A parceria entre Inovally, Senai e UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná) segue avançando com força total. Após reuniões de alinhamento, apresentação de demandas e validação do canvas, já ocorreram as duas primeiras entregas, nas quais o time técnico apresentou e debateu os avanços e desafios da pesquisa.
O objetivo da colaboração é desenvolver soluções inovadoras e práticas, aplicáveis diretamente aos produtos e operações da Inovally. Neste primeiro ciclo, foram analisadas os desempenhos das Inteligências Artificiais Generativas para uso na Solução para Gestão de Débitos Municipais da empresa. A proposta é maximizar a arrecadação fiscal por meio da inteligência de dados.
A parceria entre Inovally, Senai e UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná) segue avançando com força total. Após reuniões de alinhamento, apresentação de demandas e validação do canvas, já ocorreram as duas primeiras entregas, nas quais o time técnico apresentou e debateu os avanços e desafios da pesquisa.
O objetivo da colaboração é desenvolver soluções inovadoras e práticas, aplicáveis diretamente aos produtos e operações da Inovally. Neste primeiro ciclo, foram analisadas os desempenhos das Inteligências Artificiais Generativas para uso na Solução para Gestão de Débitos Municipais da empresa. A proposta é maximizar a arrecadação fiscal por meio da inteligência de dados.
Tecnologia aplicada à gestão fiscal
Com o avanço das tecnologias de Processamento de Linguagem Natural (PLN), o projeto busca aprimorar a interface de consultas fiscais utilizando inteligência artificial para interpretar e gerar automaticamente respostas gráficas sobre os dados fiscais. Para isso, foram exploradas bibliotecas como Hugging Face, TensorFlow e LLaMA, escolhidas devido à sua eficiência e suporte técnico robusto.
A Inovally pretende, com o uso de inteligência artificial, associar diversas variáveis para qualificar o contribuinte com base na capacidade de recuperação de dívidas. Além disso, analisa diferentes características, como o ano e o tipo do débito, permitindo uma avaliação mais precisa do potencial de recuperação. Dessa forma, é possível segmentar contribuintes e definir quais tipos de débitos devem ser incluídos em campanhas de cobrança, sempre com o objetivo de otimizar a recuperação da receita.
De acordo com Gabriel Aguadê, Gerente de Produtos da Inovally, “a aplicação de técnicas de inteligência artificial para analisar características específicas dos débitos e de seus contribuintes, como natureza, temporalidade, tipo do débito, variáveis externas e contexto histórico, introduz um nível avançado de sofisticação analítica e mais assertivo, superando abordagens tradicionais baseadas em critérios subjetivos ou generalizados.”
Além disso, o projeto explora formas de tornar o processo de análise fiscal mais automatizado e inteligente, permitindo que a IA interprete grandes volumes de dados e sugira estratégias mais eficazes para a recuperação de créditos municipais. Essa abordagem impulsiona a eficiência na gestão fiscal e amplia a capacidade de tomada de decisão baseada em dados.K
Comparação entre modelos de IA
Atualmente, a API da OpenAI, uma LLM avançada de modelo de linguagem, está sendo testada na solução para análise de dados e geração de resultados de busca. O modelo GPT-3, com seus 175 bilhões de parâmetros, se destaca pela rapidez na leitura e processamento de informações.
No primeiro ciclo do projeto, os pesquisadores da Residência em Inteligência Artificial tiveram como foco demonstrar uma estrutura de programação utilizando bibliotecas de código aberto para PLN, além de comparar o desempenho das bibliotecas Hugging Face, TensorFlow e LLaMA, analisando sua integração com bancos de dados. Para Léo Teixeira, Head de Produto e Inovação na Inovally, “Esse é um importante primeiro passo nessa parceria. Com a aplicação da IA, abrem-se novos caminhos e perspectivas para o nosso projeto de ajudar municípios a se tornarem data-driven”.
A LLaMA, da Meta, com 70 bilhões de parâmetros e uso gratuito, destacou-se na análise comparativa realizada pelos pesquisadores. Entre os principais benefícios observados estão melhor integração com linguagens de programação, maior flexibilidade na formulação de perguntas, redução de custos operacionais e compatibilidade aprimorada com bases de dados existentes.
Um dos desafios identificados na aplicação da LLaMA é que, apesar de não gerar custo por resposta, como o GPT-3, ela exige custos de hospedagem caso seja integrada à solução da Inovally. Em contrapartida, o GPT-3, embora mais rápido e sem necessidade de hospedagem própria, gera custo por busca.
Perspectivas futuras e evolução da pesquisa
A conclusão dos pesquisadores foi que a LLaMA se mostrou uma alternativa viável ao GPT-3, trazendo vantagens significativas em termos de custo e eficiência. Além disso, destacaram sua maior flexibilidade para futuros desenvolvimentos e recomendaram a migração gradual do sistema atual. O projeto demonstra a viabilidade da integração entre PLN e bancos de dados para aplicações fiscais, com perspectivas de evolução para modelos ainda mais avançados e maior suporte a consultas complexas.
O avanço da parceria entre Inovally, Senai e UTFPR reforça nosso compromisso com a inovação e o uso de Inteligência Artificial para transformar a gestão fiscal. Com as primeiras entregas concluídas e novas descobertas em andamento, seguimos explorando soluções cada vez mais eficientes para automatizar processos, otimizar a arrecadação e tornar os municípios mais data-driven.
E essa jornada só está começando! 🚀 Se você quer entender mais sobre como essa colaboração começou e quais foram os objetivos traçados no início do projeto, clique aqui.
