IAssistant

Análise e Otimização de Pesquisas Textuais Utilizando Inteligência Artificial por meio do IAssistant Marcos Paulo Leite Aguiar , Diego Soares de Oliveira¹, Gabriel Priolli Esteves¹, Gustavo Barcelos Lemos¹, Bruno Dias Vieira Silva¹, Alexandre Prado Romeu¹ (mpleiteaguiar@gmail.com, bruno.dias.vieira@gmail.com, dih.oliver08@gmail.com, gustavo.barcelos30@gmail.com, gabrielesteves2000@hotmail.com, pradoromeu@hotmail.com) Este projeto visa abordar a necessidade de otimizar o tempo e a eficiência dos pesquisadores durante a análise e leitura de artigos acadêmicos. Para solucionar este problema de pesquisa, foi desenvolvido uma extensão, denominada IAssistant, que emprega inteligência artificial generativa para quantificar e visualizar a correspondência entre critérios de pesquisa e o conteúdo documental. Essa ferramenta facilita a tomada de decisão sobre a leitura de documentos, por meio de priorizações visuais baseadas em uma escala de cores. A justificativa para o desenvolvimento do IAssistant está enraizada na necessidade crescente de otimização do processo de revisão e análise de literatura acadêmica. A quantidade de artigos científicos publicados anualmente tem crescido exponencialmente, o que acarreta sobrecarga de trabalho aos pesquisadores com a tarefa de identificar e analisar textos relevantes em um vasto mar de informações. Este cenário destaca a importância de ferramentas automatizadas que possam auxiliar na triagem e priorização de documentos, o que proporciona uma economia substancial de tempo e aumenta a eficácia das pesquisas. Para validar a necessidade e a aceitação potencial do IAssistant, foi conduzido um estudo exploratório que envolveu a aplicação de um questionário a um grupo de pessoas de diversas áreas do conhecimento. Os resultados desse questionário indicaram de forma contundente que a maioria dos participantes considera a ferramenta extremamente útil.