Políticas de IA: USP, Unicamp e UNESP Comparadas

Três universidades, três abordagens — e o que elas têm em comum

Olha só: enquanto pesquisadores debatem se deveriam ou não declarar o uso de IA nos seus artigos, as maiores universidades públicas paulistas já saíram na frente e criaram estruturas formais para responder a essa pergunta.

USP, Unicamp e UNESP — o eixo que concentra boa parte da pesquisa acadêmica de excelência no Brasil — adotaram abordagens distintas para governar o uso de IA em suas comunidades. Entender como cada uma se posicionou não é curiosidade institucional. É informação prática para qualquer pesquisador vinculado a essas instituições ou que publica em periódicos associados a elas.

UNESP: a Resolução nº 13/2025

A UNESP foi das primeiras a formalizar sua posição com um instrumento normativo. A Resolução nº 13/2025 regulamenta o uso de IA na universidade, com foco especial em transparência, integridade e responsabilidade nos processos editoriais e acadêmicos.

Além da norma, a UNESP criou o Laboratório do Futuro — uma estrutura de debate e proposição sobre o impacto da IA dentro da universidade — com planos de transformá-lo no Instituto de Inovação em Inteligência Artificial (I3A), uma estrutura mais permanente e com foco em pesquisa e formação.

As revistas científicas da UNESP também passaram a ter políticas próprias de IA, exigindo declaração de uso nos artigos submetidos. Isso é relevante especialmente para pesquisadores da área de educação e ciências humanas, onde os periódicos da UNESP têm forte presença.

Unicamp: o protocolo de referência

A Unicamp criou o Centro de Referência em Tecnologias de Inteligência Artificial, responsável por elaborar o primeiro protocolo institucional da universidade sobre uso de IA. A abordagem é técnica e baseada em evidências — não surpreendente para uma instituição com forte tradição em ciências exatas e tecnológicas.

O protocolo da Unicamp detalha parâmetros para declaração de uso de IA que são mais específicos do que o usual: não apenas qual ferramenta foi usada, mas a versão e o modelo, e inclusive a forma como foi aplicada — com descrição dos prompts utilizados em casos relevantes.

Essa exigência de granularidade metodológica coloca a Unicamp numa posição de referência para a área. Se o padrão se disseminar para outros programas e publicações, o que hoje parece excessivo — documentar prompts — pode se tornar expectativa metodológica comum em pesquisas que usam IA de forma intensiva.

USP: a estrutura mais próxima do reitor

A USP estruturou o Escritório de Inteligência Artificial e Transformação Digital, vinculado diretamente ao gabinete do reitor. A ligação administrativa ao gabinete reitoral sinaliza que a universidade trata o tema como prioridade estratégica, não apenas como questão de política acadêmica setorial.

A abordagem da USP tende a ser mais abrangente porque a universidade é muito maior e mais diversificada que as outras duas. Com 47 unidades em vários campi, criar uma política única que se aplique de forma igual a todos os contextos é desafio considerável.

O que todas as três têm em comum — e isso é o mais importante — é a exigência de transparência como princípio inegociável. Independentemente dos detalhes de como cada instituição organiza sua governança, usar IA sem declarar não é uma opção compatível com a integridade acadêmica que qualquer uma delas defende.

O que convergiu — e o que ainda diverge

Nas três universidades, alguns pontos são consensuais:

Declarar o uso de IA é obrigatório. O debate sobre “se declarar” acabou nas três instituições. A questão agora é como e com que nível de detalhe.

A responsabilidade intelectual continua sendo do pesquisador. Nenhuma das políticas aceita que a IA seja autora de trabalhos acadêmicos ou que o uso de IA isente o pesquisador de responsabilidade pelo conteúdo.

Dados sensíveis de pesquisa não devem ser inseridos em ferramentas de IA sem avaliação cuidadosa dos termos de uso. As três instituições têm obrigações com a LGPD que precisam ser observadas no uso de ferramentas de terceiros.

O que ainda diverge é o nível de especificidade exigida na declaração, o processo de atualização das normas conforme as ferramentas evoluem, e como as políticas se aplicam a diferentes tipos de atividades — pesquisa, ensino, extensão e administração têm implicações distintas.

O que isso significa para pesquisadores de outras instituições

A maioria dos pesquisadores brasileiros não está vinculada a USP, Unicamp ou UNESP. Mas essas três instituições funcionam como referência para o sistema de pós-graduação nacional. O que elas definem como boa prática tende a se disseminar, em versões adaptadas, para outras universidades federais e estaduais.

Se você está numa universidade que ainda não tem política formal de IA, isso não significa que você está isento de considerar as questões. Significa que você provavelmente tem mais margem para construir suas próprias práticas — e mais responsabilidade por fazê-lo de forma reflexiva.

Os princípios que as três grandes estabeleceram — transparência, responsabilidade intelectual, proteção de dados — são válidos como referência mesmo para quem não está vinculado a elas.

O processo editorial das revistas precisa de atenção especial

Um ponto que pesquisadores frequentemente negligenciam: as políticas de IA das universidades geralmente se estendem às revistas científicas que elas publicam.

Submeter um artigo para um periódico vinculado a USP, Unicamp ou UNESP sem verificar a política de IA da revista específica pode resultar em rejeição por questões formais — não metodológicas. Isso é evitável.

Antes de submeter qualquer trabalho produzido com apoio de IA, verifique a política editorial da revista. Procure nas diretrizes para autores ou na seção de ética e integridade. A maioria das revistas sérias já tem essa seção. Algumas exigem apenas declaração; outras pedem detalhamento do uso.

Fechando: a governança como piso, não como teto

As políticas institucionais de USP, Unicamp e UNESP estabelecem um piso — o mínimo que a universidade espera de você. Mas pesquisadores éticos operam acima do piso.

Documentar seu processo além do exigido, pensar criticamente sobre quando o uso de IA agrega e quando não agrega, manter o controle intelectual pleno sobre o trabalho científico — isso vai além do que qualquer política institucional consegue capturar em texto.

A governança institucional é necessária. Ela cria linguagem comum e expectativas claras. Mas a ciência com integridade depende de pesquisadores que façam essas perguntas por convicção, não apenas por obrigação.

Faz sentido? As políticas institucionais são um bom começo. O trabalho real é construir uma prática que as exceda.