Relatórios econômicos interativos com IA e R

Tradicionalmente, relatórios econômicos são produzidos com a compilação dos dados mais recentes dos principais indicadores econômicos. Gráficos e tabelas costumam ser adicionados, para acompanhar um texto de apoio/análise. No final, o usuário tem um PDF ou Word estático para ler.

Será que esta é a melhor experiência/produto que pode ser entregue ao usuário final? Será que um relatório estático é capaz de responder todas as perguntas que podem surgir? Será que este tipo de relatório será realmente lido?

Podemos tentar mudar o jeito tradicional de produzir relatórios tomando proveito de novas tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial. Ao aplicar IA Generativa, podemos criar uma experiência de análise de dados interativa entre o usuário e o relatório, sem a necessidade de interferência humana. Isso traz mais agilidade e produtividade para as equipes de análise de dados, além de melhorar a experiência do usuário.

Neste exercício mostramos um exemplo integrando um modelo de IA generativa em um relatório econômico feito em R. A seguir mostramos o passo a passo para um exemplo de relatório de conjuntura econômica do Brasil.

Para obter o código e o tutorial deste exercício faça parte do Clube AM e receba toda semana os códigos em R/Python, vídeos, tutoriais e suporte completo para dúvidas.

Passo 01: estruturar o relatório

  1. Abra o RStudio ou IDE preferida
  2. Crie um arquivo de relatório Quarto
  3. Adicione as seguintes definições globais no relatório:
    1. Cabeçalho com título/data/autor/etc.
    2. Bloco de código para bibliotecas
    3. Blocos de códigos lado a lado para campos de interação
    4. Blocos de código para exibição de gráfico e chat com AI Assistant
    5. Bloco de código para computar interações do usuário
Ao renderizar, teremos a seguinte estrutura de relatório:

Passo 02: definir bibliotecas

Neste exemplo utilizamos 5 bibliotecas, logo no primeiro bloco de código:

  1. shiny para criar campos interativos no relatório
  2. rbcb para coletar dados online do Banco Central
  3. ggplot2 para visualizar dados
  4. dplyr para tratar dados
  5. httr2 para se comunicar com a API do modelo de IA Generativa

Passo 03: adicionar campos de interação

Em seguida, adicionamos 3 campos lado a lado de interação com os dados, sendo um para selecionar a variável de análise e dois para selecionar a amostra de dados.

Ao renderizar, teremos o seguinte visual até agora:

Passo 04: adicionar visualização de dados

Em seguida, definimos a área onde o gráfico será exbido e o código que extrai os dados e elabora o gráfico, já se conectando com os campos de interação.

Ao renderizar, teremos o seguinte visual:

Passo 05: adicionar AI Assistant

Por fim, utilizamos o modelo de IA Generativa chamado Gemini, da empresa Google, para criar um mini chat ao lado do gráfico, possibilitando interação e perguntas do usuário.

Como resultado final, temos um relatório interativo:

Conclusão

Relatórios não precisam ser um compilado de gráficos e tabelas estáticas. Com os AI Assistants é possível trazer vida e análises customizadas, tornando a experiência do usuário mais simples e interativa. Neste exercício mostramos um exemplo integrando um modelo de IA generativa em um relatório feito em R.

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