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por OpenAI O3 Mini

Benchmarking de LLMs em Contabilidade: Estudo com GPT e O-Series

Benchmarking de Modelos de IA no Exame de Suficiência Contábil: Um Estudo Comparativo com GPT e O-Series

Introdução

Nas últimas décadas, a inteligência artificial tem promovido transformações significativas em diversos setores da economia, inclusive na área contábil. Tecnologias baseadas em modelos de linguagem natural estão revolucionando processos, viabilizando a automação e a análise de dados complexos, e abrindo caminhos para uma prática contábil mais moderna e eficiente. Essa evolução impulsiona a necessidade de avaliar de forma rigorosa a capacidade dos modelos de IA em lidar com desafios específicos da contabilidade.

Este estudo apresenta os resultados preliminares do benchmark BGPA, uma ferramenta desenvolvida para mensurar a proeficiência técnica dos LLMs na resolução de questões objetivas inspiradas no Exame de Suficiência do Conselho Federal de Contabilidade (CFC). Ao utilizar uma base real de 200 questões de múltipla escolha, o estudo estabelece parâmetros que possibilitam a comparação direta entre diferentes modelos de IA. A abordagem adotada permite identificar o potencial desses modelos em superar os índices médios de aprovação dos candidatos humanos.

Ao integrar referências teóricas, metodológicas e analíticas, o artigo busca oferecer uma visão abrangente sobre a aplicação da inteligência artificial na área contábil. A análise comparativa entre os LLMs evidencia não só suas capacidades técnicas, mas também os desafios e limitações inerentes a essa tecnologia. Dessa forma, o trabalho contribui para o debate sobre inovações digitais e sua aplicabilidade educativa e profissional no setor contábil.

Introdução à Avaliação de LLMs em Contabilidade

A avaliação de modelos de linguagem natural na contabilidade surge como resposta à crescente automação de processos e ao uso intensivo de inteligência artificial. Os LLMs têm o potencial de automatizar tarefas e auxiliar na educação contábil, transformando a forma como conceitos técnicos são interpretados e aplicados. Nesse contexto, o Exame de Suficiência do CFC foi escolhido como referência para mensurar a capacidade dos modelos de reproduzirem raciocínios complexos presentes na prática contábil.

Os modelos de IA, treinados com grandes quantidades de informações textuais, demonstram habilidades excepcionais na análise e resolução de questões objetivas. Essa característica é de particular interesse no campo da contabilidade, onde a precisão e o rigor técnico são fundamentais. Assim, a avaliação sistemática desses sistemas torna-se imprescindível para fomentar o avanço tecnológico e a integração da IA em processos formais de avaliação.

Utilizando o benchmark BGPA, o estudo propõe uma metodologia que compara o desempenho dos modelos com o de candidatos humanos, estabelecendo um parâmetro uniforme de análise. Essa estratégia permite identificar pontos fortes e limitações dos LLMs, contribuindo para a melhoria contínua das tecnologias aplicadas. Ao alinhar a avaliação com os critérios do Exame de Suficiência, o estudo reforça a importância de utilizar fontes reais para medir a eficácia da inteligência artificial na contabilidade.

Fundamentos Teóricos dos LLMs e IA na Contabilidade

Os modelos de linguagem natural de larga escala (LLMs) são estruturas baseadas em aprendizado profundo, treinadas com extensos volumes de dados para prever e gerar texto de forma autônoma. Essa tecnologia permite que os modelos interpretem nuances linguísticas e conceitos complexos, essenciais para a tradução de informações em contextos técnicos como a contabilidade. A robustez desses modelos é um dos pilares que sustenta sua aplicação em cenários que exigem precisão analítica.

A inteligência artificial aplicada à contabilidade tem sido utilizada para automação de lançamentos contábeis, auditorias digitais e análise de conformidade, entre outras funções. Ao incorporar LLMs, as empresas ganham uma ferramenta poderosa para processar e interpretar grandes volumes de dados, melhorando a qualidade e a celeridade das análises. Entretanto, para garantir a eficácia dessas aplicações, é imprescindível que os modelos sejam avaliados por meio de métricas validadas e orientadas para o contexto contábil.

O Exame de Suficiência do CFC é um exemplo concreto de como a avaliação técnica pode ser padronizada, mensurando a capacidade dos candidatos de dominar conceitos complexos. A aplicação de benchmarks, nesse caso, permite uma análise comparativa entre as competências dos LLMs e as exigências reais do mercado. Dessa forma, os fundamentos teóricos dos LLMs se convergem com a prática contábil, criando uma base sólida para futuras inovações e aprimoramentos nas metodologias de avaliação.

