Escrever um artigo científico nunca foi apenas colocar em palavras algo que já estava pronto na cabeça do pesquisador. Enquanto escrevemos, percebemos relações que não estavam evidentes, identificamos inconsistências, voltamos às fontes, abandonamos argumentos que pareciam promissores e encontramos formas mais adequadas de dizer aquilo que pretendíamos demonstrar. Parte importante do trabalho intelectual da pesquisa acontece, portanto, durante a própria escrita.
A chegada da inteligência artificial generativa torna esse processo menos evidente. Hoje, uma ferramenta pode sugerir a estrutura de um artigo, sintetizar textos, propor argumentos e contra-argumentos, revisar a linguagem, comentar uma versão preliminar e produzir novos parágrafos em poucos segundos. Diante dessas possibilidades, é compreensível que a discussão sobre IA e escrita científica tenha se concentrado inicialmente em perguntas como: é permitido usar? É preciso declarar o uso? Um texto produzido com auxílio de IA ainda pode ser considerado autoral?
Essas perguntas continuam relevantes. Diretrizes editoriais, como as do International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE), estabelecem que sistemas de IA não podem ser considerados autores e que os pesquisadores humanos permanecem responsáveis pela precisão, integridade e originalidade do trabalho. Também recomendam transparência sobre a ferramenta utilizada e sua finalidade.
Mas talvez seja necessário acrescentar outra pergunta a esse debate: quando escrevemos com IA, o que continuamos fazendo intelectualmente?
A pergunta importa porque nem todo uso de IA corresponde ao mesmo tipo de participação no processo de escrita. Pedir a uma ferramenta que identifique problemas de clareza em um parágrafo que escrevi é diferente de solicitar que ela construa o argumento desse parágrafo. Pedir possíveis objeções a uma interpretação para depois confrontá-las com as evidências disponíveis é diferente de solicitar que a ferramenta produza as objeções e as respostas e incorporá-las ao manuscrito. Nos dois casos houve interação com a IA, mas o trabalho intelectual realizado pelo pesquisador não foi o mesmo.
Essa distinção ajuda a evitar dois extremos que têm aparecido nas discussões sobre o tema. De um lado, a ideia de que qualquer participação da IA comprometeria necessariamente autoria e aprendizagem. De outro, a suposição de que, desde que o pesquisador revise o resultado final, pouco importa quanto do processo intelectual foi delegado.
As pesquisas mais recentes começam a oferecer elementos para uma análise mais cuidadosa.
O texto pode melhorar. Mas o que acontece com quem escreve?
Uma parte da literatura empírica mostra resultados que desafiam uma visão exclusivamente negativa da IA na escrita. Há estudos em que estudantes produzem textos melhores com apoio de ferramentas generativas e outros em que feedback produzido por modelos de linguagem favorece processos de revisão. Em determinadas condições, alguns ganhos permanecem inclusive quando a ferramenta é retirada.
Isso é importante porque impede uma conclusão apressada segundo a qual recorrer à IA significaria necessariamente deixar de aprender.
Ao mesmo tempo, começam a aparecer resultados que sugerem outra distinção: produzir um texto melhor com IA não significa necessariamente desenvolver maior capacidade de produzir um texto sem ela.
Um estudo publicado em 2026 acompanhou universitários durante oito semanas em três condições: escrita sem IA, uso delimitado da IA acompanhado de reflexão e colaboração aberta com IA. Durante as atividades com a ferramenta, o grupo de colaboração aberta apresentou a maior média observada de qualidade textual. Em uma tarefa posterior realizada sem IA, porém, estudantes da condição de uso delimitado apresentaram resultados superiores ao grupo de colaboração aberta em aspectos como pensamento de ordem superior, profundidade argumentativa e qualidade da revisão independente. Entre os participantes que utilizaram IA, maior delegação de ideias e raciocínio também esteve associada a piores resultados posteriores em pensamento de ordem superior.
O estudo tem limitações importantes e não permite concluir que o uso aberto da IA, por si só, provoque perda de capacidade intelectual. A condição de uso delimitado também incluía atividades reflexivas, por exemplo. Ainda assim, o resultado nos oferece uma distinção bastante produtiva para pensar a educação: desempenho realizado com IA e competência demonstrada independentemente da IA não são necessariamente a mesma coisa.
Essa diferença deveria interessar especialmente a quem trabalha com formação.
O que estamos delegando?
A discussão costuma se concentrar na quantidade de texto produzida pela IA: ela escreveu uma frase, um parágrafo, metade do artigo? Talvez essa não seja a melhor unidade de análise.
Um pesquisador pode produzir pessoalmente todas as frases de um texto e, ainda assim, ter recebido da IA sua estrutura argumentativa, as relações entre conceitos e os contra-argumentos que deveria considerar. Outro pode utilizar uma formulação linguística sugerida pela ferramenta depois de ter construído, verificado e revisado cuidadosamente o argumento que ela expressa.
Contar palavras humanas e palavras artificiais diria pouco sobre a diferença entre essas duas situações.
Parece mais produtivo perguntar quais operações intelectuais foram delegadas.
