A Universidade de Lisboa Verifica IA nas Teses? 7 Técnicas Provadas de Deteção [2025]

Imagina o seguinte cenário. Passaste meses — literalmente meses — a construir a tua tese. Leste dezenas de artigos, recolheste dados, perdeste noites a reformular parágrafos. Num momento de desespero, usaste o ChatGPT para organizar ideias e desbloquear um capítulo que teimava em não avançar.

E depois… recebes um e-mail da secretaria. “Pedido de esclarecimentos sobre conteúdo potencialmente gerado por inteligência artificial.”

O estômago dá-te uma volta. O coração dispara. E a única pergunta que te ocorre é: a universidade de Lisboa verifica o uso de IA nas teses… a sério?

A resposta curta? Sim, verifica. Desde 2024, a ULisboa integrou módulos de deteção de IA no Turnitin em várias faculdades — a Faculdade de Ciências (FCUL) foi uma das primeiras a documentar este processo publicamente. Mas aqui está o que a maioria dos estudantes não sabe: a deteção não se limita a um software. São 7 técnicas complementares — e neste artigo vais conhecer cada uma delas.

Mais importante ainda: vais aprender exatamente como garantir que o teu trabalho é transparente, original e à prova de problemas. Porque o objetivo não é ter medo — é estar preparado.

Na tesify.pt, ajudamos centenas de estudantes a navegar este processo com confiança, usando IA como aliada — nunca como substituto.

1. O Que É a Deteção de IA em Teses Académicas?

Vamos esclarecer algo que confunde a maioria dos estudantes: deteção de similaridade e deteção de IA são coisas completamente diferentes.

O relatório de similaridade do Turnitin existe há mais de 15 anos. Faz algo relativamente simples: compara o teu texto com uma base de dados gigantesca de publicações, páginas web e trabalhos académicos já submetidos. Se encontra correspondências, assinala-as. É uma ferramenta contra o plágio “clássico” — copiar e colar de fontes existentes.

Mas aqui é onde as coisas ficam interessantes.

Desde 2023/2024, o Turnitin adicionou um novo módulo: o indicador de escrita por IA. Este não procura correspondências com fontes — analisa padrões linguísticos. Essencialmente, tenta determinar se um trecho de texto foi gerado por um modelo de linguagem. São processos complementares, mas distintos. Podes consultar a documentação oficial do Turnitin para entender os detalhes técnicos.

Porquê a intensificação nas universidades portuguesas? A explosão do uso de ferramentas generativas desde 2023 forçou uma resposta institucional. A ULisboa não está sozinha — a Universidade NOVA de Lisboa (IHMT), a Universidade do Porto e a Universidade de Coimbra também implementaram processos semelhantes.

E eis o que a maioria dos estudantes entende errado: muitos pensam que “deteção de IA” é sinónimo de “acusação de fraude”. Não é. Na realidade, funciona como um sinal para revisão humana — não uma sentença automática. É uma diferença crucial que vamos explorar em detalhe.

Para uma visão mais ampla, consulta o nosso guia completo sobre deteção de conteúdo IA em teses académicas.

Similaridade vs. Deteção de IA — Tabela Comparativa

2. Como a Universidade de Lisboa Verifica o Uso de IA nas Teses

Vamos ao que realmente interessa: como é que a Universidade de Lisboa verifica o uso de IA nas teses, na prática?

O processo não é tão misterioso como pensas. Segue um fluxo bastante lógico — e compreendê-lo é a tua melhor arma para te preparares.

O Processo de Verificação Passo a Passo na ULisboa

1. Submissão do documento via Moodle/Turnitin — o estudante carrega o ficheiro na plataforma da faculdade
2. Processamento automático — o Turnitin analisa simultaneamente similaridade e indicadores de IA
3. Geração do relatório — com código de cores, percentagens e secções destacadas
4. Acesso do orientador ao relatório — o docente recebe o relatório completo
5. Análise humana das secções sinalizadas — o orientador contextualiza os dados
6. Decisão final — aprovação, pedido de revisão ou, em casos graves, investigação formal

A FCUL disponibiliza um manual de utilização do Turnitin que confirma este fluxo e já inclui referências à visualização de partes “suspeitas de serem escritas por IA”.

