Palestra Inteligência Artificial - com Ricardo Limongi

00:43:52
https://www.youtube.com/watch?v=HKrkktZGweE

摘要

TLDRLa Semana de Conocimientos Generales se centra en el uso de la inteligencia artificial en la investigación científica. La profesora Elisângela Palongan y el Dr. Ricardo Limonde discuten cómo la inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que se realiza la investigación, facilitando la creación de textos y la selección de artículos relevantes. Se presentan diversas herramientas que ayudan a mejorar la escritura y a automatizar la lectura de artículos, destacando la importancia de la lectura en el proceso de investigación. Se enfatiza que, aunque la inteligencia artificial puede optimizar el tiempo, la lectura sigue siendo esencial para profundizar en el conocimiento.

心得

  • 👩‍🏫 La inteligencia artificial transforma la investigación científica.
  • 🛠️ Herramientas como Grammarly y Elicit mejoran la escritura.
  • 📚 La lectura sigue siendo fundamental en la investigación.
  • 🔍 La inteligencia artificial ayuda a seleccionar artículos relevantes.
  • 📊 Se pueden analizar grandes volúmenes de datos automáticamente.
  • 💡 La operación booleana mejora la precisión de las búsquedas.
  • 🤖 La automatización facilita el proceso de investigación.
  • 📈 La visualización de datos es clave para presentar resultados.
  • 📝 La calidad de la escritura impacta en la citación de artículos.
  • 🌐 La inteligencia artificial es una herramienta complementaria, no un reemplazo.

时间轴

  • 00:00:00 - 00:05:00

    La profesora Elisângela Palongan da la bienvenida a los estudiantes a la Semana de Conocimientos Generales, donde se discutirá el uso de la inteligencia artificial en la investigación científica, con la participación del Dr. Ricardo Limonde.

  • 00:05:00 - 00:10:00

    El Dr. Limonde agradece la invitación y comienza a hablar sobre la inteligencia artificial, mencionando su impacto en la creación de textos y la automatización de procesos en la investigación.

  • 00:10:00 - 00:15:00

    Se discute cómo la inteligencia artificial puede ayudar a seleccionar artículos relevantes para la lectura, facilitando el proceso de investigación y mejorando la eficiencia en la escritura.

  • 00:15:00 - 00:20:00

    El Dr. Limonde menciona cinco cambios clave que la inteligencia artificial ha traído a la investigación, comenzando con la selección de artículos relevantes a partir de grandes volúmenes de datos.

  • 00:20:00 - 00:25:00

    Se aborda la automatización de la lectura de artículos, donde la inteligencia artificial puede resumir y extraer información clave de documentos extensos, ayudando a los investigadores a identificar los más importantes.

  • 00:25:00 - 00:30:00

    Se destaca la importancia de la análisis de datos no estructurados y cómo la inteligencia artificial puede ayudar a interpretar información de diversas fuentes, como redes sociales y videos.

  • 00:30:00 - 00:35:00

    El Dr. Limonde presenta herramientas útiles para mejorar la escritura, como Grammarly y Wordtour, que ayudan a corregir errores y mejorar la claridad de los textos.

  • 00:35:00 - 00:43:52

    Finalmente, se mencionan plataformas como Consensos y Elicit, que ayudan a los investigadores a formular preguntas de investigación y a mapear la literatura existente, facilitando el proceso de investigación.

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思维导图

视频问答

  • ¿Qué tema se discute en la Semana de Conocimientos Generales?

    El uso de la inteligencia artificial en la investigación científica.

  • ¿Quién es el ponente principal de la charla?

    El Dr. Ricardo Limonde.

  • ¿Qué herramientas se mencionan para mejorar la escritura?

    Grammarly, Wordtour, Language Tool, entre otras.

  • ¿Cómo ayuda la inteligencia artificial en la selección de artículos?

    Automatiza la búsqueda y selección de artículos relevantes para la investigación.

  • ¿Es necesario seguir leyendo artículos a pesar del uso de inteligencia artificial?

    Sí, la lectura sigue siendo fundamental para profundizar en el conocimiento.

  • ¿Qué es Elicit?

    Es una herramienta que ayuda a formular problemas de investigación y a organizar información de artículos.

  • ¿Qué es la operación booleana?

    Es un método para refinar búsquedas en bases de datos y mejorar la precisión de los resultados.

  • ¿Qué tipo de datos puede analizar la inteligencia artificial?

    Datos estructurados y no estructurados, como textos y publicaciones en redes sociales.

  • ¿Qué se recomienda hacer con los artículos guardados en la computadora?

    Subirlos a plataformas como CSI Space para facilitar su análisis.

  • ¿Cuál es el objetivo principal de usar inteligencia artificial en la investigación?

    Optimizar el tiempo y mejorar la calidad de la investigación.

