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Neste exercício mostramos como utilizar o Google Gemini, um modelo de inteligência artificial, para classificar o tom da política monetária no Brasil em termos simples como “hawkish” ou “dovish”. Em menos de 50 linhas de código de Python, a ata de decisão da taxa de juros é importada e processada, um prompt e um modelo são definidos e a classificação é retornada, de forma automatizada.
Neste artigo mostramos como usar um modelo LLM para ler e sumarizar as “Cartas do Gestor”, publicadas em fundos de investimento no Brasil. Em menos de 60 linhas de código, criamos uma aplicação completa em Python que pega um arquivo PDF da carta do gestor, processa os dados e usa inteligência artificial para sumarizar os pontos chave do texto.
Imagine que você tenha uma “simples” tarefa: prever o futuro de uma variável econômica relevante, como a taxa de inflação do país. Existem diversas abordagens para cumprir esta missão, desde o uso de modelos preditivos econométricos, modelos de machine learning ou até mesmo modelos de inteligência artificial (IA). Qual caminho escolher? Qual abordagem é a melhor? Neste artigo tentamos dar uma resposta para estas perguntas, usando como exemplo o IPCA como variável de interesse.
Na corrida da IA, novas ferramentas e modelos são lançados quase que diariamente. Neste artigo mostramos como o Google tem competido neste mercado através do AI Studio e do Gemini e damos um exemplo de integração em Python.
Como o surgimento de modelos de inteligência artificial, como os LLMs, estariam as profissões de economistas e cientistas de dados ameaçadas? Neste exercício, tentamos responder esta pergunta ao avaliar o potencial de LLMs em produzir previsões para a inflação no Brasil em diferentes períodos. Comparamos a qualidade das previsões do modelo Google PaLM com as previsões dos profissionais e instituições de mercado, disponibilizadas no relatório Focus do Banco Central.

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