Um detalhe que muda tudo: a implementação varia por faculdade e, muitas vezes, por departamento ou curso. Nem todos os orientadores acedem ao indicador de IA da mesma forma. Alguns verificam rigorosamente; outros focam-se mais na revisão qualitativa. Mas a tendência é inequívoca — cada vez mais faculdades da ULisboa ativam o módulo de deteção de IA.

E o papel do orientador? É absolutamente central. O software sinaliza, mas é o ser humano que decide. O teu orientador conhece o teu estilo de escrita — leu os teus e-mails, as tuas apresentações, os teus rascunhos. Essa familiaridade é uma ferramenta de deteção mais poderosa do que qualquer algoritmo.

O que acontece quando o indicador de IA é elevado? Não há “reprovação automática” — e isto é importante sublinhar. O processo típico inclui:

• Reunião com o orientador para esclarecimentos
• Pedido de documentação do processo de escrita (rascunhos, versões anteriores)
• Eventual revisão pelo regulamento de integridade académica da faculdade
• Direito de defesa — sempre garantido

Queres aprofundar este processo? Lê a verdade sobre como a ULisboa verifica IA nas teses — exploramos casos reais e políticas institucionais atualizadas para 2025.

Para uma explicação visual de como funciona o relatório de similaridade, recomendo este recurso oficial:

🎬 Vídeo: Interpretação do Relatório de Similaridade (Turnitin)

3. As 7 Técnicas Provadas de Deteção IA na ULisboa

Chegámos ao coração deste artigo. Estas são as 7 técnicas que a Universidade de Lisboa (e os seus orientadores) utilizam — de forma combinada — para verificar se há conteúdo gerado por IA nas teses. Conhecer cada uma é o primeiro passo para te protegeres.

Técnica 1 — Relatório de Similaridade do Turnitin

O que faz: Compara o texto integral da tua tese com uma base de dados monumental — publicações académicas, páginas web, repositórios universitários e trabalhos previamente submetidos por outros estudantes.

Como te afeta: Percentagens elevadas de similaridade sinalizam trechos demasiado próximos de fontes existentes. Não significa necessariamente plágio — uma citação corretamente formatada também aparece — mas trechos sem citação são imediatamente suspeitos.

Como te preparar: Parafraseia com profundidade (não te limites a trocar sinónimos), cita com rigor académico e aprende a usar os filtros de exclusão do Turnitin para bibliografia e citações diretas. A documentação oficial do Turnitin sobre o relatório de similaridade explica o processo detalhadamente.

Técnica 2 — Indicador de Escrita por IA do Turnitin

O que faz: Analisa padrões linguísticos — estrutura frásica, previsibilidade lexical, uniformidade estilística — para estimar a probabilidade de o texto ter sido gerado por um modelo de IA.

Limitação importante: A taxa de falsos positivos é real. Textos STEM com terminologia técnica repetitiva, ou textos em português com estruturas formais muito padronizadas, podem ser erroneamente sinalizados. É precisamente por isso que este indicador é sempre complementado por análise humana.

Como te preparar: Escreve rascunhos na tua voz. Se usaste IA para gerar ideias, reescreve tudo profundamente — não basta mudar duas ou três palavras. O teu estilo pessoal, com as tuas imperfeições naturais, é a melhor proteção que existe.

Técnica 3 — Análise Estilística pelo Orientador

O que faz: O orientador compara o estilo de escrita da tese com tudo o que já recebeu de ti — e-mails, apresentações, relatórios intermédios, rascunhos de capítulos.

Sinais de alerta: Mudanças bruscas de registo (de informal para hiperformal), vocabulário inconsistente (palavras que nunca usarias), transições “demasiado perfeitas” entre secções. Na nossa experiência com estudantes na tesify.pt, esta é uma das técnicas mais subestimadas — e das mais eficazes.