Escrever cientificamente envolve formular problemas, selecionar evidências, estabelecer relações entre resultados e literatura, reconhecer limites, interpretar dados, construir argumentos, antecipar visoes contrárias e revisar as próprias conclusões. A IA pode participar de praticamente todas essas atividades. Sua participação, porém, pode assumir funções diferentes.
Ela pode funcionar como uma espécie de interlocutora. Posso apresentar um argumento e perguntar: que evidência enfraqueceria esta conclusão? Que pressupostos estou deixando implícitos? Há uma interpretação alternativa para estes resultados? Depois disso, cabe a mim examinar cada sugestão, retornar às fontes, verificar sua pertinência e decidir o que fazer com ela.
Também posso formular outro comando: escreva a discussão desses resultados considerando a literatura apresentada anteriormente.
A ferramenta participa dos dois processos. O pesquisador, não necessariamente.
Essa diferença aproxima a discussão da ideia de cognitive offloading, a externalização de parte do trabalho cognitivo para recursos externos. Isso, por si só, não é novidade nem necessariamente um problema. Pesquisadores sempre utilizaram livros, anotações, bancos de dados, softwares estatísticos, gerenciadores de referências e inúmeras outras tecnologias para ampliar sua capacidade de trabalhar com informação.
A questão passa a ser o que escolhemos externalizar e o que acontece com nossa atividade intelectual depois dessa externalização.
Se uma ferramenta reduz o esforço necessário para corrigir aspectos linguísticos e permite dedicar mais atenção à análise das evidências, temos uma situação. Se ela reduz justamente a necessidade de estabelecer relações entre evidências, formular interpretações ou confrontar argumentos, temos outra.
Autoria talvez precise ser discutida para além das palavras
As orientações atuais sobre publicação científica oferecem um ponto de partida importante: a responsabilidade pelo artigo permanece humana. Uma IA não pode responder por um erro, explicar por que determinada evidência foi selecionada ou assumir as consequências de uma interpretação equivocada. O pesquisador pode.
Mas essa responsabilidade formal suscita uma questão formativa anterior: é possível assumir intelectualmente uma decisão que não conseguimos reconstruir e justificar?
Essa pergunta pode ser especialmente útil para orientadores, professores e programas de pós-graduação.
Em vez de concentrar toda a discussão em descobrir se um estudante utilizou ou não determinada ferramenta, podemos fazer perguntas mais reveladoras: por que este argumento está aqui? Que evidências o sustentam? Você verificou a fonte original? Que interpretações alternativas considerou? Por que descartou determinada explicação? O que mudou em seu raciocínio depois do feedback recebido pela IA? Que sugestões decidiu não aceitar e por quê?
Essas perguntas deslocam a atenção do “policiamento” sobre o uso da ferramenta para a qualidade da atividade intelectual.
Também ajudam a perceber que autoria textual, autoria intelectual e responsabilidade científica estão relacionadas, mas não são exatamente a mesma coisa. Essa distinção ainda precisa ser melhor investigada, sobretudo porque a literatura empírica sobre IA e escrita científica está se formando e muitos dos estudos disponíveis foram realizados com estudantes, em contextos específicos e durante períodos relativamente curtos.
Ainda sabemos pouco, por exemplo, sobre o que acontece quando pesquisadores utilizam essas ferramentas durante anos. Elas permitirão concentrar energia intelectual nas partes mais complexas da pesquisa? Ou a delegação recorrente de determinadas operações diminuirá nossa capacidade de realizá-las de maneira independente? Provavelmente não haverá uma resposta única, porque diferentes formas de interação com a IA produzem experiências cognitivas diferentes.
Talvez por isso a pergunta mais interessante para a formação de pesquisadores não seja simplesmente “podemos usar IA para escrever?”
Uma pergunta educacionalmente mais produtiva pode ser: quando a IA participa da escrita, quais decisões intelectuais continuamos capazes de compreender, justificar, revisar e assumir como nossas?
Responder a ela exige algo que nenhuma declaração automática de uso da IA consegue oferecer: tornar visível o próprio processo de pensar enquanto escrevemos.
Para saber mais
BAUER, E. et al. Learning with ChatGPT: The effects of generative AI on academic writing performance, learning and authorship. Computers and Education Open, 2026. Acessar o artigo
CHEN, Y. From cognitive offloading to augmented reasoning: how AI tool design shapes independent thinking in student writing. Frontiers in Psychology, 2026. Estudo particularmente relevante para a distinção, explorada neste texto, entre qualidade da produção realizada com IA e desempenho independente posterior. Acessar o artigo
EARP, B. D.; GUERNON, M.; MANN, S. P. Thinking is not only writing. Nature Human Behaviour, 2026. O comentário problematiza a identificação entre escrever e pensar e contribui para uma discussão mais cuidadosa sobre assistência da IA à escrita. Acessar o artigo
UNESCO. Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO, 2023. Documento de referência para discutir agência humana, implicações educacionais, éticas e de pesquisa relacionadas à IA generativa. Consultar a publicação
Inovação na educação 
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