Este estudo investiga a aplicação da IA na área comercial, com base em 913 artigos da Web of Science e análise qualitativa de 34 deles. Os achados destacam foco em automação, personalização e eficiência, com uso de CRMs e previsão de vendas. Observa-se escassez de estudos em PMEs e barreiras como baixa literacia digital. Propõe-se integrar fatores humanos e estratégicos para aprofundar a compreensão do tema.
Este artigo discute usos e implicações da inteligência artificial generativa no Jornalismo, a partir da metodologia do estudo de caso coletivo (Yin, 2005; Alves-Mazzotti, 2006). São analisados o Nuclito, chatbot brasileiro de resumo noticioso do site Núcleo Jornalismo, e o Realtime, dos Estados Unidos, de geração de notícias a partir de dados públicos. O artigo também analisa o uso da IA no combate à desinformação e apresenta iniciativas de entidades do segmento, a fim de fortalecer este debate.
Este artigo analisa o uso de Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) na criação de campanhas educativas sobre HIV/AIDS, em articulação com as Indústrias Criativas. Com base em abordagem exploratória e revisão bibliográfica, destaca-se o potencial dos LLMs na produção de conteúdos personalizados, acessíveis e culturalmente sensíveis. Alinhadas às diretrizes do Ministério da Saúde, essas campanhas contribuem para combater o estigma, ampliar o acesso à informação e fortalecer a cidadania, configurando os LLMs como ferramentas de inovação social em saúde pública.
Este artigo apresenta um relato de experiência sobre o uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) como ferramenta de apoio ao aprendizado autodirigido. Exploramos como ferramentas como o ChatGPT foram utilizadas no cotidiano do autor para aprender novos tópicos técnicos, com ênfase na análise de dados gerados por ferramentas de métricas de desempenho web, como o Core Web Vitals. O estudo discute os benefícios, limitações e estratégias eficazes identificadas durante o processo, destacando o potencial dos LLMs como mentores personalizados para aprendizado contínuo.
A segurança cibernética tornou-se crucial frente ao aumento dos ataques virtuais. Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) são essenciais na defesa de redes, e o uso de aprendizado de máquina supervisionado tem ampliado sua eficácia. Este artigo analisa três estudos: um com abordagem clássica de IDS, outro com uma taxonomia para escolha de algoritmos e um terceiro baseado no conjunto de dados CICIDS2017. Os resultados destacam a importância da seleção adequada de algoritmos, do pré-processamento e da avaliação por múltiplas métricas para melhorar a acurácia e reduzir falsos positivos.
Introdução: A pandemia de COVID-19 evidenciou a necessidade de interoperabilidade em dados clínicos. Metodologia: Desenvolveu-se um modelo híbrido usando Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina para extrair dados de prontuários eletrônicos de seis hospitais em Porto Alegre. Resultados: O modelo anotou e extraiu entidades clínicas com alta precisão, normalizando os dados conforme padrões HL7 FHIR e openEHR. Conclusão: A abordagem melhora a interoperabilidade semântica, reduz o trabalho manual e apoia decisões clínicas, com potencial para ampliar a saúde digital no Brasil.
Este artigo apresenta o desenvolvimento e a avaliação de uma solução baseada em Inteligência Artificial (IA) para a otimização da junção de Cartas de Crédito de Consórcio Contempladas (LCCC). Utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e geração dinâmica de consultas SQL, o sistema interpreta solicitações dos usuários, constrói consultas personalizadas e entrega combinações de crédito alinhadas aos critérios definidos. Um estudo de caso com cenários reais demonstrou ganhos significativos em eficiência operacional e assertividade nas decisões, quando comparado aos processos manuais.
O artigo propõe o uso de mineração de dados para avaliar a representatividade étnica de proponentes de projetos da Lei Paulo Gustavo (LPG) no Rio Grande do Sul. Utilizando dados da Secretaria da Fazenda do Rio Grande do Sul (Sefaz RS) e do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), foi criado um Índice de Representatividade (IR), comparando a proporção de proponentes por cota com a proporção populacional correspondente. A análise considerou oito regiões intermediárias do estado e revelou que indígenas e negros estão, geralmente, sub-representados, enquanto brancos mantém uma representação proporcional.
