Assistência na geração de documentação com base no processamento de linguagem natural e inteligência artificial

Doria Neto, Adriao Duarte

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

2025-11-24

Inteligência Artificial

Documentação Técnica

Processamento de Linguagem Natural

CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE

GPT

A documentação técnica desempenha um papel crucial na engenharia de software, garantindo a manutenibilidade e a evolução dos sistemas, contudo, sua produção manual é frequentemente onerosa e negligenciada, resultando em dívida técnica. Este trabalho analisa a aplicação da Inteligência Artificial, com ênfase no Processamento de Linguagem Natural (PLN) e na arquitetura Transformer GPT (Generative Pre-trained Transformer), como ferramenta de assistência na geração e manutenção de documentação técnica. A metodologia caracteriza-se como uma revisão bibliográfica composto por artigos e TCCs utilizando site de busca como Google Acadêmico e base de dados em português e inglês da Scielo, publicados no período de 2019 a 2025. Os resultados indicam que a adoção de assistentes baseados em IA promove uma redução de no tempo de elaboração de documentos, além de elevar a padronização e a gestão de qualidade. Conclui-se que a integração de modelos generativos é viável e eficaz para mitigar a obsolescência documental, desde que mantida a supervisão humana (human-in-the-loop) para validar a precisão técnica e mitigar alucinações da IA.

Technical documentation plays a crucial role in software engineering, ensuring system maintainability and evolution; however, its manual production is often costly and neglected, resulting in technical debt. This work analyzes the application of Artificial Intelligence, with an emphasis on Natural Language Processing (NLP) and the Transformer (GPT) architecture, as an assistance tool for the generation and maintenance of technical documentation. The methodology is characterized as a literature review composed of articles and undergraduate theses, using search platforms such as Google Scholar and Portuguese- and English-language databases from Scielo, published between 2019 and 2025. The results indicate that the adoption of AI-based assistants promotes a reduction in the time required to produce documents, in addition to increasing standardization and quality management. It is concluded that the integration of generative models is viable and effective for mitigating documentation obsolescence, provided that human supervision (human-in-the-loop) is maintained to validate technical accuracy and mitigate AI hallucinations.