São 3h47 da manhã. O cursor pisca no ecrã. A tese está quase pronta para submeter, mas há uma pergunta que não te sai da cabeça: “E se detetam que usei IA?”
Se estás a ler isto, provavelmente já passaste por esse momento de ansiedade. Ou então estás a tentar antecipar-te. Em ambos os casos, não estás sozinho — esta é a pergunta que milhares de estudantes da Universidade de Lisboa fazem, mas raramente em voz alta. É demasiado arriscado perguntar ao orientador. Os regulamentos parecem vagos. A informação online é contraditória e, muitas vezes, desatualizada.
A verdade? A incerteza é generalizada. E compreensível. Afinal, estamos a falar do trabalho de meses (ou anos), da tua reputação académica e, em última análise, do teu futuro profissional.
Mas hoje vou mudar isso. Neste artigo, vou mostrar-te:
- 📘 Documentação REAL da ULisboa — incluindo o manual oficial da FCUL sobre o Turnitin
- 👁️ O que o teu orientador/júri realmente consegue ver no relatório de deteção
- ⚠️ Onde a deteção falha — e onde definitivamente não falha
- 🛡️ Como te proteger de forma ética — sem comprometer a tua integridade
Sim, a Universidade de Lisboa verifica IA nas teses através do sistema Turnitin, ativo em várias faculdades como a FCUL. O relatório inclui uma percentagem de “escrita por IA” além do tradicional indicador de plágio. No entanto, a ativação e interpretação variam por faculdade e orientador. Neste artigo, revelamos exatamente o que funciona, o que não funciona, e o que mudou em 2025.
Para uma visão geral das políticas da UL, podes começar por ler este artigo complementar que aprofunda o contexto institucional.
Agora, vamos ao que realmente interessa.
Como Funciona a Deteção de IA na Universidade de Lisboa — A Prova Documental
Antes de entrarmos nas “verdades ocultas”, precisamos de estabelecer os factos. E quando digo factos, não me refiro a rumores de corredor ou posts de Reddit. Falo de documentação institucional que podes tu mesmo verificar.
A Universidade de Lisboa, através de várias das suas faculdades, utiliza o Turnitin como ferramenta principal de verificação de originalidade. Mas aqui está o que muitos estudantes não sabem: o Turnitin não serve apenas para detetar plágio tradicional. Desde 2023, a plataforma inclui uma funcionalidade específica de deteção de escrita gerada por inteligência artificial.
📘 Fonte Oficial: O Manual de Utilização do Turnitin da FCUL confirma que o relatório gerado inclui:
- Percentagem de similaridade (plágio tradicional)
- Indicador de escrita possivelmente gerada por IA
- Partes específicas destacadas como suspeitas
O fluxo é relativamente simples de entender: submissão → análise automática → geração de relatório → professor visualiza. O que não é simples é o que acontece depois — mas lá chegaremos.
Esta é a parte que causa mais ansiedade. Imagina que o teu orientador abre o relatório do Turnitin. O que aparece exatamente no ecrã dele?
O relatório apresenta duas métricas principais separadas:
- Percentagem de Similaridade — o indicador clássico de plágio, que mostra correspondências com outras fontes
- Indicador de Escrita por IA — uma percentagem que estima quanto do texto pode ter sido gerado por ferramentas como ChatGPT, Claude ou Gemini
Mas não fica por aqui. O professor pode clicar em secções específicas que foram sinalizadas. Ou seja, não é apenas um número abstrato — o sistema destaca visualmente os parágrafos suspeitos. É como se o algoritmo dissesse: “Olha, este bloco de texto aqui tem características estatísticas de linguagem de máquina.”
🎬 Vê como funciona na prática: Este recurso oficial da Turnitin mostra exatamente o que aparece no relatório de deteção de IA e como os indicadores são apresentados aos docentes.
Aqui está algo crucial que muitos estudantes não percebem: a experiência de deteção de IA não é uniforme em toda a ULisboa.
A funcionalidade de deteção depende de três fatores: o licenciamento ativo da faculdade, a configuração pelo administrador, e a decisão do docente em consultar essa parte do relatório. Isto significa que um estudante de Ciências (FCUL) pode ter uma experiência completamente diferente de um colega de Letras (FLUL) ou Direito (FDUL).
O Que Mudou em 2025 — E Por Que Isso Afeta a Tua Tese
Se pesquisaste sobre este tema há um ano, a informação que encontraste pode já estar completamente desatualizada. A tecnologia de deteção de IA evolui a uma velocidade impressionante — e 2024-2025 trouxe mudanças significativas.
A Turnitin não é uma ferramenta estática. Consultando a página oficial de Turnitin Product Updates, podemos ver um changelog detalhado. Entre as atualizações mais relevantes: melhorias na precisão, expansão para o português, e uma nova capacidade que merece destaque especial…
⚠️ Atualização Crítica 2025: O modelo de deteção da Turnitin agora identifica texto modificado por “humanizers” e “AI bypassers” — ferramentas que prometem tornar texto de IA indetectável.
Vamos falar do elefante na sala. Provavelmente já ouviste falar de ferramentas como QuillBot, Undetectable.ai, Humanize AI e outras que prometem “passar” texto de IA por “humano”. A lógica parece simples: escreves com ChatGPT, passas por um “humanizer”, e voilà — indetectável.