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  • 00:00:12
    Olá, estudantes, tudo bem? Sejam muito
  • 00:00:16
    bem-vindos à Semana de Conhecimentos
  • 00:00:18
    Gerais. Eu sou a professora Elisângela
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    Palongan, sou coordenadora anticurso e
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    vim apresentar para vocês o tema que nós
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    iremos discutir. A inteligência
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    artificial tem tomado conta de vários
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    segmentos. É o assunto que tem chamado a
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    atenção de todos nós, não é mesmo? E
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    justamente nessa semana nós vamos
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    discutir o uso da inteligência
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    artificial na pesquisa científica. Para
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    isso, para falar desse assunto, nós
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    vamos contar com o auxílio do professor
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    Dr. Ricardo Limonde. Seja muito
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    bem-vindo, professor.
  • 00:00:52
    Olá, Elisângela. Olá a todos e a todas.
  • 00:00:55
    Primeiramente muito obrigado então pelo
  • 00:00:57
    convite, tá aqui podendo conversar com
  • 00:00:59
    vocês. Obrigada, professora. a palestra
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    é toda sua. Bem, pessoal, então, eh,
  • 00:01:04
    espero que todos estejam super bem pra
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    gente poder falar de um tema que
  • 00:01:08
    provavelmente ah vocês já ouviram falar
  • 00:01:10
    de alguma forma, provavelmente uns
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    ouviram mais, ouviram um pouco menos.
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    uma discussão que to vocês ah que
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    trabalham nessa parte de criação de
  • 00:01:18
    texto, eh nessa parte também de criação
  • 00:01:20
    de texto, acaba ouvindo, por exemplo,
  • 00:01:22
    chat de PT PAR, uma série de outras
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    plataformas em que ajuda para que eh
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    automatize alguns processos e também de
  • 00:01:29
    alguma forma ajudar, nos ajuda também
  • 00:01:32
    nesse processo de criação, tá? O que eu
  • 00:01:34
    vou acabar discutindo com vocês hoje é
  • 00:01:36
    uma perspectiva trabalhando com a lógica
  • 00:01:38
    de inteligência artificial no contexto
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    de pesquisa. Eles vão verificar que de
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    grande forma a inteligência artificial
  • 00:01:45
    nesse contexto necessariamente ela
  • 00:01:48
    acabou realmente virando um grande
  • 00:01:49
    negócio, tá? Por que que eu digo um
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    grande negócio? Ah, tá aqui o contato
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    pra gente poder conversar. É um grande
  • 00:01:55
    prazer para a gente ampliar mais as
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    comunicações. Ah, eu tenho tentado criar
  • 00:02:01
    o perfil do do Instagram como forma de
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    dar dicas práticas. Por exemplo, durante
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    o processo que vocês estão, por exemplo,
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    trabalhando na escrita de um texto, às
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    vezes daquele apagão, tem dia que não
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    sai absolutamente nada pra gente
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    escrever. Ou até mesmo quando você
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    começa a estudar na parte de trabalho,
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    de inclusão de curso, por exemplo, e que
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    muitas vezes a gente precisa, por
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    exemplo, de uma série de materiais para
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    conseguir levantar. E chega, na verdade,
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    uma uma hora em que a gente tem muito
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    material falar: "Caramba, e agora? Como
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    é que eu faço para conseguir ganhar
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    velocidade?" E o mais importante, como é
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    que eu faria para conseguir selecionar
  • 00:02:36
    quais são os artigos mais importantes
  • 00:02:38
    para que eu possa ler? Por exemplo nesse
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    sentido, ah, eu tenho trabalhado já há
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    há um certo tempo com uma lógica de data
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    science e mais recentemente tram foco
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    inteligência artificial. Por quê? A
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    gente for pensar um pouco na realidade
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    da comunicação, a inteligência
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    artificial tem ajudado bastante no
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    processo criativo. Por quê? É claro que
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    como profissional muitas vezes a gente
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    acaba tendo muito desafio de sempre ser
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    criativo sem buscar novas inspirações. E
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    desde o ano passado, com o lançamento,
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    por exemplo, eh, do chat PT, de alguma
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    forma a gente tem sim uma plataforma
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    para que consiga avaliar, consiga
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    melhorar, incrementar o texto que a
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    gente tá conversando. Para isso, eu vou
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    discutir com vocês um pouco da
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    interferência positiva ah da
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    inteligência artificial nesse processo
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    de pesquisa e também dicas de algumas
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    ferramentas que vocês podem usar para
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    facilitar todo o processo, tá? Eu sempre
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    brinco com os alunos, né? Sempre falo em
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    aula, tanto da graduação, mas ah para em
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    outras formações também. Quanto mais a
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    gente consegue escrever melhor, quanto
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    mais a gente consegue ler melhor, isso
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    vai se vai refletir positivamente em
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    qualquer área eh da nossa carreira, tá?
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    Nesse sentido, o foco vai a trabalhar
  • 00:03:49
    com vocês, então, é inteligência
  • 00:03:51
    artificial no contexto de pesquisa. E
  • 00:03:53
    aí, obviamente, a gente pode começar a
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    pensar, quando eu falo de inteligência
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    artificial, provavelmente deve estar
  • 00:03:59
    vindo um robô ou um filme ah mais
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    futurista. Só que isso efetivamente hoje
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    virou um negócio muito lucrativo. Vou
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    dar um exemplo para vocês. Hoje as
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    principais diversidades do mundo criaram
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    negócios baseados no uso de inteligência
  • 00:04:13
    artificial no contexto de pesquisa
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    científica. Por exemplo, poxa, eu
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    preciso melhorar a minha escrita ou eu
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    preciso eh escrever com mais velocidade,
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    eu preciso achar oportunidade de
  • 00:04:24
    pesquisa, tudo isso inteligência
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    artificial vai fazer a de maneira mais
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    automatizada. Algo pra gente deixar bem
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    alinhado, pro pessoal, bem aqui no
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    início da nossa conversa. O que eu vou
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    mostrar para vocês e obviamente o que eu
