Como Citar Inteligência Artificial nas Normas ABNT: ChatGPT e Outras IAs

Saber como citar inteligência artificial nas normas ABNT tornou-se uma dúvida frequente entre estudantes que utilizam ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude e outras ferramentas de IA durante o TCC, monografia, dissertação, tese ou artigo científico.

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Atualizado em Setembro de 2026
Por Equipe Editorial do TCC&Monografia

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A dificuldade começa porque a pergunta aparentemente simples — “como citar o ChatGPT?” — pode esconder situações acadêmicas completamente diferentes.

Uma inteligência artificial pode ter sido utilizada apenas para sugerir palavras-chave. Pode ter ajudado a revisar a redação. Pode ter traduzido um trecho. Pode ter gerado uma imagem ou um código. Pode ter produzido uma resposta reproduzida no trabalho. Também pode ser o próprio objeto da pesquisa, com centenas de respostas analisadas como corpus.

Essas situações não devem ser tratadas automaticamente da mesma maneira.

Além disso, três questões costumam ser confundidas:

• citar uma saída produzida pela inteligência artificial;
• referenciar ou identificar documentalmente essa saída;
• declarar que uma ferramenta de IA foi utilizada durante o trabalho.

Há ainda uma quarta possibilidade: a utilização da inteligência artificial ter sido suficientemente relevante para precisar ser descrita na metodologia.

Por isso, não é seguro procurar apenas uma fórmula pronta de “referência ABNT do ChatGPT” e aplicá-la a qualquer situação.

O primeiro passo é descobrir o que foi utilizado, como foi utilizado e qual material precisa ser identificado.

Depois, é necessário separar o que decorre das normas técnicas aplicáveis das exigências criadas pela universidade, programa de pós-graduação, disciplina, orientador ou periódico.

Esse cuidado é especialmente importante porque instituições acadêmicas passaram a publicar políticas próprias para o uso de inteligência artificial, e essas políticas podem estabelecer requisitos adicionais de transparência, declaração e documentação.

Neste guia, você aprenderá a diferenciar:

• uso de IA;
• citação;
• referência;
• declaração de uso;
• descrição metodológica;
• registro de prompts;
• preservação de respostas;
• uso de IA como fonte, dado ou objeto de pesquisa.

Também veremos situações específicas envolvendo ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude e outras ferramentas, além de imagens, códigos, traduções, referências acadêmicas, dados pessoais e informações confidenciais.

Ao final, você deverá conseguir decidir se determinado uso exige citação, referência, declaração, metodologia, documentação complementar ou uma combinação dessas soluções.

Como citar inteligência artificial nas normas ABNT?

A melhor maneira de responder é começar pelo caminho inverso.

Antes de perguntar “qual é a referência?”, pergunte:

“O que exatamente estou tentando identificar?”

Essa pergunta evita grande parte dos erros.

Veja algumas situações possíveis:

Situação	Questão principal
Usei IA para sugerir palavras-chave	Uso auxiliar e eventual transparência
Usei IA para revisar a escrita	Nível de intervenção e política institucional
Copiei uma resposta para o trabalho	Citação e identificação do material
Analisei respostas do chatbot	Corpus, método e preservação dos dados
Usei IA para gerar código	Metodologia, validação e documentação
Usei IA para gerar uma imagem	Origem do elemento visual e transparência
Usei IA para encontrar artigos	Verificação e consulta das fontes originais
A universidade exige declaração	Cumprimento da política institucional

Portanto, “citar IA” pode envolver problemas documentais bastante diferentes.

Passo 1 — Identifique a ferramenta utilizada

Registre qual sistema foi utilizado.

Por exemplo:

• ChatGPT;
• Gemini;
• Microsoft Copilot;
• Claude;
• Perplexity;
• outra ferramenta generativa.

O nome comercial sozinho, entretanto, pode não ser suficiente para uma pesquisa que depende das características do modelo utilizado.

Passo 2 — Identifique o modelo, quando essa informação estiver disponível

Em pesquisas que analisam o comportamento de sistemas generativos, saber qual modelo foi utilizado pode ser metodologicamente relevante.

Se essa informação estiver claramente disponível, registre-a.

Se não estiver, não invente uma versão apenas para deixar a descrição aparentemente mais completa.

Passo 3 — Registre quando a interação ocorreu

Modelos, interfaces e recursos podem mudar.

Por isso, a data da interação pode ajudar a contextualizar o material analisado.

Em pesquisas com muitas interações, pode ser mais adequado registrar o período de coleta.

Passo 4 — Determine a função da IA no trabalho

Pergunte se a ferramenta foi utilizada para:

• gerar ideias;
• buscar termos;
• explicar conceitos;
• revisar texto;
• reescrever;
• traduzir;
• gerar conteúdo;
• produzir código;
• classificar dados;
• analisar dados;
• gerar imagens;
• produzir respostas utilizadas como corpus.

Essa classificação influencia as decisões seguintes.

Passo 5 — Pergunte se a saída foi incorporada ao trabalho

Uma sugestão descartada e uma resposta reproduzida no TCC não são situações equivalentes.

Determine se o conteúdo produzido pela IA:

• não foi utilizado;
• serviu apenas como apoio;
• foi reformulado;
• foi incorporado;
• foi reproduzido;
• foi analisado como dado.

Passo 6 — Verifique se existe uma fonte original por trás da informação

Se a IA apresenta uma teoria, estatística, artigo, lei, decisão judicial ou resultado científico, procure a fonte original.

Em muitos casos, a solução academicamente mais adequada é citar a fonte efetivamente responsável pela informação, e não utilizar a resposta da IA como substituta dessa fonte.

Passo 7 — Determine se a resposta da IA é o próprio objeto da pesquisa

Esse cenário muda a análise.

Imagine um TCC que compare como diferentes chatbots respondem a perguntas sobre determinado assunto.

Nesse caso, as respostas não estão sendo utilizadas como autoridade científica sobre o tema.

Elas são dados da pesquisa.

O pesquisador precisa então documentar:

• quais ferramentas foram testadas;
• quais modelos foram utilizados, quando identificáveis;
• quais prompts foram empregados;
• quando ocorreu a coleta;
• quantas execuções foram realizadas;
• como as respostas foram preservadas;
• como os resultados foram analisados.

Passo 8 — Verifique se o uso precisa ser descrito na metodologia

Se a inteligência artificial interferiu diretamente no procedimento científico, a metodologia pode precisar explicar essa participação.

Isso é especialmente relevante quando a ferramenta:

• classifica dados;
• produz categorias;
• gera código utilizado na análise;
• traduz dados;
• processa documentos;
• produz respostas que constituem o corpus.

Passo 9 — Consulte a política da instituição

Uma universidade pode exigir declaração mesmo quando a utilização da IA não funciona como uma citação bibliográfica convencional.

Por isso, consulte:

• manual de TCC;
• manual de normalização;
• regulamento do curso;
• programa de pós-graduação;
• orientações da biblioteca;
• políticas de integridade acadêmica;
• regras da disciplina ou periódico.

Passo 10 — Só então decida o tratamento documental

Depois das etapas anteriores, determine se você precisa:

• citar;
• referenciar;
• declarar;
• descrever metodologicamente;
• preservar prompts e respostas;
• utilizar mais de uma dessas soluções.

A imagem abaixo resume esse fluxo de decisão.

Qual é a diferença entre citar, referenciar, declarar e descrever o uso de IA?

Esses procedimentos possuem finalidades diferentes.

Procedimento	Finalidade principal
Citação	Indicar no texto conteúdo proveniente de uma fonte ou material utilizado
Referência	Fornecer elementos para identificar a fonte ou material
Declaração	Informar que determinada ferramenta de IA foi utilizada e em qual contexto, quando exigido ou aplicável
Metodologia	Explicar a participação da IA no procedimento de pesquisa
Apêndice ou documentação complementar	Preservar prompts, respostas, protocolos ou materiais extensos relevantes

Um mesmo trabalho pode utilizar mais de um desses procedimentos.

Por exemplo, em uma pesquisa que compara respostas de três chatbots, pode ser necessário:

• explicar na metodologia como as interações foram realizadas;
• identificar as respostas analisadas;
• preservar prompts e resultados;
• seguir eventual política institucional de declaração de IA.

Já em um trabalho no qual uma ferramenta foi utilizada apenas para auxiliar na correção linguística, a questão pode estar principalmente relacionada à política de transparência da instituição.

Índice: como citar ChatGPT e outras inteligências artificiais

Quais normas ABNT estão relacionadas à citação de inteligência artificial?

Outro erro frequente é procurar uma suposta norma isolada chamada “ABNT para ChatGPT” e ignorar o sistema de normalização acadêmica no qual o problema está inserido.

Para compreender a utilização documental de inteligência artificial em trabalhos acadêmicos, três normas gerais merecem atenção especial:

• ABNT NBR 6023:2025 — referências;
• ABNT NBR 10520:2023 — citações;
• ABNT NBR 14724:2024 — apresentação de trabalhos acadêmicos.

Essas normas possuem funções diferentes.

ABNT NBR 6023:2025 — Referências

A ABNT NBR 6023 trata da elaboração de referências.

Ela é relevante quando precisamos identificar documentalmente uma fonte ou material utilizado no trabalho.

Isso não significa que exista uma fórmula universal dentro da norma que possa ser aplicada mecanicamente a qualquer interação com uma IA generativa.

Primeiro é necessário identificar a natureza do material.

Uma página pública, um software, uma resposta privada, um documento produzido por uma ferramenta e um conjunto de respostas coletadas para uma pesquisa podem apresentar características documentais diferentes.

Para revisar os fundamentos desse tema, consulte também como fazer referências ABNT.

ABNT NBR 10520:2023 — Citações

A ABNT NBR 10520 trata das citações em documentos.

Ela se torna especialmente importante quando o trabalho reproduz ou apresenta conteúdo atribuído a determinada fonte ou material.

A existência de ferramentas generativas não elimina os princípios fundamentais de atribuição.

Se uma ideia pertence a um artigo científico, utilizar uma IA para reescrever a frase não remove a necessidade de citar a fonte original.

Da mesma forma, se uma resposta produzida por IA é reproduzida porque ela própria constitui o objeto de análise, o pesquisador precisa deixar claro qual material está apresentando.

Para aprofundar esse ponto, veja também:

• Citações ABNT;
• Citação direta ABNT;
• Citação indireta ABNT.

ABNT NBR 14724:2024 — Trabalhos acadêmicos

A ABNT NBR 14724 trata da apresentação de trabalhos acadêmicos.

Ela integra o conjunto normativo utilizado para estruturar TCCs, monografias, dissertações e teses.

Entretanto, não se deve concluir que qualquer declaração específica sobre inteligência artificial seja automaticamente um elemento obrigatório universal apenas porque integra um trabalho acadêmico.

Universidades podem estabelecer procedimentos próprios de apresentação e transparência.

ABNT e regras da universidade não são a mesma coisa

Essa distinção é fundamental para todo este guia.

Uma instituição pode determinar, por exemplo:

• que o estudante declare o uso de IA;
• que informe a ferramenta utilizada;
• que apresente prompts;
• que inclua determinada declaração;
• que descreva a utilização na metodologia;
• que determinados usos sejam proibidos.

Essas exigências podem ser perfeitamente válidas dentro daquela instituição.

O problema surge quando uma orientação local é apresentada como se fosse uma regra universal estabelecida diretamente pela ABNT.

Norma técnica, manual institucional e política editorial: como diferenciar?

Tipo de documento	Exemplo de função
Norma ABNT	Estabelecer padrões técnicos de normalização
Manual institucional	Adaptar ou complementar procedimentos utilizados pela universidade
Regulamento acadêmico	Definir regras internas para trabalhos e avaliações
Política de integridade	Estabelecer condições para uso responsável de ferramentas
Política editorial	Definir exigências para submissão e publicação
Boa prática metodológica	Aumentar transparência, verificabilidade e reprodutibilidade

Ao longo deste artigo, essa distinção será mantida de forma explícita.

Usar, citar, referenciar ou declarar inteligência artificial: qual é a diferença?

Grande parte das dúvidas sobre inteligência artificial em trabalhos acadêmicos surge porque ações diferentes são tratadas como se fossem equivalentes.

O estudante diz:

“Usei ChatGPT. Como faço a referência?”

Mas a pergunta ainda está incompleta.

Antes de pensar na referência, precisamos descobrir o que significa “usei” nesse caso.

O estudante pode ter utilizado uma IA para:

• pensar em possíveis temas;
• sugerir palavras-chave;
• organizar uma estrutura;
• explicar um conceito;
• encontrar possíveis fontes;
• resumir um texto;
• corrigir ortografia;
• reescrever parágrafos;
• traduzir;
• gerar conteúdo;
• produzir código;
• criar imagens;
• classificar dados;
• analisar documentos;
• responder perguntas que posteriormente foram analisadas na pesquisa.

Essas atividades não possuem necessariamente o mesmo tratamento acadêmico.

O que significa usar inteligência artificial?

Uso é a categoria mais ampla.

Se uma ferramenta participou de alguma etapa do trabalho, houve utilização.

Isso não significa automaticamente que toda utilização precise aparecer como uma citação bibliográfica.

Imagine que um estudante peça a uma IA:

“Sugira sinônimos acadêmicos para a expressão ‘impacto ambiental’.”

Depois, ele avalia as sugestões e escolhe uma expressão para melhorar uma busca bibliográfica.

Houve uso de inteligência artificial.

Mas isso é diferente de reproduzir uma resposta da ferramenta como fonte de uma afirmação científica.

O que significa citar inteligência artificial?

A citação torna-se relevante quando determinado conteúdo precisa ser atribuído ou identificado no texto.

Isso pode ocorrer, por exemplo, quando uma resposta da IA é:

• reproduzida;
• parafraseada como material específico;
• comparada;
• analisada;
• utilizada como parte de um corpus.

Mesmo nesses casos, é importante perguntar se a IA está sendo utilizada como fonte de informação ou se a própria resposta é o objeto da análise.

São situações metodologicamente diferentes.

O que significa referenciar inteligência artificial?

A referência tem função de identificar documentalmente o material utilizado.

Por isso, não deve ser confundida com a simples afirmação:

“Utilizei ChatGPT durante o trabalho.”

Essa frase descreve uma utilização, mas não necessariamente identifica uma resposta específica.

Também não explica:

• qual ferramenta ou modelo foi utilizado;
• quando ocorreu a interação;
• qual prompt foi empregado;
• qual resposta foi obtida;
• como o material foi preservado.

O que significa declarar o uso de inteligência artificial?

Uma declaração possui outra função.

Ela pode informar que a inteligência artificial participou do processo de elaboração do trabalho.

Por exemplo, uma instituição pode exigir que o estudante declare que determinada ferramenta foi utilizada para:

• revisão linguística;
• tradução;
• geração de texto;
• programação;
• produção de imagens;
• análise de dados.

Essa declaração pode ser exigida mesmo quando não existe uma resposta específica da IA que funcione como fonte citada no texto.

O que significa descrever o uso da IA na metodologia?

Quando a ferramenta participa do procedimento científico, o leitor pode precisar saber como ela foi utilizada para compreender ou avaliar a pesquisa.

Imagine que um estudo tenha utilizado um modelo generativo para classificar 500 comentários em cinco categorias.

Informar apenas:

“Foi utilizada inteligência artificial.”

seria insuficiente.

O pesquisador pode precisar explicar:

• qual ferramenta foi utilizada;
• qual modelo, quando identificável;
• como os dados foram preparados;
• qual prompt foi utilizado;
• quais categorias foram fornecidas;
• se a IA podia criar novas categorias;
• como as respostas foram validadas;
• como divergências foram resolvidas;
• quais limitações foram consideradas.

Uma mesma utilização pode exigir mais de um tratamento

Essa é uma das conclusões mais importantes deste guia.

O uso de IA não precisa ser enquadrado em apenas uma categoria.

Uma pesquisa pode exigir simultaneamente:

• descrição metodológica;
• identificação das respostas analisadas;
• preservação dos prompts;
• referências pertinentes;
• declaração institucional.

Veja a matriz:

Uso	Citação ou identificação?	Metodologia?	Declaração?
Brainstorming de ideias	Em geral, não como fonte	Normalmente não, salvo relevância para o método	Verificar política institucional
Correção ortográfica	Normalmente não como fonte	Normalmente não	Verificar política institucional
Reescrita substantiva	Depende do conteúdo incorporado	Pode ser relevante	Verificar política institucional
Resposta reproduzida no texto	Pode ser necessária	Depende da função	Verificar política institucional
Respostas analisadas como corpus	Precisam ser identificáveis	Sim, com detalhamento adequado	Verificar política institucional
Geração de código para análise	Depende da forma de uso	Pode ser necessária	Verificar política institucional
Classificação de dados	Depende do desenho	Sim, se fizer parte do procedimento	Verificar política institucional
Imagem gerada por IA	Identificar origem conforme contexto	Se metodologicamente relevante	Verificar política institucional

Exemplo 1 — IA usada apenas para brainstorming

Um estudante pergunta:

“Quais subtemas poderiam ser investigados em um TCC sobre logística reversa?”

Ele recebe sugestões, pesquisa cada possibilidade em bases acadêmicas, escolhe um recorte e desenvolve o trabalho a partir de literatura efetivamente consultada.

Nesse cenário, a IA atuou principalmente como ferramenta exploratória.

A questão central pode ser verificar se a instituição exige que esse uso seja declarado.

Exemplo 2 — IA usada para apresentar uma explicação incorporada ao texto

Agora imagine que o estudante peça uma explicação conceitual à IA e reproduza essa resposta no TCC.

A situação muda.

Ele precisa avaliar:

• se é apropriado utilizar aquela resposta como fonte;
• se existe uma fonte acadêmica original melhor;
• como o material será identificado;
• qual política institucional se aplica.

Na maior parte das fundamentações teóricas, procurar a literatura acadêmica original tende a ser uma solução documentalmente mais robusta.

Exemplo 3 — IA como objeto da pesquisa

Um estudo compara respostas de diferentes sistemas generativos a 50 perguntas.

Nesse caso, as respostas são dados.

O pesquisador precisa garantir que seja possível compreender:

• qual sistema respondeu;
• qual pergunta foi feita;
• quando;
• em quais condições;
• qual resposta foi registrada;
• como ela foi analisada.

A resposta não precisa ser “verdadeira” para ser um dado válido sobre o comportamento observado do sistema.

Exemplo 4 — IA como instrumento metodológico

Uma pesquisa utiliza IA para classificar milhares de comentários em categorias temáticas.

A ferramenta não é apenas uma fonte.

Ela participou da operacionalização da análise.

Portanto, a metodologia precisa explicar suficientemente o procedimento para que o leitor possa avaliar suas limitações.

Inteligência artificial pode ser autora ou coautora de um trabalho acadêmico?

Outra dúvida frequente é se ChatGPT ou outra inteligência artificial pode aparecer como autora de um TCC, artigo, monografia ou outro trabalho acadêmico.

A questão precisa ser analisada a partir do significado de autoria acadêmica.

Autoria não significa apenas produzir frases.

Ela envolve responsabilidade pelo conteúdo e pelas decisões associadas ao trabalho.

Gerar texto não equivale automaticamente a assumir autoria

Um sistema generativo pode produzir:

• parágrafos;
• resumos;
• listas;
• códigos;
• imagens;
• traduções;
• argumentos aparentemente estruturados.

Mas a produção automática de conteúdo não significa que o sistema possa assumir responsabilidade acadêmica pelo material.

Uma ferramenta não desempenha, por si só, as mesmas responsabilidades atribuídas a autores humanos.

O pesquisador continua responsável pelas fontes

Se uma IA fornecer uma referência inexistente e ela for inserida no TCC, a responsabilidade acadêmica não é transferida para o chatbot.

O pesquisador precisa verificar:

• se a fonte existe;
• se os autores estão corretos;
• se o título está correto;
• se o DOI corresponde ao documento;
• se a fonte realmente sustenta a afirmação.

O pesquisador continua responsável pelas afirmações

Uma frase gerada por IA pode parecer tecnicamente convincente e ainda estar errada.

Portanto, o estudante continua responsável por:

• fatos;
• datas;
• números;
• conceitos;
• interpretações;
• estatísticas;
• conclusões.

O pesquisador continua responsável pelo método

Se uma IA sugerir um procedimento estatístico inadequado, não é suficiente afirmar posteriormente que “foi o ChatGPT que recomendou”.

O método precisa ser avaliado e justificado pelo pesquisador.

O pesquisador continua responsável pela originalidade e integridade

Também não é adequado utilizar uma ferramenta para ocultar a origem de ideias de terceiros.

Se uma IA reformula um trecho proveniente de um artigo, a necessidade de reconhecer a fonte original não desaparece.

Então como reconhecer a participação da IA?

A solução não é transformá-la automaticamente em autora.

Dependendo do caso, a participação pode ser reconhecida por:

• declaração de uso;
• descrição metodológica;
• identificação de material gerado;
• referência ou documentação apropriada;
• nota exigida pela instituição ou periódico.

A forma correta depende do uso e da política aplicável.

Políticas editoriais podem estabelecer regras próprias

Periódicos científicos e organizações editoriais podem estabelecer políticas específicas sobre inteligência artificial.

Essas políticas podem determinar:

• se determinado uso é permitido;
• onde deve ser declarado;
• quais ferramentas precisam ser informadas;
• como conteúdos gerados devem ser tratados;
• quais responsabilidades permanecem com os autores.

Por isso, em artigos destinados à publicação, consulte também as instruções atualizadas do periódico.

Posso escrever “texto elaborado pelo ChatGPT”?

Essa expressão pode ser utilizada descritivamente em determinados contextos, mas não deve ser confundida automaticamente com autoria acadêmica.

Em uma pesquisa que analisa respostas de chatbots, por exemplo, pode ser necessário informar claramente que determinado conteúdo foi produzido por uma ferramenta.

O objetivo é identificar a origem daquele material.

IA pode ser citada sem ser autora do TCC?

Sim.

Identificar uma saída de IA utilizada como material da pesquisa não significa atribuir à ferramenta autoria do TCC.

Da mesma forma, mencionar uma ferramenta na metodologia não a transforma em coautora.

Quais dados registrar ao usar ChatGPT ou outra inteligência artificial no TCC?

Uma das melhores decisões que o estudante pode tomar é registrar informações importantes no momento em que utiliza a ferramenta.

Reconstruir dezenas ou centenas de interações meses depois pode ser difícil.

Isso é ainda mais importante porque:

• modelos podem mudar;
• interfaces podem ser atualizadas;
• conversas podem ser excluídas;
• links podem deixar de funcionar;
• recursos podem ser alterados;
• o estudante pode esquecer qual saída foi realmente utilizada.

1. Nome da ferramenta

Registre o produto utilizado.

Por exemplo:

• ChatGPT;
• Gemini;
• Microsoft Copilot;
• Claude;
• outra ferramenta.

2. Provedor ou organização responsável

Quando relevante para a identificação documental ou metodológica, registre também a organização responsável pelo produto.

Não confunda, entretanto, provedor com autor humano convencional.

3. Modelo ou versão, quando identificável

Se a interface informa claramente o modelo utilizado, registre essa informação quando ela for relevante.

Isso é especialmente importante em pesquisas comparativas.

Se o modelo não puder ser confirmado, não tente deduzi-lo apenas pela aparência da interface ou pelo comportamento da resposta.

4. Data da interação

Registre quando o conteúdo foi produzido.

Em experimentos realizados durante vários dias, registre o período de coleta.

5. Prompt

Preserve a instrução enviada à ferramenta quando ela for importante para:

• compreender a resposta;
• avaliar o procedimento;
• reproduzir a experiência na medida do possível;
• comparar sistemas;
• documentar o corpus.

6. Resposta obtida

Se a saída será analisada ou utilizada como dado, preserve a versão efetivamente recebida.

Não dependa exclusivamente do histórico da plataforma.

7. Ordem das interações

Em uma conversa contínua, a resposta pode depender das mensagens anteriores.

Nesse caso, registrar apenas a última pergunta pode ser insuficiente.

Preserve o contexto necessário para compreender como a resposta foi produzida.

8. Recursos ativados

Quando metodologicamente relevante, registre recursos que possam alterar o comportamento da ferramenta, como:

• pesquisa na web;
• upload de documentos;
• análise de arquivos;
• execução de código;
• geração de imagens;
• outros recursos integrados.

9. Arquivos fornecidos à ferramenta

Se documentos foram enviados, registre quais materiais participaram da interação.

Antes disso, avalie privacidade, confidencialidade, direitos e autorização de uso.

10. Modificações humanas

Se a resposta foi posteriormente:

• editada;
• resumida;
• corrigida;
• traduzida;
• combinada com outra resposta;
• parcialmente descartada;

registre essas intervenções quando forem relevantes para o método ou para compreender o material final.

11. Forma de validação

Registre como a saída foi conferida.

Por exemplo:

• consulta à literatura;
• comparação com documento oficial;
• revisão humana;
• teste de código;
• comparação com dados originais;
• avaliação por mais de um pesquisador.

12. Forma de preservação

Se a interação constitui dado da pesquisa, determine como será armazenada.

Algumas possibilidades são:

• arquivo de texto;
• planilha;
• PDF;
• banco de dados;
• captura de tela;
• apêndice;
• repositório, quando apropriado.

A escolha depende da pesquisa, das políticas aplicáveis e da natureza dos dados.

Modelo de registro de uso de IA

ID	Data	Ferramenta	Finalidade	Prompt	Saída utilizada?	Validação
IA-01	[data]	[ferramenta]	[finalidade]	P01	Sim/Não	[procedimento]
IA-02	[data]	[ferramenta]	[finalidade]	P02	Sim/Não	[procedimento]

Os códigos acima são apenas um modelo organizacional criado pelo pesquisador.

Eles não representam uma codificação oficial da ABNT.

Não registre apenas o nome “ChatGPT”

Em uma pesquisa metodologicamente dependente das respostas da IA, uma anotação como:

“Foi utilizado ChatGPT.”

pode ser insuficiente.

O leitor talvez precise saber:

• quando;
• com qual configuração disponível;
• com quais prompts;
• quantas vezes;
• em qual sequência;
• com quais documentos;
• como as respostas foram selecionadas;
• como foram validadas.

Não invente dados que você não registrou

Se você não sabe qual modelo foi utilizado, não complete posteriormente o TCC com uma versão escolhida por aproximação.

Se a informação for relevante, declare a limitação documental.

Uma informação incompleta, mas verdadeira, é metodologicamente mais defensável do que uma informação precisa e inventada.

Data da interação e data de acesso são necessariamente iguais?

Não trate os dois conceitos automaticamente como equivalentes.

A data em que uma resposta foi produzida pode ser relevante para caracterizar a coleta.

Já uma data de acesso é utilizada em contextos documentais específicos para indicar quando determinado recurso foi consultado.

Em uma conversa privada, o pesquisador não deve criar artificialmente a aparência de um documento público apenas para encaixar a interação em um modelo convencional de referência online.

O link da conversa deve ser registrado?

Se houver um link de compartilhamento válido e sua utilização for adequada ao projeto, ele pode ser relevante.

Entretanto, não presuma que:

• todo link será permanente;
• todo leitor terá acesso;
• o conteúdo permanecerá inalterado;
• uma conversa privada possui URL pública.

Se a recuperabilidade for importante, pense também em uma estratégia própria de preservação do corpus.

O registro precisa incluir todas as conversas com IA?

Não necessariamente.

A documentação deve ser proporcional à função da ferramenta.

Uma conversa irrelevante que não influenciou o trabalho não precisa receber o mesmo tratamento de uma interação que gerou os dados analisados no capítulo de resultados.

O objetivo não é acumular milhares de páginas sem utilidade.

É preservar aquilo que permite compreender, verificar e explicar o processo acadêmico.

A imagem abaixo resume os principais dados que podem ser registrados ao utilizar ChatGPT ou outra inteligência artificial em um trabalho acadêmico.

Como citar ChatGPT no TCC pelas normas ABNT?

