Modelo Causalista do Coppead alcança 99% de acertos em decisões em testes

Coppead lança repositório de inteligência artificial com modelo inédito para gestão.

O Coppead, escola de pós-graduação em administração da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), lançou um repositório aberto de inteligência artificial na plataforma Hugging Face, disponibilizando seu primeiro modelo público. A iniciativa visa compartilhar modelos, conjuntos de dados e códigos gerados nas pesquisas da instituição sobre a adoção de IA nas organizações.

O modelo inicial, denominado Causalista, foi desenvolvido para auxiliar gestores na avaliação da eficácia de decisões tomadas, permitindo verificar se uma ação específica gerou os resultados esperados. O repositório, acessível em huggingface.co/coppead, contém todos os produtos das pesquisas, com registros que possibilitam a verificação dos resultados por qualquer interessado.

Com essa estratégia, o Coppead busca se estabelecer como a principal referência em inteligência artificial entre as escolas de negócios da América Latina, promovendo a transparência e a colaboração na área.

O que é o Causalista

O Causalista responde a questões comuns na gestão, como a eficácia de campanhas de marketing ou programas de treinamento. O modelo analisa a descrição de tabelas e o histórico dos dados gerados, sugerindo quais variáveis devem ser consideradas para comparações. Quando os dados não permitem conclusões definitivas, o modelo informa sobre as limitações e o que é necessário para uma análise mais robusta.

O pesquisador André Luís Fonseca, do Centro de Estudos em Estratégia e Inovação do Coppead, enfatiza a importância da abertura das pesquisas. Ele argumenta que a adoção de IA nas empresas dependerá da capacidade de discernir as respostas que a tecnologia pode fornecer. Assim, a proposta é permitir que qualquer pessoa possa testar, criticar e reaproveitar os resultados das pesquisas.

O modelo foi desenvolvido a partir do Qwen3-4B, um modelo aberto da empresa chinesa Alibaba. Com 4 bilhões de parâmetros, o Causalista pode ser executado em um notebook comum, sem a necessidade de enviar dados a serviços externos. O treinamento foi realizado em ambientes sintéticos, onde as respostas corretas eram previamente conhecidas, e a avaliação foi feita por um verificador familiarizado com essas respostas.

Desempenho nos testes

Em testes finais, o Causalista foi exposto a 1.515 cenários inéditos em português, inglês e espanhol, alcançando um índice de acerto de 99%, em comparação com 47% de um modelo base sem treinamento. Nos testes que simulavam a escrita humana, o modelo obteve um índice de acerto de 70%.

Fonseca ressalta a relevância de um modelo que reconhece suas limitações. Ele afirma que um modelo que admite não ser capaz de concluir algo quando os dados não sustentam essa conclusão é mais valioso para os gestores do que um que fornece respostas sempre. O Coppead disponibiliza o modelo, os dados e as respostas obtidas nos testes, permitindo que qualquer interessado possa verificar os resultados.

O que está disponível no repositório

No lançamento, o Coppead disponibilizou quatro recursos:

• O modelo principal, que pode ser utilizado em placas de vídeo comuns, disponível em huggingface.co/coppead/causalista-4b;
• Uma versão compacta que pode ser executada sem placa de vídeo, pelo Ollama ou pelo llama.cpp, em huggingface.co/coppead/causalista-4b-GGUF;
• O conjunto de dados com cenários de treinamento e provas, contendo as respostas registradas dos modelos avaliados, em huggingface.co/datasets/coppead/causalista-worlds;
• O código que gera os cenários, verifica as respostas, calcula os efeitos e reproduz os resultados, disponível em github.com/coppead/causalista.

Todos os recursos estão sob a licença aberta Apache 2.0. O Coppead planeja publicar futuros produtos relacionados à adoção de IA no mesmo repositório, que estará disponível para uso, testes e contribuições de pesquisadores, estudantes e empresas.