Como te preparar: Mantém consistência de voz ao longo de todo o documento. Partilha rascunhos regularmente com o orientador — isso demonstra evolução e cria um registo documentado do teu estilo natural.

Técnica 4 — Verificação de Consistência Metodológica

O que faz: O orientador e o júri verificam se a metodologia descrita é coerente com os resultados apresentados — e, crucialmente, com a capacidade demonstrada pelo estudante ao longo do percurso.

Sinais de alerta: Uma secção metodológica extremamente sofisticada (com terminologia avançada e referências precisas) seguida de uma análise de dados superficial. Ou vice-versa. Essa inconsistência grita “este texto não é todo do mesmo autor”.

Como te preparar: Certifica-te de que compreendes e consegues explicar cada passo da tua metodologia. Se usaste IA para te ajudar a estruturar esta secção, garante que dominas o conteúdo ao ponto de o conseguir ensinar a alguém.

Técnica 5 — Cross-Referencing de Fontes Citadas

O que faz: Verificar se as referências bibliográficas que citas (a) existem realmente, (b) dizem aquilo que afirmas e (c) são relevantes para o contexto.

Sinais de alerta: “Alucinações” bibliográficas — referências inventadas pelo ChatGPT. Este é um dos problemas mais documentados e mais embaraçosos. Uma referência que não existe é prova quase irrefutável de que o texto foi gerado por IA sem verificação humana.

Como te preparar: Verifica cada referência manualmente. Usa o Google Scholar, o Scopus, a b-on. Não confies cegamente em nenhuma ferramenta de IA para gerar bibliografia. Na tesify.pt oferecemos gestão integrada de bibliografia com verificação automática de fontes — precisamente para evitar este problema.

Técnica 6 — Entrevista / Defesa Oral da Tese

O que faz: O júri faz-te perguntas diretas sobre o conteúdo, o processo de investigação, as decisões metodológicas e as conclusões da tua tese.

Porquê é tão eficaz: Esta é, honestamente, a técnica de deteção mais poderosa de todas. Se não escreveste o texto, não o consegues defender com profundidade. Um júri experiente percebe em minutos se dominas ou não o conteúdo.

Como te preparar: Domina cada capítulo. Pratica responder à pergunta-chave: “Porquê fizeste esta escolha e não outra?”. Se conseguires responder com naturalidade e profundidade, estás seguro.

Técnica 7 — Comparação com Rascunhos e Histórico de Versões

O que faz: Orientadores podem pedir o histórico de versões — Google Docs (com histórico automático), ficheiros Word com controlo de alterações, ou simplesmente rascunhos datados enviados por e-mail.

Sinais de alerta: Um documento que “aparece pronto” de um dia para o outro, sem qualquer histórico de edições. Uma tese é um trabalho de meses — deve existir evidência dessa evolução.

Como te preparar: Trabalha sempre com controlo de alterações ativo. Guarda versões datadas. Envia rascunhos ao orientador por e-mail (com carimbo temporal). Este registo é a tua prova de autoria mais sólida.

Para um aprofundamento dos procedimentos de deteção na ULisboa, consulta o nosso guia dedicado com exemplos práticos de cada técnica.

4. Erros Comuns Que Ativam os Sistemas de Deteção (E Como Evitá-los)

Agora que conheces as 7 técnicas, vamos falar do que não deves fazer. Estes são os erros mais frequentes — e, infelizmente, os mais fáceis de cometer quando estás sob pressão.

Erro #1: Copiar e colar texto do ChatGPT sem edição

O erro mais óbvio — que continua a acontecer. O padrão linguístico do ChatGPT é reconhecível: frases genéricas, excesso de conectores (“além disso”, “neste contexto”, “é importante salientar”), tom neutro e artificialmente equilibrado, parágrafos suspeitamente simétricos. Os detetores apanham isto. Os orientadores também.

Erro #2: Usar IA para gerar referências bibliográficas

Já falámos disto, mas merece repetição firme: as “alucinações” bibliográficas são devastadoras. Basta um membro do júri procurar uma referência no Google Scholar e não a encontrar para a tua credibilidade ficar destruída. Verifica. Cada. Referência.

