No mundo da contabilidade, onde a precisão é fundamental, a automação de tarefas usando Inteligência Artificial (IA) está se tornando cada vez mais comum. Um exemplo dessa inovação é o uso de GPTs customizados — modelos de linguagem treinados para auxiliar em diversas tarefas, desde responder perguntas simples até fornecer orientações detalhadas sobre questões complexas. No entanto, quando se trata de fornecer informações legais, especialmente em um país com uma legislação tão dinâmica e complexa como o Brasil, surgem desafios únicos.
Um dos erros que podem comprometer a eficácia de um GPT customizado é o uso de links diretos para páginas externas de legislação. Embora pareça uma solução conveniente para manter o modelo atualizado, essa prática pode introduzir vários riscos que, no final das contas, podem levar a erros críticos na orientação contábil. Neste artigo, vamos explorar os principais motivos pelos quais links externos para legislação não são uma boa ideia em GPTs customizados, começando pelos problemas de acessibilidade e atualizações frequentes na legislação.
1. Acesso Inconsistente e Risco de Respostas Incompletas
Problema:
Quando um GPT depende de links externos para acessar a legislação, ele se torna vulnerável à disponibilidade desses links. Imagine que o GPT, ao tentar fornecer uma resposta detalhada sobre um determinado aspecto fiscal, precise acessar um link para a legislação no site da Receita Federal. Se o link estiver temporariamente inacessível — seja por manutenção no site, por problemas no servidor ou por falhas na conexão de internet do usuário — o GPT não poderá acessar a informação necessária. Isso pode resultar em respostas incompletas, genéricas ou, em casos extremos, completamente erradas.
Exemplo:
Vamos considerar um exemplo prático. Um contador está utilizando um GPT customizado para verificar as normas do Simples Nacional. O GPT tenta acessar o link da Receita Federal para fornecer a base legal exata, mas o site está fora do ar para manutenção. Sem acesso ao link, o GPT não consegue fornecer a citação correta da legislação, e pode acabar sugerindo uma resposta baseada em dados desatualizados ou incompletos, prejudicando a orientação contábil e levando a possíveis erros na apuração de impostos.
Solução:
Uma alternativa mais segura seria incorporar diretamente a legislação relevante na base de conhecimento do GPT. Isso garante que, independentemente de problemas de conectividade ou disponibilidade do site externo, o modelo tenha acesso contínuo às informações necessárias para fornecer respostas precisas e confiáveis. Além disso, isso também evita a necessidade de o usuário sair da interface do GPT, garantindo uma experiência de usuário mais fluida e eficaz.
2. Mudanças Frequentes na Legislação
Problema:
Outro grande problema de usar links para páginas de legislação é a natureza dinâmica das leis. No Brasil, a legislação fiscal está em constante evolução. Alterações podem ser feitas rapidamente, e novas normas podem ser introduzidas a qualquer momento. Isso significa que um link que hoje leva a uma legislação vigente pode, em um curto espaço de tempo, apontar para um documento desatualizado, levando o GPT a citar normas revogadas ou modificadas.
Exemplo:
Imagine que, no início do ano, um contador configura um GPT para acessar diretamente o link de uma Instrução Normativa da Receita Federal. Meses depois, essa Instrução Normativa é revogada ou alterada por uma nova norma. Se o link não for atualizado imediatamente no GPT, o modelo continuará a fornecer informações baseadas na norma antiga, o que pode resultar em graves erros na aplicação de regras fiscais, como a alíquota de impostos ou critérios de enquadramento em regimes tributários.
Solução:
Para mitigar esse risco, é fundamental que a base de conhecimento do GPT seja constantemente revisada e atualizada para refletir as mudanças na legislação. Em vez de depender de links externos, o GPT deve contar com um repositório interno de informações legislativas, que possa ser atualizado periodicamente por profissionais qualificados. Dessa forma, o GPT estará sempre alinhado com a legislação vigente, minimizando o risco de fornecer informações desatualizadas.
3. Complexidade e Ambiguidade da Legislação Brasileira
Problema:
A legislação brasileira, especialmente no campo fiscal, é notoriamente complexa e muitas vezes ambígua. Além das leis principais, existem normas infralegais, como portarias, instruções normativas e resoluções, que frequentemente complementam, interpretam ou até mesmo contradizem a legislação primária. Essa sobrecarga de normas pode gerar confusão tanto para profissionais quanto para sistemas automatizados, como os GPTs.
