Desde 2024, o Brasil já está no mapa de países capazes de construir modelos de inteligência artificial com custos otimizados e uma performance que impressiona.
Agora, a WideLabs, empresa de inteligência artificial responsável pela criação do Amazônia IA, um modelo robusto lançado em julho de 2024 na 5ª Conferência de Ciência e Tecnologia, em Brasília, volta à cena com três novos modelos de IA que se unem às funcionalidades da Amazônia IA.
Em entrevista exclusiva, André Beck, COO da WideLabs, apresenta os novos lançamentos da Amazônia IA (Guara, Harpia e Golia) que combinam robustez, escalabilidade e personalização para transformar o mercado brasileiro de IA.
Ele ainda destaca os desafios técnicos superados, as aplicações inovadoras de cada modelo e como essa integração fortalece a soberania e a competitividade da inteligência artificial feita no Brasil.
Confira a entrevista:
Hugo Cavalcante: Primeiro, agradecemos por nos conceder essa entrevista e gostaríamos de perguntar: A Amazônia IA já havia colocado o Brasil no mapa da IA global, considerando as especificidades das novas APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos, em português) lançadas, de que maneira a integração dessas tecnologias pode transformar o mercado brasileiro de IA e quais desafios técnicos foram superados para harmonizá-las?
André Beck: Com as novas APIs (Guara, Harpia e Golia), damos mais um passo na consolidação de uma IA competitiva e adaptada às nossas necessidades.
A integração dessas tecnologias combina robustez técnica, escalabilidade e personalização, permitindo que a família Amazônia atenda às diversas demandas do mercado com competitividade equiparável à de grandes players globais.
Desde o início, nosso compromisso foi desenvolver uma IA 100% brasileira, focada na preservação cultural do país, respeitando nossas leis, protocolos de saúde e necessidades locais.
O lançamento desses três novos modelos reforça essa missão, tornando a Amazônia IA ainda mais versátil e abrangente.
O Guara, por exemplo, responde à crescente demanda por transcrição e conversão de áudio em texto, garantindo precisão mesmo diante das variações linguísticas do português brasileiro.
Já o Harpia, um modelo multimodal, expande as possibilidades ao integrar processamento de imagem e texto, beneficiando setores como jurídico e educacional.
O Golia, por sua vez, foi projetado para tarefas ágeis e específicas, oferecendo alto desempenho com eficiência computacional.
Além de ampliar a oferta de soluções, essa evolução demonstra nossa capacidade técnica e infraestrutura para criar inteligência artificial alinhada às demandas do mercado nacional.
Com a família Amazônia IA, fortalecemos nossa posição no setor e impulsionamos a competitividade do Brasil na cena global da IA.
Victor Hugo Cavalcante: O Guara se destaca na transcrição de áudios em português brasileiro, compreendendo sotaques e gírias regionais. Quais desafios foram enfrentados no desenvolvimento desse modelo e como ele se compara aos concorrentes internacionais?
O principal desafio no desenvolvimento do Guara foi garantir que o modelo compreendesse a diversidade linguística do Brasil, um aspecto que ainda representa uma barreira para muitas soluções internacionais.
Modelos estrangeiros costumam enfrentar dificuldades com sotaques regionais e expressões informais, enquanto o Guara foi projetado para captar essas variações com precisão.
O Brasil tem dimensões continentais, quase como diversos países em um só.
O sotaque do Sul pode soar quase como uma língua diferente do sotaque do Norte, e nosso desafio foi justamente fazer com que o modelo compreendesse essas múltiplas facetas da nossa linguagem.
Mais do que precisão, queríamos que o Guara trouxesse uma identidade genuinamente brasileira para a transcrição de áudio.
Não queremos ouvir um português filtrado por um modelo estrangeiro, mas sim um português autêntico, desenvolvido por brasileiros para brasileiros.
Para alcançar esse nível de fidelidade, estruturamos um banco de dados extenso e representativo, abrangendo gravações de diversas regiões, setores profissionais e interações informais em redes sociais e podcasts.
Além disso, aplicamos ajustes finos para reconhecer sotaques e expressões locais, garantindo uma transcrição natural e fiel ao contexto.
Esse trabalho foi possível graças ao esforço de cientistas brasileiros, especialistas na língua portuguesa, que lideraram o desenvolvimento do Guara.
Contamos, é claro, com o suporte de parceiros estratégicos como Oracle e NVIDIA, mas sempre com o protagonismo de profissionais nacionais, alinhando inovação tecnológica à valorização da nossa identidade linguística.
O resultado é um modelo altamente competitivo, que não apenas transcreve, mas compreende o português brasileiro em toda a sua diversidade.
Victor Hugo Cavalcante: A API Harpia promete um avanço significativo na análise multimodal, combinando texto e imagem para reconhecimento de documentos e raciocínio matemático visual. Quais os principais desafios desse tipo de processamento e como ele pode transformar setores como educação e jurídico?
A API Harpia representa um avanço significativo ao combinar texto e imagem para reconhecimento de documentos e raciocínio matemático visual.
O maior desafio dessa tecnologia foi integrar diferentes tipos de informação de maneira eficiente, garantindo a compreensão de textos estruturados, gráficos, manuscritos e cálculos.
O Harpia foi desenvolvido para lidar com a crescente demanda por leitura precisa de documentos complexos, incluindo arquivos escaneados.
