INFORMATIONAL SUSTAINABILITY AND  GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE: EPISTEMIC LIMITS OF KNOWLEDGE AUTOMATION

LIMITES EPISTÊMICOS

Authors

  • Adriléia de Moura Lima Federal University of Minas Gerais image/svg+xml
  • Davyson Demmer Guimarães Barbosa
  • Elisângela Cristina Aganette

Keywords:

Artificial Intelligence, Knowledge Management, Informational Sustainability

Abstract

The present article critically analyzes the concept of informational sustainability in light of the growing use of artificial-intelligence–based language models for knowledge representation. It argues that, because these systems operate by probabilistic inference, they can strain classical principles of Knowledge Organization, such as semantic consistency, terminological control, and classificatory transparency. Based on a theoretical-conceptual and bibliographic approach, it offers a theoretical essay and discusses how algorithmic opacity can undermine the reliability, justifiability, and interpretive preservation of produced knowledge. It is argued that informational sustainability is not limited to data preservation but involves maintaining coherent interpretive structures over time. The article concludes that incorporating AI requires revising epistemological criteria in Knowledge Management through human curation, otherwise there is a risk of weakening informational mediation and amplifying cognitive and cultural biases

Author Biographies

  • Adriléia de Moura Lima, Federal University of Minas Gerais

    Doutoranda e Mestra em Gestão e Organização do Conhecimento pela Universidade Federal de Minas Gerais. Especialista em Administração Pública pela Universidade Cândido Mendes (2019). Graduada em Biblioteconomia pela Universidade Federal de Minas Gerais (2014). Atuou como consultora em organização institucional, organização documental, centros de memória, digitalização, metadados, acervos históricos. Possui interesse em desenvolver pesquisas no campo da Ciência da Informação com foco em Organização da Informação e do Conhecimento, Biblioteconomia, Estudos de usuários, Comunicação Científica, Sistema de Informação e Inteligência Artificial. Atualmente é Bibliotecária da Universidade Federal de Minas Gerais

  • Davyson Demmer Guimarães Barbosa

    Possui graduação em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de São João Del-Rei (2011), mestrado em Educação Tecnológica pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (2023). Tem experiência na área de Economia e Promoção de Investimentos Produtivos. A partir de 2023 se torna doutorando em Gestão e Organização do Conhecimento pela Universidade Federal de Minas Gerais-UFMG.

  • Elisângela Cristina Aganette

    Pro Reitora de Administração da UFMG. Doutora e Mestre em Ciência da Informação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Especialista em Gestão da Informação e do Conhecimento pelo CEFET-MG e Bacharel em Biblioteconomia pela UFMG. Professora Adjunta e Chefe do Departamento de Organização e Tratamento da Informação da Escola de Ciência da Informação da UFMG. Possui mais de 18 anos de experiência em Gestão da Informação, Modelagem de Processos e Transformação Digital, com atuação em organização e representação da informação e do conhecimento, modelagem de processos organizacionais, governança da informação e implantação de soluções baseadas em Enterprise Content Management (ECM) e Business Process Management (BPM).Desenvolve pesquisas nas áreas de Inteligência Artificial e Ciência da Informação, com ênfase em: Modelagem de ontologias e taxonomias corporativas; Sistemas inteligentes para representação, recuperação e qualidade de dados; Modelagem e integração de dados em ambientes informacionais complexos; Preservação digital e interoperabilidade semântica em sistemas arquivísticos; Aplicações de IA generativa e aprendizado de máquina na organização e análise da informação. Atua também em projetos de inovação e modernização da administração pública, com foco em gestão do conhecimento, automação de processos e políticas de informação baseadas em evidências

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Published

2026-11-13

Conference Proceedings Volume

2026: XXVI ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO

Section

GT 5 – Política e Economia da Informação

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