ROI Vision: Análise Inteligente de Projetos

Uma ferramenta inteligente para análise e comparação de projetos utilizando IA.

Estrutura do Projeto

roi_vision/
├── img/                        # Imagens do projeto
├── teste/                      # Testes com pytest
├── src/                        # Código fonte
│   └── app.py                  # Aplicação principal
├── .env.example                # Exemplo de variáveis de ambiente
├── .flake8                     # Configuração do flake8
├── .gitignore                  # Arquivos ignorados pelo Git
├── .pre-commit-config.yaml     # Configuração do pre-commit
├── .python-version             # Versão do Python utilizada
├── docker-compose.yml          # Arquivo de Docker Compose
├── Dockerfile                  # Arquivo de Docker
├── LICENSE                     # Licença do projeto
├── poetry.lock                 # Lockfile do Poetry
├── pyproject.toml              # Configuração do Poetry
├── README.md                   # Este arquivo
├── requirements.txt            # Arquivo de dependências
└── ROI Vision.pptx             # Apresentação do projeto

Índice

• Índice
• Sobre o Projeto
  • Calculadora de ROI Comparativa com IA
• Tecnologias Utilizadas
• Requisitos
• ⚙️ Instalação e Execução
  • Execução Local com Poetry
  • Execução com Docker
• Conclusão e Aprendizados
  • Próximos Passos:

Sobre o Projeto

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"ROI Vision: Análise Inteligente de Projetos" é uma aplicação web desenvolvida para o Hackathon da Microsoft, que utiliza inteligência artificial para calcular e comparar KPIs financeiros de projetos. A ferramenta visa auxiliar na tomada de decisões estratégicas, fornecendo insights valiosos e recomendações acionáveis.

Calculadora de ROI Comparativa com IA

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A calculadora utiliza a API Azure OpenAI GPT-4o mini para analisar dados de projetos e calcular KPIs como ROI e VPL. Características principais:

• Interface intuitiva para inserção de dados de projetos
• Cálculo automático de KPIs financeiros
• Análise comparativa entre projetos
• Geração de insights e recomendações por IA
• Visualização de dados em tabelas e gráficos

Limitações

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• Toda análise apresentada por este sistema é feita por IA sendo recomendado que uma equipe humana faça revisão, afim de garantir a precisão das análises.
• Ao usar o "ROI Vision" o usuário está ciente que ferramenta pode apresentar inconsistências, seja por suas limitações, ou também devido a complexidade dos dados informados pelo usuário.
• Informamos que nenhum dado do usuário é armazenado e que apenas o nosso parceiro de IA tem acesso aos dados informados, seguindo as leis e recomendações para tratamento de dados.
• Incentivamos os usuários a reportar a nossa equipe as falhas, dificuldades, críticas e sugestões, assim como nos comprometemos a avaliar cada caso e tomar as tratativas necessárias o mais rápido possível.

Tecnologias Utilizadas

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Core:

• Python 3.12+
• Streamlit 1.39.0+
• Azure OpenAI
• CrewAI

Requisitos

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• Python 3.12 ou superior
• Poetry para gerenciamento de dependências
• Conta Azure com acesso à API Azure OpenAI
• Variáveis de ambiente configuradas corretamente
• Docker (opcional)

⚙️ Instalação e Execução

Execução Local com Poetry

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1. Clone o repositório:

git clone https://github.com/Jcnok/MicrosoftInnovationChallange25--ROI-Calculator.git

2. Navegue até a pasta do repositório:

cd MicrosoftInnovationChallange25--ROI-Calculator

3. Instale o Poetry (caso não tenha):

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

4. Configure o ambiente virtual e instale as dependências:

poetry install --no-root

5. Configure as variáveis de ambiente:

cp .env.example .env

6. Edite o arquivo .env com suas credenciais:

AZURE_OPENAI_KEY=sua_chave_openai
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=seu_endpoint_openai
#Exemplo:
# AZURE_OPENAI_KEY=2008107cd66943f5b1a99ac461234567
# AZURE_OPENAI_ENDPOINT=[https://challange-microsofit-east1.openai.azure.com](https://challange-microsofit-east1.openai.azure.com)

7. Execute a aplicação:

poetry run streamlit run src/app.py

8. Acesse a aplicação no navegador:

http://localhost:8501

Execução com Docker

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1. Acesse a pasta onde o arquivo Dockerfile está localizado:

cd MicrosoftInnovationChallange25--ROI-Calculator/

2. Execute o comando:

docker-compose up --build

3. Acesse o app:

• http://localhost:8501

4. Parar a aplicação:

docker-compose down

Conclusão e Aprendizados

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Este projeto foi uma excelente oportunidade para aplicar conhecimentos em IA e desenvolvimento web, criando uma ferramenta útil para análise de projetos.

Próximos Passos:

• Implementar visualizações gráficas dos KPIs
• Adicionar suporte a mais modelos de IA
• Criar um painel de controle com histórico de projetos
• Otimizar o desempenho da aplicação
• Adicionar atributos como Setor e Região para análise detalhada
• Utilizar azure machine learning para treinamento de modelos
• Salvar os dados em um banco de dados para persistência

Este projeto demonstra o potencial da IA para transformar a análise de projetos e auxiliar na tomada de decisões estratégicas.

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Desenvolvido por: Julio Okuda

Colaboradores: Rodrigo Alves Tenório, Luiz Felipe Bom, João Breno

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Rodrigo Alves Tenório

Luiz Felipe Bom

João Breno