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https://doi.org/10.66838/sauc.6433

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Resumen

La disponibilidad de datos públicos no garantiza su uso efectivo por parte de responsables de políticas públicas, profesionales o ciudadanía. Este estudio desarrolló y validó un asistente de IA generativa que proporciona acceso en lenguaje natural a datos sobre feminicidio en Mato Grosso do Sul, Brasil. Evaluado con datos institucionales en un entorno compatible con TRL 5, el sistema genera consultas SQL de solo lectura sobre una base de datos depurada. En 18 preguntas de referencia, la ejecutabilidad de SQL, la recuperación de datos y la consistencia factual alcanzaron el 94,1 %, con un 100 % de atribución de fuentes y un 83,3 % de comportamiento seguro. Treinta y seis interacciones suplementarias ampliaron la cobertura geográfica y la variedad de formulaciones, mientras que los 12 prompts adversariales cumplieron el comportamiento de seguridad esperado. El asistente constituye una prometedora capa de acceso a evidencias sobre violencia contra las mujeres.

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Alcantara, P. P. T. de, Carneiro, F. F., Pessoa, V. M., Pinto, A. G. A., & Machado, M. de F. A. S. (2024). Comprehensive care for women victims of violence. Ciência & Saúde Coletiva, 29 (9), e08992023. https://doi.org/10.1590/1413-81232024299.08992023 DOI: https://doi.org/10.1590/1413-81232024299.08992023en

Carmona-Martínez, A., Jara, A., & Molina, G. (2025). SLMs for natural language database interaction with the SENSE Citiverse of Cartagena City. Street Art & Urban Creativity, 11(7), 137–157. https://doi.org/10.62161/sauc.v11.6023 DOI: https://doi.org/10.62161/sauc.v11.6023

European Innovation Council. (2020). Programme finder (1/3): Understanding Technology Readiness Level (TRL). European Commission. Retrieved September 13, 2026, from https://eic.ec.europa.eu/programme-finder-13_en

Fórum Brasileiro de Segurança Pública. (2024). 18º Anuário Brasileiro de Segurança Pública. https://publicacoes.forumseguranca.org.br/handle/123456789/253

InnovateUS. (2026, March 17). Using AI to make open data useful: Lessons from the City of Boston [Online workshop]. https://innovate-us.org/leveraging-ai-to-use-open-data-a-city-of-boston-case/

Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), Article 248, 1–38. https://doi.org/10.1145/3571730 DOI: https://doi.org/10.1145/3571730

Mendoza, B., Aronson, M., Johnson, H., Levy, S., & Rahman, M. A. (2026). Improving LLM access to federal open data: A pilot study of Model Context Protocol servers for federal data access. U.S. General Services Administration. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK623584/

Ministério das Mulheres. (2026). RASEAM 2026: Relatório anual socioeconômico da mulher. https://www.gov.br/mulheres/pt-br/central-de-conteudos/publicacoes-1/raseam-2026-relatorio-anual-socioeconomico-da-mulher.pdf

OECD. (2020). Building capacity for evidence-informed policy-making: Lessons from country experiences. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/86331250-en DOI: https://doi.org/10.1787/86331250-en

Russell, S. J., & Norvig, P. (2022). Inteligência artificial: Uma abordagem moderna (D. Vieira & F. S. C. da Silva, Trans.; 4th ed.). GEN LTC. (Original work published 2021)

Schiavo, F., & Freitas de Magalhães, C. (2025). Citizen-centered generative AI for urban transformation: The AI Copacabana demo case. Street Art & Urban Creativity, 11(7), 113–136. https://doi.org/10.62161/sauc.v11.5995 DOI: https://doi.org/10.62161/sauc.v11.5995

Shi, L., Tang, Z., Zhang, N., Zhang, X., & Yang, Z. (2025). A survey on employing large language models for Text-to-SQL tasks. ACM Computing Surveys, 58(2), Article 54, 1–37. https://doi.org/10.1145/3737873 DOI: https://doi.org/10.1145/3737873

United Nations Office on Drugs and Crime, & UN Women. (2025). Femicides in 2024: Global estimates of intimate partner/family member femicides. United Nations. https://www.unodc.org/documents/data-and-analysis/briefs/Femicide_Brief_2025.pdf

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in Neural Information Processing Systems (Vol. 30, pp. 5998–6008). Curran Associates, Inc. https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html

Williams, S., Beery, S., Conley, C., Evans, M. L., Garces, S., Gordon, E., Jacob, N., & Medina, E. (2024). People-powered Gen AI: Collaborating with generative AI for civic engagement. An MIT Exploration of Generative AI. https://doi.org/10.21428/e4baedd9.f78710e6 DOI: https://doi.org/10.21428/e4baedd9.f78710e6

World Health Organization. (2025). RESPECT women: Preventing violence against women (2nd ed.). https://www.who.int/publications/i/item/9789240117020

Yigitcanlar, T., David, A., Li, W., Fookes, C., Bibri, S. E., & Ye, X. (2024). Unlocking artificial intelligence adoption in local governments: Best practice lessons from real-world implementations. Smart Cities, 7(4), 1576–1625. https://doi.org/10.3390/smartcities7040064 DOI: https://doi.org/10.3390/smartcities7040064

Zhang, D., Pee, L. G., Pan, S. L., & Cui, L. (2022). Big data analytics, resource orchestration, and digital sustainability: A case study of smart city development. Government Information Quarterly, 39(1), 101626. https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101626 DOI: https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101626

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Publicado

2026-10-05

Cómo citar

Português, P., Português, P., Português, P., & Português, P. (2026). English: English. Street Art & Urban Creativity, 12(5), 623–642. https://doi.org/10.66838/sauc.6433

Número

Vol. 12 Núm. 5 (2026)

Sección

Artículos de investigación

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