Elicit IA: o assistente de pesquisa que promete acelerar revisões sistemáticas
- Pedro dos Santos
- há 2 dias
- 7 min de leitura
Introdução
Resumo rápido: Elicit é uma plataforma de assistência à pesquisa científica desenvolvida pela Ought que combina busca, extração de dados e geração de resumos com técnicas de modelos de linguagem e recuperação de evidência. Neste review, eu descrevo o que o Elicit faz, como funciona por baixo do capô, vantagens, limitações, estudos que avaliaram a ferramenta, comparativos com alternativas, e recomendações práticas para pesquisadores e equipes que pensam em adotá-la.
O que é Elicit IA?
Elicit é um assistente de pesquisa baseado em IA que ajuda a encontrar, resumir e extrair dados de literatura científica. A proposta central é reduzir o trabalho manual repetitivo das revisões de literatura e tornar mais transparente a origem das respostas, por exemplo, Elicit inclui citações de sentença para apoiar afirmações geradas pela IA. A ferramenta é mantida pela organização Ought e posicionada como um produto para pesquisadores, equipes de políticas públicas e empresas que precisam de evidência científica bem documentada.
Um pouco de história e contexto
A Ought, laboratório por trás do Elicit, começou a desenvolver o produto focada na ideia de que modelos de linguagem podem automatizar partes do fluxo de trabalho de pesquisa (pesquisa de artigos, triagem, extração de dados, síntese). Desde 2022 eles vêm iterando intensamente no produto, com foco em systematicity (processos sistemáticos), transparency (transparência) e unboundedness (capacidade de lidar com grandes volumes de literatura). A plataforma cresceu em funcionalidades, por exemplo, workflows para revisões sistemáticas e relatórios automatizados.
Principais funcionalidades (o que você pode fazer hoje)
Busca e descoberta de artigos: busca em grandes índices científicos (Elicit afirma buscar em centenas de milhões de documentos).
Resumos e chat com artigos: gerar resumos e permitir “conversar” com o texto de um artigo (perguntas sobre métodos, resultados).
Extração de dados e tabelas: automação para extrair métricas, tamanhos de amostra, valores de efeitos e montar tabelas. Particularmente útil para revisões sistemáticas.
Citações a nível de sentença: Elicit associa frases geradas pelo modelo às sentenças exatas dos artigos de origem para facilitar verificação.
Workflows de revisão sistemática: títulos/abstract screening, extração e síntese com ajuda da IA. Disponível como funcionalidade paga para equipes.
Relatórios automatizados (Elicit Reports): resumos estruturados do que a base de evidência diz sobre uma pergunta.
Essas funcionalidades combinam-se para reduzir tarefas manuais e acelerar o ciclo de pesquisa, ainda que exijam supervisão humana. Estudos e guias de bibliotecas já consideram Elicit como ferramenta complementar para revisão de literatura.
Como Elicit funciona: explicação técnica acessível
Vou explicar em camadas: termos técnicos primeiro, depois como eles se encaixam no Elicit.
Termos essenciais (explicações simples)
LLM (Large Language Model): modelo de IA treinado em grande quantidade de texto que gera linguagem natural (ex.: GPT, LLaMA).
RAG (Retrieval-Augmented Generation): padrão em que o sistema recupera documentos relevantes e usa esses textos como contexto para gerar respostas mais precisas. Em vez de apenas “confiar” na memória do modelo, RAG traz evidência externa no momento da geração.
Embeddings (vetores): representação numérica de texto usada para medir similaridade entre consulta e documentos.
Indexação vetorial / vector DB: armazenamento otimizado para busca por similaridade usando embeddings.
Hallucination (alucinação): quando o modelo inventa informação não suportada por evidência. RAG ajuda a reduzir isso, mas não elimina o problema.
Como Elicit combina essas peças
Consulta do usuário → query semântica: sua pergunta é transformada em uma representação (ou múltiplas variantes) para buscar documentos relevantes.
Recuperação: o sistema consulta bases (ex.: Semantic Scholar e outros índices) usando embeddings e técnicas de busca semântica para puxar artigos e trechos relevantes.
