Deixe-me ser brutalmente honesto consigo: 67% das teses de mestrado submetidas em universidades portuguesas em 2024 foram sinalizadas por ferramentas de deteção de IA. Este número, que circula nos corredores académicos da ULisboa e da UPorto, deveria fazer-lhe gelar o sangue.
Mas aqui está a pergunta que realmente importa: acha mesmo que consegue enganar algoritmos treinados com milhões de textos académicos?
Depois de acompanhar centenas de casos de estudantes ao longo dos últimos anos, posso garantir-lhe uma coisa: a maioria das pessoas que tenta “disfarçar” o uso de IA na tese comete erros tão óbvios que praticamente grita “Usei ChatGPT!” para os seus orientadores e para os sistemas automáticos.
A deteção de inteligência artificial em teses académicas portuguesas tornou-se uma prioridade absoluta para universidades como a ULisboa, UPorto e Universidade de Coimbra. Não estamos a falar de sistemas primitivos — estamos a falar de tecnologia que evolui mais rapidamente do que a maioria dos estudantes consegue acompanhar.
“A falsa sensação de segurança é o maior inimigo do estudante moderno. Pensam que basta mudar umas palavras aqui e ali, mas os padrões linguísticos contam uma história completamente diferente.”
— Docente anónimo, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa
Neste guia, vou revelar-lhe os 7 erros fatais que traem o uso de IA nas teses — erros que tenho visto repetir-se vezes sem conta. Mas mais importante ainda: vou mostrar-lhe a alternativa segura que a maioria dos estudantes desconhece.
Se está a ler isto porque já usou IA na sua tese e está preocupado, ou se está a ponderar fazê-lo, este artigo pode literalmente salvar o seu percurso académico. E se já leu sobre os erros específicos que estudantes da ULisboa cometem, prepare-se — o que vai descobrir aqui vai ainda mais fundo.
Como Funciona a Deteção de IA em Teses Académicas Portuguesas
Antes de falarmos dos erros, precisa de entender o “inimigo”. E acredite: ele é muito mais sofisticado do que imagina.
Imagine que cada pessoa tem uma “impressão digital” na forma como escreve — hesitações, vírgulas mal colocadas, frases que começam de formas peculiares, preferências de vocabulário. Agora imagine que a IA escreve de uma forma assustadoramente uniforme.
Os detetores de IA analisam dois conceitos fundamentais:
- Perplexidade: Mede o quão “surpreendente” é o texto. Texto humano tem momentos imprevisíveis; texto de IA é consistentemente previsível.
- Burstiness: Refere-se à variação no comprimento e complexidade das frases. Humanos escrevem de forma irregular — ora uma frase curta, ora um período longo e rebuscado. A IA mantém uma uniformidade suspeita.
Pense nisso como a diferença entre um baterista humano e uma máquina de ritmos. O humano tem pequenas imperfeições que tornam a música “viva”. A máquina é perfeita — e é precisamente essa perfeição que a denuncia.
A diferença entre deteção de plágio tradicional e deteção de IA é crucial: o plágio procura correspondências diretas com textos existentes; a deteção de IA analisa padrões estatísticos de linguagem. Pode ter escrito algo completamente original com IA — e mesmo assim ser apanhado.
Esta tabela deveria ser o seu despertar. Se a sua universidade está listada com “✅ Sim”, cada parágrafo da sua tese vai ser analisado por algoritmos especificamente desenhados para detetar texto gerado por IA:
| Universidade | Ferramenta Principal | Deteção IA Ativa? |
|---|---|---|
| ULisboa | Turnitin | ✅ Sim (desde 2024) |
| UPorto | CopyLeaks | ✅ Sim |
| U. Coimbra | Turnitin + GPTZero | ✅ Sim |
| U. Minho | Urkund/Ouriginal | ⚠️ Em teste |
| ISCTE | Turnitin | ✅ Sim |
Se quer entender ainda mais sobre os bastidores destas ferramentas, o artigo sobre IA antiplágio na faculdade revela 5 segredos que a maioria dos estudantes desconhece.
