A Inteligência Artificial Generativa (ou Gen AI) se destaca por criar materiais completamente novos, indo além das tradicionais análises de dados que outras IAs realizam.

Por isso, ela vem revolucionando a forma como desenvolvemos conteúdo, projetamos soluções e até interagimos no dia a dia.

Continue a leitura para entender a fundo o que é IA Generativa, quais são suas aplicações e como ela se diferencia da IA convencional. 

O que é uma IA Generativa?

A IA Generativa é uma categoria de inteligência artificial que não se contenta em apenas reconhecer padrões ou classificar dados. Em vez disso, ela produz algo inteiramente novo, como textos, imagens, áudios e vídeos, aproveitando modelos treinados em grandes bases de dados.

Esse diferencial criativo faz com que a solução se torne um poderoso instrumento para inúmeras áreas, desde marketing até arquitetura.

Em termos práticos, essa IA funciona a partir de algoritmos avançados, como redes neurais de última geração, que aprendem estatisticamente a prever e gerar conteúdo plausível.

De acordo com análises da IBM¹, a criação de resultados “inéditos” traz impulsionamento direto para setores que desejam automatizar processos criativos sem abrir mão da qualidade. 

Como a Gen AI foi criada? 

A história da Gen AI está diretamente ligada ao avanço do aprendizado profundo, conhecido como deep learning.

Quando as redes neurais evoluíram a ponto de lidar com quantidades maciças de dados, os pesquisadores perceberam ser possível ir além das simples classificações e previsões.

No início, os modelos focavam em cenários bem delimitados, como identificação de objetos em imagens ou tradução de textos curtos. Porém, o surgimento de arquiteturas inovadoras, como os Transformers, tornou viável a assimilação de contextos em larga escala.

Hoje, esses algoritmos conseguem não só responder perguntas, mas criar enredos, gerar imagens e até sintetizar vozes de alta qualidade.

Para que serve IA generativa?

A IA Generativa cria conteúdo novo, como textos, imagens e sons. Coisas que, antes, eram consideradas exclusivas da criatividade humana. Assim, ela vai muito além da simples análise de dados.

Com essa inteligência, é possível agilizar tarefas complexas, gerar ideias inovadoras e resolver problemas com mais eficiência. Dessa forma, a IA amplia seus horizontes para interações e produções digitais, alavancando a inovação em inúmeras áreas.

Suas variadas aplicações — que vão desde arte e design até a redação e composição de músicas — refletem seu propósito: ser uma aliada criativa. Ou seja, Gen AI impulsiona o imaginativo em uma escala inédita.

Por isso se tornou tão popular entre os brasileiros, segundo uma pesquisa realizada pelo Google em parceria com a Ipsos. Os dados indicam que 54% dos brasileiros já utilizaram as ferramentas de IA no ano de 2024.

Qual é a diferença entre IA e IA Generativa?

Para saber qual é a diferença entre IA e IA generativa, vale imaginar a seguinte cena: a IA tradicional daria respostas de identificação — por exemplo, identificar se um objeto é uma cadeira ou uma mesa em uma foto. 

Já a IA Generativa, com a mesma base de dados e técnicas aprimoradas, seria capaz de criar uma ilustração nova de uma cadeira, a partir de uma descrição em texto.

Em outras palavras, a IA tradicional tende a se basear em padrões para classificar ou prever, enquanto a IA Generativa cria dados inéditos inspirados no que foi aprendido durante seu treinamento.

Essa transição amplia muito o leque de possibilidades, abrindo caminhos para aplicações que antes soavam impossíveis para a maioria dos profissionais.

Como funciona a IA generativa?

A IA generativa absorve um alto volume de informações (como textos, imagens e áudios) e identifica padrões sutis nesses dados.

Ela compreende o modo como as coisas são criadas, e não somente o resultado. Sendo que a chave para seu funcionamento está em suas redes neurais e Large Language Models (LLMs).

