Um grupo de estudantes está desenvolvendo um aplicativo que usa IA para recomendar atividades de estudo personalizadas. Para acelerar o trabalho, cada integrante decidiu usar uma IA generative diferente para escrever partes do código e produzir explicações dentro do app. Depois de integrar as partes do projeto, eles descobriram vários problemas: • algumas IAs inventaram bibliotecas que não existem, • outras geraram funções inseguras, • e algumas respostas da IA incluíam dados fictícios, sem referência ou verificação. Diante desta situação, qual é uma solução adequada para melhorar o trabalho colaborativo e garantir o uso responsável da IA no projeto?
Questão
Um grupo de estudantes está desenvolvendo um aplicativo que usa IA para recomendar atividades de estudo personalizadas. Para acelerar o trabalho, cada integrante decidiu usar uma IA generative diferente para escrever partes do código e produzir explicações dentro do app.
Depois de integrar as partes do projeto, eles descobriram vários problemas: • algumas IAs inventaram bibliotecas que não existem, • outras geraram funções inseguras, • e algumas respostas da IA incluíam dados fictícios, sem referência ou verificação.
Diante desta situação, qual é uma solução adequada para melhorar o trabalho colaborativo e garantir o uso responsável da IA no projeto?
Alternativas
A) Criar um protocolo de uso responsável da IA, definindo padrões de revisão humana e critérios de validação do conteúdo gerado.
B) Escolher a IA considerada “mais inteligente”, delegando tudo a ela e removendo as contribuições dos outros integrantes.
C) Pedir para cada integrante usar apenas a IA de sua preferência, sem interferir no trabalho dos outros e evitando conflitos.
D) Confiar que as IAs “sabem o que estão fazendo”, mantendo o código como está e ajustando apenas o que causar erro imediato.
E) Repetir as solicitações às IAs até que as respostas estejam mais parecidas, sem necessidade de retrabalho e favorecendo a validação conjunta.
Explicação
Os problemas descritos (bibliotecas inexistentes, funções inseguras e dados fictícios sem referência) são típicos de uso de IA generativa sem governança, verificação e revisão humana. Uma solução adequada para trabalho colaborativo é estabelecer um protocolo comum que padronize como a IA pode ser usada e como o time valida o que foi gerado.
A alternativa A resolve diretamente:
- Alucinações/invenções (ex.: bibliotecas que não existem) → exigir checagem de dependências, compilação, testes e conferência em documentação oficial.
- Código inseguro → adotar critérios de segurança (linters, revisão por pares, análise estática, checklist OWASP, etc.) antes de integrar.
- Dados fictícios/sem referência → definir regra de citar fontes e validar informações antes de exibir no app.
- Colaboração → todos seguem o mesmo padrão de revisão e aceitação, reduzindo inconsistências.
As demais opções falham porque:
- B centraliza e elimina colaboração e não garante ausência de erros/alucinações.
- C mantém o caos: cada um usa de um jeito, sem padrão de validação.
- D é uso irresponsável: corrigir só “quando der erro” ignora riscos de segurança e qualidade.
- E “parecer igual” não é o mesmo que estar correto; ainda pode estar errado e inseguro.
Alternativa correta: (A).