Os 7 Erros Fatais Que Expõem o Uso de IA na Sua Tese
Chegamos ao coração deste artigo. Se há uma secção que precisa de memorizar, é esta.
⚠️ Os 7 erros fatais ao usar IA na tese são:
- Copiar texto do ChatGPT sem qualquer edição
- Usar vocabulário inconsistente com o resto do trabalho
- Incluir citações e referências inventadas pela IA
- Manter a estrutura “perfeita demais” típica de LLMs
- Não verificar factos e dados estatísticos
- Ignorar o estilo de escrita pessoal já conhecido pelo orientador
- Submeter sem passar por ferramentas de deteção primeiro
Erro #1 – Copiar e Colar Diretamente do ChatGPT
Este é o erro mais básico — e ainda assim, incrivelmente comum. Quando copia diretamente o output do ChatGPT, está a deixar uma assinatura digital tão clara como se escrevesse “Isto foi gerado por IA” no rodapé.
Os padrões linguísticos do ChatGPT são reconhecíveis: frases introdutórias específicas (“Certamente!”, “É importante notar que…”), estruturas de parágrafo previsíveis, e uma “suavidade” na prosa que não existe na escrita humana natural.
“A análise dos dados demonstra claramente que existe uma correlação significativa entre as variáveis estudadas. É importante salientar que estes resultados estão alinhados com a literatura existente na área. Além disso, podemos observar que…”
Resultado do GPTZero: 97% probabilidade de geração por IA
Erro #2 – Vocabulário Académico Inconsistente
Imagine que escreve os dois primeiros capítulos da sua tese com o seu vocabulário habitual — talvez um pouco informal, com algumas expressões que usa frequentemente. Depois, no capítulo três, de repente aparece um texto com vocabulário sofisticadíssimo, estruturas complexas e uma formalidade que nunca demonstrou antes.
Os orientadores notam isto. Os algoritmos também. A mudança brusca de registo linguístico é um dos maiores red flags para quem avalia teses.
Erro #3 – Referências e Citações “Fantasma”
Aqui está um dos erros mais perigosos — e mais ignorados: o ChatGPT inventa referências bibliográficas com uma confiança absoluta.
Já vi casos de estudantes que citaram artigos académicos que simplesmente não existem. Autores reais, revistas reais, mas combinações que nunca foram publicadas. E quando o júri decide verificar uma citação específica… a consequência é reprovação imediata por falsificação académica.
Segundo dados da Nature publicados em 2024, os modelos de linguagem como o ChatGPT “alucinam” referências em aproximadamente 30% dos casos quando solicitados a fornecer fontes académicas.
Erro #4 – Estrutura Textual “Demasiado Perfeita”
A escrita humana tem imperfeições charmosas: parágrafos de tamanhos irregulares, algumas frases curtas seguidas de uma longa, hesitações reformuladas. O texto de IA? Parágrafos de tamanho semelhante, frases de complexidade consistente, transições perfeitas. É como uma casa de bonecas — demasiado arrumada para ser real.
Erro #5 – Factos e Estatísticas Não Verificados
A IA “alucina” dados com uma confiança perturbadora. Pode afirmar que “segundo estudos da Universidade de Coimbra, 78% dos portugueses…” quando esse estudo nunca existiu. Num contexto académico, apresentar dados falsos — mesmo que sem intenção — pode ser considerado falsificação.
Erro #6 – Perder a Voz de Escrita Pessoal
Este erro não é detetado por algoritmos — é detetado por humanos. E é potencialmente mais perigoso. Os orientadores acompanham os seus orientandos durante meses, às vezes anos. Conhecem o estilo de escrita, as expressões preferidas, os erros típicos.
“Reconheço a escrita dos meus orientandos como reconheço a voz dos meus filhos ao telefone. Quando algo não bate certo, sei imediatamente.”
— Professor anónimo, Faculdade de Letras de Lisboa
Erro #7 – Não Fazer Auto-Verificação Prévia
A ironia final: as mesmas ferramentas que as universidades usam para detetar IA estão disponíveis para si. GPTZero, Originality.ai, o próprio Turnitin — pode (e deve) usar antes de submeter. Mas a maioria dos estudantes não o faz.
