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Inteligência artificial no levantamento bibliográfico em bases de dados científicos: comparando expressões de busca no ChatGPT, Copilot e Gemini
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Revisões de literatura
Inteligência artificial
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Biblioteconomia
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Inteligência artificial no levantamento bibliográfico em bases de dados científicos: comparando expressões de busca no ChatGPT, Copilot e Gemini. RDBCI: Revista Digital de Biblioteconomia e Ciência da Informação, Campinas, SP, v. 23, n. 00, p. e025013, 2025. DOI: 10.20396/rdbci.v23i00.8678378. Disponível em: https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rdbci/article/view/8678378. Acesso em: 20 maio. 2025.
Recebida 2024-11-08
Aceita 2025-02-18
Publicada 2025-02-19

Resumo

Introdução: A discussão acerca do uso de inteligência artificial está em ascensão e presente em todas as áreas do conhecimento. Nas bibliotecas, discute-se os potenciais e limites de uso de ferramentas do tipo, nos âmbitos do processamento técnico, marketing, e, no foco deste artigo, o serviço de referência. Mais precisamente na elaboração de estratégias de busca em bases de dados científicos, serviço amplamente orientado por bibliotecários. Objetivo: O objetivo do artigo está em examinar o potencial de três ferramentas de inteligência artificial ao executar comandos diretos, relacionados à elaboração de expressões de busca. Metodologia: O estudo está caracterizado como pesquisa aplicada, empírica e de método comparativo. Foram selecionadas três ferramentas de inteligência artificial: Chat GPT-4o, O Copilot e o Gemini. A partir disso, foram selecionados descritores, termos livres e expressões de busca baseadas em um objetivo fictício de pesquisa. Prompts indicaram o que as ferramentas deveriam retornar em relação à pesquisa e a análise focou em avaliar o entendimento dos comandos, bem como a existência ou não de erros de sintaxe. Resultados: Os testes demonstraram um entendimento melhor do ChatGPT em relação aos demais. Foi possível observar erros em operadores booleanos e demais operadores avançados de pesquisa. Conclusão: A pesquisa apresenta caráter inovador ao expor na prática o potencial de uso das ferramentas de Inteligência Artificial Generativa no auxílio à construção de expressões de busca para pesquisa científica em bases de dados. Além de configurar-se como grande aliada de bibliotecários e pesquisadores em tarefas repetitivas e corretivas.

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