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    vou estar comentando com vocês, não é de
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    forma nenhuma que a inteligência
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    artificial tire o nosso trabalho ou tire
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    a necessidade da leitura. é necessidade
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    de estudo, tá? O que eu quero discutir
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    com vocês é, obviamente mostrar algumas
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    oportunidades de pesquisa, é como que as
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    ferramentas vão facilitar o processo de
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    estudo. Vamos imaginar o seguinte. Se eu
  • 00:04:58
    pego, por exemplo, não sei se você já
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    tiver a oportunidade de ler, um artigo
  • 00:05:01
    científico. Quando eu trabalho com
  • 00:05:03
    artigo científico, ninguém acorda no
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    domingo de manhã e fala: "Poxa, que dia
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    legal, hoje tá ensolarado, eu vou ler um
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    artigo científico". Não, ele vem muito
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    mais uma lógica, porque eu quero
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    profundidade, eu quero ah referência aí,
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    quero um conglomerado de bastante eh
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    qualidade de pesquisa. Mas se eu começo
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    a usar inteligente artificial para me
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    ajudar a selecionar quais são os artigos
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    em que mais eu tenho que gastar meu
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    tempo lendo, aí eu acho que a gente
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    consegue usar a nosso favor. E claro, o
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    grande desafio no processo de pesquisa
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    científica é pensar no processo de como
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    que efetivamente eu posso fazer. Para
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    isso, eu vou mostrar inclusive algumas
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    ferramentas para vocês já poderem
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    acompanhar aqui o nosso bate-papo e na
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    sequência vocês já possam ir também eh
  • 00:05:48
    aplicando e operacionalizando isso aí no
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    dia a dia de vocês, tá bom? Um pouquinho
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    sobre isso, pessoal, acho que é
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    interessante dar uma visão geral de
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    cinco principais pontos ou cinco
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    principais mudanças que a inteligência
  • 00:05:59
    artificial tem feito na área de
  • 00:06:01
    pesquisa. A
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    primeira, eh, com o grande volume de
  • 00:06:05
    dados, grande desafio, como eu mencionei
  • 00:06:07
    agora há pouco, é qual é o melhor artigo
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    para para eu ler? Ou, ah, pensando
  • 00:06:12
    determinado contexto, eu quero
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    trabalhar, por exemplo, com uma lógica
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    de storytelling, né, e conseguir contar
  • 00:06:17
    a melhor uma história. Quais são artigos
  • 00:06:20
    semelhantes ou quais artigos já
  • 00:06:21
    abordaram a mesma a mesma lógica do que
  • 00:06:24
    eu tô querendo trabalhar? A inteligência
  • 00:06:27
    artificial vai ajudar bastante, por quê?
  • 00:06:29
    ele vai trabalhar com grande volume de
  • 00:06:31
    dados. Para vocês terem uma ideia, uma
  • 00:06:33
    das plataformas que eu particularmente
  • 00:06:34
    gosto bastante, eu vou até mencionar
  • 00:06:36
    para vocês daqui a pouquinho, é uma
  • 00:06:38
    plataforma que todas as buscas que a
  • 00:06:40
    gente faz nela, seja pra gente tentar
  • 00:06:43
    pensar na formulação, no problema de
  • 00:06:44
    pesquisa, seja numa lógica de eu
  • 00:06:46
    conseguir ah otimizar a uma um
  • 00:06:50
    mapeamento da literatura, ela vai
  • 00:06:52
    avaliar ou ela vai ter como base de
  • 00:06:54
    aprendizado um pouco mais de 177 milhões
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    de artigos. Então imagina o volume de
  • 00:07:00
    conhecimento que ela consegue
  • 00:07:01
    automatizar. E isso talvez em algum
  • 00:07:04
    momento da carreira de vocês já tenham
  • 00:07:06
    passado o que a gente chama de
  • 00:07:08
    fichamento, tá? É quando eu preciso
  • 00:07:10
    entender o tema, eu quero tentar
  • 00:07:12
    entender quais são os artigos mais
  • 00:07:13
    importantes, eu vou criar uma planilha
  • 00:07:15
    no
  • 00:07:16
    Exceluna vai ser, por exemplo, uma
  • 00:07:18
    informação. Com o uso de inteligência
  • 00:07:20
    artificial, essa seleção, ela se torna
  • 00:07:22
    totalmente automatizada. Então, ao invés
  • 00:07:25
    de eu pegar um artigo para depois
  • 00:07:26
    descobrir, por exemplo, que ele não é
  • 00:07:28
    tão relevante ou ah ele acabou não sendo
  • 00:07:31
    tão relevante na lógica de de criação de
  • 00:07:35
    conhecimento, existem outros artigos.
  • 00:07:37
    Então, a plataforma necessariamente
  • 00:07:40
    ajuda e muito com que a gente consiga
  • 00:07:42
    trabalhar com a búscula, seleção de
  • 00:07:43
    artigos. Para isso, já adianto que uma o
  • 00:07:46
    conhecimento importante é trabalhar com
  • 00:07:49
    uma lógica chamada de operação boleana,
  • 00:07:51
    tá? é que são os critérios de busca.
  • 00:07:54
    Sabe quando você vai, por exemplo, no
  • 00:07:55
    Google e você coloca só uma temática.
  • 00:07:58
    Então, eu quero aprender sobre
  • 00:07:59
    comunicação, é uma um resultado muito
  • 00:08:01
    amplo. Agora, você começa a delimitar,
  • 00:08:05
    por exemplo, estratégias para criação de
  • 00:08:07
    storytelling, na formação de notícias,
  • 00:08:09
    alguma coisa assim, aí, obviamente,
  • 00:08:11
    aquilo que eu for encontrar efetivamente
  • 00:08:13
    está muito mais preciso, tá? Esse
  • 00:08:16
    contexto, ele acaba ajudando bastante a
  • 00:08:17
    você identificar o que que é realmente
  • 00:08:20
    importante ou aquilo que realmente vale
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    a pena para você mergulhar e conseguir
  • 00:08:24
    ler. A segunda perspectiva dessa mudança
  • 00:08:27
    é uma lógica de leitura de artigos. Uma
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    brincadeira que eu sempre faço é,
  • 00:08:32
    provavelmente eu tenho, você que tá me
  • 00:08:34
    ouvindo também deve ter uma pasta no seu
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    computador em que você vai salvando
  • 00:08:38
    vários artigos ou vários materiais para
  • 00:08:40
    ler depois. É aquele momento em que você
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    recebe de um colega, ah, você tá num
  • 00:08:45
    grupo de WhatsApp, por exemplo, e recebe
  • 00:08:47
    a uma indicação de uma leitura ou até
  • 00:08:49
    mesmo aquilo que você vai encontrando na
  • 00:08:51
    internet, nas suas buscas e você fala:
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    "Não, uma hora eu vou parar para ler".
  • 00:08:55
    Só que chega uma hora em que essa essa
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    pasta tá muito grande para caramba.
  • 00:08:59
    Preciso resolver isso para tentar
  • 00:09:00
    entender o que que a inteligência
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    artificial vai fazer nesse sentido. Ele
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    vai automatizar a leitura. É mais ou
  • 00:09:07
    menos como se eu tivesse efetivamente
  • 00:09:08
    uma ajuda de um especialista para ele
  • 00:09:11
    conseguir mostrar para mim o que é mais
  • 00:09:13
    importante naquele documento. Então,
  • 00:09:15
    nessa leitura, eu vou conseguir subir um
  • 00:09:17
    PDF, subir um artigo e vou perguntar
  • 00:09:19
    para ele, olha, numa interação central
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    que a gente trabalha bastante,
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    inteligência artificial, que é uma
  • 00:09:24
    lógica de interação homem máquina, que é
  • 00:09:26
    o chamado chatbot, como se fosse um
  • 00:09:28
    robozinho que vai me dando as
  • 00:09:29
    informações. Então ali eu vou ter
  • 00:09:31
    informação como, por exemplo, dar o
  • 00:09:33
    resumo, qual é o método, qual é a
  • 00:09:35
    teoria. Ah, quais são as lacunas? Quais
  • 00:09:37
    são as contribuições? Isso vai
  • 00:09:39
    automatizar. Então, nessa pasta que eu
  • 00:09:41
    dei o exemplo para vocês, se você tiver
  • 00:09:43
    um pouco mais de 100, 200, 300 artigos,
  • 00:09:46
    você pode usar a inteligência artificial
  • 00:09:48
    para fazer a leitura desses artigos. E
  • 00:09:50
    aí você consegue fazer um controle e
  • 00:09:52
    fala: "Não, de todos os artigos que eu
  • 00:09:54
