Algoritmos de Recomendação e Busca com IA
Gabarito: letra E. Os algoritmos de recomendação e busca utilizam IA para analisar o histórico de uso e padrões de comportamento dos usuários, personalizando os resultados — e não critérios fixos como ordem alfabética, aleatoriedade ou decisões manuais.
A questão aborda o princípio fundamental dos sistemas modernos de recomendação (como Netflix, YouTube, Amazon) e mecanismos de busca (como Google). Esses sistemas empregam técnicas de aprendizado de máquina para processar grandes volumes de dados de interação dos usuários, identificando preferências e contextos para oferecer sugestões relevantes.
Alternativa A — ❌ Incorreta
A ordem alfabética não é utilizada em sistemas de recomendação ou busca baseados em IA. Esse critério seria irrelevante para personalização e não reflete a relevância para o usuário.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Escolhas aleatórias não geram resultados úteis e não são empregadas em algoritmos de recomendação sérios. A IA busca maximizar a relevância, não o acaso.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Decisões manuais de administradores poderiam existir em sistemas curados, mas a essência dos algoritmos de recomendação com IA é automatizar a personalização em escala, sem intervenção humana direta a cada sugestão.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Repetir conteúdos mais antigos não é o objetivo; algoritmos consideram novidade e relevância, evitando apenas repetição fixa.
Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Conforme o conceito de IA aplicada a recomendações e buscas, o sistema coleta dados de comportamento (cliques, tempo de visualização, histórico de compras) e identifica padrões para sugerir conteúdos personalizados. É a base dos principais sistemas do mercado.
Gabarito: letra E.