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Adoção por quem trabalhaAutomatização cognitiva2026-08-11
O uso de modelos de linguagem em propostas de investigação federais dos EUA subiu acentuadamente a partir de 2023 e divide-se entre uso mínimo e uso substancial, concluiu um estudo da PNAS sobre propostas confidenciais e públicas
Gestor de candidaturas a financiamentopágina da profissão →
Data do facto / publicação
2026-08-11
Categoria da prova
Adoção por quem trabalhaUma ferramenta é usada em grande escala em trabalho real e isso está medido, e quem decidiu usá-la foi a pessoa que trabalha, não quem emprega. É mais do que um registo de capacidade — o trabalho é real, não uma demonstração — e menos do que um de implementação, porque nenhum empregador a pôs em produção, nem a exigiu, nem construiu um processo à sua volta. Ponderada como `cautious`: `automating` significa que a máquina consegue fazer a tarefa E que há sinais de adoção, e isto é um sinal de adoção; mas o uso pode ser experimental, e boa parte da medição vem de uma parte com interesses, por isso um registo nunca chega e dois independentes chegam. Repara também em quem está a contar. A telemetria de um fornecedor vê isto diretamente e ao mesmo tempo vende a ferramenta, por isso um registo deste tipo declara esse interesse no seu âmbito; uma agência estatística que pergunta às empresas se os seus trabalhadores usam IA em tarefas vê o mesmo canal sem interesse nenhum, e onde exista é a melhor fonte.
Tarefas sobre as quais incide
Escrever a narrativa da proposta
Escrever a fundamentação do pedido: objetivos, necessidade, métodos, resultados e porque é que esta organização deve ser financiada.
Aumentada pela máquina✓ Com prova
Onde é que isto se aplica
Estados Unidos. Combinando propostas confidenciais submetidas à NSF e aos NIH por duas grandes universidades de investigação com todos os financiamentos públicos atribuídos pela NSF e pelos NIH, o estudo conclui que o uso de modelos de linguagem sobe acentuadamente a partir de 2023, com uma divisão entre uso mínimo e uso substancial; um uso maior está associado a projetos menos distintivos, e ao êxito das propostas nos NIH mas não na NSF. Mede os investigadores que se candidatam, não os gestores de candidaturas especializados.
O que isto significa
A IA já é muito usada na escrita de propostas de investigação, e está a tornar as propostas mais parecidas entre si.
O que ainda não mostra
As propostas dos próprios investigadores de duas universidades, mais os financiamentos públicos atribuídos; os gestores de candidaturas especializados não são medidos.
O que podes verificar
Abre o registo PubMed 42579486 e procura «LLM use rises sharply beginning in 2023».
Muda a avaliação?
Não. O índice de impacto nunca é movido por um único facto. Este registo também não mudou a camada de nada: os 1 juízo ligado em cima já se apoiavam em prova anterior. Este soma-se a ela.
Fonte
Qian Y et al. — The rise of large language models and the direction and impact of US federal research funding, PNAS (published 11 August 2026; PubMed 42579486) · verificado 2026-10-01 · Claude (VOLO agent) · interpretado 2026-10-01 · Claude (VOLO agent)
Fonte primária: publicada pela parte que fez isto, ou pela autoridade de referência. Não precisa de coassinatura.