Esse artigo tem como objetivo analisar como a inteligência artificial pode ser aplicada na gestão de projetos para otimizar processos e aprimorar a tomada de decisões. Por meio de uma revisão teórica com a técnica de bola de neve nas bases Scopus e Google Acadêmico, identificaram-se aplicações práticas da IA, como automação de tarefas, previsão de prazos e gerenciamento de riscos. Os resultados indicam que a IA contribui para a eficiência dos projetos, embora existam desafios relacionados à qualidade dos dados, ética e resistência à mudança. O estudo destaca que a IA deve complementar, e não substituir habilidades humanas.
Este artigo propõe um sistema inovador de Inteligência Artificial (IA) para geração automatizada de treinos de musculação personalizados, com foco na prevenção de lesões. A solução integra técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para interpretação de descrições textuais de condições físicas e um modelo de recomendação baseado em regras de segurança. O sistema foi validado com dados reais de 50 usuários, demonstrando 92% de acurácia na identificação de exercícios contraindicados. Os resultados indicam que a abordagem pode reduzir significativamente riscos de lesões em iniciantes, servindo como ferramenta complementar para instrutores de academias.
O artigo analisa o papel da inteligência artificial (IA) na promoção da acessibilidade digital por meio de tecnologias assistivas voltadas a pessoas com deficiência. A pesquisa identifica 12 ferramentas amplamente utilizadas, categorizadas por tipo de deficiência (visual, auditiva, motora e cognitiva), destacando suas funcionalidades, tecnologias de IA envolvidas e modelos de acesso. A análise evidencia o potencial da IA em ampliar a autonomia e a inclusão, mas também aponta desafios como custo, usabilidade e barreiras linguísticas. O estudo reforça a importância de políticas públicas e práticas de design universal para garantir o acesso equitativo a essas inovações.
Os mercados financeiros oferecem investimentos de renda fixa e variável, sendo as ações mais voláteis, porém com maior potencial de retorno. Estratégias como buy and hold, swing trade e day trade são orientadas por análises técnica e fundamentalista. Este estudo simula estratégias de swing trade com redes neurais, focando no setor de Tecnologia da Informação. Foram testados modelos para prever preços e tendências com base em séries temporais e indicadores técnicos. Embora os primeiros resultados tenham sido insatisfatórios, um modelo refinado apresentou sinais de compra e venda mais eficazes. A análise quantitativa destacou vantagens, limitações e possibilidades de aprimoramento.
O design sonoro é um campo que consiste na criação e manipulação de objetos sonoros que vão compor uma obra artística. O objetivo desta pesquisa é mapear as ferramentas de síntese de áudio disponíveis, avaliando suas aplicabilidades. Para isto, foi realizado um levantamento bibliográfico, além de pesquisa em buscadores a fim de encontrar ferramentas disponíveis. A partir desta pesquisa, foram encontradas treze ferramentas de síntese sonora. As ferramentas são capazes de sonorizar vídeos com apenas material visual e um prompt, porém, não foram encontradas pesquisas que exploram workflows ou maneiras de integrar estas ferramentas no processo de design sonoro, de forma prática e empírica.
O presente estudo buscou conhecer as características das respostas geradas pelo ChatGPT a consultas sobre casos clínicos de doenças respiratórias, assim como discutir de que forma tais resultados podem contribuir para a construção do conhecimento acadêmico de estudantes do curso de Medicina. Trata-se de um estudo descritivo e exploratório baseado em consultas em português ao ChatGPT, a partir de três casos clínicos simulados para quatro doenças respiratórias. A análise dos resultados evidenciou a capacidade do ChatGPT em gerar encaminhamentos seguido de diagnóstico considerado suspeito ou provável, interação esta que possibilita ao estudante uma nova forma de aprendizagem prática e construtiva.
