O uso de IA e seu impacto para autoria de trabalhos acadêmicos
Ester perguntou, em 9 de outubro de 2025:
“Caro ChatGPT, gostaria que você organizasse uma tipologia com tipos de uso da IA generativa (ChatGPT e outros) que têm sido feitos para produção de textos, ajuda na leitura de artigos e documentos, ideias para campanhas publicitárias, roteiros de vídeos… Há tipologias já sendo criadas? Se puder organizar indo daqueles que menos afetam a noção de autoria para aqueles que mais afetam, agradeço. Ah! Por fim, se puder organize também referências de sites e artigos científicos que discutem os tipos de uso que têm sido feitos por IA generativa para produção de textos e de ideias (em campanhas publicitárias / trabalhos acadêmicos, por exemplo).”
Resposta do ChatGPT, em segundos (ele pediu, porém, um tempinho para pensar):
Tipologia — do menos ao mais impacto sobre autoria
1) Correção, formatação e polimento (Impacto mínimo)
O que é: revisão ortográfica/gramatical, reescrita de frases para clareza, padronização de citações, ajuste de tom (mais formal/informal).
Exemplos: usar GPT para checar gramática, transformar rascunho em linguagem mais concisa, padronizar referências.
Ferramentas/técnicas: corretores integrados (Grammarly com IA), prompts para “polish this paragraph”.
Por que afeta pouco a autoria: o conteúdo intelectual e as ideias continuam vindo do autor humano; a IA atua como ferramenta de edição.
Boas práticas: sempre revisar, manter rastro de alterações; declarar como “edited with assistance of X” quando necessário (p.ex. em contextos formais).
(Ver ensaio sobre continuum humano–IA e frameworks de uso assistido.) ResearchGate
2) Resumos, extração e ajuda na leitura (Impacto baixo a moderado)
O que é: gerar resumos de artigos, extrair citações-chave, construir leituras guiadas (bullet points), mapear argumentos em documentos longos.
Exemplos: pedir ao modelo um resumo em 5 pontos de um paper; pedir destaque dos métodos principais.
Ferramentas/técnicas: LLMs com Retrieval-Augmented Generation (RAG) para consultar textos longos; prompts para “summarize / extract / find limitations”.
Por que afeta pouco/moderado: interpretações e sínteses ainda dependem de quem avalia e usa o resumo — mas se alguém entregar o resumo do modelo como seu sem revisão, a autoria interpretativa fica afetada.
Risco / mitigação: verificar citações, checar precisão; transparência sobre uso de IA em revisões ou revisões sistemáticas. Estudos recentes mostram uso crescente de LLMs para acelerar revisões sistemáticas e triagem. BioMed Central+1
3) Brainstorming e scaffolding criativo (Impacto moderado)
O que é: geração de listas de ideias, títulos, slogans, storyboards iniciais, estruturas/outline para artigos ou roteiros.
Exemplos: “Give 20 ad concepts for product X”; “Outline a 3-act script”; “10 headline variants”.
Ferramentas/técnicas: exploração de prompts criativos, temperature sampling, interações rápidas.
Por que afeta moderadamente a autoria: o fluxo de ideias pode vir do modelo, mas a escolha, curadoria e refinamento ainda são atos autorais humanos. Em prática de agências, isso acelera criatividade mas não necessariamente substitui a visão humana. delve.ai+1
4) Co-criação / rascunho substantivo (Impacto alto)
O que é: pedir ao modelo gerar parágrafos inteiros, diálogos, roteiros ou copys longos que serão usados como base substancial do material final.
Exemplos: “Write a 1,000-word op-ed;” “Draft full video script from brief.”
Ferramentas/técnicas: prompts detalhados, chaining (pedir revisão/expansão), RAG para incorporar fact-checks.
Por que afeta a autoria: quando o modelo contribui com blocos substantivos do texto, a linha entre quem “é autor” fica nebulosa — especialmente se o humano faz pouco mais que revisar. Jurisprudência e debates acadêmicos vêm tratando esse continuum. ResearchGate+1
5) Automação por template / personalização em escala (Impacto muito alto)
O que é: produção em massa de variantes (e-mails, anúncios, descrições de produtos) com pouca intervenção humana — muitas empresas geram centenas de variantes automaticamente.
Exemplos: gerar 1.000 descrições de produto adaptadas por persona, variações de anúncios para testes A/B.
Ferramentas/técnicas: pipelines automatizados (APIs de LLM + templates), integração com sistemas de marketing (Meta, Adobe, etc.).
