Você já pensou em usar Inteligência Artificial na pesquisa, mas travou diante de dúvidas ou medos? Pois saiba que muitos desses obstáculos vêm de mal-entendidos e mitos disseminados por má divulgação da área.
Em seguida, apresentarei seis ideias equivocadas que afastam pesquisadores da Inteligência Artificial (IA) — indicando como superá-las para começar agora, sem perder tempo.
1. “Preciso saber programar muito bem antes de começar a aplicar Inteligência Artificial na pesquisa”
Mito. Inteiramente mito mesmo, depois de 2023, com a explosão das IAs generativas.
Aliás, atualmente, ferramentas como KNIME, Orange e AutoML permitem análises complexas com pouco ou nenhum código. Saber programar ajuda? Claro, mas não é algo obrigatório para começar a aplicar IA de forma útil na sua pesquisa.
2. “Inteligência Artificial na pesquisa é só para quem trabalha com exatas ou computação”
Mito. Talvez fosse verdade lá por 1960-70…
Pesquisadores de ciências humanas, sociais, biológicas e da saúde já utilizam IA para análises de texto, predição clínica e mineração de dados qualitativos, entre outras aplicações. A IA é uma ferramenta transversal, isto é, ela será útil sempre que houver dados de qualidade e boas perguntas a serem respondidas.
3. “A Inteligência Artificial vai substituir o pesquisador”
Tem um fundinho de verdade, mas calma, ainda é um mito.
A IA automatiza tarefas mecânicas (como limpeza de dados, análise de sentimentos, clusterização etc.), mas não substitui o raciocínio crítico, a formulação de hipóteses nem a responsabilidade ética e teórica do cientista. Pelo contrário, amplia suas possibilidades.
Você, pesquisador ou pesquisadora, não terá uma IA como concorrente. Na verdade, seus concorrentes serão pessoas que talvez saibam usar IA com mais criatividade que você.
Saiba mais: O trabalho do pesquisador na era da pesquisa científica com inteligência artificial
4. “Já sei usar o ChatGPT, então tá bom”
Mito. E dos mais perigosos!
As IAs generativas — ou seja, essas que produzem textos, imagens, vídeos e afins com aparência de alguma criatividade — são apenas a ponta do iceberg. No entanto, quem deseja aplicar Inteligência Artificial na pesquisa científica precisa ir além do ChatGPT.
Afinal, o uso avançado de IA na ciência envolve conhecer métodos, procedimentos e algoritmos ainda pouco divulgados no Brasil. Portanto, dominar apenas ferramentas populares não é suficiente para explorar todo o potencial da tecnologia.
5. “Se eu usar Inteligência Artificial na pesquisa, vão duvidar da validade científica do meu trabalho”
Mito, e cada vez mais eliminado do senso comum da Academia.
Desde que usada com transparência metodológica e boas práticas, a IA é cada vez mais valorizada nas publicações. O segredo é justificar bem as escolhas, assim como você já faz com outros métodos quantitativos ou qualitativos.
Veja também: O que é machine learning?
6. “Leva anos para aprender o necessário para poder usar Inteligência Artificial na pesquisa”
Mito, mas tem alguma verdade.
Afinal, você não precisa virar um cientista de dados de mão cheia para aplicar em suas pesquisas. Com o conteúdo certo, é possível começar a aplicar IA em semanas para tratar dados numéricos, textuais, vídeos, etc. Em síntese, o segredo está em uma formação prática, voltada para quem já pesquisa.
Como citar este post
Reis, A. (2025, 30 de julho). Seis mitos sobre Inteligência Artificial na pesquisa que estão atrasando sua carreira (e como superá-los). Blog Psicometria Online. https://blog.psicometriaonline.com.br/seis-mitos-sobre-inteligencia-artificial-na-pesquisa