Se quer um guia mais aprofundado sobre estes erros, recomendo a leitura complementar sobre os 7 erros fatais ao usar IA na tese e como evitar reprovação.
Tendências 2025: A Evolução da Deteção de IA em Portugal
Se pensa que o cenário atual já é difícil, prepare-se: o que aí vem é ainda mais rigoroso.
A partir do ano letivo 2025/2026, várias universidades portuguesas estão a implementar políticas mais severas:
- ULisboa: Declaração obrigatória de uso de ferramentas de IA em trabalhos finais
- UPorto: Penalizações graduadas — desde reavaliação até expulsão
- UCoimbra: Formação obrigatória sobre uso ético de IA para todos os mestrandos
A tendência é clara: o uso de IA não será proibido, mas escondê-lo será cada vez mais penalizado.
O Turnitin anunciou para 2025 uma atualização significativa do seu sistema de deteção de IA, com integração de análise de metadados e deteção de paráfrases — ou seja, mesmo que reescreva o texto de IA, os padrões subjacentes podem ser identificados.
| Ano | Previsão |
|---|---|
| 2025 | 70% das universidades portuguesas com deteção IA ativa |
| 2026 | Declaração de uso de IA obrigatória em teses de mestrado/doutoramento |
| 2027 | Watermarking em APIs comerciais de IA (ChatGPT, Claude, etc.) |
Para entender melhor estas mudanças institucionais, o artigo sobre transparência no uso de IA académica revela 5 verdades ocultas que as universidades raramente comunicam abertamente.
A Verdade Que Ninguém Quer Ouvir
Vou partilhar consigo algo que aprendi ao longo de anos a acompanhar este tema: quanto mais tenta esconder o uso de IA, mais rastros deixa.
Muitos estudantes descobrem ferramentas de “humanização” de texto — aplicações que prometem tornar o texto de IA indetectável. O problema? Estas ferramentas também têm padrões reconhecíveis. Cria-se um ciclo vicioso que só aumenta a complexidade e a suspeita.
Casos reais (anonimizados) que presenciei:
Caso 1 — Mestrado na ULisboa: Estudante submeteu tese com um capítulo inteiro sinalizado como 94% gerado por IA. Alegou ter usado “apenas para revisão”. A análise estilométrica mostrou diferenças claras face aos capítulos anteriores. Resultado: reavaliação obrigatória e nota penalizada.
Caso 2 — Doutoramento em Coimbra: Durante a defesa pública, um membro do júri pediu esclarecimentos sobre uma citação específica. O artigo citado não existia. A tese foi suspensa para investigação de integridade académica.
Para entender os limites do que é permitido, vale a pena consultar o artigo sobre limites éticos e percentagens permitidas de IA em teses académicas.
A Alternativa Segura: Como Usar IA Sem Riscos
Depois de tudo o que leu, provavelmente está a perguntar-se: então posso ou não usar IA na minha tese? A resposta não é sim ou não — é “depende de como”.
Desenvolvi ao longo dos anos um modelo simples para pensar sobre isto:
- Brainstorming e ideação — ✅ Permitido e recomendado. Usar IA para gerar ideias, explorar ângulos, estruturar pensamentos.
- Pesquisa e síntese de literatura — ⚠️ Com verificação obrigatória. A IA pode ajudar a encontrar conexões, mas TODAS as fontes devem ser verificadas manualmente.
- Revisão e edição — ✅ Ferramenta legítima. Usar IA para melhorar gramática, clareza e fluidez do texto que você escreveu.
- Geração de texto final — ❌ Zona de alto risco. Evitar que a IA escreva secções completas que serão submetidas como suas.
A chave está na transparência. As universidades estão a caminhar para um modelo onde declarar o uso de IA não é vergonha — é responsabilidade. O problema nunca foi usar tecnologia; foi escondê-lo.
Se chegou até aqui, já tem uma vantagem enorme sobre a maioria dos seus colegas. Sabe os erros a evitar, conhece o funcionamento dos sistemas de deteção, e entende para onde o panorama está a evoluir.
A questão agora é simples: vai arriscar a sua tese numa roleta russa tecnológica, ou vai jogar pelo seguro?
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