Entre todas as dúvidas relacionadas à inteligência artificial, esta provavelmente é a mais comum:

“Como citar o ChatGPT no TCC?”

A resposta depende do que exatamente foi utilizado.

Não é suficiente saber que o estudante abriu o ChatGPT durante a elaboração do trabalho.

É necessário identificar a função desempenhada pela ferramenta e o material que efetivamente entrou no processo acadêmico.

O ChatGPT pode ter sido utilizado para:

• sugerir temas;
• formular palavras-chave;
• explicar conceitos;
• revisar a redação;
• reescrever trechos;
• traduzir textos;
• gerar código;
• produzir imagens;
• analisar documentos;
• classificar informações;
• produzir uma resposta reproduzida no TCC;
• gerar respostas utilizadas como corpus da pesquisa.

Cada situação pode exigir tratamento diferente.

Usar ChatGPT é a mesma coisa que citar ChatGPT?

Não.

Essa distinção é fundamental.

Imagine dois estudantes.

O primeiro pergunta ao ChatGPT:

“Quais palavras-chave podem ser relacionadas ao conceito de logística reversa?”

Ele utiliza algumas sugestões para realizar buscas em bases científicas, encontra artigos, lê esses trabalhos e desenvolve sua fundamentação a partir das fontes consultadas.

O segundo estudante pergunta:

“Explique o conceito de logística reversa.”

Depois copia a resposta gerada e a insere no TCC.

Os dois utilizaram ChatGPT.

Mas o papel da ferramenta foi diferente.

No primeiro caso, ela atuou como apoio exploratório.

No segundo, uma saída produzida pelo sistema entrou diretamente no texto.

Preciso citar ChatGPT se ele apenas sugeriu um artigo?

Se a ferramenta indicou um artigo e você posteriormente:

• localizou o documento;
• confirmou que ele existe;
• leu o artigo;
• verificou as informações utilizadas;

a fonte científica é o artigo efetivamente consultado.

Não substitua a referência do artigo por uma referência ao ChatGPT.

O mesmo princípio vale quando a ferramenta ajuda a encontrar:

• livros;
• teses;
• dissertações;
• relatórios;
• leis;
• decisões judiciais;
• documentos institucionais.

Consulte e cite a fonte original quando ela for a verdadeira base da afirmação.

E se eu não encontrar a fonte indicada pelo ChatGPT?

Não coloque a referência no trabalho apenas porque ela parece convincente.

Ferramentas generativas podem produzir referências:

• inexistentes;
• parcialmente corretas;
• com autores errados;
• com títulos alterados;
• com periódicos incorretos;
• com anos errados;
• com DOI que pertence a outro documento.

Se a fonte não puder ser verificada, não a utilize como se tivesse sido consultada.

Preciso citar ChatGPT se usei apenas para entender um assunto?

Depende do que aconteceu depois.

Se a conversa serviu apenas para uma compreensão inicial e o texto final foi desenvolvido a partir de fontes acadêmicas efetivamente consultadas, a principal questão pode ser a política institucional sobre declaração de uso.

Mas se a explicação fornecida pela IA foi incorporada ao trabalho, o cenário muda.

Também é necessário evitar um problema comum: utilizar uma explicação produzida por IA como se fosse evidência acadêmica quando existem fontes científicas ou institucionais mais apropriadas.

Preciso citar ChatGPT se copiei uma resposta?

Se uma resposta foi efetivamente reproduzida, ela não deve aparecer como se tivesse sido escrita originalmente pelo estudante.

É necessário identificar sua origem de maneira compatível com:

• a natureza do material;
• a finalidade da utilização;
• as normas aplicáveis;
• as exigências da instituição.

Isso não significa que qualquer resposta de chatbot seja uma fonte acadêmica adequada.

Uma coisa é identificar corretamente o material utilizado.

Outra é avaliar se aquele material deveria ter sido utilizado como evidência.

Posso citar uma resposta errada do ChatGPT?

Em uma pesquisa que estuda o próprio comportamento da inteligência artificial, sim, uma resposta errada pode ser um dado relevante.

Imagine um estudo sobre:

• alucinações de modelos generativos;
• erros jurídicos produzidos por chatbots;
• qualidade de respostas médicas;
• vieses;
• desinformação;
• diferenças entre modelos.

Nesses casos, o pesquisador pode precisar apresentar exatamente a resposta produzida, inclusive seus erros.

A função documental é demonstrar o que o sistema respondeu, e não afirmar que aquela resposta é verdadeira.

Posso citar ChatGPT como fonte científica?

É necessário cuidado.

Uma resposta gerada por chatbot não deve ser automaticamente equiparada a:

• artigo científico revisado por pares;
• livro acadêmico;
• norma técnica;
• legislação;
• documento oficial;
• base de dados científica.

Quando a afirmação possui uma fonte original verificável, procure essa fonte.

Se o ChatGPT disser que determinada pesquisa encontrou um resultado, o procedimento mais seguro é localizar a pesquisa e verificar diretamente o documento.

Posso citar ChatGPT na fundamentação teórica?

Antes de utilizar uma resposta de IA para fundamentar uma definição, teoria ou resultado científico, pergunte:

“Qual é a fonte acadêmica original desta informação?”

A fundamentação teórica normalmente deve ser construída a partir da literatura relevante para o tema.

Uma ferramenta generativa pode auxiliar na exploração inicial, mas não deve ser utilizada automaticamente para substituir a leitura das fontes.

Para estruturar essa etapa do trabalho, consulte também como fazer o referencial teórico do TCC.

ChatGPT pode ser utilizado como objeto de pesquisa?

Sim.

Nesse caso, o desenho da pesquisa precisa deixar claro:

• o que está sendo investigado;
• qual ferramenta foi utilizada;
• qual modelo, quando identificável;
• quando ocorreu a coleta;
• quais prompts foram utilizados;
• quantas respostas foram coletadas;
• como as respostas foram armazenadas;
• como foram analisadas.

Se o estudo comparar diferentes ferramentas, documente cada uma separadamente.

ChatGPT pode ser utilizado como instrumento de pesquisa?

Pode participar de procedimentos de pesquisa, mas isso exige avaliação metodológica.

Por exemplo, o sistema pode ser utilizado experimentalmente para:

• classificar textos;
• auxiliar na criação de categorias;
• gerar código;
• processar documentos;
• traduzir dados;
• extrair informações.

Nesses casos, não basta apenas informar que “foi utilizado ChatGPT”.

O pesquisador precisa avaliar se o procedimento é adequado, documentá-lo e validar os resultados.

ChatGPT pode ser mencionado no texto sem virar uma referência?

Nem toda menção nominal possui a mesma função de uma citação de conteúdo.

Um trabalho pode mencionar uma ferramenta ao descrever o contexto da pesquisa ou o método.

Por exemplo:

“A etapa experimental utilizou um sistema generativo para produzir as respostas posteriormente submetidas à análise.”

A forma completa de identificação dependerá da finalidade, do material utilizado e das regras aplicáveis.

Não conclua que toda ocorrência do nome comercial no texto precisa ser tratada exatamente da mesma forma.

Preciso colocar ChatGPT nas referências?

Não há uma resposta universal baseada apenas no fato de a ferramenta ter sido utilizada.

Primeiro determine:

1. se existe material específico que precisa ser identificado;
2. qual é a natureza desse material;
3. se ele foi citado ou analisado;
4. se a instituição fornece orientação própria;
5. se a utilização precisa ser descrita em outra parte do trabalho.

Adicionar automaticamente uma entrada genérica para ChatGPT à lista de referências pode não resolver a questão documental.

Como fazer referência do ChatGPT nas normas ABNT?

A busca por uma “referência ABNT do ChatGPT” costuma levar a modelos diferentes na internet.

O principal cuidado é não transformar um modelo didático ou uma adaptação institucional em uma fórmula universal oficialmente prescrita pela ABNT para toda interação com inteligência artificial.

Por que é difícil criar uma única referência para ChatGPT?

Porque “ChatGPT” pode designar coisas diferentes no contexto acadêmico.

O estudante pode estar tentando identificar:

• a plataforma;
• uma ferramenta de software;
• uma página pública;
• uma conversa privada;
• uma conversa compartilhada;
• uma resposta específica;
• um conjunto de respostas;
• um modelo utilizado em um experimento.

Esses objetos não são necessariamente equivalentes do ponto de vista documental.

Quais elementos podem ser relevantes?

Dependendo da situação, pode ser útil registrar:

• nome da ferramenta;
• organização responsável;
• modelo ou versão, quando identificável;
• descrição do material;
• data da interação;
• prompt ou identificador do prompt;
• identificador da resposta;
• forma de acesso ou preservação;
• endereço público, quando existir e for pertinente.

Nem todos esses elementos precisam necessariamente aparecer em uma única referência.

Parte deles pode pertencer à metodologia, a uma tabela de corpus ou a um apêndice.

Exemplo didático de identificação de uma interação

Considere uma pesquisa que precise identificar uma resposta específica gerada por uma ferramenta.

Uma estrutura didática de registro poderia conter:

[ORGANIZAÇÃO OU PROVEDOR]. [Nome da ferramenta]. [Descrição da interação ou resposta]. [Modelo, se conhecido]. [Data da interação]. [Informação de disponibilidade ou preservação, quando aplicável].

Esse esquema tem função explicativa.

Ele mostra quais elementos podem ajudar a identificar o material.

Não deve ser apresentado como uma fórmula universal criada pela ABNT especificamente para ChatGPT.

Exemplo didático preenchido

Imagine que uma pesquisa tenha realizado uma interação hipotética em 10 de setembro de 2026.

Um registro didático poderia ser estruturado assim:

OPENAI. ChatGPT. Resposta ao prompt “Explique os principais desafios da logística reversa no Brasil”. [Modelo utilizado, se identificável]. Interação realizada em 10 set. 2026. Material preservado pelo pesquisador.

Observe três cuidados.

Primeiro: o exemplo acima é didático.

Segundo: o modelo não deve ser inventado se não puder ser identificado.

Terceiro: uma interação privada não deve receber artificialmente um endereço público inexistente.

Posso colocar OpenAI como autora?

É necessário diferenciar responsabilidade organizacional pela ferramenta de autoria convencional de uma resposta.

Em determinados modelos documentais, o nome da organização pode aparecer como elemento de identificação do recurso.

Isso não significa automaticamente afirmar que a organização funciona como autora humana de cada frase gerada pelo sistema.

O objetivo é identificar adequadamente o objeto documental.

Posso colocar ChatGPT como autor?

Não trate essa escolha como automática.

O nome da ferramenta pode ser um elemento essencial de identificação, mas isso não significa que o sistema deva ser enquadrado sem análise no papel convencional de autor.

É justamente por isso que fórmulas prontas encontradas na internet precisam ser avaliadas criticamente.

Preciso informar o modelo?

Se o modelo estiver claramente identificado e for relevante para a pesquisa, registre-o.

Isso é particularmente importante quando o objetivo envolve:

• comparar modelos;
• avaliar desempenho;
• analisar respostas;
• reproduzir procedimentos;
• acompanhar mudanças ao longo do tempo.

Mas nunca preencha esse campo com uma versão presumida.

Preciso informar a data?

A data da interação pode ser importante porque sistemas generativos mudam ao longo do tempo.

Além disso, a mesma pergunta pode produzir respostas diferentes em momentos diferentes.

Em pesquisas experimentais, a data ou o período de coleta pode fazer parte da caracterização do corpus.

Data da interação é a mesma coisa que data de publicação?

Não.

Uma resposta gerada em determinada data não deve ser tratada automaticamente como se fosse uma obra convencional “publicada” naquele dia.

Descreva o evento com precisão.

Se o dado disponível é a data da interação, identifique-a como tal.

Data da interação é a mesma coisa que data de acesso?

Também não necessariamente.

A data de interação registra quando a resposta foi produzida.

A data de acesso pode ter outra função documental quando existe um recurso online consultável.

Não misture os conceitos apenas para preencher um modelo.

Qual URL colocar na referência do ChatGPT?

Essa questão exige cuidado.

Existem pelo menos três cenários:

1. a interação é privada e não possui endereço público acessível ao leitor;
2. existe um link de compartilhamento;
3. o pesquisador está apenas identificando a plataforma, e não uma conversa específica.

Essas situações não são equivalentes.

Posso colocar apenas a página inicial da ferramenta?

A página inicial pode identificar a plataforma, mas não identifica necessariamente a resposta específica utilizada na pesquisa.

Se o objetivo é permitir que o leitor compreenda qual resposta foi analisada, apenas apontar para a página inicial pode ser insuficiente.

Posso usar o link compartilhado da conversa?

Se a plataforma permitir compartilhamento e a utilização do link for compatível com:

• a política institucional;
• a privacidade;
• a ética;
• a estratégia de preservação da pesquisa;

o endereço pode ser útil.

Entretanto, não dependa exclusivamente dele para preservar dados importantes.

Links podem deixar de funcionar ou ter condições de acesso alteradas.

E se a conversa for privada?

Não invente uma URL.

Se a interação precisa ser preservada para a pesquisa, utilize uma estratégia adequada ao projeto, como:

• transcrição;
• arquivo;
• tabela de corpus;
• apêndice;
• repositório autorizado;
• outro sistema de preservação.

O método escolhido precisa respeitar privacidade e eventuais restrições sobre os dados.

Preciso colocar o prompt inteiro na referência?

Não necessariamente.

Prompts longos podem tornar uma referência impraticável.

Uma estratégia metodológica possível é utilizar identificadores.

Por exemplo:

Código	Descrição
P01	Prompt sobre conceito inicial
P02	Prompt sobre aplicação prática
P03	Prompt de comparação

O texto integral dos prompts pode ser apresentado em outro local quando necessário.

Essa codificação é uma estratégia criada pelo pesquisador, não uma exigência universal da ABNT.

Preciso colocar a resposta inteira na referência?

Normalmente, uma referência não é o local adequado para reproduzir uma resposta extensa.

Quando a resposta precisa ser preservada integralmente, considere soluções como:

• apêndice;
• quadro;
• tabela de corpus;
• arquivo suplementar;
• repositório apropriado.

Posso criar um código para cada resposta?

Sim, especialmente quando existe um corpus grande.

Por exemplo:

• GPT-R01;
• GPT-R02;
• GEM-R01;
• CLA-R01.

Esses códigos podem facilitar a análise.

Mas precisam ser explicados no método.

Não apresente essa codificação como se fosse um padrão oficial da ABNT.

Como identificar várias respostas da mesma ferramenta?

Quando dezenas ou centenas de interações fazem parte do corpus, repetir uma referência extensa para cada resposta pode prejudicar a legibilidade.

Nesse cenário, pode ser mais eficiente combinar:

• descrição metodológica;
• códigos de identificação;
• tabela de corpus;
• apêndice ou material suplementar;
• informações gerais sobre a ferramenta.

O objetivo é permitir que o leitor saiba exatamente qual material está sendo discutido.

Como citar uma conversa que muda ao longo do tempo?

Se a pesquisa depende da resposta obtida em um momento específico, preserve aquela resposta.

Não presuma que repetir o mesmo prompt posteriormente produzirá o mesmo resultado.

Isso é especialmente importante em estudos comparativos e experimentais.

Posso simplesmente escrever “Fonte: ChatGPT”?

Essa indicação isolada pode ser insuficiente em contextos acadêmicos que exigem rastreabilidade.

“ChatGPT” informa a ferramenta, mas não necessariamente:

• qual interação;
• quando;
• qual prompt;
• qual resposta;
• qual modelo;
• qual material foi utilizado.

Quanto maior a relevância da saída para a pesquisa, maior deve ser o cuidado com a documentação.

Existe uma referência ABNT universal pronta para copiar?

Não é recomendável tratar qualquer fórmula encontrada na internet como universal.

Antes de copiar um modelo, verifique:

1. qual documento ele pretende representar;
2. qual norma fundamenta sua estrutura;
3. se é uma adaptação institucional;
4. se corresponde ao seu tipo de uso;
5. se sua universidade fornece orientação própria.

Modelo prático de ficha documental

Antes de decidir como a informação aparecerá no TCC, você pode criar uma ficha interna:

Campo	Registro
Ferramenta	ChatGPT
Organização responsável	[registrar]
Modelo	[registrar somente se conhecido]
Data	[data da interação]
Prompt	[texto ou código]
Resposta	[texto ou código]
Finalidade	[descrever]
Forma de validação	[descrever]
Forma de preservação	[descrever]

Essa ficha não precisa aparecer dessa forma no trabalho.

Ela funciona como documentação interna para que o pesquisador tenha os dados necessários quando chegar o momento de escrever a metodologia, identificar as respostas ou atender às exigências institucionais.

Por que documentar primeiro e formatar depois?

Porque formatação pode ser ajustada.

Informações perdidas nem sempre podem ser recuperadas.

Se você registrou:

• ferramenta;
• modelo;
• data;
• prompt;
• resposta;
• contexto;
• validação;

é possível posteriormente adaptar a apresentação ao manual exigido pela instituição.

Se você não registrou essas informações, nenhuma regra de formatação conseguirá reconstruir com segurança o que aconteceu.

Como citar uma resposta do ChatGPT no texto do TCC?

Depois de decidir que uma resposta produzida por inteligência artificial realmente precisa ser apresentada no trabalho, surge outra dúvida:

como identificar essa resposta dentro do texto?

O primeiro cuidado é não aplicar mecanicamente a estrutura de uma fonte convencional sem considerar as características do material.

Uma resposta de chatbot pode:

• não possuir autor humano convencional;
• não ter paginação;
• não estar publicamente disponível;
• variar quando o prompt é repetido;
• depender de mensagens anteriores da conversa;
• ser alterada conforme o modelo e os recursos utilizados.

Por isso, a identificação precisa ser planejada de acordo com a função da resposta no trabalho.

Primeiro: a resposta realmente precisa ser citada?

Antes de formatar qualquer citação, faça novamente esta pergunta.

Se o ChatGPT apenas ajudou você a localizar um artigo científico e você posteriormente leu o artigo, a fonte da informação é o artigo.

Se a ferramenta explicou uma lei e você consultou posteriormente a legislação oficial, utilize a fonte jurídica apropriada.

Se resumiu uma pesquisa e você consultou o trabalho original, cite o trabalho efetivamente utilizado.

A resposta da IA ganha relevância documental própria principalmente quando:

• ela foi incorporada como material específico;
• o texto discute aquilo que a ferramenta respondeu;
• a própria resposta constitui dado;
• o comportamento da IA é objeto da pesquisa;
• há uma razão metodológica para preservar aquela interação.

Como apresentar uma resposta curta de IA?

Quando uma resposta curta é reproduzida porque ela própria é relevante para a análise, o texto deve deixar claro que se trata de conteúdo produzido pela ferramenta.

Um exemplo didático poderia ser:

Ao responder ao prompt P03, a ferramenta afirmou que “[trecho selecionado da resposta]” (Resposta R03, interação realizada em [data]).

Nesse exemplo, “P03” e “R03” são códigos criados pelo pesquisador.

Eles não são códigos estabelecidos pela ABNT.

O método precisa explicar o sistema utilizado.

Como apresentar uma resposta longa?

Se o material for extenso, reproduzir a resposta inteira no corpo do capítulo pode prejudicar a leitura.

Dependendo da pesquisa, pode ser mais adequado:

• apresentar apenas o trecho analisado;
• atribuir um identificador à resposta;
• preservar o conteúdo integral em apêndice;
• utilizar uma tabela de corpus;
• disponibilizar material suplementar quando permitido.

A decisão deve considerar tanto a normalização quanto a metodologia.

Resposta de IA pode ser apresentada como citação direta?

Se o trabalho reproduz literalmente um trecho porque as palavras da resposta são objeto da análise, existe uma reprodução textual que precisa ser claramente identificada.

Entretanto, isso não significa que todos os elementos utilizados para livros, artigos ou documentos paginados possam ser copiados mecanicamente.

Uma resposta de chatbot pode não possuir página.

Nesse caso, não invente paginação.

Posso contar a tela como página 1?

Não é uma solução segura.

A divisão visual da interface pode variar conforme:

• tamanho da tela;
• navegador;
• aplicativo;
• zoom;
• formatação;
• atualizações da plataforma.

Uma “página” criada apenas pela visualização da tela não deve ser tratada automaticamente como paginação documental.

E se eu salvar a conversa em PDF?

Salvar uma conversa em PDF pode ser útil para preservação.

Mas a paginação criada pelo arquivo exportado não significa necessariamente que a resposta original possuía páginas.

Se o pesquisador utilizar paginação interna de um arquivo criado para organizar o corpus, essa convenção deve ser explicada como parte do método.

Posso numerar parágrafos ou respostas?

Sim, quando isso fizer sentido para a análise.

Por exemplo:

• R01;
• R02;
• R03.

Ou:

• GPT-01;
• GPT-02;
• GPT-03.

Em estudos comparativos:

• GPT-R01;
• GEM-R01;
• CLA-R01;
• COP-R01.

O importante é explicar claramente a codificação.

Como fazer citação indireta de uma resposta de IA?

Esse ponto exige atenção especial.

Parafrasear uma resposta de IA não resolve automaticamente o problema da fonte.

Primeiro pergunte de onde veio a informação.

Se a IA apenas apresentou uma ideia originária de:

• um artigo;
• um livro;
• uma teoria;
• uma lei;
• um relatório;
• uma norma;

procure a fonte original.

Não utilize uma paráfrase da IA para substituir a leitura e a atribuição do documento que efetivamente sustenta a afirmação.

Parafrasear a IA elimina a necessidade de verificar a informação?

Não.

Mudar as palavras não transforma uma afirmação não verificada em informação confiável.

Se a ferramenta afirma:

“Estudos demonstram que 73% dos estudantes utilizam inteligência artificial semanalmente.”

não basta reescrever:

“A maior parte dos estudantes utiliza ferramentas de IA com frequência.”

É necessário descobrir:

• qual estudo;
• qual amostra;
• qual país;
• qual período;
• qual definição de uso;
• se o resultado realmente existe.

Posso utilizar uma resposta de IA sem concordar com ela?

Sim, especialmente quando a resposta é objeto da pesquisa.

Por exemplo:

A Resposta R12 classificou incorretamente o documento como legislação federal.

Nesse caso, a resposta está sendo analisada criticamente.

Ela não é utilizada como autoridade.

Como deixar clara a função da resposta?

A redação deve indicar se a resposta está sendo:

• citada como material;
• analisada como dado;
• comparada;
• criticada;
• utilizada como exemplo;
• mencionada como resultado de uma interação.

Isso evita que o leitor confunda a reprodução de uma saída com endosso da informação.

Exemplo didático de resposta analisada

Uma redação possível seria:

Na interação IA-14, realizada em [data], o sistema apresentou três referências bibliográficas. A verificação posterior mostrou que duas delas não puderam ser localizadas nas bases consultadas. As referências foram mantidas no corpus porque o objetivo da análise era investigar a ocorrência de referências não verificáveis nas respostas do sistema.

Observe que o pesquisador não está tratando as referências inventadas como fontes válidas.

Elas são o fenômeno investigado.

Posso utilizar capturas de tela das respostas?

Capturas de tela podem ser úteis quando características visuais da interface forem relevantes ou quando servirem como documentação complementar.

Mas uma captura de tela não resolve automaticamente:

• a identificação da ferramenta;
• a data;
• o contexto da conversa;
• a preservação do texto;
• a privacidade;
• a descrição metodológica.

Além disso, informações pessoais ou confidenciais precisam ser removidas ou tratadas de forma adequada.

Preciso colocar a resposta inteira no corpo do TCC?

Não necessariamente.

Se a resposta possui vários parágrafos e apenas uma parte é relevante para a análise, o corpo do trabalho pode apresentar o trecho necessário, enquanto o material integral é preservado em outro local quando isso for metodologicamente importante.

O objetivo é equilibrar:

• transparência;
• legibilidade;
• rastreabilidade;
• proteção de dados;
• proporcionalidade.

Como citar várias respostas sem deixar o texto confuso?

Em pesquisas com corpus extenso, um sistema de identificação costuma ser mais eficiente.

Por exemplo:

Código	Ferramenta	Prompt	Data
R01	Ferramenta A	P01	[data]
R02	Ferramenta A	P02	[data]
R03	Ferramenta B	P01	[data]

Depois, o texto pode discutir R01, R02 e R03 sem repetir todas as informações a cada parágrafo.

A tabela e a metodologia explicam o sistema.

Como citar ou documentar um prompt no TCC?

O prompt é a instrução enviada à ferramenta.

Em alguns usos cotidianos, ele pode ter pouca importância acadêmica.

Em outros, pode ser um elemento central do método.

Isso acontece porque pequenas mudanças na instrução podem alterar:

• o conteúdo da resposta;
• o formato;
• o nível de detalhe;
• as categorias utilizadas;
• o tom;
• o tipo de raciocínio solicitado;
• as restrições aplicadas ao sistema.

Todo prompt precisa aparecer no TCC?

Não.

O princípio deve ser proporcionalidade.

Um prompt utilizado para pedir:

“Corrija os erros ortográficos deste parágrafo.”

pode não ter a mesma relevância metodológica de um prompt utilizado para classificar todo o corpus da pesquisa.

Quando o prompt é metodologicamente importante?

O prompt tende a ser especialmente relevante quando:

• define uma tarefa experimental;
• estabelece categorias de análise;
• orienta classificação de dados;
• determina o formato das respostas;
• faz parte de uma comparação entre modelos;
• é uma variável da pesquisa;
• precisa ser conhecido para compreender o resultado.

Exemplo de prompt como parte do método

Imagine uma pesquisa que peça a três ferramentas:

“Classifique o comentário a seguir em uma das categorias: positivo, negativo ou neutro. Responda apenas com o nome da categoria.”

A formulação da instrução influencia diretamente a tarefa.

Portanto, o prompt precisa ser documentado de maneira suficiente para que o leitor compreenda o procedimento.

Posso colocar o prompt no corpo do texto?

Sim, quando ele for curto e importante para a explicação.

Por exemplo:

Foi utilizado o prompt P01: “[texto do prompt]”.

Se o prompt for extenso, pode ser mais adequado utilizar:

• apêndice;
• quadro;
• tabela;
• protocolo metodológico;
• material suplementar.

Posso criar códigos para os prompts?

Sim.

Por exemplo:

• P01 — classificação inicial;
• P02 — justificativa da classificação;
• P03 — revisão da resposta;
• P04 — comparação.

Depois, o texto pode mencionar:

“As respostas obtidas com P01 foram comparadas às respostas obtidas com P03.”

Novamente, essa é uma convenção metodológica criada pelo pesquisador.

Não se trata de codificação oficial da ABNT.

Preciso informar todas as instruções anteriores da conversa?

Se elas influenciam a resposta analisada, podem ser importantes.

Uma interação de chatbot é frequentemente contextual.

A resposta à décima mensagem pode depender das nove anteriores.

Registrar apenas a última pergunta pode criar a falsa impressão de que aquela resposta foi produzida isoladamente.

O contexto da conversa pode fazer parte do prompt?

Do ponto de vista metodológico, pode ser necessário documentar não apenas a mensagem imediatamente anterior, mas o contexto relevante fornecido ao sistema.

Isso pode incluir:

• instruções anteriores;
• texto enviado;
• documentos anexados;
• exemplos fornecidos;
• critérios definidos;
• respostas anteriores utilizadas como contexto.

Preciso informar documentos anexados à IA?

Se o sistema utilizou documentos fornecidos pelo pesquisador para produzir uma saída metodologicamente relevante, essa informação pode ser essencial.

Por exemplo:

“A ferramenta recebeu os documentos D01 a D20 e foi instruída a identificar trechos relacionados às categorias previamente definidas.”

Nesse cenário, o leitor precisa compreender quais materiais estavam disponíveis ao sistema.

Posso modificar o prompt durante a pesquisa?

Pode, desde que o desenho metodológico permita e a alteração seja documentada quando relevante.

O problema não é modificar.

O problema é apresentar posteriormente todos os resultados como se tivessem sido produzidos sob condições idênticas quando os prompts foram diferentes.

