As Inteligências Artificiais (IAs) têm sido amplamente incorporadas às práticas de busca e recuperação da informação em ambientes acadêmicos, especialmente na etapa de levantamento bibliográfico. Nesse contexto, seu uso suscita reflexões sobre a confiabilidade das informações recuperadas e, sobretudo, sobre a necessidade de desenvolvimento de competências informacionais para sua utilização crítica.
Este estudo tem como objetivo analisar o uso de ferramentas de IA na busca de informação acadêmica, com ênfase nas implicações para o letramento informacional dos usuários. Metodologicamente, caracteriza-se como pesquisa exploratória, com abordagem qualitativa.
Acerca do desenvolvimento da pesquisa foram elaborados prompts que simularam situações de busca bibliográfica em três ferramentas de IA (Perplexity AI, Copilot e ChatGPT), cujas respostas foram analisadas comparativamente quanto à indicação de fontes, confiabilidade e direcionamento para conteúdos científicos.
Os resultados evidenciam diferenças no desempenho das ferramentas, especialmente no que se refere à apresentação de fontes verificáveis, destacando-se a Perplexity AI nesse aspecto. Contudo, os achados reforçam que, independentemente da ferramenta utilizada, a qualidade do processo de busca depende da capacidade do usuário de avaliar criticamente as informações obtidas.
Conclui-se que as ferramentas de IA generativa podem apoiar a pesquisa acadêmica, mas não substituem o letramento informacional do sujeito pesquisador. Ao contrário, tornam ainda mais necessária a formação de usuários críticos, capazes de analisar, validar e utilizar de forma responsável as informações recuperadas.
Comissão Organizadora
Gabriel Felipe Cotta Cirino
Francisco Paletta
Victoria Siqueira Pereira
Mariane Alves Antunes
Rodrigo Garcia
Victor Barros
Karina Satie kawashita
Comissão Científica
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