Entregaste a tua tese de mestrado. Semanas — talvez meses — de noites mal dormidas, pilhas de artigos lidos, dezenas de versões reescritas. E então, recebes um e-mail do teu orientador com uma frase que te gela o sangue: “O relatório Turnitin sinalizou 47 % de escrita gerada por IA no teu documento. Precisamos de falar.”

O pânico instala-se. O estômago dá um nó. Será que vais reprovar? Será que a Universidade de Lisboa verifica IA nas teses? E se verificar — o que acontece a seguir?

A resposta curta: sim, a Universidade de Lisboa adotou ferramentas institucionais de deteção de IA — e milhares de estudantes de mestrado e doutoramento não sabem exatamente o que é analisado, como é interpretado, nem o que fazer se forem sinalizados. Se queres entender as políticas institucionais da ULisboa sobre IA, chegaste ao sítio certo.

Neste guia atualizado para 2025, vou desmontar — com fontes oficiais da ULisboa, documentação do Turnitin e diretrizes da UNESCO — exatamente como funciona a verificação, o que realmente te pode prejudicar e os passos concretos para protegeres a tua tese sem abdicar de usar IA de forma responsável.

Se precisares de ajuda para planear, escrever ou rever a tua tese em conformidade com estas regras, a tesify.pt foi criada exatamente para isso.

1. O Que É a Verificação de IA na Universidade de Lisboa?

A verificação de IA na Universidade de Lisboa é o processo institucional pelo qual teses, dissertações e trabalhos académicos são submetidos à plataforma antiplagio.ulisboa.pt — baseada no Turnitin — que analisa não só a similaridade textual (plágio), mas também a probabilidade de o texto ter sido gerado por ferramentas como o ChatGPT, Claude ou Gemini.

Parece simples, certo? Só que esta verificação não é a mesma coisa que a tradicional verificação de plágio. E confundir as duas pode custar-te caro.

Verificação de IA vs. Verificação de Plágio — Qual a Diferença?

A coluna mais importante? A última. Nenhuma das duas verificações gera consequências automáticas. Ambas precisam de interpretação humana. O problema: muitos orientadores ainda estão a aprender a interpretar o módulo de IA. A margem para mal-entendidos é enorme.

Quais Faculdades da ULisboa Já Utilizam Deteção de IA?

O módulo de deteção de IA do Turnitin foi ativado globalmente em abril de 2023. Na ULisboa, a implementação tem sido progressiva. A Faculdade de Ciências já disponibiliza instruções explícitas no seu manual de utilização do Turnitin, indicando que o relatório pode “sinalizar partes suspeitas de serem escritas por IA”. A Faculdade de Direito publicou um manual de início rápido atualizado em 2025 com o procedimento institucional de submissão.

Ponto crucial: a política específica sobre como interpretar e agir perante o AI score varia de faculdade para faculdade. O IST pode ter diretrizes diferentes da FLUL. A FDUL pode exigir declarações que a FCUL ainda não pede. O primeiro passo de qualquer estudante é conhecer o regulamento da sua faculdade.

Em termos de enquadramento ético mais amplo, a UNESCO, nas diretrizes para IA generativa na educação, não recomenda proibição absoluta — mas sim transparência total e avaliação contextual. É este o espírito que a maioria das universidades europeias, incluindo a ULisboa, está a adotar.

2. Como Funciona o Sistema de Deteção de IA na ULisboa (Turnitin + antiplagio.ulisboa.pt)

Sabes que a ULisboa verifica. Agora vamos ao como — porque entender o mecanismo é meio caminho andado para te protegeres. Para aprofundar cada método, recomendo a leitura sobre as técnicas de deteção de IA utilizadas na ULisboa.

O Passo a Passo da Submissão no antiplagio.ulisboa.pt

O processo é mais simples do que imaginas — e é exatamente por isso que pode apanhar-te desprevenido:

1. O docente ou orientador acede a antiplagio.ulisboa.pt (ou pelo Moodle integrado)
2. Submete o ficheiro da tua tese, dissertação ou trabalho académico
3. O Turnitin gera o Relatório de Similaridade — a verificação tradicional de plágio
4. O mesmo relatório inclui a secção “AI Writing Detection” — ativada automaticamente desde 2023
5. O relatório indica uma percentagem estimada de conteúdo gerado por IA, com destaques por segmento
6. O docente interpreta o relatório — não há decisão automática de aprovação ou reprovação

Repara no passo 6. Não há botão de “reprovar”. Não há alarme que dispara uma expulsão automática. O relatório é uma ferramenta de apoio à decisão. Mas aqui entra o fator humano — e é precisamente isso que torna a situação imprevisível.

