Transformação com Inteligência Artificial nos Municípios: Arquitetura e Gestão de Dados

Na X Mind Solutions, participámos na sessão de encerramento realizada no âmbito do “Projeto de Investigação sobre a Transformação com Inteligência Artificial para Municípios”. No seminário acolhido pela União de Municípios de Mármara, partilhámos as nossas avaliações práticas sobre como os projetos de inteligência artificial devem ser abordados no setor municipal, partindo da nossa experiência no terreno. O núcleo da nossa intervenção incidiu sobre a distinção entre diferentes tipos de projetos, a partilha de recursos computacionais e as decisões arquiteturais que asseguram a manutenção dos dados no ambiente adequado.

Durante a sessão, sublinhámos expressamente que os projetos de inteligência artificial não devem ser todos analisados sob o mesmo prisma. As tarefas operacionais suportadas por modelos de linguagem de grande escala, os projetos analíticos que recorrem à aprendizagem automática e as automações no terreno devem ser classificados separadamente. Esta diferenciação é relevante não apenas para caracterizar a tecnologia aplicada, mas também para avaliar com rigor as necessidades de dados, o modo de funcionamento e as exigências de infraestrutura de cada operação. Ao planear a transformação à escala municipal, o ponto de partida deve residir na definição da natureza da necessidade antes da escolha do modelo.

No que diz respeito à infraestrutura, destacámos as vantagens ao nível de custos que a partilha de recursos de GPU pode proporcionar. A par da utilização intensa de modelos de linguagem de grande escala durante o período diurno, a afetação do período noturno à execução de modelos de aprendizagem automática pode contribuir para uma gestão mais equilibrada dos recursos. A abordagem assenta em planear as cargas de trabalho de forma conjunta, em vez de criar capacidades isoladas para cada projeto. A viabilidade deste método deve ser aferida com base no tempo de execução dos projetos, nas respetivas necessidades de capacidade e na compatibilidade para a partilha mútua de recursos.

Na dimensão da gestão de dados e da proteção da privacidade (KVKK), salientámos a relevância dos modelos de linguagem de grande escala locais. Saber onde são processados os dados municipais e para que sistemas são transferidos constitui uma matéria que deve ser integrada desde o início no desenho da arquitetura. Consideramos a abordagem de modelos locais um requisito essencial para salvaguardar o controlo sobre os dados sensíveis. Contudo, a execução interna do modelo não garante por si só o cumprimento dos regulamentos de proteção de dados; as permissões de acesso, os fluxos de tratamento de dados e as medidas de segurança têm de ser igualmente ponderados em conjunto.

Não encaramos a transformação através da inteligência artificial nos municípios como uma mera questão de seleção de modelos. Implementar a arquitetura certa, manter os dados no ambiente adequado e integrar a solução com as operações reais no terreno são temas indissociáveis. A abordagem que partilhámos na sessão de encerramento assentou precisamente nesta visão holística. Agradecemos à União de Municípios de Mármara pelo acolhimento da iniciativa, bem como a todos os intervenientes, esperando que este trabalho sirva de referência para os municípios na avaliação dos seus projetos de inteligência artificial.