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                                    [title] => INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA E RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO: TENDÊNCIAS E OPORTUNIDADES DE PESQUISA
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Universidade de Marília - UNIMAR
Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict)
Universidade Estadual Paulista - UNESP
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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Universidade de São Paulo (USP_
Universidade Estadual Paulista - UNESP
                                            [3] => Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti; Universidade Estadual Paulista - UNESP
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                                    [description] => Este estudo tem como contexto a crescente importância da Inteligência Artificial Generativa na transformação de diversos setores da sociedade, em especial na Recuperação da Informação, sob a ótica da Ciência da Informação. Objetivo: O trabalho objetiva a identificação e apresentação dos impactos e as tendências da IA Generativa no contexto da Recuperação da Informação. Metodologia: A pesquisa adota uma abordagem qualitativa e bibliográfica, utilizando dados do Portal de Periódicos da CAPES e da Base de Dados em Ciência da Informação (BRAPCI). Resultados: A IA Generativa tem demonstrado um potencial significativo de evolução e inovação, afetando todos os setores e áreas do conhecimento. Em particular, destaca-se o impacto que a IA Generativa possui ao redefinir os modelos de Recuperação da Informação, além de apresentar uma transformação na Arquitetura da Informação tanto do sistema de busca quanto dos mecanismos de busca. A partir disso, apresentam-se diversas tendências de pesquisa envolvendo a Inteligência Artificial Generativa e a Recuperação da Informação. Conclusões: O advento da IA Generativa tende a redefinir a forma como a Recuperação da Informação irá se transformar nos próximos anos, com uma mudança em seus modelos e, especialmente, na forma como as interfaces são construídas.   Palavras-chave: inteligência artificial generativa; recuperação da informação; inteligência artificial.  
                                    [publisher] => Enancib
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                                    [type] => Documento avaliado pelos pares
                                    [format] => application/pdf
                                    [identifier] => https://ancib.org/enancib/index.php/enancib/xxxiiienancib/paper/view/1944
                                    [source] => Enancib; XXIII ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO
                                    [language] => pt
                                    [rights] => Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:
 a) Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença Licença Creative Commons Attribution, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
 b) Autores podem abrir mão dos termos da licença CC e definir contratos adicionais para a distribuição não-exclusiva e subseqüente publicação deste trabalho (ex.: publicar uma versão atualizada em um periódico, disponibilizar em repositório institucional, ou publicá-lo em livro), com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
 c) Além disso, autores são incentivados a publicar e compartilhar seus trabalhos online (ex.:  em repositório institucional ou em sua página pessoal) a qualquer momento antes e depois da conferência.
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