Inteligência artificial pode revolucionar a avaliação de desempenho de pesquisadores

Um estudo recente publicado no *Journal of Informetrics* sugere que ferramentas de inteligência artificial (IA) podem ser eficazes na avaliação de currículos de pesquisadores para a concessão de bolsas de produtividade do CNPq. Pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) analisaram os currículos Lattes de 133 mil pesquisadores, identificando critérios que determinam a premiação com as bolsas, que atualmente beneficiam cerca de 15 mil profissionais. A pesquisa utilizou técnicas de aprendizado de máquina, alcançando uma precisão de 80% na previsão de contemplação para a categoria PQ-2, voltada a pesquisadores mais jovens.

Denis Borenstein, um dos autores do estudo, destacou que a IA poderia auxiliar na triagem de propostas, permitindo que os revisores se concentrem em um número menor de candidaturas. O diretor científico do CNPq, Olival Freire, reconheceu o potencial da IA, mas enfatizou a necessidade de uma implementação cuidadosa para evitar resultados imprecisos. O CNPq já utiliza IA para selecionar pareceristas, minimizando vieses na escolha e garantindo uma análise mais justa.

Além disso, a IA tem sido aplicada em diversas áreas da pesquisa, como a previsão de citações de artigos científicos. O físico Osvaldo Novais de Oliveira Júnior demonstrou que a IA pode prever com 80% de precisão quais artigos se tornariam altamente citados, analisando apenas os resumos. Essa capacidade de processamento de dados levanta discussões sobre o futuro da avaliação científica, com especialistas como Marcio de Castro Silva Filho, da FAPESP, afirmando que o uso de IA é uma tendência irreversível.

Entretanto, a implementação de algoritmos em avaliações complexas ainda enfrenta desafios. Rita Barradas Barata e Jacques Marcovitch alertam para os riscos de depender excessivamente de IA, que pode não captar nuances importantes na análise de projetos. A falta de transparência nos critérios utilizados por esses algoritmos também é uma preocupação, levantando questões sobre a responsabilidade na concessão de recursos públicos.