Usei o Copilot do Word para formatar uma tese na ABNT: o resultado foi um misto de alívio e dor de cabeça

Eram 23h de uma terça-feira de março de 2026. O prazo para entrega da versão final da dissertação de mestrado da minha colega de trabalho, Ana, vencia às 23h59 do dia seguinte. O texto estava pronto, revisado e aprovado pelo orientador. O problema? As normas da ABNT. Especificamente, a NBR 14724 para estrutura e a temida NBR 6023 para referências. O documento era um bruto de 82 páginas no Word, cheio de citações espalhadas no texto e uma lista de referências que parecia ter sido formatada aleatoriamente.

Como editor de tecnologia, vi ali o cenário perfeito para testar até onde ia a promessa do Copilot no Microsoft Word 2026. A publicidade da Microsoft diz que a IA "entende contexto", "formata documentos" e "economiza tempo". Eu queria saber se ela era capaz de interpretar a rigidez técnica das normas brasileiras sem transformar a tese em uma bagunça inaceitável para a banca. Peguei o arquivo, fiz uma cópia de segurança — passo obrigatório, como sempre falo aqui no Diasapps — e comecei o teste.

O teste de fogo: margens, espaçamento e fontes

O primeiro pedido foi o básico que qualquer estudante do primeiro ano sabe: ajustar a estrutura. O documento original estava em Arial, tamanho 11, com margens aleatórias. O prompt foi direto: "Aplique as normas da ABNT NBR 14724 a este documento: margens superior e esquerda de 3cm, direita e inferior de 2cm, fonte Times New Roman ou Arial, tamanho 12, espaçamento 1,5 entre linhas."

O resultado foi surpreendentemente rápido. O Copilot não apenas alterou as fontes, mas ajustou o layout da página em segundos. Ele manteve o Arial 12 conforme eu pedi no prompt, mas aqui vem o primeiro detalhe que me deixou na dúvida: a ABNT exige recuo de primeira linha do parágrafo de 1,25cm a partir da margem esquerda. O Copilot aplicou um recuo visual que, a olho nu, parecia correto, mas ao verificar as réguas, percebi que ele usou a tecla TAB em vez de ajustar a formatação de parágrafo. Para quem vai imprimir ou gerar PDF, o resultado final é o mesmo, mas para quem precisa manter a consistência em edições futuras, usar TAB é um convite ao caos.

Outro ponto onde a IA vacilou foi nas citações diretas longas (mais de três linhas). A norma exige recuo de 4cm da margem esquerda, fonte tamanho 10 e espaçamento simples. O Copilot identificou que aquele bloco de texto era uma citação, reduziu o tamanho da fonte para 10, mas manteve o espaçamento de 1,5. Ele entendeu o "espírito" da formatação, mas errou a execução técnica específica. Tive que selecionar todos os blocos de citação manualmente e corrigir o espaçamento.

Referências bibliográficas: onde a IA alucina

O verdadeiro pesadelo da ABNT, e o motivo pelo qual a Ana estava em pânico, eram as referências bibliográficas. A lista continha 45 fontes, misturando livros, artigos de periódicos, sites e leis. A NBR 6023 é detalhista ao extremo: sobrenome do autor em caixa alta, título em negrito (para livros) ou não (para artigos), nome da cidade, editora, ano. Existe um clássico problema de processamento de imagem em documentos fiscais com outras IAs, e com texto estruturado não foi diferente.

Pedir ao Copilot para "formatar as referências conforme a ABNT" gerou resultados que variaram do "aceitável" ao "catastrófico".

Vamos pegar um exemplo concreto. Tínhamos uma referência de um livro de 2020: Original: "Silva, Joao. Historia do Brasil. Editora X, Sao Paulo." Copilot gerou: "SILVA, Joao. História do Brasil. São Paulo: Editora X, 2020."

Parece bom, certo? Errado. A ABNT exige o nome da cidade seguido de dois pontos, não da palavra "Editora" antes do nome da gráfica, a menos que a editora e a cidade sejam confundíveis. O Copilot "alucinou" a preposição "Editora" antes do nome. Em outra referência, um artigo científico, ele colocou o nome do periódico em negrito (correto para livros, incorreto para artigos, onde o nome do artigo é que não leva destaque, dependendo da interpretação atual da norma, mas o periódico geralmente vai em negrito na prática comum, embora a norma técnica seja reticente sobre negrito em periódicos — prefira o padrão da sua instituição).

