Inovação na gestão de arquivos universitários: um assistente virtual com Inteligência Artificial Generativa

Abstract

Os arquivos universitários lidam diariamente com demandas de orientação sobre classificação, transferência, recolhimento, eliminação e acesso a documentos, que em geral são respondidas de forma individual pelas equipes técnicas. Este estudo teve como objetivo desenvolver e avaliar um assistente virtual com Inteligência Artificial Generativa (IAGen) voltado à orientação arquivística, ao atendimento e à gestão documental na Coordenação de Arquivo Geral (CAG) da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), que recebeu o nome de Mediador de Orientação e Zelo Arquivístico para Acesso, Recuperação e Transparência (MOZAART). A pesquisa foi aplicada, com abordagem predominantemente qualitativa e uso complementar de dados quantitativos. O percurso metodológico incluiu revisão bibliográfica, exame dos dispositivos legais e normativos aplicáveis à gestão documental, diagnóstico das demandas recebidas pela CAG, definição dos requisitos do assistente, desenvolvimento do protótipo e dois ciclos de testes com usuários de diferentes perfis. Entre os ciclos, foi incorporado ao assistente o Framework Arquivístico de MOZAART, uma proposta teórico-operacional construída para aproximar o seu funcionamento das práticas arquivísticas e orientar o tratamento das demandas. O MOZAART utilizou uma base de conhecimento formada por legislação, instrumentos arquivísticos e documentos institucionais, associada a regras e controles técnicos e ao uso da IAGen na elaboração das respostas. No primeiro ciclo, foram recebidas 33 respostas de 40 convidados e, no segundo, 34 de 38, com alta adesão e avaliações predominantemente positivas nas duas etapas. A percepção de que o assistente forneceu informações inventadas, supostas ou apresentadas sem certeza caiu de 12,1% no primeiro ciclo para 2,9% no segundo, indicando redução desse tipo de ocorrência entre as versões. Permaneceram limitações quanto à precisão, à extensão de algumas respostas e à manutenção do contexto conversacional. Além do assistente, a pesquisa resultou no Framework Arquivístico de MOZAART, em um Vocabulário Controlado, em um Guia para Implantação do MOZAART em Arquivos Universitários e no Plano Preliminar de Implantação no Arquivo Central da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), que foi elaborado com base em informações e documentos públicos. Os resultados mostraram que o assistente tem potencial para apoiar a orientação inicial em arquivos universitários, com respostas fundamentadas em fontes documentais e reconhecimento dos limites da própria atuação, sem substituir a análise técnica do arquivista.

Abstract: University archives deal daily with requests for guidance on records classification, transfer, accessioning, disposal and access to documents, which are generally handled individually by technical staff. This study aimed to develop and evaluate a virtual assistant based on Generative Artificial Intelligence (GenAI) for archival guidance, user assistance and records management at the General Archive Coordination (CAG) of the Federal University of Rio Grande (FURG), named Mediator for Archival Guidance and Stewardship for Access, Retrieval and Transparency (MOZAART). This was applied research, with a predominantly qualitative approach and complementary use of quantitative data. The methodological path included a literature review, an examination of the legal and normative provisions applicable to records management, an assessment of the requests received by CAG, the definition of the assistantâ s requirements, prototype development and two cycles of testing with users of different profiles. Between the cycles, the MOZAART Archival Framework was incorporated into the assistant, a theoretical and operational proposal developed to align its operation more closely with archival practices and guide the handling of requests. MOZAART used a knowledge base composed of legislation, archival instruments and institutional documents, combined with rules, technical controls and the use of GenAI in generating responses. In the first cycle, 33 responses were received from 40 invited participants and, in the second, 34 from 38, with high response rates and predominantly positive assessments in both stages. The perception that the assistant provided fabricated or assumed information, or information presented without certainty, fell from 12.1% in the first cycle to 2.9% in the second, indicating a reduction in this type of occurrence between the versions. Limitations remained regarding accuracy, the length of some responses and the maintenance of conversational context. In addition to the assistant, the research resulted in the MOZAART Archival Framework, a Controlled Vocabulary, a Guide for Implementing MOZAART in University Archives and a Preliminary Implementation Plan for the Central Archive of the Federal University of Santa Catarina (UFSC), which was developed based on publicly available information and documents. The results showed that the assistant has the potential to support initial guidance in university archives, with responses grounded in documentary sources and recognition of the limits of its own role, without replacing the archivistâ s technical analysis.