Um dos momentos mais embaraçosos da pós-graduação: o orientador aponta para um parágrafo do artigo e pergunta: "Foi você que escreveu este parágrafo?" — você responde "Sim", com um aperto na consciência; responde "Foi a IA que ajudou", e a pergunta seguinte é "De onde vieram os dados que a IA escreveu?". Na era da escrita com IA, "deixar rasto" tornou-se a nova etiqueta académica. Duas ferramentas, dois tipos de rasto.
Situação 1: a resposta do WorkBuddy é questionada
Esse texto é realmente bonito, mas é uma "resposta única" — o processo é invisível e as bases têm de ser procuradas na hora. Se o orientador perguntar mais uma vez "E a fonte deste dado?", tem de voltar a procurar os materiais ali mesmo; se não encontrar, só lhe resta ser vago. Não é que a resposta esteja errada; é que ela não consegue comprovar-se por si própria.
Situação 2: o resultado do MuchSci é questionado
O mesmo parágrafo vem do fluxo de trabalho deste último: como a tarefa foi dividida, quais referências foram usadas, que fonte está associada a cada conclusão, que parágrafos foram alterados por mim — há registo de todo o processo. Se o orientador questionar qualquer etapa, consulto essa etapa; em dois minutos a verificação termina e, em vez disso, ganhei pontos.
O ponto central da comparação não é "quem responde melhor", mas "qual das formas de participação é mais transparente": o modelo do WorkBuddy é o da conversa que desaparece; o do MuchSci é o do registo de todo o processo e de resultados auditáveis. Em contexto académico, é este último o modo de trabalhar que pode ser exposto à luz do dia.