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Uso de IA na pesquisa

Auxílio que não deve substituir o caráter intelectual da ciência

Matéria escrita por:

Leonardo José Gil Barcellos

16 de jul de 2026

Créditos: MASF Firefly Image 3 Créditos: MASF Firefly Image 3

Devido à importância, atualidade e relevância do tema, nas próximas colunas aprofundaremos o uso da inteligência artificial na ciência. A primeira e mais urgente questão a ser debatida é a autoria intelectual de um artigo científico. Um artigo científico narra uma história construída a partir de fatos: os resultados obtidos e o conhecimento já publicado na literatura. Esses elementos formam a base empírica do trabalho, mas não determinam, por si só, suas interpretações ou conclusões.

O caráter autoral do artigo nasce da interpretação do cientista sobre os dados e da sua articulação com o conhecimento vigente. Essa interpretação é um ato intelectual e criativo, individual ou coletivo, que confere sentido aos resultados. A inteligência artificial não pode substituir esse aspecto autoral e intelectual da ciência. Portanto, é fundamental refletir e aprofundar a ideia de que nada substitui a autoria humana nem a interpretação do grupo de pesquisa sobre sua própria base empírica.

Aprofundando a estrutura de um artigo científico, a introdução é o espaço para apresentar as premissas que justificam os objetivos do estudo e as relações entre elas. Trata-se de uma etapa intelectual que deve culminar logicamente na compreensão clara dos objetivos; quando bem escrita, a introdução torna os objetivos praticamente implícitos.

Em seguida vem a metodologia. Além de descrever métodos e protocolos, essa seção expõe a estratégia intelectual do desenho experimental, um plano conceitual que precede a descrição operacional dos procedimentos.

Na seção de resultados, embora descrevamos o que foi obtido, é preciso selecionar e hierarquizar os achados que sustentam diretamente as conclusões e distinguir aqueles que atuam apenas como suporte ou controle. Depois dessa hierarquização, escolhemos a forma mais adequada de apresentar cada conjunto de resultados conforme seu papel na argumentação. Tanto a seleção, quanto a hierarquização e a escolha da forma de apresentação dos resultados, são pontos intelectuais do cientista.

A discussão é, sem dúvida, a parte mais autoral e intelectual do artigo. É nela que conectamos nossas interpretações ao que já existe na literatura. Essas conexões lógicas dependem da base científica e do preparo do pesquisador. A discussão deve ser argumentativa, agradável de ler e conduzir naturalmente às conclusões, que também são fruto de um trabalho intelectual.

Partindo dessa premissa, quando vista como ferramenta auxiliar, a inteligência artificial é extremamente útil para identificar temas, sugerir interpretações e gerar hipóteses plausíveis dentro da linha autoral/intelectual humana. Todo uso assistivo da IA deve ser encarado como positivo, pois otimiza processos e libera o cientista para a dimensão intelectual e filosófica da pesquisa, enquanto as operacionalidades ficam a cargo das ferramentas tecnológicas disponíveis.

Por outro lado, o uso generativo da IA que substitui a autoria intelectual fere os princípios da ciência, da interpretação científica e da redação de artigos. Esse uso pode, inclusive, configurar infração às normas de conduta e às políticas de uso da IA na pesquisa, sujeitando-se a sanções, tema que abordamos em nossa última coluna.

Uma pergunta permanece para o futuro: à medida que a inteligência artificial evolui e aprende, será capaz de substituir o insight intelectual do cientista? Na minha opinião, não. Contudo, ao ensinarmos a IA a desempenhar tarefas interpretativas, ela pode tornar se uma ferramenta poderosa para acelerar o desenvolvimento científico. Faço um paralelo com o surgimento dos softwares de cálculo estatístico. Ter acesso a programas avançados não substitui o conhecimento sobre quais comparações realizar ou como organizar os dados para análise. Ainda assim, um bom software estatístico facilita enormemente o trabalho do pesquisador. A IA deve atuar no mesmo sentido: melhorar e agilizar nosso trabalho, não prejudicá-lo.

Por fim, cabe ao cientista orientador ensinar os pesquisadores em formação a usar as ferramentas de IA de forma correta e ética, sem jamais prescindir da validação humana de tudo o que elas produzirem.

 

 

 

 



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