Prompt também precisa ser validado?

Em pesquisas nas quais a instrução influencia diretamente o resultado, vale avaliar:

• clareza;
• ambiguidade;
• indução;
• ordem das informações;
• categorias fornecidas;
• restrições;
• consistência entre execuções.

Dependendo do desenho, pode ser útil realizar testes piloto antes da coleta definitiva.

Posso pedir à IA para melhorar o próprio prompt?

Isso pode ser feito como parte do processo exploratório, mas precisa ser avaliado conforme a pesquisa.

Se o prompt final foi construído com auxílio de IA e essa construção é relevante para o procedimento, documente o processo de maneira adequada.

Não apresente como previamente definido pelo pesquisador aquilo que foi substancialmente produzido ou reformulado durante a interação.

Preciso citar um prompt que eu mesmo escrevi?

Um prompt criado pelo próprio pesquisador não precisa ser tratado automaticamente como uma fonte externa.

Entretanto, pode precisar ser apresentado e documentado como parte do método.

Essa distinção é importante:

documentar não significa necessariamente citar como obra de terceiro.

E se o prompt veio de outra pessoa?

Se uma estrutura de prompt foi retirada de:

• artigo;
• livro;
• site;
• repositório;
• material de curso;
• outro pesquisador;

a origem deve ser reconhecida de acordo com a natureza da fonte e com o uso realizado.

Não apresente como criação própria um protocolo desenvolvido por terceiros.

E se eu adaptar um prompt publicado?

Informe a adaptação quando ela for relevante.

O mesmo princípio utilizado em outros instrumentos metodológicos pode ajudar: distinguir entre reprodução, adaptação e criação própria.

Prompts precisam ser preservados exatamente?

Quando fazem parte do corpus ou do protocolo experimental, preservar a versão efetivamente utilizada é importante.

Evite “melhorar” silenciosamente o prompt depois da coleta apenas para deixá-lo mais elegante no TCC.

Se houver correção editorial na apresentação, não altere de maneira que distorça as condições reais da interação.

Preciso colocar os prompts e respostas do ChatGPT no TCC?

Não existe uma regra universal segundo a qual todo TCC que utilizou inteligência artificial precise anexar todas as conversas.

A necessidade depende da função das interações.

Quando pode não ser necessário incluir tudo?

Se a ferramenta foi utilizada apenas de forma acessória, incluir dezenas de páginas de conversas pode não acrescentar informação metodológica útil.

Por exemplo, se o estudante utilizou IA para:

• testar palavras-chave;
• corrigir erros de digitação;
• organizar uma lista pessoal de tarefas;

a instituição pode exigir apenas determinado nível de declaração — ou eventualmente não exigir documentação adicional, conforme sua política.

Quando os prompts devem ser preservados?

A preservação torna-se muito mais importante quando os prompts:

• fazem parte do desenho experimental;
• determinam categorias;
• orientam análise de dados;
• são comparados entre si;
• precisam ser conhecidos para interpretar as respostas.

Quando as respostas devem ser preservadas?

Se as respostas constituem dados, evidências do comportamento do sistema ou material analisado, preservá-las é uma decisão metodologicamente importante.

Imagine uma pesquisa sobre referências falsas produzidas por IA.

Se o pesquisador apresentar apenas sua conclusão:

“Foram encontradas referências inexistentes.”

mas não preservar as respostas analisadas, torna-se mais difícil auditar o procedimento.

Preciso colocar todas as respostas no corpo do trabalho?

Não.

Preservar o material não significa necessariamente reproduzi-lo integralmente no capítulo de resultados.

É possível separar:

• trechos essenciais no corpo do trabalho;
• corpus integral em apêndice;
• tabela de identificação;
• material suplementar;
• repositório apropriado, quando permitido.

Como organizar muitas interações?

Uma estrutura possível é:

ID	Prompt	Resposta	Ferramenta	Data	Observação
IA-001	P01	R01	Ferramenta A	[data]	Resposta incluída na análise
IA-002	P02	R02	Ferramenta A	[data]	Resposta excluída conforme critério
IA-003	P01	R03	Ferramenta B	[data]	Resposta incluída na análise

A tabela acima é apenas um modelo de organização criado para fins didáticos.

Devo registrar respostas que foram excluídas?

Dependendo do desenho da pesquisa, sim.

Se respostas foram excluídas da análise, documentar os critérios de exclusão pode ser importante para evitar seleção arbitrária.

Por exemplo:

• resposta incompleta;
• falha técnica;
• recusa do sistema;
• erro de envio;
• violação de critério previamente definido.

Posso selecionar apenas a melhor resposta?

Se você executou o mesmo prompt várias vezes e escolheu apenas a resposta considerada “melhor”, essa seleção pode introduzir viés.

Em pesquisas experimentais, explique:

• quantas execuções foram realizadas;
• como uma resposta foi escolhida;
• se todas foram analisadas;
• qual critério determinou a seleção.

Posso corrigir erros da resposta antes de apresentá-la?

Se a resposta é dado da pesquisa, corrigir silenciosamente o conteúdo pode destruir parte do fenômeno analisado.

Imagine uma pesquisa sobre erros factuais de chatbots.

Corrigir os erros antes de apresentar o corpus tornaria a análise incoerente.

Quando uma intervenção editorial for necessária, deixe-a claramente identificada e preserve o material original.

Posso resumir a resposta?

Pode ser possível apresentar uma síntese no corpo do texto, desde que a redação deixe claro que se trata de uma síntese do pesquisador e que o material original seja preservado quando necessário para a pesquisa.

Captura de tela é suficiente para preservar a conversa?

Nem sempre.

Capturas podem:

• cortar partes da interação;
• omitir contexto;
• dificultar pesquisa textual;
• expor informações privadas;
• ser pouco práticas em grandes corpora.

Elas podem complementar outros registros, mas a estratégia de preservação deve ser planejada conforme o projeto.

Posso exportar a conversa?

Se a plataforma disponibilizar um mecanismo apropriado e o procedimento for compatível com a política da pesquisa, uma exportação pode ajudar na preservação.

Verifique se o arquivo preserva:

• ordem das mensagens;
• datas relevantes;
• conteúdo integral;
• arquivos associados;
• identificação suficiente.

Como preservar uma interação privada?

Uma conversa privada pode ser documentada sem transformá-la artificialmente em página pública.

O pesquisador pode preservar:

• texto;
• arquivos;
• metadados relevantes;
• capturas;
• registros em planilha;
• PDF de documentação;
• outros formatos apropriados.

O método deve explicar a estratégia quando ela for importante para a pesquisa.

Posso publicar todas as conversas em um repositório?

Somente depois de avaliar:

• privacidade;
• dados pessoais;
• confidencialidade;
• direitos sobre documentos enviados;
• termos aplicáveis;
• políticas institucionais;
• questões éticas.

Transparência científica não significa tornar público todo dado indiscriminadamente.

Prompt e resposta precisam ficar juntos?

Quando a interpretação da resposta depende diretamente da instrução, manter a associação entre ambos é altamente recomendável.

Uma resposta isolada pode perder significado.

Por exemplo, a frase:

“Sim, essa afirmação está correta.”

é praticamente inútil sem saber qual afirmação estava sendo avaliada.

O histórico anterior da conversa também precisa ser preservado?

Se influenciou a resposta, preserve o contexto relevante.

Chatbots podem utilizar informações anteriores da conversa.

Portanto, o pesquisador precisa evitar apresentar uma resposta como resultado de um prompt isolado quando ela depende de instruções anteriores.

Como documentar uma interação com inteligência artificial?

Uma documentação robusta pode combinar quatro camadas:

1. identificação — ferramenta, modelo quando conhecido e data;
2. entrada — prompt, contexto e documentos fornecidos;
3. saída — resposta efetivamente recebida;
4. tratamento — seleção, validação, edição e análise realizadas pelo pesquisador.

A imagem abaixo resume esse processo.

Modelo prático de protocolo de interação

Campo	Exemplo de registro
ID	IA-023
Ferramenta	[nome]
Modelo	[quando conhecido]
Data	[data]
Contexto anterior	[identificação]
Prompt	P07
Documentos fornecidos	D01 e D02
Resposta	R23
Utilização	[descrever]
Validação	[descrever]
Preservação	[descrever]

Mais uma vez, esse protocolo é uma ferramenta metodológica de organização.

Ele não constitui um formulário oficial da ABNT.

O que fazer se eu não registrei as interações desde o começo?

Não invente os dados ausentes.

Recupere aquilo que puder ser comprovado:

• histórico disponível;
• arquivos;
• datas;
• capturas;
• versões salvas;
• anotações;
• documentos produzidos.

Se uma informação metodologicamente relevante não puder ser recuperada, considere registrar essa limitação.

É preferível reconhecer uma lacuna documental a preenchê-la com uma reconstrução fictícia.

Quanto detalhe é suficiente?

Não existe uma quantidade universal.

O nível adequado depende da pergunta:

“Quanto o leitor precisa saber para compreender e avaliar o papel da IA neste trabalho?”

Quanto maior a participação da ferramenta no método, nos dados ou no conteúdo analisado, maior tende a ser a necessidade de documentação.

Como citar Gemini nas normas ABNT?

A lógica utilizada para analisar o ChatGPT também ajuda a compreender como citar Gemini nas normas ABNT.

O primeiro passo não é simplesmente substituir “ChatGPT” por “Gemini” em uma referência pronta.

Antes, identifique:

• qual ferramenta foi utilizada;
• qual modelo, quando identificável;
• quando ocorreu a interação;
• qual foi a finalidade;
• qual conteúdo foi produzido;
• se a saída entrou no trabalho;
• se a resposta constitui fonte, dado ou objeto de pesquisa;
• se a utilização participou da metodologia;
• se existe política institucional aplicável.

Preciso citar Gemini se apenas fiz uma pergunta?

O simples fato de realizar uma consulta não determina sozinho o tratamento acadêmico.

É necessário saber o que aconteceu com a resposta.

Ela pode ter sido:

• descartada;
• utilizada apenas para orientação inicial;
• transformada em palavras-chave;
• incorporada ao texto;
• comparada com outras respostas;
• utilizada como dado.

Esses cenários possuem implicações diferentes.

Gemini pode ser usado para encontrar fontes?

Uma ferramenta de IA pode auxiliar na descoberta de:

• autores;
• artigos;
• livros;
• conceitos;
• palavras-chave;
• bases;
• documentos.

Mas uma indicação feita pela ferramenta não prova que a fonte existe nem que o documento sustenta a afirmação apresentada.

Se a IA sugerir um artigo, localize o artigo.

Se sugerir um livro, confirme a obra.

Se indicar uma lei, consulte a legislação.

Se fornecer um DOI, verifique o DOI.

Se o Gemini mostrar links e fontes, posso citar a resposta em vez delas?

Não automaticamente.

Quando a ferramenta apresenta links ou referências que levam a documentos originais, avalie e consulte esses documentos.

Se a afirmação utilizada no TCC pertence ao documento original, cite a fonte efetivamente consultada.

O fato de a IA ter ajudado a localizar a informação não transforma necessariamente a resposta intermediária na melhor fonte acadêmica.

E se a resposta do Gemini for o objeto da pesquisa?

Nesse caso, preserve a resposta.

Se o objetivo é investigar:

• precisão;
• vieses;
• qualidade;
• linguagem;
• referências geradas;
• comportamento;
• diferenças entre modelos;

a própria saída pode constituir dado.

Documente as condições da interação.

Preciso informar o modelo do Gemini?

Se a informação estiver claramente disponível e for metodologicamente relevante, registre-a.

Não presuma uma versão apenas com base no nome comercial da plataforma.

Ferramentas podem mudar de modelo, oferecer mais de uma opção ou atualizar sua infraestrutura ao longo do tempo.

Posso escrever apenas “Fonte: Gemini”?

Isso pode ser insuficiente quando a saída específica precisa ser identificada.

O nome da ferramenta não informa necessariamente:

• qual interação;
• qual data;
• qual prompt;
• qual resposta;
• qual modelo;
• qual contexto.

Quanto mais importante a saída for para a pesquisa, maior deve ser a documentação.

Posso usar uma fórmula pronta de referência para Gemini?

Tenha o mesmo cuidado discutido na seção sobre ChatGPT.

Antes de utilizar um modelo, pergunte:

1. o que exatamente está sendo referenciado;
2. qual norma ou manual fundamenta o modelo;
3. se a fórmula é institucional;
4. se corresponde ao seu tipo de uso;
5. se os elementos apresentados realmente existem.

Como citar Microsoft Copilot nas normas ABNT?

O Microsoft Copilot apresenta outra situação em que o nome comercial, sozinho, pode dizer pouco sobre o procedimento realizado.

Ferramentas denominadas “Copilot” podem estar integradas a diferentes ambientes e executar tarefas distintas.

Por isso, antes de pensar em citação ou referência, identifique qual ferramenta e qual função foram efetivamente utilizadas.

Copilot usado para gerar texto precisa ser citado?

Depende da utilização do conteúdo.

Se a ferramenta produziu um texto que foi incorporado ao trabalho, avalie:

• as regras da instituição;
• a necessidade de transparência;
• as fontes que sustentam as afirmações;
• o grau de intervenção humana;
• a forma de identificação do material.

Copilot usado para programação é a mesma situação?

Não necessariamente.

Se a ferramenta foi utilizada para gerar ou completar código, a questão pode ser principalmente metodológica.

O pesquisador precisa avaliar:

• qual código foi produzido;
• qual parte foi aceita;
• quais alterações foram feitas;
• como o código foi testado;
• se os resultados foram validados;
• se a instituição exige declaração.

Preciso citar cada sugestão de código?

Não existe uma resposta universal aplicável a todo projeto.

Uma pequena sugestão de sintaxe e um algoritmo substancial utilizado na análise não possuem necessariamente o mesmo peso metodológico.

O critério deve considerar:

• extensão da contribuição;
• importância para os resultados;
• política institucional;
• reprodutibilidade;
• integridade acadêmica.

Se o código funciona, isso prova que está correto?

Não.

Um código pode executar sem erro e ainda:

• implementar lógica incorreta;
• utilizar fórmula inadequada;
• produzir viés;
• excluir casos indevidamente;
• tratar dados ausentes de forma inadequada;
• gerar resultados numericamente plausíveis, mas errados.

O pesquisador continua responsável pela validação.

Copilot integrado a um editor precisa ser documentado?

Se sua participação foi metodologicamente relevante, pode ser importante documentar:

• ferramenta;
• ambiente;
• finalidade;
• tipo de assistência;
• procedimento de validação.

Não é necessário transformar cada autocompletar trivial em um capítulo metodológico.

A documentação deve ser proporcional ao impacto da ferramenta sobre o trabalho.

Copilot usado para resumir documentos

Se uma ferramenta resumiu um documento, o resumo não deve substituir automaticamente a leitura da fonte original.

Se o documento é utilizado como fundamento da pesquisa, consulte-o diretamente.

Isso é especialmente importante quando o material envolve:

• normas;
• leis;
• contratos;
• artigos científicos;
• relatórios técnicos;
• documentos institucionais.

Copilot usado dentro de outros aplicativos

Uma IA integrada a processadores de texto, planilhas, ambientes de programação ou outros sistemas pode realizar tarefas diferentes.

Por isso, uma declaração genérica como:

“Foi utilizado Copilot.”

pode ser pouco informativa.

Quando relevante, descreva a função:

“A ferramenta foi utilizada para auxiliar na geração inicial de código, posteriormente revisado e testado pelo pesquisador.”

ou:

“A ferramenta foi utilizada para sugerir reformulações linguísticas, posteriormente avaliadas pelo autor.”

A redação final deve refletir o procedimento real.

Como citar Claude nas normas ABNT?

O mesmo princípio se aplica ao Claude e a outros assistentes generativos.

Não existe razão metodológica para criar uma lógica completamente diferente apenas porque a marca mudou.

Comece identificando:

• o sistema utilizado;
• o modelo, quando conhecido;
• a data;
• o prompt;
• o contexto;
• os arquivos fornecidos;
• a resposta obtida;
• a finalidade da utilização;
• a forma de validação.

Claude pode ser utilizado para analisar documentos?

Ferramentas generativas podem ser utilizadas para auxiliar na leitura, síntese ou processamento de documentos.

Se isso fizer parte do método, explique:

• quais documentos foram fornecidos;
• como foram selecionados;
• qual instrução foi utilizada;
• qual saída foi solicitada;
• como o resultado foi conferido.

Posso enviar artigos completos e usar apenas o resumo produzido?

Para fundamentar o TCC, não é recomendável tratar o resumo produzido por IA como substituto automático da leitura da fonte.

A ferramenta pode:

• omitir limitações;
• simplificar resultados;
• misturar seções;
• interpretar incorretamente números;
• eliminar ressalvas importantes.

Consulte o documento original quando ele for utilizado como fonte.

Posso usar Claude para comparar documentos?

Pode ser possível como procedimento auxiliar ou experimental, desde que o método seja adequado ao objetivo.

Se a comparação gerar resultados utilizados na pesquisa, documente:

• quais documentos foram analisados;
• qual instrução foi fornecida;
• como os resultados foram validados;
• quais limitações foram consideradas.

Preciso citar Claude se apenas corrigiu meu texto?

Novamente, a resposta depende do nível de intervenção e das regras institucionais.

Uma correção ortográfica pontual e uma reescrita substancial de capítulos inteiros não devem ser tratadas automaticamente como equivalentes.

Verifique:

• quanto do texto foi alterado;
• se novas ideias foram introduzidas;
• se fontes foram adicionadas;
• se o sentido mudou;
• se a instituição exige declaração.

Posso colocar Claude como autor?

Não trate a ferramenta automaticamente como autora acadêmica.

Como discutido anteriormente, autoria envolve responsabilidades que não se resumem à produção de palavras.

Quando necessário, reconheça a participação da ferramenta por meio do mecanismo adequado ao uso realizado.

Como identificar respostas do Claude em uma pesquisa comparativa?

Uma convenção criada pelo pesquisador pode ajudar.

Por exemplo:

Código	Ferramenta	Prompt	Resposta
CLA-01	Claude	P01	R01
CLA-02	Claude	P02	R02

Explique a codificação na metodologia.

Não apresente a sigla como padrão oficial de normalização.

Como citar outras ferramentas de inteligência artificial?

Novas ferramentas de inteligência artificial surgem e mudam rapidamente.

Por isso, um guia realmente útil não pode depender apenas de uma lista fixa de marcas.

O procedimento mais durável é aprender a identificar o objeto documental e a função acadêmica.

Não comece pela marca

Quando encontrar uma nova ferramenta, não faça apenas esta pergunta:

“Qual é a referência ABNT desta IA?”

Comece perguntando:

1. O que é essa ferramenta?
2. O que ela fez no meu trabalho?
3. Qual saída foi utilizada?
4. A saída precisa ser identificada?
5. A ferramenta participou do método?
6. Existe fonte original por trás da informação?
7. A instituição possui regra específica?

Chatbot, buscador com IA e assistente de escrita são a mesma coisa?

Não necessariamente.

Ferramentas com inteligência artificial podem desempenhar funções muito diferentes.

Uma plataforma pode:

• gerar respostas;
• pesquisar na internet;
• resumir páginas;
• reescrever textos;
• gerar imagens;
• produzir código;
• analisar arquivos;
• combinar várias dessas funções.

O tratamento acadêmico precisa considerar o que realmente ocorreu.

Ferramenta que apresenta fontes é automaticamente uma fonte acadêmica?

Não.

Uma ferramenta pode funcionar como camada intermediária entre o pesquisador e documentos externos.

Se ela apresentar links para fontes, abra esses documentos.

Depois avalie:

• autoria;
• qualidade;
• data;
• contexto;
• método;
• pertinência;
• relação entre a fonte e a afirmação.

E ferramentas que combinam resposta gerada com pesquisa na web?

Nesse cenário, é ainda mais importante separar duas coisas:

1. a resposta sintetizada pela ferramenta;
2. os documentos externos utilizados ou apresentados como suporte.

Não presuma que a síntese reproduz com precisão o conteúdo de todas as fontes.

Abra e verifique os documentos relevantes.

Posso citar apenas os links mostrados pela IA?

Você deve consultar as fontes antes de citá-las como base do seu trabalho.

Uma lista de links apresentada por um sistema não equivale à leitura dos documentos.

Ferramenta especializada em artigos científicos elimina a necessidade de conferir as fontes?

Não.

Mesmo sistemas desenvolvidos para auxiliar pesquisa podem:

• resumir incorretamente;
• perder contexto;
• misturar resultados;
• apresentar metadados incompletos;
• interpretar além do que o estudo permite.

Se o artigo sustenta uma afirmação importante, consulte o artigo.

Como tratar ferramentas de IA que mudam de nome?

Registre o nome utilizado no momento da pesquisa e, quando necessário, informações adicionais que permitam identificar a ferramenta.

Se houver mudança posterior de marca, isso não justifica reescrever retrospectivamente o registro histórico como se o novo nome tivesse sido utilizado durante a coleta.

Como tratar uma ferramenta que muda de modelo sem avisar claramente?

Não invente a versão.

Registre aquilo que pôde ser verificado.

Se a ausência de identificação do modelo limitar a pesquisa, declare essa limitação.

Como citar uma IA incorporada a outro software?

Determine qual elemento é relevante.

Por exemplo, a pesquisa pode precisar documentar:

• o software principal;
• o recurso de IA;
• a função utilizada;
• o modelo, quando conhecido;
• a data;
• o procedimento realizado.

Não existe benefício em registrar uma marca de IA sem explicar qual função ela executou.

Como citar uma IA criada pela própria universidade ou empresa?

O mesmo princípio continua válido.

Identifique:

• quem disponibiliza a ferramenta;
• qual é sua função;
• qual material foi produzido;
• como a interação foi registrada;
• quais políticas de uso se aplicam.

Se a ferramenta não for pública, a metodologia pode assumir importância ainda maior para documentar o procedimento.

Como citar um modelo acessado por API?

Em pesquisas computacionais, o modelo pode ser acessado por uma interface de programação em vez de um chatbot visual.

Nesse caso, registre informações metodologicamente relevantes, como:

• provedor;
• modelo solicitado;
• data ou período;
• parâmetros relevantes;
• prompt;
• volume de requisições;
• procedimento de armazenamento;
• tratamento dos resultados.

Os parâmetros necessários dependem da pesquisa.

Preciso registrar parâmetros técnicos?

Se eles puderem alterar significativamente os resultados e estiverem disponíveis ao pesquisador, podem ser metodologicamente importantes.

Em uma pesquisa experimental, isso pode incluir configurações relacionadas à geração.

Não registre parâmetros que você não controlou como se tivessem sido deliberadamente configurados.

Como citar IA executada localmente?

Se o modelo é executado localmente, o procedimento pode envolver:

• nome do modelo;
• versão ou variante;
• software de execução;
• configuração relevante;
• data;
• prompt;
• parâmetros;
• procedimento de análise.

Em pesquisas técnicas, a descrição metodológica pode ser mais importante do que tentar encaixar todo o procedimento em uma única referência.

Como tratar um modelo ajustado pelo próprio pesquisador?

Se houve treinamento adicional, ajuste fino ou outra modificação relevante, documente o procedimento.

O leitor precisa distinguir:

• modelo original;
• modificação realizada;
• dados utilizados;
• configuração;
• versão efetivamente analisada.

Ferramenta de IA pode ser citada como software?

Em determinados contextos, a natureza de software pode ser relevante para a identificação documental.

Entretanto, não transforme automaticamente toda interação com IA em uma referência genérica de software.

Se o que precisa ser identificado é uma resposta específica ou um corpus de interações, outros elementos documentais e metodológicos podem ser necessários.

Posso usar o mesmo modelo de referência para todas as IAs?

Não é recomendável fazer isso de forma automática.

Um modelo pode servir como ponto de partida para organizar informações, mas precisa ser adaptado à natureza do material.

Considere as diferenças entre:

• software;
• página pública;
• chat privado;
• chat compartilhado;
• API;
• modelo local;
• imagem gerada;
• código gerado;
• resposta utilizada como dado.

Qual princípio funciona para ferramentas que ainda nem existem?

Use esta sequência:

1. identifique o sistema;
2. identifique a função;
3. identifique a saída;
4. registre as condições relevantes;
5. verifique as fontes originais;
6. avalie a participação metodológica;
7. consulte a política institucional;
8. só depois escolha a forma de apresentação documental.

Modelo universal de raciocínio — não de referência

É possível criar um modelo universal de raciocínio, mesmo que não exista uma única referência universal para todas as inteligências artificiais:

Pergunta	Por que importa?
Qual ferramenta foi utilizada?	Identifica o sistema
Qual modelo?	Pode caracterizar o comportamento analisado
Quando?	Contextualiza uma tecnologia que pode mudar
Qual foi o prompt?	Ajuda a compreender a entrada
Qual foi a saída?	Identifica o material produzido
O que entrou no TCC?	Define a relevância documental
A IA participou do método?	Pode exigir descrição metodológica
Existe fonte original?	Evita substituir literatura por síntese de IA
Como a saída foi validada?	Ajuda a controlar erros
Qual regra institucional se aplica?	Define exigências locais de transparência

Como citar imagem gerada por inteligência artificial nas normas ABNT?

Imagens produzidas ou modificadas por inteligência artificial criam um problema diferente do texto gerado por chatbot.

Antes de pensar na legenda ou na fonte da figura, identifique como a imagem foi produzida.

Há diferenças importantes entre:

• imagem totalmente gerada por IA;
• fotografia própria editada com IA;
• imagem de terceiro modificada com IA;
• gráfico construído a partir de dados reais com auxílio de IA;
• imagem científica alterada por recurso generativo;
• imagem meramente ilustrativa criada por ferramenta generativa.

Esses casos não devem ser tratados automaticamente da mesma maneira.

Imagem totalmente gerada por IA

Se uma ferramenta produziu a imagem a partir de uma instrução textual, o leitor pode precisar saber que o conteúdo é sintético.

Isso é especialmente importante quando a imagem parece representar:

• pessoa real;
• evento;
• local;
• experimento;
• equipamento;
• documento;
• situação histórica;
• resultado científico.

Uma imagem gerada não deve ser apresentada de forma que induza o leitor a acreditar que constitui registro fotográfico de um evento que realmente ocorreu.

Como indicar que a imagem foi gerada por IA?

A identificação pode aparecer na legenda, na indicação de fonte, na metodologia ou em mais de um desses locais, conforme a função da imagem e as regras da instituição.

Uma formulação didática poderia ser:

Figura X — Representação ilustrativa de [tema], gerada com auxílio de inteligência artificial.

Na indicação de origem, pode ser necessário informar a ferramenta ou o procedimento utilizado.

O formato final deve respeitar o manual institucional aplicável.

Imagem gerada por IA pode ser chamada de “elaboração própria”?

Essa expressão exige cuidado.

Se a figura foi inteiramente sintetizada por uma ferramenta generativa, escrever apenas:

Fonte: elaboração própria.

pode ocultar uma informação relevante sobre o processo de produção.

Se o pesquisador concebeu o conteúdo, escreveu o prompt, selecionou a saída e fez edições, houve participação humana.

Mas também houve geração algorítmica.

Quando essa informação for relevante, uma indicação mais transparente deve refletir ambos os elementos.

Fotografia própria editada por IA

Esse cenário é diferente.

Imagine que o pesquisador tenha fotografado um equipamento e utilizado IA apenas para:

• remover uma pequena distração do fundo;
• melhorar iluminação;
• reduzir ruído;
• ajustar nitidez.

A imagem possui uma origem fotográfica própria, mas sofreu edição.

Se a alteração puder afetar a interpretação científica, ela deve ser documentada.

Quando a edição de imagem se torna metodologicamente relevante?

Quanto mais a alteração interfere no conteúdo observado, maior a necessidade de transparência.

Existe diferença entre:

• ajustar exposição;
• remover ruído;
• reconstruir áreas ausentes;
• adicionar objetos;
• eliminar elementos;
• alterar características do fenômeno estudado.

