Política de Uso de Inteligência Artificial
Incorporar IA com propósito definido, benefício verificável e responsabilidade humana.
Versão: 1.0 · Data: 05/10/2026 · Situação: proposta para homologação pelo responsável do LAC.
1. Critério para adoção de IA
Todo recurso de IA incorporado ao LAC deve resolver uma dificuldade identificada do usuário, apresentar benefício justificável e permitir a verificação do resultado.
A adoção depende também de limites de atuação explícitos e de supervisão humana proporcional às consequências de um erro. A presença de IA, por si só, não demonstra melhoria.
2. Propósito e abrangência
Esta política orienta autores, curadores, colaboradores e responsáveis técnicos na criação, avaliação, publicação e manutenção de recursos de IA. Abrange tanto o uso de IA para produzir o acervo quanto funcionalidades que utilizam IA durante a interação com o leitor.
O LAC é um sistema sociotécnico de conhecimento e aprendizagem. A IA pode apoiar sua construção, ser objeto de estudo ou funcionar como componente do sistema. Essas três posições devem ser distinguidas na documentação.
| Posição da IA | Aplicação | Registro necessário |
|---|---|---|
| Ferramenta de desenvolvimento | Apoio à redação, modelagem e programação. | Uso relevante de IA, fontes consultadas e revisão humana. |
| Objeto de conhecimento | Conteúdo sobre LLMs, MCP e agentes. | Fontes, escopo, atualidade e limites das explicações. |
| Componente do sistema | Respostas sobre o acervo ou recomendação de percursos. | Função, dados acessados, avaliação, permissões e responsável. |
Uma página interativa ou um knowgrama adaptado por regras programadas não implica, por si só, a existência de IA integrada.
3. Condições de adoção
- Necessidade: definir usuário, contexto, tarefa e dificuldade observada.
- Benefício: explicitar a melhoria esperada e considerar uma alternativa sem IA.
- Evidência: definir indicador, procedimento e limite de aceitação antes do experimento.
- Proveniência: identificar as fontes utilizadas; distinguir informação documentada, inferência e conteúdo gerado.
- Controle: delimitar dados, ferramentas, ações permitidas e pontos de revisão humana.
- Continuidade: prever correção, suspensão e uma alternativa de uso quando o recurso falhar.
4. Verificação do benefício
A preferência do leitor é relevante, mas deve ser examinada junto ao desempenho na tarefa. Uma apresentação mais atraente pode não melhorar a compreensão.
| Objetivo | Indicador possível | Comparação |
|---|---|---|
| Melhorar compreensão | Respostas corretas a perguntas de compreensão e aplicação. | Mesmo conteúdo e tarefa, com e sem o recurso de IA. |
| Facilitar navegação | Tempo e sucesso para localizar uma explicação ou fonte. | Navegação habitual versus percurso recomendado. |
| Apoiar produção editorial | Tempo de trabalho, erros e esforço de revisão. | Processo manual versus processo assistido, incluindo a revisão. |
| Responder sobre o acervo | Correção, sustentação nas fontes e tratamento de perguntas sem resposta. | Conjunto de perguntas com respostas de referência revisadas. |
Registrar participantes ou casos avaliados, condições, resultados e limitações. Em avaliações com leitores, reduzir efeitos de ordem e diferenças de conteúdo. Testes pequenos produzem evidência exploratória; a conclusão deve se limitar ao que foi observado.
5. Ciclo de decisão e responsabilidades
- Propor: o autor descreve o problema, a função e o benefício esperado.
- Experimentar: o responsável técnico implementa o teste em
lab/e registra condições e resultados. - Revisar: o curador verifica conteúdo, fontes e adequação ao objetivo de aprendizagem; o responsável técnico verifica comportamento e permissões.
- Homologar: o responsável do LAC decide e registra a justificativa, o escopo autorizado e a versão.
- Acompanhar: os responsáveis observam erros e mudanças; alterações relevantes exigem nova avaliação.
Uma pessoa pode acumular funções, mas cada decisão deve ter um responsável identificado. O recurso pode ser adotado, adotado com restrições, mantido em experimento, rejeitado ou suspenso. Ausência de evidência suficiente mantém a proposta em experimento.
6. Limites e supervisão humana
- O conteúdo gerado deve passar por revisão proporcional ao impacto de erros. Publicação não equivale a validação automática.
