Engenharia de LLMs para Sistemas de Informação Empresariais

A integração de modelos de IA generativa (GenAI), como GPT da OpenAI e BARD do Google, traz grandes potenciais, mas também inúmeros desafios, como altos custos, complexidade de infraestrutura e riscos de compliance com regulamentações como o GDPR. Atualmente, os modelos LFMs, treinados com vastos conjuntos de dados, são difíceis de ajustar a problemas específicos, exigem grande capacidade computacional e apresentam problemas de precisão, transparência e controle de viés. Além disso, existe um conjunto de questões legais e regulatórias, como a proteção de direitos de propriedade intelectual e a gestão da privacidade de dados, que são desafios preementes. O projeto ELFMo propõe um conjunto de inovações focadas em: • Abordagem baseada em riscos: Proporciona ferramentas e métodos para avaliação de riscos e oportunidades associados à adoção de LFMs em casos de uso industriais. • Adaptação e integração de LFMs: Desenvolvimento de ferramentas para a adaptação eficiente de LFMs em tarefas específicas de domínios industriais. • Avaliação de qualidade e compliance: Criação de procedimentos para avaliação contínua da qualidade e conformidade regulatória durante todo o ciclo de vida das aplicações baseadas em LFM. • Utilização de soluções open-source: Promoção de modelos e ferramentas de código aberto para manter a independência tecnológica e reduzir a dependência de grandes fornecedores. O projeto visa capacitar as empresas europeias a integrar LFMs de forma eficiente, minimizando riscos e maximizando oportunidades de inovação e competitividade. Em particular o projeto português será focado nA integração de IA e LFMs no sistema ERP da FTP. A utilização dos dados disponíveis no ERP para criação ou integração de lojas E-commerce, representa uma evolução significativa na gestão empresarial. Com a abordagem do ELFMO será possível, obter: • Melhoria na Eficiência: Automação de processos e redução do tempo necessário para completar tarefas. • Aumento da Precisão: Decisões baseadas em dados precisos e insights preditivos. • Melhoria da Experiência do Utilizador: Assistência imediata e personalizada através de chatbots inteligentes • Escalabilidade e Flexibilidade: A capacidade de escalar serviços específicos conforme a necessidade e a fácil adaptação a novas exigências do mercado.