Basicamente, essas redes processam os dados, mapeando relações e características que nós, humanos, talvez não percebêssemos à primeira vista. Então, a partir desse conhecimento, a IA não só analisa, mas sintetiza algo novo.

Após esse aprendizado, ao receber uma instrução (ou seja, um “prompt”), a IA usa o conhecimento que absorveu para gerar um resultado inédito. Seja texto, imagem, vídeo ou áudio, ela retorna seguindo os padrões e o estilo que estudou.

Exemplos de IAs Generativas mais famosas 

Algumas IAs generativas acabam ganhando mais destaque entre os usuários, principalmente devido a características como a facilidade de uso e as aplicações práticas que oferecem. Confira alguns exemplos.

ChatGPT 

O ChatGPT é um modelo conversacional que domina a redação de textos e a interação em linguagem natural. Capaz de responder perguntas, criar resumos e fornecer suporte virtual, tornou-se referência global em diversas tarefas.

Gemini 

Desenvolvido pelo Google, o Gemini prioriza alta velocidade de processamento. Ele gera descrições textuais e visuais detalhadas, auxiliando profissionais que lidam com grandes quantidades de dados. 

Perplexity 

O Perplexity enfatiza a precisão e a confiabilidade das respostas, reduzindo informações imprecisas. Esse sistema é frequentemente usado para análises rápidas de múltiplas fontes, preservando a integridade dos dados consultados.

Copilot 

Ferramenta valiosa para programadores, pois sugere trechos de código em várias linguagens. O Copilot diminui o retrabalho, evita erros e acelera o desenvolvimento de software.

Midjourney 

O Midjourney é especializado em gerar imagens a partir de prompts textuais. Designers consideram essa ferramenta muito útil para a criação de protótipos e conceitos visuais sem precisar recorrer ao uso de fotografias prontas.

Quais são os modelos da IA Generativa?

Criar um texto é bem diferente de gerar uma imagem ou música, certo? Por isso, a IA generativa usa diferentes modelos: cada um otimizado para uma tarefa. Essa divisão permite que a tecnologia alcance resultados de qualidade superior em campos diversos.

Entender essa variedade de modelos é importante porque, assim, podemos realmente aproveitar o vasto potencial que essa IA oferece.

Modelo de texto

Considerados o coração da IA generativa no campo da linguagem natural, os modelos de texto (LLMs) são especialistas em linguagem humana. Treinados com altos volumes de dados textuais, eles aprendem a estrutura, o estilo e o contexto da linguagem humana. 

Com isso, eles são capazes de gerar desde frases até documentos inteiros (artigos, e-mails, roteiros e até poesia). Assim, eles não apenas respondem a perguntas, como conseguem criar narrativas, resumir informações e adaptar-se a diferentes tons de voz e estilos de escrita. 

Justamente por isso, esses modelos são a base para assistentes virtuais avançados. Além de basear ferramentas de redação automatizada e até mesmo soluções de comunicação personalizadas!

Modelo de imagem

A especialidade da IA generativa de imagens é criar visuais únicos e de alta qualidade. Para tanto, eles aprendem com milhões de imagens e obras de arte, entendendo conceitos como cores, formas, estilos e a profundidade de uma cena. 

Com isso, conseguem transformar descrições textuais em ilustrações, fotografias realistas ou designs gráficos inéditos. Por isso, são ferramentas ideais para designers, artistas e profissionais de marketing, servindo como aceleradores de seus processos criativos. 

Os modelos de imagem geram diversas possibilidades visuais. Seja para protótipos de produtos, campanhas publicitárias ou para criar conceitos artísticos que seriam complexos demais para se produzir manualmente.

Sua capacidade de gerar imagens originais vem revolucionando setores como publicidade, moda e entretenimento. Afinal, democratizam a criação visual, permitindo que mesmo sem habilidades avançadas em design, as pessoas consigam criar visuais impressionantes.

Modelo de vídeo

Os modelos de vídeo analisam grandes volumes de coleções cinemáticas. Dessa maneira, eles identificam o que aparece em cada cena, o movimento dos objetos, a iluminação e a forma como uma narrativa se desenvolve. 