Modelos de IA Avaliados no Estudo

No âmbito do estudo, foram avaliados quatro modelos de linguagem natural: GPT-4o, GPT-4o mini, O1 – High e O3 mini High. Cada modelo foi escolhido com base em sua relevância e capacidade técnica para lidar com questões contábeis. A seleção desses modelos permitiu uma comparação detalhada entre diferentes abordagens e estruturas, evidenciando o potencial competitivo das tecnologias de IA no universo contábil.

O GPT-4o, uma variante avançada da série GPT, integra funcionalidades multimodais que combinam texto, imagem e áudio, e alcançou uma acurácia de 86,5% na resolução dos desafios propostos. Em contraste, o GPT-4o mini representa uma versão otimizada com menor demanda computacional, apresentando desempenho mais modesto. Esses dois exemplos ilustram a diversidade de configurações disponíveis para aplicação em contextos técnicos específicos.

Por outro lado, o modelo O1 – High destacou-se significativamente ao alcançar uma acurácia de 98%, demonstrando uma habilidade excepcional para resolver questões complexas. Complementarmente, o O3 mini High exibiu um equilíbrio interessante entre eficiência e performance, atingindo 88% de acurácia. A análise comparativa entre esses modelos reforça que, mesmo com diferentes níveis de capacidade e estrutura, os LLMs podem superar os requisitos mínimos estabelecidos pelo Exame de Suficiência.

Metodologia do Benchmark BGPA

A metodologia adotada no benchmark BGPA foi cuidadosamente projetada para mensurar a capacidade dos LLMs em resolver questões contábeis de múltipla escolha inspiradas no Exame de Suficiência do CFC. Essa abordagem baseia-se na utilização padronizada de 200 questões objetivas, o que permite uma comparação direta e confiável entre os modelos de IA avaliados. A estratégia metodológica alia rigor técnico à automação prática, garantindo resultados reprodutíveis e consistentes.

Para compilar os dados, as questões foram organizadas em uma planilha digital, assegurando a uniformidade no processo de avaliação. A seleção dos itens abrange as principais disciplinas exigidas no exame, como Contabilidade Geral e Legislação, garantindo um escopo abrangente da avaliação. Essa padronização faz com que a métrica adotada – a acurácia – seja diretamente comparável tanto entre diferentes LLMs quanto com o desempenho dos candidatos humanos.

A integração automatizada foi realizada por meio da implementação de um agente de inferência na plataforma Make, que conecta a base de dados às APIs dos modelos avaliados. A métrica de acurácia, calculada como a razão entre o número de acertos e o total de questões, foi fundamental para estabelecer os parâmetros de comparação. Com essa metodologia, o benchmark BGPA se mostra como uma ferramenta robusta e estratégica para a validação do desempenho dos LLMs na área contábil.

Resultados do Desempenho dos Modelos de IA

Os resultados do estudo indicam que os modelos de IA avaliados demonstraram desempenho superior à média dos candidatos humanos no Exame de Suficiência do CFC. O modelo O1 – High, em particular, obteve uma acurácia de 98%, evidenciando sua capacidade de abordar questões contábeis de alta complexidade com precisão. Essa performance ressalta o potencial dos LLMs ao operarem em contextos que historicamente exigem elevado nível técnico e rigor no processamento de informações.

Mesmo o modelo com desempenho relativamente inferior, o GPT-4o mini, conseguiu superar o critério mínimo de 50% de acertos exigido pelo exame humano. Outros modelos, como o GPT-4o e o O3 mini High, também atingiram resultados sólidos, com acurácias de 86,5% e 88%, respectivamente. Esses dados sugerem que, independentemente das variações em suas arquiteturas, os LLMs demonstram competência para resolver problemas padronizados, apontando para uma eficácia que supera a dos métodos tradicionais.

Além disso, a análise comparativa destaca uma tendência de queda nas taxas de aprovação dos candidatos humanos ao longo do tempo, com percentuais oscilando entre 13% e 38% em edições recentes do exame. Esse contraste reforça a relevância dos resultados obtidos pelos modelos de IA e a capacidade dos LLMs de alcançar um desempenho consistente e robusto. Assim, o estudo evidencia que a aplicação de inteligência artificial na contabilidade pode oferecer soluções inovadoras e complementares às práticas tradicionais.

