GAIA Digital

Inovação Digital — Inteligência Artificial

Automatizar tarefas repetitivas sem abrir mão da ética, da qualidade e do contexto humano

Ilustração de IA colaborando com pessoas em um fluxo de trabalho

IA como reforço — não substituição

A Inteligência Artificial no GAIA apoia a investigação e a curadoria com ganhos de velocidade e consistência, mantendo revisão humana, rastreabilidade e critérios éticos em todas as etapas.

Em vez de “automatizar tudo”, priorizamos tarefas repetitivas e de baixo risco, sempre com saídas verificáveis e plano de correção.

Usos responsáveis de IA (núcleo GAIA)

Enriquecimento de metadados

Sugestão de termos, normalização de nomes/lugares e resumo assistido — com validação humana.

Reconhecimento em imagens/áudio

OCR, transcrição e detecção de entidades, com controle de qualidade por amostragem.

Busca semântica

Melhora de recuperação de informação em coleções extensas com explicabilidade do resultado.

Apoio à mediação

Rascunhos de textos e trilhas de aprendizagem, com checagem de fontes e créditos.

Detecção de sensibilidade

Sinalização de conteúdos potencialmente sensíveis para revisão humana reforçada.

Tradução e acessibilidade

Tradução assistida, legendas automáticas e descrição de imagens como ponto de partida.

Limites, riscos e cuidados

  • Alucinações e vieses: exigir evidências e citar fontes; revisão por pares em conteúdos críticos.
  • Privacidade e direitos: anonimizar quando necessário e respeitar licenças e restrições culturais.
  • Dependência de fornecedor: plano de saída, registros locais e testes periódicos de exportação.
  • Transparência: indicar quando houve apoio de IA e como foi revisado.

Pipeline com humano no loop (HITL)

  1. Definir tarefa e risco
  2. Executar IA com parâmetros/limites
  3. Revisão humana (amostra ou 100%)
  4. Registrar proveniência e correções
  5. Medir e melhorar a cada iteração

Rastreabilidade mínima (proveniência)

  • Ferramenta e versão usadas em cada etapa.
  • Parâmetros essenciais (modelo, temperatura, limiares).
  • Responsáveis pela revisão e aprovação.
  • Diferenças entre entrada e saída + justificativa de correções.

Indicadores simples de qualidade

  • % de acertos (precisão) após revisão humana.
  • Tempo de ciclo por tarefa com e sem IA.
  • Taxa de retrabalho e principais causas.
  • Incidentes éticos reportados e resolvidos.