Quando um GPT tenta interpretar diretamente essas normas complexas e às vezes contraditórias a partir de um link externo, ele pode se deparar com dificuldades para determinar quais informações são aplicáveis em um determinado contexto. A ambiguidade nas leis pode levar o GPT a gerar respostas que não são claras, que podem ser mal interpretadas ou que simplesmente não se aplicam ao caso específico do usuário.
Exemplo:
Considere, por exemplo, a questão do Simples Nacional. As regras para enquadramento, as alíquotas aplicáveis e as obrigações acessórias podem variar significativamente, dependendo de uma série de fatores, como o tipo de atividade da empresa e a sua receita bruta. Além disso, uma nova instrução normativa pode ser publicada para esclarecer ou modificar partes da legislação existente. Um GPT que acessa um link para uma dessas normas pode acabar fornecendo uma resposta baseada em uma interpretação literal do texto, sem considerar a complexidade adicional ou as contradições potenciais com outras normas.
Solução:
Para lidar com essa complexidade, a base de conhecimento do GPT deve ser cuidadosamente curada para incluir não apenas a legislação primária, mas também interpretações e orientações práticas fornecidas por especialistas. Isso pode incluir anotações explicativas, exemplos práticos e diretrizes sobre como lidar com ambiguidades e contradições nas leis. Dessa forma, o GPT pode fornecer respostas que não apenas citam a legislação, mas também ajudam o usuário a entender como aplicá-la corretamente em seu contexto específico.
4. Necessidade de Interpretação Profissional
Problema:
Embora a automação de tarefas contábeis seja uma tendência crescente, é importante reconhecer que certas áreas, especialmente a interpretação de normas legais e fiscais, ainda exigem um julgamento humano especializado. A legislação não é apenas um conjunto de regras estáticas; ela frequentemente requer interpretação para ser aplicada corretamente em situações reais. Essa interpretação pode variar dependendo do contexto específico, das características do cliente e das decisões judiciais que podem influenciar a aplicação da lei.
Os GPTs, por mais avançados que sejam, não têm a capacidade de substituir o julgamento humano em questões que exigem interpretação. Se um GPT depende de links para acessar legislação e fornecer uma resposta, ele pode acabar interpretando erroneamente uma norma ou aplicando-a de maneira inadequada. Isso é especialmente problemático em casos onde a legislação não é clara ou onde existem múltiplas formas de interpretar um texto legal.
Exemplo:
Imagine um cenário em que um contador precisa decidir se uma determinada despesa pode ser deduzida no cálculo do Imposto de Renda de uma empresa. A legislação pode ser vaga sobre se essa despesa específica é dedutível ou não, e diferentes interpretações podem levar a conclusões diferentes. Um GPT que simplesmente acessa um link para a legislação pode fornecer uma resposta genérica ou até mesmo errada, sem considerar nuances que só um profissional experiente seria capaz de identificar e ponderar.
Solução:
Em vez de tentar substituir o julgamento profissional, o GPT deve ser usado como uma ferramenta de apoio que fornece informações e orientações baseadas em regras claras e bem interpretadas. A inclusão de notas explicativas e a possibilidade de configurar o GPT para alertar os usuários sobre situações que exigem uma análise mais aprofundada podem ajudar a garantir que as decisões finais sejam sempre tomadas com a supervisão de um profissional qualificado.
5. Dependência de Conectividade e Experiência do Usuário
Problema:
Outro fator que torna o uso de links externos para legislação uma prática arriscada é a dependência de conectividade com a internet. Se o GPT estiver configurado para acessar links externos sempre que precisar fornecer uma resposta baseada em legislação, a qualidade da experiência do usuário ficará diretamente atrelada à disponibilidade e à velocidade da conexão de internet. Qualquer falha na conexão, seja ela temporária ou prolongada, pode impedir o GPT de fornecer as respostas necessárias em tempo hábil.
Além disso, redirecionar o usuário para links externos pode comprometer a experiência geral de uso. O usuário espera que o GPT forneça respostas diretas e imediatas, dentro da própria interface de conversa. Quando o usuário é obrigado a acessar um link externo para obter a informação completa, isso quebra o fluxo da interação e pode resultar em frustração ou em perda de tempo, especialmente em ambientes de trabalho onde a eficiência é crucial.