Erro #3: Não manter histórico de versões

Sem rascunhos, não consegues provar autoria. É simples assim. A ausência de histórico é, por si só, um sinal de alerta para qualquer orientador atento.

Erro #4: Mudança brusca de qualidade de escrita

Capítulos iniciais com escrita hesitante e uma conclusão impecável? Uma revisão da literatura confusa seguida de uma secção metodológica digna de um paper publicado? São red flags enormes. A inconsistência conta uma história — e não é a que queres contar.

Erro #5: Ignorar a percentagem de similaridade antes da submissão final

Muitas faculdades da ULisboa permitem-te submeter uma versão preliminar e consultar o relatório antes da entrega definitiva. Ignorar esta oportunidade é desperdiçar a tua melhor hipótese de corrigir problemas a tempo. Se a tua faculdade oferece esta possibilidade, usa-a.

5. Guia Prático: Checklist de Preparação Antes de Submeter

Teoria sem ação não te protege. Aqui tens a checklist que recomendamos a todos os estudantes que acompanhamos na tesify.pt — os mesmos passos que centenas já seguiram com sucesso.

✅ Antes de Começar a Escrever

• Ativa o controlo de alterações no Word ou usa o Google Docs (com histórico automático)
• Cria uma pasta dedicada com rascunhos datados (ex.: “Cap3_v1_15jan.docx”)
• Define com o orientador a frequência de envio de rascunhos por e-mail
• Consulta o regulamento de integridade académica da tua faculdade

✅ Durante a Escrita

• Se usares IA para brainstorming ou estruturação, documenta exatamente como a usaste
• Reescreve qualquer output de IA com a tua própria voz — profundamente, não superficialmente
• Verifica cada referência bibliográfica em bases como Google Scholar, Scopus ou b-on
• Mantém consistência de estilo entre capítulos
• Guarda versões semanais do documento

✅ Antes de Submeter

• Se disponível, faz uma submissão preliminar no Turnitin e analisa o relatório
• Revê as secções com percentagem elevada de similaridade — ajusta citações e paráfrases
• Lê a tese em voz alta para detetar mudanças de tom ou “voz estranha”
• Prepara um documento-resumo com o histórico de versões e métodos de escrita utilizados
• Pratica respostas para a defesa: “Como chegaste a esta conclusão?”, “Porquê esta metodologia?”

✅ Depois da Submissão

• Guarda todos os rascunhos e comunicações com o orientador
• Mantém o acesso à conta Turnitin para consultar o relatório final
• Prepara-te para a defesa oral com foco nos pontos potencialmente sinalizados

6. Perguntas Frequentes (FAQ)

7. Protege a Tua Tese Com Transparência

Vamos recapitular. A Universidade de Lisboa verifica o uso de IA nas teses — isso é um facto, não uma especulação. E fá-lo através de 7 técnicas complementares: desde o software automatizado do Turnitin até à análise estilística do orientador, passando pela verificação de fontes e culminando na defesa oral.

Mas — e este é o ponto mais importante de todo o artigo — nenhuma destas técnicas é inimiga de quem trabalha com honestidade.

A deteção de IA não existe para te assustar. Existe para proteger o valor do teu diploma, a integridade da tua instituição e, em última análise, a credibilidade do teu trabalho. Se usares a IA como ferramenta de apoio (o que é perfeitamente legítimo), se documentares o teu processo, se escreveres com a tua voz e se dominares o conteúdo que apresentas — não tens nada a temer.

Três ações concretas que podes tomar hoje:

1. Ativa o controlo de alterações no teu documento de trabalho — começa a construir o teu registo de autoria agora
2. Verifica todas as referências bibliográficas que já tens na tese — elimina qualquer “alucinação” antes que seja tarde
3. Lê o regulamento de integridade académica da tua faculdade — saber as regras é a primeira forma de as cumprir

A IA é uma ferramenta extraordinária quando usada com responsabilidade. O teu papel é garantir que a tua tese reflete o teu pensamento, a tua investigação e a tua voz — ampliados por tecnologia, nunca substituídos por ela.