O vídeo oficial da Turnitin Portugal sobre interpretação do relatório explica visualmente o que cada secção significa.

O Que o Turnitin Realmente Mede (Perplexidade e Burstiness)

O modelo de IA do Turnitin não procura “palavras de IA” nem verifica se usaste o ChatGPT especificamente. Faz algo mais sofisticado — e mais falível.

Segundo a documentação oficial do modelo de deteção da Turnitin, o sistema analisa dois padrões estatísticos:

• Perplexidade: Mede quão “surpreendente” é a próxima palavra numa frase. Texto humano tende a ser mais imprevisível. Texto de IA escolhe sistematicamente a palavra mais provável — tornando-o estatisticamente “previsível”.
• Burstiness: Mede a variação no comprimento e complexidade das frases. Humanos escrevem de forma irregular — frases curtas seguidas de parágrafos longos. A IA mantém um ritmo mais uniforme.

O Turnitin está essencialmente a dizer: “Este texto é demasiado ‘perfeito’, demasiado uniforme, demasiado previsível para ter sido escrito por um humano.”

Limitações e Falsos Positivos — O Que Deves Saber

O sistema tem limitações reais que trabalham tanto a teu favor como contra ti:

• Documentos com menos de 300 palavras não são analisados pelo módulo de IA
• Textos muito editados (com revisões humanas substanciais) podem não ser detetados
• Falsos positivos existem — especialmente em escrita técnica, formulaica ou em línguas com menor volume de dados de treino (como o português europeu)
• O modelo não identifica qual ferramenta foi usada (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.)
• O modelo não avalia intenção — não distingue entre gerar conteúdo e corrigir gramática

Similaridade ≠ plágio. AI score ≠ fraude. São indicadores, não veredictos. Mas sem preparação para te defender, um indicador pode transformar-se numa sentença.

3. O Que Acontece Se a Tua Tese For Sinalizada por IA

Esta é a secção que provavelmente te trouxe aqui. O medo real. O cenário que te tira o sono enquanto revês a conclusão pela décima vez. Vamos olhar para isto sem rodeios — mas também sem dramatizar.

Tenho um artigo dedicado sobre os passos a seguir em caso de sinalização. Aqui, foco-me nos cenários mais comuns e no que deves fazer imediatamente.

5 Consequências Possíveis (Da Mais Leve à Mais Grave)

1. O orientador consulta o relatório e decide não investigar. Pode considerar o score irrelevante, especialmente se conhecer bem o teu trabalho e processo de escrita. Acontece mais vezes do que pensas.
2. O orientador pede-te uma explicação. Uma reunião informal ou um pedido de declaração escrita sobre as ferramentas que usaste. Na maioria dos casos, transparência resolve.
3. Solicita revisão ou reescrita de secções específicas. Se determinadas partes foram sinalizadas, podem pedir-te que as reformules e resubmetas. Atrasa — mas não destrói.
4. Encaminhamento para Conselho Pedagógico ou Comissão de Ética. Território sério. Implica processo formal de averiguação, com possíveis audições e apresentação de provas.
5. Consequências disciplinares: nota reduzida, reprovação, suspensão ou anulação do grau. Raro — mas real. Ocorre sobretudo quando há falta de transparência combinada com evidências fortes de autoria não genuína.

O dado que deve acalmar-te: na maioria das faculdades da ULisboa, não existe reprovação automática por AI score. O relatório é uma ferramenta de apoio, não um veredicto.

O dado que deve manter-te vigilante: as políticas estão a tornar-se mais rigorosas a cada semestre. Algumas faculdades já exigem uma “Declaração de Uso de IA” como parte obrigatória da submissão. E há um padrão claro na academia europeia: a falta de transparência é penalizada mais severamente do que o uso em si.

Como sublinha o debate da ANPOCS sobre inteligência artificial e integridade académica, investigadores são unânimes: o problema não é usar IA — é escondê-lo.

Como Te Defender Se Fores Sinalizado Injustamente

Se acreditas que foste vítima de um falso positivo — algo que acontece, especialmente com escrita técnica em português europeu — segue estes passos:

• Reúne evidências do teu processo de escrita: rascunhos, notas manuscritas, ficheiros Word com histórico de versões, capturas de ecrã do teu ambiente de trabalho
• Apresenta uma declaração detalhada de uso de ferramentas: especifica o que usaste (corretor ortográfico, tradutor, plataforma de apoio académico) e para que finalidade
• Solicita revisão do relatório por um segundo avaliador: tens direito a pedir que outro docente analise o relatório em contexto
• Mantém a calma e o profissionalismo: reações defensivas prejudicam-te. Apresenta factos, não emoções

A Declaração de Uso de IA — O Teu Melhor Escudo

Aqui está o conselho mais importante deste artigo: inclui uma Declaração de Uso de IA no teu documento, mesmo que não seja obrigatória. Fazê-lo proativamente demonstra maturidade académica e protege-te de qualquer acusação futura. Na secção seguinte, encontras um template pronto a usar.

