Temas de TCC sobre inteligência artificial: ideias por curso

Resposta rápida

Um bom tema de TCC sobre inteligência artificial tem três coisas: um recorte pequeno (uma profissão, uma lei, um tipo de organização), uma pergunta que dá pra responder com os dados que você consegue acessar até a entrega, e uma razão clara pra ela importar agora. Alguns exemplos já recortados: no Direito, “a empresa responde pelo que o chatbot de atendimento diz ao consumidor?”; na Administração, “por que as pequenas empresas da minha cidade usam IA só pra escrever texto e não nos processos?”; na Pedagogia, “como professores do ensino fundamental usam IA no planejamento de aula, e o que eles deixam de delegar?”. Mais abaixo você encontra ideias por curso, cada uma com a pergunta de pesquisa e o método sugerido, e um passo a passo pra transformar um assunto amplo em um tema que o seu orientador aprova.

Aqui na CPDF (Comunidade Profissionais do Futuro - por Danilo Gato) a pergunta “sobre o que eu escrevo?” chega toda semana de quem está no penúltimo semestre. O erro mais comum é escolher o assunto (IA) e achar que isso já é um tema. Assunto é o oceano, tema é o ponto onde você vai pescar.

Como saber se um tema de TCC sobre IA é bom?

Antes da lista, eu uso três filtros. Se a ideia falha em um deles, ela volta pra prancheta.

Dá pra recortar em uma frase com sujeito, lugar e período? “IA na educação” não passa. “Uso de IA generativa por professores de matemática do ensino médio de escolas públicas de Campinas em 2026” passa, porque você sabe exatamente quem entrevistar.
Você tem acesso aos dados? Um tema lindo que depende de documentos internos de uma empresa que não vai te receber é um tema que trava no semestre. Prefira o que você consegue obter: legislação, decisões judiciais públicas, questionário com 30 pessoas, um experimento que você mesmo roda, entrevistas com 5 profissionais.
A pergunta tem uma resposta que pode surpreender? “A IA é importante para as empresas?” tem resposta óbvia e o trabalho vira resumo. “Quais barreiras explicam o uso de IA só em tarefas de texto?” pode terminar em qualquer lugar, e é isso que sustenta um TCC.

O caminho que funciona é um funil de quatro passos: assunto (IA), campo (IA no atendimento ao cliente), recorte (chatbots de e-commerce de moda no Brasil), pergunta (a empresa responde pelo que o chatbot promete?). Cada passo estreita, e a pergunta final é a que vai no projeto.

Um dado de contexto ajuda a justificar por que o tema é atual. O Censo da Educação Superior 2024, do Inep, registrou 10.226.873 matrículas de graduação no Brasil, a primeira vez que o país passa de 10 milhões. E o levantamento mais recente do HEPI (Higher Education Policy Institute), de março de 2026, com 1.054 universitários do Reino Unido, mostra que 95% usam IA de alguma forma e 94% usam pra trabalhos avaliados. Isso é pesquisa britânica, não brasileira, então cite como referência internacional, mas a direção é clara: a pergunta deixou de ser “se” os estudantes usam IA.

Quais temas de TCC sobre IA funcionam em cada curso?

Cada ideia abaixo traz o tema, a pergunta de pesquisa e o método mais viável. Troque a cidade, o setor ou o período pelo seu recorte.

Direito

Responsabilidade por chatbot de atendimento. Pergunta: a empresa responde perante o consumidor pelo que o chatbot afirma, à luz do CDC? Método: análise de decisões dos tribunais e comparação com o caso Moffatt v. Air Canada (2024), em que um tribunal da Colúmbia Britânica responsabilizou a companhia aérea por informação errada dada pelo chatbot do site. É um caso estrangeiro, ótimo pra comparar com o art. 14 e o art. 30 do Código de Defesa do Consumidor.
Supervisão humana no Judiciário. Pergunta: a Resolução 615/2025 do CNJ, que regula o uso de IA no Judiciário e exige supervisão humana efetiva, é suficiente pra garantir o direito de revisão de uma decisão apoiada por IA? Método: análise documental da resolução e de manuais de tribunais que já a adotaram.
Decisões automatizadas e a LGPD. Pergunta: como o direito de revisão do art. 20 da LGPD funciona na prática em análise de crédito por algoritmo? Método: análise de normas, de orientações da ANPD e de casos.
Marco legal da IA. O PL 2338/2023 foi aprovado no Senado em dezembro de 2024 e segue em tramitação na Câmara, com votação adiada mais de uma vez. É um tema vivo, então defina uma data de corte no projeto (“texto vigente até tal mês”) pra não ser pego por mudança no meio do caminho. Nosso guia sobre a regulamentação da IA no Brasil ajuda a mapear o cenário.
Direito autoral e treinamento de modelos. Pergunta: usar obras protegidas pra treinar modelos de IA cabe em alguma exceção da Lei de Direitos Autorais? Ponto de partida: IA e direitos autorais.