    já salvei na minha pasta, eu
  • 00:09:55
    identifiquei que 10, 15 e 20 são os mais
  • 00:09:58
    importantes, que estão exatamente
  • 00:09:59
    alinhado aquilo que eu preciso. Então,
  • 00:10:02
    facilita muito o processo. Eu vou
  • 00:10:04
    mostrar isso para vocês também.
  • 00:10:06
    Um terceiro ponto que se torna
  • 00:10:07
    extremamente importante é uma lógica de
  • 00:10:09
    análise de dados. Vocês trabalham, por
  • 00:10:11
    exemplo, comunicação, vão concordar
  • 00:10:13
    comigo. Grande parte hoje da da riqueza
  • 00:10:16
    de dados para que eu consiga encontrar
  • 00:10:18
    novidades ou até mesmo para que eu
  • 00:10:19
    consiga conhecer um pouco mais da minha
  • 00:10:22
    audiência, vem o que nós chamamos na
  • 00:10:23
    área de data science de dados não
  • 00:10:26
    estruturados. dados não estruturados são
  • 00:10:29
    aqueles que eles não estão disponíveis
  • 00:10:30
    para que eu aplique no Excel, por
  • 00:10:32
    exemplo. Então, quando eu coloco uma
  • 00:10:34
    mensagem no chat, ah, quando eu escrevo
  • 00:10:37
    numa rede social ou até mesmo o vídeo, e
  • 00:10:39
    são informações não estruturadas. Com a
  • 00:10:42
    evolução dos algoritmos de inteligência
  • 00:10:44
    artificial, essa análise de dados, ela
  • 00:10:46
    acaba ficando muito mais customizada
  • 00:10:48
    para que a gente consiga trabalhar com
  • 00:10:50
    esse grande volume de dados. Então, tão
  • 00:10:52
    importante quando eu começar a pensar em
  • 00:10:54
    quais informações eu já tenho, por
  • 00:10:56
    exemplo, planilhado, eu já tenho
  • 00:10:57
    disponível para usar qualquer software.
  • 00:10:59
    Uma outra perspectiva que aí é esse
  • 00:11:02
    avanço, eu posso começar a interpretar
  • 00:11:04
    um vídeo por meio de algoritmo. Ah, eu
  • 00:11:07
    posso começar também pegando, raspando
  • 00:11:10
    uma série de informações que eu tenho em
  • 00:11:12
    sites de área de alimentação ou
  • 00:11:15
    reclamações. E isso obviamente vai
  • 00:11:17
    ajudar para que eu tenha muito mais
  • 00:11:19
    conhecimento sobre aquilo que eu tô
  • 00:11:20
    tentando identificar. Então, na de dados
  • 00:11:23
    com toda certeza ajuda e grande parte da
  • 00:11:25
    riqueza, ela não tá numa avaliação
  • 00:11:27
    dizendo: "Olha, me dá uma nota aí de um
  • 00:11:29
    a cinco." Não necessariamente. Às vezes
  • 00:11:32
    aquilo que eu acabo escrevendo ou meu
  • 00:11:33
    depoimento se torna extremamente
  • 00:11:35
    importante. Uma outra perspectiva ajuda
  • 00:11:38
    e muito nesse crít científico. Vou até
  • 00:11:40
    mostrar para vocês eh algumas dicas de
  • 00:11:42
    programa que vocês podem instalar na
  • 00:11:44
    máquina de vocês. Basicamente acaba
  • 00:11:45
    sendo ah umas extensões para que vocês
  • 00:11:48
    consigam customizar a melhor forma de
  • 00:11:51
    vocês melhorarem a escrita. Então,
  • 00:11:53
    imagina o seguinte, hoje se eu quero
  • 00:11:55
    pensar uma forma com que aquilo que eu
  • 00:11:57
    escrevo, obviamente tenha uma audiência
  • 00:11:59
    muito maior, eh, o idioma se torna
  • 00:12:02
    provavelmente um grande desafio. Por
  • 00:12:04
    estarmos obviamente, né, num país em que
  • 00:12:06
    a nossa língua e principal não é o
  • 00:12:08
    inglês, contar com o uso de inteligência
  • 00:12:10
    artificial vai ser fundamental para que
  • 00:12:12
    a gente aprimore a redação. Então, eu
  • 00:12:15
    posso escrever meu texto da forma com a
  • 00:12:17
    qual eu estou desenvolvendo ou
  • 00:12:19
    aperfeiçoando, por exemplo, meu
  • 00:12:20
    conhecimento na língua inglesa e posso
  • 00:12:22
    começar a colocar inteligência
  • 00:12:24
    artificial como forma de contribuir na
  • 00:12:26
    redação. Por quê? O que tá por trás
  • 00:12:28
    disso que eu meni para vocês até agora,
  • 00:12:30
    é o que nós chamamos de máquina de
  • 00:12:32
    aprendizado, não é? Aprendizado de
  • 00:12:33
    máquina, machine learning. Por quê? Tudo
  • 00:12:35
    que eu tô escrevendo, ele vai começar a
  • 00:12:38
    comparar com uma base a a qual ele já
  • 00:12:40
    avaliou.
  • 00:12:42
    um outro jornalista, um outro
  • 00:12:43
    publicitário, um outro profissional da
  • 00:12:45
    área de comunicação, por exemplo, eles
  • 00:12:46
    podem ter conseguido eh tiveram
  • 00:12:49
    melhorias no texto. Sabe quando você tá
  • 00:12:51
    assistindo um Netflix, tá assistindo
  • 00:12:53
    ouvindo alguma música no Spotify, tem
  • 00:12:55
    aquele like e o dislike. Ali é uma forma
  • 00:12:58
    de dar um recado paraa macra e fala:
  • 00:12:59
    "Olha, você tá no caminho certo ou você
  • 00:13:01
    não tá no caminho certo". E na lógica de
  • 00:13:03
    escrita é a mesma coisa. Quando o
  • 00:13:06
    algoritmo mostra pra gente alternativas
  • 00:13:08
    para que eu consiga desenvolver uma
  • 00:13:10
    melhora, ele vai começar a fazer
  • 00:13:12
    marcações e dizer: "Olha, aqui falta uma
  • 00:13:14
    concordância, aqui falta uma vírgula ou
  • 00:13:16
    esse parab tá confuso, pode reescrever".
  • 00:13:18
    É uma forma, com toda certeza, para que
  • 00:13:20
    a escrita científica possa ah
  • 00:13:22
    desenvolver. E obviamente,
  • 00:13:24
    principalmente na língua inglesa, ela
  • 00:13:26
    tem desenvolvido e realmente feito
  • 00:13:28
    trabalhos aí ah muito legais para que a
  • 00:13:30
    gente consiga. A medida que eu tô usando
  • 00:13:32
    ferramenta como essa, eu tô
  • 00:13:33
    desenvolvendo, eu tô aumentando meu
  • 00:13:35
    vocabulário também de idiomas como a
  • 00:13:37
    língua inglesa. O cinco é uma uma lógica
  • 00:13:40
    de apresentação de dados. Quando a gente
  • 00:13:43
    começa a trabalhar com inteligência
  • 00:13:44
    artificial até dentro de uma lógica de
  • 00:13:46
    data science, a gente trabalha com uma
  • 00:13:47
    lógica chamada de a visualização de
  • 00:13:49
    dados.
  • 00:13:51
    A visolação de dados é como se eu
  • 00:13:53
    pegasse uma matéria do jornal e eu tô
  • 00:13:55
    contando toda a minha história, de
  • 00:13:57
    repente eu tento montar um fluxo ou eu
  • 00:13:59
    tento montar uma história para que eu
  • 00:14:01
    consiga passar pro meu leitor, para que
  • 00:14:02
    eu consiga transmitir paraa minha
  • 00:14:04
    audiência a melhor forma ou a melhor
  • 00:14:07
    ferramenta para que ele consiga
  • 00:14:09
    compreender a aquele conteúdo que eu tô
  • 00:14:11
    querendo passar. E grande parte hoje a
  • 00:14:13
    gente consegue trabalhar usando essas
  • 00:14:15
    ferramentas de inteligência artificial
  • 00:14:17
    com lógica, por exemplo, para criar um
  • 00:14:18
    fluxograma ou até mesmo para que eu
  • 00:14:20
    consiga criar imagens que resumem
  • 00:14:22
    determinado argumento. Você já devem ter
  • 00:14:24
    talvez trabalhado ou visto bastante
  • 00:14:26
    coisa na internet, porque essa questão
  • 00:14:28
    da criação de figura,essa criação de eu
  • 00:14:30
    colocar o roteiro para criação de imagem
  • 00:14:33
    para ajuda bastante eu conseguir fazer a
  • 00:14:35
    transmissão dessas informações, as
  • 00:14:37
    quais, obviamente, eu espero que sejam
  • 00:14:39
    ah bastante ah promissoras na forma de
  • 00:14:42
    argumentar ou de juntar o conhecimento,
  • 00:14:44
    tá? Então aqui eu coloquei para vocês
  • 00:14:46
    apenas cinco principais mudanças. É
  • 00:14:48
    claro que tem muito mais a alternativa,
  • 00:14:51
    mas é só para que a gente consiga pensar
  • 00:14:52
    aqui desde o momento de eu identificar
  • 00:14:55
    eh o meu tema, o que eu devo ler, ah,
  • 00:14:58
    como é que eu vou conseguir identificar
  • 00:15:00
    tudo aquilo que eu fiz, como é que eu
  • 00:15:01
    vou conseguir reportar e como que eu vou
  • 00:15:03
    escrever e também como é que eu vou
  • 00:15:04
    conseguir apresentar aquilo que eu
  • 00:15:06
    aprendi. Tudo isso hoje por meio da
  • 00:15:08
    inteligência artificial é totalmente
  • 00:15:10
    possível. Nesse contexto, já para vocês
  • 00:15:13
    poderem salvar aí nos favoritos de
  • 00:15:15
    vocês, eu sempre brinco que talvez a
  • 00:15:17
    grande vantagem de trabalhar com
  • 00:15:19
    inteligência artificial é que você vai
  • 00:15:21
    começar a criar nositos de vocês uma
  • 00:15:23
    pastinha e nessa pasta você vai começar
  • 00:15:25
    a jogar um monte de ferramenta que podem
  • 00:15:27
    te ajudar. Eu vou recomendar aqui
  • 00:15:29
    basicamente cinco, tá? Começi um pouco
  • 00:15:32
    antes, existe sim um grande desafio e
  • 00:15:35
    que grande parte disso virou o negócio,
  • 00:15:36
    tá? Mas você consegue fazer muitas
  • 00:15:38
    coisas positivas, muitas coisas
  • 00:15:40
    completas. inclusive eh com a versão
  • 00:15:43
    gratuita. Então, a primeira plataforma,
  • 00:15:45
    por exemplo, é chamada de Grammarly, tá?
  • 00:15:48
    O Grammarly é uma ferramenta que
  • 00:15:49
    trabalha com inteligência para conseguir
  • 00:15:51
    melhorar o seu texto. Sabe quando você
  • 00:15:53
    tá escrevendo e às vezes você tem até
  • 00:15:54
    mesmo dificuldade para para trabalhar
  • 00:15:57
    com a formatação, ele vai te ajudar. ou
  • 00:15:59
    às vezes teu parágrafo tá muito grande,
  • 00:16:01
    ele vai conseguir também fazer
  • 00:16:03
    sugestões. Ele vai sugerir uma quebra,
  • 00:16:05
    ele vai sugerir às vezes uma repetição
  • 00:16:07
    muito comum de determinada palavra ao
  • 00:16:09
    longo do texto e vai fazer a troca.
  • 00:16:12
    Então ajuda muito na revisão. Eu
  • 00:16:14
    particularmente deixo ele instalado como
  • 00:16:16
    extensão porque às vezes a gente acaba
