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20.02.2026
Editoras científicas como “curadoras de contexto” na era da IA
Publicações devem transformar artigos estáticos em “objetos de conhecimento” acessíveis a máquinas, defende consultor em mercado editorial
Editoras científicas enfrentam desafio de transformar conteúdo estático em objetos de conhecimento estruturados e continuamente acessíveis a máquinas |Imagem: Unsplash
Se nas últimas duas décadas a acessibilidade dos papers foi um debate central para editoras científicas, o cenário parece agora estar mudando. Para Steve Smith, fundador da consultoria STEM Knowledge Partners, nos Estados Unidos, a questão atual gira em torno de como ferramentas computacionais exigem a reinvenção do modelo editorial científico.
Em uma análise publicada no portal Research Information, o especialista em mercado editorial científico propõe que o setor supere o modelo focado em conteúdo “estático” e migre para o que ele define como “conhecimento computacional” — informações estruturadas, conectadas e contextualizadas para serem reutilizadas em larga escala por máquinas.
No artigo, Smith argumenta que a consolidação de ferramentas de inteligência artificial (IA) como o ChatGPT, capazes de analisar rapidamente grandes volumes de publicações científicas, exige que editoras repensem seus produtos.
Ele defende que o conhecimento científico não pode mais ser apresentado apenas como artigos estáticos disponíveis em PDF, mas sim como objetos de conhecimento,ou seja, produtos consistentes compostos por imagens, legendas, detalhes metodológicos e proveniência de dados, todos estruturados para análises confiáveis feitas por ferramentas computacionais.
“O que está emergindo é um modelo de ‘conhecimento como serviço”, escreve Smith, referindo-se ao conceito conhecido como knowledge-as-a-service. Trata-se, explica o autor, de uma forma de entregar o significado essencial e estruturado da pesquisa, e não apenas seus resultados formatados.
Nesse modelo, dados e informações são processados, muitas vezes com auxílio de IA e aprendizado de máquina (como redes neurais), a fim de responder a perguntas, resolver problemas complexos e apoiar a tomada de decisão em tempo real.
A última era da publicação científica foi marcada pela publicação de artigos científicos e dados de pesquisa em acesso aberto. “A nova era buscará conectar ‘salas’: articular pessoas, máquinas e significados por meio de uma infraestrutura confiável”, avalia Smith.
Riscos de ficar para trás
O consultor alerta que, sem adaptação, editoras científicas podem perder protagonismo — como já ocorreu em outras circunstâncias. Ele cita o caso da plataforma Google Acadêmico (Google Scholar), que integrou modelos de citação desenvolvidos por publicações científicas.
Também menciona a ascensão do site Sci-Hub, usado por muitos cientistas para contornar paywalls das editoras.
“A oportunidade do ‘conhecimento como serviço’ pode seguir a mesma trajetória se as editoras não agirem”, resume Smith no artigo.
Para viabilizar o chamado “conhecimento como serviço”, Smith propõe três requisitos fundamentais:
Interoperabilidade de sistemas digitais
A construção e incorporação de sistemas digitais compatíveis e interconectados é essencial, segundo Smith. Se existir uma variedade de interfaces de programação sem compatibilidade entre elas, haverá fragmentação.
O objetivo de consolidar objetos de conhecimento confiáveis com proveniência acessível não será alcançado sem essa interoperabilidade.
Governança confiável
Quando máquinas (as ferramentas de IA) se tornarem consumidoras importantes de conteúdo científico, a reputação de grandes publicações não será mais a forma central de assegurar a confiabilidade do conhecimento veiculado.
Nesse cenário, a verificação de proveniência será valiosa, e o desenvolvimento de políticas de governança se torna crucial. Smith aponta a necessidade de transparência sobre como máquinas consomem conteúdo, como dados são atualizados ou deletados e como a fonte do conteúdo é checada.
Transparência sobre preços e direitos
A terceira etapa envolvida no estabelecimento do conhecimento como serviço é a transparência sobre preços e direitos. A partir de políticas comprometidas em fornecer informações claras para clientes, editoras científicas poderão gerar confiança naqueles que pagam por seus serviços nesse novo modelo de negócio.
Embora considere a transformação digital como fator fundante para as mudanças de mercado no mundo das publicações científicas, o especialista ressalta as limitações atuais das ferramentas de IA.
Inteligências artificiais podem acessar grandes volumes de conteúdo rapidamente, mas ainda têm dificuldades em compreender materiais de forma completamente adequada e inter-relacionada, observa Smith.
Para ele, cabe às editoras científicas, definidas por Smith como “curadoras de contexto”, gerar as conexões entre diferentes conteúdos, consolidando o modelo de conhecimento como serviço.
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