A importância dos 'chatbots' privados para a Gestão de Riscos e como aprimorá-los

Nos últimos tempos, o debate envolvendo as aplicações e impactos da Inteligência Artificial (IA) em diversos setores tem ganhado força e motivado as organizações a compreender melhor como utilizá-la para aprimorar a gestão de riscos.

Nesse contexto, os chatbots privados, desenvolvidos de acordo com as características e necessidades de cada empresa, desempenham um papel importante para melhorar a eficácia da gestão de riscos nos processos cotidianos, fornecendo informações relevantes para a tomada de decisões. 

Como então esses chatbots podem contribuir com a Gestão de Riscos? Vejamos a seguir...

Aplicações dos chatbots privados na Gestão de Riscos

Entre as diversas aplicações dos chatbots privados para a gestão de riscos nas organizações, destacam-se:

Coleta e análise de dados: Os chatbots podem ser programados para coletar informações relevantes sobre riscos e eventos em tempo real e podem interagir com funcionários, clientes e outros stakeholders para obter dados essenciais às organizações. 

Com base nesses dados, é possível realizar análises avançadas e identificar tendências, padrões e eventuais gargalos que podem levar a riscos. Essa análise de dados em tempo real permite que as organizações tomem decisões mais informadas e proativas em relação à gestão de riscos.

Monitoramento contínuo: Os chatbots podem monitorar continuamente diferentes canais e fontes de dados, como mídias sociais, notícias, relatórios de incidentes e sistemas internos. Isso permite uma detecção rápida de quaisquer ameaças potenciais, eventos adversos ou mudanças nas condições que possam representar riscos para a organização. Ao receber alertas em tempo real, a equipe de gestão de riscos pode tomar medidas rápidas para mitigar ou responder aos riscos de forma eficaz.

Resposta rápida a incidentes: Quando ocorre um incidente ou evento de risco, os chatbots podem ser usados para fornecer informações rápidas e precisas sobre o que aconteceu, como o risco está sendo tratado e quais ações estão sendo tomadas para mitigar seus impactos. Eles podem fornecer atualizações em tempo real aos interessados ​​e responder a perguntas frequentes, reduzindo a necessidade de envolvimento direto da equipe de gestão de riscos. Assim, as equipes podem se concentrar em questões críticas e voltar seus esforços a decisões estratégicas.

Redução de riscos cibernéticos: Outra aplicação dos chatbots é auxiliar as organizações a monitorar e analisar riscos cibernéticos, promovendo a coleta de dados sobre potenciais ameaças, a verificação de vulnerabilidades e a geração de respostas automatizadas a incidentes. Isso ajuda as empresas a se anteciparem à evolução dos riscos cibernéticos e a reduzir possíveis danos à sua infraestrutura digital.

Educação e conscientização: Os chatbots também podem desempenhar um papel importante na educação e conscientização dos funcionários sobre questões ligadas a riscos. Eles fornecem informações e recursos relevantes sobre políticas, procedimentos, práticas recomendadas e regulamentos relacionados à gestão de riscos. Além disso, podem realizar treinamentos interativos e simulações para ajudar os funcionários a entender melhor os riscos, a como identificá-los e tratá-los adequadamente. Isso contribui para fortalecer a mentalidade de riscos em toda a organização.

Análise preditiva e modelagem de cenários: Com base em grandes conjuntos de dados históricos, os chatbots podem usar técnicas de análise preditiva para identificar possíveis cenários de riscos futuros e suas probabilidades. Eles podem ajudar as organizações a antecipar e se preparar melhor para riscos potenciais, permitindo que estas tomem medidas preventivas e implementem planos de contingência eficazes. Isso ajuda a reduzir a probabilidade de incidentes e a minimizar os impactos negativos na organização.

Aprimorando os chatbots - A importância da Engenharia de Prompt 

Uma forma de tornar as interações com os chatbots mais eficazes e gerar modelos de IA mais confiáveis para as organizações, é por meio da Engenharia de Prompt (em inglês, Prompt Engineering).

A engenharia de prompt  é uma técnica que pode ser usada para melhorar a assertividade e eficácia dos chatbots privados das organizações. Ela desempenha um papel crucial na capacidade dos chatbots de fornecer respostas relevantes e precisas, especialmente em cenários complexos, como os ligados à gestão de riscos.

A importância da engenharia de prompt reside no fato de que os chatbots dependem de instruções e exemplos (também chamados de prompts) para gerar respostas adequadas. Ao projetar e ajustar os prompts, é possível orientar o modelo de IA a fornecer respostas específicas e desejadas para perguntas relacionadas à gestão de riscos.

Ao aplicar a engenharia de prompt, os chatbots podem auxiliar a tomada de decisões relacionadas à gestão de riscos de várias maneiras:

Respostas consistentes: Os chatbots podem ser treinados com prompts específicos que garantem que as respostas sejam consistentes em diferentes contextos. Isso é particularmente importante na gestão de riscos, onde a precisão e consistência das informações são cruciais para avaliar e mitigar os riscos de forma adequada. Os prompts bem projetados ajudam a garantir que os chatbots forneçam informações corretas e alinhadas com as políticas e regulamentos da organização.

Análise de cenários: Os prompts podem ser projetados para orientar os chatbots a realizar análises de riscos em cenários específicos. Por exemplo, os chatbots podem ser treinados para avaliar o impacto potencial de uma determinada ação ou evento em relação aos riscos existentes. Isso permite que as organizações obtenham insights rápidos e confiáveis ​​sobre os possíveis resultados de decisões relacionadas à gestão de riscos.