4. 7 Passos Práticos Para Proteger a Tua Tese (Checklist Acionável)

Chega de teoria. Se há uma secção deste artigo que deves guardar nos favoritos, é esta. Estes 7 passos aplicam-se a qualquer estudante de mestrado ou doutoramento na ULisboa — segue-os antes de submeter.

1. Conhece o regulamento da tua faculdade. Consulta o site oficial. Envia um e-mail ao secretariado. Pergunta ao teu orientador diretamente: “Qual é a política específica sobre uso de IA nesta faculdade?”. O guia IAedu do IST/FCT é um excelente exemplo de recurso institucional para uso responsável de IA no ensino superior português.

2. Usa IA como assistente, nunca como autor. Há uma diferença fundamental entre pedir ao ChatGPT que te ajude a organizar os tópicos do capítulo 3 e pedir-lhe que escreva o capítulo 3. A primeira situação é assistência legítima. A segunda é autoria delegada.

3. Reescreve SEMPRE com a tua voz. Qualquer output de IA deve ser substancialmente reformulado. Integra-o com as tuas fontes. Alinha-o com o teu estilo argumentativo. Se leres um parágrafo e não te reconheceres nele — reescreve até te reconheceres.

4. Mantém um registo do teu processo. Guarda rascunhos. Guarda versões anteriores. Guarda capturas de ecrã. Se usas IA, guarda o histórico de prompts. Se tens reuniões com o orientador, guarda as notas. Este registo é a tua prova de autoria genuína.

5. Faz a tua própria verificação antes de submeter. Se tens acesso ao Turnitin via Moodle, submete versões preliminares e verifica o relatório. Se não tens acesso direto, utiliza ferramentas de pré-verificação. Preparar-te para o relatório é tão importante como preparar a tese em si.

6. Inclui uma Declaração de Uso de IA. Mesmo que o regulamento não a exija, faz-lo voluntariamente. A transparência nunca te prejudica. A falta dela pode destruir-te.

7. Usa uma plataforma de apoio à escrita académica. Ferramentas como a tesify.pt ajudam-te a planear capítulos, estruturar a argumentação, gerir bibliografia e rever a tese com qualidade profissional — tudo mantendo conformidade académica e autoria genuína. Ao contrário de geradores de texto, a tesify.pt guia e melhora a tua escrita — não a substitui.

Template de Declaração de Uso de IA (Copia e Adapta)

Adapta este modelo à tua situação concreta. Se não usaste IA de todo, uma declaração nesse sentido também te protege. O objetivo é demonstrar que reflectiste sobre a questão — independentemente da resposta.

5. Mitos Perigosos Sobre IA e Integridade Académica

Três confusões persistem entre estudantes da ULisboa — e qualquer uma delas pode custar-te caro. Vamos desmontá-las.

Mito #1: “Se o AI score for baixo, estou seguro”

Falso. Um AI score de 15 % pode ser tão problemático como um de 60 %, dependendo de quais secções foram sinalizadas. Se os 15 % correspondem à tua conclusão e discussão de resultados — as partes que demonstram pensamento crítico original — o orientador vai notar. A métrica global é menos importante do que a localização dos segmentos sinalizados.

Mito #2: “Se reescrever com sinónimos, o Turnitin não deteta”

Parcialmente falso. O módulo de IA não procura palavras específicas — analisa padrões estatísticos (perplexidade e burstiness, como explicámos). Trocar “portanto” por “consequentemente” não altera o padrão fundamental da escrita. O que altera é reescrever genuinamente, com a tua voz, o teu raciocínio e a tua estrutura argumentativa.

Mito #3: “Usar IA para qualquer coisa é proibido”

Falso — na maioria dos contextos. A tendência regulatória na ULisboa e na academia europeia é clara: o uso de IA como ferramenta auxiliar (pesquisa, organização, revisão linguística) é geralmente aceite. O que não é aceite é a autoria delegada — submeter texto gerado por máquina como se fosse pensamento original teu, sem declaração.

A fronteira entre assistência e fraude não é técnica. É ética. E a forma mais segura de estar do lado certo é a transparência total.