IA generativa na extração de metadados arquivísticos: um estudo baseado na norma ISAD(G)
DOI:
https://doi.org/10.5007/1518-2924.2025.e103505Palabras clave:
Descrição Arquivística, Automação, ISAD(G), Inteligência artificial, Machine Learning, ChatGPTResumen
Objetivo: Realizar um diagnóstico buscando analisar o uso de inteligência artificial, especificamente do ChatGPT, na descrição de documentos arquivísticos segundo a Norma Geral Internacional de Descrição Arquivística.
Método: A pesquisa é de natureza exploratória e aplicada, útil em estudos inovadores onde o objetivo é explorar possibilidades, identificar padrões e formular hipóteses futuras para estudos mais detalhados.
Resultados: Os principais resultados mostraram que o ChatGPT atingiu uma taxa média de acerto de 92,04% no preenchimento quantitativo de metadados, com variabilidade mínima entre os testes. No entanto, inconsistências foram observadas em metadados considerados constantes, como Procedência e Condições de Acesso, que não mantiveram a precisão e consistência esperada. Metadados como Dimensão e Suporte, e Âmbito e Conteúdo, apresentaram maior dificuldade de padronização, sugerindo a necessidade de melhorias e ajustes no modelo.
Conclusões: Os resultados sugerem que, embora o ChatGPT tenha demonstrado eficiência na maioria dos campos analisados, os desafios permanecem em metadados com pouca padronização. Os resultados indicam que o ChatGPT é capaz de manter um alto grau de completude dos metadados, mas enfrenta desafios em relação à precisão e consistência, especialmente em campos mais complexos. Ajustes no treinamento do modelo, juntamente com a supervisão humana contínua, podem melhorar a qualidade das descrições geradas. Apesar das limitações, a IA se mostra uma ferramenta promissora, capaz de impulsionar avanços significativos no campo da Arquivologia digital
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Citas
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