Agentes Inteligentes e Curadoria da Pesquisa Acadêmica:
uma análise empírica de ferramentas de IA
Palavras-chave:
inteligência artificial generativa, metodologia de investigação, plataformasResumo
Este artigo procura investigar empiricamente o impacto da inteligência artificial generativa (IAG) na curadoria da pesquisa acadêmica. Com base em um estudo comparativo das ferramentas ChatGPT, DeepSeek, Consensus e Research Rabbit, a pesquisa avalia como esses agentes inteligentes estruturam a busca, a organização e a validação de informações científicas. A metodologia adotada combina experimentação prática com análise qualitativa, explorando a transparência das fontes, a precisão dos dados e os desafios da mediação algorítmica. Os achados revelam tanto o potencial dessas tecnologias para otimizar a triagem de conhecimento quanto suas limitações, como viés algorítmico, opacidade das fontes e risco de referências fictícias. Os resultados reforçam a necessidade dos letramentos midiático e algorítmico como competências essenciais para a pesquisa acadêmica na era da IA.
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