Você provavelmente já usou uma ferramenta de inteligência artificial para redigir ou revisar um texto, como o ChatGPT, o Gemini, o Claude… Eles estão por toda parte, prometem velocidade, precisão e produtividade. De fato, eles cumprem algumas promessas, mas há uma pergunta que poucos fazem antes de publicar, enviar ou aprovar o texto que a IA produziu: “Quem garante que ele está certo? E onde fica o senso crítico?”
O que a IA faz muito bem
Não vou ser hipócrita de afirmar que as ferramentas de IA não prestam. Seria desonesto da minha parte. A Inteligência Artificial é extraordinariamente eficiente para acelerar processos que antes consumiam horas de trabalho. Ela identifica erros ortográficos e de concordância que o olho cansado não pega, padroniza citações e referências em textos acadêmicos, gera rascunhos a partir de briefings, sugere títulos e auxilia até na gestão de prazos e comunicação com clientes.
Para textos acadêmicos especificamente, a IA atua em diferentes frentes: desde a correção ortográfica e gramatical até a padronização de citações e referências, oferecendo agilidade, padronização e redução de erros que beneficiam autores com prazos apertados.
Quando a IA falha
Serei bem categórica: eficiência não é o mesmo que qualidade, e rapidez não é sinônimo de acerto.
As ferramentas de inteligência artificial ainda falham em um ponto que é de responsabilidade do revisor, do redator ou de qualquer escritor: a ambiguidade semântica. A inteligência artificial detecta padrões por meio do processamento de linguagem, no entanto não compreende:
1. Erros conceituais em assuntos complexos
A IA é treinada com grandes volumes de dados, mas pode produzir textos com informações equivocadas, especialmente em temas específicos, técnicos ou muito detalhados. Esse tipo de erro exige revisão cuidadosa por parte de um profissional que domina o assunto.
2. Perda da coerência argumentativa
O revisor profissional percebe saltos argumentativos bruscos, repetições desnecessárias e falta de transição adequada entre seções, problemas que a IA frequentemente não identifica, pois sua “leitura” é estatística, não crítica.
3. Superficialidade e texto genérico
O conteúdo gerado por máquina tende a ser superficial e, às vezes, repetitivo. Em contextos onde profundidade importa, como B2B, produção acadêmica ou comunicação de marca, essa superficialidade pode ser um problema real de resultado.
4. Ausência de voz e de identidade
A IA produz textos tecnicamente aceitáveis, mas homogêneos. Ela não sabe quem você é, qual é o seu posicionamento e a sensibilidade do seu público. Quando o texto precisa soar como você, a artificialidade entrega uma versão genérica, percebida rapidamente pelo leitor. É a personalidade do texto que se esvai.
5. Inadequação ao contexto e ao estilo exigido
Em textos acadêmicos, por exemplo, a IA pode falhar em garantir que o texto esteja adaptado às normas específicas de diferentes áreas do conhecimento ou periódicos. A análise de questões metodológicas, éticas e de integridade científica também são aspectos que ela não consegue realizar com profundidade.
6. Riscos à confidencialidade
O processamento de dados sensíveis em plataformas de IA pode representar riscos à proteção de informações, um ponto crítico para quem lida com textos corporativos, jurídicos ou acadêmicos.
O que um revisor e redator entrega que a IA não consegue
O mercado não está substituindo profissionais de escrita pela IA. Está reorganizando o processo e colocando o profissional em uma posição ainda mais estratégica.
Esse modelo é chamado de Human-in-the-Loop (HITL): a IA realiza parte do trabalho, mas a supervisão humana é indispensável para garantir a exatidão, a segurança e a qualidade final das decisões. No jornalismo e na produção de conteúdo, por exemplo, a IA é usada para analisar grandes volumes de dados, mas a “alma” do texto permanece sob responsabilidade do profissional envolvido no processo.
Não por acaso, muitas demandas que antes eram de criação pura migraram para revisão e curadoria de textos gerados por IA. A remuneração de alto valor se concentra cada vez mais em tarefas que exigem empatia, pensamento crítico, nuances culturais e julgamento ético. A tecnologia está longe de superar o trabalho de bons profissionais.
Se você tem um texto que precisa ser mais do que correto, ou seja, claro, estratégico e verdadeiramente seu, este é o momento de pensar. A IA pode ter sido o ponto de partida, mas o ponto de chegada é um texto que funciona, e esse caminho passa por revisores e redatores.
Entre em contato e vamos conversar sobre o seu texto.
Rita Montenegro é revisora e leitora crítica. Atende pelo Rita Revisa, consultoria especializada em revisão e leitura crítica de textos.
Fontes consultadas:
- Revista E&S — Por que a IA não vai substituir meu trabalho de revisora?
- Editora Dialética — Inteligência artificial na escrita acadêmica: prós e contras
- Portal Making Of — Afinal, a IA generativa vai substituir o seu redator?
- Observatório da Imprensa — A influência da IA na produção e revisão de conteúdo
- G1: Freelancers contam perrengues do mercado de trabalho com a IA
