Por onde começar com a IA no gerenciamento de pesquisas [Publicado originalmente no LSE Impact Blog em dezembro/2024]

Por Anna Aston

Os administradores de pesquisa estão navegando em um cenário que muda rapidamente. Há uma pressão crescente para melhorar a eficiência, gerenciar conjuntos de dados e aumentar a produtividade. Embora a inteligência artificial (IA) seja frequentemente apresentada como a solução para estes desafios, muitos profissionais de pesquisa não sabem por onde começar. Aqui está sua página de referência para pensar onde e como a IA pode ajudar nos fluxos de trabalho de gerenciamento da pesquisa.

Por que a IA é importante no gerenciamento de pesquisas

Atualmente, muitos funcionários já têm acesso a ferramentas de IA, como o Microsoft Copilot, ou podem até levar suas próprias ferramentas para o trabalho (uma tendência conhecida como BYOAI ou “bring your own AI”, “traga sua própria IA”). Embora o ChatGPT possa ser amplamente utilizado, muitas outras ferramentas atendem às preferências e necessidades individuais.

Em termos gerais, a IA é particularmente útil para simplificar tarefas e processos repetitivos e, assim, criar espaço para que você se concentre em trabalhos mais complexos. Neste sentido, a IA oferece oportunidades para os gerentes de pesquisa em três áreas principais:

  • Melhoria da comunicação
  • Análise de dados e detecção de erros
  • Modelagem preditiva

Primeiros passos para a integração da IA

Tem curiosidade quanto a IA, mas não sabe por onde começar? Considere o seguinte:

Avalie suas necessidades: Identifique quais tarefas estão consumindo muito tempo ou esforço e podem ser realizadas pela IA. A IA é mais eficaz quando aplicada a tarefas demoradas e rotineiras.

Comece com pouco: escolha uma ou duas ferramentas de IA para experimentar. Ferramentas como o ChatGPT para assistência à escrita ou o Notion AI para gerenciamento de tarefas podem ser ótimos pontos de partida.

Treine sua equipe: ajude seu grupo de trabalho a se sentir confortável com as ferramentas de IA por meio de treinamento básico. O segredo é fazer com que todos conheçam o potencial da IA e saibam como usá-la de forma eficaz.

Avaliar e adaptar: Avalie regularmente como a IA está afetando seu fluxo de trabalho. O que está funcionando? O que não está funcionando? Adapte-se com base no feedback e explore outros aplicativos de IA à medida que você se sentir mais confortável.

Identificação de pontos problemáticos que a IA pode resolver

Os gerentes e administradores de pesquisa lidam com muitas responsabilidades, muitas das quais a IA pode ajudar a enfrentar.

Resumir e reformatar dados: Com as instruções corretas, a IA pode reduzir significativamente o tempo que você gasta analisando documentos. Em vez de se debruçar sobre um relatório de cinquenta páginas, você pode deixar que a IA lhe dê uma visão geral concisa de uma página. Descobri ferramentas como ChatGPT, ChatPDF, SciSpace, e Quillbot que são adequadas para esta finalidade.

Responder e-mails: Encontrar as palavras certas para um e-mail muitas vezes pode ser um obstáculo significativo para dar andamento a um projeto. A IA pode gerar respostas que resumem contratos e relatórios de marcos em algumas frases fáceis de ler. Ferramentas como ChatGPT, Grammarly e Compose AI são excelentes para automatizar e melhorar as respostas de e-mail.

Pesquisa acadêmica: A IA pode ajudar a encontrar publicações de pesquisa relevantes e a navegar na web em busca de informação útil (as alucinações são reais, portanto, lembre-se de verificar as fontes!). Ferramentas como Perplexity AI, ResearchRabbit, Elicit e Scite.ai são líderes atuais em IA para descoberta de pesquisas.

Criação de conteúdo de marketing: Quer se trate de postagens em mídias sociais ou convites para eventos, a IA pode gerar mensagens direcionadas ao público que repercutem em diferentes grupos demográficos. Jasper AI e Copy.ai são ótimos para gerar conteúdo de marketing no padrão do setor.

Conteúdo criativo: Precisa de um vídeo rápido ou de uma apresentação envolvente? A IA pode gerar recursos visuais, áudio e até mesmo apresentações inteiras em uma fração do tempo, sem prejuízo da qualidade. Ferramentas como MidJourney, Gamma e Suno tornam isso possível.

Análise de dados: Seja verificando a precisão dos dados, identificando erros de entrada ou prevendo tendências de financiamento, ferramentas como ChatGPT ou Julius AI podem ajudar a melhorar a análise de dados e os relatórios.

A parceria humanos – IA

A IA não está aqui para tirar seu trabalho, mas pode torná-lo mais fácil. Embora a IA possa automatizar muitas tarefas, os humanos continuam sendo essenciais para garantir a qualidade e a integridade do trabalho. O papel humano é supervisionar e orientar os resultados da IA usando-os como ferramentas para aumentar e não para substituir.