Assim, eles podem gerar clipes curtos a partir de textos, transformar imagens estáticas em vídeos ou criar cenas realistas com personagens e cenários definidos. Beneficiando, com isso, áreas como a publicidade, o entretenimento e a educação. 

Afinal, com esse modelo, produtoras podem criar anúncios personalizados, cineastas conseguem prototipar cenas complexas e educadores podem desenvolver materiais visuais dinâmicos. Isso tudo sem precisar dispor de grandes equipes ou equipamentos caros.

Apesar de ainda estarem em evolução, os modelos de vídeo já demonstram potencial para democratizar a produção audiovisual. Isso porque eles tornam a criação de conteúdo em vídeo acessível e ágil, permitindo dar vida a ideias complexas de forma visual e impactante.

Modelo de áudio e voz

Os modelos de áudio e voz da IA generativa criam sons e fala com realismo. Para tanto, eles aprendem a partir de inúmeras coleções de gravações, compreendendo entonação, ritmo e emoções humanas. 

Com esse conhecimento, podem gerar vozes sintéticas que soam naturais, compor músicas originais ou até recriar áudios de ambientes.

Dessa forma, esses modelos podem servir como assistentes virtuais, gerar audiolivros e criar dublagens em diferentes idiomas. Eles possibilitam, por exemplo, que produtores musicais criem melodias e arranjos, enquanto criadores de podcasts podem gerar narrações personalizadas.

Assim, os modelos de áudio e voz promovem a criação de vozes únicas para marcas, além de permitir que áudios sejam adaptados com facilidade e que a produção de música seja mais acessível a todos.

Modelo de código

Os modelos de código na IA generativa são treinados para entender e escrever linguagens de programação. Isso é possível a partir do conhecimento que extraem de repositórios de código-fonte — reconhecendo padrões, sintaxes e lógicas de programação.

Assim, eles podem gerar trechos de código, sugerir melhorias, identificar erros ou até mesmo criar funções inteiras a partir de uma descrição em linguagem natural. Isso os capacita a ajudar desenvolvedores e programadores, acelerando seus processos de codificação.

Esses modelos são capazes de automatizar tarefas e permitem aos profissionais da área focar em desafios mais complexos e estratégicos. Com isso, eles atuam como assistentes inteligentes — seja para desenvolver novos aplicativos, otimizar sistemas ou corrigir bugs.

Versátil, esse modelo de IA generativa ajuda tanto iniciantes a aprender e criar seus primeiros códigos, quanto otimizar o fluxo de trabalho dos profissionais veteranos da área. Dessa forma, eles tornam o desenvolvimento de software mais eficiente, acessível e ágil.

Quais são as principais aplicações da Gen AI? 

As possibilidades de aplicação da IA Generativa têm crescido tanto que o Google Cloud² já destaca ganhos claros em produtividade e personalização de serviços.

Geração de texto 

Muitas empresas adotam sistemas que escrevem rascunhos de acordo com o tom de voz desejado, facilitando a produção de artigos, legendas ou até mesmo e-mails de atendimento. Com isso, é possível cobrir uma demanda de conteúdo em grande escala e manter o padrão de qualidade.

Geração de imagem 

Softwares capazes de converter descrições em ilustrações e foto realistas estão transformando setores como moda, design e publicidade. Com apenas alguns cliques, projetistas e empreendedores podem visualizar ideias que antes ficariam só na imaginação. 

Geração de código 

Assistentes de programação — como o Copilot mencionado — analisam o contexto do projeto e sugerem códigos funcionais, agilizando o desenvolvimento e reduzindo o risco de falhas. Isso acelera a entrada de novos recursos e libera profissionais para tarefas mais estratégicas. 

Geração de vídeo 

Além dos textos e imagens, a capacidade de sintetizar vídeos com base em roteiros de texto desponta como uma tendência. Essa abordagem favorece a produção de campanhas publicitárias, protótipos de animação e até mesmo treinamentos corporativos, tudo em escala. 

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