Por Rafael Pessi · Edição e verificação
Atualizado em 9 de setembro de 2026 · Como este texto foi produzido
Resposta direta
Um prompt de pesquisa não se resolve escrevendo melhor: resolve-se tomando quatro decisões antes de escrever.
- Segurança ética — o que você pode pedir sem transferir para a máquina uma decisão que é sua.
- Arquitetura da busca — como a pergunta é decomposta em critérios verificáveis.
- Base fechada — sobre quais fontes, subidas por você, a IA tem permissão de responder.
- Entrega — em que formato a resposta sai, com rastro para conferir cada afirmação.
A quarta é a mais negligenciada. Sem exigir que cada frase aponte para um trecho da sua fonte, você não tem como conferir — e o que não dá para conferir não entra numa tese.
error Por que o problema não é o prompt bonito?
Existe uma promessa circulando em cursos rápidos: o prompt perfeito. A ideia é sedutora porque é simples — se a resposta veio errada, é porque a pergunta estava malfeita. Na pesquisa acadêmica, essa explicação é insuficiente e perigosa.
Um modelo de linguagem não consulta um catálogo quando você pede uma referência. Ele prevê a sequência de caracteres mais provável para "uma citação sobre esse assunto". O resultado tem a forma de uma referência — autor plausível, periódico plausível, ano plausível — sem que exista qualquer garantia de que o trabalho exista.
A dimensão do problema já foi medida. Walters e Wilder analisaram 636 citações geradas em 84 textos e publicaram os resultados na Scientific Reports: 55% das citações do GPT-3.5 e 18% das do GPT-4 eram fabricadas. E entre as que existiam de fato, 43% (GPT-3.5) e 24% (GPT-4) traziam erros substantivos — página errada, autor trocado, ano incorreto.
lightbulb O que esse dado significa na prática
Modelos mais novos erram menos, mas nenhum chegou a zero — e a taxa não é o ponto. O ponto é que o erro tem exatamente a aparência do acerto. Uma referência inventada não vem marcada como suspeita; ela chega bem formatada, com DOI verossímil, no meio de um parágrafo correto. É por isso que revisar "no olho" não funciona.
tune O que muda quando o prompt tem estrutura?
Se o prompt não resolve tudo, ele também está longe de ser irrelevante. Galli, Gavrilova e Calciolari, em artigo publicado na Information (2025) sobre o uso de modelos de linguagem na triagem de revisões sistemáticas, testaram o mesmo modelo com estilos diferentes de instrução. O resultado é desconfortável: um dos modelos manteve recall de 100% — não perdeu nenhum estudo relevante — enquanto a precisão oscilou entre 16,1% e 75,0% conforme a forma do prompt.
Traduzindo: a mesma ferramenta, no mesmo material, entregou desde uma triagem utilizável até uma pilha de falsos positivos, dependendo apenas de como a instrução foi escrita. Os autores concluem pelo caminho do meio — automação com verificação humana estruturada, não automação plena.
Ou seja: a estrutura do prompt governa a variação, mas quem garante a veracidade é a base sobre a qual a IA responde. São dois problemas distintos, e a confusão entre eles é a origem da maioria dos acidentes.
architecture As quatro decisões de um prompt de pesquisa
No programa IA Avançada para Pesquisadores, essas decisões aparecem distribuídas em quatro movimentos — o terreno, a régua, a busca e a base. A ordem não é decorativa: cada escolha restringe a seguinte, e pular uma cobra o preço na etapa de depois.
shield Segurança ética
Antes de tudoAntes de escrever qualquer instrução, defina o que você não vai delegar. Interpretar um achado, decidir a inclusão de um estudo limítrofe, escrever a discussão: são atos de autoria. A IA pode preparar o material dessas decisões, não tomá-las. Vale também para o inverso — dados sensíveis de participantes, trechos não publicados de terceiros e material sob sigilo não entram no prompt.
account_tree Arquitetura da busca
CritériosTransforme a pergunta ampla em critérios que outra pessoa conseguiria aplicar sozinha. "Artigos sobre letramento informacional" não é um critério; "estudos empíricos, publicados entre 2015 e 2026, com população de estudantes de graduação, que meçam desfecho de aprendizagem" é. Essa etapa é onde a busca semântica passa a valer a pena — a máquina só encontra o que você soube delimitar.
folder_supervised Base fechada
O ponto de viradaAqui o risco de referência inventada cai de verdade. Em vez de perguntar ao modelo "o que a literatura diz sobre X", você sobe os PDFs que já validou e pergunta sobre eles. Ferramentas como o Gemini Notebook (antigo NotebookLM) trabalham nesse regime: a resposta é construída a partir das fontes que você carregou, com remissão ao trecho de origem. O modelo continua podendo interpretar mal — mas não pode mais inventar um artigo que não está ali.