Você pode pensar na IA como um colega inteligente, que ocasionalmente comete erros, mas que pode ajudá-lo a lidar com tarefas rotineiras enquanto você se concentra em decisões estratégicas. Plataformas como Zapier ou Make podem ser usadas para ajudar a integrar ferramentas de IA (como o ChatGPT) em seu fluxo de trabalho, conectando-as a outros aplicativos para criar um sistema automatizado eficiente. Ainda assim, você tem a palavra final e a responsabilidade pelos resultados.

Como abordar preocupações frequentes

Muitas instituições de pesquisa ainda não adotaram totalmente a IA devido à falta de diretrizes e políticas claras. As preocupações com a conformidade com o General Data Protection Regulation (GDPR) [no Brasil, temos a Lei Geral de Proteção de Dados, LGPD], a detecção de vieses e a privacidade dos dados tornam a IA um assunto complicado. Mas há uma tendência positiva: órgãos de financiamento como o UKRI desenvolveram uma política (Use of GenAI in Application preparation and assessment1), a Comissão Europeia publicou orientações sobre o uso responsável da IA generativa (GenAI) em pesquisas (Guidance on the responsible use of GenAI in research2)e o Information Commissioner’s Office fornece orientações sobre IA e proteção de dados (Guidance on AI and data protection3), oferecendo um caminho mais claro para as instituições seguirem.

O treinamento contínuo será essencial à medida que as ferramentas de IA se tornarem tão comuns quanto as planilhas eletrônicas. Entender como usar a IA de forma ética e eficaz garantirá que você não apenas economize tempo, mas também proteja a integridade de sua pesquisa e de seus dados.

A IA pode ser uma poderosa aliada para os profissionais de gerenciamento de pesquisa, oferecendo soluções para os problemas cotidianos e abrindo novas portas para a produtividade e a inovação. Começar aos poucos, manter-se informado e adotar as ferramentas de IA permitirá que você fique à frente em um cenário em rápida evolução.

A IA não é o futuro; ela é o presente. Então, qual é o seu próximo passo?

Artigo original em inglês

https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2024/12/16/where-to-start-with-ai-in-research-management/

Notas

1. UKRI. Use of generative artificial intelligence in application preparation and assessment [online]. UK Research and Innovation (UKRI). 2024 [viewed 20 December 2024]. Available from: https://www.ukri.org/publications/generative-artificial-intelligence-in-application-and-assessment-policy/use-of-generative-artificial-intelligence-in-application-preparation-and-assessment/

2. Living Guidelines on the Responsible Use of Generative AI in Research Published [online]. European Commision. 2024 [viewed 20 December 2024]. Available from: https://european-research-area.ec.europa.eu/news/living-guidelines-responsible-use-generative-ai-research-published

3. Guidance on AI and data protection [online]. Information Commissioner’s Office. 2023 [viewed 20 December 2024]. Available from: https://ico.org.uk/for-organisations/uk-gdpr-guidance-and-resources/artificial-intelligence/guidance-on-ai-and-data-protection/?q=fines

Referências

Guidance on AI and data protection [online]. Information Commissioner’s Office. 2023 [viewed 20 December 2024]. Available from: https://ico.org.uk/for-organisations/uk-gdpr-guidance-and-resources/artificial-intelligence/guidance-on-ai-and-data-protection/?q=fines

Living Guidelines on the Responsible Use of Generative AI in Research Published [online]. European Commision. 2024 [viewed 20 December 2024]. Available from: https://european-research-area.ec.europa.eu/news/living-guidelines-responsible-use-generative-ai-research-published

UKRI. Use of generative artificial intelligence in application preparation and assessment [online]. UK Research and Innovation (UKRI). 2024 [viewed 20 December 2024]. Available from: https://www.ukri.org/publications/generative-artificial-intelligence-in-application-and-assessment-policy/use-of-generative-artificial-intelligence-in-application-preparation-and-assessment/

WATERMEYER, R., LANCLOS, D. and PHIPPS, L. If generative AI is saving academics time, what are they doing with it? [online]. LSE Impact Blog, 2024 [viewed 20 December 2024]. Available from: https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2024/01/22/if-generative-ai-is-saving-academics-time-what-are-they-doing-with-it/

Links externos

ChatGPT

ChatPDF

Compose AI

Copy.ai

Elicit

Gamma

Grammarly

Jasper

Julius AI

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Microsoft Copilot

Midjourney

Perplexity

QuillBot

ResearchRabbit

SciSpace

Scite

Suno

Zapier

 

Sobre Anna Aston

Anna Aston é gerente de seção na Imperial e especialista em financiamento e operações de pesquisa, além de ser gerente de pesquisa certificada pela ARMA. Ela é entusiasta do potencial da IA para impulsionar o crescimento dos negócios, simplificar os fluxos de trabalho, aprimorar a tomada de decisões e garantir que os benefícios da IA sejam acessíveis a todos.

 

Traduzido do original em inglês por Lilian Nassi-Calò.

 

Como citar este post [ISO 690/2010]:

ASTON, A. Por onde começar com a IA no gerenciamento de pesquisas [Publicado originalmente no LSE Impact Blog em dezembro/2024] [online]. SciELO em Perspectiva, 2024 [viewed ]. Available from: https://blog.scielo.org/blog/2024/12/20/por-onde-comecar-com-a-ia/

 

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