A inteligência artificial já faz parte da rotina de uma parcela significativa da comunidade científica. Um estudo publicado pelo MIT FutureTech, em colaboração com pesquisadores do Google e do Google DeepMind, indica que quase metade dos cientistas consultados utiliza algum tipo de IA diariamente.
Divulgado em 16 de setembro de 2026, o levantamento buscou compreender como a tecnologia está sendo incorporada à pesquisa. Para isso, os pesquisadores combinaram três conjuntos de dados: uma amostra de 15 milhões de interações com o Gemini, um inventário com mais de 2.600 modelos especializados de inteligência artificial e uma pesquisa realizada com mais de 600 cientistas.
Os resultados sugerem que a adoção da IA na ciência ocorre tanto em atividades gerais, comuns a diferentes áreas, quanto em tarefas específicas de determinados campos. Entre os usos estão análise de dados, programação, preparação de manuscritos, previsão, classificação e geração de dados.
Quase metade dos cientistas usa IA todos os dias
A frequência de uso identificada pelo estudo coloca os cientistas entre os profissionais que mais recorrem à inteligência artificial em suas atividades. A tecnologia aparece como apoio em etapas que podem consumir tempo considerável, especialmente quando envolvem tratamento de informações, elaboração de códigos ou organização de resultados.
O levantamento não indica, porém, que todas as tarefas da pesquisa estejam sendo automatizadas. A presença da IA varia conforme a área, o tipo de problema investigado e o grau de especialização necessário. Modelos generalistas podem auxiliar na comunicação e na análise inicial, enquanto sistemas desenvolvidos para finalidades específicas atendem demandas mais técnicas.
Em publicação sobre o tema, o Google destacou que a utilização dessas ferramentas está associada a mudanças na forma como os pesquisadores distribuem seu tempo. A questão central, portanto, não é apenas quantas pessoas usam IA, mas quais partes do processo científico passam a ser apoiadas por esses sistemas.
Produtividade aumenta, mas novos gargalos aparecem
De acordo com o estudo, os cientistas relataram uma economia de quase sete horas por semana com o uso da inteligência artificial. Parte desse período, segundo os resultados, é reinvestida em novas atividades de pesquisa, o que pode ampliar a capacidade de exploração de hipóteses e problemas científicos.
O ganho de tempo, contudo, não elimina os desafios do trabalho científico. Quando determinadas etapas ficam mais rápidas, outras podem se tornar pontos de estrangulamento. A verificação dos resultados produzidos por sistemas de IA é um desses obstáculos, assim como a necessidade de realizar experimentos, revisar evidências e confirmar se as conclusões são consistentes.
O estudo também aponta para o crescimento do estoque de hipóteses ainda não testadas. Isso significa que a capacidade de gerar possibilidades pode avançar mais rapidamente do que a capacidade de validá-las. Na prática, a aceleração de uma etapa da pesquisa pode aumentar a pressão sobre fases posteriores, que dependem de análise humana, infraestrutura e experimentação.
Modelos gerais e especializados cumprem funções diferentes
A análise de mais de 2.600 modelos especializados ajuda a mostrar que a inteligência artificial na ciência não se resume aos sistemas de uso geral. Existem ferramentas voltadas a tarefas e campos específicos, capazes de apoiar atividades como previsão, classificação e produção de dados para determinados contextos.
Essa diversidade acompanha a própria variedade da pesquisa científica. Um modelo utilizado para interpretar dados pode ter finalidade diferente de outro desenvolvido para fazer previsões ou auxiliar na criação de conjuntos de dados. A combinação entre ferramentas generalistas e especializadas tende a alterar o fluxo de trabalho, mas não substitui automaticamente o conhecimento necessário para formular perguntas e avaliar respostas.
O Google também reúne exemplos de aplicações de IA em áreas como ciência, previsão climática, saúde, educação e análise de dados. Esses usos reforçam a ideia de que a tecnologia pode atuar como instrumento de apoio em diferentes etapas, desde a interpretação de informações até a identificação de padrões.
Por que a validação humana continua necessária
Os dados indicam que a IA está sendo incorporada à ciência como uma camada adicional de produtividade, e não como substituta automática dos pesquisadores. A tecnologia pode reduzir o tempo gasto em tarefas repetitivas ou técnicas, mas os resultados ainda precisam ser examinados dentro do contexto de cada investigação.
Essa validação inclui verificar dados, testar hipóteses, repetir experimentos quando necessário e avaliar limitações dos modelos. Também envolve considerar possíveis erros e evitar que respostas plausíveis sejam tratadas como evidências sem confirmação independente.
O cenário descrito pelo estudo combina avanço e complexidade. A inteligência artificial já ajuda cientistas a trabalhar com mais velocidade, mas a expansão do uso cria novas demandas por revisão, infraestrutura e capacidade experimental. O impacto mais importante, neste momento, está na transformação do processo de pesquisa: a IA acelera algumas etapas e, ao mesmo tempo, torna ainda mais relevante a análise crítica dos resultados.
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