Sua capacidade de interpretar laudos médicos e processar grandes volumes de documentos jurídicos é um diferencial estratégico.
No setor jurídico, por exemplo, o modelo pode absorver e analisar rapidamente milhares de páginas de um processo, destacando automaticamente os principais pontos quando questionado por um advogado.
Isso acelera significativamente a tomada de decisões e otimiza o tempo de juízes e profissionais do direito, contribuindo para uma justiça mais ágil.
Na educação, o Harpia facilita a conversão de livros físicos em materiais digitais e a interpretação de problemas matemáticos complexos. Sua capacidade de gerar resumos e extrair informações essenciais de textos acadêmicos torna o aprendizado mais acessível e eficiente.
Com o crescimento contínuo da demanda por automação na análise de documentos e conteúdos multimodais, o Harpia já se apresenta como uma solução robusta e preparada para atender a esse mercado em expansão.
Victor Hugo Cavalcante: A Harpia também foi projetada para reconhecer texto em múltiplos idiomas e interpretar documentos gráficos. Além de beneficiar empresas globais, como essa tecnologia pode impactar áreas como jornalismo, pesquisa acadêmica e ciência de dados?
Os modelos da Amazônia IA foram desenvolvidos para se adaptar às necessidades de diferentes setores, trazendo impactos significativos para o jornalismo, a pesquisa acadêmica e a ciência de dados.
No jornalismo, a Harpia pode automatizar a análise de documentos públicos, contratos e relatórios, permitindo que jornalistas extraiam informações relevantes com mais agilidade e precisão.
Sua capacidade de processar grandes volumes de documentos também reduz drasticamente o tempo de pesquisa, facilitando o resgate de arquivos históricos para compor novas matérias.
Na pesquisa acadêmica, o Harpia otimiza a indexação de artigos científicos e a busca por referências específicas, eliminando a necessidade de filtragem manual em milhares de páginas.
Já na ciência de dados, sua eficiência na extração de informações estruturadas acelera a análise de tendências e padrões em grandes bases de dados.
Com respostas rápidas e precisas, o modelo aumenta a produtividade e permite que profissionais foquem na interpretação estratégica das informações, em vez de perder tempo com buscas demoradas.
Victor Hugo Cavalcante: O modelo Golia se destaca pela agilidade e baixo custo, oferecendo soluções eficientes em tradução, resumos e análise de sentimentos. Como vocês equilibraram desempenho e acessibilidade nesse modelo e quais são suas aplicações mais inovadoras?
Para alcançar o equilíbrio entre desempenho e acessibilidade, desenvolvemos o Golia como um modelo otimizado para rapidez e eficiência em tarefas específicas.
Enquanto grandes modelos de linguagem demandam alto processamento e infraestrutura robusta, o Golia foi projetado para oferecer respostas ágeis com menor latência e custo reduzido, sem comprometer a qualidade.
Ele atende a uma demanda crescente por soluções leves e eficientes, ideais para tarefas que não exigem processamento complexo, como tradução, resumos e análise de sentimentos.
Isso permite que empresas e desenvolvedores utilizem IA de forma mais acessível, sem precisar acionar modelos maiores para necessidades simples.
Com essa abordagem, o Golia amplia o acesso à inteligência artificial de alto nível, democratizando seu uso em diferentes setores.
Victor Hugo Cavalcante: Com a crescente necessidade de análise de grandes volumes de dados, como o Golia pode otimizar a interpretação de sentimentos em redes sociais, atendimento ao cliente e monitoramento de tendências de mercado?
O Golia foi projetado para compreender a linguagem informal, ironia e mudanças sutis de tom na comunicação digital, algo essencial para uma análise precisa de sentimentos.
Com sua capacidade avançada de interpretação contextual, ele vai além da análise de palavras isoladas, identificando padrões emocionais em conversas e menções nas redes.
Victor Hugo Cavalcante: Em um cenário global marcado pela expansão acelerada da IA e pela presença de grandes players, como a WideLabs enxerga a importância dessas novas APIs para fortalecer o protagonismo do Brasil no setor e quais oportunidades estratégicas estão sendo exploradas para ampliar sua presença no mercado internacional?
A WideLabs não tem a pretensão de competir diretamente com grandes empresas de tecnologia como Google, Meta ou Amazon.
Em vez disso, nosso foco é desenvolver modelos altamente eficientes adaptados às necessidades do Brasil e da América Latina.
Acreditamos que, embora essas big techs operem em mercados globais, temos um modelo poderoso com a família Amazônia que atende às demandas específicas de nosso setor de inteligência artificial.
Um dos nossos principais diferenciais é a soberania de dados, que representa uma oportunidade incrível para o Brasil.
Nossos modelos são treinados por cientistas brasileiros e operam localmente, garantindo que os dados não sejam transferidos para fora do país.
Além disso, podemos replicar o Amazônia em outros países da América Latina, ajustando-o com dados locais e criando soluções soberanas.
Essa abordagem, juntamente com ferramentas como o Rague, que permite que modelos operem com bancos de dados exclusivos de empresas, fortalece a cibersegurança e a confiabilidade das informações.
Estamos bem posicionados para atender tanto o setor privado quanto o público, integrando a soberania de dados em todas as nossas soluções, o que nos torna competitivos em um cenário de crescente demanda por tecnologia confiável e segura.
