INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA NA ELABORAÇÃO METODOLÓGICA DE PRODUÇÕES CIENTÍFICAS:o contraste entre autonomia aparente e dependência metodológica

Abstract

Este estudo analisou teórica e reflexivamente de que modo o uso da inteligência artificial generativa na elaboração metodológica de produções científicas influencia a autonomia científica e favorece a dependência metodológica entre pesquisadores em formação. Trata-se de uma revisão bibliográfica sistematizada, de abordagem qualitativa e caráter analítico-interpretativo, realizada a partir de buscas no Google Acadêmico, SciELO e Portal de Periódicos CAPES. O recorte temporal compreendeu o período de 2021 a 2026, marcado pela expansão das ferramentas de inteligência artificial generativa baseadas em grandes modelos de linguagem. Foram incluídos estudos que abordavam as relações entre inteligência artificial generativa, escrita científica, metodologia da pesquisa, autoria, integridade científica e formação de pesquisadores. O processo de identificação, seleção, elegibilidade e análise dos estudos foi conduzido com base nas diretrizes do protocolo PRISMA 2020, resultando em um corpus final de dez publicações. A análise fundamentou-se nas contribuições de Bachelard (1996), Morin (2015) e Santos (2019), articuladas aos estudos de Kasneci et al. (2023), Dwivedi et al. (2023) e UNESCO (2023). Os resultados indicam que a inteligência artificial generativa pode favorecer a organização de ideias, a estruturação textual e o apoio a diferentes etapas da pesquisa científica. Contudo, evidenciam que sua utilização acrítica pode deslocar processos cognitivos essenciais da atividade investigativa para sistemas algorítmicos, comprometendo a construção da autonomia intelectual, reflexiva e metodológica dos pesquisadores. Conclui-se que o uso dessas tecnologias demanda mediação crítica, supervisão humana e formação científica consistente, de modo que seus benefícios fortaleçam, e não substituam, os processos formativos inerentes à produção do conhecimento científico.