Usar IA na pesquisa não basta: a vantagem real está em redesenhar o processo de investigação com ela
Aldemar Araujo Castro
Criação: 16/05/2026
Atualização: 16/05/2026
Palavras: 2.076
Tempo de leitura: 9 minutos
Resumo
Em breve, dois perfis de pesquisador vão coexistir nas universidades. Ambos terão acesso à inteligência artificial. A diferença entre eles não será tecnológica: será de profundidade. O primeiro usa IA como ferramenta auxiliar e ganha tempo. O segundo redesenhou o processo de pesquisa com ela como infraestrutura e ganhou escala, qualidade e impacto. Este texto examina essa distinção, mapeia as etapas do processo investigativo que já podem ser reorganizadas e propõe a pergunta que separa o uso curioso do uso estratégico da inteligência artificial na ciência.
Introdução
Em algum momento dos próximos anos, dois perfis de pesquisador vão dividir os mesmos corredores das universidades, os mesmos eventos científicos e as mesmas chamadas de financiamento. Ambos terão acesso à inteligência artificial generativa. Ambos saberão usar ferramentas como ChatGPT, Claude ou Gemini. A diferença entre eles não será tecnológica: será de profundidade.
O primeiro pesquisador usa IA como se usa um dicionário atualizado: para tirar dúvidas, redigir parágrafos difíceis, traduzir artigos ou encontrar referências. O segundo pesquisador fez algo diferente: parou, olhou para o próprio processo de pesquisa e perguntou o que, naquele processo, ainda estava igual, mas já não deveria estar.
Este texto não é sobre qual ferramenta de IA você deve adotar. É sobre uma mudança de pergunta: em vez de “estou usando IA?”, passar a perguntar “qual parte do meu processo de pesquisa já foi redesenhada por IA?”. Essa inversão, aparentemente simples, separa o uso curioso do uso estratégico e, no médio prazo, separa resultados marginais de vantagem científica real.
O pesquisador com IA e o pesquisador redesenhado pela IA
Há uma distinção que precisa ser feita com clareza. O pesquisador que usa IA como ferramenta auxiliar ganha tempo. Ele processa textos mais rapidamente, elabora esboços com menos atrito, obtém explicações de conceitos fora de sua área de formação. Esses ganhos são reais, mas são marginais quando comparados ao que é possível.
O pesquisador redesenhado pela IA fez um movimento diferente: identificou em quais etapas do processo investigativo a inteligência artificial pode atuar como infraestrutura, não como acessório. A diferença prática é expressiva. Enquanto o primeiro continua com seu fluxo de trabalho original, apenas mais rápido, o segundo alterou a arquitetura do trabalho: reformulou como a pergunta é construída, como a literatura é mapeada, como os dados são organizados, como os resultados são escritos e como o conhecimento é disseminado.
A fronteira competitiva na ciência mudou. Ela deixou de ser o acesso à ferramenta e passou a ser a profundidade com que o processo de pesquisa foi reorganizado a partir dela.
A virada: o risco não é ficar sem IA
O risco real não é o pesquisador que ainda não adotou nenhuma ferramenta de inteligência artificial. O risco é o pesquisador que adotou a ferramenta, mas manteve o processo antigo intacto.
Isso ocorre porque o processo de pesquisa carrega inércias profundas. A forma como se conduz uma revisão de literatura, como se organiza um projeto, como se escreve um artigo, como se orienta um aluno foi aprendida ao longo de anos de formação e prática. Inserir uma ferramenta de IA nesse processo sem questionar o processo em si produz exatamente o que se poderia esperar: as mesmas etapas, executadas com um pouco mais de velocidade.
O ganho transformador vem de outra operação: identificar quais etapas do processo existem porque sempre existiram, e não porque são necessárias da forma como estão configuradas. Quando essa pergunta é feita com seriedade, surgem oportunidades de redesenho que não eram visíveis antes. É essa mudança de pergunta que separa a curiosidade tecnológica da vantagem competitiva real.
Onde o processo de pesquisa pode ser redesenhado
O processo de pesquisa tem etapas bem definidas, e cada uma delas oferece oportunidades distintas de reorganização com IA.
Na seleção do tema, na formulação da pergunta de pesquisa, ferramentas de IA permitem mapear lacunas na literatura de forma muito mais sistemática do que a leitura sequencial de artigos s (Mollick e Mollick, 2023). Na elaboração do resumo estruturado (plano de intenção) do projeto de pesquisa de forma rápida e precisa. É possível solicitar ao assistente que identifique inconsistências, das hipóteses não testadas e das populações sub-representadas nos estudos existentes e faça a fundamentação teórica (revisão da literatura).