Essa estratégia está cada vez mais arriscada.
A Turnitin desenvolveu capacidade de identificar padrões que sugerem que o texto foi gerado por IA e depois alterado para parecer humano. Pensa nisto como um jogo de gato e rato. Os “humanizers” tentam enganar os detetores. Os detetores adaptam-se. E por aí adiante. Mas aqui está o problema: tu não tens controlo sobre qual versão está ativa quando submetes a tua tese.
Para sermos justos, nem todas as universidades no mundo estão a abraçar a deteção de IA sem reservas.
🌍 Perspetiva Internacional: A Universidade de Vanderbilt desativou o detetor de IA citando risco de falsos positivos e impacto desproporcional em estudantes não-nativos. De forma semelhante, a Universidade de Purdue recomenda cautela.
O que isto significa para ti? Significa que a tecnologia tem limitações reconhecidas — mas isso não quer dizer que não seja usada ou que não tenha consequências.
A “Verdade Oculta” — O Que Ninguém Te Conta
Chegámos à secção que prometemos no título. Vamos falar do que realmente se passa “por trás das cortinas” — as coisas que não estão nos regulamentos oficiais, mas que fazem toda a diferença.
A deteção de IA não é magia. É estatística aplicada a padrões linguísticos. Como qualquer ferramenta estatística, tem pontos fortes e fracos bem definidos:
| ✅ O Que CONSEGUE | ❌ O Que NÃO CONSEGUE |
|---|---|
| Identificar blocos grandes de texto ChatGPT “cru” | Distinguir IA de escrita muito formal/técnica |
| Sinalizar padrões estatísticos de linguagem de máquina | Detetar uso pontual para brainstorming |
| Detetar (agora) texto “humanizado” | Garantir 100% de precisão |
A analogia que costumo usar é a de um teste de alcoolemia. O aparelho pode dizer “positivo”, mas não consegue dizer se bebeste vinho ao jantar com os pais ou se andaste a conduzir embriagado. O contexto e a interpretação são humanos.
Imaginemos o cenário: o teu orientador abre o relatório e vê 40% de indicador de IA. O que acontece a seguir?
Primeiro, respira. Não é automático = reprovação. Na maioria dos casos, segue-se uma conversa inicial, pedido de explicação, solicitação de rascunhos anteriores, verificação de referências, e finalmente uma decisão contextual — baseada no conjunto de evidências, não apenas no número.
“A percentagem de IA não deve ser usada como prova única de má conduta académica. Deve ser o início de uma conversa, não o fim.”
— Purdue University Guidelines
Depois de acompanhar este tema durante anos, posso dizer-te que não é o detetor que “apanha” a maioria dos estudantes. São estes três sinais:
- Referências bibliográficas inventadas — A IA cria citações que parecem legítimas mas simplesmente não existem. Verificar leva 2 minutos no Google Scholar.
- Inconsistência de estilo — Capítulos “perfeitos” seguidos de uma introdução com erros básicos. O contraste grita “isto não foi a mesma pessoa a escrever”.
- Incapacidade de explicar o próprio trabalho — Na defesa de tese, quando o júri pergunta sobre metodologia e tu não consegues responder. Este é o teste definitivo.
Para aprofundar estes erros e como evitá-los, lê o artigo sobre os 5 erros de estudantes da ULisboa.
O Futuro da Deteção — Para Onde Vamos
Os modelos de deteção vão continuar a tornar-se mais sofisticados. Algumas evoluções previsíveis incluem análise de “escrita ao longo do tempo” (comparando o teu estilo em trabalhos anteriores), deteção em tempo real integrada com plataformas de escrita, e análise multimodal que cruza texto com gráficos e tabelas.
A pressão para clarificar políticas está a aumentar. Podemos esperar criação de guidelines uniformes a nível de reitoria da ULisboa, definição clara do que constitui uso “aceitável” vs. “inaceitável” de IA, e processos disciplinares mais estruturados.
A mensagem principal é esta: a incerteza atual não vai durar. A regulamentação virá. E quando vier, será provavelmente mais restritiva, não menos. Além disso, teses submetidas hoje podem ser re-analisadas com tecnologia futura.
💡 Perspetiva: Em vez de jogar ao “gato e rato” com detetores, investe em aprender a usar IA como ferramenta de apoio — não de substituição. A capacidade de colaborar com IA mantendo autoria e pensamento crítico é o diferencial do profissional do futuro.
Próximos Passos — Como Proteger a Tua Tese
Depois de tudo o que discutimos, a questão prática é: o que fazes agora?
✅ Checklist de Proteção da Tese:
- ☐ Verifica TODAS as referências bibliográficas — existem mesmo?
- ☐ Guarda rascunhos e versões anteriores — são prova de processo iterativo
- ☐ Consegues explicar cada secção com as tuas palavras?
- ☐ O estilo é consistente ao longo do documento?
- ☐ Usaste IA? — documenta como (para transparência se questionado)
Para entenderes melhor as ferramentas de deteção disponíveis, explora o nosso artigo sobre IA antiplágio e ferramentas de escrita académica.
🎓 Precisas de apoio com a tua tese?
A Tesify é uma plataforma de apoio académico desenhada para estudantes universitários portugueses. Em vez de substituir o teu trabalho, ajuda-te a desenvolvê-lo com rigor e originalidade — exatamente o que os orientadores querem ver.
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