Lab: Criando um dashboard de PLD com o ChatGPT

Um Mini BI, ou Mini Business Intelligence, é uma pequena aplicação desenvolvida para visualizar dados específicos de uma empresa. Por exemplo, pode ser usado para analisar transações relacionadas à Prevenção à Lavagem de Dinheiro (PLD), apresentando as informações por meio de gráficos e filtros interativos.

É possível criar uma aplicação fornecendo instruções em texto para um modelo de linguagem. O usuário descreve o que deseja, como um "Mini BI" ou um "quiz", e o modelo de linguagem, utilizando um modo de raciocínio avançado, gera o código de programação necessário. No exemplo que originou esta explicação, foi utilizada a tecnologia React para criar a aplicação. O usuário pode fornecer desde instruções simples até especificações detalhadas sobre gráficos, filtros, design e funcionalidades.

O modo "Lousa" ou "Canvas" é uma funcionalidade que auxilia na estruturação e desenvolvimento de aplicações. Uma de suas principais vantagens é a capacidade de corrigir erros (bugs) no código de forma mais assertiva. Em vez de reescrever todo o código, o modelo identifica a parte específica que está causando o erro e a corrige, mantendo o restante do código intacto e evitando a aleatoriedade de uma nova geração completa.

Se o código gerado por uma IA apresentar um erro durante a execução, é possível solicitar à própria ferramenta que o corrija. Frequentemente, a interface oferece uma opção, como um botão para corrigir o bug. Ao acioná-lo, o modelo de linguagem analisa o erro, localiza a parte problemática no código e a reescreve para solucionar o problema, sem a necessidade de gerar uma aplicação completamente nova do zero.

Uma aplicação de "Mini BI" criada com IA pode incluir diversas funcionalidades para análise de dados. Entre elas estão a capacidade de carregar arquivos de dados, como um CSV, e realizar o mapeamento automático ou manual das colunas.A ferramenta também pode apresentar filtros interativos, como por faixa de valores ou por um limiar de pontuação de risco. Além disso, é comum a exibição de indicadores-chave e a visualização dos dados por meio de diferentes tipos de gráficos, como séries temporais. A aplicação pode ser personalizada com base nas necessidades específicas de análise, bastando detalhar as funcionalidades desejadas para o modelo de IA.

Um exemplo de aplicação simples que pode ser criada rapidamente com modelos de linguagem é um quiz interativo. Esse tipo de aplicação pode ser usado para testar o conhecimento de equipes sobre políticas internas de uma empresa de forma mais dinâmica e lúdica. É possível solicitar funcionalidades específicas, como um número definido de perguntas, um sistema de pontuação, a chance de recomeçar em caso de reprovação e elementos visuais, como cores de fundo, animações de confetes e um troféu ao final para quem for aprovado.

O nível de detalhe pode variar de muito simples a extremamente complexo. É possível fazer um pedido genérico, como "crie um Mini BI com base nestes dados", e deixar que o modelo tome as decisões. Alternativamente, o usuário pode fornecer instruções bem detalhadas, especificando a tecnologia a ser usada, o estilo, as cores, o design, os gráficos exatos que devem ser incluídos, os filtros e outras funcionalidades. Também é possível realizar um processo de brainstorming com o modelo para definir as melhores especificações antes de iniciar a criação do código.

As principais vantagens são a velocidade e o baixo esforço necessário. Tarefas de desenvolvimento de software que poderiam levar horas ou até dias para um programador podem ser concluídas em poucos minutos por um modelo de linguagem. Isso permite criar aplicações funcionais de forma muito rápida e com um investimento de tempo significativamente menor por parte do usuário.