- Quando a IA não encontrar sustentação suficiente no acervo, deve informar essa limitação e evitar apresentar uma hipótese como fato documentado.
- Acesso a dados pessoais ou conteúdo restrito exige finalidade definida, minimização dos dados e autorização compatível com o uso.
- Agentes devem operar com permissões delimitadas. Publicação, exclusão de conteúdo, comunicação externa e outras ações com consequências relevantes exigem autorização humana explícita ou uma autorização prévia, documentada e limitada.
- O leitor deve reconhecer quando interage com IA e ter uma forma de consultar as fontes, comunicar erro e acessar uma alternativa quando aplicável.
- Falhas que comprometam a confiabilidade, a privacidade ou o controle das ações justificam suspender o recurso até correção e reavaliação.
7. Registro mínimo do experimento
Guardar a evidência em uma pasta própria de lab/, com referência a esta política. Cada experimento deve documentar:
| Campo | Conteúdo |
|---|---|
| Identificação | Código, título, data, versão e responsáveis. |
| Problema e contexto | Usuário, tarefa, dificuldade e evidência inicial. |
| Hipótese e alternativa | Benefício esperado e solução de comparação sem IA. |
| Configuração | Modelo ou serviço, instruções, fontes, dados, ferramentas e permissões relevantes. |
| Plano de avaliação | Casos, indicadores, procedimento e critérios de aceitação previamente definidos. |
| Resultados | Medições, erros, observações, custos e limitações. |
| Decisão | Conclusão justificada, aprovação, restrições e condições de reavaliação. |
Exemplo de caminho: lab/exp_002_ia_percursos/. Trata-se de uma sugestão de organização; esta página não cria o experimento.
8. Checklist de preparação para avaliação
Marque os itens já documentados. O checklist auxilia a revisão; não concede homologação. As marcações valem apenas enquanto esta página estiver aberta.
9. Exemplo de aplicação
Proposta: recomendar um percurso conforme os conhecimentos prévios do leitor.
Hipótese ilustrativa: a recomendação ajuda o leitor a localizar os pré-requisitos e concluir uma tarefa de compreensão com menos dificuldade.
Verificação: comparar a recomendação com um percurso editorial sem IA; medir sucesso na tarefa, compreensão e tempo, além de colher a preferência do leitor. Os limites de aceitação devem ser definidos antes do teste.
Decisão: incorporar apenas no escopo em que o benefício foi demonstrado e os erros permaneceram dentro dos limites acordados. Este exemplo não representa um resultado já obtido no LAC.
10. Glossário A–Z
Agente
Sistema que utiliza IA para selecionar passos e executar ações por meio de ferramentas, dentro de permissões definidas.
Benefício verificável
Melhoria que pode ser examinada por um procedimento explícito, com evidências e critérios de comparação.
Homologação
Decisão registrada de aceitar um recurso para um uso e escopo definidos.
Inferência
Conclusão derivada de informações; deve ser diferenciada de uma afirmação diretamente sustentada por uma fonte.
Inteligência artificial (IA)
Conjunto de técnicas computacionais utilizadas em tarefas como reconhecer padrões, gerar conteúdo, recomendar ou selecionar ações.
LLM
Modelo de linguagem de grande porte utilizado para processar e gerar linguagem. Sua resposta requer verificação conforme a tarefa.
MCP
Model Context Protocol: protocolo para integrar aplicações de IA a ferramentas e fontes de dados. O protocolo não substitui a definição de permissões.
Proveniência
Registro da origem e das transformações de uma informação ou artefato.
Supervisão humana
Acompanhamento com autoridade para revisar, corrigir, autorizar ou interromper o uso de um recurso.
11. Origem, manutenção e integração
Documento elaborado a partir das decisões de organização e dos critérios discutidos para o LAC em 05/10/2026, com apoio de IA. É uma proposta interna de governança; sua vigência depende da homologação pelo responsável do LAC.
Local físico previsto: governanca/politicas/politica_uso_ia_lac.html. O índice de governança e o mapa de governança devem referenciar esta política. Os registros experimentais permanecem em lab/.
Revisão: quando mudarem o propósito, o modelo, as fontes, as permissões ou as consequências do recurso, ou quando os resultados deixarem de atender aos critérios adotados. Registrar versão, data, responsável e justificativa de cada alteração.
Histórico: v1.0 — proposta inicial dos critérios de adoção, validação, supervisão e registro.