fact_check Entrega verificável
FormatoPeça o resultado em forma de tabela com uma coluna de evidência: para cada afirmação, o trecho literal da fonte que a sustenta e a localização. Um resumo em prosa esconde o que não tem lastro; uma tabela com coluna vazia mostra o problema na hora. É a diferença entre confiar e conferir.
info As quatro decisões acima descrevem a lógica do método. A aplicação assistida ao seu projeto — a configuração da base, a auditoria dos prompts salvos e a biblioteca de instruções validadas por área — é o que se faz no encontro ao vivo e na mentoria.
terminal Como isso fica em um prompt real?
Um exemplo de instrução construída nessa ordem, para uso sobre uma base fechada de artigos já carregados:
Responda exclusivamente com base nos arquivos carregados nesta base. Se a informação não estiver nos arquivos, escreva "não consta nas fontes" — não complete com conhecimento externo.
Para cada um dos artigos, extraia: (1) objetivo declarado; (2) desenho metodológico; (3) população e tamanho da amostra; (4) principal desfecho medido; (5) limitação reconhecida pelos próprios autores.
Entregue em tabela. Acrescente uma coluna final "Trecho de apoio" com a citação literal do arquivo que sustenta cada linha, indicando a seção de origem.
Não interprete os resultados nem compare os estudos entre si.
Repare no que a instrução faz: fecha a base, define a extração em campos verificáveis, obriga o rastro literal e — na última linha — devolve a interpretação para quem assina o trabalho. As quatro decisões, na ordem.
gavel O que você precisa declarar?
Usar IA na pesquisa não é irregular. Usar sem declarar, sim — e no Brasil isso deixou de ser recomendação internacional para virar norma.
balance O que é o COPE
O Committee on Publication Ethics é uma organização internacional dedicada à ética na publicação científica. Reúne periódicos, editoras, instituições de pesquisa e profissionais da área, e produz as diretrizes que boa parte das revistas usa como referência ao decidir casos de autoria, má conduta e conflito de interesse.
groups O que é o ICMJE
O International Committee of Medical Journal Editors é um comitê formado por editores de 17 periódicos — entre eles JAMA, The Lancet e Nature Medicine. Publica as Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing and Publication of Scholarly Work in Medical Journals, seguidas por um grande número de revistas. Nasceram na área médica e se tornaram referência bem além dela.
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gavel
No Brasil, é norma. A Portaria CNPq nº 2.664, de 6 de março de 2026, que institui a Política de Integridade na Atividade Científica do CNPq, exige declarar o uso de IA generativa em qualquer fase da pesquisa — concepção, redação, análise de dados, submissão — especificando a ferramenta utilizada e a finalidade. Também veda apresentar conteúdo gerado por IA como se fosse de autoria humana. Alcança pesquisadores, bolsistas e usuários das plataformas do CNPq.
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person_off
IA não é autora. O COPE é direto: ferramentas de IA não podem ser listadas como autoras, porque não respondem pelo trabalho submetido nem podem assumir conflitos de interesse ou direitos autorais.
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description
Registre a ferramenta e o uso. O COPE pede que o autor documente, na seção de materiais e métodos ou equivalente, qual ferramenta foi usada e como ela contribuiu.
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splitscreen
O lugar da declaração varia. Pelas recomendações do ICMJE, auxílio na escrita vai nos agradecimentos; uso na coleta, análise ou geração de figuras vai na metodologia.
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how_to_reg
A responsabilidade continua sua. O ICMJE alerta que a IA "pode gerar resultados que soam autorizados, mas são incorretos, incompletos ou enviesados" — cabe ao autor revisar, verificar plágio e conferir todas as citações.
Como seria a diferença entre os dois caminhos
Imagine uma doutoranda com 60 artigos para mapear. No primeiro caminho, ela pede a um assistente genérico um "resumo do estado da arte". Recebe um texto fluente com 15 referências — e passa os dias seguintes descobrindo, uma a uma, quais delas existem. No segundo, ela sobe os 60 PDFs numa base fechada e pede a extração em tabela com trecho de apoio. Recebe uma matriz com lacunas visíveis onde a informação não estava nos artigos. O segundo caminho parece mais lento no primeiro dia e costuma ser o único que sobrevive à leitura da banca.