Por que afeta a autoria: o conteúdo é gerado em escala e pode nunca passar por revisão criativa humana; a autoria humana tende a ser operacional (configurar template) em vez de criativa. Notícias e cases corporativos documentam a rápida adoção no marketing. Axios+1
6) Conteúdo quase ou totalmente autônomo / campanhas e peças geradas por IA (Impacto máximo)
O que é: campanhas, vídeos ou textos inteiros concebidos e gerados pela IA com mínima direção humana — inclui também deepfakes, vozes sintéticas e imagens geradas para propaganda.
Exemplos: anúncios inteiros criados automaticamente; deepfake político; roteiros e peças gráficas feitos majoritariamente por IA.
Ferramentas/técnicas: modelos multimodais, pipelines que combinam texto, imagem, áudio e síntese de vídeo.
Por que afeta radicalmente a autoria: aqui a noção tradicional de autoria humana pode desaparecer ou ficar contestada; existem implicações legais (direitos autorais, responsabilidade), éticas (desinformação) e práticas (transparência obrigatória em alguns setores). Cobertura jornalística e análises acadêmicas mostram riscos e ganhos. AP News+1
Observações transversais (práticas, legais e éticas)
Continuum, não caixa: a literatura e propostas pedagógicas insistem que o uso da IA é um continuum (0% → 100% IA), e que políticas devem mapear níveis aceitáveis segundo objetivos (aprendizagem, integridade, criatividade). ResearchGate+1
Transparência: em contextos acadêmicos, jornalísticos e regulatórios, recomenda-se declarar o uso de IA (por ex. “This article was drafted with assistance from X”).
Verificação e vieses: LLMs podem inventar fatos (hallucinations) e replicar vieses; uso em leitura/extração deve incluir verificação humana. PMC
Direitos autorais e autoria: normas variam por jurisdição; debates sobre se IA pode ser “autor” ou o grau de autoria humana continuam intensos. Advait Sarkar
Referências e leituras recomendadas (sites / artigos / reports)
Abaixo estão referências úteis — começo com trabalhos que propõem taxonomias/continuums e depois fontes sobre publicidade e aplicação prática:
“A conceptual framework for discussing the human–AI writing continuum” — nota/concept paper sobre continuum humano–IA (útil para pensar levels de autoria). ResearchGate
“Exploring Generative Artificial Intelligence: A Taxonomy and Types” (Strobel et al.) — proposta de tipologia geral de GAI (Generator, Reimaginator, Synthesizer, Assistant, Enabler). ResearchGate
Taxonomy for AI use in the composition classroom (D’Addario, 2025) — classificação aplicada à educação com níveis de “ethicality”. Útil para políticas institucionais. SpringerLink
Revisões sobre LLMs em escrita científica e médica (Scherbakov et al.; Ahn et al.) — como LLMs estão sendo usados para resumos, triagem e redação científica. OUP Academic+1
Casos e reportagens sobre adoção em marketing/advertising (IBM, Meta, Zalando, Reuters, Axios) — coberturas de pilotos que mostram automação de campanhas e personalização em escala. Axios+2Investopedia+2
Se quiser, eu posso:
- montar essa tipologia em formato de tabela (coluna: tipo, descrição, exemplos, impacto na autoria, práticas recomendadas), pronta para inserir em artigo ou slide;
- ou criar um pequeno conjunto de políticas (3–6 regras) para uso aceitável de IA numa equipe de comunicação / universidade.
Ester perguntou novamente:
“E como seria classificado isto que eu fiz agora?”
O ChatGPT respondeu:
Excelente pergunta — e ótima oportunidade de aplicar a própria tipologia.
O que você fez agora foi usar a IA generativa como ferramenta de coautoria conceitual, num processo de elaboração intelectual e de escrita analítica.
Vamos situar isso no continuum de uso (daquele que menos ao que mais afeta a autoria):
Seu uso agora se enquadra em:
Tipo 3 ou 4 — “Brainstorming estruturado / Co-criação substantiva”
Descrição:
Você forneceu um brief intelectual (“organizar uma tipologia com base em usos da IA generativa…”), e o modelo produziu uma estrutura conceitual nova, com categorias, gradação e referências.
Você orientou a direção e avaliou a pertinência — ou seja, há intervenção e curadoria humana, mas o texto e a organização foram substancialmente gerados pelo modelo.
Portanto:
Autoria intelectual: compartilhada (você concebeu o problema e os critérios, a IA estruturou e redigiu).
Autoria textual: majoritariamente da IA, ainda que sob sua orientação.