Exemplo:
Um contador, durante o fechamento de um balanço, precisa consultar rapidamente uma norma específica sobre deduções fiscais. Ao invés de obter uma resposta direta do GPT, ele é redirecionado para um link que está temporariamente fora do ar ou que demora para carregar devido à baixa conectividade. Isso não apenas atrasa o trabalho do contador, mas também quebra a confiança no sistema de IA, que deveria ser uma ferramenta de apoio rápido e eficiente.
Solução:
Para garantir uma experiência de usuário fluida e confiável, é preferível que o GPT contenha a maior parte das informações necessárias diretamente em sua base de conhecimento interna. Além disso, o GPT deve ser programado para fornecer respostas diretas e contextualizadas, minimizando a necessidade de redirecionar o usuário para fontes externas. Caso o acesso a links externos seja inevitável, o GPT deve fornecer uma explicação clara e uma alternativa, como sugerir que o usuário consulte um especialista ou acesse uma fonte alternativa de informações.
6. Perda de Controle sobre o Conteúdo
Problema:
Quando você utiliza links externos em um GPT para acessar páginas de legislação, perde-se o controle sobre o conteúdo que está sendo referenciado. Sites de legislação, como os mantidos por órgãos governamentais, estão sujeitos a mudanças frequentes, tanto em termos de atualização de conteúdo quanto na estrutura do site. Isso significa que o link que hoje direciona o GPT para uma legislação específica pode, no futuro, levar a uma página diferente ou até mesmo a uma página de erro, caso o conteúdo seja movido ou removido.
Essa perda de controle é problemática porque compromete a confiabilidade das respostas do GPT. O modelo pode acabar referenciando informações que não estão mais disponíveis ou que foram alteradas sem que o usuário ou o desenvolvedor do GPT tenha sido notificado. Em um ambiente onde a precisão é fundamental, como na contabilidade e na orientação fiscal, isso pode ter consequências graves.
Exemplo:
Imagine que um GPT foi configurado para acessar diretamente um link para a Lei Complementar nº 123/2006, que trata do Simples Nacional. Se, por algum motivo, o conteúdo dessa página for reorganizado ou movido para um novo endereço, o GPT pode acabar acessando uma página errada ou fornecendo uma resposta baseada em informações obsoletas. Isso pode induzir o usuário a aplicar uma interpretação errada da lei, levando a erros em declarações fiscais ou na aplicação de benefícios.
Solução Alternativa:
A melhor maneira de manter o controle sobre o conteúdo que o GPT acessa é evitar o uso de links externos sempre que possível. Em vez disso, todas as informações relevantes, especialmente aquelas que têm implicações legais, devem ser incorporadas diretamente na base de conhecimento do GPT. Dessa forma, o desenvolvedor pode garantir que o conteúdo está sempre atualizado e que o GPT fornece respostas precisas e confiáveis. Além disso, ao centralizar o controle sobre o conteúdo, é possível realizar atualizações periódicas de forma sistemática, sem depender de mudanças em sites externos.
7. Trechos Revogados e a Confusão na Interpretação
Problema:
Um dos desafios mais complexos ao lidar com legislação, especialmente quando se utiliza fontes externas, é a presença de trechos revogados ou modificados. Na legislação brasileira, é comum encontrar leis e normas que foram parcialmente ou totalmente revogadas, mas que ainda aparecem em textos legais, frequentemente marcados por riscas ou notas explicativas. Esses trechos revogados podem confundir o GPT, levando-o a fornecer informações desatualizadas ou incorretas.
O GPT, ao processar um texto que contém tanto normas vigentes quanto revogadas, pode não ser capaz de distinguir automaticamente entre elas. Isso pode resultar em respostas que incluem normas que já não estão mais em vigor, causando confusão para o usuário e possivelmente levando a erros na aplicação da legislação.
Exemplo:
Suponha que um GPT esteja configurado para acessar um link para o Código Tributário Nacional (CTN) e fornecer respostas sobre obrigações acessórias. Se o trecho da legislação que trata dessas obrigações contiver partes revogadas ou modificadas, o GPT pode acabar citando essas partes como se ainda fossem aplicáveis. Isso pode induzir um contador a cumprir obrigações que já foram revogadas, resultando em trabalho desnecessário ou até mesmo em penalidades por não cumprimento das normas vigentes.