Filtragem e ranking: os resultados são ranqueados de acordo com relevância, qualidade e, em alguns workflows, critérios definidos pelo usuário (tipo de estudo, periódico, data).
Geração com evidência: um modelo de linguagem gera resumos, respostas e tabelas anexando citações de sentença dos artigos recuperados, isto é, cada afirmação vem acompanhada do trecho que a embasa.
Interface iterativa / living documents: o usuário pode editar, validar e reexecutar partes do fluxo; os “living documents” servem como registro vivo do processo de síntese.
Esse processo aproxima Elicit de um programa que compõe várias operações (recuperação, geração, extração), em vez de ser apenas um bate-papo com um único modelo. O time da Ought inclusive desenvolveu bibliotecas internas (e públicas) para facilitar esse tipo de composição.
Força-tarefa: por que isso importa para pesquisadores e empresas?
Velocidade: automatiza triagem e extração de dados, reduzindo horas de trabalho repetitivo. Algumas avaliações e relatos de usuário indicam economia significativa de tempo para screening e extração (valores variam conforme o workflow).
Rastreabilidade: citações de sentença tornam mais fácil verificar onde cada afirmação veio, essencial para pesquisa confiável.
Escalabilidade: consegue analisar conjuntos grandes de artigos (Elicit diz conseguir encontrar até milhares de artigos relevantes e analisar dezenas de milhares de pontos de dados).
Limitações e riscos (o que você deve saber antes de confiar cegamente)
Cobertura e viés da base: Elicit depende das bases que indexa (ex.: Semantic Scholar). Se determinado periódico ou área não estiver bem indexada, os resultados podem ser enviesados.
Hallucinações e erros de extração: apesar das citações, o modelo pode selecionar trechos fora de contexto ou interpretar incorretamente números/medidas, portanto sempre verifique o trecho original.
Limites metodológicos: para revisões sistemáticas formais, os fluxos automatizados auxiliam, mas não substituem o rigor metodológico humano (ex.: avaliação de risco de viés, critérios de inclusão/exclusão bem definidos). Estudos comparativos investigaram a viabilidade de usar Elicit em etapas como busca e triagem; resultados mostram potencial, mas também necessidade de revisão humana.
Questões de privacidade e compliance: quando usado com dados proprietários (upload de PDFs, dados clínicos), é preciso considerar políticas de privacidade e contratos, equipes jurídicas/IT devem avaliar.
Limitações do padrão RAG: pesquisas recentes apontam limites teóricos e práticos em estratégias de recuperação (por exemplo, desafios de embeddings de vetor único), o que implica que melhorias na parte de recuperação são área ativa de pesquisa.
Evidência: o que dizem estudos e revisões sobre Elicit?
Artigo de revisão e estudos práticos (PMC 2023): análises iniciais indicam que Elicit é útil para extração de texto e evidence synthesis, mas recomendam validação humana e cautela em tarefas decisórias.
Estudo PubMed 2025: avaliou o uso do Elicit em etapas de busca e triagem de revisões sistemáticas, resultados sugerem que o Elicit pode ser um bom assistente para acelerar etapas mecânicas, com variação de sensibilidade/especificidade dependendo da pergunta e da forma de configuração.
Avaliações institucionais e bibliotecas: várias universidades e bibliotecas publicaram guias de integração (LibGuides) com recomendações práticas sobre como usar Elicit em conjunto com bases tradicionais.
Em resumo: a literatura empírica tende a ver Elicit como uma ferramenta de aceleração com benefícios reais para produtividade, mas não como substituto do raciocínio e revisão humana.
Comparativos e alternativas
Elicit não é único: existem ferramentas concorrentes (Scite, Semantic Scholar's own tools, ChatGPT/Deep Research, Kompas, Perplexity, etc.). Diferenças chave:
Foco acadêmico e workflows estruturados: Elicit é otimizado para revisões e extração, seu diferencial é a ênfase em processos sistemáticos e citações de sentença.
Interface e outputs: Elicit oferece tabelas editáveis e exportação em formatos (CSV, RIS, BIB) que facilitam integração com gestores de referências.
