- Utilizar a pesquisa na web e a pesquisa aprofundada do Claude e do Gemini para uma vigilância ou uma análise documental.
- Avaliar a fiabilidade das fontes citadas e verificar cada afirmação importante.
- Construir uma análise de contexto documentada a partir de fontes públicas reconhecidas.
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1Três modos de pesquisa
Pode-se obter informação de um assistente de três maneiras, de fiabilidade muito diferente:
- De memória (sem pesquisa): o modelo responde a partir do seu treino. Rápido, mas sem fonte verificável e limitado à data de conhecimento. Reserve-o para noções gerais.
- Pesquisa na web: o assistente consulta um motor de pesquisa, lê algumas páginas e responde com ligações. Útil para a atualidade e os factos precisos; a qualidade depende das páginas encontradas.
- Pesquisa aprofundada (funções do tipo Deep Research no Gemini, modo Pesquisa no Claude, consoante os planos): o assistente planeia uma pesquisa, consulta dezenas de fontes e produz um relatório estruturado com citações, em poucos minutos.
A estes modos junta-se o trabalho sobre as suas próprias fontes: reúne documentos fiáveis (relatórios das agências, análises de organismos reconhecidos) e carrega-os no NotebookLM ou num Projeto do Claude. É muitas vezes o método mais fiável para uma análise séria.
2Avaliar as fontes citadas
Uma citação não é uma garantia. Verifique:
- A ligação existe e diz realmente o que afirma o assistente? Abra-a. Por vezes cita-se uma fonte real para uma afirmação que ela não contém.
- Quem publica? Agências da ONU, governos, organismos de análise humanitária reconhecidos (por exemplo o ReliefWeb para a agregação, o OCHA, a ACAPS, a IPC, a Matriz de Acompanhamento das Deslocações da OIM), institutos de investigação, meios de comunicação estabelecidos, ou um blogue anónimo?
- Quando? Uma situação humanitária muda depressa; um número do ano passado pode estar errado hoje.
- Com que método? Estimativa, inquérito, projeção? Com que cobertura geográfica?
- Independência: a fonte é parte interessada (parte no conflito, empresa interessada)?
Regra: toda a afirmação que entra num documento oficial (proposta, relatório, advocacia) é verificada na fonte primária, não no resumo da IA.
3Uma vigilância eficaz
A vigilância (financiamentos, políticas, situação de um país, novidades técnicas) é uma utilização muito rentável:
- defina perguntas precisas: «Que novos convites à apresentação de propostas para a nutrição na África Ocidental foram publicados nos últimos 30 dias nos sítios oficiais dos doadores?» em vez de «O que há de novo?»;
- imponha fontes: «Utiliza prioritariamente o ReliefWeb, os sítios das agências da ONU e os sítios oficiais dos doadores»;
- exija um formato: tabela data / fonte / título / resumo numa linha / ligação;
- mantenha um registo de vigilância partilhado em que cada elemento é verificado antes de ser difundido.
Alguns planos permitem tarefas agendadas ou resumos periódicos; devem continuar sob a responsabilidade de uma pessoa que verifica antes de partilhar.
4A análise de contexto
Para uma nota de contexto (nova zona de intervenção, preparação de uma proposta, informação a um recém-chegado), um método em quatro tempos:
- 1. Quadro: peça uma estrutura (política, segurança geral, economia, demografia, necessidades humanitárias por setor, atores, acesso, sazonalidade).
- 2. Fontes: faça uma pesquisa aprofundada e depois selecione você mesmo as fontes fiáveis.
- 3. Síntese a partir unicamente dessas fontes, com citações.
- 4. Validação por colegas do país e parceiros locais, que conhecem o que nenhuma fonte em linha diz.
As fontes em linha sobre um contexto local são muitas vezes escassas, antigas ou escritas a partir de fora. Os atores locais, as ONG nacionais e as comunidades são fontes essenciais: a IA não os substitui.
5Os limites e as armadilhas
- Cobertura desigual: as crises mediáticas estão bem documentadas; as «crises esquecidas», muito menos. A IA reflete esta desigualdade.
- Línguas: as fontes em línguas locais são menos encontradas. Peça explicitamente fontes na língua do país.
- Conteúdos pagos ou fechados: muitos dados humanitários estão em plataformas de acesso restrito; a IA não os vê, e não deve aceder a eles sem autorização.
- Efeito de repetição: um número repetido por dez sítios vem muitas vezes de uma única fonte primária, por vezes antiga.
- Temas sensíveis: para temas políticos ou de conflito, compare várias fontes de perspetivas diferentes e mantenha um vocabulário neutro.
