Uma empresa recebe milhares de mensagens de clientes. A equipe já separou exemplos por assunto, como entrega…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Avaliar aplicações e implicações políticas, socioambientais e culturais das tecnologias digitais para propor alternativas aos desafios do mundo contemporâneo, incluindo aqueles relativos ao mundo do trabalho.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Uma empresa recebe milhares de mensagens de clientes. A equipe já separou exemplos por assunto, como entrega, pagamento e troca. Agora, quer que o sistema reconheça padrões nesses exemplos e classifique automaticamente novas mensagens. Com base no texto, qual tecnologia é mais indicada para classificar automaticamente as novas mensagens por assunto?
- A) IA com aprendizado de máquina
- B) Planilhas eletrônicas comuns
- C) Correio eletrônico corporativo
- D) Sistema de conversa automatizada
- E) Servidor para guardar arquivos
✅ Resposta correta: alternativa A
Resolução passo a passo
- Identifique o problema central. A empresa já possui exemplos de mensagens rotuladas por assunto (entrega, pagamento, troca) e quer que o sistema aprenda com esses exemplos para classificar automaticamente mensagens novas.
- Reconheça o tipo de tarefa. Aprender a partir de exemplos já categorizados, reconhecer padrões e generalizar para dados inéditos é exatamente o que caracteriza o aprendizado de máquina, em especial a classificação supervisionada.
- Analise as alternativas. A alternativa A (IA com aprendizado de máquina) é a que realiza diretamente essa tarefa: treina um modelo com os exemplos rotulados e o usa para prever o assunto de novas mensagens.
- Por que as outras estão erradas. B) Planilhas eletrônicas comuns organizam e armazenam dados, mas não aprendem padrões para classificar mensagens novas de forma automática. C) Correio eletrônico corporativo serve para enviar e receber mensagens, sem capacidade de classificá-las por assunto. D) Sistema de conversa automatizada (chatbot) interage com o cliente, mas não é a tecnologia indicada para classificar por aprendizado a partir de exemplos. E) Servidor para guardar arquivos apenas armazena dados, não realiza nenhuma análise.
- Conclusão: a tecnologia mais adequada é a IA com aprendizado de máquina, pois é a única alternativa que aprende com exemplos rotulados e generaliza para novas mensagens. O gabarito oficial A está correto.
💡 Dica: Identifique a tecnologia que aprende padrões a partir de exemplos rotulados.
Alternativa por alternativa
O sistema pode aprender padrões a partir dos exemplos já classificados e usar esse aprendizado para identificar o assunto de novas mensagens.
O aluno pode achar que basta organizar as mensagens em uma planilha, com colunas por assunto, para que a classificação aconteça sozinha. Não percebe que a planilha guarda e ordena dados, mas não reconhece padrões em textos novos.
O aluno pode associar a palavra 'mensagens' do enunciado ao correio eletrônico, sem notar que o problema pede classificação automática por assunto, e não apenas envio ou recebimento de e-mails.
O aluno pode pensar que, por lidar com mensagens de clientes, um sistema de conversa automatizada resolveria o problema. Confunde a interação com o cliente com a capacidade de aprender padrões para classificar textos.
Por que engana: Confundir aprendizado de máquina com um chatbot ou com ferramentas de armazenamento e comunicação, que não aprendem padrões dos exemplos para classificar mensagens.
O aluno pode entender que, por haver muitas mensagens, a solução é armazená-las em um servidor. Não percebe que guardar dados não equivale a organizá-los automaticamente por assunto.
Raio-X da questão
Aprendizado de máquina supervisionado
avaliacao
Reconhecimento de padrões em dados · Classificação de dados rotulados
Revise como sistemas de aprendizado de máquina usam exemplos classificados para reconhecer padrões e categorizar novos dados.
Confundir aprendizado de máquina com um chatbot ou com ferramentas de armazenamento e comunicação, que não aprendem padrões dos exemplos para classificar mensagens.
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