Em imagens utilizadas como dados científicos, alterações generativas podem comprometer a integridade do registro.

Imagem de terceiro editada por IA

Modificar uma imagem de terceiro não apaga automaticamente sua origem.

Se uma fotografia, ilustração ou figura foi criada por outra pessoa ou instituição, a transformação por IA não deve ser utilizada para apresentar o material como criação inteiramente própria.

Avalie:

• origem;
• autoria;
• licença;
• permissões;
• natureza da transformação;
• forma adequada de atribuição.

Posso pedir à IA para recriar uma figura de um artigo?

É necessário muito cuidado.

Uma figura publicada em um artigo possui uma origem intelectual e pode estar sujeita a direitos e regras editoriais.

Gerá-la novamente com outra aparência não significa automaticamente que o conteúdo se tornou criação independente.

Se a nova figura representa dados, estrutura ou conteúdo derivado de uma fonte, reconheça essa origem adequadamente.

Gráfico criado com auxílio de IA

Se a IA apenas auxiliou a gerar código ou a organizar a visualização de dados produzidos pelo próprio pesquisador, o elemento central pode continuar sendo o conjunto de dados da pesquisa.

Mesmo assim, verifique:

• se os valores estão corretos;
• se eixos estão corretos;
• se escalas não distorcem a interpretação;
• se categorias foram mantidas;
• se legendas correspondem aos dados;
• se a ferramenta não inventou observações.

IA pode gerar um gráfico com números que eu forneci?

Pode auxiliar na produção, mas o pesquisador precisa conferir cada valor.

Não presuma que uma imagem visualmente correta preservou os números originais.

Preciso guardar o prompt da imagem?

Depende da relevância.

Se a imagem é objeto da pesquisa ou se o processo de geração faz parte do método, preservar o prompt pode ser importante.

Se é apenas uma ilustração acessória, a documentação pode ser menos extensa, respeitando as políticas aplicáveis.

Imagem gerada por IA pode entrar em apêndice?

Sim, quando produzida pelo próprio processo de pesquisa e quando sua inclusão como material complementar fizer sentido.

A decisão entre corpo do trabalho, apêndice ou outro local depende da função da imagem.

Imagem gerada por IA precisa entrar nas referências?

Não existe uma resposta única baseada apenas no fato de ter sido gerada.

É necessário analisar:

• o que está sendo identificado;
• como a imagem foi utilizada;
• qual política institucional se aplica;
• se a ferramenta precisa ser documentada;
• se existe material de terceiro envolvido.

Para revisar as regras gerais de elementos visuais no trabalho acadêmico, consulte como citar imagens, figuras, gráficos e tabelas nas normas ABNT.

Como citar ou declarar código gerado por inteligência artificial?

Ferramentas de IA são amplamente utilizadas para auxiliar programação.

Elas podem:

• gerar funções;
• completar código;
• corrigir erros;
• explicar mensagens de erro;
• converter código entre linguagens;
• criar scripts de análise;
• automatizar tarefas;
• sugerir bibliotecas.

Mas “usar IA para programar” pode representar desde uma pequena sugestão de sintaxe até a geração de praticamente todo o código utilizado na análise.

Todo código gerado por IA precisa ser citado?

Não é adequado estabelecer uma regra universal sem considerar:

• a extensão da contribuição;
• a função do código;
• a política institucional;
• o desenho metodológico;
• a relevância para os resultados.

O principal ponto é não ocultar uma participação substancial quando ela é importante para compreender como a pesquisa foi executada.

Quando o código deve ser descrito na metodologia?

Se o código participa diretamente de:

• limpeza de dados;
• transformação;
• análise estatística;
• classificação;
• simulação;
• modelagem;
• visualização;
• extração de informações;

a metodologia pode precisar explicar o procedimento, independentemente de o código ter sido escrito inteiramente pelo pesquisador ou com assistência de IA.

Exemplo de descrição metodológica

Uma redação didática poderia informar:

“O script utilizado na etapa de processamento foi inicialmente desenvolvido com auxílio de ferramenta de inteligência artificial e posteriormente revisado, testado e ajustado pelo pesquisador.”

Se necessário, acrescente informações sobre:

• ferramenta;
• modelo;
• data;
• linguagem;
• versão do ambiente;
• bibliotecas;
• procedimentos de validação.

A redação deve representar o que realmente aconteceu.

Se o código funciona, ele está validado?

Não.

Execução sem erro não prova correção metodológica.

Um script pode funcionar e ainda:

• calcular a estatística errada;
• usar denominador incorreto;
• eliminar observações indevidamente;
• tratar valores ausentes de maneira inadequada;
• introduzir viés;
• utilizar uma biblioteca de forma incorreta;
• produzir visualização enganosa.

Como validar código gerado por IA?

Dependendo da complexidade, utilize:

• testes com dados conhecidos;
• casos simples calculados manualmente;
• comparação com implementação confiável;
• testes unitários;
• revisão do código;
• documentação oficial das bibliotecas;
• reprodução independente.

E se a IA apenas corrigiu um erro de sintaxe?

Uma correção pontual pode ter relevância diferente da geração de todo o algoritmo.

A política institucional pode definir quais usos precisam ser declarados.

Evite transformar pequenas intervenções em documentação desproporcional, mas também não classifique uma contribuição substancial como simples “correção de sintaxe”.

Autocompletar código é o mesmo que gerar um programa inteiro?

Não.

O grau de intervenção precisa ser avaliado.

Em alguns ambientes, a ferramenta sugere:

• um nome de variável;
• uma linha;
• um bloco;
• uma função;
• uma classe inteira.

Quanto maior a contribuição para uma etapa metodologicamente relevante, maior a necessidade de avaliar transparência e documentação.

Preciso guardar os prompts utilizados para gerar código?

Se a geração de código fizer parte do método ou daquilo que está sendo estudado, pode ser importante preservar:

• prompts;
• respostas;
• versões intermediárias;
• alterações humanas;
• testes realizados.

Posso colocar o código em apêndice?

Sim, quando o código foi desenvolvido no contexto da própria pesquisa e sua inclusão for útil.

Em outros casos, um repositório ou material suplementar pode ser mais adequado, conforme as regras do projeto e da instituição.

Se eu alterei muito o código, ainda preciso informar que usei IA?

Isso depende da natureza da contribuição e das regras aplicáveis.

Não use o percentual de linhas alteradas como único critério.

Uma pequena sugestão pode ser metodologicamente decisiva, enquanto muitas linhas de código repetitivo podem ter pouco impacto conceitual.

IA pode inventar bibliotecas e funções?

Sim.

Uma ferramenta pode sugerir:

• pacotes inexistentes;
• funções que não existem;
• parâmetros incorretos;
• métodos removidos;
• interfaces antigas.

Consulte a documentação oficial das tecnologias utilizadas.

IA pode gerar código inseguro?

Também pode.

Tenha atenção especial quando o código manipula:

• credenciais;
• dados pessoais;
• bancos de dados;
• arquivos confidenciais;
• serviços externos;
• chaves de API.

Nunca inclua segredos ou credenciais reais em prompts sem avaliar cuidadosamente o risco.

Como informar tradução feita por inteligência artificial no TCC?

Inteligência artificial também pode ser utilizada para tradução.

Mas existem pelo menos duas situações bastante diferentes:

1. traduzir uma fonte utilizada na fundamentação;
2. traduzir dados produzidos pela própria pesquisa.

Essa distinção é importante.

IA usada para traduzir artigo científico

Imagine que um estudante tenha um artigo em inglês e utilize IA para compreender determinados trechos em português.

A fonte acadêmica continua sendo o artigo original.

A tradução automática não substitui sua referência.

O estudante precisa verificar se a tradução preservou corretamente:

• conceitos;
• termos técnicos;
• negações;
• condicionais;
• valores;
• limitações;
• grau de certeza das afirmações.

Posso confiar integralmente na tradução da IA?

Não é recomendável.

Erros podem ocorrer especialmente em:

• terminologia especializada;
• expressões idiomáticas;
• frases ambíguas;
• conceitos jurídicos;
• conceitos médicos;
• termos técnicos;
• passagens com contexto específico.

Posso escrever “tradução nossa” se utilizei IA?

Essa expressão merece cautela.

Se a tradução foi produzida substancialmente por uma ferramenta e apenas aceita pelo estudante, descrevê-la simplesmente como tradução realizada pelo próprio autor pode ocultar o processo real.

Se houve auxílio de IA, avalie como a instituição orienta a transparência desse uso.

E se eu revisar toda a tradução?

A revisão humana melhora o controle de qualidade, mas não muda automaticamente a história do processo.

Se a ferramenta produziu a primeira tradução e isso for relevante segundo a política institucional ou a metodologia, registre adequadamente.

Tradução de entrevistas é diferente?

Sim.

Quando entrevistas fazem parte dos dados da pesquisa, a tradução pode afetar diretamente:

• significado;
• tom;
• categorias;
• interpretação;
• citações dos participantes.

Nesse caso, a tradução pode ser uma etapa metodológica importante.

Posso enviar entrevistas para uma IA traduzir?

Antes de enviar, avalie:

• consentimento;
• confidencialidade;
• dados pessoais;
• dados sensíveis;
• aprovação ética aplicável;
• políticas institucionais;
• condições de tratamento de dados da ferramenta.

O simples fato de uma plataforma aceitar upload não significa que qualquer dado de pesquisa possa ser enviado sem avaliação.

Remover o nome do entrevistado é suficiente?

Nem sempre.

Uma pessoa pode ser identificável por combinações de informações, como:

• cargo;
• empresa;
• cidade;
• idade;
• evento específico;
• trajetória profissional;
• circunstâncias descritas no depoimento.

Anonimização exige análise mais cuidadosa do que simplesmente apagar o nome.

Como descrever tradução feita com IA na metodologia?

Quando metodologicamente relevante, explique:

• qual material foi traduzido;
• qual ferramenta foi utilizada;
• como o texto foi enviado;
• qual instrução foi fornecida;
• como a tradução foi revisada;
• como divergências foram resolvidas.

IA usada para traduzir o resumo do TCC

Se a ferramenta auxiliou na produção de uma versão em outro idioma, revise cuidadosamente:

• título;
• termos técnicos;
• palavras-chave;
• nomes próprios;
• siglas;
• resultados;
• conclusões.

Verifique também a política da instituição sobre assistência de IA.

Tradução e paráfrase não são a mesma coisa

Uma ferramenta pode, durante a tradução, alterar a redação de maneira mais ampla do que o esperado.

Se a fidelidade textual é importante, compare a saída com o original.

Como declarar o uso de inteligência artificial para revisão de texto?

“Usei IA apenas para revisar o texto” parece uma descrição simples.

Mas a palavra revisar pode esconder níveis muito diferentes de intervenção.

Uma ferramenta pode:

• corrigir um erro ortográfico;
• ajustar pontuação;
• corrigir concordância;
• melhorar clareza;
• reescrever frases;
• reorganizar parágrafos;
• substituir argumentos;
• adicionar informações;
• gerar trechos inteiros.

Por isso, o primeiro passo é identificar o que realmente aconteceu.

Nível 1 — Correção ortográfica e gramatical

Exemplo:

“Corrija apenas ortografia, concordância e pontuação, sem alterar conteúdo ou estilo.”

Esse tipo de uso se aproxima de uma assistência linguística limitada.

Ainda assim, verifique a política institucional sobre declaração de IA.

Nível 2 — Melhoria de clareza

Exemplo:

“Melhore a clareza desta frase sem adicionar informações.”

A intervenção já pode modificar estrutura e escolha lexical.

O autor precisa conferir se o sentido foi preservado.

Nível 3 — Reescrita substantiva

Exemplo:

“Reescreva este parágrafo em linguagem acadêmica mais sofisticada.”

A ferramenta pode alterar significativamente:

• estrutura;
• vocabulário;
• ênfase;
• tom;
• relações entre ideias.

Esse uso não deve ser descrito automaticamente como simples correção ortográfica.

Nível 4 — Expansão de conteúdo

Exemplo:

“Expanda este parágrafo e acrescente argumentos.”

Aqui a ferramenta não está apenas revisando.

Ela pode introduzir conteúdo novo.

Isso exige atenção a:

• fontes;
• veracidade;
• autoria intelectual;
• política institucional;
• integridade acadêmica.

Nível 5 — Geração de seção completa

Exemplo:

“Escreva a introdução do meu TCC.”

Esse cenário é claramente diferente de correção linguística.

Se a instituição permite determinado uso, a transparência precisa refletir o que realmente ocorreu.

Como saber se a IA apenas revisou ou realmente reescreveu?

Compare as versões.

Pergunte:

• novas ideias apareceram?
• alguma informação foi adicionada?
• alguma afirmação ficou mais forte?
• alguma fonte foi mencionada sem existir no original?
• o argumento mudou?
• a ordem lógica foi alterada?
• o vocabulário técnico mudou?

Se sim, a intervenção foi além de mera correção superficial.

IA pode alterar o significado sem eu perceber?

Sim.

Veja a diferença entre:

“Os resultados podem sugerir associação.”

e:

“Os resultados demonstram relação.”

A segunda frase pode transmitir um grau de certeza maior.

Uma revisão aparentemente estilística pode modificar a força da conclusão científica.

IA pode inventar fonte durante a revisão?

Pode.

Se você pedir para “deixar o texto mais acadêmico”, algumas ferramentas podem acrescentar:

• autores;
• datas;
• estatísticas;
• conceitos;
• referências.

Nunca aceite essas inserções sem verificação.

IA pode mudar uma citação direta?

Uma citação direta não deve ser silenciosamente reescrita por uma ferramenta e continuar sendo apresentada como reprodução literal da fonte.

Proteja trechos citados durante processos de revisão automática.

IA pode alterar referências bibliográficas?

Sim.

Uma ferramenta pode:

• “corrigir” título que já estava correto;
• inventar DOI;
• alterar autores;
• mudar ano;
• completar campos com dados falsos.

Compare sempre com a fonte original.

Como documentar revisão de texto com IA?

Se a instituição exigir declaração, descreva o nível real de assistência.

Por exemplo, em vez de escrever apenas:

“Foi utilizada inteligência artificial.”

uma descrição mais informativa pode explicar que a ferramenta foi utilizada para correção linguística, reformulação de clareza ou outra finalidade específica.

O texto exato deve seguir a política institucional aplicável.

Preciso guardar todas as versões?

Não existe uma exigência universal para preservar cada revisão intermediária.

Entretanto, manter:

• rascunhos;
• histórico de versões;
• arquivos datados;
• controle de alterações;

pode ser útil para documentar o processo de autoria e revisão.

Posso usar IA para deixar o texto “mais humano” e evitar detector?

Utilizar ferramentas com o objetivo de disfarçar um uso proibido ou burlar mecanismos de avaliação acadêmica não resolve o problema de integridade.

O caminho adequado é:

• seguir a política da instituição;
• produzir o trabalho de forma compatível com as regras;
• declarar o uso quando necessário;
• manter domínio sobre o conteúdo entregue.

Detectores de IA provam autoria?

Uma classificação automática não deve ser tratada isoladamente como prova perfeita de como um texto foi produzido.

Ferramentas de detecção podem apresentar limitações e resultados incorretos.

Do ponto de vista do estudante, a melhor proteção acadêmica é manter um processo transparente e documentável, incluindo:

• rascunhos;
• fontes;
• anotações;
• histórico de desenvolvimento;
• capacidade de explicar e defender o texto.

Posso usar IA para revisar sem perder minha voz?

Sim, se o processo for controlado.

Uma estratégia é utilizar instruções restritivas, como:

“Identifique problemas de clareza, mas não reescreva o parágrafo. Explique o problema para que eu faça a alteração.”

Assim, a ferramenta funciona mais como apoio crítico do que como redatora.

Posso pedir apenas sugestões em vez de texto pronto?

Sim.

Por exemplo:

• “aponte trechos ambíguos”;
• “identifique repetições”;
• “marque frases muito longas”;
• “aponte problemas de coesão”;
• “liste termos que precisam ser definidos”.

O estudante então decide como revisar o próprio texto.

Revisão com IA elimina a necessidade de revisão humana?

Não.

Depois da assistência automática, confira:

• sentido;
• argumentação;
• citações;
• fontes;
• números;
• nomes;
• terminologia;
• conclusões.

Como classificar meu uso de IA na revisão?

Intervenção	Descrição aproximada	Cuidado principal
Ortografia	Correções pontuais	Verificar política institucional
Gramática	Concordância e estrutura	Conferir se o sentido foi preservado
Clareza	Reformulação limitada	Revisar mudanças de significado
Reescrita	Alteração substancial da redação	Transparência e controle autoral
Expansão	Adição de conteúdo	Verificar fontes e informações novas
Geração	Produção de seções	Política institucional, integridade e verificação

Como informar o uso de inteligência artificial na metodologia do TCC?

Quando a inteligência artificial participa diretamente do procedimento de pesquisa, simplesmente acrescentar o nome da ferramenta às referências pode ser insuficiente.

A metodologia precisa permitir que o leitor compreenda o que foi feito, como foi feito e como os resultados produzidos com auxílio da IA foram avaliados.

Isso não significa que todo uso ocasional de inteligência artificial precise receber uma longa seção metodológica.

O nível de detalhamento deve ser proporcional à importância da ferramenta para a pesquisa.

Quando a IA deve aparecer na metodologia?

A descrição metodológica tende a ser especialmente importante quando a ferramenta:

• produz respostas que formam o corpus;
• classifica dados;
• extrai informações;
• resume documentos como parte do procedimento;
• traduz dados da pesquisa;
• gera código utilizado na análise;
• auxilia na análise estatística;
• cria categorias;
• processa grande volume de texto;
• gera dados sintéticos;
• produz imagens analisadas;
• é comparada com outras ferramentas;
• constitui o próprio objeto do estudo.

Quando uma simples declaração pode não ser suficiente?

Imagine a frase:

“Foi utilizado ChatGPT durante a pesquisa.”

Se a ferramenta classificou 2.000 respostas de questionário, essa descrição não permite compreender o método.

O leitor ainda não sabe:

• o que foi enviado ao sistema;
• qual instrução foi utilizada;
• quais categorias estavam disponíveis;
• como as respostas foram processadas;
• se houve revisão humana;
• como erros foram identificados;
• qual versão ou modelo foi utilizado, quando identificável.

Nesse cenário, uma declaração genérica não substitui a metodologia.

Quais informações podem entrar na metodologia?

Dependendo da pesquisa, registre:

1. ferramenta;
2. provedor ou organização responsável, quando relevante;
3. modelo ou versão, quando conhecido;
4. data ou período de utilização;
5. finalidade;
6. dados fornecidos;
7. prompts;
8. contexto das interações;
9. parâmetros controlados, quando aplicável;
10. quantidade de execuções;
11. critérios de seleção;
12. forma de armazenamento;
13. procedimento de validação;
14. intervenções humanas;
15. limitações.

Nem toda pesquisa precisa apresentar todos esses itens.

Selecione aquilo que é necessário para compreender e avaliar o procedimento.

1. Informe a função da ferramenta

Não escreva apenas:

“Foi utilizada inteligência artificial.”

Explique a tarefa.

Por exemplo:

“A ferramenta foi utilizada para realizar uma classificação preliminar dos documentos segundo as categorias previamente definidas pelos pesquisadores.”

ou:

“O sistema foi utilizado para gerar respostas posteriormente analisadas quanto à presença de referências bibliográficas verificáveis.”

A formulação precisa corresponder ao procedimento real.

2. Identifique a ferramenta

Registre o sistema utilizado.

Se o estudo depende das características de um modelo específico e essa informação estiver disponível, registre também o modelo.

Se não puder identificá-lo com segurança, não invente.

3. Informe a data ou o período da coleta

Isso pode ser importante porque ferramentas generativas são atualizadas.

Em uma pesquisa experimental, informar que as interações ocorreram entre determinadas datas ajuda a contextualizar os resultados.

4. Descreva os dados fornecidos à IA

Se a ferramenta recebeu:

• artigos;
• entrevistas;
• comentários;
• planilhas;
• documentos;
• imagens;
• códigos;

explique quais materiais foram utilizados e como foram selecionados.

Também avalie privacidade, confidencialidade e autorização.

5. Documente os prompts metodologicamente relevantes

Quando o prompt influencia diretamente a tarefa, preserve sua formulação.

Por exemplo:

“Classifique cada comentário exclusivamente em uma das categorias A, B ou C. Não crie categorias adicionais.”

Essa instrução define parte do procedimento.

6. Informe se houve contexto anterior

Uma resposta pode depender de mensagens anteriores.

Se cada nova observação foi analisada em uma conversa separada, diga isso quando relevante.

Se várias observações foram processadas na mesma conversa, considere o possível efeito do contexto acumulado.

7. Registre quantas execuções foram realizadas

Uma única resposta e dez repetições do mesmo prompt representam desenhos diferentes.

Se houve múltiplas execuções, explique:

• quantas;
• por quê;
• como foram selecionadas;
• se todas entraram na análise.

8. Explique o procedimento de seleção

Evite selecionar apenas a resposta mais conveniente sem critério explícito.

Se houve exclusões, descreva os critérios.

Por exemplo:

• falha técnica;
• resposta interrompida;
• recusa;
• erro de envio;
• descumprimento de condição previamente definida.

9. Descreva a validação humana

Uma das informações mais importantes é como a saída foi conferida.

A validação pode envolver:

• dupla avaliação humana;
• comparação com padrão de referência;
• checagem de documentos originais;
• testes de código;
• comparação com cálculo manual;
• revisão especializada.

10. Explique como divergências foram resolvidas

Imagine que a IA classifique um comentário como “positivo” e o avaliador humano como “neutro”.

O método precisa definir o que acontece.

Possibilidades incluem:

• decisão do avaliador humano;
• avaliação por segundo pesquisador;
• consenso;
• regra previamente estabelecida.

11. Informe modificações humanas

Se o pesquisador editou as saídas antes de analisá-las, essa intervenção pode precisar ser descrita.

Especialmente quando a pesquisa pretende avaliar o conteúdo originalmente produzido pelo sistema.

12. Registre como as interações foram preservadas

Quando as respostas constituem dados, informe a estratégia de armazenamento.

Por exemplo:

• arquivos de texto;
• planilhas;
• PDFs;
• banco de dados;
• repositório;
• outro sistema documentado.

13. Descreva limitações relevantes

Dependendo do desenho, limitações podem incluir:

• modelo não identificável;
• mudanças da plataforma;
• não determinismo;
• falta de acesso aos mecanismos internos;
• dependência de contexto;
• restrições de reproducibilidade;
• indisponibilidade futura da ferramenta.

Exemplo 1 — IA usada para classificar dados

Um modelo didático de descrição poderia ser:

“A ferramenta de inteligência artificial [nome] foi utilizada na etapa de classificação preliminar dos comentários. As categorias A, B e C foram definidas previamente pelos pesquisadores. Cada comentário foi submetido individualmente com o mesmo prompt P01. As classificações produzidas pela ferramenta foram posteriormente revisadas por [procedimento de validação]. As divergências foram tratadas conforme [critério].”

Adapte apenas às condições reais da pesquisa.

Exemplo 2 — IA como objeto da pesquisa

Em um estudo comparativo:

“Foram avaliadas respostas produzidas pelas ferramentas A, B e C a um conjunto de 30 prompts padronizados. As interações ocorreram entre [datas]. Cada prompt foi submetido em [condição]. As respostas foram preservadas integralmente e identificadas por códigos próprios. A análise considerou [critérios].”

Exemplo 3 — IA utilizada para gerar código

Uma descrição possível:

“A elaboração inicial do script de processamento contou com auxílio de ferramenta de inteligência artificial. O código resultante foi revisado pelo pesquisador, testado com dados de controle e posteriormente ajustado antes da execução sobre o conjunto definitivo.”

Exemplo 4 — IA utilizada na tradução de dados

Uma formulação possível:

“As transcrições foram inicialmente traduzidas com auxílio de ferramenta de inteligência artificial e posteriormente revisadas por [procedimento]. Trechos cuja tradução apresentava divergência interpretativa foram reavaliados com base no material original.”

Exemplo 5 — IA usada apenas para revisão linguística

Se a ferramenta não participou do método científico, talvez não seja necessário descrevê-la no capítulo metodológico.

A instituição pode, entretanto, exigir uma declaração em outro local.

Por isso, metodologia e declaração não devem ser confundidas.

Metodologia não é uma lista de ferramentas

Evite escrever apenas:

“Foram utilizados Word, Excel, ChatGPT e software estatístico.”

Uma lista não explica o procedimento.

Quando uma ferramenta é metodologicamente relevante, descreva o que ela fez.

Preciso explicar cada prompt no capítulo de metodologia?

Não necessariamente.

Você pode apresentar:

• prompts principais no texto;
• códigos em tabela;
• versões completas em apêndice;
• protocolo suplementar.

O importante é que o leitor consiga compreender o procedimento sem transformar o capítulo em um histórico bruto de conversas.

Posso escrever apenas que “os resultados foram validados”?

É melhor explicar como.

A palavra “validado” pode significar muitas coisas.

Informe se houve:

• comparação com fonte original;
• revisão manual;
• dupla avaliação;
• teste;
• cálculo independente;
• outro procedimento.

Como escrever a metodologia sem exagerar o papel da IA?

Descreva a função real.

Se a ferramenta apenas auxiliou uma etapa, não escreva como se tivesse conduzido toda a análise.

Se teve participação substancial, não reduza sua descrição a uma correção superficial.

Precisão é mais importante do que tentar tornar o uso maior ou menor do que realmente foi.

Como conectar IA, metodologia e referências?

Pense em três camadas:

Camada	Pergunta
Metodologia	Como a IA participou do procedimento?
Identificação documental	Qual ferramenta, resposta ou material precisa ser identificado?
Declaração	Existe obrigação ou decisão de transparência sobre o uso?

As três podem coexistir.

Como fazer uma declaração de uso de inteligência artificial no TCC?

Com a expansão das ferramentas generativas, universidades, programas de pós-graduação, periódicos e outras instituições passaram a estabelecer políticas específicas de transparência.

Por isso, muitos estudantes procuram uma suposta “declaração ABNT de uso de inteligência artificial”.

Aqui é necessário estabelecer uma distinção fundamental:

não se deve tratar como regra universal da ABNT um modelo de declaração criado por uma universidade, revista, curso ou outra instituição.

Então por que declarar o uso de IA?

A declaração pode cumprir funções de transparência.

Ela pode informar:

• qual ferramenta foi utilizada;
• para qual finalidade;
• em quais partes do trabalho;
• qual foi o nível de intervenção;
• como o conteúdo foi revisado;
• quem assume responsabilidade pelo resultado final.

Declaração de IA é a mesma coisa que referência?

Não.

Uma declaração informa sobre o processo de produção ou uso da ferramenta.

Uma referência identifica uma fonte ou material.

Um trabalho pode precisar das duas coisas.

Declaração de IA é a mesma coisa que metodologia?

Também não.

Uma declaração pode dizer:

“Foi utilizada ferramenta de inteligência artificial para auxílio na revisão linguística.”

Já uma metodologia pode precisar explicar detalhadamente como um modelo classificou dados, quais prompts foram utilizados e como os resultados foram validados.

Declaração substitui citação?

Não.

Se um conteúdo específico precisa ser atribuído ou identificado, uma declaração genérica no final do trabalho não resolve automaticamente essa necessidade.

Citação substitui declaração?

Também não necessariamente.

Uma instituição pode exigir que o estudante declare o uso da ferramenta mesmo quando nenhuma saída específica é utilizada como citação.

Onde colocar a declaração de uso de IA?

Não existe um local universal aplicável a todas as instituições.

A declaração pode ser solicitada, por exemplo:

• em formulário próprio;
• em elemento específico do trabalho;
• na metodologia;
• em nota;
• nos agradecimentos ou seção determinada pelo manual;
• no sistema de submissão;
• em documento separado.

Não escolha o local com base apenas em exemplos da internet.

Consulte o manual ou regulamento aplicável.

O orientador pode exigir uma declaração diferente?