  • 00:16:17
    mandando e-mail, por exemplo, em inglês,
  • 00:16:20
    eh, para evitar eventual erro, acaba
  • 00:16:22
    sempre usando a ferramenta, tá? Vale
  • 00:16:24
    bastante a pena. Eu gosto bastante
  • 00:16:26
    também do Wordtour, que é essa segunda
  • 00:16:27
    que vocês estão vendo aqui na na tela
  • 00:16:29
    comigo. Ah, já viu quando às vezes a
  • 00:16:31
    gente manda um texto para professor,
  • 00:16:33
    manda um texto para um colega, eu falo:
  • 00:16:34
    "Nossa, eu não tô entendendo a esse
  • 00:16:36
    trecho". Porque às vezes tá simples pra
  • 00:16:38
    gente, mas não tá claro o suficiente a
  • 00:16:40
    compreensão, por exemplo, pro usuário. O
  • 00:16:43
    que que essa plataforma vai fazer, que
  • 00:16:44
    eu acho bem legal? ele vai pegar uma uma
  • 00:16:47
    frase que você colocou, um parágrafo,
  • 00:16:50
    ele vai escrever esse mesmo parágrafo de
  • 00:16:52
    duas ou três formas diferentes. Então,
  • 00:16:55
    ao invés de eu ficar quebrando a cabeça,
  • 00:16:56
    tentar reescrever, que chega uma hora
  • 00:16:57
    que a gente não consegue avançar tanto,
  • 00:16:59
    vai ser possível, nesse caso, eu pegar
  • 00:17:01
    duas ou três oportunidades aí de
  • 00:17:03
    melhoria. E obviamente eu vou adicionar,
  • 00:17:06
    eu vou aceitar aquela que mais facilita.
  • 00:17:08
    Então, naquele momento que a gente não
  • 00:17:10
    consegue mais ter mudanças, vale a pena
  • 00:17:12
    trabalhar com a ferramenta para você
  • 00:17:13
    conseguir ter de maneira automatizada
  • 00:17:15
    que ele já aprendeu fazendo milhares de
  • 00:17:18
    outras recomendações, como é que o seu
  • 00:17:20
    texto, por exemplo, poderia ficar
  • 00:17:21
    melhor. Uma outra ferramenta que é ser
  • 00:17:23
    chamada de wr é uma ferramenta muito
  • 00:17:25
    legal porque eu posso jogar o meu texto
  • 00:17:27
    lá dentro e eu vou ter muita facilidade
  • 00:17:30
    em como desenvolver e obviamente como é
  • 00:17:32
    que eu vou desempenhar melhorias do meu
  • 00:17:34
    texto. Você vai olhar o texto como um
  • 00:17:35
    todo, olhando coerência, organização.
  • 00:17:38
    Então, se você tiver naquele processo de
  • 00:17:40
    melhorar um documento que você tá
  • 00:17:42
    escrevendo, é uma, ao meu ver, uma das
  • 00:17:44
    principais ferramentas. Obviamente com a
  • 00:17:47
    versão gratuita, vocês não vão conseguir
  • 00:17:49
    ver o documento ah com muitas palavras,
  • 00:17:51
    com milhares de palavras, mas dá uma
  • 00:17:53
    ideia legal para você entender o
  • 00:17:55
    potencial que tem. Do lado de cá, uma
  • 00:17:58
    plataforma que eu gosto bastante também
  • 00:18:00
    chamada de language to. O que que eu
  • 00:18:02
    acho ela bem legal, porque ela tem de
  • 00:18:04
    maneira gratuita uma excelente correção,
  • 00:18:06
    inclusive paraa língua portuguesa.
  • 00:18:08
    Exemplo, você terminou de mandar, você
  • 00:18:10
    terminou de escrever o e-mail, ah, ou
  • 00:18:12
    você tá fazendo um trabalho da
  • 00:18:13
    disciplina da faculdade, fala: "Caramba,
  • 00:18:15
    eu tô tão cansado que eu não tô ouvendo
  • 00:18:17
    mais erro." É importante, né? que eu
  • 00:18:18
    consiga ah ter uma uma discussão clara e
  • 00:18:22
    sem erros, por exemplo, de língua
  • 00:18:24
    portuguesa. Quando você instala a
  • 00:18:26
    extensão do Language Tol, por exemplo,
  • 00:18:28
    você vai conseguir tanto arrumar que
  • 00:18:31
    você escreve no e-mail e também nos
  • 00:18:32
    textos. Então, a falta de acento, ah,
  • 00:18:35
    que você acaba esquecendo uso de
  • 00:18:37
    vírgula, ah, equilíbrio, né, entre
  • 00:18:39
    sujeito e praticar, essas coisinhas da
  • 00:18:40
    língua portuguesa, ela vai te ajudar
  • 00:18:42
    muito, tanto para você escrever um texto
  • 00:18:44
    eh geral, mas também o e-mail. Então,
  • 00:18:46
    vai, de repente, vale a pena deixar
  • 00:18:49
    ativada para que sempre quando você
  • 00:18:50
    terminar ah de escrever você tenha uma
  • 00:18:53
    conferência nesse processo. No outro
  • 00:18:55
    lado, uma outra ferramenta chamada Kbot,
  • 00:18:58
    ela é muito legal por às vezes, quando a
  • 00:19:00
    gente tem que fazer um texto, existe
  • 00:19:02
    inclusive uma necessidade da quantidade
  • 00:19:04
    de caracteres. Poxa, eu tenho que mandar
  • 00:19:07
    para um determinado evento ou ficou o
  • 00:19:09
    texto ficou muito longo para quem eu tô
  • 00:19:11
    mandando meu trabalho, a pessoa tem uma
  • 00:19:13
    grande dificuldade com textos longos.
  • 00:19:15
    Que que que o bot faz? Ah, muito bem.
  • 00:19:18
    Você joga teu texto e fala para ele:
  • 00:19:20
    "Olha, pode alterar significativamente,
  • 00:19:22
    ou seja, mexer bastante na lógica do seu
  • 00:19:24
    texto e você vai reescrever". Então, ele
  • 00:19:27
    vai pegar exatamente aquilo que você fez
  • 00:19:29
    e vai colocar aquilo em outras palavras,
  • 00:19:31
    inclusive muitas vezes com a quantidade
  • 00:19:33
    maior de palavras. Então são são cinco
  • 00:19:36
    plataformas só para vocês já poderem eh
  • 00:19:38
    ir adicionando os favoritos de vocês aí
  • 00:19:41
    para que vocês tenham eh ferramentas
  • 00:19:43
    para melhorar o processo da escrita, né?
  • 00:19:46
    Como eu tô conversando com vocês, que é
  • 00:19:47
    o público aqui da área de comunicação,
  • 00:19:49
    ah, a escrita é literalmente o dia a dia
  • 00:19:52
    de vocês. Então ficam eh fica como
  • 00:19:54
    dicas, ferramentas para que vocês possam
  • 00:19:56
    estar
  • 00:19:58
    operacionalizando alternativa de
  • 00:19:59
    melhoria de texto, independente do
  • 00:20:01
    idioma que você estiverem trabalhando,
  • 00:20:03
    tá bom? Pensando nisso, pessoal, quem
  • 00:20:06
    começa a trabalhar bastante com
  • 00:20:07
    pesquisa, ah, a gente acaba buscando
  • 00:20:10
    sempre estar por dentro do que tá
  • 00:20:11
    acontecendo. Quando eu digo por dentro
  • 00:20:13
    que tá acontecendo, às vezes eu tenho
  • 00:20:15
    que ler muitas coisas e eu acabo usando
  • 00:20:18
    ou referenciando no meu trabalho poucas
  • 00:20:20
    eh pouco pouco do que eu li. Ou seja, eu
  • 00:20:23
    acabo dando crédito ou mencionando
  • 00:20:25
    aquilo que eu coloquei. Por isso, a
  • 00:20:28
    brincadeira que tá aqui na tela para
  • 00:20:29
    vocês é, olha, a gente às vezes a gente
  • 00:20:30
    acaba gastando 6 horas lendo uma grande
  • 00:20:33
    quantidade de artigos, mas na verdade eu
  • 00:20:35
    acabo citando duas referências. Então o
  • 00:20:37
    exemplo que eu dei para vocês, poxa, na
  • 00:20:40
    minha pastinha lá eu tenho 35 artigos,
  • 00:20:42
    mas quais são os mais relevantes para me
  • 00:20:44
    ajudar a criar o argumento ou até mesmo
  • 00:20:47
    para que me ajude a entender o processo
  • 00:20:49
    aqui? Então essa ideia é usar as
  • 00:20:52
    ferramentas que eu vou mencionar com
  • 00:20:54
    vocês para que vocês tenham facilidade
  • 00:20:56
    de identificar de 35 artistos quais são
  • 00:20:59
    os dois principais. Lembrando, vou
  • 00:21:01
    amarrar com que a gente conversou bem no
  • 00:21:02
    início da nossa conversa, o objetivo da
  • 00:21:05
    nossa discussão não é que você deixe de
  • 00:21:07
    ler, tá? Não é que você use a ferramenta
  • 00:21:10
    ah para ganhar velocidade, mas não tá
  • 00:21:12
    ganhando profundidade, tá? O objetivo
  • 00:21:14
    principal aqui é conseguir mostrar para
  • 00:21:17
    vocês que ao invés de começar a ler
  • 00:21:19
    algum monte de artigo que você entende
  • 00:21:20
    que não vai te ajudar a criar argumento,
  • 00:21:22
    você não está lendo os melhores artigos,
  • 00:21:24
    a ferramenta vai conseguir sim ah
  • 00:21:27
    mostrar para você quais são os artigos
  • 00:21:29
    que você não pode deixar de ler uma
  • 00:21:31
    série de critérios nesse processo. Nesse
  • 00:21:34
    sentido, como vocês estão vendo na tela,
  • 00:21:36
    cada setinha dessa é que a gente chama
  • 00:21:38
    numa lógica de bibliometria, numa lógica
  • 00:21:41
    da bibliografia dos trabalhos. de
  • 00:21:44
    metado. Por que que o metadoo se torna
  • 00:21:46
    tão importante? Todas as informações que
  • 00:21:49
    tem estão disponíveis no artigo, como
  • 00:21:51
    cada uma das setinhas, o exemplo que eu
  • 00:21:53
    trouxe para vocês, ela é um tipo de
  • 00:21:56
    informação em que a inteligência
  • 00:21:58
    artificial vai mapear na hora de
  • 00:22:00
    apresentar os seus resultados. Por que
  • 00:22:02
    que isso se torna extremamente
  • 00:22:03
    desafiador? Por quê? Tão importante
  • 00:22:06
    quanto, por exemplo, eu ter um artigo
  • 00:22:07
    publicado, é que esse artigo consiga ter
  • 00:22:11
    impacto, ou seja, que as pessoas
  • 00:22:13
    descubram o meu trabalho para que elas
  • 00:22:15
    tenham acesso a tudo aquilo que eu
  • 00:22:17
    pesquisei e, obviamente, elas consigam
  • 00:22:19
    ah me citar, consigam referenciar aquilo
  • 00:22:21
    que eu tô desenvolvendo. Então, nesse
  • 00:22:23
    sentido, tem ah uma reflexão que a gente
  • 00:22:26
    precisa fazer que tão importante quanto
  • 00:22:28
    escrever um artigo é pensar com calma,
  • 00:22:31
    por exemplo, no meu título. Quais são os
  • 00:22:33
    meus títulos? Ah, qual que é a clareza?
  • 00:22:35
    Qual a imagem que eu quero, qual a
  • 00:22:37
    lógica que eu quero transmitir? Quando
  • 00:22:40
    eu faço um resumo, será que eu deixei
  • 00:22:42
    claro meu objetivo? Deixei claro a minha
  • 00:22:43
    lacuna, a minha contribuição e os meus
  • 00:22:46
    reais achados, tanto acadêmicos quanto
  • 00:22:48
