Agentes de IA para Automação na Seleção de Estudos em Revisões Sistemáticas da Literatura em Ciência da Computação
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
A Revisão Sistemática da Literatura (RSL) é um método essencial da pesquisa científica, mas sua etapa de triagem, na qual milhares de estudos são avaliados manualmente, consome muito tempo e está sujeita a inconsistências. As soluções que automatizam essa etapa com Inteligência Artificial costumam exigir conhecimento de programação, o que restringe seu uso. Este trabalho propõe e valida uma arquitetura modular que automatiza a triagem de estudos primários, orquestrada por um agente de IA na plataforma low-code n8n, apoiada por um modelo de linguagem que roda localmente, na máquina do próprio pesquisador. A pesquisa adota o paradigma Design Science Research e valida o artefato em três estudos de caso que replicam revisões existentes, com perfis distintos de fonte de dados e de informação disponível para a decisão. No caso de maior cobertura, o sistema alcançou revocação de 98% sobre os estudos recuperáveis, o que indica que recupera quase todos os artigos relevantes, e reduziu o esforço manual de triagem em pelo menos 28% e até 91% nos cenários avaliados, conforme o grau de confiança adotado pelo pesquisador. Os resultados indicam que a automação da triagem por agentes de IA na própria plataforma low-code n8n é viável e reduz o trabalho manual, desde que o pesquisador permaneça responsável pela decisão final nos casos ambíguos.
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Keywords
Revisão Sistemática da Literatura, Triagem Automatizada de Artigos, Inteligência Artificial, Modelos de Linguagem, Low-Code