Nota de transparência: o cenário acima é ilustrativo, construído para explicar a lógica do método. Não descreve um caso real de aluno e não representa promessa de resultado.
report Quatro erros que aparecem sempre
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looks_one
Pedir referências em vez de subir fontes. É a origem direta da citação inventada. A IA deve trabalhar sobre o que você já validou.
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Aceitar resumo em prosa. A prosa esconde a ausência de lastro. Tabela com coluna de evidência expõe.
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Deixar o modelo interpretar. Extração é tarefa da máquina; interpretação é do pesquisador. Misturar as duas no mesmo prompt embaralha a autoria.
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Não guardar o histórico. Sem registro dos prompts usados, você não consegue declarar o uso com precisão nem reproduzir o próprio caminho.
menu_book Fontes citadas
- WALTERS, W. H.; WILDER, E. I. Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports, 2023. Disponível em: nature.com/articles/s41598-023-41032-5.
- GALLI, C.; GAVRILOVA, A. V.; CALCIOLARI, E. Large Language Models in Systematic Review Screening: Opportunities, Challenges, and Methodological Considerations. Information, v. 16, n. 5, 378, 2025. Disponível em: mdpi.com/2078-2489/16/5/378.
- BRASIL. Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Portaria CNPq nº 2.664, de 6 de março de 2026: institui a Política de Integridade na Atividade Científica do CNPq. Disponível em: gov.br.
- COPE. Authorship and AI tools. Committee on Publication Ethics. Disponível em: publicationethics.org.
- ICMJE — International Committee of Medical Journal Editors. Defining the Role of Authors and Contributors. Disponível em: icmje.org.
quiz Perguntas frequentes
Qual é a estrutura de um bom prompt para pesquisa científica?
Um prompt de pesquisa se resolve em quatro decisões, e não em uma frase bem escrita: qual é o limite ético do que você vai pedir, como a busca será construída, sobre qual base de fontes a IA vai responder e em que formato verificável a resposta precisa sair. A quarta decisão é a que a maioria esquece — sem exigir que cada afirmação aponte para um trecho da fonte, você não tem como conferir o resultado.
Por que a IA inventa referências mesmo quando o prompt é bom?
Porque um modelo de linguagem prevê o texto mais provável, não consulta um catálogo. Em estudo publicado na Scientific Reports, Walters e Wilder (2023) encontraram 55% de citações fabricadas nas respostas do GPT-3.5 e 18% nas do GPT-4 — e, entre as citações reais, 43% e 24% traziam erros substantivos. Nenhuma redação de prompt zera esse comportamento: o que reduz o risco é fechar a base, obrigando a IA a responder apenas a partir dos arquivos que você mesmo subiu.
Preciso declarar que usei IA no meu artigo?
Sim — e no Brasil isso é norma, não recomendação: a Portaria CNPq nº 2.664, de 6 de março de 2026, exige declarar o uso de IA generativa em qualquer fase da pesquisa, especificando a ferramenta e a finalidade. No plano internacional, o COPE (Committee on Publication Ethics), organização internacional de ética na publicação científica, determina que ferramentas de IA não podem ser listadas como autoras, porque não respondem pelo trabalho, e exige que o autor registre qual ferramenta usou e como ela contribuiu. O ICMJE (International Committee of Medical Journal Editors), comitê de editores de periódicos como JAMA e The Lancet, segue a mesma linha: uso na escrita vai nos agradecimentos, uso na coleta ou análise de dados vai na metodologia — e a responsabilidade por exatidão, integridade e originalidade continua inteiramente do autor.
fact_check Como este texto foi produzido
A pesquisa e a redação deste artigo contaram com apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic). Todas as fontes citadas foram localizadas, abertas e conferidas uma a uma; os links de ferramentas de terceiros foram testados individualmente.
A edição final, a checagem dos dados e a responsabilidade pelo que está publicado são de Rafael Pessi, jornalista. É o mesmo critério que este artigo recomenda a quem pesquisa: dizer qual ferramenta foi usada, descrever como ela contribuiu e manter a responsabilidade com quem assina.
Você entendeu a lógica. Falta aplicar ao seu projeto.
O programa IA Avançada para Pesquisadores é um encontro único ao vivo de 5h com a Dra. Luciana Mara Silva — doutora em Ciência da Informação (UFSC), pós-doutora (FURG) e coordenadora de comissão institucional de IA em universidade pública. Os quatro movimentos completos — o terreno, a régua, a busca e a base — da Portaria do CNPq e das políticas editoriais até a base rastreável aplicada ao seu projeto, com biblioteca de prompts validados. No plano com mentoria, 1h individual sobre a sua pesquisa real.
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