COOPSTAT NEWS N.º 27 19 Cooperação no Quadro Europeu Cooperation in the European Framework da recolha e difusão de dados. Foi acordado um conjunto de princípios de avaliação para orientar a seleção de ideias, centrados em fatores como viabilidade, acessibilidade dos dados, reutilização e potenciais ganhos de eficiência. A sessão culminou na definição de protótipos iniciais, lançando as bases para a programação no segundo dia. O segundo dia foi marcado pelo trabalho de três equipas no desenvolvimento de protótipos através da plataforma Onyxia. As soluções incluíram um protótipo de web scraping com LLMs (Large Language Models) para detetar conteúdos específicos em páginas web, um gerador de resumos de difusão em línguas locais e em inglês, e uma ferramenta para extrair dados quantitativos de documentos PDF. Todas as equipas apresentaram versões iniciais funcionais, com forte potencial de evolução futura. Este hackathon teve uma componente fortemente prática e reforçou a colaboração entre INEs, demonstrando como a IA pode apoiar soluções práticas e replicáveis nos processos de produção de estatísticas oficiais. Os participantes saíram de Lisboa motivados, tendo dado passos significativos na aproximação entre a IA e as estatísticas oficiais. A set of evaluation principles was agreed upon to guide idea selection, focusing on factors such as feasibility, data accessibility, reusability, and potential efficiency gains. The session culminated in the definition of initial prototypes, laying the groundwork for coding on day two. The second day saw three enthusiastic teams develop prototype tools using the Onyxia platform. These included a web-scraping prototype leveraging LLMs (Large Language Models) to detect specific content on webpages, a dissemination summary generator in local languages and English, and a tool to extract quantitative data from PDFs. All teams delivered functional early versions, highlighting strong potential for future refinement and application. This hands-on hackathon not only strengthened collaboration across national statistical institutes (NSIs) but also demonstrated how AI can support practical, scalable solutions in official statistics workflows. Participants left Lisbon energised, having taken a tangible step in bringing AI and Official Statistics closer together.
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