CURADORIA DIGITAL DE PONTOS TURÍSTICOS: UM MODELO BASEADO EM CROWDSOURCING E GERAÇÃO DE DADOS COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Turismo Digital, Curadoria de Dados, Crowdsourcing, Inteligência Artificial, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Gamificação, Realidade Aumentada.
Este trabalho apresenta um modelo híbrido de curadoria digital para pontos turísticos baseado na combinação de inteligência artificial, geração automática de dados e crowdsourcing. Considerando a importância econômica e social do turismo, especialmente no contexto brasileiro pós-pandemia, identificou-se a necessidade de soluções mais eficientes e escaláveis para a coleta e moderação de informações sobre destinos turísticos. O objetivo da pesquisa é conceber e implementar uma solução tecnológica inovadora utilizando Large Language Models (LLMs) com técnicas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), APIs abertas como Overpass do OpenStreetMap, e contribuições colaborativas dos usuários por meio de um aplicativo móvel gamificado. O método adotado é a Design Science Research (DSR), envolvendo ciclos iterativos de prototipação, validação técnica e análise do impacto da solução em um contexto real de uso na plataforma turística Gnomon, adotada para estudo de caso. Resultados parciais indicam que a integração dessas técnicas pode melhorar significativamente a escalabilidade e a qualidade dos dados turísticos gerados, reduzindo custos operacionais e aumentando o engajamento dos
usuários.