O Guia Definitivo de Prompt Engineering para Profissionais Tributários: Simplifique Perguntas Complexas e Garanta Respostas Precisas!

1. Introdução ao Prompt Engineering

O prompt engineering é uma técnica de interação com modelos de linguagem (LLMs) que permite direcionar e refinar as respostas através de comandos ou instruções. Essencialmente, um “prompt” é um conjunto de palavras ou perguntas direcionadas para extrair respostas específicas de um modelo de IA. Para profissionais da área tributária, essa técnica pode otimizar a consulta de informações complexas, responder a perguntas detalhadas sobre legislação fiscal e interpretar regulações complexas.

1.1 Importância do Prompt Engineering no Contexto Tributário

Modelos de linguagem são altamente adaptáveis, mas as respostas podem variar amplamente em precisão e clareza. No setor tributário, onde cada termo e detalhe técnico é crucial, a criação de prompts eficazes ajuda a:

• Obter respostas rápidas e precisas sobre regras e regulamentos.
• Analisar cenários específicos, como simulações de exclusão do Simples Nacional ou exemplos de aplicação tributária.
• Reduzir ambiguidades nas respostas, garantindo que sejam contextualizadas e corretas conforme as leis tributárias vigentes.

1.2 Aplicações Específicas para Profissionais Tributários

No setor tributário, o prompt engineering pode ser aplicado em tarefas como:

• Consultas rápidas sobre legislação: Perguntas diretas sobre impostos, deduções e regulamentações específicas.
• Simulações de cenários fiscais: Estruturação de prompts para simular casos de inclusão ou exclusão de regimes fiscais como o Simples Nacional.
• Geração de relatórios tributários: Criação de respostas para uso em relatórios, onde detalhes específicos sobre impostos e cálculos são exigidos.

2. Conceito de Prompt Templates

Os prompt templates são estruturas pré-definidas de perguntas ou instruções usadas para padronizar consultas ao modelo de linguagem. Eles funcionam como uma espécie de “esqueleto” que pode ser preenchido com diferentes variáveis para atender a casos específicos, tornando o processo mais rápido e eficiente. Para profissionais tributários, o uso de templates reduz o tempo necessário para formular perguntas complexas e mantém a consistência das respostas.

2.1 Como Funcionam os Prompt Templates

Um prompt template básico inclui uma estrutura fixa com lacunas que podem ser preenchidas de acordo com a necessidade da consulta. Por exemplo:

• Exemplo de Template para Consultas Tributárias:
  • Prompt template: “Explique o conceito de [termo tributário] e como ele se aplica à [situação ou tipo de empresa].”
  • Aplicação: Pode ser utilizado para obter informações sobre termos como “substituição tributária”, “isenção fiscal” ou “retenção de impostos” em diferentes contextos empresariais.

2.2 Benefícios dos Templates para Profissionais Tributários

• Consistência: Permite que as respostas sobre o mesmo tema sigam um padrão, mesmo quando as perguntas variam ligeiramente.
• Eficiência: Reduz o tempo necessário para formular perguntas complexas sobre legislação fiscal, já que a estrutura base já está definida.
• Escalabilidade: Profissionais podem utilizar o mesmo template para diferentes clientes ou situações, personalizando apenas as variáveis.

2.3 Exemplo de Prompt Template no Contexto Tributário

• Template: “Quais são os requisitos para [ação específica] no contexto do [regime tributário]?”
• Exemplo Aplicado: “Quais são os requisitos para optar pelo Simples Nacional no contexto de uma empresa de prestação de serviços?”
  • Resposta Esperada: Uma lista detalhada de requisitos, incluindo documentação necessária, limite de faturamento e critérios de exclusão.

3. Categorias de Prompting Aplicadas ao Contexto Tributário

As técnicas de prompting podem ser adaptadas para responder a diferentes tipos de questões e simular situações complexas no contexto tributário. Essas categorias são métodos que guiam o modelo de IA para gerar respostas específicas e confiáveis. Abaixo, exploramos as seis principais categorias de prompting aplicadas ao setor tributário, com exemplos de uso prático para profissionais da área.

3.1 Zero-Shot Prompting

Conceito:

Zero-shot prompting é uma técnica que faz uma pergunta direta ao modelo, sem fornecer exemplos ou contexto adicional. O modelo usa apenas o prompt inicial para formular a resposta. Essa abordagem é útil para consultas básicas, onde o objetivo é uma resposta direta e concisa.

