Isadora e Miguel estão desenvolvendo uma solução para melhorar o uso das salas de estudo de uma biblioteca comunitária. A equipe reuniu relatos de frequentadores e pediu a uma IA generativa que organizasse as informações. Na resposta, a IA afirmou que a maioria dos usuários abandona a biblioteca por falta de internet, embora esse dado não apareça nos relatos coletados. Antes de utilizar essa informação, a equipe deve

A IA generativa introduziu uma afirmação (“a maioria abandona por falta de internet”) que não está presente nos relatos coletados. Isso é um exemplo de conteúdo não verificado (possível “alucinação” do modelo) e, portanto, não deve ser tratado como fato nem guiar decisões de design sem validação.

Antes de usar a informação, a equipe precisa:

1. Conferir se a afirmação aparece ou é suportada pelos dados originais (relatos);
2. Remover ou sinalizar o que não tem evidência nos dados;
3. Se ainda parecer relevante, testar/validar depois com novas coletas (entrevistas, questionários, observação), mas não como verdade estabelecida.

Analisando as alternativas:

• A: incorreta, porque transforma uma afirmação não sustentada em hipótese principal sem checagem.
• B: correta, pois orienta a verificação com a fonte e a retirada do que não tem sustentação.
• C: incorreta, amplia ainda mais algo que já não está evidenciado.
• D: incorreta, “parecer convincente” não é critério de validade.
• E: incorreta, os relatos (dados primários) não devem ser substituídos pela saída da IA.

Alternativa correta: (B).