Administração, Contábeis e Economia

Barreiras de adoção em pequenas empresas. Pergunta: o que explica que pequenas empresas de [sua cidade] usem IA só pra redação de textos e não em vendas, estoque ou financeiro? Método: questionário com 25 a 40 empresas ou estudo de caso com 3. Pra analisar as respostas sem distorcer, vale ler como analisar questionário de pesquisa com IA.
O contador na era da automação. Pergunta: quais tarefas de um escritório contábil de pequeno porte já são automatizáveis por IA e quais continuam dependendo de julgamento profissional? Método: entrevistas com contadores e mapeamento das rotinas. Base: IA para contadores.
Governança e LGPD nas empresas. Pergunta: que risco de vazamento existe quando colaboradores colam dados de clientes em ferramentas de IA sem política interna? Método: estudo de caso e análise de políticas. Base: IA e LGPD na empresa.
Marketing. Pergunta: o consumidor confia menos numa peça quando descobre que foi feita por IA? Método: experimento simples com dois grupos vendo o mesmo anúncio, um informado e outro não.

Saúde (Medicina, Enfermagem, Psicologia, Fisioterapia)

Documentação clínica. Pergunta: como enfermeiros de [unidade] percebem o uso de IA pra registrar evolução de pacientes, e que preocupações de sigilo eles apontam? Método: entrevistas semiestruturadas.
Apoio à decisão. Pergunta: em que situações estudantes de medicina confiam mais na resposta de uma IA do que na do preceptor, e por quê? Método: questionário com vinhetas de casos.
Psicologia. Pergunta: que limites éticos psicólogos clínicos impõem ao uso de IA na rotina de consultório? Base: IA para psicólogos.

Um aviso que economiza um mês: pesquisa com pessoas, em geral, precisa passar por Comitê de Ética em Pesquisa pela Plataforma Brasil antes de você coletar qualquer dado. Pergunte pro seu orientador no primeiro dia, porque o prazo de aprovação pode comer boa parte do semestre.

Educação e Pedagogia

Planejamento de aula. Pergunta: como professores do ensino fundamental usam IA no planejamento e o que fazem questão de não delegar? Método: entrevistas com 6 a 8 professores. Contexto: IA para professores.
Política de uso na escola. Pergunta: escolas de [cidade] têm regra escrita sobre uso de IA pelos alunos, e ela é conhecida por quem precisa cumpri-la? Método: levantamento documental e questionário. Base: política de uso de IA na escola.

Comunicação, Jornalismo e Design

Viés e representação. Pergunta: que padrões de gênero e raça aparecem nas imagens que geradores populares devolvem para profissões como “médico”, “enfermeira” e “CEO”? Método: gerar um conjunto padronizado de imagens com o mesmo prompt em 3 ferramentas e codificar os resultados. Como referência, o estudo Gender Shades (Joy Buolamwini e Timnit Gebru, 2018) mostrou que sistemas comerciais de análise facial erravam até 34,7% pra mulheres de pele escura, contra 0,8% pra homens de pele clara. Leitura de apoio: viés na inteligência artificial.
Desinformação. Pergunta: quão bem estudantes da minha faculdade identificam um deepfake? Método: teste com imagens e vídeos reais e sintéticos. Base: como identificar deepfake.