    gerenciais, por exemplo? Isso eu tenho
  • 00:22:50
    que deixar claro. Por quê? Quando eu
  • 00:22:52
    tiver fazer uma busca, como eu mencionei
  • 00:22:54
    para vocês, das cinco principais eh
  • 00:22:56
    cinco principais motivos, se eu não
  • 00:22:59
    deixei isso com clareza lá no meu texto,
  • 00:23:02
    na hora que a própria ferramenta for
  • 00:23:03
    buscar os artigos que estão no local que
  • 00:23:05
    eu publiquei o meu, por exemplo, ele não
  • 00:23:07
    vai me encontrar, então vai minimizar
  • 00:23:09
    com toda certeza a quantidade de
  • 00:23:12
    potencial para que o meu trabalho possa
  • 00:23:14
    ah efetivamente ser citado. Então esse é
  • 00:23:17
    o primeiro contato pra gente conseguir
  • 00:23:18
    pensar que, né, vocês que trabalham
  • 00:23:21
    bastante com essa questão de texto, se
  • 00:23:24
    torna extremamente estratégico a boa
  • 00:23:26
    qualidade daquilo que eu estou colocando
  • 00:23:29
    no meu documento, porque depois as
  • 00:23:30
    ferramentas efetivamente vão acabar
  • 00:23:32
    encontrando aquilo que eu tô tentando
  • 00:23:34
    apresentar pro meu leitor de maneira
  • 00:23:36
    geral. E se eu tô pensando que tá tudo
  • 00:23:39
    amarado por trás disso tudo, basicamente
  • 00:23:42
    eu vou mostrar para vocês agora três
  • 00:23:43
    ferramentas para que vocês possam ah
  • 00:23:46
    adicionar no dia a dia de vocês quando
  • 00:23:48
    vocês esverem trabalhando com pesquisa.
  • 00:23:51
    De maneira geral, acho que vale a pena a
  • 00:23:53
    gente já eu mencionar isso com vocês
  • 00:23:54
    agora, que é o seguinte, ó. Não é de
  • 00:23:57
    forma nenhuma as três únicas
  • 00:23:59
    plataformas, mas quando eu tava ah
  • 00:24:02
    pensando, planejando que a gente ia
  • 00:24:04
    conversar hoje, a a estratégia é eu
  • 00:24:07
    preciso mostrar ferramentas e que vão
  • 00:24:09
    amarrar uma lógica do que a gente acaba
  • 00:24:11
    fazendo para descobrir ou conduzir
  • 00:24:14
    eventualmente uma pesquisa, tá? Então
  • 00:24:17
    essas essas plataformas que eu vou
  • 00:24:18
    mostrar para vocês, dá para trabalhar
  • 00:24:20
    tranquilamente aí de maneira gratuita
  • 00:24:22
    para dar as respostas para vocês, o que
  • 00:24:24
    é importante e também dá para discutir
  • 00:24:26
    alguns elementos, tá bem? Ah, a primeira
  • 00:24:29
    plataforma chamada de consensos, tá? O
  • 00:24:32
    próprio nome dá uma um direcion
  • 00:24:34
    direcionamento bem legal que é o
  • 00:24:35
    seguinte: será que aquilo que eu tô
  • 00:24:38
    estudando já é um consenso? Será que
  • 00:24:41
    aquilo que eu tô estudando todo mundo já
  • 00:24:44
    concorda que tá acontecendo? Então vou
  • 00:24:46
    imaginar o seguinte. Ah, será que o
  • 00:24:49
    investimento em marketing, por exemplo,
  • 00:24:51
    faz com que as empresas aumentem o
  • 00:24:54
    lucro? Será que todo mundo concorda com
  • 00:24:56
    isso? Não. Um exemplo que eu coloquei na
  • 00:24:57
    tela. Será que as a inteligência
  • 00:25:00
    artificial afeta, transforma, impacta a
  • 00:25:04
    educação? Isso obviamente é uma é um
  • 00:25:07
    desafio que eu quero investigar para ver
  • 00:25:09
    se eu consigo trabalhar ou contribuir
  • 00:25:11
    com isso. Quando eu coloco palavras em
  • 00:25:13
    que a dica da própria ferramenta, quando
  • 00:25:16
    vocês forem pensar na área de vocês, é
  • 00:25:18
    que vocês tentem estabelecer perguntas
  • 00:25:20
    que que representam causa e efeito. Eu
  • 00:25:23
    acho que uma a o X muda o Y, por
  • 00:25:26
    exemplo. Então, eu acho que técnicas de
  • 00:25:29
    storytell impactam em melhores notícias
  • 00:25:32
    jornalísticas.
  • 00:25:33
    Ah, que que desenhos t melhor
  • 00:25:37
    visualização e na criação, por exemplo,
  • 00:25:39
    de um argumento, alguma coisa nesse
  • 00:25:40
    sentido. O que que ela tem? Como vocês
  • 00:25:43
    podem ver no cantinho esquerdo, tem uma
  • 00:25:44
    palavra chamado de síntese, né, que tá
  • 00:25:47
    marcado com a bolinha verde. Que que
  • 00:25:49
    isso quer dizer? Quando eu coloco a
  • 00:25:50
    minha perspectiva e marco esse
  • 00:25:52
    botãozinho, ele vai, ele vai lá dentro
  • 00:25:54
    da base de artigos dele. E aí eu tô
  • 00:25:57
    falando de uma base eh chamada de
  • 00:25:59
    semantic, em que ali tem mais ou menos
  • 00:26:02
    milhares e milhões e milhões de
  • 00:26:03
    trabalhos. Então ele vai pegar a minha
  • 00:26:05
    proposta, vai lá na base, ele conhece,
  • 00:26:08
    vai fazer uma série de análises e fala:
  • 00:26:10
    "Opa, consegui descobrir o que você
  • 00:26:12
    precisa". E ele vai te mostrar dois
  • 00:26:13
    principais resultados. O primeiro
  • 00:26:16
    resultado pelo sumário, ele vai dar um
  • 00:26:18
    conceito, um direcionamento de artigos
  • 00:26:21
    em que ele entende tem mais potencial.
  • 00:26:24
    Artigos que têm mais potencial nesse
  • 00:26:26
    caso são aqueles que moro de citação,
  • 00:26:29
    porque uma forma da gente medir se
  • 00:26:30
    aquele artigo de alguma forma teve
  • 00:26:32
    impacto,
  • 00:26:35
    discussão é realmente número de citação.
  • 00:26:37
    Então ele vai gerar para você um
  • 00:26:39
    conceito, vai gerar um sumário com os
  • 00:26:41
    aspectos mais importantes. Você vai est
  • 00:26:43
    amarrando a literatura. Exatamente.
  • 00:26:45
    Nesse contexto. Então, se você tiver
  • 00:26:47
    ainda numa etapa exploratória sobre
  • 00:26:49
    Aquiro, pode ser o primeiro momento de
  • 00:26:51
    você já ter um conceito geral sobre
  • 00:26:53
    aquilo alinhado à literatura. Então, não
  • 00:26:56
    é que eu acho o conceito veio da
  • 00:26:58
    literatura a priori. Muito bem. Depois
  • 00:27:01
    disso, eu tenho no outro lado ali, eu
  • 00:27:04
    tenho uma métrica como se fosse o
  • 00:27:05
    termômetro de consenso. O que que isso é
  • 00:27:07
    legal? Será que a pesquisa que eu estou
  • 00:27:10
    fazendo todo mundo acha a mesma coisa?
  • 00:27:13
    Porque concorda que se todo mundo já
  • 00:27:14
    entende que a inteligência artificial
  • 00:27:17
    vai mudar o mundo, não é? Beleza? É
  • 00:27:18
    difícil eu conseguir trazer alguma coisa
  • 00:27:20
    muito eh diferente disso. Então aqui tá
  • 00:27:24
    mostrando, por exemplo, ali na na
  • 00:27:26
    barrinha da cor verde, olha, 62%
  • 00:27:29
    entendem que sim, 38 diz que
  • 00:27:32
    provavelmente, possivelmente, opa,
  • 00:27:34
    pensando como forma de eu começar a
  • 00:27:37
    criar o argumento do que eu vou fazer,
  • 00:27:39
    eu posso, opa, se tem ali 38% dos
  • 00:27:42
    artigos, que obviamente se você for
  • 00:27:44
    descer na página depois no exemplo que
  • 00:27:46
    eu tô dando, vocês vão conseguir
  • 00:27:47
    identificar inclusive os artigos, tá?
  • 00:27:50
    fala: "Pô, se 38 eu não tenho certeza,
  • 00:27:53
    talvez tá caiba uma boa discussão,
  • 00:27:55
    porque não a, ou seja, não é o consenso,
  • 00:27:58
    né? Ah, nem todo mundo tá tem ciência,
  • 00:28:01
    tem eh consciência ou concorda que
  • 00:28:03
    aquilo vai acontecer. Poxa, tá aí uma
  • 00:28:06
    forma de eu conseguir ah descobrir se
  • 00:28:09
    aquilo é relevante ou não, tá? Então,
  • 00:28:11
    essa primeira ferramenta é uma primeira
  • 00:28:15
    opção de eu conseguir utilizar da melhor
  • 00:28:17
    maneira possível opções, tá? E
  • 00:28:20
    necessariamente essas opções eu vou
  • 00:28:22
    conseguir validar por meio da literatura
  • 00:28:24
    e vou conseguir também direcionar quais
  • 00:28:26
    são os caminhos, tá certo? Uma outra
  • 00:28:29
    alternativa que eu sugiro para vocês é
  • 00:28:31
    uma ferramenta que o nome dela não é
  • 00:28:34
    muito parecido com quando vocês colocam
  • 00:28:35
    no Google. Por isso que eu coloquei o
  • 00:28:37
    nome da ferramenta em cima e embaixo tem
  • 00:28:40
    ah o RLD dele, tá? O nome da plataforma
  • 00:28:43
    é chamado Saiy Space, que é essa que
  • 00:28:46
    vocês estão vendo aqui na tela embaixo,
  • 00:28:49
    typeset.io, ah, é URL, ó, é o endereço
  • 00:28:52
    que vocês precisam digitar para chegar
  • 00:28:54
    na ferramenta. O que que ela vai fazer
  • 00:28:55
    que é bem legal? Do lado esquerdo tem
  • 00:28:59
    uma lupa, ele vai abrir uma série de
  • 00:29:01
    opções. O que que ele vai fazer, que eu
  • 00:29:03
    acho que é muito bacana, ele vai
  • 00:29:05
    conseguir customizar e vai conseguir,
  • 00:29:07
    obviamente, ajudar bastante a que vocês
  • 00:29:09
    tenham um pouco mais de facilidade e
  • 00:29:11
    fala o seguinte: "Bem, eu preciso
  • 00:29:13
    identificar o que foi feito, o que que a
  • 00:29:17
    literatura sabe sobre o meu tema, o que
  • 00:29:19
    que a literatura já, qual que a
  • 00:29:22
    literatura já tem de informação.
  • 00:29:25
    quem foi pesquisado, o que que foi
  • 00:29:28
    encontrado, qual era a lacuna, qual era
  • 00:29:30
    a teoria, qual método foi usado, ah,
  • 00:29:34
    como é que, qual foi a principal
  • 00:29:35
    implicação gerencial? Essa essa essas
  • 00:29:39
    informações, elas vão ser geradas
  • 00:29:42
    automaticamente, gerando o colunas.
  • 00:29:45
    Então, como vocês podem ver na tela, na
  • 00:29:47
    primeira coluna tem o nome do artigo,
  • 00:29:49
    depois nome do artigo, eu tenho os
  • 00:29:51
    insightes. Que que esse artigo tá
  • 00:29:53
    trazendo de novidade? Depois eu tenho a
  • 00:29:55
    metodologia, depois eu tenho a
  • 00:29:57
    conclusão. E o legal é que a medida que
  • 00:29:59
    vocês forem dando setinha pro lado, eh,
  • 00:30:02
    vocês podem estar aumentando as colunas,
  • 00:30:04
