenda potencialidades e limitações das tecnologias que estão transformando a produção acadêmica, detalhadas por João Brainer, pesquisador clínico do Einstein

Juliana Protásio

Pessoa trabalha em um laptop com uma planilha aberta, enquanto consulta materiais impressos e um celular sobre a mesa. A cena sugere rotina de pesquisa, análise de dados ou organização de informações acadêmicas

O avanço das plataformas de inteligência artificial (IA) voltadas para o ambiente acadêmico já ultrapassou a discussão sobre sua adoção. “Ninguém discute mais se vamos ou não utilizar IA, a questão é como fazer isso dentro dos limites éticos”, disse o neurologista João Brainer, pesquisador clínico do Einstein Hospital Israelita e professor da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), em encontro virtual promovido pelo Science Arena.

Para Brainer, o grande desafio atual do cientista é estratégico: entender qual ferramenta faz sentido para cada etapa do trabalho e como extrair o melhor de cada uma delas, sem comprometer a integridade científica.

Para ajudar a guiar os pesquisadores nesse ecossistema em rápida expansão, o Science Arena listou as principais ferramentas indicadas por Brainer, com suas respectivas funções, características de destaque e pontos de atenção. Confira:

CONSENSUS

Link de acesso: https://consensus.app/

Principais usos: Busca bibliográfica com foco em respostas diretas e acuradas baseadas em evidências.

Pontos fortes: A grande vantagem da plataforma é ter acordos de cooperação com grandes editoras científicas (como Wiley, Sage, ACS, entre outras). Graças a isso, o algoritmo consegue extrair dados do texto completo dos artigos, não apenas dos resumos. Além disso, fornece o número exato da página e o link do artigo de origem, reduzindo drasticamente as chances de alucinação ou confabulação de dados.

Ponto fraco: Justamente por depender das parcerias editoriais, a busca do Consensus fica restrita a bases específicas, deixando de fora outras produções importantes.

CORE

Link de acesso: https://core.ac.uk/

Principais usos: Mapeamento de literatura científica em acesso aberto.

Pontos fortes: Plataforma gratuita que agrega dados de múltiplas redes de repositórios ao redor do mundo. É ideal para conduzir pesquisas bibliográficas amplas, focando no que há de mais recente na literatura de acesso aberto.

Ponto fraco: Por diretriz técnica, o Core ignora e não consegue fazer buscas em periódicos ou artigos de acesso fechado (protegidos por paywalls).

OPEN EVIDENCE

Link de acesso: https://www.openevidence.com/

Principais usos: Busca focada em literatura médica de altíssimo impacto científico.

Pontos fortes: Apresenta excelente robustez e alta confiabilidade para a área médica e biomédica, pois realiza uma triagem direcionada a bases de periódicos consagrados, como o The New England Journal of Medicine (NEJM) e o The Journal of the American Medical Association (JAMA).

Ponto fraco: Por ser centrado em bases especializadas, restringe a amplitude da pesquisa, podendo deixar de fora revistas relevantes ou outras áreas do conhecimento científico.

SCISPACE

Link de acesso: https://scispace.com/

Principais usos: Facilitador da redação acadêmica, com otimização de citações e gestão bibliográfica.

Pontos fortes: Permite que o pesquisador selecione um fragmento de texto autoral e pergunte à ferramenta qual referência dentro de um banco de dados é a mais adequada para sustentar aquela afirmação. Conta com interface direta com o Zotero e o Mendeley, dois gerenciadores de referências bibliográficas, além de automatizar a formatação das tabelas em mais de 2.600 estilos diferentes (como Vancouver e AMA). Também permite ajustar o tom do texto escrito (mais persuasivo, pragmático ou dialógico, por exemplo).

Ponto fraco: O uso inadequado das funções de reescrita pode levar à perda da originalidade textual e do “polo criativo” do autor.

PERPLEXITY AI

Link de acesso: https://www.perplexity.ai/

Principais usos: Conectar ideias e cruzar dados de diferentes artigos científicos.

Pontos fortes: Realiza correlações metodológicas avançadas ao cruzar dados de autores e fazer cruzamentos de múltiplos artigos, ajudando a traçar panoramas teóricos complexos de forma ágil.

Ponto fraco: João Brainer faz um alerta enfático sobre a privacidade de dados. O navegador integrado da plataforma extrai dados das atividades de leitura e navegação em tempo real. Para cientistas que trabalham com patentes, ideias de negócios ou teses inéditas, esse compartilhamento pode gerar riscos de vazamento de informações e perda de propriedade intelectual antes da publicação.

Modelos de Linguagem mais comuns (LLMs)

Principais usos: Triagem preliminar, estruturação lógica de ideias e aprimoramento de manuscritos.

Pontos fortes: Cada um desses modelos de linguagem mais populares (LLMs) apresenta uma aptidão específica na rotina de pesquisa: o Claude é apontado por Brainer como o modelo mais robusto e refinado para lidar com a densidade de textos puramente acadêmicos; o Gemini destaca-se na mineração de referências na web e facilidade de redirecionamento por links de checagem; já o ChatGPT funciona para um mapeamento inicial de tendências e lacunas na literatura.

Pontos fracos: Por serem generalistas, operam sob lógica de probabilidades linguísticas, o que significa que quanto mais dados forem inseridos sem barreiras contextuais, maior será o risco de alucinação. Exigem prompts detalhados e exaustivos, uma vez que comandos mal elaborados ou superficiais tendem a gerar respostas imprecisas e de baixa relevância.

Dica de ouro: combine ferramentas e monte um banco de PDFs

A principal recomendação prática deixada por Brainer para o público é jamais esperar que uma única ferramenta resolva todo o problema de pesquisa. É necessário investir esforços para obter resultados mais consistentes.

“Você pode combinar as buscas amplas do PubMed AI ou do Core com o refinamento interno do Consensus e a organização de referências do SciSpace”, indicam o especialista.

“Além disso, crie um banco próprio com os seus PDFs coletados”, aconselha o pesquisador.

Ele prevê que, diante da enxurrada de textos gerados de forma automatizada por algoritmos, revistas de maior impacto global passarão a exigir que os autores submetam também os arquivos originais consultados para fins de auditoria e preservação da integridade.

Confira a seguir a íntegra da live com João Brainer:

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O texto não deve ser editado e a autoria deve ser atribuída, incluindo a fonte (Science Arena).