O orientador pode fornecer instruções acadêmicas compatíveis com as regras do curso ou da instituição.

Quando houver dúvida ou aparente conflito, confirme:

• manual do TCC;
• regulamento;
• biblioteca;
• coordenação;
• orientações formais da instituição.

O que uma boa declaração deve evitar?

Evite:

• ser vaga demais;
• minimizar uso substancial;
• exagerar participação irrelevante;
• atribuir responsabilidade à ferramenta;
• afirmar que a IA garantiu a veracidade;
• confundir declaração com autorização.

Declarar uso significa que ele era permitido?

Não necessariamente.

Transparência e permissão são questões diferentes.

Se determinada utilização é proibida pela instituição, declarar posteriormente que ela ocorreu não transforma automaticamente o uso em permitido.

Modelo 1 — Declaração de revisão linguística limitada

Quando compatível com a política institucional e com o processo realmente realizado, um modelo adaptável poderia ser:

“Foi utilizada ferramenta de inteligência artificial generativa como apoio à revisão linguística do texto, com foco em ortografia, gramática e clareza. As sugestões foram avaliadas pelo autor, que realizou a revisão final e assume responsabilidade pelo conteúdo apresentado.”

Esse é um modelo didático adaptável, não uma fórmula oficial universal da ABNT.

Modelo 2 — Declaração de auxílio à organização textual

“Foi utilizada ferramenta de inteligência artificial generativa para auxiliar na identificação de problemas de organização e clareza textual. As decisões de reestruturação e a redação final foram realizadas e revisadas pelo autor.”

Modelo 3 — Declaração de brainstorming

“Ferramenta de inteligência artificial generativa foi utilizada em etapa exploratória para levantamento inicial de possibilidades de abordagem e palavras-chave. A seleção do tema, a busca bibliográfica, a análise das fontes e a redação final foram conduzidas pelo autor.”

Modelo 4 — Declaração de apoio à busca bibliográfica

“Foi utilizada ferramenta de inteligência artificial como apoio exploratório à identificação de termos de busca e possíveis referências. Todas as fontes efetivamente utilizadas no trabalho foram posteriormente localizadas, consultadas e verificadas pelo autor.”

Modelo 5 — Declaração de tradução

“Foi utilizada ferramenta de inteligência artificial como apoio inicial à tradução de determinados conteúdos. As traduções utilizadas no trabalho foram posteriormente conferidas e revisadas pelo autor com base nos materiais originais.”

Se a tradução envolver dados de pesquisa, pode ser necessária descrição metodológica mais detalhada.

Modelo 6 — Declaração de auxílio à programação

“Foi utilizada ferramenta de inteligência artificial como apoio ao desenvolvimento inicial de trechos de código empregados no projeto. O código utilizado foi posteriormente revisado, testado e ajustado pelo autor, que assume responsabilidade pelos procedimentos e resultados apresentados.”

Modelo 7 — Declaração de geração de imagem

“Determinados elementos visuais deste trabalho foram produzidos com auxílio de ferramenta de inteligência artificial generativa. As imagens são identificadas nas respectivas legendas e foram selecionadas e revisadas pelo autor.”

Adapte conforme o tipo real de imagem e as regras institucionais.

Modelo 8 — Declaração de uso metodológico

“Foi utilizada ferramenta de inteligência artificial em etapa específica do procedimento de pesquisa, conforme descrito na metodologia. O processo incluiu registro das entradas utilizadas, preservação das saídas e validação dos resultados pelo pesquisador.”

Modelo 9 — Declaração de IA como objeto da pesquisa

“Ferramentas de inteligência artificial generativa constituíram objeto de análise neste estudo. As condições de interação, os prompts, os critérios de seleção das respostas e o procedimento analítico são apresentados na seção metodológica.”

Modelo 10 — Declaração combinada

Quando houve mais de uma finalidade:

“Ferramentas de inteligência artificial generativa foram utilizadas em etapas delimitadas deste trabalho, incluindo apoio à revisão linguística e auxílio em procedimentos descritos na metodologia. Os conteúdos e resultados foram avaliados pelo autor, que realizou a verificação das fontes e assume responsabilidade pelo trabalho final.”

Preciso colocar o nome da ferramenta na declaração?

Se a instituição exige identificação, siga essa orientação.

Mesmo quando não existe modelo obrigatório, informar a ferramenta pode tornar a declaração mais transparente.

Dependendo do uso, também pode ser relevante indicar:

• modelo;
• período;
• finalidade;
• partes do trabalho afetadas.

Preciso colocar o modelo da IA na declaração?

Não necessariamente.

Em um uso metodologicamente importante, o modelo pode ser mais apropriado na metodologia.

Se a instituição exigir essa informação na declaração, inclua-a.

Se não souber qual modelo foi utilizado, não invente.

Preciso listar todos os prompts na declaração?

Normalmente uma declaração curta não é o melhor local para apresentar dezenas de prompts.

Se os prompts são metodologicamente relevantes, utilize:

• metodologia;
• apêndice;
• quadro;
• material suplementar.

Declaração precisa informar que o autor revisou as respostas?

Essa informação pode ser útil para demonstrar o processo de controle humano, mas não deve ser utilizada como frase automática.

Se não houve revisão efetiva, não declare que houve.

Posso declarar que “a IA não foi responsável pelo conteúdo”?

É mais preciso afirmar a responsabilidade dos autores humanos pelo trabalho final do que tentar atribuir ou retirar responsabilidade de um sistema.

Por exemplo:

“O autor realizou a revisão final e assume responsabilidade pelo conteúdo apresentado.”

Preciso declarar que não usei IA?

Somente se a instituição, periódico ou processo de submissão exigir essa informação.

Não existe uma necessidade universal de acrescentar espontaneamente uma declaração negativa em todo trabalho acadêmico.

E se minha universidade não tiver regra sobre IA?

A ausência de uma política específica não elimina princípios acadêmicos já existentes.

Continue observando:

• autoria;
• atribuição de fontes;
• integridade;
• metodologia;
• proteção de dados;
• responsabilidade pelo conteúdo.

Se o uso foi substancial e você não sabe como documentá-lo, converse com o orientador e consulte a biblioteca ou coordenação.

E se o manual da universidade trouxer um modelo diferente deste artigo?

Siga o manual institucional aplicável ao seu trabalho.

Os modelos apresentados aqui têm finalidade didática.

Uma instituição pode estabelecer:

• texto obrigatório;
• posição específica;
• formulário próprio;
• terminologia própria;
• informações adicionais.

E se um periódico exigir declaração própria?

Use a política editorial do periódico para a submissão.

Uma revista pode ter regras diferentes das utilizadas pela universidade no TCC.

Isso não significa necessariamente que uma das duas esteja errada.

Elas regulam contextos distintos.

Declaração de IA pode mudar no futuro?

Sim.

Políticas institucionais e editoriais podem ser atualizadas à medida que as tecnologias e práticas acadêmicas evoluem.

Por isso, consulte sempre a versão vigente do documento aplicável no momento da entrega ou submissão.

Como colocar prompts e respostas de inteligência artificial no apêndice do TCC?

Quando prompts e respostas fazem parte do método, do corpus ou dos dados analisados, pode ser necessário preservá-los de forma organizada.

Isso não significa que todo estudante que utilizou inteligência artificial precise anexar ao TCC todas as conversas realizadas durante o trabalho.

A decisão depende da função acadêmica das interações.

Quando vale a pena colocar prompts no apêndice?

Considere essa possibilidade quando os prompts:

• fazem parte do protocolo experimental;
• foram utilizados para gerar o corpus;
• definem categorias de classificação;
• orientam análise de dados;
• são comparados entre si;
• precisam ser conhecidos para interpretar os resultados;
• são numerosos demais para o corpo do texto.

Quando vale a pena colocar respostas no apêndice?

Quando as próprias respostas são dados ou objetos de análise, preservar o material pode aumentar a transparência metodológica.

Por exemplo, em estudos sobre:

• alucinações;
• qualidade de respostas;
• vieses;
• referências inexistentes;
• comparação entre modelos;
• respostas jurídicas;
• respostas educacionais;
• classificações produzidas por IA.

Preciso colocar todas as conversas?

Não necessariamente.

O material complementar precisa ter uma função.

Incluir centenas de páginas de conversas sem organização pode dificultar, em vez de facilitar, a auditoria da pesquisa.

Uma solução mais eficiente pode combinar:

• tabela de identificação;
• códigos de prompts;
• códigos de respostas;
• amostras no corpo do texto;
• material integral em apêndice ou repositório, quando apropriado.

Apêndice ou anexo para conversas com IA?

Essa distinção merece atenção.

De forma geral, o apêndice é associado a material elaborado pelo próprio autor do trabalho, enquanto o anexo é associado a material não elaborado pelo autor e utilizado como documentação complementar.

Uma interação com IA pode tornar essa classificação menos intuitiva porque envolve:

• prompt elaborado pelo pesquisador;
• saída produzida por sistema externo;
• organização documental feita pelo pesquisador.

Por isso, não presuma que qualquer conversa com IA deve obrigatoriamente ser classificada de uma única maneira.

Verifique o manual da instituição e, se necessário, confirme com orientação ou biblioteca.

Como organizar prompts em apêndice?

Uma estrutura possível é:

APÊNDICE A — PROMPTS UTILIZADOS NA ETAPA DE CLASSIFICAÇÃO

P01 — Classificação inicial

[texto integral do prompt]

P02 — Revisão da classificação

[texto integral do prompt]

P03 — Justificativa

[texto integral do prompt]

A estrutura acima é apenas ilustrativa.

Adapte ao padrão de apresentação adotado pela instituição.

Como organizar respostas?

Uma tabela pode facilitar a navegação:

ID	Prompt	Ferramenta	Data	Localização da resposta
R001	P01	Ferramenta A	[data]	Apêndice B
R002	P01	Ferramenta B	[data]	Apêndice B
R003	P02	Ferramenta A	[data]	Apêndice C

Posso colocar capturas de tela no apêndice?

Pode ser útil em determinados casos, principalmente quando a interface ou outro elemento visual é relevante.

Entretanto, antes de inserir capturas, verifique se elas expõem:

• nome do usuário;
• e-mail;
• dados pessoais;
• nomes de participantes;
• informações confidenciais;
• histórico irrelevante;
• documentos privados.

Captura de tela substitui transcrição?

Nem sempre.

Para grandes volumes de material, texto estruturado pode ser mais:

• pesquisável;
• acessível;
• compacto;
• fácil de analisar.

Capturas podem complementar a documentação quando características da interface forem relevantes.

Preciso preservar os erros da IA?

Se as respostas são dados da pesquisa, sim, os erros podem ser parte essencial do material.

Não “corrija” retrospectivamente uma resposta para deixá-la melhor antes de incluí-la no corpus.

Posso ocultar informações privadas?

Quando necessário, dados pessoais e confidenciais podem exigir anonimização ou outra forma de proteção.

Mas documente adequadamente qualquer intervenção que altere o material analisado.

Posso colocar apenas um resumo das respostas?

Depende do objetivo.

Se a pesquisa não exige auditoria do texto integral, uma síntese pode ser suficiente.

Se o estudo analisa características linguísticas, erros específicos ou conteúdo das respostas, preservar o material integral pode ser muito mais importante.

O apêndice substitui a metodologia?

Não.

O apêndice pode apresentar o material.

A metodologia precisa explicar como esse material foi produzido, selecionado e analisado.

O apêndice substitui a declaração de uso?

Também não necessariamente.

Se a instituição exige declaração específica, a presença dos prompts no apêndice não elimina automaticamente essa exigência.

E se o corpus for grande demais para o TCC?

Quando centenas ou milhares de interações tornam inviável incluir tudo no documento, avalie alternativas permitidas pela instituição, como:

• material suplementar;
• repositório institucional;
• repositório de dados;
• arquivo eletrônico complementar.

Antes de publicar, avalie direitos, privacidade, confidencialidade e restrições aplicáveis.

Posso disponibilizar um link externo para as conversas?

Um endereço público pode ajudar quando apropriado, mas não dependa exclusivamente de links temporários para preservar dados essenciais.

Considere:

• persistência;
• permissão de acesso;
• privacidade;
• possibilidade de remoção;
• mudanças na plataforma.

Como relacionar apêndice e metodologia?

Uma redação possível seria:

“Os prompts utilizados nas interações são apresentados no Apêndice A, enquanto as respostas que compõem o corpus são identificadas no Apêndice B.”

Depois, a metodologia explica como esses materiais foram utilizados.

ChatGPT e outras IAs podem ser usados como fonte acadêmica?

Esta é uma das questões mais importantes de todo o tema.

Uma resposta de inteligência artificial não se transforma automaticamente em fonte acadêmica confiável apenas porque está bem escrita, parece técnica ou apresenta referências.

Ferramentas generativas podem produzir respostas convincentes mesmo quando:

• a informação está incorreta;
• a fonte não existe;
• a fonte foi interpretada incorretamente;
• o dado está desatualizado;
• o contexto foi perdido;
• há excesso de certeza.

Por que uma resposta de IA não equivale automaticamente a um artigo científico?

Um artigo científico possui características documentais próprias, como:

• autores identificados;
• método descrito;
• resultados apresentados;
• referências;
• contexto de publicação;
• processo editorial identificável.

Uma resposta de chatbot é produzida dinamicamente a partir de um sistema generativo.

Ela pode sintetizar informações sem fornecer ao leitor uma trilha confiável para cada afirmação.

IA pode ser usada na fundamentação teórica?

Como ferramenta auxiliar de exploração, pode ajudar a:

• identificar termos;
• levantar autores para verificação;
• gerar palavras-chave;
• mapear possíveis subtemas;
• formular perguntas iniciais.

Mas a fundamentação deve ser construída com fontes adequadas ao campo de pesquisa.

Para organizar essa etapa, consulte como fazer o referencial teórico do TCC.

Se a IA disser de onde tirou a informação, posso confiar?

Não sem verificar.

Abra a fonte indicada.

Confirme:

• se ela existe;
• se os autores estão corretos;
• se o documento contém a informação;
• se a IA preservou o contexto;
• se a conclusão apresentada é compatível com o estudo.

E se a ferramenta apresentar links reais?

Links reais são úteis, mas ainda exigem leitura.

Uma fonte existente pode ser:

• irrelevante para a afirmação;
• mal interpretada;
• antiga;
• de baixa qualidade;
• citada fora de contexto.

IA pode ser fonte primária?

Se a própria resposta da IA é o fenômeno estudado, ela pode constituir dado primário produzido no desenho da pesquisa.

Exemplo:

“Como diferentes chatbots respondem a perguntas sobre determinado tema?”

Nesse estudo, as respostas são dados.

Isso é diferente de usar o chatbot como autoridade para afirmar que determinado fato é verdadeiro.

IA pode constituir corpus?

Sim.

Um corpus pode ser formado por:

• respostas de um modelo;
• respostas de vários modelos;
• imagens geradas;
• códigos;
• classificações;
• outras saídas.

O pesquisador precisa definir critérios de coleta, preservação e análise.

Uma resposta de IA pode ser citada mesmo não sendo fonte científica?

Sim, se a resposta em si for relevante para aquilo que está sendo demonstrado.

Por exemplo, um estudo pode citar uma resposta incorreta justamente para analisá-la.

Portanto, duas perguntas precisam ser separadas:

1. o material precisa ser identificado?
2. o material é uma boa fonte para sustentar determinada afirmação?

As respostas podem ser diferentes.

Posso usar IA para definir um conceito?

Se o conceito possui literatura própria, procure as fontes acadêmicas correspondentes.

Uma definição gerada por IA pode ser utilizada como ponto de partida para compreender o assunto, mas não substitui automaticamente a fonte conceitual adequada.

Posso usar IA para citar estatísticas?

Não utilize números apenas porque foram fornecidos por um chatbot.

Localize a origem.

Verifique:

• instituição responsável;
• ano;
• população;
• amostra;
• método;
• território;
• definição da variável.

Posso usar IA para explicar uma lei?

Ferramentas podem auxiliar na compreensão inicial, mas consulte a legislação e fontes jurídicas adequadas antes de utilizar a informação no trabalho.

Isso também vale para:

• decretos;
• regulamentos;
• jurisprudência;
• atos normativos.

Quando necessário, consulte também como citar legislação nas normas ABNT, como citar lei nas normas ABNT e como citar jurisprudência nas normas ABNT.

Posso usar IA para explicar uma norma ABNT?

Utilize o texto normativo vigente e materiais institucionais confiáveis.

Uma resposta de IA pode:

• misturar versões;
• repetir orientação antiga;
• confundir norma com manual universitário;
• inventar regra.

Isso é especialmente importante em um tema no qual versões normativas podem mudar.

IA pode ajudar a encontrar artigos?

Sim, como ferramenta exploratória.

Mas confirme cada referência e consulte o documento.

IA pode substituir Google Acadêmico ou bases científicas?

Não é recomendável depender exclusivamente de um chatbot para realizar uma busca bibliográfica que deveria ser sistemática ou documentável.

Uma estratégia de busca acadêmica pode exigir:

• bases definidas;
• descritores;
• operadores;
• período;
• critérios de inclusão;
• critérios de exclusão;
• registro da busca.

IA pode ajudar a resumir artigos?

Pode auxiliar, mas o resumo gerado não substitui a leitura dos trechos relevantes.

Verifique especialmente:

• método;
• amostra;
• resultados;
• limitações;
• conclusões.

IA pode comparar vários artigos?

Pode auxiliar na organização inicial, mas a comparação precisa ser conferida com os documentos originais.

Se a ferramenta recebeu apenas resumos, ela não teve acesso necessariamente a todas as informações dos artigos.

Posso citar uma fonte sem lê-la porque a IA resumiu?

Não é uma prática recomendável.

Ao citar um documento como base do seu argumento, você precisa saber o que ele efetivamente apresenta.

Qual é a regra prática?

Quando a IA afirma:

“Segundo o estudo X…”

transforme isso em uma tarefa:

“Localizar, ler e verificar o estudo X.”

Somente depois decida se ele deve ser utilizado.

Inteligência artificial pode inventar referências? Como verificar?

Sim.

Ferramentas generativas podem produzir referências bibliográficas inexistentes ou combinar elementos de fontes reais de maneira incorreta.

Esse fenômeno é particularmente perigoso porque a referência pode parecer perfeitamente plausível.

Ela pode conter:

• sobrenomes realistas;
• título acadêmico convincente;
• nome de periódico existente;
• volume;
• número;
• páginas;
• DOI com aparência legítima.

Mesmo assim, o documento pode não existir.

Por que a IA inventa referências?

Modelos generativos produzem texto com base em padrões aprendidos.

Quando solicitados a fornecer uma referência, podem gerar uma sequência bibliograficamente plausível sem que todos os elementos correspondam a um documento real.

Por isso, a tarefa do pesquisador é verificar.

Quais tipos de erro podem ocorrer?

Uma referência pode ser:

• totalmente inexistente;
• real, mas com título errado;
• real, mas com autores incorretos;
• real, mas com ano errado;
• real, mas atribuída a outro periódico;
• real, mas com DOI incorreto;
• uma combinação de duas fontes diferentes;
• uma tradução inventada de um título;
• uma fonte real que não sustenta a afirmação.

Como verificar uma referência gerada por IA?

Utilize o protocolo abaixo.

Passo 1 — Pesquise o título exato

Procure o título completo entre aspas em mecanismo de busca ou base apropriada.

Se não encontrar nada, não conclua imediatamente que a fonte é falsa.

O título pode estar ligeiramente errado.

Continue verificando.

Passo 2 — Pesquise autor e palavras-chave

Combine:

• sobrenome do autor;
• termos principais do título;
• ano;
• nome do periódico.

Passo 3 — Verifique a base científica apropriada

Dependendo da área, consulte:

• portais acadêmicos;
• catálogos de bibliotecas;
• bases científicas;
• repositórios institucionais;
• site oficial do periódico.

Passo 4 — Confira o DOI

Se houver DOI, verifique se ele resolve para o documento correto.

Não basta o DOI “parecer” válido.

Passo 5 — Compare os autores

Confirme:

• nomes;
• ordem;
• quantidade de autores.

Passo 6 — Compare o título

Pequenas diferenças podem indicar:

• erro de transcrição;
• tradução não oficial;
• mistura entre documentos;
• fonte inventada.

Passo 7 — Confira o periódico ou editora

Verifique se a publicação realmente pertence ao periódico, livro, evento ou editora informados.

Passo 8 — Confira ano, volume, número e páginas

Metadados incorretos podem dificultar a localização e revelar que a referência foi montada de forma imprecisa.

Passo 9 — Abra o documento

Encontrar o título em uma busca não encerra a verificação.

Consulte o documento.

Passo 10 — Verifique se a fonte realmente sustenta a afirmação

Este é um dos passos mais importantes.

Uma referência pode existir e ainda assim não dizer aquilo que a IA afirmou.

Leia o trecho relevante e avalie o contexto.

Passo 11 — Corrija a referência com base na fonte real

Depois de localizar o documento, construa ou revise a referência utilizando os dados verdadeiros.

Não preserve erros apenas porque vieram da resposta original da IA.

Passo 12 — Só então utilize a fonte no TCC

A referência deve entrar no trabalho depois de:

• ser localizada;
• ser identificada corretamente;
• ser consultada;
• ser considerada pertinente.

Checklist rápido de verificação

Elemento	O que verificar?
Título	Existe e corresponde ao documento?
Autores	São os autores reais?
Ano	Corresponde à publicação?
Periódico ou editora	É o veículo correto?
Volume e número	Conferem com o documento?
Páginas	São reais e correspondem à publicação?
DOI	Resolve para o documento correto?
Conteúdo	Sustenta a afirmação utilizada?

Se o DOI funciona, a referência está correta?

Não necessariamente.

Um DOI pode existir e apontar para outro documento.

Compare:

• título;
• autores;
• ano;
• periódico;
• conteúdo.

Posso pedir à própria IA para verificar a referência?

Ela pode ajudar como etapa exploratória, mas não deve ser a única verificação.

Use fontes externas verificáveis.

E se duas IAs disserem que a referência existe?

A concordância entre dois sistemas generativos não substitui a existência do documento.

Localize a fonte.

Posso usar uma referência se encontrei apenas o título em outro site?

Procure confirmação em fonte bibliográfica confiável e, quando possível, consulte o documento.

O objetivo não é apenas provar que o título aparece na internet.

É saber qual documento existe e o que ele realmente afirma.

E se a referência estiver correta, mas eu não conseguir acessar o texto?

Não atribua ao documento afirmações específicas que você não pôde verificar.

Procure:

• biblioteca;
• repositório;
• versão autorizada;
• outra fonte acadêmica apropriada.

Posso citar o resumo do artigo?

O resumo pode ajudar a avaliar relevância, mas pode não conter detalhes suficientes para sustentar interpretações mais específicas.

Quanto mais precisa ou complexa a afirmação, maior a necessidade de consultar o texto adequado.

IA pode inventar livros?

Sim.

Verifique em:

• catálogos de bibliotecas;
• editora;
• livrarias acadêmicas;
• bases bibliográficas;
• outros registros confiáveis.

IA pode inventar leis ou decisões judiciais?

Pode produzir números, datas ou interpretações incorretas.

Consulte fontes jurídicas oficiais e bases adequadas.

IA pode inventar norma ABNT?

Pode citar número incorreto, versão antiga ou regra inexistente.

Por isso, não utilize um chatbot como autoridade final sobre o conteúdo de uma norma.

IA pode inventar estatísticas?

Sim.

Uma porcentagem específica acompanhada da expressão “segundo estudos” precisa de fonte verificável.

Não utilize números sem rastrear sua origem.

O que fazer se eu já coloquei referências de IA no TCC?

Faça uma auditoria antes da entrega.

Para cada referência sugerida pela ferramenta:

1. confirme existência;
2. confirme metadados;
3. abra a fonte;
4. verifique o trecho utilizado;
5. corrija a referência;
6. remova aquilo que não puder ser validado.

Como evitar o problema desde o início?

Adote uma regra simples:

nenhuma referência sugerida por IA entra automaticamente na bibliografia.

Primeiro ela entra em uma lista de verificação.

Depois de confirmada e consultada, pode ser incorporada ao trabalho.

Planilha de controle de referências

Uma tabela simples pode ajudar:

Referência sugerida	Existe?	Documento localizado?	Conteúdo conferido?	Metadados corrigidos?	Usar?
Fonte A	Sim	Sim	Sim	Sim	Sim
Fonte B	Não confirmada	Não	Não	Não	Não
Fonte C	Sim	Sim	Não	Sim	Aguardar

Por que essa verificação também protege a qualidade do TCC?

Uma referência inexistente pode comprometer:

• credibilidade;
• rastreabilidade;
• fundamentação teórica;
• qualidade metodológica;
• avaliação pela banca.

Mesmo quando o erro foi originalmente produzido por uma ferramenta, a responsabilidade pela bibliografia entregue continua sendo do autor do trabalho.

Quais cuidados de privacidade ter ao usar inteligência artificial no TCC?

O uso acadêmico de inteligência artificial não envolve apenas citação, referência e autoria.

Em muitos trabalhos, uma questão ainda mais importante surge antes de enviar qualquer conteúdo para uma ferramenta externa:

esses dados podem ser enviados?

Estudantes e pesquisadores podem trabalhar com:

• entrevistas;
• questionários;
• prontuários;
• dados pessoais;
• documentos empresariais;
• pesquisas ainda não publicadas;
• manuscritos;
• informações protegidas por confidencialidade;
• códigos;
• credenciais;
• bases de dados restritas.

Antes de enviar esse material para uma ferramenta de IA, é necessário avaliar privacidade, confidencialidade, ética, autorização e as regras aplicáveis ao projeto.

Posso enviar uma entrevista para o ChatGPT ou outra IA?

Depende do conteúdo e das condições da pesquisa.

Uma entrevista pode conter:

• nome;
• idade;
• cargo;
• empresa;
• cidade;
• informações de saúde;
• opiniões pessoais;
• experiências profissionais;
• relatos familiares;
• informações financeiras;
• outros dados identificáveis.

O pesquisador precisa avaliar se o participante autorizou o tratamento previsto e se o envio a um serviço externo é compatível com o projeto.

Remover o nome do entrevistado resolve o problema?

Nem sempre.

Uma pessoa pode continuar identificável pela combinação de informações.

Imagine um depoimento que diga:

“Sou o único cirurgião da especialidade X no hospital Y da cidade Z e coordenei determinado procedimento em 2025.”

Mesmo sem o nome, a identificação pode ser relativamente simples.

Portanto, anonimização não deve ser confundida com simples remoção do campo “nome”.

O que é necessário avaliar antes de enviar entrevistas?

Considere:

• consentimento;
• termo utilizado na pesquisa;
• protocolo ético aplicável;
• sensibilidade dos dados;
• possibilidade de reidentificação;
• política da instituição;
• condições de tratamento do serviço utilizado.

Posso enviar respostas de questionário?

Os mesmos cuidados se aplicam.

Questionários aparentemente anônimos podem conter combinações de variáveis que permitem inferir a identidade de uma pessoa.

Exemplo:

• idade exata;
• cargo específico;
• empresa;
• cidade pequena;
• tempo de serviço;
• formação rara.

O risco deve ser avaliado antes do envio.

Posso pedir à IA para analisar dados qualitativos?

Do ponto de vista técnico, ferramentas podem auxiliar na:

• codificação;
• classificação;
• identificação de temas;
• síntese;
• organização.

Mas a possibilidade técnica não resolve as questões de:

• privacidade;
• consentimento;
• ética;
• confidencialidade;
• validade metodológica.

Esses aspectos precisam ser avaliados separadamente.

Posso enviar dados de pacientes?

Dados de saúde exigem cuidado elevado.

Não envie prontuários, exames, identificadores ou informações clínicas a ferramentas externas sem verificar rigorosamente:

• regras da instituição;
• aprovação ética aplicável;
• consentimento;
• base adequada para o tratamento;
• proteções técnicas;
• condições do serviço utilizado.