Solução:
Para evitar que o GPT faça uso de trechos revogados, é essencial que a base de conhecimento seja cuidadosamente elaborada. Trechos de legislação que foram revogados devem ser claramente identificados e, idealmente, removidos da base de conhecimento ou marcados de forma que o GPT os ignore. Além disso, a base de conhecimento deve ser atualizada regularmente por profissionais qualificados para garantir que apenas as normas vigentes sejam consideradas nas respostas do GPT.
Outra estratégia é incluir notas explicativas que ajudem o GPT a contextualizar e entender quais partes da legislação são aplicáveis em cada situação. Isso é especialmente importante em áreas onde a legislação está em constante evolução e onde as interpretações podem variar dependendo do contexto.
Estratégias para Melhorar a Confiabilidade de GPTs Customizados
Diante dos desafios discutidos, é essencial adotar estratégias que melhorem a confiabilidade e precisão dos GPTs customizados, especialmente quando utilizados em contextos legais e fiscais. A seguir, apresentamos algumas recomendações práticas:
a) Criação de uma Base de Conhecimento Proprietária:
- Desenvolva uma base de conhecimento proprietária que vá além da simples incorporação de textos legais. Essa base deve incluir não apenas a legislação vigente, mas também artigos interpretativos, FAQs, manuais, guias práticos, e comentários de especialistas. Ao centralizar essas informações internamente, o GPT terá acesso a uma fonte rica e controlada de informações, o que garante respostas mais completas e precisas.
b) Centralização das Informações:
- Todas as informações legais e fiscais devem ser centralizadas nessa base de conhecimento interna, acessível diretamente pelo GPT. Isso assegura que o modelo não dependa de fontes externas, cujo conteúdo e disponibilidade podem variar. A centralização facilita o controle e a atualização das informações, garantindo que o GPT sempre tenha acesso aos dados mais atuais e relevantes.
c) Revisão Regular e Atualização Contínua:
- Estabeleça um cronograma de revisões regulares da base de conhecimento para garantir que todas as informações estejam atualizadas. Em um ambiente onde as normas legais podem mudar frequentemente, é crucial que a base de conhecimento seja constantemente monitorada e revisada para refletir as mudanças na legislação e nas interpretações jurídicas.
d) Inclusão de Notas Explicativas e Contextualização:
- Enriqueça a base de conhecimento com notas explicativas que ajudem o GPT a entender o contexto das normas. Isso inclui a distinção clara entre trechos vigentes e revogados, bem como a explicação das nuances legais. Ao contextualizar as informações, o GPT pode fornecer respostas mais precisas e evitar mal-entendidos que possam surgir de interpretações literais ou desatualizadas.
e) Curadoria por Profissionais Qualificados:
- Envolva contadores, advogados e especialistas em legislação na curadoria da base de conhecimento do GPT. Esses profissionais podem fornecer insights valiosos sobre como interpretar corretamente a legislação e garantir que o GPT esteja alinhado com as melhores práticas do setor. O conhecimento especializado é crucial para assegurar que o modelo forneça orientações confiáveis e juridicamente corretas.
f) Exclusão de Links Externos:
- Evite o uso de links externos para acessar legislação. Em vez disso, confie na base de conhecimento proprietária para fornecer todas as informações necessárias. Isso garante que o GPT tenha acesso contínuo e controlado às informações, sem depender da conectividade ou da integridade de sites externos.
Conclusão
Incluir links para páginas de legislação em GPTs customizados pode parecer uma solução prática à primeira vista, mas, como vimos, essa abordagem traz uma série de riscos que podem comprometer a precisão, a confiabilidade e a utilidade das respostas fornecidas pelo modelo. A complexidade da legislação brasileira, a necessidade de interpretação profissional e os desafios técnicos envolvidos tornam essencial uma abordagem mais controlada e cuidadosamente planejada.
Ao centralizar a base de conhecimento, evitar o uso de links externos e garantir a revisão regular das informações, você pode criar um GPT customizado que não apenas auxilia nas tarefas contábeis, mas também fornece respostas precisas e confiáveis, alinhadas com as normas legais vigentes. Assim, o GPT se torna uma ferramenta valiosa e segura para profissionais de contabilidade, contribuindo para a eficiência e a conformidade em um campo onde a precisão é fundamental.