Organização e Arquitetura da Informação em Large Language Models: interseções na Ciência da Informação - Procópio, Daiane Campos; Silva, Patrícia Nascimento (Informação & Informação, 2026)
Objetivo: identificar e analisar a organização e a arquitetura da informação em Large Language Models (LLMs), relacionando-as às técnicas de Inteligência Artificial (IA) e discutindo esses resultados no contexto da Ciência da Informação (CI). Metodologia: a pesquisa, de natureza bibliográfica, é uma revisão de literatura, com abordagem mista, que contou com um protocolo criterioso para investigar a temática nas bases ACM Digital Library, ScienceDirect, Scopus e Web of Science, realizada entre junho e agosto de 2025. Os dados foram analisados quantitativamente e qualitativamente, com aplicação da análise de conteúdo, na perspectiva de Bardin, por meio da análise categorial. Resultados: foram examinados 53 estudos publicados entre 2022 e 2025, oriundos de 26 países, identificando-se 16 categorias de técnicas de IA aplicadas em LLMs. Essas técnicas foram relacionadas aos quatro sistemas da Arquitetura da Informação propostos por Rosenfeld, Morville e Arango: organização, rotulagem, navegação e busca, demonstrando contribuições para o desenvolvimento e a aplicação de LLMs em diferentes domínios. Conclusões: a pesquisa contribui ao evidenciar como a organização e a arquitetura da informação dialogam com a inteligência artificial e com instrumentos tradicionais da área, como metadados, tesauros e taxonomias, podendo ser aplicadas para compreender de que maneira os LLMs organizam, representam e disponibilizam dados. Além disso, oferece uma base conceitual importante, subsidiando novos estudos e soluções que envolvem a curadoria de dados e o treinamento desses sistemas. O estudo também reforça a pertinência dos fundamentos da CI na análise de tecnologias emergentes.