Mesmo um conjunto sem nome explícito pode conter informações suficientes para identificar alguém.

Posso enviar documentos da empresa onde trabalho?

Não presuma que sim.

Um documento empresarial pode conter:

• segredo comercial;
• estratégia;
• informações financeiras;
• dados de clientes;
• dados de funcionários;
• contratos;
• informações técnicas;
• propriedade intelectual.

O fato de você ter acesso ao documento não significa automaticamente que possui autorização para enviá-lo a um serviço externo.

Posso enviar um contrato para a IA analisar?

Antes de fazer isso, avalie se o documento contém:

• dados pessoais;
• cláusulas confidenciais;
• segredos comerciais;
• informações protegidas;
• obrigações de sigilo.

Quando houver dúvida, procure orientação adequada antes do envio.

Posso enviar um artigo ainda não publicado?

Tenha cautela.

Um manuscrito inédito pode conter:

• resultados ainda não divulgados;
• hipóteses originais;
• dados não publicados;
• informações submetidas sob confidencialidade;
• propriedade intelectual.

Se o texto pertence a outro pesquisador ou está em processo editorial, o cuidado deve ser ainda maior.

Posso enviar meu próprio TCC inteiro para uma IA?

Antes de enviar, avalie se o documento contém material que não deve ser compartilhado externamente.

Isso pode incluir:

• entrevistas;
• dados pessoais;
• informações empresariais;
• resultados inéditos;
• documentos de terceiros;
• material sujeito a restrições.

Também verifique as regras da instituição sobre uso de IA.

Meu TCC é meu, então posso enviar tudo?

Nem sempre.

Um trabalho acadêmico pode incorporar dados e materiais sobre os quais o estudante não possui liberdade irrestrita de compartilhamento.

Por exemplo:

• dados fornecidos por participantes;
• documentos empresariais;
• imagens licenciadas;
• dados obtidos mediante acordo;
• material de pesquisa de um grupo.

Posso enviar texto do meu orientador?

Não presuma autorização.

Comentários, manuscritos, projetos e materiais enviados por outras pessoas podem ser confidenciais ou inéditos.

Quando necessário, confirme antes de encaminhá-los a serviços externos.

Posso usar IA para revisar artigo submetido a periódico?

Se você recebeu um manuscrito confidencial para avaliação, revisão por pares ou atividade editorial, siga rigorosamente as regras aplicáveis.

Não envie conteúdo confidencial a uma ferramenta externa sem autorização compatível com a política editorial.

Posso colocar senha ou chave de API no prompt?

Não.

Evite inserir:

• senhas;
• tokens;
• chaves de API;
• credenciais;
• códigos de recuperação;
• segredos de sistema.

Se uma credencial for exposta acidentalmente, considere as medidas apropriadas de revogação e substituição.

Posso pedir à IA para corrigir um código que contém credenciais?

Remova credenciais e informações sensíveis antes de compartilhar o trecho.

Utilize valores fictícios ou placeholders quando possível.

Por exemplo:

API_KEY="SUA_CHAVE_AQUI"

em vez de uma chave real.

Posso usar dados fictícios?

Dados sintéticos ou fictícios podem ser úteis em determinadas tarefas técnicas e didáticas.

Mas não devem ser apresentados como se fossem dados coletados de participantes reais.

Se dados sintéticos fazem parte da pesquisa, descreva:

• como foram produzidos;
• para qual finalidade;
• como foram utilizados;
• quais limitações possuem.

IA pode gerar participantes fictícios para completar minha amostra?

Não apresente respostas inventadas por IA como se tivessem sido fornecidas por participantes reais.

Isso falsificaria a natureza dos dados.

Se a pesquisa estuda dados sintéticos, eles precisam ser explicitamente tratados como sintéticos.

Posso pedir à IA para “preencher” respostas ausentes?

Tratamento de dados ausentes é uma decisão metodológica.

Não peça simplesmente a uma ferramenta para inventar respostas plausíveis e depois trate os valores como observações reais.

Se houver procedimento estatístico ou metodológico de imputação, ele deve ser tecnicamente justificado e documentado.

Posso pedir à IA para criar citações fictícias para ilustrar a análise?

Se forem exemplos didáticos claramente identificados como fictícios, pode haver contextos em que isso seja apropriado.

Mas nunca misture exemplos sintéticos com:

• falas reais de participantes;
• citações bibliográficas reais;
• resultados empíricos.

Como usar exemplos sintéticos com segurança?

Identifique-os claramente:

“Exemplo hipotético criado exclusivamente para ilustrar o procedimento.”

Não atribua a uma pessoa real.

Posso usar IA para anonimizar entrevistas?

Uma ferramenta pode auxiliar a identificar elementos potencialmente identificáveis, mas o pesquisador precisa revisar o resultado.

A anonimização pode exigir conhecimento do contexto.

Um sistema pode remover nomes e deixar outras pistas suficientes para reidentificação.

Posso substituir nomes por pseudônimos usando IA?

Pode ser uma tarefa operacional possível, mas confira se:

• todos os identificadores foram tratados;
• os pseudônimos são consistentes;
• nenhuma pessoa real foi acidentalmente introduzida;
• o conteúdo continua protegido.

Posso enviar apenas um trecho do documento?

Reduzir a quantidade de informação pode diminuir riscos em algumas situações, mas não torna automaticamente o compartilhamento permitido.

O trecho ainda pode conter dados protegidos.

Posso apagar os dados depois?

A possibilidade de apagar uma conversa posteriormente não deve ser utilizada como única justificativa para enviar material que não deveria ter sido compartilhado.

A decisão correta precisa ocorrer antes do envio.

Como decidir se posso enviar determinado material?

Antes de inserir um documento ou dado em uma IA externa, faça estas perguntas:

1. O material contém dados pessoais?
2. Contém dados sensíveis?
3. É confidencial?
4. É inédito?
5. Pertence a terceiros?
6. Existe acordo de sigilo?
7. O consentimento permite esse tratamento?
8. A instituição permite esse uso?
9. O projeto de pesquisa permite?
10. Posso atingir o objetivo sem enviar o conteúdo real?

Princípio da minimização

Quando o uso for permitido, considere fornecer apenas o necessário.

Se a tarefa pode ser testada com:

• dados fictícios;
• trecho anonimizado;
• estrutura genérica;
• exemplo sintético;

talvez não seja necessário expor o conjunto completo de dados reais.

Privacidade também precisa aparecer na metodologia?

Quando a IA processa dados de pesquisa, pode ser relevante explicar:

• que tipo de dado foi utilizado;
• como foi protegido;
• se houve anonimização;
• qual material foi efetivamente enviado;
• quais controles foram adotados.

O nível de detalhe depende da natureza do estudo.

IA e ética da pesquisa são a mesma discussão que ABNT?

Não.

Normalização bibliográfica não substitui avaliação ética.

Um trabalho pode estar formalmente bem referenciado e ainda apresentar problemas na forma como os dados foram tratados.

Por isso, mantenha separadas as perguntas:

• como citar;
• como referenciar;
• como declarar;
• como documentar metodologicamente;
• se o processamento dos dados é permitido e eticamente adequado.

25 exemplos de como usar, citar e declarar inteligência artificial no TCC

As situações abaixo mostram por que não existe uma única resposta para a pergunta “preciso citar a IA?”.

Em cada caso, é necessário identificar:

• o que a ferramenta fez;
• o que entrou no trabalho;
• qual é a fonte original;
• se houve participação metodológica;
• se existe exigência institucional.

Exemplo 1 — IA usada para gerar palavras-chave de pesquisa

Situação: o estudante pede ao chatbot sugestões de palavras-chave para pesquisar sobre evasão universitária.

Depois utiliza os termos em bases acadêmicas, encontra os artigos e constrói a revisão a partir das fontes consultadas.

Como analisar: a IA funcionou como ferramenta exploratória.

Os artigos localizados continuam sendo as fontes utilizadas na fundamentação.

Verifique se a instituição exige declaração desse tipo de assistência.

Exemplo 2 — IA sugere cinco artigos científicos

Situação: o chatbot apresenta cinco referências.

Como analisar: nenhuma delas deve entrar automaticamente no TCC.

O estudante precisa:

1. confirmar que o artigo existe;
2. localizá-lo;
3. consultá-lo;
4. verificar os metadados;
5. confirmar se sustenta a afirmação;
6. referenciá-lo com base na fonte real.

A IA atuou como mecanismo de descoberta, não como garantia bibliográfica.

Exemplo 3 — IA explica um conceito e o estudante copia a definição

Situação: o estudante pergunta “o que é aprendizagem significativa?” e copia a resposta para o referencial teórico.

Problema: a definição acadêmica deve ser fundamentada nas fontes apropriadas.

Como analisar: localize autores e literatura que tratam do conceito. Não transforme uma síntese de chatbot em substituto automático das fontes teóricas.

Exemplo 4 — IA explica um conceito, mas o estudante pesquisa depois

Situação: a ferramenta ajuda o estudante a compreender inicialmente o conceito.

Depois ele consulta livros e artigos e escreve a seção com base neles.

Como analisar: a função da IA foi exploratória.

As fontes acadêmicas efetivamente consultadas sustentam a redação final.

A necessidade de declarar o uso exploratório depende da política aplicável.

Exemplo 5 — IA gera um parágrafo que entra quase sem alteração no TCC

Situação: o estudante pede um parágrafo sobre determinado assunto e o incorpora ao trabalho.

Como analisar: não descreva esse processo como simples correção ortográfica.

Avalie:

• política institucional;
• necessidade de transparência;
• origem das afirmações;
• verificação das fontes;
• forma adequada de identificar o conteúdo.

Exemplo 6 — IA reescreve um parágrafo produzido pelo estudante

Situação: o estudante escreve o conteúdo e pede:

“Reescreva em linguagem acadêmica.”

Como analisar: isso pode representar reescrita substantiva, não apenas revisão gramatical.

Compare as versões e verifique se:

• o sentido foi preservado;
• novas afirmações apareceram;
• a força das conclusões mudou;
• fontes foram acrescentadas.

Se houver exigência institucional de declaração, descreva a intervenção de forma compatível com o que ocorreu.

Exemplo 7 — IA apenas corrige ortografia e pontuação

Situação: o estudante produz o texto e utiliza uma ferramenta exclusivamente para localizar erros linguísticos.

Como analisar: trata-se de uma assistência mais limitada do que geração ou reescrita.

Ainda assim, verifique a política institucional.

Revise as alterações para evitar modificações indevidas em citações, termos técnicos ou referências.

Exemplo 8 — IA cria o roteiro de uma entrevista

Situação: o estudante pede sugestões de perguntas para entrevista semiestruturada.

Como analisar: se as sugestões influenciaram o instrumento definitivo, avalie se o processo precisa ser documentado metodologicamente.

O pesquisador continua responsável por:

• adequação das perguntas;
• validade do instrumento;
• ética;
• coerência com os objetivos.

Exemplo 9 — IA analisa entrevistas

Situação: transcrições são enviadas para uma ferramenta que sugere categorias temáticas.

Como analisar: a IA participa de uma etapa metodologicamente relevante.

É necessário avaliar:

• privacidade;
• consentimento;
• anonimização;
• prompt;
• procedimento de classificação;
• validação humana;
• descrição na metodologia.

Exemplo 10 — IA traduz entrevistas

Situação: entrevistas realizadas em outro idioma são traduzidas por uma ferramenta generativa antes da análise.

Como analisar: a tradução pode alterar significado e, portanto, integrar o método.

Documente quando relevante:

• ferramenta;
• procedimento;
• revisão;
• tratamento de divergências;
• proteção dos dados.

Exemplo 11 — IA resume artigos para revisão bibliográfica

Situação: o estudante envia artigos para a ferramenta e recebe resumos.

Como analisar: os artigos continuam sendo as fontes.

O estudante deve conferir os documentos originais, especialmente:

• método;
• amostra;
• resultados;
• limitações;
• conclusões.

Não cite uma fonte com base apenas no resumo gerado pela IA.

Exemplo 12 — IA gera uma tabela comparativa de artigos

Situação: vários artigos são fornecidos ao sistema, que produz uma tabela com autor, método, amostra e resultados.

Como analisar: confira cada célula com os documentos originais.

A ferramenta pode:

• trocar autores;
• confundir amostras;
• simplificar resultados;
• omitir limitações;
• misturar informações entre estudos.

Se essa etapa fizer parte formal do método de revisão, documente o procedimento.

Exemplo 13 — IA gera código para análise estatística

Situação: o estudante pede um script para calcular determinada análise.

Como analisar: o código precisa ser tecnicamente validado.

Registre a participação da ferramenta quando metodologicamente relevante e de acordo com as regras institucionais.

O fato de o script executar sem erro não prova que a análise está correta.

Exemplo 14 — IA gera um gráfico a partir dos dados da pesquisa

Situação: o estudante fornece dados próprios e pede à ferramenta que produza um gráfico.

Como analisar: os dados continuam pertencendo ao conjunto utilizado na pesquisa, mas a visualização precisa ser conferida cuidadosamente.

Verifique:

• valores;
• eixos;
• escala;
• categorias;
• rótulos;
• legenda;
• unidades;
• proporções.

Se a IA também gerou ou alterou números, o problema deixa de ser apenas visual.

Não permita que uma ferramenta preencha silenciosamente dados ausentes ou crie observações que não existiam.

Exemplo 15 — IA gera uma imagem ilustrativa

Situação: o estudante produz uma ilustração generativa para explicar visualmente um conceito.

Como analisar: identifique a natureza sintética da imagem quando necessário e siga as regras institucionais para legenda, fonte e declaração.

Não apresente uma imagem artificial como se fosse:

• fotografia documental;
• registro de experimento;
• imagem histórica autêntica;
• evidência empírica.

Exemplo 16 — IA edita uma fotografia do experimento

Situação: o estudante utiliza um recurso generativo para remover um elemento da fotografia.

Como analisar: esse cenário exige cuidado maior porque a imagem pode funcionar como dado ou evidência.

Se a edição altera elementos observáveis, ela pode comprometer a fidelidade do registro.

Preserve o original e documente intervenções relevantes.

Exemplo 17 — IA ajuda a escrever a metodologia

Situação: o estudante descreve verbalmente o procedimento e pede à ferramenta que transforme as informações em um texto acadêmico.

Como analisar: confira se o texto final corresponde exatamente ao que foi realizado.

A IA pode introduzir:

• etapas inexistentes;
• termos metodológicos inadequados;
• amostras incorretas;
• procedimentos não realizados;
• formas de análise que parecem mais sofisticadas do que as efetivamente utilizadas.

Metodologia não é o lugar para “melhorar” retrospectivamente o procedimento.

Exemplo 18 — IA ajuda a interpretar resultados estatísticos

Situação: o estudante envia uma tabela de resultados e pede uma interpretação.

Como analisar: verifique a interpretação com conhecimento estatístico adequado e com o método efetivamente utilizado.

Uma ferramenta pode confundir:

• associação com causalidade;
• significância estatística com importância prática;
• ausência de evidência com evidência de ausência;
• correlação com efeito;
• intervalos de confiança;
• medidas de tamanho de efeito.

Se a IA participa substancialmente da interpretação, avalie a necessidade de documentar essa assistência.

Exemplo 19 — IA gera dados sintéticos para testar um código

Situação: o estudante pede um conjunto fictício apenas para testar se o script funciona.

Como analisar: isso pode ser metodologicamente útil, desde que os dados sintéticos permaneçam claramente separados dos dados reais.

Não apresente os valores fictícios como observações coletadas.

Exemplo 20 — IA gera respostas fictícias para completar um questionário

Situação: faltaram participantes e o estudante pede à ferramenta que crie respostas plausíveis para atingir o tamanho de amostra planejado.

Como analisar: não trate respostas inventadas como participantes reais.

Isso altera a natureza dos dados e compromete a integridade da pesquisa.

Exemplo 21 — IA cria perguntas para um questionário

Situação: a ferramenta sugere itens que posteriormente são incluídos no instrumento.

Como analisar: a responsabilidade pela qualidade do instrumento continua sendo do pesquisador.

Avalie:

• relação com os objetivos;
• clareza;
• ambiguidade;
• indução;
• validade;
• adequação ao público;
• procedimentos de teste ou validação necessários.

Se a geração dos itens foi relevante para a construção do instrumento, documente o processo conforme a metodologia e as regras aplicáveis.

Exemplo 22 — IA é o próprio objeto da pesquisa

Situação: o TCC compara como diferentes modelos respondem às mesmas perguntas.

Como analisar: as respostas constituem dados.

O método deve documentar, conforme relevante:

• ferramentas;
• modelos;
• datas;
• prompts;
• contexto;
• número de execuções;
• critérios de análise;
• preservação das respostas.

A IA não está sendo utilizada como autoridade sobre o tema, mas como objeto de observação.

Exemplo 23 — IA fornece uma referência que realmente existe

Situação: o chatbot sugere um artigo real e pertinente.

Como analisar: o estudante localiza o artigo, lê o documento, verifica a informação e decide utilizá-lo.

Nesse caso, a referência final deve ser construída com base no artigo consultado.

O fato de a IA ter indicado a fonte não transforma a resposta do chatbot na fonte principal da afirmação.

Exemplo 24 — IA fornece uma referência inexistente

Situação: a referência possui autores, título, periódico, páginas e DOI aparentemente completos, mas não pode ser confirmada.

Como analisar: não utilize a referência.

Pesquise variações para verificar se houve erro nos metadados.

Se o documento continuar sem confirmação, remova-o da bibliografia.

Não peça apenas à própria IA que confirme sua existência.

Exemplo 25 — IA participa de várias etapas do TCC

Situação: o estudante utiliza IA para:

• brainstorming;
• palavras-chave;
• revisão textual;
• tradução;
• código;
• organização de dados.

Como analisar: não tente resolver tudo com uma única frase genérica como:

“Foi utilizado ChatGPT no desenvolvimento deste trabalho.”

Mapeie cada função.

Uso	Questão principal
Brainstorming	Existe exigência institucional de declaração?
Palavras-chave	As fontes encontradas foram verificadas?
Revisão textual	Qual foi o nível real de intervenção?
Tradução	Como a tradução foi conferida?
Código	Como o código foi validado?
Dados	Há implicações metodológicas, éticas ou de privacidade?

Depois, determine para cada uso se é necessário:

• declarar;
• descrever na metodologia;
• identificar uma saída;
• referenciar um material;
• preservar prompts e respostas;
• adotar medidas adicionais de privacidade.

30 erros ao usar e citar inteligência artificial no TCC

Grande parte dos problemas relacionados à inteligência artificial em trabalhos acadêmicos não ocorre porque o estudante utilizou uma ferramenta, mas porque não distinguiu corretamente uso, fonte, citação, referência, metodologia, declaração e validação.

A imagem abaixo resume os principais erros que devem ser evitados ao utilizar e citar inteligência artificial em trabalhos acadêmicos.

Erro 1 — Procurar uma única “referência ABNT do ChatGPT” para qualquer situação

Uma ferramenta pode ser:

• mencionada;
• utilizada como software;
• fonte de uma resposta específica;
• instrumento metodológico;
• objeto da pesquisa;
• geradora de imagem;
• auxiliar de programação.

Antes de escolher a forma documental, identifique o objeto e a função.

Erro 2 — Tratar um modelo encontrado na internet como regra oficial da ABNT

Uma universidade, biblioteca, periódico ou pesquisador pode propor uma solução para citar determinada ferramenta.

Isso não significa que o modelo seja automaticamente uma fórmula universal estabelecida pela ABNT.

Verifique a origem da orientação.

Erro 3 — Confundir regra institucional com regra ABNT

Uma universidade pode exigir:

• declaração de IA;
• local específico;
• modelo próprio;
• restrições de uso;
• informações adicionais.

Apresente essas exigências como institucionais.

Erro 4 — Acreditar que declarar o uso torna qualquer uso permitido

Declaração é transparência.

Permissão é outra questão.

Se determinada prática é proibida, declarar posteriormente que ela ocorreu não elimina automaticamente o problema.

Erro 5 — Acreditar que uma referência substitui a declaração

Uma referência identifica determinado material.

Uma instituição pode exigir transparência sobre a participação da ferramenta mesmo quando não há uma resposta específica citada.

Erro 6 — Acreditar que uma declaração substitui a metodologia

Escrever:

“Foi utilizada inteligência artificial.”

não explica como um sistema classificou dados, traduziu entrevistas ou gerou código analítico.

Erro 7 — Tratar a IA automaticamente como autora do TCC

Não atribua autoria acadêmica a um sistema apenas porque ele produziu texto.

Autoria envolve responsabilidades que permanecem com os autores humanos.

Erro 8 — Inventar o modelo da ferramenta

Se você não sabe qual modelo foi utilizado, não complete a informação por suposição.

Registre apenas aquilo que pode ser identificado.

Erro 9 — Inventar uma data de publicação para a resposta

A data de uma interação, a data de publicação de uma página e a data de acesso a um recurso não são automaticamente a mesma coisa.

Identifique qual data você realmente possui.

Erro 10 — Inventar URL para uma conversa privada

Se a interação não possui endereço público, não crie um link artificial apenas para completar uma estrutura de referência.

Documente a conversa por meio adequado.

Erro 11 — Inventar número de página

Uma resposta sem paginação não deve receber “p. 1” apenas porque determinado modelo de citação direta costuma exigir página.

Não crie precisão documental inexistente.

Erro 12 — Usar a página inicial da ferramenta como se fosse o endereço da resposta

A página geral de uma plataforma e uma interação específica são objetos diferentes.

Um endereço genérico pode identificar o serviço, mas não necessariamente a resposta utilizada.

Erro 13 — Copiar uma referência sugerida pela própria IA sem verificar

Esse é um dos erros mais perigosos.

Localize o documento, confira os metadados e leia a fonte antes de utilizá-la.

Erro 14 — Acreditar que DOI com aparência correta prova que a fonte existe

Verifique se o DOI resolve para o documento correspondente.

Depois compare:

• autores;
• título;
• ano;
• periódico.

Erro 15 — Citar uma fonte que não foi consultada

Se a IA resumiu um artigo, não atribua ao artigo afirmações específicas sem conferir o documento.

Uma síntese automática pode omitir ou distorcer informações.

Erro 16 — Usar IA como fonte de uma estatística sem localizar a origem

Números precisam de contexto.

Confirme:

• fonte;
• data;
• população;
• amostra;
• método;
• território;
• definição da medida.

Erro 17 — Usar resposta de IA como substituta automática do referencial teórico

Uma explicação clara não substitui a literatura acadêmica pertinente.

Utilize as fontes apropriadas para fundamentar conceitos, teorias e evidências.

Erro 18 — Parafrasear a IA e achar que o problema da fonte desapareceu

Trocar palavras não resolve a origem de uma afirmação.

Se o conteúdo factual ou teórico vem de literatura anterior, procure e cite as fontes adequadas.

Erro 19 — Colocar “Fonte: ChatGPT” em qualquer material e considerar o problema resolvido

Uma indicação genérica pode ser insuficiente para identificar:

• interação;
• data;
• prompt;
• modelo;
• resposta;
• contexto.

Erro 20 — Descrever geração de conteúdo como simples correção gramatical

Se a ferramenta:

• reescreveu parágrafos;
• adicionou argumentos;
• expandiu conteúdo;
• produziu seções;

não reduza o processo a “correção ortográfica”.

A descrição precisa corresponder ao uso real.

Erro 21 — Confiar que uma resposta bem escrita está correta

Fluência não é evidência de veracidade.

Uma resposta pode ser clara, detalhada e convincente e ainda conter erros.

Erro 22 — Não registrar prompts quando eles definem o experimento

Se pequenas mudanças na instrução podem alterar os resultados, o prompt é metodologicamente relevante.

Preserve sua formulação.

Erro 23 — Alterar o prompt depois da coleta sem registrar

Não apresente uma versão “melhorada” como se tivesse sido aquela efetivamente utilizada.

Preserve as versões relevantes.

Erro 24 — Selecionar apenas a melhor resposta sem critério

Se o mesmo prompt foi executado várias vezes, escolher a saída mais conveniente pode introduzir viés.

Defina e documente o critério de seleção.

Erro 25 — Corrigir silenciosamente respostas que são dados da pesquisa

Se o estudo analisa erros da IA, corrigir os erros antes de apresentar o corpus destrói parte do fenômeno estudado.

Preserve o material original.

Erro 26 — Enviar dados confidenciais sem avaliar o risco

Não envie automaticamente:

• entrevistas;
• dados de pacientes;
• documentos empresariais;
• manuscritos inéditos;
• credenciais;
• informações restritas.

Analise autorização, privacidade, ética e regras institucionais antes do envio.

Erro 27 — Achar que remover o nome torna qualquer dado anônimo

Uma combinação de informações pode permitir reidentificação.

Anonimização exige análise contextual.

Erro 28 — Usar imagem gerada por IA como se fosse registro real

Não apresente uma imagem sintética como fotografia de:

• experimento;
• pessoa;
• evento;
• local;
• objeto histórico.

Identifique adequadamente a natureza do material.

Erro 29 — Usar código gerado por IA sem validar

Um programa que executa sem erro pode produzir resultados metodologicamente incorretos.

Teste e revise o código.

Erro 30 — Entregar o TCC sem verificar a política institucional vigente

Mesmo depois de compreender as normas gerais de citação e referência, confirme as regras da instituição.

Verifique especialmente:

• usos permitidos;
• usos proibidos;
• necessidade de declaração;
• modelo de declaração;
• local de apresentação;
• exigência de registro de prompts;
• orientações sobre dados e privacidade.

Os 30 erros podem ser resumidos em cinco riscos principais

Risco	Exemplos
Normalização	Inventar página, URL, autoria ou fórmula universal
Confiabilidade	Usar referências, dados ou interpretações sem verificar
Transparência	Omitir uso metodologicamente relevante ou descrevê-lo de forma incorreta
Integridade metodológica	Selecionar respostas sem critério, alterar corpus ou usar código não validado
Privacidade e ética	Enviar dados confidenciais ou pessoais sem avaliação adequada

Como evitar esses erros na prática?

Antes da entrega, confirme:

1. o que foi feito com IA;
2. qual ferramenta foi utilizada;
3. qual conteúdo entrou no trabalho;
4. quais fontes originais sustentam as afirmações;
5. se as referências foram verificadas;
6. se o uso precisa aparecer na metodologia;
7. se existe obrigação de declaração;
8. se prompts e respostas precisam ser preservados;
9. se dados confidenciais foram protegidos;
10. se as regras institucionais vigentes foram conferidas.

Checklist para usar e citar inteligência artificial no TCC

Depois de compreender as diferenças entre uso, citação, referência, declaração e metodologia, o passo final é aplicar esses conceitos ao próprio trabalho.

O checklist abaixo pode ser utilizado antes da entrega do TCC, monografia, artigo ou outro trabalho acadêmico.

Passo 1 — Liste todas as ferramentas de IA utilizadas

Comece fazendo um inventário.

Não pense apenas no chatbot principal.

Considere ferramentas utilizadas para:

• brainstorming;
• busca;
• redação;
• revisão;
• tradução;
• imagem;
• programação;
• análise;
• transcrição;
• organização;
• resumo;
• classificação de dados.

Uma tabela simples pode ajudar:

Ferramenta	Função	Parte do trabalho	Resultado utilizado?
Ferramenta A	Palavras-chave	Busca bibliográfica	Indiretamente
Ferramenta B	Revisão linguística	Texto	Sim
Ferramenta C	Código	Análise	Sim

Passo 2 — Identifique a função de cada uso

Para cada ferramenta, pergunte:

“O que exatamente ela fez?”

Evite respostas genéricas como:

“Ajudou no TCC.”

Prefira descrições específicas:

• sugeriu palavras-chave;
• gerou texto;
• reescreveu parágrafo;
• corrigiu gramática;
• traduziu entrevista;
• classificou comentários;
• gerou código;
• produziu imagem;
• resumiu artigos;
• indicou referências.

Passo 3 — Identifique o que realmente entrou no trabalho

Nem tudo que foi consultado entrou no TCC.

