Lição de Casa #1: A IA revisando pesquisas. O que isso muda?

Sempre me esforcei para postar matérias que adicionem na vida profissional e, por que não, pessoal. Além do imperativo de sempre dar origem, coloco as referências de onde tirei a informação para que você, meu leitor, possa formar as suas próprias ideias e manter o seu próprio norte na condução de suas pesquisas. E é nesse sentido que posto a lição de casa #1.  O resumo abaixo reflete informação colhida no instagram na página educativa da Elsevier, em https://www.instagram.com/researchacad/.

Aproveito para recomendar o excelente guia - Embracing AI with integrity: A practical guide for researchers- do Escritório de Integridade Científica do Reino Unido. É só clicar em https://doi.org/10.37672/UKRIO.2025.06.embracingAIwithintegrity  e você terá um documento claro e preciso de todos os aspectos da pesquisa tocados pela IA, os diversos tipos, as consequências possíveis e as condutas indicadas.

Mas e a lição de casa? A inteligência artificial generativa já faz parte do dia a dia de quem revisa artigos científicos — mas você sabe o que isso significa na prática?

• Usar IA na revisão por pares pode trazer agilidade, mas também levanta questões importantes de confidencialidade, integridade e responsabilidade.

Antes de enviar um manuscrito para IA, é essencial entender:

• A IA não é uma “caixa-preta mágica”: ao subir seu trabalho, você transfere informações a uma empresa externa.

• Confidencialidade e ética devem vir em primeiro lugar.

• A IA pode alucinar: informações geradas podem estar incorretas ou fabricadas.

• Transparência é essencial: declare o uso de ferramentas.

E lembrem-se: a comunidade científica ainda precisa de diretrizes claras para orientar esse novo cenário. Na Goldberg Consultoria, acreditamos que discutir o uso de IA na ciência é fortalecer a integridade científica.