IA para Ficha Catalográfica e Pré-textuais ABNT

Os pré-textuais são a parte mais chata da dissertação, e dá para entender por quê

Olha só: você passa meses pesquisando, coletando dados, analisando, escrevendo. O trabalho intelectual está feito. E então chega a hora de formatar a capa, a folha de rosto, a ficha catalográfica, o sumário, a lista de abreviaturas, o resumo em português, o abstract em inglês. São partes que parecem mecânicas, mas que carregam uma quantidade absurda de detalhes que precisam estar certos.

Não é por acaso que bancas devolvem dissertações por problemas de formatação. As normas ABNT são exigentes, cada instituição tem suas próprias adaptações, e qualquer elemento fora do padrão pode gerar questionamentos desnecessários na defesa ou atrasar a entrega do trabalho final.

A boa notícia é que a IA consegue ajudar em boa parte dessa etapa. A má notícia é que ajudar não significa fazer tudo por você, e em alguns casos o uso descuidado cria mais problemas do que resolve.

Vamos passar pelos principais elementos pré-textuais e ver onde a IA é aliada e onde você precisa de atenção redobrada.

A ficha catalográfica: o caso especial

Começando pelo elemento que gera mais confusão: a ficha catalográfica.

A ficha catalográfica é aquele pequeno quadro que aparece no verso da folha de rosto com as informações de catalogação do trabalho, como nome do autor, título, número de páginas, área do conhecimento e descritores (palavras-chave no padrão biblioteconômico).

O ponto central aqui é que a ficha catalográfica oficial de dissertações e teses brasileiras precisa ser elaborada pela biblioteca da sua instituição. Não é uma opção, é uma norma. O documento final precisa ter o CRB (Conselho Regional de Biblioteconomia) do bibliotecário responsável. Sem esse registro, a ficha não é válida.

O que a IA pode fazer nesse contexto? Ajudar você a preparar as informações necessárias. Antes de ir até a biblioteca, você precisa ter em mãos o título definitivo, o subtítulo, os orientadores, a área do programa, a data de defesa e as palavras-chave no padrão da área. A IA consegue te ajudar a pensar nesses descritores, sugerir termos de busca compatíveis com o vocabulário controlado da área e organizar as informações num formato que facilita o preenchimento do formulário da biblioteca.

Mas o documento em si? Sempre pela biblioteca. Algumas instituições têm sistemas online de solicitação de ficha catalográfica; outras exigem atendimento presencial. Vale verificar o fluxo da sua universidade antes de deixar para última hora.

Folha de rosto: onde a IA ajuda de verdade

A folha de rosto é um dos elementos em que a IA pode ser genuinamente útil. A estrutura básica é definida pela ABNT, mas o texto da nota explicativa (aquela frase que diz algo como “Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em X da Universidade Y como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Z”) tem variações de redação que cada instituição padroniza de forma diferente.

Se você fornecer para a IA o nome do seu programa, o título da dissertação, o nome completo da instituição, o nome do orientador e o coorientador (se houver), ela consegue gerar uma versão do texto que você pode adaptar conforme o modelo da sua universidade. Economiza tempo e evita erros de digitação em informações importantes.

O que verificar sempre: o nome exato do programa (sem abreviações), o título completo da instituição, a data correta de entrega (não da defesa, mas da entrega do trabalho final) e a linha de pesquisa, se for necessário mencioná-la.

Resumo e abstract: aqui a IA pode complicar

O resumo e o abstract são elementos pré-textuais, mas são também conteúdo científico. Eles precisam comunicar o problema de pesquisa, a metodologia, os principais resultados e as conclusões, dentro de um limite de palavras (geralmente 150 a 500, conforme a norma e o programa).

Usar IA para escrever o resumo a partir de um rascunho seu pode ser útil. A IA consegue ajudar na síntese, na organização das informações e na concisão. Mas há uma armadilha frequente: muitos pesquisadores pedem para a IA escrever o resumo antes de ter os resultados definitivos. O resultado é um resumo genérico que não reflete o trabalho real.

A ordem correta é: escreva o resumo depois que a dissertação estiver finalizada. Use a IA para revisar, melhorar a clareza ou traduzir para o inglês, mas o conteúdo precisa vir de você, com base no que você de fato descobriu e escreveu.