Separe:

• ideias descartadas;
• sugestões exploratórias;
• texto incorporado;
• imagens utilizadas;
• código executado;
• dados analisados;
• fontes localizadas;
• respostas que viraram corpus.

Essa separação evita declarar como metodologicamente central uma interação irrelevante e, ao mesmo tempo, evita ocultar uma contribuição substancial.

Passo 4 — Pergunte se existe uma fonte original por trás da resposta

Se a IA forneceu:

• conceito;
• teoria;
• estatística;
• lei;
• norma;
• resultado científico;
• informação histórica;

procure a fonte apropriada.

A resposta da IA não deve substituir automaticamente o documento que sustenta a afirmação.

Passo 5 — Verifique todas as referências sugeridas pela IA

Para cada referência:

• confirme existência;
• localize o documento;
• confira autores;
• confira título;
• confira ano;
• confira periódico ou editora;
• confira DOI, quando houver;
• leia o trecho relevante;
• confirme se a fonte sustenta a afirmação.

Se não conseguir confirmar a fonte, não a trate como referência validada.

Passo 6 — Identifique se alguma saída da IA precisa ser citada ou preservada

Pergunte:

“A própria resposta é importante para aquilo que estou demonstrando?”

Isso pode acontecer quando:

• a resposta foi incorporada ao texto;
• a saída é analisada;
• a IA é objeto da pesquisa;
• a resposta constitui dado;
• o estudo compara modelos;
• o trabalho analisa erros ou vieses.

Passo 7 — Identifique se o uso precisa aparecer na metodologia

A metodologia pode precisar explicar o uso quando a IA:

• classificou dados;
• processou documentos;
• traduziu material de pesquisa;
• gerou código analítico;
• produziu o corpus;
• participou da análise;
• gerou dados sintéticos utilizados no desenho;
• constituiu instrumento experimental.

Uma referência à ferramenta não substitui essa explicação.

Passo 8 — Verifique se existe obrigação de declaração

Consulte:

• manual do TCC;
• regulamento do curso;
• política institucional de IA;
• orientações da biblioteca;
• coordenação;
• orientador;
• regras do periódico, quando aplicável.

Confirme:

• se a declaração é obrigatória;
• qual conteúdo precisa constar;
• onde deve aparecer;
• se existe modelo oficial da instituição.

Passo 9 — Verifique privacidade e confidencialidade

Faça uma auditoria de tudo que foi enviado para ferramentas externas.

Pergunte:

• enviei entrevistas?
• enviei respostas de questionário?
• enviei dados pessoais?
• enviei documentos empresariais?
• enviei manuscritos inéditos?
• enviei dados de terceiros?
• enviei credenciais?

Se houver material sensível, verifique se o tratamento foi compatível com as regras aplicáveis.

Passo 10 — Preserve os registros metodologicamente importantes

Quando necessário, mantenha:

• prompts;
• respostas;
• datas;
• modelos;
• versões;
• arquivos enviados;
• critérios de seleção;
• procedimentos de validação.

Não é necessário guardar indiscriminadamente tudo o que foi digitado em qualquer ferramenta.

Preserve aquilo que permite compreender ou auditar o método.

Passo 11 — Revise as alterações produzidas pela IA

Se a ferramenta revisou ou reescreveu o texto, confira:

• se o significado mudou;
• se novas afirmações foram adicionadas;
• se citações foram alteradas;
• se números foram modificados;
• se fontes foram inventadas;
• se conclusões ficaram mais fortes;
• se termos técnicos permanecem corretos.

Passo 12 — Faça uma revisão humana final

O autor precisa compreender e conseguir defender aquilo que entrega.

Antes da submissão, revise:

• argumentação;
• metodologia;
• resultados;
• citações;
• referências;
• tabelas;
• figuras;
• código;
• declarações;
• anexos e apêndices.

Checklist final — marque antes de entregar

• ☐ Listei as ferramentas de IA utilizadas.
• ☐ Sei exatamente para que cada ferramenta foi usada.
• ☐ Identifiquei quais conteúdos produzidos com IA entraram no trabalho.
• ☐ Localizei as fontes originais das afirmações factuais e acadêmicas relevantes.
• ☐ Verifiquei todas as referências sugeridas por IA.
• ☐ Não inventei autoria, página, URL, modelo ou data.
• ☐ Identifiquei as respostas de IA que constituem dados ou objeto de análise.
• ☐ Documentei o uso metodologicamente relevante.
• ☐ Preservei prompts e respostas necessários para compreender o método.
• ☐ Validei código, classificações, traduções e outras saídas relevantes.
• ☐ Revisei imagens geradas ou editadas por IA.
• ☐ Verifiquei privacidade e confidencialidade dos dados enviados.
• ☐ Não incluí credenciais ou informações restritas indevidamente.
• ☐ Conferi o manual institucional.
• ☐ Verifiquei se existe política específica sobre IA.
• ☐ Confirmei se uma declaração é obrigatória.
• ☐ Usei o modelo institucional de declaração, quando existente.
• ☐ Diferenciei declaração, citação, referência e metodologia.
• ☐ Revisei todas as alterações feitas por ferramentas generativas.
• ☐ Consigo explicar e defender o conteúdo final do trabalho.

Matriz prática: o que fazer em cada situação?

Situação	Ação principal a avaliar
IA sugeriu palavras-chave	Usar os termos na pesquisa e verificar eventual exigência de declaração
IA sugeriu um artigo	Localizar, consultar e citar o artigo original
IA resumiu um artigo	Conferir o resumo com o documento original
IA explicou um conceito	Buscar a literatura acadêmica que fundamenta o conceito
IA gerou texto incorporado ao TCC	Avaliar identificação, transparência e política institucional
IA apenas corrigiu ortografia	Revisar alterações e verificar política institucional
IA reescreveu parágrafos	Tratar como intervenção mais substancial e verificar exigências de transparência
IA traduziu artigo	Conferir com o original e citar a fonte original
IA traduziu entrevistas	Documentar procedimento, validar e avaliar privacidade
IA classificou dados	Descrever metodologia e validação
IA gerou código	Testar, revisar e documentar quando metodologicamente relevante
IA gerou imagem ilustrativa	Identificar adequadamente a natureza do material
IA editou imagem científica	Preservar original e documentar alterações relevantes
IA gerou respostas estudadas pela pesquisa	Tratar as respostas como dados e documentar a coleta
IA inventou uma referência	Não utilizar a fonte não confirmada
IA apresentou fonte real	Consultar e verificar a fonte antes de citá-la
IA recebeu dados pessoais	Avaliar imediatamente privacidade, ética e regras aplicáveis
IA ajudou na metodologia	Conferir se o texto descreve o procedimento realmente realizado
Instituição exige declaração	Seguir o modelo e o local determinados pela instituição
Instituição não possui regra específica	Manter transparência, atribuição, verificação e documentação metodológica adequada
IA foi utilizada em várias etapas	Mapear cada função separadamente em vez de fazer uma declaração genérica

Fluxo rápido de decisão em 10 perguntas

Se você precisa decidir rapidamente como tratar determinado uso, responda na ordem:

1. Usei IA?
2. Para qual função?
3. Alguma saída entrou no trabalho?
4. A própria saída é objeto, dado ou evidência analisada?
5. Existe uma fonte original por trás da informação?
6. A IA participou do método?
7. Preciso preservar prompt ou resposta?
8. Há dados pessoais, confidenciais ou restritos envolvidos?
9. A instituição exige declaração?
10. Existe modelo ou regra específica que preciso seguir?

Se a resposta à pergunta 3 for “não”

Se nenhuma saída foi incorporada e a ferramenta teve função apenas exploratória, a questão principal pode ser a política institucional de transparência.

Ainda assim, verifique se o uso teve impacto metodológico.

Se a resposta à pergunta 4 for “sim”

Se a própria saída é dado ou objeto da pesquisa, documente:

• ferramenta;
• data;
• modelo, quando conhecido;
• prompt;
• resposta;
• condições da interação;
• forma de análise.

Se a resposta à pergunta 5 for “sim”

Procure a fonte original.

Exemplo:

se o chatbot informa que determinado estudo encontrou um resultado, localize o estudo e verifique-o.

Se a resposta à pergunta 6 for “sim”

Não dependa apenas de uma referência à ferramenta.

Descreva o procedimento metodológico necessário.

Se a resposta à pergunta 7 for “sim”

Crie um sistema de documentação.

Pode incluir:

• P01, P02, P03 para prompts;
• R01, R02, R03 para respostas;
• tabela de interações;
• apêndice;
• material suplementar.

Explique que os códigos são convenções criadas pela própria pesquisa.

Se a resposta à pergunta 8 for “sim”

Não continue automaticamente o processamento.

Verifique:

• autorização;
• consentimento;
• ética;
• confidencialidade;
• política institucional;
• condições do serviço utilizado.

Se a resposta à pergunta 9 for “sim”

Siga a política institucional.

Não substitua o modelo oficial da instituição por um modelo genérico encontrado na internet.

Se a resposta à pergunta 10 for “não sei”

Essa é uma indicação de que você precisa consultar a documentação institucional antes da entrega.

Regra prática quando ainda restar dúvida

Quando não souber como tratar determinado uso, evite dois extremos:

• ocultar tudo;
• transformar cada interação irrelevante em uma referência extensa.

Em vez disso:

1. identifique a função;
2. documente o que for relevante;
3. verifique as fontes;
4. consulte a regra institucional;
5. confirme com orientação quando necessário.

Faça também uma auditoria geral das normas ABNT

O uso de inteligência artificial é apenas uma parte da revisão final do trabalho.

Antes da entrega, utilize também o checklist ABNT completo para conferir a estrutura geral e consulte os erros mais comuns nas normas ABNT para evitar problemas de normalização que não têm relação direta com IA.

Auditoria rápida em cinco minutos

Se o prazo estiver curto, faça pelo menos esta conferência:

1. Procure no trabalho os nomes das ferramentas de IA utilizadas.
2. Confira se os usos metodológicos foram explicados.
3. Revise todas as referências originalmente sugeridas por IA.
4. Confirme se existe declaração institucional obrigatória.
5. Verifique se nenhum dado confidencial foi exposto indevidamente.

Essa revisão rápida não substitui o checklist completo, mas pode revelar problemas importantes antes da entrega.

A imagem abaixo reúne o checklist final para revisar o uso de inteligência artificial antes da entrega do trabalho acadêmico.

Precisa citar inteligência artificial no TCC?

Depende de como a inteligência artificial foi utilizada no trabalho

Não existe uma resposta única baseada apenas no fato de o estudante ter aberto uma ferramenta de IA.

Primeiro identifique se a ferramenta:

• apenas auxiliou uma etapa exploratória;
• gerou conteúdo incorporado ao texto;
• produziu uma resposta analisada;
• participou da metodologia;
• gerou imagem ou código;
• traduziu dados;
• foi utilizada como objeto de pesquisa.

Depois verifique se é necessário citar uma saída específica, fazer referência, declarar o uso, descrever a ferramenta na metodologia ou combinar mais de uma dessas medidas.

Consulte também as regras da sua instituição.

Como citar inteligência artificial nas normas ABNT?

Primeiro identifique o objeto que precisa ser citado ou documentado

Não comece procurando uma fórmula única de “referência de IA”.

Determine se você precisa identificar:

• a ferramenta;
• uma resposta específica;
• uma imagem;
• um código;
• um conjunto de interações;
• um procedimento metodológico.

Depois aplique as normas de citações e referências pertinentes e verifique as orientações institucionais específicas para inteligência artificial.

Existe uma norma ABNT específica para inteligência artificial no TCC?

As questões de citação, referência e apresentação devem ser analisadas com as normas pertinentes e com as regras institucionais

Não é adequado transformar qualquer orientação encontrada sobre ChatGPT ou IA em uma suposta norma universal específica da ABNT.

Para referências, citações e apresentação de trabalhos acadêmicos, consulte as normas correspondentes e suas versões vigentes.

Além disso, universidades e periódicos podem estabelecer políticas próprias para uso e declaração de inteligência artificial.

Como citar ChatGPT no TCC?

O procedimento depende do papel da resposta no trabalho

Se o ChatGPT apenas ajudou a encontrar um artigo que depois foi consultado, cite o artigo.

Se a própria resposta do ChatGPT é analisada ou incorporada de forma relevante, documente a interação adequadamente.

Se a ferramenta participou do método, descreva sua função na metodologia.

Se a instituição exige declaração de uso, cumpra também essa exigência.

Como fazer referência do ChatGPT?

Não utilize automaticamente uma fórmula pronta sem identificar o material

Uma referência pode depender de elementos como:

• ferramenta;
• provedor;
• modelo, quando conhecido;
• descrição da interação;
• data;
• forma de preservação;
• endereço público, quando realmente aplicável.

Uma conversa privada e a página geral da plataforma não são o mesmo objeto.

ChatGPT deve ser colocado como autor da referência?

Não trate automaticamente o chatbot como autor acadêmico convencional

O nome da ferramenta, o provedor do serviço e a autoria acadêmica são conceitos diferentes.

Antes de preencher o campo de autoria de uma referência, identifique a natureza documental do material e siga a orientação normativa ou institucional aplicável.

OpenAI deve aparecer como autora de uma resposta do ChatGPT?

Não transforme a organização responsável pela ferramenta automaticamente em autoria convencional de qualquer saída

A identificação da organização pode ser relevante para caracterizar o serviço ou o recurso.

Isso não significa que toda resposta deva ser tratada exatamente como uma obra convencional assinada pela organização.

O objeto utilizado precisa ser identificado antes da formatação.

Inteligência artificial pode ser autora ou coautora de um TCC?

A autoria acadêmica envolve responsabilidades que permanecem com pessoas

Uma ferramenta não deve ser tratada automaticamente como autora ou coautora apenas porque produziu texto, código ou imagens.

Os autores humanos continuam responsáveis pela:

• verificação;
• integridade;
• argumentação;
• fontes;
• metodologia;
• versão final entregue.

Pode usar ChatGPT no TCC?

A resposta depende das regras da instituição e do tipo de uso

Algumas instituições permitem determinados usos com transparência, enquanto outras podem impor restrições específicas.

Além de verificar a política institucional, diferencie:

• brainstorming;
• revisão;
• geração de texto;
• tradução;
• programação;
• análise de dados;
• uso da IA como objeto da pesquisa.

É proibido usar inteligência artificial no TCC?

Não existe uma única regra institucional aplicável a todos os cursos e universidades

Consulte o regulamento vigente da sua instituição.

Mesmo quando determinada ferramenta é permitida, podem existir regras sobre:

• finalidade;
• declaração;
• privacidade;
• autoria;
• documentação;
• uso em avaliações.

Preciso contar ao orientador que usei ChatGPT?

Verifique as regras do curso e considere informar usos academicamente relevantes

Se a ferramenta participou de forma substancial da redação, metodologia, análise, programação ou tratamento de dados, discutir o procedimento com o orientador pode evitar problemas posteriores.

Se existe exigência institucional de transparência, siga-a independentemente de a ferramenta ter sido utilizada antes ou depois da orientação.

Preciso fazer declaração de uso de inteligência artificial no TCC?

Somente a política aplicável pode determinar se a declaração é obrigatória no seu caso

Universidades e cursos podem estabelecer modelos próprios.

Não existe vantagem em substituir um formulário institucional por uma declaração genérica encontrada na internet.

Existe um modelo ABNT de declaração de uso de IA?

Não trate modelos institucionais ou didáticos como uma fórmula universal criada pela ABNT

Se sua universidade disponibilizou um modelo, utilize o documento institucional.

Modelos didáticos podem ajudar a compreender quais informações são relevantes, mas não devem ser apresentados como texto obrigatório universal.

Onde colocar a declaração de inteligência artificial no TCC?

O local depende da regra institucional

A declaração pode ser solicitada em:

• formulário separado;
• seção específica;
• metodologia;
• nota;
• sistema de submissão;
• outro local definido pela instituição.

Consulte o manual antes de escolher.

O que escrever na declaração de uso de ChatGPT?

Descreva a finalidade real da ferramenta e siga o modelo institucional quando existir

Uma declaração pode informar:

• ferramenta;
• finalidade;
• partes afetadas;
• tipo de assistência;
• revisão humana.

Evite dizer “usei apenas para correção gramatical” se houve geração ou reescrita substancial de conteúdo.

Preciso declarar ChatGPT se usei apenas para corrigir português?

Verifique a política institucional sobre assistência linguística por IA

Algumas regras podem distinguir correção ortográfica de geração de conteúdo.

Outras podem solicitar declaração de qualquer uso de ferramenta generativa.

Também confirme se a ferramenta realmente se limitou à correção linguística.

Reescrever texto com IA é o mesmo que corrigir gramática?

Não

Uma reescrita pode alterar:

• estrutura;
• vocabulário;
• argumentação;
• ênfase;
• grau de certeza;
• conteúdo.

Descreva o uso de forma compatível com a intervenção real.

Posso usar ChatGPT para parafrasear textos acadêmicos?

A paráfrase não elimina a necessidade de consultar e atribuir a fonte original

Se a ideia pertence a um autor ou documento, trocar a redação com auxílio de IA não transforma a ideia em criação própria.

Leia a fonte, compreenda o argumento e faça a atribuição adequada.

Parafrasear com inteligência artificial evita plágio?

Não automaticamente

Plágio não é resolvido simplesmente substituindo palavras.

Se uma ideia, argumento, dado ou estrutura intelectual vem de outra fonte, a atribuição continua necessária.

Posso usar IA para escrever o referencial teórico?

A fundamentação teórica deve ser construída a partir das fontes acadêmicas apropriadas

A IA pode ajudar em tarefas exploratórias, mas não deve substituir automaticamente a leitura e análise da literatura.

Verifique autores, conceitos, estudos e referências diretamente nas fontes utilizadas.

Posso usar ChatGPT para escrever a introdução do TCC?

Verifique a política institucional e mantenha controle sobre o conteúdo

Uma introdução contém decisões intelectuais importantes sobre:

• tema;
• problema;
• contexto;
• objetivos;
• justificativa;
• estrutura do trabalho.

Se houver assistência generativa, confira cada afirmação e descreva o uso de acordo com as regras aplicáveis.

Posso usar IA para escrever a conclusão do TCC?

A conclusão precisa corresponder aos resultados realmente obtidos pela pesquisa

Uma ferramenta pode produzir uma conclusão aparentemente convincente e introduzir afirmações que não foram demonstradas.

Revise se o texto:

• responde aos objetivos;
• respeita os resultados;
• não cria novos dados;
• não exagera as evidências;
• não adiciona referências inexistentes.

Posso usar IA para criar os objetivos do TCC?

A ferramenta pode ajudar no brainstorming, mas os objetivos precisam refletir o problema e o desenho real da pesquisa

Não escolha um objetivo apenas porque a redação parece acadêmica.

Confirme se ele é:

• coerente com o problema;
• executável;
• compatível com os dados;
• compatível com o método.

Posso usar IA para escrever a metodologia?

A ferramenta pode auxiliar na redação, mas não pode inventar procedimentos que não foram realizados

Confira cada etapa descrita.

Termos metodológicos sofisticados não devem ser adicionados apenas para tornar o texto mais formal.

O capítulo precisa representar fielmente a pesquisa executada.

Posso usar IA para fazer revisão de literatura?

A IA pode auxiliar etapas, mas uma revisão acadêmica exige busca, seleção e análise das fontes

Não trate uma lista de artigos ou um resumo gerado por chatbot como revisão de literatura pronta.

Uma revisão pode exigir:

• estratégia de busca;
• bases;
• critérios;
• seleção;
• leitura;
• síntese;
• análise crítica.

Posso pedir ao ChatGPT para encontrar artigos científicos?

Pode ser uma etapa exploratória, mas todas as referências precisam ser verificadas

Considere cada artigo sugerido uma pista até confirmar:

• existência;
• autoria;
• título;
• ano;
• periódico;
• DOI;
• pertinência.

ChatGPT pode inventar referências?

Sim

Referências inexistentes podem parecer completas e convincentes.

Por isso, nunca transfira automaticamente uma bibliografia gerada por IA para o TCC.

Como saber se uma referência do ChatGPT é verdadeira?

Localize e confira o documento em fontes verificáveis

Pesquise título, autores e outros metadados.

Depois abra a fonte e confirme se ela realmente contém aquilo que foi atribuído a ela.

Se o DOI fornecido pela IA funciona, posso usar a referência?

Ainda é necessário verificar se o DOI corresponde ao documento citado

Compare:

• título;
• autores;
• ano;
• periódico;
• conteúdo.

Um DOI real pode ter sido associado pela IA ao artigo errado.

Posso citar um artigo que não li se a IA resumiu?

Não é uma prática recomendável

Ao utilizar uma fonte como fundamento de uma afirmação, consulte o documento necessário para verificar aquilo que está atribuindo a ele.

Resumos gerados podem omitir limitações ou interpretar resultados incorretamente.

ChatGPT é fonte científica?

Uma resposta de chatbot não se transforma automaticamente em evidência científica

Para fundamentar teorias, dados e resultados, procure fontes acadêmicas adequadas.

Isso não impede que respostas de IA sejam utilizadas como dados quando o próprio sistema é objeto de estudo.

ChatGPT pode ser fonte primária?

Pode constituir dado primário quando a própria resposta é produzida e analisada no desenho da pesquisa

Por exemplo, um estudo pode comparar respostas de diferentes sistemas sobre as mesmas perguntas.

Nesse caso, as saídas constituem o material analisado.

Isso é diferente de utilizar o chatbot como autoridade para provar um fato externo.

Como citar uma resposta do ChatGPT?

Identifique a interação sem inventar elementos que não existem

Dependendo do contexto, pode ser relevante registrar:

• ferramenta;
• modelo, quando conhecido;
• data;
• prompt;
• resposta;
• forma de preservação.

Se utilizar códigos como P01 e R01, explique que são convenções criadas pelo pesquisador.

Preciso colocar a resposta inteira do ChatGPT no TCC?

Não necessariamente

Você pode apresentar o trecho relevante no corpo e preservar o material completo em:

• apêndice;
• tabela;
• corpus;
• material suplementar;
• repositório adequado.

A escolha depende da importância da resposta e do desenho da pesquisa.

Preciso colocar os prompts no TCC?

Quando os prompts são metodologicamente relevantes, sua preservação pode ser importante

Isso ocorre especialmente quando:

• definem uma tarefa experimental;
• geram o corpus;
• orientam classificação;
• são comparados;
• podem alterar significativamente os resultados.

Onde colocar os prompts utilizados no ChatGPT?

Eles podem aparecer na metodologia, em tabela, apêndice ou material complementar

A escolha depende do volume e da importância dos prompts.

O corpo do texto deve continuar legível, enquanto a documentação necessária precisa permanecer acessível.

Prompt é referência bibliográfica?

Um prompt elaborado pelo próprio pesquisador não deve ser tratado automaticamente como uma fonte bibliográfica externa

Quando relevante, ele pode ser documentado como parte do método.

Se o prompt foi adaptado de outra pessoa, publicação ou protocolo, a origem também precisa ser considerada.

Posso colocar prompts e respostas no apêndice?

Pode ser adequado quando esse material foi produzido ou organizado no contexto da pesquisa

Entretanto, confirme o tratamento de apêndices e anexos no manual institucional, especialmente quando o material combina texto produzido pelo pesquisador com saídas de um sistema externo.

Preciso informar a data em que usei o ChatGPT?

A data da interação pode ser relevante para identificar e contextualizar a resposta

Ferramentas generativas podem mudar ao longo do tempo.

Em pesquisas que analisam as próprias respostas, registrar a data ou o período de coleta é particularmente importante.

Preciso informar qual modelo do ChatGPT usei?

Quando o modelo é identificável e relevante, registrá-lo melhora a documentação

Mas não invente uma versão se essa informação não estiver disponível.

Se a ausência do modelo limitar a pesquisa, registre a limitação quando necessário.

Preciso informar se usei versão gratuita ou paga?

Somente quando essa característica for relevante para identificar as condições da pesquisa ou exigida pela instituição

O ponto central é documentar características que possam afetar o procedimento ou a interpretação dos resultados.

O que fazer se eu não souber qual modelo de IA utilizei?

Não invente

Registre aquilo que consegue verificar.

Se o modelo específico era importante para o desenho e não pode mais ser recuperado, trate essa ausência como uma limitação documental.

Posso citar Gemini do mesmo jeito que ChatGPT?

A lógica geral pode ser semelhante, mas não copie mecanicamente uma referência trocando apenas o nome

Identifique:

• qual ferramenta foi utilizada;
• qual função desempenhou;
• qual saída é relevante;
• qual modelo foi utilizado, quando conhecido;
• como a interação foi preservada.

Como citar Claude no TCC?

Utilize a mesma lógica baseada no objeto e na função da ferramenta

Se Claude apenas ajudou a localizar ou compreender uma fonte, utilize a fonte original quando ela sustentar a afirmação.

Se as respostas do sistema constituem dados, documente as condições de coleta e análise.

Como citar Microsoft Copilot no TCC?

Primeiro identifique qual recurso do Copilot foi utilizado e para qual finalidade

Uma assistência de programação e uma conversa utilizada para gerar texto não são necessariamente o mesmo tipo de uso acadêmico.

Descreva a função real e siga as regras institucionais aplicáveis.

Como citar imagem gerada por inteligência artificial no TCC?

Identifique a natureza da imagem e siga as regras institucionais para figuras, fontes e declaração de uso

Uma imagem criada por inteligência artificial não deve ser apresentada como se fosse uma fotografia, ilustração ou registro produzido por processo diferente daquele realmente utilizado.

Dependendo do contexto, pode ser relevante registrar:

• ferramenta utilizada;
• data da geração;
• prompt;
• modelo, quando conhecido;
• edições posteriores;
• finalidade da imagem.

Além disso, verifique o padrão institucional para identificação de figuras e fontes.

Se eu gerei a imagem com IA, posso colocar “Fonte: elaboração própria”?

Evite uma indicação que esconda a participação relevante da ferramenta

O estudante pode ter elaborado o prompt, selecionado a saída e realizado edições, mas isso não significa que o processo visual tenha ocorrido sem assistência generativa.

Se a instituição possui orientação específica para imagens geradas por IA, siga-a.

Quando for necessário indicar a participação da ferramenta, faça isso de forma transparente.

Preciso colocar o prompt de uma imagem gerada por IA?

Depende da importância metodológica da geração

Se a imagem é apenas ilustrativa, o prompt integral pode não ser necessário no corpo do trabalho.

Se o estudo analisa geração de imagens, compara modelos ou depende das características produzidas pelo prompt, preservá-lo pode ser metodologicamente importante.

Posso usar IA para editar uma imagem científica?

Intervenções que alteram evidências ou características observáveis exigem cuidado elevado

Não utilize edição generativa para criar, remover ou modificar elementos de uma imagem científica de maneira que possa induzir o leitor a uma interpretação falsa.

Quando uma edição permitida for realizada, preserve o original e documente as alterações relevantes.

Posso remover um objeto de uma fotografia do experimento usando IA?

Se o objeto faz parte do registro empírico, sua remoção pode alterar a evidência

Uma fotografia utilizada como dado ou documentação experimental não deve ser tratada como simples peça estética.

Antes de qualquer modificação, avalie:

• função científica da imagem;
• integridade do registro;
• política institucional;
• regras editoriais aplicáveis;
• necessidade de preservar o original.

Posso usar IA para criar gráficos no TCC?

Pode ser possível, mas todos os valores e elementos visuais precisam ser conferidos

Verifique:

• dados;
• escala;
• eixos;
• unidades;
• legendas;
• categorias;
• proporções.

Não permita que a ferramenta invente observações para completar o gráfico.

Como citar código gerado por inteligência artificial?

Primeiro determine o papel do código na pesquisa

Se o código é utilizado para:

• tratamento de dados;
• análise estatística;
• simulação;
• automação;
• construção de software;

sua origem e validação podem ser metodologicamente relevantes.

Além da eventual identificação da ferramenta, explique o procedimento quando ele fizer parte do método.