Exemplo. O assistente indica «2,3 milhões de pessoas necessitadas» e cita três artigos de imprensa. Remontando, os três citam o mesmo Panorama das Necessidades Humanitárias do ano anterior. O bom reflexo: procurar a última versão desse documento e citar diretamente a fonte primária, com a sua data.
6Citar corretamente
Num documento profissional:
- cite a fonte primária (o organismo que produziu o número), com o título, a data e a ligação;
- não cite «segundo o Claude» ou «segundo o Gemini» como fonte de um facto: o assistente não é uma fonte, é uma ferramenta;
- indique a data de consulta das páginas web;
- respeite o estilo de citação exigido (doador, revista, organização).
Pode pedir à IA que formate as suas referências segundo um estilo dado, e depois verificar cada elemento (autor, título, ano, ligação).
Exercício: verificar um resumo de pesquisa aprofundada
Situação. Uma pesquisa aprofundada sobre «a situação humanitária na região de Doro» produz um relatório de 6 páginas com 24 citações. Prepara uma nota de duas páginas para a sua direção. Ao verificar uma amostra, constata: 3 ligações já não abrem; 2 ligações levam a páginas que não contêm o número citado; 6 citações vêm do mesmo artigo de imprensa; o número principal sobre a insegurança alimentar tem 18 meses; nenhuma fonte está na língua nacional; não é mencionado nenhum ator local.
Trabalho pedido. O que faz antes de redigir a nota?
Correção. 1) Não reutilizar as 5 citações problemáticas (3 ligações quebradas, 2 não conformes) sem ter encontrado a fonte real. 2) Remontar à fonte primária das 6 citações vindas do mesmo artigo. 3) Procurar a última análise oficial da insegurança alimentar (por exemplo a última análise da IPC ou equivalente) e substituir o número de há 18 meses, ou indicar claramente que é antigo. 4) Completar com fontes na língua nacional e com trocas com parceiros locais e colegas do país. 5) Redigir a nota a partir unicamente das fontes verificadas, com a data de cada número e uma menção clara das lacunas de informação. 6) Dada a taxa de erros na amostra (5 problemas entre as citações verificadas), verificar todas as citações utilizadas, não apenas uma amostra.
A reter
- De memória, pesquisa na web, pesquisa aprofundada ou as suas próprias fontes: fiabilidade crescente por esta ordem para um trabalho sério.
- Uma citação não é uma garantia: abra a ligação, verifique o editor, a data, o método.
- Toda a afirmação de um documento oficial é verificada na fonte primária.
- Os atores locais e as comunidades continuam a ser fontes que a IA não substitui.
- O assistente não é uma fonte: cite o organismo que produziu a informação.
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Para saber mais: referências da formação
- CICV e Brussels Privacy Hub (2020). Manual sobre proteção de dados na ação humanitária (2.ª edição). www.icrc.org
- Comité Permanente Interagências (IASC) (2023). Orientações operacionais sobre a responsabilidade dos dados na ação humanitária. interagencystandingcommittee.org
- UNESCO (2021). Recomendação sobre a ética da inteligência artificial. www.unesco.org
- Nações Unidas (Conselho de Chefes Executivos) (2022). Princípios para a utilização ética da inteligência artificial no sistema das Nações Unidas. unsceb.org
- União Europeia (2024). Regulamento (UE) 2024/1689 relativo à inteligência artificial (AI Act). eur-lex.europa.eu
- União Europeia (2016). Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD). eur-lex.europa.eu
- CHS Alliance, Groupe URD e Esfera (2024). Norma Humanitária Essencial sobre qualidade e prestação de contas. www.corehumanitarianstandard.org
- Associação Esfera (2018). Manual Esfera: Carta Humanitária e normas mínimas para a resposta humanitária. spherestandards.org
- OCDE (2019). Melhores critérios para uma melhor avaliação: critérios de avaliação do CAD revistos e princípios de utilização. www.oecd.org
- National Institute of Standards and Technology (NIST) (2023). Quadro de gestão de riscos da IA (AI RMF 1.0). www.nist.gov
- Anthropic (2026). Documentação e centro de ajuda do Claude (funções, confidencialidade, planos). support.anthropic.com
- Google (2026). Centro de ajuda das aplicações Gemini e do Gemini para o Google Workspace. support.google.com/gemini
- Anthropic (2026). Guia de redação de pedidos para o Claude (documentação para programadores). docs.anthropic.com
- OCHA (2026). ReliefWeb: relatórios e mapas humanitários. reliefweb.int
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