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Um debate necessário (e urgente) para as Ciências Sociais Aplicadas
A incorporação da Inteligência Artificial Generativa no cotidiano da pesquisa científica não é mais um fenômeno emergente, mas um fato consumado, que atravessa desde a organização de revisões bibliográficas até a redação de manuscritos, passando pela estruturação de hipóteses, pela análise exploratória de dados e pela sistematização de resultados preliminares.
No entanto, quando deslocamos essa discussão para os campos, nos quais atuo como docente e pesquisador, da Administração, da Comunicação e das áreas interdisciplinares, que operam com fenômenos sociais complexos, interpretações simbólicas, processos organizacionais, governança pública, inovação, sustentabilidade e dinâmicas territoriais, a questão assume contornos ainda mais delicados.
Porque nesses campos o conhecimento não é apenas técnico.
Ele é interpretativo, normativo, estratégico e frequentemente político.
E é justamente nesse ponto que a utilização da Inteligência Artificial precisa ser examinada com maior profundidade.
Não se trata de tecnologia. Trata-se de responsabilidade intelectual.
O Committee on Publication Ethics (Comitê de Ética em Publicações) foi explícito ao afirmar que ferramentas de Inteligência Artificial não podem ser consideradas autoras, uma vez que não possuem personalidade jurídica, não assumem responsabilidade ética e não podem declarar conflitos de interesse.
O International Committee of Medical Journal Editors (Comitê Internacional de Editores de Revistas Médicas, mas que pode servir de modelo para outras áreas) reiterou que a autoria científica implica responsabilidade plena sobre o conteúdo produzido, incluindo a precisão metodológica, a integridade dos dados e a legitimidade das inferências realizadas.
No Brasil, a Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração (ANPAD), na qual sou membro associado, ao atualizar em 2025 o Manual de Boas Práticas da Publicação Científica, incorporou formalmente essa orientação, reforçando que a primazia da autoria permanece humana e intransferível.
Esse ponto é crucial para pesquisadores das áreas de Administração e, também de Comunicação e Interdisciplinar, porque nesses campos a autoria não é apenas formal.
Ela carrega implicações analíticas, interpretativas e estratégicas.
Quem assina um artigo nessas áreas está assumindo uma posição sobre governança, sobre políticas organizacionais, sobre práticas de mercado, sobre modelos de gestão ou sobre impactos sociais.
Delegar parte dessa construção argumentativa a um modelo estatístico sem supervisão rigorosa não é inovação metodológica; é deslocamento indevido da agência intelectual.
Transparência metodológica como requisito inegociável
As diretrizes institucionais convergem em um ponto essencial: o uso de Inteligência Artificial deve ser declarado de forma explícita.
A ANPAD recomenda que o manuscrito contenha uma seção específica intitulada “Uso de Inteligência Artificial Generativa nesta Pesquisa”, na qual o autor deve descrever quais ferramentas foram utilizadas, em que etapas do trabalho e sob quais critérios de supervisão .
A editora Nature, pertencente ao grupo Springer Nature, exige declaração explícita de qualquer uso de Inteligência Artificial na redação de textos científicos.
A Elsevier estabelece política semelhante, determinando que o uso de ferramentas de Inteligência Artificial Assistida seja descrito formalmente no manuscrito.
O International Committee of Medical Journal Editors também orienta que os autores detalhem o papel da Inteligência Artificial na preparação do artigo, deixando claro que a responsabilidade final permanece exclusivamente humana.
Para pesquisadores das Ciências Sociais Aplicadas, isso é particularmente relevante, pois nessas áreas a construção argumentativa, a escolha teórica e a interpretação de dados qualitativos ou quantitativos envolvem decisões epistemológicas que não podem ser tratadas como meras operações técnicas.
Transparência não é formalidade burocrática.
É condição de legitimidade científica.
O risco da superficialização analítica
Nas áreas do conhecimento que atuo, grande parte da produção científica envolve:
- Revisões sistemáticas de literatura (RSL).
- Análises de discurso.
- Estudos organizacionais qualitativos.
- Modelagens estratégicas.
- Avaliações de políticas públicas.
- Análises de inovação e empreendedorismo.
A Inteligência Artificial Generativa pode estruturar revisões bibliográficas com rapidez impressionante, mas também pode produzir referências inexistentes ou interpretações descontextualizadas.
O International Committee of Medical Journal Editors é categórico ao afirmar que os autores são responsáveis por verificar a existência e a precisão de todas as referências citadas.
Esse alerta ganha peso especial nas áreas interdisciplinares, nas quais a literatura é dispersa e frequentemente atravessa diferentes campos do conhecimento.
A fluidez textual produzida por modelos de linguagem pode criar a ilusão de consistência teórica, mesmo quando a base empírica é frágil.
Em Administração, isso pode resultar em modelos estratégicos aparentemente robustos, mas epistemologicamente superficiais.
Em Comunicação, pode gerar análises discursivas bem redigidas, porém desvinculadas da tradição teórica do campo.
Revisão por pares: um limite claro
Outro ponto sensível diz respeito ao processo de revisão por pares.
O Committee on Publication Ethics e a Elsevier recomendam que revisores não utilizem Inteligência Artificial para redigir pareceres científicos, pois a avaliação exige julgamento crítico contextualizado, interpretação disciplinar e responsabilidade ética.
Nas áreas que atuo, a revisão por pares envolve análise de coerência teórica, consistência metodológica e relevância prática, dimensões que não podem ser reduzidas a sumarização automática.
Automatizar parecer científico compromete a própria credibilidade do sistema de avaliação acadêmica.
A dimensão sociotécnica da questão
A legitimidade do uso da Inteligência Artificial não está na eficiência do algoritmo, mas na qualidade do arranjo sociotécnico que regula seu uso.
Essa perspectiva é especialmente relevante para pesquisadores interdisciplinares, que já operam na interface entre diferentes sistemas de conhecimento.
A ANPAD, ao atualizar seu Manual de Boas Práticas, sinalizou maturidade institucional ao reconhecer que a Inteligência Artificial pode ser utilizada, desde que sob governança clara, supervisão humana rigorosa e transparência metodológica.
O problema não é a ferramenta.
O problema é a ausência de regulação ética e de responsabilidade intelectual.
Um posicionamento editorial claro
Sou favorável ao uso de Inteligência Artificial na pesquisa científica nas áreas de Administração, Comunicação e Interdisciplinar e, claro, em todas as outras.
Ela pode contribuir para:
- Organização de dados complexos.
- Mapeamento inicial de literatura.
- Aprimoramento de clareza textual.
- Apoio à análise exploratória.
No entanto, defendo com igual firmeza que:
- A autoria é exclusivamente humana.
- A supervisão crítica é indispensável.
- A verificação manual de fontes é obrigatória.
- A transparência deve ser total.
- A responsabilidade não pode ser terceirizada.
A ciência nas Ciências Sociais Aplicadas não é produção mecânica de textos.
É uma construção interpretativa responsável.
Integridade antes de eficiência
A Inteligência Artificial Generativa não ameaça a pesquisa científica. Mas o uso ingênuo, acrítico ou oculto pode comprometer a confiança que sustenta o sistema científico.
O futuro da publicação científica não será decidido pela sofisticação dos modelos de linguagem.
Será decidido pela maturidade ética das pessoas que realizam pesquisa.
E essa maturidade continua sendo, felizmente, humana.
