A inteligência artificial deixou de ser uma promessa distante e passou a fazer parte do dia a dia de empresas, governos e centros de pesquisa. Com isso, cresce também a preocupação com a qualidade das informações geradas, principalmente quando o uso envolve dados sensíveis, análises técnicas e decisões importantes.
Nesse ambiente, soluções alternativas começam a ganhar espaço, sobretudo aquelas criadas para resolver problemas reais que ferramentas populares ainda não conseguem atender totalmente. É nesse contexto que um projeto desenvolvido por um brasileiro passou a chamar atenção no cenário internacional.
Como um brasileiro criou uma IA mais confiável do que modelos populares
O responsável pela tecnologia é Guilherme Cunha Lima, profissional que construiu sua carreira em um dos maiores bancos multilaterais de desenvolvimento do mundo. Formado em Ciências Políticas e com mestrado em Administração Pública, ele não vinha da área de tecnologia, mas atuava diretamente com análise de dados e produção de estudos complexos.
O ponto de partida foi uma limitação interna. Ferramentas conhecidas de inteligência artificial, como o ChatGPT, não podiam ser usadas institucionalmente por falta de transparência, dificuldade de checar fontes e risco de erros em documentos que exigem alto rigor técnico. A partir dessa necessidade, Guilherme começou a buscar uma alternativa que mantivesse velocidade sem comprometer a confiança.
O que começou como um experimento acabou se transformando em um sistema robusto. Ele desenvolveu um pipeline de IA capaz de gerar estudos completos a partir de grandes volumes de documentos, com controle detalhado sobre cada informação utilizada. A solução mostrou desempenho superior ao de ferramentas comerciais amplamente usadas, especialmente quando o critério avaliado é precisão e rastreabilidade.
O que faz essa nova IA se destacar em relação ao ChatGPT
A base do sistema utiliza uma arquitetura conhecida como RAG, que combina geração de texto com busca em bases de dados. O diferencial está na forma como o conteúdo é verificado e corrigido. A tecnologia criada por Guilherme inclui módulos próprios de auditoria e revisão automática, algo que não é comum em modelos tradicionais.
Na prática, a IA consegue ler centenas de documentos originais, como relatórios técnicos, artigos acadêmicos e livros. A partir desse material, ela produz análises completas, mantendo ligação direta com as fontes usadas. Cada afirmação gerada passa por uma checagem automática, que compara o texto com o documento original e corrige possíveis distorções.
Esse processo reduz problemas frequentes em sistemas generativos, como informações fora de contexto ou dados imprecisos. Em testes comparativos, a solução alcançou mais de 90% de acerto, enquanto outras ferramentas semelhantes ficaram entre 70% e 80%.
Durante o desenvolvimento do projeto, o próprio criador passou por uma mudança profissional importante. Usando a IA como apoio, ele aprendeu programação, assumiu a liderança técnica do sistema e consolidou a ferramenta como a mais confiável já adotada dentro da instituição onde atua.