1. Introdução
A automação contábil é uma das áreas em que a inteligência artificial (IA) tem contribuído significativamente para aumentar a eficiência, a precisão e a agilidade dos processos. Grandes modelos de linguagem (Large Language Models – LLMs), como os modelos da OpenAI, têm sido usados para automatizar tarefas, fornecer análises detalhadas e apoiar na tomada de decisão. Esses modelos podem interpretar grandes volumes de dados e oferecer insights que seriam difíceis de obter manualmente, trazendo assim um diferencial competitivo importante para as empresas contábeis. Neste artigo, exploramos as diferentes abordagens para melhorar a interação dos modelos com o usuário, como o uso de Emotion Prompts, e discutimos a aplicação dessas técnicas em contextos financeiros e contábeis.
Nosso objetivo é oferecer uma análise comparativa entre abordagens de Emotion Prompts e modelos customizados com Recuperação Aumentada de Geração (RAG) e Code Interpreter. Avaliamos suas potencialidades e limitações para o contexto contábil e fiscal. Além disso, discutiremos como essas ferramentas podem impactar a prática contábil, otimizando tarefas repetitivas e permitindo que os profissionais foquem em atividades de maior valor agregado, como análise estratégica e consultoria.
2. O Que São Prompts e Sua Relevância em Modelos de Linguagem
Prompts são instruções fornecidas aos modelos de linguagem para orientar suas respostas. Eles representam o ponto de partida do que o modelo deve interpretar e responder. A qualidade e a formulação dos prompts são cruciais, pois determinam a precisão, a clareza e a relevância das respostas geradas. Prompts bem formulados garantem que o modelo se concentre nos pontos mais importantes, evitando ambiguidades e maximizando a utilidade da resposta para o usuário.
Existem diferentes tipos de prompts. Zero-shot refere-se a um modelo respondendo sem exemplos prévios, enquanto Emotion Prompts introduzem elementos emocionais, como frases motivacionais, para potencialmente aumentar o engajamento e a precisão das respostas. Esses Emotion Prompts têm se mostrado eficazes em aumentar a informatividade e a confiança nas respostas geradas, especialmente em contextos onde o tom da comunicação é tão importante quanto a informação em si. Essa abordagem pode ser vantajosa para gerar respostas que requerem um nível maior de empatia, como comunicação com clientes ou colaboradores.
3. O Estudo do EmotionPrompt: Visão Geral e Aplicações
3.1 Origem e Fundamentos do EmotionPrompt
O EmotionPrompt é uma técnica proposta para melhorar o desempenho dos LLMs utilizando elementos emocionais. Os pesquisadores observaram que adicionar um componente emocional ao prompt poderia melhorar a precisão, a verdade e a clareza das respostas do modelo. Esse método está fundamentado em teorias psicológicas, como a teoria da Identidade Social e a Regulação Emocional Cognitiva. A adição de elementos emocionais pode gerar uma resposta mais assertiva e confiante, e essas qualidades são particularmente valiosas em comunicações que demandam não apenas informações precisas, mas também um toque humano.
3.2 Resultados em Tarefas Gerais de Compreensão de Linguagem
Em testes, o EmotionPrompt mostrou-se eficaz em tarefas de análise de sentimentos, similaridade de frases e outras tarefas de compreensão de linguagem. Ele demonstrou um aumento na precisão das respostas, sendo particularmente útil em tarefas que requerem uma maior percepção semântica e envolvimento com a pergunta. Por exemplo, ao analisar a emoção por trás de uma revisão de filme, o EmotionPrompt gerou respostas mais detalhadas e mais alinhadas ao contexto, o que o torna promissor para uso em áreas que exigem interação complexa com usuários.
3.3 Limitações na Aplicação a Tarefas Contábeis e Fiscais Complexas
Porém, é importante destacar que, no estudo analisado, não houve aplicações do EmotionPrompt a áreas complexas como interpretação legal ou cálculos tributários. Essas tarefas exigem um raciocínio mais estruturado e específico, pois envolvem cálculos precisos e o cumprimento rigoroso de normas. Isso pode limitar a eficácia do componente emocional como principal fator, já que a precisão técnica é mais importante do que o engajamento emocional nessas situações. Tarefas fiscais e contábeis geralmente envolvem um número elevado de regras e exceções que precisam ser seguidas com exatidão, e a inserção de um elemento emocional pode não agregar tanto valor como ocorre em outras tarefas de linguagem.
4. Exemplos de Aplicação do Zero-shot-CoT em Tarefas Contábeis
O Zero-shot Chain-of-Thought (Zero-shot-CoT) é uma técnica que orienta o modelo a gerar respostas estruturadas passo a passo. Essa abordagem é muito eficaz em problemas que requerem raciocínio analítico e matemático, ajudando o modelo a organizar os passos lógicos antes de responder. Esse tipo de estrutura é particularmente vantajoso para a contabilidade, onde a sequência de etapas é essencial para garantir a exatidão e a conformidade com normas específicas.
Aplicações do Zero-shot-CoT em cálculos fiscais no Simples Nacional, por exemplo, podem incluir cálculos de alíquotas efetivas e apuração de impostos. Utilizando essa técnica, o modelo pode decompor o problema em passos: identificar a alíquota aplicável, calcular o valor do imposto e apresentar a resposta detalhada. Além disso, o modelo pode explicar cada etapa do cálculo, aumentando a transparência e ajudando os contadores a entenderem o processo completo, minimizando riscos de erro.
