Google Scholar Labs: a nova IA do Google para pesquisa acadêmica

O Google anunciou recentemente o Google Scholar Labs, um novo recurso experimental que explora o uso de inteligência artificial generativa para apoiar a pesquisa acadêmica. A proposta é ambiciosa: transformar a forma como pesquisadores formulam perguntas e encontram artigos científicos relevantes no Google Acadêmico.

Diferentemente de ferramentas de IA genéricas, o Scholar Labs foi desenvolvido especificamente para o contexto da pesquisa científica, atuando como uma ferramenta avançada de busca e análise de literatura.

O que é o Google Scholar Labs?

O Google Scholar Labs é uma funcionalidade experimental integrada ao Google Acadêmico que utiliza IA generativa para responder perguntas de pesquisa acadêmica mais complexas.

Em vez de apenas listar artigos com base em palavras-chave, a ferramenta:

• analisa a pergunta do usuário,

• identifica tópicos, aspectos e relações-chave,

• pesquisa esses elementos no Google Scholar,

• e retorna um conjunto de artigos que respondem diretamente à questão de pesquisa.

Além disso, o sistema explica como cada artigo se relaciona com a pergunta formulada, oferecendo um nível de mediação que não existe na busca tradicional.

Como a IA do Scholar Labs funciona na prática?

Ao inserir uma pergunta de pesquisa — por exemplo, sobre os efeitos do consumo de cafeína na memória de curto prazo — o Scholar Labs decompõe essa questão em múltiplas dimensões: população estudada, variáveis cognitivas, faixa etária, tipo de estudo, entre outras.

A partir disso, a ferramenta busca artigos científicos que abordam essas relações e organiza os resultados de forma orientada à pergunta inicial. O pesquisador não recebe apenas uma lista de referências, mas uma curadoria baseada na relevância conceitual.

Esse funcionamento é especialmente útil em etapas como:

• elaboração de introduções,

• fundamentação teórica,

• discussões de resultados,

• refinamento de perguntas de pesquisa.

  
  

Diferenças em relação ao Google Scholar tradicional

No Google Acadêmico tradicional, a busca é predominantemente baseada em palavras-chave. Já no Scholar Labs, a lógica é orientada por perguntas.

Enquanto o modelo clássico exige múltiplas tentativas de busca, ajustes de termos e filtros, o Labs tenta compreender o problema de pesquisa como um todo, oferecendo um ponto de partida mais estruturado para a revisão de literatura.

Isso não elimina a necessidade de leitura crítica ou seleção cuidadosa das fontes, mas pode reduzir significativamente o tempo gasto na fase exploratória da pesquisa.

Potenciais impactos para pesquisadores no Brasil

Um ponto relevante é que o Google Scholar já indexa uma grande quantidade de produção científica em português, incluindo artigos de bases como SciELO, repositórios institucionais e revistas nacionais.

Com o uso da IA no Scholar Labs, há uma tendência de melhor aproveitamento dessa produção, especialmente para pesquisadores que trabalham com temas contextualizados ao cenário brasileiro e latino-americano.

Isso pode contribuir para buscas mais qualificadas e para maior visibilidade de artigos publicados fora do eixo anglófono.

Limitações e estado atual da ferramenta

O Google Scholar Labs está, por enquanto, disponível apenas para um número limitado de usuários conectados e permanece em fase experimental. Algumas funcionalidades ainda estão sendo ajustadas, como:

• idioma dos resumos gerados,

• estabilidade do histórico de buscas,

• abrangência dos resultados em determinadas áreas.

Como toda ferramenta baseada em IA, o Scholar Labs não substitui a avaliação crítica do pesquisador, nem garante a qualidade metodológica dos estudos retornados.

Considerações finais

O lançamento do Google Scholar Labs sinaliza uma mudança importante na forma como o Google enxerga a pesquisa acadêmica: menos foco em palavras-chave isoladas e mais atenção à formulação de perguntas científicas.

Se a ferramenta evoluir como esperado, ela pode se tornar um recurso valioso para estudantes de graduação, pós-graduação e pesquisadores que desejam otimizar o processo de busca e análise da literatura científica, sempre com uso ético, crítico e responsável da inteligência artificial.