28.05.2026 Inteligência Artificial

“O risco não é a IA, mas delegar à máquina o que é intelectual”, diz pesquisadora

Para Fernanda Scussel, ferramentas de inteligência artificial podem acelerar a pesquisa, mas exigem checagem rigorosa, bons prompts e clareza sobre autoria

Gabriela Monteiro

Mulher de meia-idade com cabelo escuro curto, óculos de armação vinho estilo gatinho com detalhes dourados, brincos pequenos escuros e colar de pérolas finas. Veste blusa preta e sorri levemente para a câmera. Ao fundo, ambiente claro com prateleira decorativa e planta verde desfocados.

“A inteligência artificial [IA] colocou luz sobre problemas fundamentais da comunidade acadêmica que já existiam, mas eram negligenciados”, afirma Fernanda Scussel. Doutora em administração pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Scussel é a idealizadora do projeto “Pesquisa na Prática”, dedicado ao ensino de metodologia científica e ao uso responsável de tecnologias digitais na rotina acadêmica.

Com uma abordagem que recusa tanto o entusiasmo acrítico quanto o pânico tecnológico, ela posiciona a IA não como ameaça ao meio acadêmico, mas como espelho que revela o que sempre esteve lá: lacunas na formação metodológica, questões mal resolvidas de autoria e uma cultura que ainda trata a integridade científica como protocolo burocrático, não como valor.

A chegada de ferramentas de IA ao cotidiano da pesquisa levou órgãos como o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) a publicarem portarias inéditas de regulamentação — sinal de que a prática já é realidade e exige diretrizes claras de governança.

Para Scussel, o maior risco não é a tecnologia em si, mas o pesquisador que delega à máquina tarefas que são, na essência, intelectuais.

Em entrevista ao Science Arena, ela explica como selecionar ferramentas com critério, por que a validação cruzada é inegociável e o que separa o uso responsável da IA do simples uso inconsequente.

Science Arena – Quais são os maiores desafios práticos que os pesquisadores enfrentam para usar IA sem comprometer a qualidade do trabalho?

Fernanda Scussel – A IA colocou luz sobre problemas fundamentais da comunidade acadêmica que já existiam, mas eram negligenciados, como as questões de autoria, autenticidade e a fragilidade no ensino de metodologia no Brasil.

O desafio não é apenas usar a ferramenta de forma ética, mas olhar para a cultura acadêmica como um todo.

Até porque existe hoje o que chamamos de “paradoxo da paralisia”: quanto mais ferramentas temos, mais paralisados os pesquisadores se sentem.

O foco precisa sair da tecnologia em si e voltar para o processo de pesquisa. Ou seja, a IA deve ser vista como uma ferramenta para etapas específicas, e não como uma solução mágica para escrever teses ou ler artigos por conta própria.

Muitos pesquisadores se sentem perdidos com a quantidade de ferramentas. Qual o seu critério para selecionar o que realmente é útil?

O critério principal é a adequação ao uso. O pesquisador deve primeiro definir o que precisa resolver e só então escolher a tecnologia. Outro ponto é o teste: recomendo explorar no máximo três ou quatro ferramentas e focar naquela com que se tem mais afinidade.

O bom resultado vem do proveito que se tira de uma ferramenta específica, pois o uso contínuo permite o aprendizado de máquina e o modelo passa a compreender melhor as necessidades do usuário.

Quais estratégias de validação são inegociáveis para garantir que uma ferramenta seja confiável?

Precisamos entender que as plataformas de IA são empresas e têm um “elemento bajulador” para promover engajamento, ou seja, elas querem te agradar.

Por isso, o pesquisador deve ter o seu próprio critério de validação. Uma estratégia crucial é o “cross check” (validação cruzada). Isso significa verificar se o que a IA afirma condiz com o que o autor do artigo realmente escreveu.

Outro erro fatal é delegar tarefas essenciais, como a leitura, à máquina. Use a IA para acelerar o processo, como ler um texto complexo, mas nunca deixe de ser o responsável intelectual pelo conteúdo.

Ter interesse genuíno pela sua pesquisa fará com que você não queira cortar caminhos que são fundamentais.

Como você se mantém atualizada e consegue diferenciar o que é inovação real do que é apenas “hype”?

É preciso muito cuidado com o hype, que gera um ambiente ansiogênico. Se você já usa uma ferramenta que entrega resultados seguros e satisfatórios, não precisa migrar para a “novidade da semana” apenas por pressão.

Manter o foco em uma ferramenta ajuda no aprendizado de máquina que eu mencionei anteriormente, e ainda reduz a ansiedade de estar sempre atrás da próxima técnica.

Hoje eu testo muitas opções por ser professora, mas, para o pesquisador, o ideal é silenciar o ruído e se concentrar no que funciona para o seu processo.

Quais são os erros mais comuns no uso das ferramentas?

O primeiro é não saber fazer um prompt eficaz. É preciso saber “mandar” na IA, isto é, dar a ela contextos e limites.

O segundo é a ausência de interação: muitos copiam e colam a primeira resposta, o que gera textos genéricos e risco de plágio.

Por fim, há a falta de compreensão técnica, como ignorar a “janela de contexto”, o que leva a alucinações da máquina quando se insere informações demais.

Como estruturar um prompt eficaz para pesquisa científica

1. Defina o contexto: Informe à ferramenta sua área de pesquisa, nível de formação e objetivo específico da tarefa.
2. Estabeleça limites: Indique o que você quer (e o que não quer) que a IA produza.
3. Forneça exemplos: Mostre o tipo de saída esperada, especialmente em tarefas de escrita ou análise.
4. Controle a janela de contexto: Evite inserir textos muito longos em uma única consulta para reduzir o risco de alucinações.
5. Faça sempre checagem cruzada: Verifique se as referências citadas pela IA condizem com o que os autores realmente escreveram.

Quais são as maiores oportunidades que a IA oferece para democratizar a ciência brasileira hoje?

A IA praticamente eliminou a barreira do inglês, por exemplo, e esse, para mim, foi um grande ganho. Pesquisadores que não dominam o idioma agora podem compreender textos complexos e participar de aulas em pé de igualdade.

A tecnologia também facilita a inserção internacional da ciência brasileira, ajudando a adaptar a linguagem e tornar os artigos mais persuasivos para periódicos de alto impacto, o que acelera a publicação em veículos de prestígio.

Para você, quais são os próximos passos dessa tecnologia?

Precisamos agora trabalhar na formação dos professores, para que eles estejam mais preparados e possam usar também nas suas práticas, ensinando o aluno a fazer corretamente.

É preciso falar sobre tudo isso com responsabilidades e sem tabu, pois é um tema que veio para ficar e, portanto, merece atenção e seriedade.

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