O pior veio com as URLs. O Copilot tentou "adivinhar" links que não estavam na fonte original ou formatou datas de acesso de forma inconsistente (só aceito no formato dia mês abreviado ano). Ele transformou "acesso em 20 mar. 2025" em "Acessado em 20/03/2025". Um erro grotesco que renderia devolução do trabalho em qualquer universidade pública séria.

Segurança de dados: sua tese no servidor da Microsoft

Enquanto eu corrigia as referências manualmente, fiquei pensando na privacidade. Uma tese contém dados de pesquisa, muitas vezes sensíveis. Ao usar o Copilot integrado ao Word, você está enviando treços do seu documento para a nuvem da Microsoft.

Para a Ana, cujo trabalho era sobre análise de mercado varejista, não era um problema crítico. Mas se a tese envolvesse dados de pacientes, processos judiciais ou segredos industriais de uma empresa onde ela estagiava, o uso da IA nativa seria uma violação de LGPD ou acordo de confidencialidade. Eu, pessoalmente, prefiro rodar modelos locais quando lido com dados sensíveis. Já discuti isso ao instalar o Llama 3 localmente no macOS, e a lógica aqui é a mesma: se o dado é seu, o processamento idealmente deveria ser também. No caso de um TCC, o risco é menor, mas o estudante precisa saber que o prompt dele está sendo treinado (ou processado) em servidores externos.

O método híbrido que salvou a noite

Depois de perder uma hora tentando ensinar o Copilot a diferenciar a formatação de um livro de um artigo, mudei a estratégia. Percebi que a IA é excelente para tarefas de "limpeza" e "padronização grosseira", mas terrível para a "micro-precisão" técnica exigida por normas jurídicas ou acadêmicas.

O método que funcionou foi dividir o trabalho:

1. Estrutura e Sumário: Deixei o Copilot fazer. Ele organizou os títulos (Título 1, Título 2), gerou o sumário automático e ajustou as margens. Isso economizou provavelmente 40 minutos de trabalho braçal.
2. Citações no texto: Usei o recurso de "Localizar e Substituir" com Wildcards do próprio Word (uma feature que a IA não substitui) para padronizar o "(AUTOR, Ano, p. X)".
3. Referências: Aqui a IA foi descartada. Usamos um gerador de referências ABNT online específico (que segue a atualização da norma mês a mês) e apenas copiamos e colamos o resultado final. Tentar corrigir o que o Copilot estragou levava mais tempo do que fazer do zero.

A lição aqui é sobre gerenciamento de expectativa. O Copilot no Word 2026 é um assistente de formatação, não um especialista em biblioteconomia. Ele entende que "negrito" é um estilo, mas não entende a regra sutil de quando aplicar esse negrito baseado no tipo de mídia. Assim como o ChatGPT consegue escrever consultas SQL, mas pode errar o nome de uma coluna se o contexto não for claro, o Copilot erra a norma porque a norma é cheia de exceções.

Veredito final: vale a pena?

Se você espera que o Copilot pegue seu texto bruto e entregue um documento pronto para enviar para a banca, esqueça. Você vai reprovar na formatação. Ainda não existe substituto para o conhecimento da norma ou, no mínimo, o uso de softwares especializados como EndNote ou Mendeley, que têm plugins dedicados à ABNT.

Porém, se o uso for para agilizar a parte chata de ajuste de margens, fontes e criação de sumário, ele é fantástico. Ele cortou o tempo de "pré-formatação" pela metade. O erro está em assumir que a IA sabe o que é ABNT. Para ela, "ABNT" é apenas uma palavra-chave no prompt, não um conjunto de leis rígidas.

A Ana entregou a tese no prazo? Sim. Mas ela teve que passar a manhã seguinte revisando manualmente cada uma das 45 referências que o Copilot havia "ajustado". A ferramenta poupou o canseira do layout, mas quase nos custou a aprovação nos detalhes finos. Minha recomendação para 2026 continua sendo: use IA para rascunho e organização, mas mantenha um olho humano crítico — e um manual da ABNT aberto na outra aba — para a entrega final.