Aplicação no Contexto Tributário:

Para profissionais tributários, o zero-shot prompting é eficiente para obter definições de conceitos, esclarecer dúvidas pontuais sobre leis ou verificar se uma atividade empresarial específica se enquadra em determinada categoria tributária.

Exemplo Prático:

• Prompt: “Explique o conceito de ‘Simples Nacional’ e seus principais benefícios para pequenas empresas.”
• Resposta Esperada: Uma definição básica do Simples Nacional, listando os principais benefícios, como simplificação de tributos, facilidade de pagamento e alíquotas reduzidas para micro e pequenas empresas.

Quando Usar:

• Consultas rápidas sobre definições tributárias.
• Explicações simples de termos e conceitos sem necessidade de detalhamento extenso.

3.2 Few-Shot Prompting

Conceito:

Few-shot prompting é uma técnica que oferece alguns exemplos antes da pergunta principal. Esses exemplos ajudam a IA a entender o padrão esperado na resposta. Esse método é útil quando você deseja que o modelo siga um estilo específico de resposta ou trate de casos com nuances.

Aplicação no Contexto Tributário:

No setor tributário, essa técnica é útil para simular cenários onde é necessário explicar como uma regra se aplica a diferentes tipos de empresa. Os exemplos guiam o modelo, fornecendo contexto que melhora a precisão da resposta.

Exemplo Prático:

• Prompt: “Aqui estão dois exemplos de empresas com situações distintas. Com base neles, explique se uma empresa com atividade vedada pode optar pelo Simples Nacional.
  • Exemplo 1: Empresa X, que realiza consultoria financeira (atividade vedada), não pode optar pelo Simples Nacional.
  • Exemplo 2: Empresa Y, que presta serviços de conserto de eletrodomésticos (atividade permitida), pode optar pelo Simples Nacional.
  • Com base nesses exemplos, explique por que uma empresa que realiza atividade vedada não pode optar pelo Simples Nacional.”
• Resposta Esperada: O modelo deve detalhar que o Simples Nacional exclui empresas que exercem atividades específicas, como consultoria financeira, por restrições legais definidas na legislação vigente.

Quando Usar:

• Explicações onde a comparação de diferentes situações ajuda a esclarecer o tema.
• Para contextualizar a aplicação de uma regra ou limitação em diferentes cenários.

3.3 Thought Generation (Geração de Raciocínio)

Conceito:

A técnica de thought generation orienta o modelo a descrever seu processo de raciocínio, ajudando-o a resolver problemas complexos passo a passo. Essa técnica é valiosa para análises detalhadas, como o cálculo de limites tributários ou verificação de conformidade legal.

Aplicação no Contexto Tributário:

No setor tributário, o thought generation é ideal para casos onde o profissional precisa de uma resposta estruturada, que explique cada etapa da análise. Por exemplo, ao calcular limites de faturamento proporcionais para uma nova empresa, essa técnica guia o modelo para considerar cada parte do processo.

Exemplo Prático:

• Prompt: “Vamos calcular o limite de receita para uma empresa de pequeno porte que deseja optar pelo Simples Nacional e iniciou suas atividades em junho. Siga os passos:
  1. Considere o limite anual de R$ 4.800.000.
  2. Calcule o limite proporcional com base nos meses restantes até o final do ano.
  3. Apresente o resultado final.”
• Resposta Esperada: O modelo explicará o cálculo passo a passo, informando que o limite proporcional de receita para essa empresa será de R$ 2.800.000 (considerando sete meses de operação), garantindo conformidade com a regra fiscal.

Quando Usar:

• Em análises complexas que exigem justificativa para cada etapa.
• Para processos onde o raciocínio passo a passo é necessário para chegar a um resultado.

3.4 Decomposition (Decomposição)

Conceito:

A decomposição divide uma questão complexa em várias partes menores, permitindo que cada subparte seja resolvida individualmente antes de chegar a uma conclusão. Essa técnica é eficiente para processos de conformidade tributária e análises que envolvem múltiplas variáveis.

Aplicação no Contexto Tributário:

Para processos como adesão ao Simples Nacional ou cálculo de impostos, onde várias etapas precisam ser analisadas separadamente, a decomposição permite que o modelo aborde cada componente do processo com precisão.

