O Coppead , escola de pós-graduação em administração da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), criou um repositório aberto de inteligência artificial na plataforma Hugging Face e lançou seu primeiro modelo público nesta terça-feira (3). A iniciativa disponibiliza modelos, conjuntos de dados e código produzidos nas pesquisas da escola sobre adoção de IA nas organizações. O primeiro lançamento é o Causalista, um modelo desenvolvido no Coppead para ajudar gestores a verificar se uma decisão produziu o efeito esperado.

O repositório está disponível em huggingface.co/coppead e reúne todos os produtos das pesquisas da escola, acompanhados dos registros que permitem a qualquer pessoa conferir cada resultado publicado. A estratégia faz parte do objetivo do Coppead de se tornar a principal referência em adoção de inteligência artificial entre as escolas de negócios da América Latina.

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O que é o Causalista

O modelo responde a uma pergunta frequente em gestão: uma decisão teve efeito? Uma campanha de e-mail aumentou as compras? Um programa de treinamento melhorou o desempenho? Para respondê-las, o Causalista lê a descrição de uma tabela e o histórico de como os dados foram gerados, indica quais variáveis usar para ajustar a comparação e, quando os dados não permitem concluir, explicita essa limitação e descreve o que falta.

O pesquisador André Luís Fonseca, do Centro de Estudos em Estratégia e Inovação do Coppead , explica a proposta por trás da abertura das pesquisas. “A adoção de IA nas empresas vai ser decidida por quem souber julgar o que a tecnologia responde bem e o que ela não responde. O Coppead quer formar e informar esse julgamento, e isso exige abrir o que pesquisamos para que qualquer pessoa possa testar, criticar e reaproveitar”, afirma.

O modelo foi construído a partir do Qwen3-4B, modelo aberto da empresa chinesa Alibaba. Com 4 bilhões de parâmetros, roda em um notebook comum sem enviar dados a serviços externos. Foi treinado em mundos sintéticos, cenários gerados a partir da teoria de gestão em que a resposta correta é conhecida, e avaliado por um verificador que conhece essa resposta.

Desempenho nos testes

Na prova final, o Causalista enfrentou 1.515 cenários inéditos em português, inglês e espanhol. O modelo acertou 99% das decisões, contra 47% do modelo de base sem treino, segundo os registros publicados pela escola. Em textos que imitam a escrita de pessoas, o índice de acerto foi de 70%.

Fonseca destaca o valor de um modelo que reconhece os próprios limites: “Um modelo que diz ‘não dá para concluir’ quando os dados não sustentam a conclusão é mais útil para um gestor do que um modelo que responde sempre. Publicamos o modelo, os dados e cada resposta que ele deu nas provas, para que o resultado possa ser conferido por quem quiser”, afirma.

O que está disponível no repositório

O Coppead disponibilizou quatro recursos no lançamento:

  • O modelo principal, pronto para uso em placas de vídeo comuns, em huggingface.co/coppead/causalista-4b;
  • Uma versão compacta para rodar sem placa de vídeo, pelo Ollama ou pelo llama.cpp, em huggingface.co/coppead/causalista-4b-GGUF;
  • O conjunto de dados com os cenários de treino e de prova e cada resposta gravada dos modelos avaliados, em huggingface.co/datasets/coppead/causalista-worlds;
  • O código que gera os cenários, verifica as respostas, calcula os efeitos e reproduz cada número, em github.com/coppead/causalista.

Todos os recursos estão sob licença aberta Apache 2.0. Os próximos produtos da linha de pesquisa sobre adoção de IA serão publicados no mesmo repositório, que está aberto para uso, testes e contribuições de pesquisadores, estudantes e empresas.

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