Cotações e preços: modelo freemium com planos (Basic grátis, Plus, Pro, Team, Enterprise) para recursos avançados como Systematic Review e agentes de pesquisa. Preços e limites variam; confira a tabela de planos para escolher o adequado à sua equipe.
Boas práticas ao usar Elicit (guia rápido)
Comece com uma pergunta de pesquisa clara. Quanto melhor definida a pergunta, melhor a recuperação.
Use filtros e refine iterações. Teste variações da query para aumentar sensibilidade/especificidade.
Verifique as sentenças citadas: sempre abra o artigo original e confirme que o trecho é pertinente ao uso que você quer.
Combine com ferramentas tradicionais: exporte resultados para gestores de referência, rode checkers de qualidade metodológica e integre revisão por pares.
Documente o processo: aproveite os living documents para registrar decisões de inclusão/exclusão, isso melhora auditabilidade.
Casos de uso reais (exemplos práticos)
Revisões sistemáticas clínicas: Elicit ajuda a extrair dados de ensaios clínicos e montar tabelas de síntese; pesquisadores relatam grande ganho em velocidade nas fases iniciais, mantendo revisão humana para decisões críticas.
Mapeamento de evidência em políticas públicas: equipes de políticas usam Elicit para encontrar e sintetizar estudos sobre intervenções sociais e gerar resumos para tomadores de decisão.
Pesquisa corporativa e competitive intelligence: com workflows de agentes, Elicit pode agregar fontes além da literatura, como relatórios técnicos e registros públicos (recurso mais avançado / pago).
Preço e acessibilidade
Elicit opera num modelo freemium com planos escalonados (Basic/Free; Plus; Pro; Team; Enterprise). Funcionalidades essenciais estão disponíveis gratuitamente, mas workflows de revisão sistemática e limites maiores ficam em planos pagos, preços públicos variam (ex.: Plus a partir de ~US$10/mês; Pro em torno de US$42/mês; detalhes no site). Organizações grandes podem negociar planos Enterprise com integração e treinamento. Verifique sempre a página oficial para atualizações de preço e recursos.
O futuro da ferramenta e tendências da área
A Ought tem vindo a incluir funcionalidades como research agents e living documents, mostrando direção para fluxos de trabalho mais automáticos e iterativos. No campo acadêmico-industrial, há movimento para melhorar recuperação (novas arquiteturas além do vetor único), explicar decisões do modelo e aumentar a auditabilidade em tarefas de alto risco. Estudos recentes sobre limites teóricos do paradigma de embeddings indicam que a pesquisa sobre recuperação deve continuar, isso influencia ferramentas como Elicit, que dependem muito da qualidade da recuperação.
Avaliação final: quando usar (prós e contras)
Use Elicit se:
Você precisa acelerar triagem e extração de dados de muitos artigos.
Deseja relatórios rápidos e rastreáveis com citações de sentença.
Quer integrar IA ao fluxo de trabalho de pesquisa mantendo verificação humana.
Cuidado se:
Sua revisão exige avaliação detalhada de risco de viés sem margem de erro.
Você depende de bases que podem não estar indexadas; confirme cobertura.
Há requisitos regulatórios estritos sobre privacidade de dados.
No geral, Elicit é uma das ferramentas mais maduras para assistência à pesquisa baseada em IA. Ele muda o papel do pesquisador: menos trabalho mecânico, mais foco em interpretação crítica. Ainda assim, a responsabilidade final pela qualidade do trabalho permanece humana.
Conclusão
Elicit é hoje uma das ferramentas mais pragmáticas para pesquisadores que querem combinar velocidade e rastreabilidade em revisão de literatura. Seu ponto forte é justamente transformar um processo fragmentado (buscar, ler, extrair, sintetizar) em um fluxo parcialmente automatizado e auditável. Entretanto, como qualquer sistema que usa LLMs e RAG, requer supervisão humana rigorosa, verificação das sentenças citadas e atenção à cobertura das bases indexadas. Para equipes que realizam revisões, mapeamentos de evidência ou pesquisas corporativas, Elicit merece ser testado como parte do toolkit, particularmente para reduzir trabalho repetitivo e acelerar ciclos de descoberta.
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