Exemplo Prático:

• Prompt: “Explique o processo de adesão ao Simples Nacional para uma nova empresa em três etapas:
  1. Verificação de pendências fiscais e documentação.
  2. Realização da inscrição no CNPJ, estadual e municipal.
  3. Solicitação de adesão ao Simples Nacional.”
• Resposta Esperada: O modelo explica cada etapa detalhadamente, abordando a importância de estar em dia com as obrigações fiscais, os registros obrigatórios e a fase final de solicitação de adesão.

Quando Usar:

• Para consultas que envolvem múltiplas etapas sequenciais.
• Em processos tributários complexos que exigem explicações detalhadas de cada fase.

3.5 Ensembling (Ensemble de Respostas)

Conceito:

O ensemble de respostas utiliza múltiplos prompts para abordar uma mesma pergunta, agregando as respostas para formar uma visão consolidada. Essa técnica é útil para perguntas amplas que exigem a integração de informações de várias fontes.

Aplicação no Contexto Tributário:

No setor tributário, o ensembling pode ser usado para obter uma visão completa sobre temas complexos, como benefícios e limitações do Simples Nacional, ou para consolidar informações de diferentes regulamentos fiscais em uma única resposta.

Exemplo Prático:

• Prompt: “Liste os benefícios tributários e não tributários do Simples Nacional para microempresas, integrando respostas de diferentes fontes e perspectivas.”
• Resposta Esperada: O modelo fornece uma visão consolidada que inclui simplificação de tributos, acesso facilitado a crédito e participação em licitações públicas.

Quando Usar:

• Para consultas que envolvem a consolidação de informações de várias fontes.
• Em temas amplos que precisam de uma perspectiva completa e integrada.

3.6 Self-Criticism (Autocrítica)

Conceito:

A técnica de autocrítica permite que o modelo revise e aperfeiçoe suas próprias respostas, identificando e corrigindo possíveis erros. Isso é especialmente útil para questões que exigem precisão absoluta, como cálculos tributários e verificações de conformidade.

Aplicação no Contexto Tributário:

A autocrítica pode ser aplicada em respostas que demandam alta precisão, como revisões de exclusão ou de enquadramento em regimes tributários, onde qualquer erro pode resultar em penalidades ou problemas legais.

Exemplo Prático:

• Prompt: “Revise a resposta dada sobre as regras de exclusão do Simples Nacional para empresas com atividade vedada. Certifique-se de que a explicação está em conformidade com a legislação vigente e faça ajustes se necessário.”
• Resposta Esperada: O modelo revisa e ajusta a resposta inicial, corrigindo possíveis inconsistências e adicionando informações complementares, se necessário.

Quando Usar:

• Em questões que exigem alta precisão e revisão crítica.
• Para ajustes em respostas que envolvem verificações legais ou fiscais.

Essas seis categorias de prompting aplicadas ao contexto tributário oferecem uma metodologia robusta para profissionais que precisam interagir com modelos de linguagem. Cada técnica serve a um propósito específico, seja para responder a consultas rápidas, analisar cenários complexos, ou revisar a precisão das respostas, oferecendo suporte essencial em questões de conformidade e interpretação de leis tributárias.

4. Framework de Prompts para Profissionais da Área Tributária

Para que profissionais da área tributária possam aplicar as técnicas de prompting de forma eficiente e prática, é essencial contar com frameworks de prompts bem estruturados e parametrizados. Esses frameworks servem como guias de consulta, oferecendo uma base que pode ser personalizada conforme a necessidade específica de cada caso. Abaixo, são apresentados frameworks de prompts para cada uma das seis categorias, adaptados ao contexto tributário.

4.1 Framework para Zero-Shot Prompting

Objetivo: Fornecer um prompt direto e conciso, sem a necessidade de exemplos, ideal para consultas rápidas sobre definições ou verificações de conformidade.

Estrutura do Prompt:

• “Explique o conceito de [termo tributário] e como ele se aplica à [situação ou tipo de empresa].”
• “Liste os requisitos para [ação específica] no contexto do [regime tributário].”
• “Descreva as principais restrições para empresas no [regime tributário] que exercem [tipo de atividade].”

Exemplo Prático:

• Prompt: “Explique o conceito de ‘retenção de ISS’ e como ele se aplica a prestadores de serviços no Simples Nacional.”
• Resposta Esperada: Uma explicação breve e direta sobre a retenção do ISS (Imposto sobre Serviços) e suas especificidades para empresas optantes pelo Simples Nacional.

