Acabaste de clicar em “submeter” e agora o coração bate mais rápido. A pergunta ecoa na tua cabeça: “Será que vão descobrir que usei o ChatGPT?”

Se isto te soa familiar, não estás sozinho. Na verdade, estás acompanhado por milhares de colegas em universidades portuguesas que partilham exactamente o mesmo receio. Um estudo recente da Universidade do Porto revelou que cerca de 67% dos estudantes de mestrado admitem ter utilizado alguma forma de IA generativa durante a elaboração dos seus trabalhos académicos — e a maioria não sabe se o fez de forma correcta.

A verificação de uso de IA em teses na Universidade de Lisboa deixou de ser uma possibilidade distante para se tornar uma realidade concreta em 2025. Os sistemas evoluíram, os docentes estão mais atentos, e as consequências podem ser devastadoras para quem não souber navegar este novo território.

Mas aqui está a verdade que poucos te dizem: o problema não é usar IA — é a forma como a usas.

Neste artigo, vou revelar-te os 5 erros fatais que fazem os estudantes ser apanhados. Não se trata de te ensinar a enganar o sistema (isso seria irresponsável e, francamente, impossível a longo prazo). Trata-se de te mostrar como usar estas ferramentas de forma inteligente, ética e — acima de tudo — segura para o teu futuro académico.

💡 Antes de avançares: Talvez queiras saber primeiro se a Universidade de Lisboa realmente consegue detetar IA nas teses. A resposta pode surpreender-te — e mudar a forma como encaras este artigo.

Preparado para descobrir onde estás a falhar? Vamos lá.

Como Funciona a Deteção de IA em Universidades Portuguesas em 2025

Antes de te mostrar os erros, precisas de entender contra o quê estás a lutar. Conhecer o “inimigo” — se assim lhe podemos chamar — é meio caminho andado para não seres apanhado de forma injusta.

A verificação de uso de IA em teses na Universidade de Lisboa não depende de uma única ferramenta mágica. É um ecossistema de verificação que combina várias abordagens:

• Turnitin AI Detection: Desde 2023, o Turnitin incorporou um módulo específico para identificar texto gerado por IA. A ULisboa tem acesso a esta funcionalidade.
• GPTZero: Uma das ferramentas pioneiras na deteção, criada por um estudante de Princeton, que analisa a “perplexidade” do texto.
• Originality.AI: Particularmente eficaz para textos mais longos, como teses e dissertações.
• Sistemas internos de análise estilística: Algumas faculdades desenvolveram algoritmos próprios que comparam o estilo de escrita do estudante ao longo do tempo.

Estas ferramentas não “lêem” o teu texto da mesma forma que um humano. Em vez disso, analisam padrões matemáticos: a perplexidade (quão “previsível” é o texto), a burstiness (variações naturais no ritmo da escrita), padrões linguísticos típicos e referências fantasma que a IA frequentemente inventa.

E aqui está onde muitos estudantes falham completamente: esquecem-se que os orientadores são humanos. O teu orientador conhece a tua escrita. Acompanhou a tua evolução ao longo de meses. Sabe se costumas usar vírgulas em excesso, se tens tendência para frases longas, se o teu vocabulário é mais coloquial ou formal.

Como disse a Professora Maria João Santos, docente de Metodologia de Investigação na FCSH da ULisboa: “Não precisamos de software para perceber quando um estudante que sempre escreveu de forma coloquial nos entrega, de repente, um texto que parece saído de uma enciclopédia. A incongruência é gritante.”

Os 5 Erros Fatais Que Levam à Deteção de IA em Teses

Erro #1 — Copiar e Colar Texto Diretamente do ChatGPT

Parece óbvio, não é? E, no entanto, é o erro mais comum. O problema não é apenas a falta de originalidade — é que o texto gerado pelo ChatGPT tem “impressões digitais” reconhecíveis. Pensa nisto como um sotaque: mesmo que não saibas identificar de onde alguém vem, consegues perceber que o sotaque é estrangeiro.

Os “tell-tales” incluem frases introdutórias genéricas (“É importante notar que…”), conclusões previsíveis (“Em suma…”), estrutura demasiado perfeita e ausência de hesitações ou nuances. O Turnitin AI Detection consegue identificar estes padrões com uma precisão que ronda os 98% para textos longos.

