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06.04.2026
Uso de IA na pesquisa científica pode prejudicar formação de novos pesquisadores
Dependência precoce de ferramentas de IA compromete aprendizado, pensamento crítico e autenticidade na produção acadêmica, aponta pesquisador do Einstein
O uso precoce de ferramentas de IA pode comprometer o desenvolvimento do pensamento crítico em pesquisadores em formação, segundo especialista do Einstein | Imagem: Unsplash
Com capacidade crescente de gerar textos coerentes e bem estruturados, a inteligência artificial (IA) generativa ocupa espaço cada vez maior no cotidiano de pesquisadores. Se, por um lado, a tecnologia pode aumentar a produtividade acadêmica, por outro levanta uma questão que divide especialistas: qual o impacto do uso intensivo de IA na formação de novos cientistas?
O cotidiano de um pesquisador envolve tarefas diversas — da escrita de artigos à análise de dados. A IA pode ajudar nessas frentes, liberando tempo para atividades de maior complexidade intelectual. O problema, segundo especialistas, está em como esse auxílio é incorporado ao processo de aprendizagem.
A distância entre gerações de pesquisadores torna isso evidente: enquanto muitos doutores consolidados desenvolveram suas habilidades de escrita e análise de forma manual, estudantes de doutorado que ingressam agora já têm acesso irrestrito a plataformas de IA — e podem nunca precisar exercitar essas competências de forma independente.
Confira na íntegra a entrevista de Helder Nakaya ao Science Arena:
Quando a IA compromete a formação
Em entrevista ao Science Arena, o biólogo Helder Nakaya, pesquisador sênior do Hospital Israelita Albert Einstein, distingue dois cenários. No primeiro, o pesquisador já domina as competências fundamentais (sabe escrever um artigo, interpretar dados, estruturar um argumento) e usa a IA para ampliar produtividade ou refinar resultados. Nesse caso, os riscos são limitados.
No segundo cenário, o problema se torna estrutural: quando o pesquisador começa a aprender uma habilidade utilizando a IA como suporte desde o início.
“Já foi provado em estudos que isso, definitivamente, não ativa as mesmas áreas do cérebro da mesma forma que um aprendizado sem o uso dessa ‘muleta'”, disse Nakaya.
Nakaya reconhece também a pressão estrutural que empurra pesquisadores para o uso intensivo da ferramenta: a exigência crescente por publicações aumenta a demanda por escrita e revisão, tornando difícil renunciar a qualquer recurso que agilize o processo.
O impacto na qualidade dos manuscritos
Além da formação individual, o avanço da IA na produção científica levanta uma preocupação com a qualidade e a distinção entre pesquisadores. “A facilidade de gerar textos maravilhosos, com o inglês perfeito, torna difícil distinguir a qualidade dos pesquisadores a partir dos manuscritos submetidos para publicação”, disse Nakaya.
O resultado, segundo ele, é uma crise de autenticidade: quando um texto não é reconhecido como genuíno e sim como produto de IA. O trabalho perde valor e prestígio no campo científico.
Autenticidade como diferencial
Nesse contexto, a autenticidade pode se tornar um ativo cada vez mais valorizado na carreira científica. Para Nakaya, ela funciona como uma espécie de “moeda de troca”: o reconhecimento do esforço humano, da curiosidade genuína e da capacidade de formular perguntas originais são elementos que a IA, por ora, não consegue replicar.
Para saber mais sobre o uso da inteligência artificial na carreira científica, veja a entrevista completa com Helder Nakaya no Science Arena.
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