Aplicação: Esse framework é ideal para respostas rápidas e diretas sobre conceitos básicos, permitindo que profissionais da área tributária obtenham informações essenciais sem muitos detalhes adicionais.

4.2 Framework para Few-Shot Prompting

Objetivo: Utilizar exemplos prévios para guiar a resposta, especialmente útil para consultas que envolvem cenários comparativos ou onde há necessidade de exemplos para ilustrar uma regra.

Estrutura do Prompt:

• “Com base nos exemplos abaixo de empresas com [característica específica], explique por que [regra tributária] se aplica/não se aplica.
  • Exemplo 1: Empresa [características e resultado].
  • Exemplo 2: Empresa [características e resultado].”
• “Veja os casos abaixo e descreva como [regra tributária] pode ser aplicada para cada um.”

Exemplo Prático:

• Prompt: “Abaixo estão dois exemplos de empresas com atividades distintas. Explique por que uma delas pode e a outra não pode optar pelo Simples Nacional.
  • Exemplo 1: Empresa A, que realiza consultoria de TI (atividade vedada), não pode optar pelo Simples Nacional.
  • Exemplo 2: Empresa B, que realiza serviços de limpeza (atividade permitida), pode optar pelo Simples Nacional.”
• Resposta Esperada: Uma explicação detalhada sobre as regras de vedação do Simples Nacional, destacando a diferença de tratamento entre atividades permitidas e vedadas.

Aplicação: Esse framework é útil para responder a consultas que exigem uma base comparativa ou quando se deseja que o modelo siga um padrão específico de resposta.

4.3 Framework para Thought Generation (Geração de Raciocínio)

Objetivo: Estimular o modelo a desenvolver um raciocínio passo a passo para consultas complexas. Essa técnica é útil em casos que exigem uma análise sequencial, como cálculos tributários ou interpretação de legislações com múltiplos critérios.

Estrutura do Prompt:

• “Vamos analisar o processo de [cálculo/decisão] passo a passo. Primeiramente, [primeira etapa]. Em seguida, [segunda etapa]. Por fim, [etapa final].”
• “Para entender como [regra tributária] se aplica, vamos seguir o raciocínio por etapas:
  1. [Etapa 1]
  2. [Etapa 2]
  3. [Etapa 3]”

Exemplo Prático:

• Prompt: “Vamos calcular o limite proporcional de receita para uma empresa que iniciou suas atividades em maio e deseja optar pelo Simples Nacional. Primeiro, considere o limite anual de R$ 4.800.000. Em seguida, calcule o limite proporcional com base nos meses restantes do ano.”
• Resposta Esperada: O modelo detalha o cálculo proporcional do limite de receita, considerando que a empresa operou apenas parte do ano e ajustando o valor permitido conforme as diretrizes do Simples Nacional.

Aplicação: Esse framework é ideal para consultas que exigem análise detalhada e raciocínio sequencial, ajudando o profissional a obter respostas estruturadas e lógicas.

4.4 Framework para Decomposition (Decomposição)

Objetivo: Dividir uma consulta complexa em partes menores, abordando cada uma separadamente. Esse framework é adequado para processos de conformidade que envolvem várias etapas ou fases interdependentes.

Estrutura do Prompt:

• “Divida o processo de [ação] em etapas para uma empresa que deseja [objetivo]. Considere as seguintes etapas:
  1. [Etapa 1: descrição]
  2. [Etapa 2: descrição]
  3. [Etapa 3: descrição]”
• “Explique cada passo necessário para [ação] no contexto do [regime tributário].”

Exemplo Prático:

• Prompt: “Explique o processo de adesão ao Simples Nacional para uma nova empresa. Considere as seguintes etapas:
  1. Verificação de pendências fiscais.
  2. Inscrição no CNPJ e registros municipais.
  3. Solicitação de adesão ao Simples Nacional.”
• Resposta Esperada: O modelo descreve cada etapa detalhadamente, orientando o usuário sobre o que deve ser feito em cada fase para que a empresa consiga aderir ao Simples Nacional.

Aplicação: Esse framework é ideal para orientar consultas sobre processos que envolvem múltiplos passos ou exigem conformidade com diferentes regulamentações.

