Tecnologia

Inteligência artificial pode revolucionar a avaliação de desempenho de pesquisadores

Estudo da UFRGS analisou currículos de 133 mil pesquisadores para bolsas do CNPq. Inteligência artificial previu com 80% de precisão quem receberia bolsas PQ. Adoção de IA deve ser cautelosa, evitando erros em avaliações científicas. CNPq já utiliza IA na seleção de pareceristas, mas busca abordagem qualitativa. Especialistas alertam sobre riscos e falta de transparência no uso de algoritmos.

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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.

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