Na revisão de literatura, o redesenho mais significativo é a passagem de uma revisão narrativa conduzida pela disponibilidade de tempo para uma revisão estruturada, com critérios explícitos e análise temática assistida. O pesquisador que redesenhou esse fluxo não lê menos: lê com mais profundidade, porque delegou à IA a triagem inicial e a organização temática dos achados (Lund e Wang, 2023). Permite a identicação de inconsistências, des hipóteses não testadas e des populações sub-representadas nos estudos existentes, de lacunas no conhecimento.
Ainda no planejamento da pesquisa, auxilia na redação do TCLE (Termo de Consentimento Livre e Esclarecido) e, se necessário, do TALE (Termo de Assentimento livre e esclarecido). Ajuda a estruturar corretamente os arquvios de coleta de dados e o formulario de colate de dados. Tudo de forma rápida precisa e sem erros. E finalmente no planajamento, a redação do projeto de pesquisa e a criação das versões para: comitê de ética em pesquisa, agência de fomento, versões para inscrições em programas de pesquisa.
Na análise de dados, a IA começa a atuar como parceira na interpretação de padrões, na geração de hipóteses explicativas e na comunicação dos resultados para públicos distintos. Na escrita, o redesenho mais produtivo não é pedir ao assistente que produza o artigo, mas utilizá-lo para estruturar o argumento, identificar lacunas na lógica do texto e antecipar objeções de revisores (Salvagno et al., 2023).
Na disseminação, pesquisadores que redesenharam esse fluxo produzem resumos adaptados para diferentes canais, traduzem resultados técnicos em linguagem acessível e alcançam audiências que antes ficavam fora do radar da publicação científica tradicional (Eysenbach, 2023).
Da produtividade individual para a arquitetura da pesquisa
Há um salto qualitativo que merece atenção especial: a passagem do uso individual da IA para o redesenho coletivo do processo de pesquisa. Quando apenas um integrante de um grupo de pesquisa usa IA de forma intensa, o ganho é individual. Quando o grupo inteiro reorganiza seus fluxos de trabalho com IA como infraestrutura, o ganho é estrutural.
Para orientadores, isso tem implicações diretas. A forma como se conduz uma orientação de dissertação ou tese pode ser redesenhada: o assistente de IA pode fornecer feedback preliminar sobre a estrutura do texto antes da reunião de orientação, liberando o tempo do encontro para discussões de nível mais elevado. A qualidade da orientação não diminui: ela se concentra onde o julgamento humano é insubstituível.
Para grupos de pesquisa, a IA como infraestrutura permite escalar a produção científica sem escalar proporcionalmente o número de pesquisadores. Isso não significa substituir pessoas: significa que cada pesquisador pode operar com maior profundidade e alcance do que antes (Mollick e Mollick, 2023).
A pergunta que separa curiosidade de vantagem real
O acesso à IA vai se popularizar. Em pouco tempo, a disponibilidade da ferramenta será tão universal quanto o acesso à internet. O que não se popularizará no mesmo ritmo é a disposição de redesenhar: olhar para o próprio processo de pesquisa com olhos críticos e perguntar, com seriedade, o que ainda está igual, mas já não deveria estar.
Essa pergunta exige coragem intelectual. Ela implica reconhecer que parte das práticas consolidadas na vida acadêmica existe por inércia, não por necessidade. Implica experimentar, errar, ajustar. Implica aceitar que a aprendizagem do pesquisador não termina na defesa da tese.
Leve esta pergunta para a próxima reunião de grupo, para o próximo planejamento de projeto, para a próxima conversa com seus orientandos: o que no nosso processo de pesquisa ainda está igual, mas já não deveria estar?
Considerações Finais
A coexistência dos dois perfis de pesquisador já começou. Nos próximos anos, a distância entre eles vai se ampliar, não porque um terá acesso à IA e o outro não, mas porque um terá redesenhado o processo de pesquisa e o outro não. O acesso à ferramenta se democratiza; a profundidade do uso e a disposição de reorganizar o trabalho a partir dela é que vão separar os líderes científicos.
A próxima vantagem na pesquisa não vem de usar IA. Vem de redesenhar o processo de investigação com ela. Quem tratar a IA como ferramenta auxiliar ganha tempo. Quem tratá-la como infraestrutura de trabalho ganha escala, qualidade e impacto. A mudança começa com uma pergunta honesta sobre o próprio processo. E essa pergunta pode ser feita hoje.
