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A evolução da IA aplicada à linguagem natural. Como isso impacta quem trabalha com política e regulação?

Descubra como a tecnologia de Grandes Modelos de Linguagem avançados está revolucionando o trabalho com dados em políticas e regulamentações.

Publicado em:
9/11/2023
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rabalhar com questões políticas e regulatórias, é na sua essência, um processo de transformar informações em mobilização de stakeholders, sejam internos à organização, como às áreas que precisam ajustar processos e produtos à novas obrigações, ou tomadores de decisão e influenciadores, que por meio de instrumentos legais ou persuação definem o ambiente de negócios da empresa.

Se nós olharmos mais de perto, cada stakeholder está se comunicando através de textos, gestos, sons e imagens. Todas essas informações são capturadas pelos profissionais que trabalham com questões políticas e regulatórias, seja de forma direta, pela interlocução presencial ou remota, ou de forma indireta, que é a coleta de registros transmitidos através de documentos armazenados em banco de dados ou arquivos. 

No passado, não muito remoto, grande parte das informações eram coletadas de forma direta, pois o custo de produção, armazenamento e distribuição de documentos era proibitivo para ser realizado diariamente. Logo, os profissionais precisavam se apoiar em grande parte sobre informações coletadas diretamente com os stakeholders, e uma escassa quantidade de documentos, sejam oficiais ou não. Isso exigia uma habilidade análitica e aprofundamento impar, pois era necessário preencher as informações faltantes a partir de extrapolações geradas por análises cuidadosas, fundamentados em cima de muita teoria e conhecimento prático.

No entanto, essa balança entre informações diretas e indiretas começou a se inverter com a revolução da tecnologia da informação. Com o aumento exponencial da disponbilização dos documentos, devido à redução do custo de geração, armazenamento e distribuição, para além das informações diretas, agora o profissional precisa lidar com uma grande quantidade de informações indiretas. Aumentando significativamente o trabalho da análise, pois grande parte destas informações precisam ser limpas e estruturadas para que sejam úteis, trazendo aquela sensação de FOMO (Fear Of Missing Out), que algum dado muito crítico não foi analisado pela inviabilidade de tempo, gerando ansiedade, frustração e até burn-out.

E ao contrário da nossa intuição, o excesso de informações pode acabar piorando a qualidade da análise final, pois, o tempo disponível no dia se manteve relativamente o mesmo, mas a quantidade de trabalho aumenta significativamente, pois 80% do trabalho da análise, é alocado para limpeza dos dados. Ou seja, quanto mais dados, mais trabalho. Na prática, para um olhar desatento pode significar análises cheia de dados porém rasas, que levam a decisões ruins.

Agora, isso significa que não podemos utilizar o poder dos dados para tornar nossas análises mais apuradas e decisões mais inteligêntes?

Não, claro que podemos e devemos utilizar os dados. A questão gira em torno do ferramental, que até pouco tempo atrás estava indisponível para o grande público. Provavelmente, você já deve ter ouvido falar do ChatGPT e outras soluções semelhantes, certo? Elas são uma categoria de solução dentro de uma área que chamamos de LLMs (Large Language Models), e na prática e forma bem simplificada, ela consegue estimar a probabilidade da próxima palavra dado o contexto de todas as outras palavras anteriores.

E como essa tecnologia pode ajudar a gente no excesso de informação?

Basicamente, essas tecnologias são excelentes ferramentas para resumir e condensar informações dado um recorte contextual específico, ajudando a direcionar o nosso olhar para aquilo que desejamos encontrar dado um determinado momento. Isso é uma excelente notícia para quem trabalha com alto volume de textos complexos diariamente, e nós da Sigalei estamos incorporando isso no nosso sistema.

No entanto, é preciso ter alguns cuidados, esses sistema de LLMs tem uma compreensão limitada (se é que podemos afirmar que possuem) do mundo dada pelos dados com que foram gerados. Por isso, existe a chance de informações falsas serem geradas, ressaltando que o setup correto é crítico para termos ganhos reais.


E para encerrar, vejo muito potencial, que ainda está sendo explorado com as LLMs, onde iremos reequilibrar essa relação de informações diretas ou indiretas, nos permitindo fazer senso do mundo de forma mais completa tanto quanto aprofundada, e finalmente, chegando no sonho dos profissionais que não contavam com a riqueza de dados que temos hoje, mas que conseguiam ainda sim, fazer grandes coisas.

Agora imagina o que eles poderiam ter feito com todo esse potencial disponível hoje em dia?

Espero que esse artigo tenha sido útil para você!

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Abraços, e até a próxima

Frederico

Tags
Inteligência Artificial
Gestão de Objetos
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