Este artigo analisa as interações entre criatividade e Inteligência Artificial Generativa (IAG) na educação contemporânea. Com base em abordagem qualitativa e revisão bibliográfica, discute como a IAG pode ampliar a expressão criativa, personalizar o ensino e valorizar o protagonismo discente. Os achados apontam que seu uso crítico e pedagógico pode tornar a aprendizagem mais dinâmica e inclusiva, desde que mediado por docentes capacitados. Também são abordados desafios éticos e metodológicos, como riscos de superficialidade e desinformação. Conclui-se que o impacto da IAG depende da integração entre inovação, formação docente e políticas públicas orientadas por princípios éticos e humanizadores.
Este estudo analisou o uso da inteligência artificial Generativa (IAG) como dispositivo de mediação pedagógica na formação de graduandos em Pedagogia, com base na investigação-formação (Maciel, 2006), na teoria bioecológica (Bronfenbrenner, 1996) e no conceito da ZDP (Vygotsky, 1978). Foram realizados três encontros (um virtual e dois presenciais) com vinte e quatro participantes, combinando atividades práticas com IAG e reflexão crítica. 52,40% dos graduandos, percebem a IAG como um dispositivo prático para o cotidiano docente. Os encontros foram avaliados como didáticos e transformadores. Conclui-se que a IAG é uma ferramenta promissora quando utilizada com criticidade, ética e responsabilidade.
O presente estudo realiza a avaliação de um agente de inteligência artificial desenvolvido a partir do ChatGPT, com base no modelo GPT 4o, aplicado no apoio ao diagnóstico de Covid-19, tuberculose e pneumonia. Foram realizados 20 testes, nos quais o agente demonstrou desempenho satisfatório, com acurácia de 90%. As falhas observadas ocorreram em situações com dados clínicos incompletos. A validação envolveu dois grupos: um composto por profissionais da saúde e outro por indivíduos sem formação na área, permitindo avaliar tanto a precisão quanto a acessibilidade das respostas. Os resultados apontam para o potencial da IA no suporte ao diagnóstico e reforçam a necessidade de regulamentação ética sobre seu uso.
Este artigo apresenta uma ferramenta que automatiza o registro de Issues no GitHub a partir de conversas de suporte. A solução integra OCR local (Pytesseract), extração direta de texto em PDFs (PyPDF2), transcrição de áudio/vídeo (Whisper-1) e geração de rascunhos em Markdown por IA generativa (GPT-4.1 nano), além de consulta semântica a tickets existentes via GPT-4-mini. Testada com quatro técnicos em cenários livres e de controle, a ferramenta reduziu o tempo médio de abertura de Issues de 5 min para 1 min 21 s (-69 %) e elevou a nota de qualidade de 3,10 para 4,23 em 5. Os resultados confirmam ganhos de agilidade, padronização e reutilização de conhecimento, indicando potencial para transformar processos de suporte técnico.
O raciocínio clínico é crucial na formação em Quiropraxia, porém difícil de desenvolver nos estágios iniciais. Este estudo exploratório avaliou o ChatGPT na formulação de hipóteses diagnósticas e condutas iniciais a partir da anamnese de sete casos fictícios musculoesqueléticos. O modelo, instruído a atuar como quiropraxista sênior, fez perguntas progressivas; suas respostas foram julgadas pela coerência, clareza e aderência às diretrizes profissionais. O ChatGPT identificou bem padrões simples, mas falhou diante de cenários complexos, oferecendo respostas genéricas e alguns diagnósticos incorretos quando exigida integração de múltiplas informações. Apesar dessas limitações, mostrou potencial como tutor simulado em situações de baixa complexidade, desde que usado com supervisão e integrado a estratégias pedagógicas seguras. Novos protocolos e estudos com amostras maiores são necessários para validar seu uso em larga escala.