4.5 Framework para Ensembling (Ensemble de Respostas)

Objetivo: Usar múltiplos prompts para chegar a uma resposta consolidada, especialmente útil para consultas amplas que exigem informações de diferentes fontes ou perspectivas.

Estrutura do Prompt:

• “Liste os [benefícios/restrições] de [regime tributário] para empresas [característica], agregando diferentes perspectivas para uma visão consolidada.”
• “Combine as respostas das seguintes fontes para fornecer uma visão unificada sobre [tema tributário].”

Exemplo Prático:

• Prompt: “Liste os benefícios do Simples Nacional para microempresas, incluindo aspectos tributários e não tributários. Combine diferentes fontes para uma resposta completa.”
• Resposta Esperada: O modelo apresenta uma lista detalhada, que inclui benefícios como simplificação no pagamento de tributos, acesso facilitado a crédito e participação em licitações públicas.

Aplicação: Esse framework é ideal para perguntas amplas que envolvem a consolidação de informações variadas, permitindo uma resposta completa e detalhada.

4.6 Framework para Self-Criticism (Autocrítica)

Objetivo: Permitir que o modelo revise e melhore a resposta, corrigindo possíveis erros e garantindo precisão. Esse framework é valioso para revisões de cálculos ou verificações de conformidade que demandam alta exatidão.

Estrutura do Prompt:

• “Revise a resposta fornecida sobre [tema específico] e ajuste se houver inconsistências com [norma/regulamento específico].”
• “Revise e aperfeiçoe a explicação sobre [tema], garantindo que esteja de acordo com a legislação tributária vigente.”

Exemplo Prático:

• Prompt: “Revise a resposta sobre a aplicação do sublimite estadual no Simples Nacional e ajuste a explicação para refletir a legislação atualizada.”
• Resposta Esperada: O modelo revisa a resposta original, verificando se há erros ou omissões, e fornece uma versão corrigida e alinhada com a legislação mais recente.

Aplicação: Esse framework é ideal para consultas que exigem precisão e revisão crítica, especialmente em temas onde erros podem resultar em implicações legais.

Esses frameworks estruturados permitem que profissionais da área tributária façam uso de técnicas de prompting de maneira prática e direcionada, ajustando os prompts conforme a necessidade de cada consulta. Com esses modelos, é possível otimizar o uso de modelos de linguagem para obtenção de informações confiáveis e detalhadas, essenciais para o trabalho tributário.

5. Considerações Finais e Melhores Práticas

Após explorar as diferentes técnicas de prompting e os frameworks específicos para cada uma, é importante discutir as melhores práticas e limitações do uso de prompting na área tributária. Abaixo, listamos diretrizes para aplicar essas técnicas de forma eficaz, maximizando a qualidade das respostas e minimizando potenciais falhas.

5.1 Diretrizes para Escolher a Técnica de Prompting Adequada

Para cada consulta, avaliar o tipo de resposta desejada é essencial. Seguem algumas diretrizes para escolher a técnica apropriada:

1. Consulta Direta ou Definição Básica: Use o Zero-Shot Prompting para respostas rápidas e diretas, como consultas sobre definições ou requisitos simples.
2. Exemplificação de Regras: Utilize o Few-Shot Prompting para situações que requerem comparação ou exemplos, como esclarecer a aplicabilidade de uma regra com base em diferentes atividades empresariais.
3. Análise Passo a Passo: Para cálculos e análises sequenciais, o Thought Generation oferece uma abordagem que conduz o modelo a uma resposta mais estruturada.
4. Processos em Etapas: Em consultas que envolvem processos complexos, como adesão a regimes tributários, o Decomposition facilita o entendimento, dividindo as etapas.
5. Consulta Abrangente: Use o Ensembling para consolidar respostas provenientes de várias fontes, especialmente útil em temas que exigem uma visão ampla.
6. Verificação e Revisão: O Self-Criticism é recomendado para revisões críticas, onde é necessário corrigir e aprimorar a resposta, garantindo alinhamento com a legislação vigente.