    trazendo mais informação. Então, ao
  • 00:30:06
    invés de, lembra que eu falei para vocês
  • 00:30:08
    que muitas vezes a gente tem muita
  • 00:30:10
    informação e fazer isso na mão pode
  • 00:30:12
    ficar cansativo e acabo não conseguindo
  • 00:30:14
    ter clareza sobre as oportunidades de
  • 00:30:16
    pesquisa que eu tenho. Nesse sentido,
  • 00:30:19
    uma tabela como essa, que inclusive você
  • 00:30:21
    pode exportar por Excel para fazer uma
  • 00:30:23
    discussão ou uma outra análise, por
  • 00:30:25
    exemplo, você vai dar uma olhada nessa
  • 00:30:27
    tabela e vai ter uma clareza do que que
  • 00:30:29
    a literatura sabe sobre aquele tema que
  • 00:30:31
    você tá trabalhando. Então isso vai
  • 00:30:33
    ajudar muito que ao invés de você ficar
  • 00:30:35
    lendo uma monte de artigo e indo lá no
  • 00:30:37
    Excel manual colocando artigo A isso,
  • 00:30:40
    artigo B aquilo, artigo C aquilo, ele
  • 00:30:42
    vai ter uma outra lógica que é uma
  • 00:30:45
    lógica de deixar isso tudo automatizado,
  • 00:30:47
    já tá na tua planilha e aí você como
  • 00:30:49
    pesquisador, você como ah quem vai estar
  • 00:30:52
    efetivamente trabalhando com aquilo,
  • 00:30:54
    você fala: "Poxa, tô analisando aqui dos
  • 00:30:57
    10 artigos que ele tá recomendando, dois
  • 00:30:59
    aqui estão muito fora do que eu vou
  • 00:31:01
    trabalhar." Legal. É mesmo tempo ah que
  • 00:31:04
    eu tô gastando lendo coisas que não vão
  • 00:31:05
    ser importantes, mas eu consigo
  • 00:31:07
    descobrir quais artigos tiveram achados
  • 00:31:10
    e aí eu volto. Não é que você vai deixar
  • 00:31:11
    de ler, mas aí você vai pegar aqueles
  • 00:31:13
    artigos, por exemplo, fornos mais
  • 00:31:15
    importantes que os achados fazem sentido
  • 00:31:18
    ah para você criar o argumento e aí
  • 00:31:20
    necessariamente você acaba trazendo isso
  • 00:31:22
    para essa discussão aqui, tá? Obviamente
  • 00:31:25
    você pode estar fazendo isso com vários
  • 00:31:27
    tipos de palavras, tá? Então aqui vocês
  • 00:31:30
    vão perceber que lá no canto superior
  • 00:31:32
    aqui vai ter um desafio, algo para que a
  • 00:31:34
    gente consiga refletir da melhor forma,
  • 00:31:35
    que é o
  • 00:31:36
    seguinte, eu preciso ter bons problemas
  • 00:31:39
    de pesquisa, tá? Bons problemas de
  • 00:31:42
    pesquisa, obviamente estão muito
  • 00:31:43
    alinhados à qualidade daquela informação
  • 00:31:45
    que eu tenho. Só que vocês vão perceber
  • 00:31:47
    que à medida que eu for colocando
  • 00:31:49
    problema de pesquisa paraa ferramenta
  • 00:31:51
    descobrir, por exemplo, sobre aquilo que
  • 00:31:52
    já foi feito, eu vou conseguir ter
  • 00:31:55
    contribuições à própria ferramenta.
  • 00:31:57
    Lembra que eu falei para vocês a
  • 00:31:58
    ferramenta que tem um grande volume de
  • 00:32:01
    leitura já feita, já mapeada. Então, a
  • 00:32:04
    forma, além de para conseguir mostrar
  • 00:32:06
    para mim uma tabela com os principais
  • 00:32:08
    resultados, eu vou ter também uma outra
  • 00:32:10
    contribuição que vai me ajudar a
  • 00:32:12
    formular, formular um bom problema de
  • 00:32:14
    pesquisa. Outro aspecto que eu acho
  • 00:32:16
    muito legal dessa ferramenta aqui, eh,
  • 00:32:20
    você pode pegar ah os artigos de PDF que
  • 00:32:23
    você tem na tua máquina, aquela pastinha
  • 00:32:25
    obscura, aquela pastinha que você foi
  • 00:32:26
    guardador um monte de coisa que um dia
  • 00:32:28
    você ia parar para ler. Que que você
  • 00:32:30
    pode fazer? Você vem na ferramenta, sobe
  • 00:32:33
    esse PDF, automaticamente a ferramenta
  • 00:32:36
    vai ler o seu PDF. É claro, pessoal,
  • 00:32:39
    aqui cabe uma só uma discussão rápida. O
  • 00:32:42
    PDF tem que est em boas condições. Que
  • 00:32:44
    que isso quer dizer? Se for uma sheric
  • 00:32:46
    da Sherx, ele vai ter dificuldade em
  • 00:32:48
    conseguir ler. Mas geralmente se você
  • 00:32:50
    pega ah uma reportagem ou você pega algo
  • 00:32:53
    direto do site, por exemplo, você vai
  • 00:32:55
    ele vai conseguir ler tranquilamente. O
  • 00:32:57
    que que ela vai fazer? Uma lógica de
  • 00:32:59
    interação homem máquina. que a
  • 00:33:00
    inteligência artificial se tornou
  • 00:33:02
    extremamente fácil e também popular é na
  • 00:33:05
    questão de chat. Eu pergunto, ele
  • 00:33:08
    responde, ele me dá o feedback, eu
  • 00:33:10
    formulo uma outra pergunta. Isso vai
  • 00:33:12
    ver, por exemplo, no cantinho direito de
  • 00:33:14
    vocês, na parte em branco, eu vou fazer
  • 00:33:16
    perguntas que inclusive ele vai
  • 00:33:19
    guardando aquelas que são mais feitas.
  • 00:33:21
    Como que determinada pergunta acontece
  • 00:33:23
    com grande velocidade, eu tenho
  • 00:33:26
    facilidade para conseguir descobrir se
  • 00:33:28
    eu tô fazendo as perguntas certas.
  • 00:33:30
    Então, qual é o resumo? Ah, ou lê para
  • 00:33:34
    mim o resumo e me conta em três linhas.
  • 00:33:37
    Lê para mim aqui e me fala qual que é a
  • 00:33:39
    principal teoria. lê para mim e fala
  • 00:33:41
    qual que é o método, ou seja, como é que
  • 00:33:43
    a pesquisa foi conduzida, qual foi o
  • 00:33:45
    principal achado. E isso se torna
  • 00:33:48
    extremamente legal para que eu consiga
  • 00:33:49
    selecionar os artigos que eu vou ler.
  • 00:33:52
    Então é uma ferramenta para você pegar
  • 00:33:53
    aquela pastinha, aqueles artigos que
  • 00:33:55
    você ainda tá no processo de identificar
  • 00:33:58
    se é relevante ou não, para você jogar
  • 00:34:00
    ela para dentro da ferramenta e você
  • 00:34:01
    selecionar. E à medida que você tiver
  • 00:34:03
    essa interação, você vai dizer: "Olha,
  • 00:34:06
    não, esse aqui tá muito longe, muito
  • 00:34:07
    distante do que eu quero. Tchau pro
  • 00:34:09
    artigo". Ah, esse aqui já tem uma
  • 00:34:11
    discussão legal. Ele fez um resumo sobre
  • 00:34:13
    tal informação. Ótimo, já separa porque
  • 00:34:16
    depois você pode ler, mergulhar, porque
  • 00:34:18
    aquela leitura, a, aquela informação vai
  • 00:34:21
    ser muito importante para que você
  • 00:34:22
    consiga criar argumentos. Ainda nesse
  • 00:34:25
    sentido, no canto superior, não sei se
  • 00:34:27
    vocês conseguem enxergar, tá numa cor
  • 00:34:29
    roxa, tá escrito assim: "E explicar
  • 00:34:31
    matemática e tabela". Essa plataforma
  • 00:34:34
    tem um ponto que é bem legal, que é o
  • 00:34:35
    seguinte: às vezes a gente pega eh
  • 00:34:38
    artigos, pega materiais para ler e não
  • 00:34:41
    tá claro, por exemplo, alguma equação ou
  • 00:34:44
    também não tá clara
  • 00:34:46
    alguma alguma figura. O que que essa
  • 00:34:49
    ferramenta faz que é muito legal? A
  • 00:34:51
    medida do a partir do momento em que ele
  • 00:34:53
    já leu o seu trabalho, você clica lá em
  • 00:34:55
    explicar matemática e tabela, você
  • 00:34:56
    seleciona a tabela, solta a do lado
  • 00:35:00
    direito aqui, ele vai explicar para você
  • 00:35:02
    aquilo. Então, determinada equação,
  • 00:35:04
    obviamente, como ele é o artigo, ele tem
  • 00:35:06
    uma base mais ou menos como é que aquilo
  • 00:35:08
    pode ser explicado. Ele vai dar um
  • 00:35:10
    resumo para você. Tem uma tabela que
  • 00:35:12
    você tá com dificuldade para
  • 00:35:13
    interpretar, por exemplo, mesma coisa,
  • 00:35:16
    mesmo processo. Ele vai vir, nesse caso
  • 00:35:18
    aqui, vai ler para você uma tabela, vai
  • 00:35:20
    ler um gráfico e fala: "Esse gráfico
  • 00:35:22
    está dizendo isso, isso, isso". Por que
  • 00:35:24
    que isso ajuda bastante? Porque às vezes
  • 00:35:26
    nem sempre os próprios artigos são
  • 00:35:29
    claros. Nem sempre os próprios artigos
  • 00:35:32
    contribuem muito para que a gente
  • 00:35:34
    consiga entender. Então, como a
  • 00:35:36
    inteligência artificial ele vai
  • 00:35:37
    comparando um artigo em detrimento a uma
  • 00:35:39
    grande base de informações que ele tem,
  • 00:35:42
    nesse caso, necessariamente ele vai
  • 00:35:44
    conseguir mostrar para mim a melhor
  • 00:35:46
    interpretação que eu posso ter atrelado
  • 00:35:49
    ao artigo e, obviamente, atrelado também
  • 00:35:51
    a uma base de leitura que ele fez, tá?
  • 00:35:53
    Então, eh, ao menos, para mim, uma das
  • 00:35:55
    ferramentas que eu gosto bastante, ela é
  • 00:35:57
    totalmente gratuita, de acordo com os
  • 00:36:00
    desenvolvedores, ela vai continuar
  • 00:36:02
    gratuita. Aí você pode ir nela, só para
  • 00:36:04
    vocês depois poderem explorar e deixar
  • 00:36:06
    salvo dos favoritos, tá? Ali você vai
  • 00:36:08
    poder, primeiro, você pode, fazer a
  • 00:36:11
    revisão da literatura, a tabelinha que
  • 00:36:13
    eu mostrei anteriormente. Ah, você pode
  • 00:36:16
    ler o artigo, como eu tô mostrando para
  • 00:36:18
    vocês na tela. Se você quiser saber se
  • 00:36:21
    eh o texto que você tá lendo, ele é
  • 00:36:23
    feito percentualmente, né, ou por um ano
  • 00:36:27
    ou por uma máquina, ele tem também uma a
  • 00:36:29
    ferramenta para você conseguir avaliar
  • 00:36:32
    percentualmente a chance determinado
  • 00:36:34
    texto ser escrito por homem ou por
  • 00:36:36
    máquina. E tem uma outra ferramenta
  • 00:36:38
    também de você parafrasear. Então aquele
  • 00:36:41
    exemplo que eu tinha dado aqui o bot,
  • 00:36:42
    ele faz também. eu jogo o meu texto, eu
  • 00:36:45
    quero que ele reescreva aquele texto
  • 00:36:47
    numa quantidade menor, por exemplo, ele
  • 00:36:49
    vai conseguir automatizar, vai te dar
  • 00:36:51