Engenharia, Computação e Sistemas de Informação

Alucinação medida. Pergunta: com que frequência três assistentes de IA inventam referências quando pedimos artigos científicos sobre um tema da minha área? Método: 50 pedidos padronizados, conferência de cada citação em base científica, taxa de erro por ferramenta. Dá um TCC experimental barato, e o conceito está em alucinação de IA.
Chatbot da própria instituição. Pergunta: um assistente que responde só com base no regulamento da faculdade erra menos que um assistente genérico? Método: construir um protótipo com recuperação de documentos (o que se chama RAG) e comparar com um modelo sem acesso ao regulamento num conjunto de 40 perguntas.

Quais temas de TCC sobre IA eu evitaria?

Três armadilhas que vejo se repetirem:

“O impacto da IA no mercado de trabalho”. Tem centenas de trabalhos iguais, os dados são de terceiros e o orientador já leu a mesma conclusão dez vezes. Se você gosta do assunto, recorte: uma profissão, uma cidade, um tipo de tarefa.
“A IA vai substituir [profissão]?”. A pergunta é fechada demais e a resposta honesta é “depende”, o que não dá um trabalho. Troque por “quais tarefas de [profissão] já foram automatizadas em [recorte] e quais não foram”.
Temas que dependem de acesso que você não tem. Dado interno de empresa grande, pacientes de hospital sem parceria prévia, estatística que só o governo tem. Se não houver carta de aceite antes do projeto, descarte.

Como usar IA pra lapidar o tema sem deixar ela escolher por você?

Use o assistente como um orientador cético, não como gerador de tema. O pedido que funciona é este, e você adapta os colchetes:

“Sou estudante de [curso], no [semestre], e quero fazer meu TCC sobre IA. Meu campo de interesse é [campo]. Tenho acesso a [dados/pessoas/documentos] e [número] meses. Faça 8 perguntas que um orientador rigoroso me faria pra eu recortar esse tema, uma por vez, e depois aponte 3 riscos de viabilidade do recorte que eu escolher.”

O ganho está na segunda parte: você responde às perguntas, e a IA aponta onde o seu recorte pode quebrar (falta de dado, amostra pequena, pergunta ampla demais). Depois, leve a pergunta final e o resumo do recorte pro seu orientador. A escolha do tema é a parte do trabalho que mostra o seu raciocínio, e é também o que a banca vai avaliar.

Quando a etapa seguinte chegar, a busca de artigos, use ferramentas que consultam bases científicas de verdade e confira cada referência. O passo a passo está em IA para pesquisa acadêmica e TCC, e a etapa de citar o que você usou está em como citar IA no TCC.

Posso fazer o TCC sobre o uso de IA pelos próprios estudantes?

Pode, e é um dos temas mais viáveis, porque você tem acesso à população: os colegas da sua faculdade. O recorte precisa ser específico (“uso de IA por estudantes de Direito do noturno da minha instituição para revisão de peças”) e o instrumento precisa respeitar a ética de pesquisa: questionário anônimo, termo de consentimento e, se a instituição exigir, aprovação no Comitê de Ética.

Um cuidado extra: como o assunto envolve honestidade acadêmica, muita gente não responde a verdade se achar que pode ser identificada. Garanta o anonimato de verdade (nada de pedir e-mail ou matrícula) e explique isso no início do formulário. Os números do HEPI de 2026 podem servir de comparação: o levantamento britânico apurou que 12% dos estudantes incluem texto gerado por IA direto em trabalhos avaliados, contra 8% em 2025 e 3% em 2024. Saber se o seu campus se parece com isso é uma boa pergunta de pesquisa em si.

Perguntas frequentes

Qual é um bom tema de TCC sobre inteligência artificial? Um tema recortado por profissão, lugar e período, com uma pergunta que dá pra responder com dados que você consegue acessar. Exemplo: “Quais barreiras explicam o uso de IA restrito a tarefas de texto em pequenas empresas de [cidade]?”.

Preciso saber programar pra fazer TCC sobre IA? Não. A maior parte dos temas acima é de Direito, Administração, Educação e Saúde, e usa análise de normas, entrevistas e questionários. Programação só entra nos temas de Engenharia e Computação.

Temas de TCC sobre inteligência artificial: ideias por curso, com a pergunta de pesquisa já recortada