Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas
Coordenadora
Profª Drª Laura de Oliveira Nascimento
Assistente Técnico
Gustavo Teramatsu
Apoio Administrativo
Raimunda Monteiro
Contato
posgraduacao@fcf.unicamp.br
(19) 3521 8123
(19) 3521 8125
O Guia de IA na Unicamp reúne diretrizes, princípios e orientações práticas aprovadas no âmbito da universidade (em consonância com a Deliberação CONSU-A-005/2026) para apoiar o uso ético, seguro e produtivo da Inteligência Artificial Generativa (IAGen) nas atividades de ensino, pesquisa, extensão e gestão universitária.
Abaixo está o resumo dos pontos centrais abordados no documento:
1. Diretrizes Gerais e Postura Institucional
- Apoio, nunca substituição: A IA generativa deve atuar como ferramenta de suporte à criatividade, ao pensamento crítico e à produtividade, e não em substituição à capacidade e à autoria humana.
- Responsabilidade permanente: O usuário continua integralmente responsável (acadêmica, técnica, administrativa e juridicamente) pelo conteúdo final produzido com o auxílio de IA.
- Validação humana obrigatória: Nenhum resultado gerado por IA deve ser utilizado sem revisão crítica humana, tendo em vista riscos de erros factuais, dados defasados e fontes inventadas (“alucinações”).
- Transparência: O uso de IA deve ser devidamente declarado quando relevante para a produção acadêmica ou administrativa.
- Ferramentas homologadas: Prioriza-se o uso de soluções institucionais ou recomendadas pela Unicamp, evitando credenciais corporativas em serviços externos não autorizados.
2. Princípios Norteadores
O documento estabelece cinco princípios essenciais para a comunidade:
- Supervisão Humana: Avaliação crítica mandatória de qualquer saída de IA.
- Transparência: Comunicação clara de quando e como a tecnologia foi aplicada.
- Adequação ao Contexto: Uso condizente com a natureza da tarefa e sensibilidade dos dados.
- Segurança da Informação e LGPD: Alinhamento estrito às normas do Escritório de Privacidade e do Comitê de Segurança da Informação (CSI) da Unicamp.
- Integridade Acadêmica e Técnica: Manutenção da autoria e cumprimento dos preceitos da administração pública (legalidade, impessoalidade, moralidade, publicidade e eficiência).
3. Gestão de Riscos e Classificação
O guia alerta para os principais riscos das ferramentas generativas:
- Alucinações e erros factuais: Fabricação de referências ou dados incorretos com aparência verossímil.
- Vieses e discriminação: Reprodução de distorções algorítmicas, contextuais ou de representatividade presentes nas bases de treino.
- Vazamento e exposição de dados: Risco ao inserir dados protegidos por sigilo institucional, prontuários, dados pessoais ou pesquisas inéditas em modelos externos.
- Engenharia social e fraudes: Uso malicioso para geração de phishing e deepfakes.
O guia adota uma matriz de risco:
- Risco excessivo (vedado): Manipulação prejudicial, vigilância biométrica indevida e discriminação social.
- Alto risco (exige supervisão rigorosa e avaliação de impacto): Aplicações em avaliações de estudantes, processos seletivos, diagnósticos em saúde e decisões administrativas de impacto.
- Risco moderado: Sistemas de triagem ou recomendação inicial (exigem transparência e monitoramento).
- Baixo risco: Assistentes de redação e apoio à produtividade cotidiana.
4. Regras Práticas
| Permitido | Não permitido |
| Gerar ideias preliminares (brainstorming) e esboços | Inserir dados sensíveis, sigilosos ou pessoais em IAs externas/não homologadas |
| Resumir e sintetizar documentos públicos ou não sigilosos | Substituir a decisão humana em processos avaliativos ou deliberativos |
| Auxiliar na revisão ortográfica e estruturação textual | Produzir laudos, pareceres ou artigos sem checagem minuciosa |
| Apoiar a formatação e escrita de trechos de código/programação | Inserir dados de pesquisas inéditas com potencial de patente sem proteção prévia |
| Explorar formulações de perguntas e caminhos de busca | Usar o e-mail institucional para criar contas em plataformas de terceiros não aprovadas |
5. Boas Práticas e Responsabilidades
- Engenharia de Prompt e Checagem: Fornecer contexto claro, delimitar tarefas e confrontar qualquer fonte ou dado numérico diretamente com literatura primária e bases oficiais.
- Papel Institucional: Cabe aos órgãos centrais (como a Detic e comitês correlatos) prover infraestrutura, governança e capacitação contínua, enquanto cabe aos docentes, pesquisadores, técnicos e estudantes agir com integridade, ética e cuidado com os dados públicos.
6. Declaração de uso de IA generativa
Em setembro de 2026, a Pró-Reitoria de Pós-Graduação da Unicamp publicou um modelo de declaração de uso de IA generativa que deve constar como anexo das dissertações e teses.
Em “outras atividades (especificar)”, recomenda-se utilizar a GAIDeT, taxonomia proposta por Suchikova e outros (2026).