    esse feedback, tá? Então é uma
  • 00:36:52
    ferramenta que eu acho que vale muito a
  • 00:36:53
    pena ah explorar para conseguir
  • 00:36:56
    trabalhar. E por fim, eu vou mencionar
  • 00:36:58
    uma com vocês em que eh ao menos para
  • 00:37:01
    mim é uma das principais, assim, ele
  • 00:37:03
    ajuda muito. Ele agora tá começando essa
  • 00:37:06
    ferramenta, cresceu bastante nos últimos
  • 00:37:08
    meses e agora ela tem o módulo pago, tá?
  • 00:37:10
    Mas de maneira ah positiva dá para fazer
  • 00:37:13
    bastante na tela, sugiro que quando
  • 00:37:15
    vocês entrarem no site do
  • 00:37:18
    Elicit de olho em duas opções do que
  • 00:37:20
    vocês podem fazer. Primeiro, tem o campo
  • 00:37:23
    de busca. Obviamente a mesma lógica do
  • 00:37:25
    SIS Space que eu acabei de falar para
  • 00:37:27
    vocês, eu vou fazer uma pergunta. Então
  • 00:37:30
    eu vou dizer para ele
  • 00:37:32
    alternativas do que eu quero que ele
  • 00:37:34
    identifique. Nesse caso, eu posso
  • 00:37:36
    colocar assim apenas na terminologia,
  • 00:37:38
    data storytelling, por exemplo, ou eu
  • 00:37:41
    posso colocar uma pergunta de pesquisa
  • 00:37:42
    elaborada, como eu mencionei lá no
  • 00:37:44
    consensos. Olha a como que a
  • 00:37:47
    inteligência artificial é é efetiva na
  • 00:37:49
    educação. Qualquer uma das duas ele vai
  • 00:37:51
    se virar bem. À medida que você começar
  • 00:37:53
    também nesse mesmo campo digital que
  • 00:37:55
    você tá buscando, ele vai ter o módulo
  • 00:37:58
    de tá recomendação que chama de
  • 00:38:01
    brainstorming research problem. Então
  • 00:38:03
    assim, vai te dar uma ideia ou sugestões
  • 00:38:05
    de como é que você pode formular aquele
  • 00:38:07
    programa. E isso vale a pena você
  • 00:38:09
    explorar na segunda opção que vocês vão
  • 00:38:11
    encontrar nesse bloco, tá? Em cima, do
  • 00:38:14
    lado direito aqui da tela, vocês devem
  • 00:38:16
    estar vendo uma opçãozinha chamada de
  • 00:38:17
    tasks ou tarefas, né? Quando você clicar
  • 00:38:20
    em tesques ou tarefa, a ferramenta tem
  • 00:38:23
    feito uma opção e tem desenvolvido
  • 00:38:25
    bastante essa lógica de algoritmo que
  • 00:38:27
    ele vai organizando opções a partir de
  • 00:38:30
    tudo que ele leu. Essa ferramenta que eu
  • 00:38:32
    falei para vocês lá no início da nossa
  • 00:38:33
    conversa em que ele já leu um pouco mais
  • 00:38:36
    de 177 milhões de artigos. Eu imagino
  • 00:38:39
    como ele já aprendeu. Ah, imagina que
  • 00:38:41
    ele já conseguiu descobrir muita coisa
  • 00:38:44
    eh bem escrita e muita coisa mal
  • 00:38:46
    escrita. Quando eu clico em testes, ele
  • 00:38:48
    vai ter, por exemplo, poxa, eu tô
  • 00:38:50
    querendo entender um conceito, eu tô
  • 00:38:52
    querendo entender a algo que eu não
  • 00:38:54
    tenho a mínima ideia o que que seja.
  • 00:38:56
    Ainda quando eu clico em tes vou poder
  • 00:38:59
    trabalhar com uma lógica lá de ajuda
  • 00:39:00
    para criar problema de pesquisa. O que
  • 00:39:03
    que isso se torna extremamente
  • 00:39:04
    importante? Ele vai criar problemas de
  • 00:39:07
    pesquisa, ou seja, aquilo que você pode
  • 00:39:08
    investigar, aquilo que você pode
  • 00:39:11
    conduzir o seu trabalho a partir do
  • 00:39:13
    literatura. Então, algo que a gente
  • 00:39:15
    acabaria fazendo na mão, né, tentando
  • 00:39:17
    descobrir, por exemplo, ah, poxa, mas o
  • 00:39:19
    que que é interessante, né? Qual que é
  • 00:39:20
    um hot topic aí que eu posso estudar
  • 00:39:23
    sobre aquilo? Aqui vai ser uma forma de
  • 00:39:25
    facilitar. Por quê? El vai pegar uma
  • 00:39:27
    matemática e vai fazer todo o processo
  • 00:39:30
    de leitura na base dele, fazendo
  • 00:39:31
    recomendações do que ele tá entendendo
  • 00:39:33
    que seriam pesquisas futuras. E aí você
  • 00:39:36
    tem, obviamente, uma grande facilidade
  • 00:39:38
    para você conseguir discutir e voltar na
  • 00:39:41
    literatura e verificar, poxa, acho que
  • 00:39:42
    tenho boas ideias aqui para poder
  • 00:39:44
    trabalhar. Uma outra lógica, ele também
  • 00:39:46
    pode te ajudar a criar um escopo de
  • 00:39:49
    teorias que você pode trabalhar, porque
  • 00:39:51
    ele vai pegando a temática, vai
  • 00:39:52
    verificar naquela temática em outros
  • 00:39:54
    artigos quais teorias foram usadas.
  • 00:39:56
    Então ele vai fazendo toda essa essa
  • 00:39:59
    amarração também. Acho que vale esse
  • 00:40:01
    ponto bastante a pena também. E aqui ele
  • 00:40:04
    também faz outro ponto que eu acho
  • 00:40:05
    interessante. Não se sai spac pra gente
  • 00:40:08
    gerar aquele aquela conversa home e
  • 00:40:11
    máquina, eu é pegando um artigo por vez.
  • 00:40:13
    Ótimo. Naquela tabela maior que eu
  • 00:40:15
    mostrei para vocês na tabel tem várias
  • 00:40:17
    colunas. Nessa coluna ele vai tirando
  • 00:40:18
    informações dos
  • 00:40:19
    artigos. Ele vai pegando apenas a base
  • 00:40:22
    dele. Então em geral essa base ela acaba
  • 00:40:24
    pegando, a última vez que eu olhei, ah,
  • 00:40:27
    se eu não me engano, artigios explicados
  • 00:40:28
    até o ano de 2022. Então tem aí
  • 00:40:31
    obviamente um grande um grande gap, né?
  • 00:40:33
    Tem um um ano aí faz bastante diferença,
  • 00:40:35
    né? uma lógica de produção e de eh
  • 00:40:38
    atualidades da discussão. O que o Elist
  • 00:40:41
    pode fazer, que eu recomendo que vocês
  • 00:40:43
    deixem no favoritos, é o seguinte: se
  • 00:40:45
    você já tiver na tua máquina até 50
  • 00:40:48
    artigos, se você ah se quiser fazer mais
  • 00:40:51
    leituras simultaneamente tem o módulo
  • 00:40:54
    pago, você vai subir as 50DF que tem na
  • 00:40:58
    tua máquina e ele vai criar aquela
  • 00:41:00
    tabela que eu mostrei para vocês no C
  • 00:41:02
    Space. Por que que isso é importante? Se
  • 00:41:05
    você quer eh mergulhar num artigo que
  • 00:41:07
    você já conhece, ou se você quiser
  • 00:41:09
    mergulhar em artigos em que já te
  • 00:41:11
    encaminharam, falar: "Olha, esse aqui
  • 00:41:12
    são os melhores quando teu professor,
  • 00:41:14
    orientador, especialista". É uma é uma
  • 00:41:16
    única plataforma ah que consegue fazer
  • 00:41:19
    isso de maneira automatizada e rápida.
  • 00:41:21
    Ah, a vai pegar os 50 PDFs, vai ler
  • 00:41:24
    tudo, vai criar aquela coluninha,
  • 00:41:26
    artigo, teoria, lacuna, método,
  • 00:41:29
    contribuição, implicação e por aí vai.
  • 00:41:31
    Então isso com toda certeza facilita
  • 00:41:34
    substancialmente o nosso processo eh de
  • 00:41:37
    trabalho aí, tá? Então, só
  • 00:41:39
    recapitulando, pessoal, se vocês fossem
  • 00:41:42
    trabalhar como evolução, tá, assim,
  • 00:41:43
    quais ferramentas usar para ter ideias
  • 00:41:46
    ou para de repente até mesmo avaliar o
  • 00:41:48
    meu trabalho com cursão de curso.
  • 00:41:50
    Consensos em primeiro para você poder
  • 00:41:52
    identificar oportunidades, se eu tô
  • 00:41:55
    fazendo já alguma coisa que tá batida ou
  • 00:41:57
    se você consegue enxergar algum
  • 00:41:59
    percentual. Na outra plataforma, na CSI
  • 00:42:02
    Space, você pode pegar os artigos estão
  • 00:42:04
    parados na tua máquina e subir na
  • 00:42:06
    plataforma para que você consiga ler com
  • 00:42:08
    velocidade. Aí sim você passa a
  • 00:42:10
    selecionar aquilo que é o mais
  • 00:42:12
    importante para você poder ah mergulhar
  • 00:42:15
    naquele trabalho. E se você precisar
  • 00:42:17
    formular problemas de pesquisa, o list
  • 00:42:20
    vai te ajudar com base na literatura,
  • 00:42:21
    até para você pensar em oportunidades ou
  • 00:42:24
    até mesmo eh desafios nesse sentido. E
  • 00:42:28
    se você quiser que fazer uma leitura até
  • 00:42:31
    2022, do que foi feito, já criar uma
  • 00:42:33
    tabelinha para você colocar no Excel
  • 00:42:35
    para fazer uma discussão com o teu
  • 00:42:36
    grupo, você sa faz muito bem. Se você
  • 00:42:39
    quiser pegar os artigos em PDF que já
  • 00:42:41
    estão na tua máquina, usa o elist 50.
  • 00:42:44
    Ah, mas eu tenho 200. Sobe 50 e gera.
  • 00:42:47
    Sobe 50 gera. Pode fazer numa boa. Para
  • 00:42:50
    você ter o mapeamento da literatura
  • 00:42:51
    automaticamente com uso de inteligência
  • 00:42:54
    artificial, tá bom?
  • 00:42:56
    Bem, ah, basicamente tinha planejado pra
  • 00:42:59
    gente poder bater um papo até aqui, tá?
  • 00:43:01
    Novamente, pessoal, não deixem de forma
  • 00:43:03
    nenhuma de ler os artigos, de cada vez
  • 00:43:05
    mais ler. Eu digo que a leitura de bons
  • 00:43:09
    artigos, sua grande maioria vai fazer
  • 00:43:10
    com que nós tenhamos mais facilidade
  • 00:43:13
    para escrever, a gente tem mais
  • 00:43:14
    facilidade para formar a as ideias
  • 00:43:16
    também, mas com o uso da inteligência
  • 00:43:18
    artificial vocês vão gastar o tempo
  • 00:43:21
    naquelas informações, naqueles
  • 00:43:22
    documentos que são realmente
  • 00:43:24
    importantes, tá? Fica aqui totalmente à
  • 00:43:27
    disposição. Depois se vocês puderem me
  • 00:43:28
    procurar nas redes pra gente poder bater
  • 00:43:30
    um papo, algo que não tenha ficado
  • 00:43:32
    claro, fica super à vontade mandar uma
  • 00:43:34
    uma mensagem para eu ficar muito
  • 00:43:36
    contente de te ajudar, tá bom? Agradeço
  • 00:43:38
    a toda a equipe, a Fernanda, professora
  • 00:43:40
    Elisângel pelo convite e até uma
  • 00:43:44
    [Música]
  • 00:43:46
    próxima. Oh.
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