Qualidade da IA

Na postagem anterior, falamos sobre quantidade e IA. Agora, comentaremos sobre qualidade. Uma pesquisa publicada na Columbia Journalism Review analisou oito modelos de IA, incluindo o GPT e o Gemini (via aqui). O resultado mostrou que as respostas fornecidas pelos modelos estavam erradas em mais de 60% dos casos.

O pior modelo foi o Grok3, cuja taxa de erro chegou a 94%. O fato de as respostas da IA apresentarem uma taxa de erro tão significativa está relacionado à maneira como esses modelos operam: utilizando informações de sites de notícias, blogs, Wikipedia, livros e outros conteúdos, reembalando-os.

O estudo selecionou dez artigos aleatórios de um grupo de vinte publicações, como The Wall Street Journal e TechCrunch. As ferramentas foram solicitadas a identificar o título do artigo, seu editor, a data de publicação e a URL. Além de cometerem erros, os modelos demonstraram confiança excessiva e não recusavam responder mesmo quando não sabiam a resposta. Ou seja, não diziam "eu não sei". Outro erro comum foi a citação imprecisa de fontes.

O mais preocupante é que, muitas vezes, acreditamos na qualidade do resultado fornecido.

Quantidade de dados no mundo

A estimativa da quantidade de dados coletados, armazenados e processados cresce a cada ano. O gráfico apresenta essa estimativa ao longo do tempo. Se, em 2010, essa quantidade era de 2 zettabytes, no ano passado chegou a 149. O crescimento recente tem a marca da IA.

Isso também é observado na contabilidade, não apenas nos relatórios, cujo número de páginas aumenta a cada ano, mas também nas informações divulgadas em fatos relevantes e outros comunicados ao mercado, assim como nas mídias sociais das empresas. No entanto, há muita redundância e dados não processados.

Rir é o melhor remédio

De Um Sábado Qualquer: Pensador e Executor
 

Crimes e Imigrantes

Essa é uma surpresa que os políticos demagogos não gostam:

Em um artigo na American Economic Review: Insights, os autores Ran Abramitzky, Leah Boustan, Elisa Jácome, Santiago Pérez e Juan David Torres reuniram a primeira imagem abrangente das taxas de encarceramento de imigrantes que abrangem 150 anos de história dos EUA. Suas descobertas repudiam as suposições amplamente difundidas sobre imigração e segurança pública e revelam novos padrões nos dados de crimes de imigração.

Ativos Digitais e sua influência sobre a contabilidade

Accountancy Age (tradução resumido do GPT):

Os ativos digitais, como criptomoedas (Bitcoin, Ethereum), ativos tokenizados e finanças descentralizadas (DeFi), estão transformando as bases financeiras das empresas globais. Essa evolução pressiona estruturas contábeis, sistemas regulatórios e práticas de auditoria tradicionais, exigindo uma reavaliação de métodos estabelecidos há décadas.

Desafios aos Padrões Contábeis

As criptomoedas introduzem desafios aos frameworks contábeis existentes. Pelo IFRS, são classificadas como ativos intangíveis, exigindo testes de imparidade periódicos; já pelo US GAAP, podem ser categorizadas como inventário, dependendo do modelo de negócios da entidade. Essa inconsistência global complica os relatórios financeiros de multinacionais, destacando a necessidade urgente de padronização. Além disso, a volatilidade das criptomoedas, como o Bitcoin, que variou de US$68.789 em 2021 a US$16.537 em 2022, exige reavaliações constantes do valor justo, desafiando métodos tradicionais e introduzindo riscos significativos aos demonstrativos financeiros.

Impacto na Auditoria e Relatórios

A tecnologia blockchain, base dos ativos digitais, oferece um registro imutável e transparente de transações, permitindo auditorias em tempo real e reduzindo riscos de fraude. Estima-se que o blockchain possa reduzir custos de auditoria em até 50% ao automatizar processos de verificação e diminuir a dependência de verificações manuais. Setores com cadeias de suprimentos complexas, como farmacêutico e alimentício, já utilizam blockchain para maior transparência, o que, na contabilidade, se traduz em uma abordagem simplificada para verificar propriedade e reconciliar transações.

Complexidade Regulamentar

A rápida adoção de ativos digitais criou um cenário regulatório fragmentado. Enquanto alguns países adotam abordagens progressistas, outros impõem restrições rigorosas, resultando em um mosaico de regulamentações que desafia empresas e profissionais contábeis a navegar por requisitos variados e, às vezes, conflitantes.

Incerteza econômica - 1

O índice Economic Policy Unceertainty dos Estados Unidos atingiu um ponto bastante alto nos últimos meses: 

Certo que não foi superior ao da pandemia, mas é alto suficiente para ser notícia. Afinal, imposição de tarifas, anúncios espetaculares e gritarias diversas trazem reflexo sobre o índice. O índice foi criado por pesquisadores de três universidades dos Estados Unidos.

Incerteza econômica - 2

 O mesmo índice de incerteza econômica tem o seguinte gráfico para o Brasil:

O ponto máximo foi 2017. Mas em novembro de 2024 o índice atingiu o nível de 360, um pouco abaixo de março de 2020, quando foi de 369. Em fevereiro o índice reduziu para 293, mas ainda assim muito acima da mediana (124). Maio de 1995 e março de 1992, com um índice de 13, ainda são os meses mais "calmos" da história recente do Brasil.