Recomendações e melhores práticas: Os chatbots podem ser programados para fornecer recomendações e melhores práticas para lidar com diferentes tipos de riscos. Os prompts podem orientar os chatbots a oferecer orientações específicas sobre como identificar, avaliar e responder a riscos específicos. Isso ajuda a equipe de gestão de riscos a tomar decisões mais informadas e a adotar abordagens eficazes para lidar com os riscos identificados.

Atualizações em tempo real: Ao usar prompts adequados, os chatbots podem ser treinados para fornecer atualizações em tempo real sobre eventos e incidentes relacionados à gestão de riscos. Os prompts podem ajudar os chatbots a capturar informações críticas, avaliar rapidamente a gravidade do evento e fornecer informações relevantes sobre as ações em andamento para mitigar os riscos. Isso permite uma resposta rápida e eficiente aos riscos em evolução.

Com a crescente demanda por modelos de Inteligência Artificial, aumenta-se também a procura por engenheiros de prompt, profissionais especializados no treinamento e otimização dos chatbots.

O papel do Engenheiro de Prompt

O engenheiro de prompt é responsável por desenvolver e refinar modelos de IA usando técnicas de engenharia de prompt. Porém, o que isso significa exatamente?

De forma geral, eles ensinam modelos de IA a realizar tarefas específicas, fornecendo-lhes instruções detalhadas e trabalham principalmente com modelos de linguagem sofisticados, como o ChatGPT-3.5 e, mais recentemente, com o GPT-4.

O objetivo do engenheiro de prompt é projetar comandos que extraiam respostas mais desejáveis e precisas dos grandes modelos de linguagem de IA. Para tanto, esses profissionais são responsáveis por:

- Otimizar modelos de linguagem, usando técnicas e ferramentas estabelecidas.

- Elaborar comandos para testar sistemas de IA em busca de peculiaridades, identificando erros e recursos ocultos.

- Rever e analisar conjuntos de dados, para identificar padrões e tendências de linguagem, com o intuito de desenvolver novos prompts.

- Criar e manter a documentação para modelos de linguagem, incluindo exemplos, instruções e práticas recomendadas.

- Desenvolver modelos de linguagem de treinamento em novos conjuntos de dados e monitorar seu desempenho, visando à melhoria contínua.

- Colaborar com cientistas de dados e engenheiros de software para integrar modelos de linguagem em vários aplicativos e sistemas de informação.

Dessa forma, os engenheiros de prompt não apenas possuem um pouco de conhecimento de programação, mas também um forte domínio da linguagem utilizada pelos modelos de IA, com uma percepção aguçada para os detalhes.

Competências de um Engenheiro de Prompt

Aprender engenharia de prompt não requer necessariamente experiência anterior em codificação. No entanto, para que o engenheiro de prompt obtenha sucesso na profissão, é recomendável que siga algumas etapas:

1-) Aprender os fundamentos de programação

Embora os engenheiros de prompt não necessitem passar o tempo todo codificando, é importante que tenham um conhecimento sólido em programação. Python é uma linguagem popular que pode servir como um excelente ponto de partida.

2-) Familiarizar-se com os conceitos de PLN e Aprendizado de Máquina

Para se destacar na engenharia de prompt, é importante compreender os conceitos de processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina. As principais áreas a serem desenvolvidas incluem pré-processamento de textos, engenharia de atributos, treinamento de modelos e otimização de dados.

3-) Praticar o desenvolvimento de prompts e o ajuste fino dos modelos de linguagem

É importante o profissional ganhar experiência prática utilizando técnicas de engenharia de prompt para gerar saídas de texto a partir de modelos de linguagem. Para tanto, deve experimentar diferentes tipos de prompt e ajustar os modelos de linguagem, de modo a melhorar seu desempenho.

4-) Criar um Portfólio de Projetos de Engenharia de Prompt

Isso é fundamental para que o engenheiro de prompt demonstre suas habilidades a potenciais empregadores e se sobressaia entre outros candidatos.

Portanto, ao desenvolver as competências descritas acima, o engenheiro de prompt pode melhor contribuir com a assertividade dos chatbots privados (de gestão de riscos, no nosso caso), reforçando seu papel de destaque para aprimorar a tomada de decisões nas organizações. 

É importante ressaltar que, com a rápida evolução das tecnologias e modelos de IA, novas habilidades e profissões voltadas a esse segmento devem surgir, fazendo com que outras competências devam também ser consideradas.

Chatbots QSP-GPT para a Gestão de Riscos

Aproveitando o crescimento dos modelos de Inteligência Artificial, o QSP desenvolveu até o momento dois Chatbots GPT (Generative Pre-trained Transformer) para apoiar a Gestão de Riscos nas organizações:

- Um Chatbot GPT público, que foi especialmente treinado pelo QSP para responder a qualquer pergunta sobre as regulamentações relacionadas aos riscos de uso da Inteligência Artificial e às chamadas "Fake News" (ou Desinformação), incluindo a LGPD - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - e a Gestão de Riscos.

- Um Chatbot GPT privado, voltado aos participantes do Curso ISO 31000:2018: Capacitação em Gestão de Riscos - preparatório para a Certificação Profissional Internacional C31000, treinado pelo QSP para ampliar os conhecimentos dos usuários sobre as normas de Gestão de Riscos NBR ISO 31000:2018, NBR IEC 31010:2021 e NBR ISO 31073:2022.

E aguarde mais novidades em breve sobre os Chatbots QSP-GPT direcionados às várias áreas de aplicação da ISO 31000!