{"id":25965,"date":"2025-01-22T14:36:24","date_gmt":"2025-01-22T17:36:24","guid":{"rendered":"https:\/\/production.portaltela.com\/noticias\/2025\/01\/22\/inteligencia-artificial-pode-revolucionar-a-avaliacao-de-desempenho-de-pesquisadores\/"},"modified":"2025-01-22T14:36:24","modified_gmt":"2025-01-22T17:36:24","slug":"inteligencia-artificial-pode-revolucionar-a-avaliacao-de-desempenho-de-pesquisadores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.portaltela.com\/cotidiano\/tecnologia\/2025\/01\/22\/inteligencia-artificial-pode-revolucionar-a-avaliacao-de-desempenho-de-pesquisadores\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial pode revolucionar a avalia\u00e7\u00e3o de desempenho de pesquisadores"},"content":{"rendered":"<p>Um estudo recente publicado no *Journal of Informetrics* sugere que <strong>ferramentas de intelig\u00eancia artificial (IA)<\/strong> podem ser eficazes na avalia\u00e7\u00e3o de curr\u00edculos de pesquisadores para a concess\u00e3o de bolsas de produtividade do CNPq. Pesquisadores da <strong>Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)<\/strong> analisaram os curr\u00edculos Lattes de <strong>133 mil pesquisadores<\/strong>, identificando crit\u00e9rios que determinam a premia\u00e7\u00e3o com as bolsas, que atualmente beneficiam cerca de <strong>15 mil<\/strong> profissionais. A pesquisa utilizou t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina, alcan\u00e7ando uma precis\u00e3o de <strong>80%<\/strong> na previs\u00e3o de contempla\u00e7\u00e3o para a categoria PQ-2, voltada a pesquisadores mais jovens.<\/p>\n<p>Denis Borenstein, um dos autores do estudo, destacou que a IA poderia auxiliar na triagem de propostas, permitindo que os revisores se concentrem em um n\u00famero menor de candidaturas. O diretor cient\u00edfico do CNPq, Olival Freire, reconheceu o potencial da IA, mas enfatizou a necessidade de uma <strong>implementa\u00e7\u00e3o cuidadosa<\/strong> para evitar resultados imprecisos. O CNPq j\u00e1 utiliza IA para selecionar pareceristas, minimizando vieses na escolha e garantindo uma an\u00e1lise mais justa.<\/p>\n<p>Al\u00e9m disso, a IA tem sido aplicada em diversas \u00e1reas da pesquisa, como a previs\u00e3o de cita\u00e7\u00f5es de artigos cient\u00edficos. O f\u00edsico Osvaldo Novais de Oliveira J\u00fanior demonstrou que a IA pode prever com <strong>80% de precis\u00e3o<\/strong> quais artigos se tornariam altamente citados, analisando apenas os resumos. Essa capacidade de processamento de dados levanta discuss\u00f5es sobre o futuro da avalia\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, com especialistas como Marcio de Castro Silva Filho, da FAPESP, afirmando que o uso de IA \u00e9 uma tend\u00eancia irrevers\u00edvel.<\/p>\n<p>Entretanto, a implementa\u00e7\u00e3o de algoritmos em avalia\u00e7\u00f5es complexas ainda enfrenta desafios. Rita Barradas Barata e Jacques Marcovitch alertam para os riscos de depender excessivamente de IA, que pode n\u00e3o captar nuances importantes na an\u00e1lise de projetos. A falta de transpar\u00eancia nos crit\u00e9rios utilizados por esses algoritmos tamb\u00e9m \u00e9 uma preocupa\u00e7\u00e3o, levantando quest\u00f5es sobre a responsabilidade na concess\u00e3o de recursos p\u00fablicos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um estudo recente publicado no *Journal of Informetrics* sugere que ferramentas de intelig\u00eancia artificial (IA) podem ser eficazes na avalia\u00e7\u00e3o de curr\u00edculos de pesquisadores para a concess\u00e3o de bolsas de produtividade do CNPq. 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