Enquanto os Emotion Prompts visam aumentar a qualidade narrativa da resposta, o Zero-shot-CoT é ideal para garantir a precisão em tarefas estruturadas. Tarefas tributárias complexas têm se beneficiado da abordagem passo a passo fornecida pelo Zero-shot-CoT, garantindo um raciocínio correto do início ao fim. Dessa forma, o Zero-shot-CoT pode ser especialmente vantajoso para aplicações onde a lógica precisa ser dividida em partes compreensíveis e verificáveis, como no caso de apuração de obrigações fiscais.
5. Comparação: EmotionPrompt vs. Modelos Customizados com RAG e Code Interpreter
5.1 Características do EmotionPrompt e Suas Vantagens em Clareza e Engajamento
O EmotionPrompt é particularmente útil para melhorar a clareza, motivação e engajamento nas respostas. Esse fator pode ser interessante para relatórios contábeis explicativos ou na comunicação com clientes. Em cenários onde a empatia e a compreensão são essenciais, como em interações diretas com clientes que têm dúvidas sobre impostos ou relatórios financeiros, o uso de elementos emocionais no prompt pode ajudar a criar um vínculo maior e reduzir a percepção de complexidade da informação.
5.2 Abordagem de Modelos Customizados com RAG e Code Interpreter: Aplicação Prática em Contabilidade e Finanças
A abordagem de um modelo customizado, que usa RAG e um Code Interpreter, é mais robusta e adequada para contabilidade e finanças. O uso de RAG permite que o modelo acesse informações atualizadas e específicas, enquanto o Code Interpreter possibilita executar cálculos tributários ou financeiros de maneira precisa, aplicando regras contábeis complexas. Em termos práticos, isso significa que um contador pode usar o modelo para não apenas obter respostas sobre regulamentos fiscais, mas também realizar cálculos detalhados de tributos de acordo com as regras mais recentes.
5.3 Cenários de Eficácia: Quando Usar Cada Abordagem ou Combiná-las
Para tarefas que exigem apenas comunicação clara, um EmotionPrompt pode ser suficiente. No entanto, para cálculos complexos e atualização constante de normas, os modelos com RAG e Code Interpreter são mais indicados. A combinação das duas abordagens pode ser vantajosa, onde o EmotionPrompt melhora a comunicação e o RAG/code interpreter garante a precisão técnica. Por exemplo, um relatório de desempenho financeiro poderia ser produzido com cálculos precisos via Code Interpreter e, ao mesmo tempo, ter suas conclusões expressas de maneira envolvente e motivadora através do EmotionPrompt.
6. Aplicações Práticas e Desafios para o Uso de LLMs em Contabilidade
Os LLMs podem ser usados para automatizar a coleta de informações, gerar relatórios financeiros e realizar cálculos tributários complexos. Isso reduz o tempo e o custo de processamento, além de diminuir a chance de erros humanos. Ferramentas baseadas em IA também podem monitorar mudanças em regulamentações fiscais, alertando os contadores sobre a necessidade de ajustes, o que garante conformidade contínua e agilidade na adaptação.
Entretanto, implementar modelos customizados como o RAG pode ser custoso e requer treinamento adequado, envolvendo a preparação de dados e a configuração de processos de aprendizagem que garantam a precisão e a relevância dos resultados. A necessidade de treinamento contínuo e de dados específicos também é um desafio.
Contadores devem considerar o uso dessas ferramentas como uma maneira de complementar suas habilidades, focando em tarefas analíticas de maior valor agregado enquanto delegam atividades repetitivas aos LLMs. Estratégias como a integração de LLMs com sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) também podem aumentar a eficiência, proporcionando um fluxo de trabalho mais automatizado, desde a entrada de dados até a geração de relatórios financeiros. Além disso, o desenvolvimento de habilidades para trabalhar com IA e interpretar os resultados é fundamental para maximizar o valor dessas tecnologias.
7. Considerações Finais e Perspectivas Futuras
Embora os Emotion Prompts ofereçam uma maneira interessante de melhorar o engajamento e a clareza das respostas, é evidente que modelos customizados, com RAG e Code Interpreter, oferecem uma solução mais robusta para a área contábil e financeira, especialmente para tarefas que envolvem cálculos complexos e atualizações de normas. Cada abordagem tem suas vantagens, e a escolha entre elas deve levar em conta a natureza específica da tarefa e o tipo de interação desejada.
Os avanços em IA estão transformando a contabilidade. A inovação contínua é essencial para os contadores se manterem competitivos e capazes de oferecer serviços de maior valor agregado. Modelos de linguagem são apenas uma das muitas inovações que podem ser adotadas para melhorar a eficiência. Outros avanços, como machine learning para previsão financeira e análise de risco, também podem ser integrados, permitindo uma atuação mais estratégica e proativa.
Mais estudos devem ser conduzidos para avaliar o potencial completo dos LLMs em tarefas específicas, como interpretação legal e cálculos tributários, a fim de identificar soluções ainda mais eficazes para a área contábil. Entender como essas ferramentas se comportam em situações reais e complexas permitirá o desenvolvimento de melhores práticas e a criação de novos padrões de uso que beneficiem tanto os profissionais quanto os clientes.
8. Referências Bibliográficas
- Li, C., et al. (2023). EmotionPrompt: Leveraging Psychology for Large Language Models Enhancement via Emotional Stimulus. Institutos de Software, CAS e Microsoft. Documento disponível em arXiv:2307.11760.