IA Generativa e Catalogação

análise comparativa da precisão de metadados bibliográficos

Autores

Palavras-chave:

Fichas Catalográficas, inteligência artificial generativa, Catalogação automatizada, Desempenho de sistemas de IA, Organização do conhecimento

Resumo

Este artigo analisa o desempenho de sete sistemas de inteligência artificial generativa na elaboração de fichas catalográficas: ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek, Claude e Manus. A pesquisa utilizou um prompt padronizado aplicado ao livro História e Consciência do Mundo, v. 2, de Gilberto Cotrim (1995). Foram avaliados critérios como conformidade com AACR2/RDA, uso de MARC 21, precisão de ISBN, paginação e descrição física. Os resultados indicam que as IAs produzem registros estruturalmente adequados, mas apresentam limitações na precisão factual dos metadados. O Manus apresentou o melhor desempenho geral devido ao uso de fontes verificadas. 

Biografia do Autor

Daniel Cerqueira Silva, Universidade Federal da Bahia

Doutor em Ciência da Informação pela Universidade de São Paulo (2022), com Mestrado em Ciência da Informação pela Universidade Federal da Bahia (2015) e Especialização em Educação a Distância pelo SENAC (2011). Graduado em Biblioteconomia e Documentação pela Universidade Federal da Bahia (2005), construiu uma sólida carreira na área de GED e Workflow, com destaque para a documentação em engenharia e arquitetura. Atualmente, ocupa o cargo de Bibliotecário na Universidade Federal da Bahia, atuando na Gestão de Bibliotecas Universitárias e na Gestão Educacional.

Rogério Ferreira Marques , Universidade Federal da Paraíba

Bibliotecário-Documentalista da Universidade Federal da Paraíba (UFPB), atuando na Biblioteca Setorial do Centro de Informática. Mestre em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para a Inovação pelo Programa de Pós-Graduação em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para a Inovação da Universidade Federal de Pernambuco (2024). Especialista em Administração Pública pela Universidade Cândido Mendes(UCAM). Bacharel em Biblioteconomia e Documentação pela Universidade Federal da Paraíba. Pesquisador no Grupo de Estudos e Pesquisa: Núcleo de Inteligência Artificial e Memória (NIAM), vinculado ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq. Membro da Comissão do Repositório Eletrônico Institucional da Universidade Federal da Paraíba - UFPB (2018-2022). CEO e Consultor na Agência de Consultoria e Curadoria Marques Nogueira.

Amanda Tavares Silva Lima Nascimento , Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Pernambuco

Possui mestrado em Comunicação, Linguagens e Cultura , pós graduação em Gestão de Pessoas e Docência do Ensino Superior, sendo bacharel com graduação em Biblioteconomia pela Universidade Federal de Pernambuco (2009).

Robson de Paula Araujo, Universidade de São Paulo/Biblioteca Central do Campus USP de Ribeirão Preto

Mestre em Educação Profissional e Tecnológica (2023) e Licenciado para Docência na Educação Básica e/ou na Educação Profissional Técnica de Nível Médio pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP - Campus Sertãozinho, 2023); Especialista em Administração pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FEARP/USP, 2013); e Bacharel em Ciências da Informação e da Documentação e Biblioteconomia pela Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FFCLRP/USP, 2009). Atualmente é Bibliotecário-Chefe da Seção de Referência e Documentação da Biblioteca Central do Campus USP de Ribeirão Preto (BCRP/USP, 2025-); Chefe Técnico do Serviço de Biblioteca (BCRP/USP, 2019-2024); Chefe da Seção de Referência e Documentação na BCRP/USP (2018-2019); Bibliotecário de Referência na BCRP/USP (2012-2018) e na Faculdade de Direito de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FDRP/USP, 2010-2012); e Bibliotecário Escolar na Escola SESI (2009-2010).

Referências

ASSIS, L. Inteligência artificial em bibliotecas e unidades de informação: desafios e oportunidades para a ciência e a cultura. Código31: Revista de Informação, Comunicação e Interfaces, v. 2, n. 1, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.70493/cod31.v2i1.9863. Acesso em: 28 abr. 2026.

CORTIZ, D. Entendendo as alucinações do ChatGPT. 2023. Disponível em: https://diogocortiz.com.br/entendendo-as-alucinacoes-do-chatgpt/. Acesso em: 28 abr. 2026.

OLIVEIRA, R. O uso da inteligência artificial em bibliotecas universitárias: aplicações em catalogação e indexação. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2024. Disponível em: https://lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/290598/001244292.pdf. Acesso em: 28 abr. 2026.

RÍOS, E. V.; ALTAMIRANO, A. T. Análise bibliométrica da inteligência artificial no campo da biblioteconomia: 2020-2024. Revista Ibero-Americana de Ciência da Informação, v. 18, n. 1, p. 178-189, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.26512/rici.v18.n1.2025.56844. Acesso em: 28 abr. 2026.

SELBACH, C. J.; MAGNUS, A. P. M.; NOVAK, L. D.; SILVA, T. R. Transformando as práticas de catalogação em bibliotecas universitárias: avaliação do uso do ChatGPT para o processamento técnico na Biblioteca Central da PUCRS. Biblios: Journal of Librarianship and Information Science, v. 87, artigo e010, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5195/biblios.2024.1168. Acesso em: 28 abr. 2026.

SILVA, R. L.; SOUSA, B. P. Inteligência artificial e o ChatGPT: perspectivas e desafios para a classificação bibliográfica. Revista Ibero-Americana de Ciência da Informação, v. 17, n. 1, p. 44-65, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.26512/rici.v17.n1.2024.50429. Acesso em: 28 abr. 2026.

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Publicado

09-07-2026

Edição

v. 31 (2026): Anais do 31. Congresso Brasileiro de Biblioteconomia e Documentação

Seção

Eixo 6 - O mundo digital: apropriação e desafios