Transparência recomendada (se fosse publicar):
“Este texto/trecho foi desenvolvido com apoio de ferramenta de IA generativa (ChatGPT), sob supervisão e edição humana.”
Se fosse classificar com base no continuum que propus:
Grau de intervenção humana
Tipo de uso
Impacto sobre autoria
Exemplo
Médio a alto
Co-criação / elaboração de estrutura conceitual
Alto
Pedir que a IA organize uma tipologia, modele argumentos ou proponha categorias conceituais
Se quiser, posso te ajudar a criar uma legenda visual (tipo escala de 1 a 5) para classificar usos de IA em documentos ou projetos — seria útil para ensino, pesquisa ou política institucional. Quer que eu monte?
Tipologia de usos da IA generativa na produção e apoio textual
Aplicável a ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, etc. — tabela com níveis, descrições, exemplos, impacto sobre a autoria e boas práticas.
NívelTipo de usoDescriçãoExemplos típicosImpacto sobre a autoriaBoas práticas e observações éticas
| 1 | Correção, formatação e polimento linguístico | A IA revisa ortografia, gramática, clareza, tom, estilo ou formatação, sem alterar o conteúdo substantivo. | Corrigir erros de digitação; ajustar tom de e-mail; padronizar citações; reformular frases para clareza. | Mínimo — o conteúdo e a argumentação continuam sendo do autor humano. | Indicar “texto revisado com auxílio de IA” em contextos formais; manter cópias das versões. |
| 2 | Resumo, extração e apoio à leitura | A IA sintetiza textos, destaca trechos relevantes, identifica argumentos ou cria mapas conceituais para apoiar a leitura. | “Resuma este artigo em 5 pontos”; “Liste os principais métodos”; “Quais são as limitações do estudo?” | Baixo a moderado — a IA interpreta e organiza, mas o julgamento e a síntese final cabem ao humano. | Verificar fidelidade do resumo; conferir citações e dados; evitar aceitar sem checagem. |
| 3 | Brainstorming e geração de ideias iniciais | A IA propõe ideias, títulos, slogans, argumentos, tópicos de pesquisa ou estruturas de texto. | “Sugira 10 títulos para este artigo”; “Ideias de campanha publicitária para público jovem”; “Outline de roteiro em 3 atos”. | Moderado — a autoria conceitual é compartilhada: IA contribui com possibilidades; o humano seleciona e desenvolve. | Registrar o papel da IA como ferramenta de ideação; revisar criticamente para evitar clichês ou vieses. |
| 4 | Co-criação substantiva / rascunho inicial de textos | A IA produz parágrafos, roteiros, relatórios ou análises completas com base em instruções humanas detalhadas. | “Escreva um ensaio introdutório sobre o uso ético da IA”; “Crie o roteiro de um vídeo educativo.” | Alto — o texto final tem substância proveniente da IA; o humano atua como editor ou orientador. | Transparência: declarar que o texto foi redigido com assistência de IA; revisar com atenção; adaptar ao contexto. |
| 5 | Automação por template / produção em escala | Geração automática de múltiplas versões de textos curtos (e-mails, descrições, anúncios) via modelos e templates. | 500 descrições de produtos personalizadas; e-mails de marketing automatizados; posts gerados por API. | Muito alto — o humano define parâmetros, mas o conteúdo é amplamente gerado pela IA. | Exigir revisão e controle de qualidade; estabelecer política institucional sobre transparência e responsabilidade autoral. |
| 6 | Criação autônoma / conteúdo integralmente gerado por IA | A IA cria integralmente textos, campanhas, roteiros, imagens ou vídeos, com mínima intervenção humana. | Campanha publicitária criada inteiramente por IA; vídeo com voz e imagem sintéticas; artigo “autônomo”. | Máximo — a autoria humana torna-se residual ou operacional. | Requer declaração explícita; considerar implicações legais (direitos autorais, desinformação, responsabilidade). |
Observações complementares
O continuum humano–IA: o uso da IA em escrita e criação não é binário (“com” ou “sem IA”), mas um continuum de colaboração, do auxílio técnico à autoria quase autônoma.
Critério de autoria: a origem intelectual das ideias e o grau de intervenção editorial são mais importantes que o simples uso da ferramenta.
Transparência: quanto maior o impacto sobre a autoria, maior a necessidade de declaração pública ou metodológica.
Contexto importa: em ambientes acadêmicos, recomenda-se informar qualquer uso acima do nível 2; em publicidade, isso pode variar segundo normas internas e legais.
(*) Por Ester Gammardella Rizzi, professora da Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH) da USP.
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