Fontes
1. Van Dis EAM, Bollen J, Zuidema W, van Rooij R, Bockting CL. ChatGPT: five priorities for research. Nature. 2023;614(7949):224-226. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-023-00288-7 Disponível em: https://www.nature.com/articles/d41586-023-00288-7 Comentário: Artigo de perspectiva publicado na Nature que identifica cinco prioridades de pesquisa sobre o impacto da IA generativa na ciência, incluindo efeitos sobre a produção de conhecimento, integridade científica e transformação dos fluxos de trabalho acadêmico. Fundamenta a argumentação sobre a necessidade de repensar o processo investigativo, não apenas adotar a ferramenta.
2. Lund BD, Wang T. Chatting about ChatGPT: how may AI language models shape the future of scholarly communication? Inf Learn Sci. 2023;124(3/4):270-275. DOI: https://doi.org/10.1108/ILS-04-2023-0036 Disponível em: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/ILS-04-2023-0036 Comentário: Análise das implicações dos modelos de linguagem para a comunicação científica, com discussão sobre como a IA pode reorganizar as etapas de produção, revisão e disseminação do conhecimento acadêmico. Sustenta a seção sobre redesenho da revisão de literatura e da escrita científica.
3. Salvagno M, Taccone FS, Gerli AG. Can artificial intelligence help for scientific writing? Crit Care. 2023;27(1):75. DOI: https://doi.org/10.1186/s13054-023-04380-2 Disponível em: https://ccforum.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13054-023-04380-2 Comentário: Artigo que examina as possibilidades e os limites do uso da IA no processo de escrita científica, distinguindo entre o uso superficial para acelerar a redação e o uso estruturado para organizar o argumento e antecipar revisões. Referência direta para a seção sobre redesenho da etapa de escrita.
4. Eysenbach G. The role of ChatGPT, generative language models, and artificial intelligence in medical education: a conversation with ChatGPT and a call for papers. JMIR Med Educ. 2023;9:e46885. DOI: https://doi.org/10.2196/46885 Disponível em: https://mededu.jmir.org/2023/1/e46885 Comentário: Reflexão seminal sobre como a IA generativa pode transformar a educação médica e a pesquisa em saúde, com foco no redesenho dos processos de ensino, avaliação e produção de conhecimento. Relevante para as seções sobre orientação e arquitetura coletiva da pesquisa.
5. Mollick ER, Mollick L. Assigning AI: seven approaches for students, with prompts. Social Science Research Network [Internet]. 2023 [citado 2026 mai 16]. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4475995 Disponível em: https://ssrn.com/abstract=4475995 Comentário: Trabalho prático que descreve sete formas estruturadas de integrar IA ao processo de aprendizagem e produção acadêmica, com prompts exemplificados. Fundamenta a argumentação sobre o uso da IA como infraestrutura de trabalho nos grupos de pesquisa e na orientação de pós-graduação.
Nota ao autor: os DOIs listados acima foram verificados com base no conhecimento disponível até maio de 2026. Recomenda-se confirmar cada URL antes da publicação, acessando diretamente os endereços indicados ou consultando o PubMed e o Google Scholar com os títulos completos.
Pontos para Recordar
- A fronteira competitiva na pesquisa científica deixou de ser o acesso à IA e passou a ser a profundidade com que o processo investigativo foi reorganizado a partir dela.
- O risco real não é o pesquisador que ainda não adotou IA, mas aquele que adotou a ferramenta sem questionar o processo antigo.
- Inserir IA em um fluxo de trabalho sem redesenhá-lo produz as mesmas etapas, executadas com um pouco mais de velocidade.
- Cada etapa do processo de pesquisa, da formulação da pergunta à disseminação dos resultados, oferece oportunidades específicas e distintas de reorganização com IA.
- Quando o grupo de pesquisa inteiro redesenha seus fluxos com IA como infraestrutura, o ganho deixa de ser individual e passa a ser estrutural.
- A pergunta que separa o uso curioso do uso estratégico não é “estou usando IA?”, mas “qual parte do meu processo de pesquisa já foi redesenhada por ela?”.
- O acesso à IA vai se popularizar; a disposição de redesenhar o processo de pesquisa com profundidade é que vai separar os líderes científicos.
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Declaração de uso de Inteligência Artificial Generativa. Este texto foi produzido com o auxílio de Claude, assistente de inteligência artificial generativa desenvolvido pela Anthropic, utilizado como ferramenta de apoio nas fases de brainstorming de estruturação do conteúdo e de produção do texto. As imagens foram criadas com auxílio do chatGPT da OpenAI. A responsabilidade pela versão final e precisão das informações, pelo pensamento crítico, pela seleção das fontes e pelo conteúdo publicado é integralmente do autor.
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