5.2 Melhores Práticas para Prompts na Área Tributária

Abaixo estão algumas práticas que ajudam a extrair respostas mais confiáveis e precisas dos modelos de linguagem:

• Clareza e Concisão: Formule prompts claros e diretos. Evite perguntas muito amplas ou ambíguas, pois isso pode levar a respostas incompletas ou confusas.
• Contextualização: Inclua informações específicas sempre que possível. Por exemplo, ao questionar sobre regras fiscais, mencione o regime tributário relevante (Simples Nacional, Lucro Real, etc.) e o tipo de empresa.
• Uso de Variáveis: Configure os prompts com variáveis para adaptá-los facilmente a diferentes consultas, aumentando a versatilidade sem a necessidade de reformulações constantes.
• Validação de Respostas: Especialmente para consultas complexas, revise as respostas geradas para verificar sua exatidão. Use a técnica de Self-Criticism para obter uma revisão detalhada.
• Complementação de Fontes: Quando o modelo gerar respostas amplas, considere usar o Ensembling para complementar a informação com múltiplas perspectivas, obtendo uma resposta mais completa.

5.3 Limitações do Prompt Engineering na Área Tributária

Embora o prompt engineering ofereça muitas vantagens, ele apresenta algumas limitações que devem ser consideradas:

1. Inconsistência nas Respostas: Como os modelos de linguagem não têm conhecimento preciso sobre o contexto legal, podem gerar respostas incorretas ou incompletas, especialmente em temas muito específicos.
2. Falta de Atualização: Modelos de linguagem não são atualizados em tempo real e podem não refletir mudanças recentes na legislação tributária.
3. Necessidade de Revisão: A precisão das respostas depende da formulação do prompt. É essencial revisar as respostas, principalmente em temas complexos, para assegurar sua conformidade com as normas atuais.
4. Dependência de Exemplos: Para técnicas como o Few-Shot Prompting, a qualidade da resposta depende da relevância dos exemplos fornecidos.

Essas limitações ressaltam a importância de combinar o uso de modelos de linguagem com a supervisão humana, especialmente em áreas de grande responsabilidade, como a tributária.

5.4 Exploração de Alternativas e Ferramentas Complementares

Embora o prompting seja poderoso, existem alternativas que podem ser exploradas em conjunto para otimizar o trabalho:

• Sistemas Baseados em Regras: Ferramentas como o DSPy da Universidade de Stanford estão focadas em transformar a interação com IA em uma experiência programática, eliminando algumas das limitações do prompting. No contexto tributário, sistemas baseados em regras podem auxiliar em tarefas que demandam precisão extrema e cálculos específicos.
• Integração com Bases de Dados: A integração com bases de dados tributários e softwares de compliance pode melhorar a precisão das respostas, garantindo que o modelo tenha acesso a informações atualizadas e contextuais.

6. Conclusão e Relevância para o Futuro do Setor Tributário

O prompt engineering é mais do que uma técnica isolada de interação com modelos de linguagem. Ele representa a base fundamental para a criação de sistemas avançados, como Custom GPTs com RAG (Retrieval-Augmented Generation), que são projetados para trazer precisão e atualização contínua ao setor tributário. Combinando prompting com técnicas de RAG, é possível construir soluções que acessam informações atualizadas em tempo real, extraídas de bases de dados específicas, o que é essencial em uma área onde mudanças legais e fiscais ocorrem frequentemente.

Para o setor tributário, Custom GPTs com RAG oferecem a solução definitiva, permitindo consultas detalhadas e respostas altamente precisas, embasadas em dados constantemente atualizados. Isso significa que, ao invés de depender de um modelo que responde com base em conhecimento anterior, profissionais da área podem acessar uma plataforma customizada, que se atualiza conforme as mudanças na legislação, garantindo conformidade e precisão.

Esses sistemas trazem benefícios tangíveis para os profissionais tributários:

• Redução de Riscos: A atualização constante com dados confiáveis evita erros causados por desinformação, um fator crítico no setor tributário.
• Eficiência e Agilidade: Respostas rápidas e fundamentadas melhoram a produtividade, reduzindo o tempo gasto em pesquisas manuais.
• Personalização: Custom GPTs podem ser configurados para atender às necessidades específicas de cada empresa ou cliente, criando um modelo que responde com exatidão às demandas da área tributária.

Em conclusão, o prompt engineering, aliado ao RAG e a Custom GPTs, transforma a forma como o setor tributário pode utilizar a inteligência artificial. Essa combinação não apenas aprimora a precisão e confiabilidade das respostas, mas também oferece uma solução que se adapta ao ritmo dinâmico das mudanças tributárias, proporcionando uma ferramenta robusta, ágil e segura para o futuro da área tributária.