Uma Taxonomia de Abordagens Baseadas em LLMs para Automação da Inspeção de Usabilidade - Farias, Ana Beatriz de Araújo; Dantas Filho, Emanuel; Albuquerque, Danyllo Wagner; Moreno, Bruno Neiva (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
Este artigo propõe uma taxonomia de abordagens baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para automação da inspeção de usabilidade. Para isso, foi realizado um mapeamento sistemático da literatura em bases de dados científicas consolidadas, considerando publicações entre 2022 e 2025. A busca resultou em 401 estudos, dos quais 14 foram selecionados com base em critérios de exclusão e de qualidade. A taxonomia foi derivada de uma síntese qualitativa orientada pelas questões de pesquisa. Os resultados indicam a predominância de abordagens automatizadas, a adoção recorrente de modelos da família GPT-4 e o papel central do prompt engineering na condução das inspeções. Com base nesses padrões, a taxonomia organiza a literatura em cinco dimensões: estratégias de uso de LLMs, nível de automação, artefatos de entrada, referenciais de inspeção e formas de validação. A análise também evidenciou desafios recorrentes, como inconsistência nas respostas, falsos positivos, dificuldades de interpretação contextual, dependência de validação humana e concentração em modelos proprietários. Conclui-se que a taxonomia proposta não apenas organiza o estado da arte, mas também explicita lacunas e orienta uma agenda de pesquisa voltada ao desenvolvimento de abordagens mais robustas, comparáveis e confiáveis.