Análise Crítica e Limitações do Estudo

Apesar dos resultados promissores, o estudo apresenta limitações que merecem atenção na análise dos dados. A avaliação foi realizada exclusivamente por meio de questões objetivas, o que não permite a análise de habilidades mais qualitativas, como a argumentação escrita e a interpretação contextual dos problemas contábeis. Esse foco restrito pode limitar a compreensão plena das competências dos LLMs em cenários multidisciplinares.

Outra limitação relevante reside na ausência de segmentação por área contábil, que impede a identificação de variações de desempenho entre as diversas disciplinas abordadas no Exame de Suficiência. A utilização de uma amostra fixa de 200 questões, embora padronizada, não abrange toda a diversidade de temas e desafios da contabilidade. Assim, a abrangência dos resultados fica condicionada a um universo de avaliação relativamente restrito.

Ademais, a natureza automatizada do processo elimina variáveis humanas que podem influenciar os resultados, como o cansaço, a ansiedade ou a interpretação subjetiva dos enunciados. Essa ausência de fatores humanos faz com que a comparação direta entre os desempenho dos LLMs e dos candidatos humanos deva ser realizada com cautela. A análise crítica do estudo ressalta a necessidade de ampliar as avaliações e diversificar os métodos de medição para obter uma visão mais completa da eficácia dos modelos de IA.

Perspectivas Futuras e Aplicações

O benchmark BGPA se consolida como uma ferramenta promissora para futuras investigações e aplicações da inteligência artificial em contabilidade. O autor já planeja expandir o número de modelos avaliados, incluindo alternativas de empresas como Anthropic, Google DeepMind e DeepSeek, ampliando o escopo da análise. Essa expansão permitirá uma comparação mais abrangente e a identificação de tecnologias emergentes com alto potencial de aplicação no setor.

Uma perspectiva importante para as próximas fases do estudo é a avaliação segmentada por disciplina contábil, que possibilitará identificar se os LLMs reproduzem os mesmos padrões de erro observados entre os candidatos humanos. A inclusão de questões discursivas ou estudos de caso pode aprofundar a análise das habilidades interpretativas dos modelos, além de oferecer uma visão mais holística sobre suas competências técnicas. Tais melhorias metodológicas visam aprimorar a aplicabilidade dos benchmarks à prática cotidiana da contabilidade.

Os resultados positivos obtidos até o momento sugerem uma aplicabilidade prática dos LLMs em ambientes educacionais e profissionais. A integração de assistentes de aprendizagem personalizados e plataformas adaptativas de estudo são algumas das soluções que podem emergir dessa tecnologia, otimizando a formação e a atuação dos profissionais contábeis. Assim, as perspectivas futuras apontam para um uso estratégico da inteligência artificial que pode transformar tanto o ensino quanto a prática contábil, promovendo maior eficiência e qualidade nos processos.

Conclusão

Este estudo demonstrou que o benchmark BGPA é uma ferramenta eficaz para avaliar a capacidade dos LLMs em resolver questões contábeis, superando a média de aprovação dos candidatos humanos no Exame de Suficiência do CFC. Os resultados obtidos evidenciam o potencial disruptivo da inteligência artificial na área contábil, ressaltando a robustez dos modelos avaliados. Assim, a investigação contribui para a reflexão sobre o impacto e as possibilidades de integração dos LLMs em contextos técnicos especializados.

A análise comparativa entre diferentes modelos reforça que a adoção de tecnologias de IA pode transformar processos educacionais e profissionais na contabilidade. A capacidade dos sistemas de interpretar e resolver problemas complexos abre caminho para a criação de plataformas de ensino inovadoras e assistentes digitais que apoiem a tomada de decisão técnica. Essa convergência entre tecnologia e contabilidade propicia um ambiente de constante evolução e aprimoramento metodológico.

Porém, a crescente implementação desses sistemas exige um acompanhamento crítico e a definição de critérios éticos rigorosos para sua utilização. O benchmark BGPA se destaca como uma ferramenta estratégica que orienta futuras pesquisas e possibilita a validação contínua dos modelos aplicados. Em última análise, os desafios futuros envolvem a ampliação do escopo da avaliação e a consolidação de práticas que garantam a precisão e a segurança na aplicação da inteligência artificial na contabilidade.

Referências Bibliográficas