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Pesquisa sobre Carga de Revisão de Resultados de Agentes de IA e Calibração de Confiança
Mede quanto tempo e esforço cognitivo os funcionários gastam verificando os resultados de agentes de IA, onde a confiança está super ou subcalibrada e o que dispara uma revisão manual completa. Um acompanhamento com IA investiga a última vez em que um resultado esteve errado ou quase foi usado sem verificação.
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Pesquisa sobre Carga de Revisão de Resultados de Agentes de IA e Calibração de Confiança
Obrigado por dedicar alguns minutos a isto! Estamos estudando quanto trabalho é necessário para revisar os resultados de agentes de IA antes de você confiar e utilizá-los. Suas respostas são totalmente confidenciais e anonimizadas. Respostas honestas nos ajudam a reduzir sua carga de revisão. Leva cerca de 5 a 6 minutos.
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Tema Padrão. Você pode mudar as cores e as fontes.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
12 perguntas · ~8 min
Q01
Múltipla escolhaObrigatória
Qual agente ou ferramenta de IA você usa com mais frequência no seu trabalho?
- Um assistente de chat de IA de uso geral
- Um assistente de programação com IA
- Um agente de IA integrado a um aplicativo de trabalho (ex.: CRM, e-mail, documentos)
- Outro
Q02
Múltipla escolhaObrigatória
Nos últimos 30 dias, com que frequência você usou os resultados deste agente?
- Várias vezes ao dia
- Uma vez por dia
- Algumas vezes por semana
- Uma vez por semana ou menos
Q03
Escala de opiniãoObrigatória
Quando este agente lhe fornece um resultado, quanto você atualmente confia que ele esteja correto sem verificar?
Escala: 1 – 7
Mín:Não confio nem um poucoMáx:Confio totalmente
Q04
Escala de opiniãoObrigatória
Em média, quanto do resultado do agente você realmente revisa ou verifica antes de usá-lo?
Escala: 0 – 10
Mín:NadaMáx:Tudo, linha por linha
Q05
Matriz de deslizantes
Avalie o esforço que cada uma das seguintes atividades de revisão exige em uma tarefa típica.
4 linhas, um deslizante cada
- Reler o resultado para verificar a precisão factual
- Confrontar com dados ou documentos de origem
- Reexecutar ou testar o resultado você mesmo
- Pedir a uma segunda pessoa para verificar
Deslizante 0–10Mín:Nenhum esforço extraMáx:Esforço extremamente alto
Q06
Matriz
Com que frequência cada uma destas situações ocorre com os resultados deste agente?
4 linhas × 5 colunas
- O resultado contém um erro factual que percebo antes de usá-lo
- O resultado contém um erro que só percebo depois ou após já ter agido com base nele
- O resultado está correto, mas ainda assim verifico duas vezes por hábito
- Deixo de revisar completamente porque confio nele
Colunas: Nunca · Raramente · Às vezes · Frequentemente · Quase sempre
Q07
Múltipla escolha
O que mais frequentemente faz você realizar uma revisão manual completa em vez de uma olhada rápida?
- A tarefa é de alto risco (financeira, jurídica, voltada ao cliente)
- O resultado parece incomum ou inconsistente com o que eu esperava
- Já fui prejudicado por um erro deste agente antes
- É um tipo de tarefa novo ou desconhecido
- Um colega ou uma política exige isso
- Sempre faço uma verificação completa, independentemente de tudo
Q08
Ordenação
Classifique estes fatores conforme o quanto eles atualmente aumentam sua carga de revisão, do maior ao menor.
- O resultado é difícil de verificar em relação a uma fonte clara de verdade
- O agente não explica seu raciocínio nem mostra seu trabalho
- Erros no passado tiveram grande impacto quando ocorreram
- O volume de tarefas é alto demais para verificar tudo com cuidado
- Não fica claro quem é responsável se o resultado estiver errado
Arraste para ordenar
Q09
Escala de opiniãoObrigatória
No geral, o nível atual de revisão que você faz nos resultados deste agente é demais, de menos ou o adequado?
Escala: 1 – 5
Mín:Revisão excessiva demaisMáx:Revisão muito insuficiente
Q10
Entrevista com IA
Reconstrua a instância específica mais recente em que a confiança do respondente no resultado deste agente esteve errada em qualquer direção: uma ocasião em que um erro passou despercebido por falta de revisão, ou uma ocasião em que ele revisou demais algo que acabou estando correto. Obtenha detalhes concretos sobre qual era o resultado, que verificação ele fez ou deixou de fazer, o que aconteceu como consequência e como isso alterou seus hábitos de revisão depois. Se disserem que sempre verificam tudo completamente, investigue se isso é sustentável dado o volume de tarefas e o que permitiria que verificassem menos com segurança.
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As últimas perguntas são sobre você, totalmente opcionais.
Q11
Múltipla escolha
Há quanto tempo você usa ferramentas de agentes de IA no seu trabalho?
- Menos de 3 meses
- 3 a 12 meses
- 1 a 2 anos
- Mais de 2 anos
- Prefiro não responder
Q12
Múltipla escolha
Qual opção descreve melhor o seu cargo?
- Colaborador individual
- Líder de equipe / gerente
- Diretor ou acima
- Outro
- Prefiro não responder
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Tudo pronto — obrigado! Suas respostas alimentam diretamente um relatório sobre onde o esforço de revisão de agentes de IA pode ser reduzido com segurança e onde a confiança precisa de salvaguardas mais fortes.
O que está incluído
Acompanhamento com IA
Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.
Verificações de atenção
Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.
Textos escritos por IA
Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.
Relatório automático
Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.
Por que este modelo
Para que este modelo foi feito: não encontramos nenhum modelo diretamente comparável em outras ferramentas de pesquisa.
O que o diferencia
- Includes an AI follow-up interview that reconstructs the respondent's most recent specific instance of misplaced trust or a near-miss where wrong output was almost acted on unchecked, going beyond static rating scales
- Combines opinion-scale trust and verification-effort questions with a slider-matrix rating the effort of specific review activities, capturing both perception and behavior
- Uses a matrix and ranking question to surface which failure patterns and review-burden factors occur most often and matter most, not just a single satisfaction score
- Closes with an automatically generated report structure plus transparent, inspectable prompts, so methodology isn't a black box
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa sobre Carga de Revisão de Resultados de Agentes de IA e Calibração de Confiança”?
O modelo inclui 12 perguntas prontas para usar, começando por: “Qual agente ou ferramenta de IA você usa com mais frequência no seu trabalho?” · “Nos últimos 30 dias, com que frequência você usou os resultados deste agente?” · “Quando este agente lhe fornece um resultado, quanto você atualmente confia que ele esteja correto sem verificar?”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.
Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?
Os participantes normalmente terminam as 12 perguntas em cerca de 8 minutos.
Posso personalizar este modelo?
Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.
Este modelo é gratuito?
Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.
Pronto para publicar?
Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.
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