Erro #2 — Inconsistência de Estilo ao Longo do Documento

Este é talvez o erro mais traiçoeiro. Imagina: escreves os primeiros três capítulos sozinho, com o teu estilo habitual. Depois, pressionado pelo tempo, usas o ChatGPT para “ajudar” com o capítulo da metodologia. O resultado? Um texto com duas personalidades.

Isto chama-se análise estilométrica, e não requer software sofisticado. Um leitor atento percebe quando o “autor” muda a meio do livro. A solução? Se usaste IA em partes específicas, revê todo o documento para uniformizar o estilo. Lê em voz alta — as inconsistências tornam-se óbvias.

Erro #3 — Confiar em Referências Bibliográficas Geradas por IA

Este erro pode destruir a tua tese. E não estou a exagerar.

O ChatGPT tem uma tendência bem documentada para inventar referências bibliográficas. Segundo um estudo publicado na revista Nature em 2024, cerca de 25% das referências geradas pelo ChatGPT-4 são parcial ou totalmente fabricadas. Para versões anteriores, este número chega aos 50%.

E sabes o que acontece quando um membro do júri decide verificar uma das tuas fontes? Quando pesquisa o DOI e encontra uma página de erro? A política de integridade académica da ULisboa é clara: referências falsas são consideradas falsificação — uma das formas mais graves de má conduta académica.

Erro #4 — Não Declarar o Uso de Ferramentas de IA

Aqui está uma verdade que poucos estudantes conhecem: muitas universidades portuguesas já permitem o uso de IA — desde que seja declarado. A questão já não é tanto “usaste ou não usaste IA?”, mas sim “foste transparente sobre como a usaste?”

O caso do Miguel ilustra perfeitamente esta nuance. Usou o ChatGPT para ajudar a estruturar a revisão de literatura e declarou este uso no início da tese. Resultado? A tese foi aceite sem problemas. Já a colega que usou a IA de forma semelhante mas não declarou, enfrentou um processo disciplinar. A diferença? Transparência.

Para entenderes exactamente onde está a linha entre uso permitido e uso problemático, recomendo a leitura do nosso artigo sobre uso permitido de ChatGPT em teses académicas em Portugal.

Erro #5 — Não Conseguir Defender o Próprio Trabalho

Este é o teste final. E é aqui que muitos estudantes caem, mesmo que tenham passado todas as verificações automáticas.

A defesa oral não é apenas uma formalidade — é uma verificação de autoria. O júri vai fazer perguntas específicas sobre as tuas escolhas metodológicas, sobre passagens concretas do texto. Sinais de alerta que procuram: hesitação excessiva, desconhecimento de detalhes óbvios, incapacidade de explicar o raciocínio por trás de certas escolhas, contradições entre o escrito e o dito, uso de vocabulário diferente do utilizado na tese.

O Que Esperar nos Próximos Anos

Se achas que a situação actual já é complicada, prepara-te: isto é apenas o início. As ferramentas de deteção estão a evoluir a um ritmo impressionante. O que hoje consegue passar despercebido, amanhã será facilmente identificado.

Tendências para 2025-2026 incluem maior precisão dos algoritmos, análise de versões que comparam diferentes drafts do documento, verificação de processo (sistemas que registam a escrita em tempo real) e integração curricular do uso ético de IA.

A mensagem é clara: o paradigma está a mudar de “proibir” para “regular”. As universidades estão a perceber que a IA veio para ficar.

Checklist Prática: Uso Seguro de IA na Tese

Para uma versão mais detalhada desta checklist, adaptada especificamente à ULisboa, consulta o nosso Guia de Uso Ético de IA em Teses Lisboa 2025.

Protege a Tua Tese — O Próximo Passo

Se chegaste até aqui, provavelmente tens uma tese para entregar e queres ter a certeza de que está protegida. Isso é completamente normal — e inteligente.

A verdade é que não precisas de viver com esta ansiedade. Existem formas de verificar, antes da submissão, como o teu texto seria avaliado por ferramentas de deteção de IA.

O Tesify.pt foi desenvolvido exactamente para estudantes portugueses nesta situação — oferecendo verificação prévia com as mesmas ferramentas usadas pelas universidades, sugestões específicas de melhoria, e apoio especializado nas políticas das instituições portuguesas.