Para o abstract especificamente, a IA pode ser um apoio valioso na tradução e adequação ao inglês acadêmico, especialmente se você não tem fluência no idioma. Mas revise com cuidado. A IA às vezes usa expressões formais demais ou introduz termos que não correspondem ao vocabulário da sua área em inglês.

Sumário automático: aqui a IA não é a ferramenta certa

Olha só: para o sumário, a IA não é a ferramenta mais adequada. Não porque não consiga gerá-lo, mas porque o sumário precisa ser atualizado automaticamente conforme você edita o texto, e isso é uma função do processador de texto, não da IA.

Se você usa o Word, configure os estilos de parágrafo (Título 1, Título 2, Título 3) desde o início do trabalho. Com os estilos configurados corretamente, o sumário é gerado automaticamente em um clique e se atualiza sempre que você muda a numeração das páginas.

Se você está no final do trabalho e os títulos não estão configurados com estilos, a IA pode te ajudar a criar uma versão do sumário a partir de uma lista que você forneça. Mas é uma solução paliativa. O ideal é trabalhar com estilos desde o começo.

O ponto em que a IA de fato ajuda no sumário é na verificação. Depois de gerar o sumário automático, você pode colar o resultado num prompt e pedir para a IA verificar se a estrutura de capítulos e seções está coerente, se algum título está faltando, se a hierarquia (capítulos, seções, subseções) está clara.

Lista de abreviaturas, siglas e símbolos

A lista de abreviaturas é um elemento que parece simples mas que pesquisadores frequentemente deixam incompleto. O processo correto é registrar todas as abreviaturas usadas no texto e padronizar seu uso ao longo do trabalho.

A IA pode ajudar nesse mapeamento. Se você colar o texto da dissertação (ou uma parte significativa), pode pedir para ela identificar todas as siglas e abreviaturas usadas e listar em ordem alfabética. É um recurso de buscas que economiza tempo, especialmente em trabalhos longos onde abreviaturas foram introduzidas em capítulos diferentes.

O cuidado aqui é com siglas de organismos e instituições. A IA pode saber ou não a forma expandida correta, dependendo do país e da área. Sempre verifique a sigla no site oficial da organização antes de incluir no trabalho.

Agradecimentos: escreva você mesmo

Esse é um elemento onde a IA definitivamente não deve escrever por você. Os agradecimentos são pessoais, reflexivos e carregam a história da sua trajetória na pós-graduação. Uma versão gerada por IA vai parecer genérica mesmo que você a personalize depois.

O que a IA pode fazer é te ajudar a revisar a linguagem ou sugerir como organizar os agradecimentos de forma que não fique esquecido ninguém importante. Mas o conteúdo precisa ser inteiramente seu.

O checklist pré-textuais que funciona

Antes de entregar o trabalho, vale passar por esta lista:

A capa precisa ter: nome da instituição, nome do autor, título completo, subtítulo (se houver), cidade e ano de defesa. Alguns programas exigem o nome do departamento ou escola.

A folha de rosto precisa ter: nome do autor, título, nota explicativa com o nome do programa, orientador, coorientador (se houver), cidade e ano.

A folha de aprovação precisa ter: data da defesa, composição da banca com nomes e instituições. Algumas instituições exigem essa folha antes da defesa, outras após.

O resumo precisa ter: problema, método, principais resultados e conclusão, dentro do limite de palavras do programa.

O abstract precisa ser uma tradução fidedigna do resumo, não uma versão diferente.

O sumário precisa refletir exatamente os títulos dos capítulos e seções do texto, com as páginas corretas.

A lista de abreviaturas precisa incluir todas as siglas do texto, incluindo as do resumo e abstract.

Se você está no processo de escrever a dissertação e quer entender como organizar a escrita como um todo, não só os pré-textuais, pode ser útil conhecer a lógica do Método V.O.E., que propõe uma abordagem estruturada para as fases da escrita acadêmica, do projeto até a entrega final.

E se quiser conferir mais sobre o uso de IA para outras etapas da dissertação, tem bastante material aqui no blog sobre uso ético de IA na pesquisa que pode complementar o que você leu aqui.

Os pré-textuais não são glamourosos. Mas uma dissertação bem formatada chega na defesa sem esse ruído desnecessário. E com as ferramentas certas, essa parte chata fica menos chata.