Preciso colocar código gerado por IA no apêndice?

Não obrigatoriamente, mas pode ser útil quando o código é importante para compreender ou reproduzir o método

Dependendo do tamanho e da política institucional, o código pode ser apresentado em:

• trechos no corpo;
• apêndice;
• arquivo suplementar;
• repositório adequado.

O local não substitui a explicação metodológica.

Se o código do ChatGPT funciona, posso usá-lo no TCC?

Executar sem erro não comprova que o código produz o resultado correto

Faça testes e revise:

• lógica;
• fórmulas;
• tratamento dos dados;
• pacotes utilizados;
• parâmetros;
• valores ausentes;
• saídas.

Se necessário, compare com casos em que o resultado esperado é conhecido.

Preciso citar GitHub Copilot se ele ajudou no código?

Verifique a relevância da assistência e a política aplicável

Uma sugestão curta de autocompletar e a geração de um procedimento analítico inteiro podem ter impactos acadêmicos diferentes.

Se o código gerado participa de forma relevante do método, documente a assistência de maneira proporcional e valide o resultado.

Posso usar inteligência artificial para traduzir textos no TCC?

Pode haver uso auxiliar, mas a tradução precisa ser conferida

Termos técnicos, ambiguidades, expressões idiomáticas e conceitos especializados podem ser traduzidos incorretamente.

Quando a tradução é relevante para o método ou para a interpretação dos dados, documente o procedimento.

Se a IA traduziu um artigo, cito a IA ou o artigo?

Se a afirmação vem do artigo, a fonte acadêmica continua sendo o artigo

A ferramenta de tradução não substitui automaticamente a fonte original.

Consulte o documento e verifique se a tradução preserva o significado.

Posso usar IA para traduzir entrevistas?

Sim, em determinadas pesquisas, mas isso pode constituir uma etapa metodológica relevante

Considere:

• privacidade;
• consentimento;
• confidencialidade;
• qualidade da tradução;
• revisão humana;
• efeitos sobre a análise.

Posso enviar entrevistas do TCC para o ChatGPT?

Não faça isso automaticamente

Antes de enviar qualquer entrevista, avalie:

• consentimento;
• ética da pesquisa;
• dados pessoais;
• dados sensíveis;
• confidencialidade;
• possibilidade de reidentificação;
• política institucional;
• condições do serviço utilizado.

Se eu tirar o nome do entrevistado, posso enviar a entrevista para IA?

Remover o nome não garante anonimização

Informações como cargo, idade, cidade, empresa, função ou eventos específicos podem permitir identificar uma pessoa.

Avalie o conjunto de dados, e não apenas a presença do nome.

Posso usar IA para transcrever entrevistas?

Pode ser tecnicamente possível, mas privacidade e qualidade continuam relevantes

Verifique:

• se o áudio pode ser processado pelo serviço;
• se o consentimento e o protocolo permitem;
• se nomes e informações sensíveis estão protegidos;
• se a transcrição foi conferida.

Erros de transcrição podem alterar o significado da fala.

Preciso informar que usei IA para transcrever entrevistas?

Se a transcrição integra o método, essa informação pode ser metodologicamente relevante

Explique o procedimento na medida necessária para que o leitor compreenda como o material textual foi obtido e conferido.

Posso usar IA para analisar entrevistas qualitativas?

Pode haver assistência, mas ela precisa ser compatível com o desenho metodológico e com a proteção dos dados

Se a ferramenta sugeriu categorias ou codificou trechos, documente quando relevante:

• prompt;
• modelo;
• unidade de análise;
• critérios;
• validação humana;
• tratamento de divergências.

Posso enviar respostas de questionário para uma IA?

Primeiro avalie privacidade, consentimento e regras da pesquisa

Questionários sem nome explícito ainda podem conter combinações de informações capazes de identificar participantes.

Use apenas procedimentos compatíveis com o projeto e as regras aplicáveis.

Posso usar IA para criar respostas de questionário que estão faltando?

Não apresente respostas sintéticas como se fossem respostas reais de participantes

Se existe um problema de dados ausentes, utilize uma abordagem metodologicamente justificável.

Gerar respostas plausíveis não equivale automaticamente a uma técnica válida de imputação.

Posso criar participantes fictícios com inteligência artificial?

Somente trate esse material como dado sintético, nunca como participante real

Dados sintéticos podem ser utilizados em desenhos específicos, testes ou simulações.

Nesse caso, deixe explícito:

• que são sintéticos;
• como foram gerados;
• por que foram utilizados;
• quais limitações possuem.

Posso usar IA para anonimizar dados de pesquisa?

A ferramenta pode auxiliar, mas a anonimização precisa ser revisada

Um sistema pode remover nomes e deixar:

• cargo;
• cidade;
• datas;
• eventos raros;
• características específicas.

Esses elementos podem permitir reidentificação.

Posso enviar dados de pacientes para inteligência artificial?

Dados de saúde exigem cuidado elevado e não devem ser enviados sem avaliação apropriada

Considere as regras institucionais, éticas, jurídicas e técnicas aplicáveis antes de qualquer processamento externo.

Não presuma que remover o nome resolve todos os riscos.

Posso enviar documentos confidenciais de uma empresa para o ChatGPT?

Não presuma autorização apenas porque você possui acesso ao documento

O material pode conter:

• segredo comercial;
• dados de clientes;
• dados de funcionários;
• estratégia;
• informações financeiras;
• propriedade intelectual;
• obrigações de sigilo.

Posso enviar meu TCC inteiro para uma IA?

Primeiro verifique o conteúdo do documento e as regras aplicáveis

Seu TCC pode conter material que não é livremente compartilhável, como:

• entrevistas;
• dados pessoais;
• documentos de terceiros;
• informações empresariais;
• resultados inéditos;
• material de pesquisa do grupo.

Posso enviar um artigo ainda não publicado para IA?

Tenha cuidado com confidencialidade, propriedade intelectual e regras editoriais

Um manuscrito inédito pode conter resultados, dados e ideias ainda não divulgados.

Se o documento pertence a terceiros ou está em avaliação, as restrições podem ser ainda maiores.

Posso enviar um artigo que recebi para fazer revisão por pares?

Siga rigorosamente a política de confidencialidade do processo editorial

Não envie um manuscrito confidencial para ferramenta externa sem autorização compatível com as regras do periódico ou do processo de revisão.

Posso colocar senha, token ou chave de API no ChatGPT?

Não

Não compartilhe:

• senhas;
• tokens;
• chaves de API;
• credenciais;
• segredos de sistema;
• códigos de recuperação.

Se uma credencial foi exposta, avalie sua revogação e substituição.

Professor consegue saber se usei ChatGPT no TCC?

Não baseie sua conduta acadêmica na possibilidade de o uso ser ou não detectado

A questão relevante é cumprir:

• regras institucionais;
• requisitos de autoria;
• integridade acadêmica;
• transparência;
• atribuição adequada.

Se determinado uso precisa ser declarado, faça a declaração independentemente de existir ou não uma ferramenta capaz de detectá-lo.

Detector de IA consegue provar que um texto foi escrito pelo ChatGPT?

Uma pontuação automática não deve ser confundida com prova infalível de autoria

Detectores podem produzir classificações incorretas.

A avaliação de autoria e integridade não deveria depender exclusivamente de um percentual gerado por uma ferramenta.

Se o detector disser 0% de IA, significa que o TCC está regular?

Não

Um resultado de detector não substitui:

• cumprimento das regras institucionais;
• citação adequada;
• declaração exigida;
• documentação metodológica;
• verificação das fontes.

Se o detector disser 100% de IA, significa que houve fraude?

Não se deve tirar essa conclusão apenas a partir de uma classificação automática

O resultado precisa ser interpretado com cautela e dentro do contexto acadêmico e institucional.

Usar ChatGPT no TCC é plágio?

Uso de IA e plágio não são conceitos equivalentes

Problemas podem surgir quando o estudante:

• apropria-se de ideias ou textos sem atribuição adequada;
• viola regras institucionais;
• oculta geração substancial quando deveria declará-la;
• inclui fontes inexistentes;
• apresenta como próprio trabalho que não corresponde ao processo declarado.

Analise cada questão separadamente.

Se eu declarar o uso de IA, posso usar qualquer conteúdo gerado?

Não

Declaração não transforma automaticamente um uso proibido em permitido e não garante que o conteúdo seja:

• correto;
• original;
• ético;
• metodologicamente válido;
• compatível com as regras do curso.

Qual é a diferença entre declarar IA e pedir permissão para usar IA?

Declaração informa o uso; permissão determina se determinado uso é aceito

Uma política pode:

• permitir determinados usos sem autorização individual;
• exigir autorização;
• exigir declaração;
• proibir determinadas práticas.

Leia a regra aplicável.

Minha universidade não tem regra sobre inteligência artificial. O que fazer?

Mantenha transparência, verifique as fontes e documente os usos academicamente relevantes

Além disso, consulte:

• manual do TCC;
• política de integridade acadêmica;
• orientador;
• coordenação;
• biblioteca.

A ausência de um formulário específico não elimina os princípios gerais de autoria, atribuição, ética e responsabilidade.

Meu orientador permitiu usar IA. Ainda preciso declarar?

A autorização do orientador e a exigência institucional são questões diferentes

Se a instituição determina declaração, cumpra a regra mesmo que o orientador tenha autorizado o uso.

Usei IA antes de a universidade publicar uma política. O que faço?

Registre o que efetivamente ocorreu e consulte a orientação vigente para a entrega

Não invente detalhes que não foram preservados.

Se informações importantes, como o modelo específico, não puderem ser recuperadas, seja transparente sobre essa limitação quando ela for relevante.

Preciso falar sobre o uso de IA na defesa do TCC?

Esteja preparado para explicar qualquer uso metodologicamente ou intelectualmente relevante

A banca pode perguntar:

• qual ferramenta foi utilizada;
• para qual finalidade;
• como as saídas foram verificadas;
• como as fontes foram confirmadas;
• qual foi a contribuição do autor;
• como dados foram protegidos.

Você deve compreender e conseguir defender o trabalho entregue.

Como provar que o TCC foi realmente desenvolvido por mim?

Um processo de pesquisa bem documentado oferece evidências naturais de autoria e desenvolvimento

Podem ajudar:

• versões do texto;
• fichamentos;
• anotações;
• planilhas;
• protocolos;
• dados;
• histórico de análise;
• referências consultadas;
• registros metodológicos;
• capacidade de explicar as decisões tomadas.

O objetivo não é acumular arquivos artificialmente, mas preservar o processo real de pesquisa.

Posso citar a IA e também declarar que usei IA?

Sim, porque citação e declaração cumprem funções diferentes

Uma resposta específica pode precisar ser identificada e, ao mesmo tempo, a instituição pode exigir uma declaração geral sobre o uso da ferramenta.

Uma medida não elimina automaticamente a outra.

Posso citar a IA e também descrevê-la na metodologia?

Sim

Se a saída é citada e a ferramenta também participou do procedimento de pesquisa, ambas as informações podem ser necessárias.

A citação identifica o material; a metodologia explica o processo.

Posso colocar apenas um link para o ChatGPT na referência?

Um endereço genérico da plataforma pode não identificar a interação utilizada

Não confunda:

• site da ferramenta;
• conversa privada;
• link compartilhado;
• resposta específica.

Identifique o objeto antes de escolher os elementos documentais.

E se a conversa com a IA for privada e não tiver link?

Não invente um endereço

Quando a interação é metodologicamente importante, ela pode ser preservada por outros meios, como:

• transcrição;
• arquivo;
• tabela;
• apêndice;
• corpus de pesquisa.

E se eu tiver um link compartilhado da conversa?

O link pode ajudar na identificação, mas avalie privacidade, estabilidade e conteúdo

Antes de utilizá-lo, verifique se:

• o endereço realmente está acessível;
• não expõe dados privados;
• o conteúdo corresponde à interação;
• a política institucional aceita essa forma de documentação.

E se o modelo da IA mudar depois que eu terminar a pesquisa?

Documente as condições existentes no momento da coleta

É justamente por isso que datas, versões e modelos podem ser importantes em pesquisas sobre sistemas de IA.

Uma atualização posterior não altera retroativamente o material que você coletou, desde que ele tenha sido adequadamente preservado.

Preciso repetir a pesquisa se o modelo mudar?

Não automaticamente

Isso depende da pergunta de pesquisa.

Se o objetivo era analisar respostas em determinado período, a versão utilizada pode fazer parte da delimitação.

Se o objetivo exige resultados atuais ou comparação entre versões, uma nova coleta pode ser necessária.

Posso executar o mesmo prompt várias vezes?

Sim, mas o número de execuções e o tratamento das respostas podem ser metodologicamente importantes

Em sistemas que podem produzir saídas diferentes, defina:

• quantas execuções serão realizadas;
• se todas serão analisadas;
• como serão selecionadas;
• como serão identificadas.

Posso escolher a melhor resposta entre várias gerações?

Se a escolha faz parte da pesquisa, defina o critério antes ou documente claramente como a seleção ocorreu

Escolher apenas a resposta mais conveniente sem critério pode introduzir viés.

Quando relevante, preserve também o número de tentativas realizadas.

Posso descartar respostas ruins da IA?

Depende do protocolo

Se a pesquisa pretende medir a qualidade espontânea das respostas, eliminar erros pode distorcer os resultados.

Se existem critérios prévios de exclusão, documente-os.

Posso corrigir a resposta da IA antes de analisá-la?

Se a resposta é o dado analisado, não altere silenciosamente o material original

Correções podem eliminar justamente:

• erros;
• vieses;
• alucinações;
• características linguísticas;
• fenômenos que a pesquisa pretende estudar.

Se alguma transformação for necessária, preserve o original e explique o procedimento.

Posso comparar ChatGPT, Gemini e Claude no TCC?

Sim, se a comparação estiver metodologicamente estruturada

Considere controlar ou registrar:

• data;
• modelo;
• prompt;
• contexto;
• recursos disponíveis;
• número de execuções;
• critérios de avaliação.

Evite atribuir diferenças exclusivamente à “qualidade do modelo” quando as condições de uso também diferem.

Posso usar dados sintéticos gerados por IA no TCC?

Pode haver desenhos de pesquisa em que dados sintéticos sejam apropriados, desde que sejam identificados como sintéticos

Explique:

• por que foram utilizados;
• como foram gerados;
• quais parâmetros foram empregados;
• como foram validados;
• quais limitações possuem.

Dados sintéticos podem substituir participantes reais?

Não trate automaticamente dados sintéticos como equivalentes a observações empíricas de pessoas reais

A adequação depende da pergunta de pesquisa.

Se o estudo exige comportamento, opinião, experiência ou resposta de participantes reais, dados gerados artificialmente não devem ser apresentados como se fossem essas observações.

Posso criar uma pesquisa de opinião inteira com respostas de IA?

Somente se o objeto do estudo forem respostas sintéticas ou simulações claramente identificadas

Não descreva um conjunto gerado por IA como:

• levantamento com consumidores;
• pesquisa com estudantes;
• entrevista com profissionais;
• questionário aplicado a pacientes;

se essas pessoas nunca participaram.

Posso usar IA para fazer análise estatística?

A ferramenta pode auxiliar, mas o pesquisador precisa validar o procedimento e compreender os resultados

Confira:

• teste escolhido;
• pressupostos;
• variáveis;
• tratamento de dados ausentes;
• código;
• interpretação;
• limitações.

Não aceite uma análise apenas porque a saída contém termos estatísticos sofisticados.

Posso usar IA para fazer análise qualitativa?

Pode haver assistência, mas o procedimento precisa ser coerente com a abordagem metodológica

Documente, quando relevante:

• unidade de análise;
• categorias;
• prompt;
• processo de codificação;
• revisão humana;
• resolução de divergências.

Posso usar ChatGPT para formatar meu TCC nas normas ABNT?

A IA pode auxiliar, mas a formatação precisa ser conferida com as normas e o manual institucional

Uma ferramenta pode:

• utilizar versão normativa antiga;
• misturar padrões;
• inventar regra;
• confundir exigência universitária com ABNT.

Use materiais atualizados para a conferência final.

Posso pedir à IA para corrigir minhas referências ABNT?

Pode ser uma etapa auxiliar, mas confira cada referência com o documento original

Não permita que a ferramenta complete automaticamente dados desconhecidos.

Ela pode transformar uma lacuna bibliográfica em informação inventada.

Posso pedir ao ChatGPT para verificar se meu TCC está nas normas ABNT?

Ele pode ajudar em uma pré-revisão, mas não deve ser a única fonte de validação

Confira:

• versões vigentes das normas;
• manual institucional;
• regras específicas do curso;
• elementos que dependem da configuração real do documento.

Qual é o cuidado mais importante ao usar IA no TCC?

Manter responsabilidade humana sobre todo o trabalho

Independentemente da ferramenta, o estudante precisa:

• entender o que entrega;
• verificar as informações;
• confirmar as fontes;
• proteger os dados;
• documentar o método;
• cumprir as regras institucionais;
• ser transparente sobre usos relevantes.

Como citar inteligência artificial nas normas ABNT: resumo final

Saber como citar inteligência artificial nas normas ABNT exige mais do que encontrar uma referência pronta para ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot ou outra ferramenta.

O primeiro passo é descobrir qual foi a função da inteligência artificial no trabalho acadêmico.

Uma IA pode ter sido utilizada para:

• brainstorming;
• criação de palavras-chave;
• busca exploratória de fontes;
• explicação inicial de conceitos;
• geração de texto;
• reescrita;
• revisão linguística;
• tradução;
• geração de imagens;
• programação;
• análise de dados;
• classificação;
• transcrição;
• produção de dados sintéticos;
• geração do próprio corpus analisado pela pesquisa.

Essas situações não devem ser tratadas como se fossem documentalmente idênticas.

1. Usar inteligência artificial não é automaticamente o mesmo que citar inteligência artificial

O estudante pode utilizar uma ferramenta para gerar palavras-chave e depois realizar toda a pesquisa nas fontes acadêmicas originais.

Nesse caso, o uso da ferramenta e as fontes que fundamentam o trabalho são questões diferentes.

Da mesma forma, uma instituição pode exigir declaração de determinados usos mesmo quando nenhuma resposta da IA aparece como fonte no texto.

2. Citação e referência não são a mesma coisa

A citação aparece no desenvolvimento do trabalho e estabelece relação com o material utilizado.

A referência identifica documentalmente uma fonte ou recurso conforme o caso.

Quando a própria saída da IA é relevante, essas duas dimensões precisam ser analisadas de forma coerente.

3. Declaração de uso não é sinônimo de citação

Uma declaração pode informar que determinada ferramenta foi utilizada para:

• revisão;
• tradução;
• programação;
• geração de texto;
• análise;
• outra finalidade.

Ela não substitui automaticamente a identificação de uma resposta específica utilizada como material do trabalho.

4. Referência também não substitui uma declaração exigida pela instituição

Se o regulamento exige declaração de inteligência artificial, incluir uma referência bibliográfica à ferramenta não elimina automaticamente essa obrigação.

Cumpra cada exigência de acordo com sua finalidade.

5. Declaração não substitui metodologia

Imagine que a IA classificou 2.000 registros da pesquisa.

Uma frase como:

“Foi utilizada inteligência artificial neste trabalho.”

não informa:

• qual ferramenta foi utilizada;
• como os registros foram enviados;
• qual prompt foi empregado;
• como as categorias foram definidas;
• como as respostas foram validadas;
• como divergências foram tratadas.

Quando a ferramenta participa do método, descreva o procedimento de maneira suficiente.

6. Metodologia não substitui necessariamente a identificação da fonte ou do material

Explicar que determinada IA foi utilizada na pesquisa não significa que todas as saídas específicas estejam automaticamente identificadas.

Se uma resposta é reproduzida, analisada ou tratada como documento, avalie também sua identificação.

7. Resposta de IA não substitui automaticamente a fonte original

Se uma ferramenta afirma:

“Segundo determinado estudo…”

localize o estudo.

Depois:

1. confirme que existe;
2. abra o documento;
3. leia a parte relevante;
4. confira a interpretação;
5. cite a fonte original quando ela for a base da afirmação.

8. Uma resposta de IA pode ser dado de pesquisa

Isso acontece quando a própria saída é o objeto analisado.

Exemplos:

• comparação entre chatbots;
• estudo de alucinações;
• análise de vieses;
• avaliação de respostas educacionais;
• análise linguística;
• comparação de códigos produzidos por modelos.

Nesses casos, documentar as condições de coleta é parte importante do método.

9. Referências sugeridas pela IA precisam ser verificadas

Não transfira automaticamente uma bibliografia gerada por chatbot para o TCC.

Verifique:

• existência;
• autores;
• título;
• ano;
• periódico ou editora;
• DOI;
• conteúdo;
• pertinência.

10. A responsabilidade pelo trabalho continua humana

O estudante precisa compreender e conseguir defender:

• argumentos;
• fontes;
• método;
• resultados;
• código;
• imagens;
• decisões de pesquisa.

O uso de uma ferramenta não transfere a responsabilidade acadêmica pela versão entregue.

Quadro final: usei IA no TCC — o que devo fazer?

Situação	O que avaliar?
Usei IA apenas para brainstorming	Política institucional e eventual necessidade de declaração
Usei IA para gerar palavras-chave	Verificar fontes encontradas e política institucional
A IA sugeriu artigos	Localizar, ler e citar os artigos originais
A IA resumiu artigos	Conferir todas as informações com os documentos originais
Copiei texto gerado por IA	Transparência, identificação, fontes e política institucional
A IA reescreveu meu texto	Nível da intervenção e eventual exigência de declaração
A IA corrigiu gramática	Conferir alterações e política institucional
A IA traduziu fontes	Conferir com o original e citar a fonte original
A IA traduziu dados de pesquisa	Metodologia, validação, privacidade e confidencialidade
A IA analisou entrevistas	Metodologia, prompts, validação, ética e privacidade
A IA classificou dados	Documentar procedimento e validação
A IA gerou código	Testar, revisar e documentar quando relevante
A IA gerou uma imagem	Identificação, legenda, fonte e política institucional
A IA editou imagem científica	Integridade do registro, preservação do original e transparência
A IA gerou respostas que analisei	Tratar como dados e documentar as condições de coleta
A IA forneceu uma referência	Verificar existência, metadados e conteúdo
Enviei dados pessoais	Privacidade, ética, consentimento e política aplicável
Usei várias ferramentas	Mapear separadamente a função de cada uma
A instituição exige declaração	Utilizar o modelo e o local definidos pela instituição
A instituição não possui regra específica	Manter transparência, verificação, atribuição e documentação metodológica adequada

Qual norma consultar para citar inteligência artificial?

O tema precisa ser dividido conforme a função normativa de cada documento.

Entre as normas relevantes para trabalhos acadêmicos estão:

• ABNT NBR 6023:2025 — elaboração de referências;
• ABNT NBR 10520:2023 — citações em documentos;
• ABNT NBR 14724:2024 — apresentação de trabalhos acadêmicos.

Essas normas não eliminam a necessidade de consultar o manual da universidade, regulamentos do curso e políticas específicas de inteligência artificial.

Para ampliar a compreensão sobre o uso responsável da inteligência artificial generativa no ambiente acadêmico, também é possível consultar as orientações da UNESCO sobre inteligência artificial generativa na educação e na pesquisa, que abordam temas como responsabilidade humana, transparência, privacidade e uso ético dessas tecnologias.

Qual regra vale primeiro: ABNT ou manual da universidade?

Essa pergunta precisa ser formulada com cuidado porque os documentos podem cumprir funções diferentes.

A ABNT estabelece padrões técnicos de normalização.

A instituição pode determinar, por exemplo:

• quais usos de IA são permitidos;
• quais usos precisam ser declarados;
• qual formulário deve ser utilizado;
• onde a declaração deve aparecer;
• como documentar prompts;
• quais procedimentos são proibidos.

Portanto, não trate uma política institucional como concorrente de uma norma de referências quando elas estão regulando aspectos diferentes.

Regra de ouro para usar e citar IA no TCC em 10 passos

1. Identifique a ferramenta.
2. Registre para que ela foi utilizada.
3. Separe assistência exploratória de participação metodológica.
4. Identifique quais saídas entraram no trabalho.
5. Localize as fontes originais das informações acadêmicas.
6. Verifique todas as referências sugeridas pela IA.
7. Documente prompts e respostas quando forem metodologicamente relevantes.
8. Proteja dados pessoais, confidenciais e inéditos.
9. Consulte a política da instituição.
10. Faça uma revisão humana completa antes da entrega.

O que fazer agora?

Antes de considerar o TCC pronto, faça esta auditoria:

Pergunta	Se a resposta for “não”
Sei exatamente onde utilizei IA?	Faça um inventário das ferramentas e etapas
Sei qual foi a função de cada ferramenta?	Classifique cada uso
Verifiquei as fontes originais?	Localize e consulte os documentos
Conferi todas as referências sugeridas?	Faça uma auditoria bibliográfica
Documentei os usos metodológicos?	Revise a metodologia
Preservei prompts importantes?	Recupere e organize os registros disponíveis
Protegi dados pessoais e confidenciais?	Revise o tratamento dos dados
Consultei a política institucional?	Confira o regulamento antes da entrega
Fiz a declaração exigida?	Utilize o modelo institucional
Consigo defender o trabalho?	Revise as decisões, fontes e resultados

Conclusão

A popularização de ferramentas como ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot e outros sistemas generativos criou novas possibilidades para estudantes e pesquisadores, mas também tornou insuficiente a ideia de que basta encontrar uma “referência pronta de inteligência artificial”.

O tratamento acadêmico correto começa pela função desempenhada pela ferramenta.

Se a IA apenas ajudou a localizar uma fonte, a prioridade é consultar e citar a fonte original. Se uma resposta foi incorporada ou analisada, sua identificação pode ser necessária. Se a ferramenta participou da coleta, classificação, tradução, programação ou análise, a metodologia ganha importância. Se a instituição exige declaração, essa obrigação precisa ser cumprida separadamente.

O mesmo princípio vale para imagens, códigos, dados sintéticos, entrevistas, questionários e outros materiais.

Em todos esses cenários, algumas práticas permanecem essenciais:

• não inventar informações bibliográficas;
• não atribuir à ABNT regras que pertencem a uma instituição;
• não confiar automaticamente em referências produzidas por IA;
• não esconder intervenções metodologicamente relevantes;
• não compartilhar dados confidenciais sem avaliação adequada;
• não substituir fontes acadêmicas originais por respostas de chatbot sem justificativa;
• não delegar à ferramenta a responsabilidade pelo trabalho.

A melhor documentação não é necessariamente a mais longa. É aquela que permite compreender qual ferramenta foi utilizada, para qual finalidade, quais materiais foram produzidos ou processados, como os resultados foram verificados e quais regras foram seguidas.

Assim, mais importante do que decorar uma fórmula é desenvolver um procedimento transparente, verificável e compatível com as normas e políticas aplicáveis ao trabalho acadêmico.

Continue aprendendo sobre normas ABNT e trabalhos acadêmicos

Se você está revisando seu TCC, os conteúdos abaixo complementam este guia:

• Citações ABNT: guia completo para trabalhos acadêmicos
• Como fazer referências ABNT
• Citação direta nas normas ABNT
• Citação indireta nas normas ABNT
• Como fazer referência de site nas normas ABNT
• Como citar artigo científico nas normas ABNT
• Como citar imagens, figuras, gráficos e tabelas nas normas ABNT
• Como fazer a metodologia do TCC
• Checklist ABNT completo
• Erros mais comuns nas normas ABNT

Referências e documentos consultados

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. ABNT NBR 6023:2025: informação e documentação — referências — elaboração. Rio de Janeiro: ABNT, 2025.

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. ABNT NBR 10520:2023: informação e documentação — citações em documentos — apresentação. Rio de Janeiro: ABNT, 2023.

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. ABNT NBR 14724:2024: informação e documentação — trabalhos acadêmicos — apresentação. Rio de Janeiro: ABNT, 2024.

UNESCO. Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO, 2023.