Inteligência Artificial (IA) é a capacidade de máquinas de reproduzir competências humanas, como raciocínio, aprendizagem e criatividade. 

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial deixou de ser apenas um conceito futurista e passou a fazer parte do cotidiano de profissionais e empresas em todo o mundo.

Segundo uma pesquisa do Google em parceria com a Ipsos, 54% dos brasileiros relataram usar algum tipo de Inteligência Artificial Generativa em 2024. A média global ficou em 48%.

Esses dados só reforçam a capacidade dessa tecnologia de transformar a sociedade, ao promover o aumento da produtividade e da inovação, e a potencialização das capacidades humanas.

Quer saber tudo sobre Inteligência Artificial de maneira prática e objetiva? Neste guia completo, você saberá o que é IA, como funciona, os principais tipos, benefícios, aplicações e como começar a usar!

O que é uma Inteligência Artificial?

De forma simples, a Inteligência Artificial refere-se à capacidade das máquinas de executar tarefas que, normalmente, exigiriam inteligência humana, como raciocinar, aprender com experiências, reconhecer padrões e tomar decisões.

Essa tecnologia funciona a partir de algoritmos e grandes volumes de dados, permitindo que sistemas se adaptem ao ambiente, aprendam com interações e aprimorem seu desempenho ao longo do tempo.

Este campo multidisciplinar abrange áreas como:

• Ciência da computação;

• Estatísticas;

• Engenharia de hardware e software;

• Linguística;

• Neurociência;

• Filosofia;

• Psicologia.

Todas convergem para criar sistemas capazes de raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados em uma escala que humanos não conseguem analisar.  

Existem diferentes tipos de IA, desde modelos mais simples, que seguem regras pré-definidas, até sistemas avançados, como redes neurais e aprendizado profundo, que analisam informações complexas para resolver problemas de maneira autônoma.

Com isso, a IA se torna uma ferramenta poderosa para otimizar processos, automatizar tarefas repetitivas e auxiliar em tomadas de decisão estratégicas, tornando-se indispensável em diversos setores da sociedade.

Veja dois exemplos para entender melhor os conceitos:

• assistentes virtuais: Siri, Alexa e outras assistentes virtuais são IAs com capacidade de utilizar seu “raciocínio” para processar e responder comandos de voz;

• carros autônomos: alguns veículos utilizam IA para navegar e tomar decisões em tempo real, para que o carro se locomova sozinho.

Como a Inteligência Artificial funciona?

A IA funciona como um cérebro de máquina, exigindo algoritmos complexos e modelos para aprender, tomar decisões, resolver problemas e interagir de forma inteligente.

Seu princípio básico gira em torno da exposição a grandes quantidades de dados para identificar padrões e relações.

Existem três maneiras principais de ensinar às máquinas e estimular seu aprendizado.

Machine Learning

Em vez de programar um computador para cada tarefa que ele realizará, com o Machine Learning é possível ensiná-lo a usar dados para aprender sozinho como realizá-las.

Por exemplo, para ensinar um computador a reconhecer gatos, você fornece milhares de imagens de gatos e outros animais. Com isso, ele aprende a identificar padrões e diferenciar as categorias.

Deep Learning

O Deep Learning é uma forma mais avançada de ML, inspirada nas redes neurais do cérebro humano, que divide o processamento de informações em múltiplas camadas de unidades de processamento ou nós interconectados.

No exemplo do gato, cada camada do "cérebro" artificial aprende a identificar diferentes aspectos das imagens, permitindo o reconhecimento e a classificação de padrões complexos

IA Generativa

A IA generativa pode usar seu aprendizado para criar novos dados, como texto, imagens, vídeo e áudio, em resposta a prompts.

Após aprender a identificar imagens de gatos, a IA Generativa pode criar novas imagens de gatos originais.

Tipos de Aprendizado de Máquina

Para que a IA aprenda e se aprimore, diferentes abordagens de treinamento são utilizadas:

Aprendizado Supervisionado

Utiliza dados rotulados, onde a resposta correta já é conhecida. O modelo aprende a mapear entradas para saídas, sendo ideal para tarefas como classificação (ex: identificar spam) e regressão (ex: prever preços de casas).  

Aprendizado Não Supervisionado

Lida com dados não rotulados, onde o modelo deve encontrar padrões e estruturas por conta própria. É usado para clusterização (agrupar dados semelhantes) e redução de dimensionalidade (simplificar dados complexos).  

Aprendizado Semi-Supervisionado

Uma combinação dos dois anteriores, usando uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados para treinamento. É útil quando a rotulagem de dados é cara ou demorada.  

Aprendizado por Reforço

O modelo aprende por tentativa e erro, interagindo com um ambiente e recebendo recompensas ou punições por suas ações. É comum em jogos e robótica, onde a IA aprende a tomar decisões sequenciais para maximizar uma recompensa.

Tipos Comuns de Redes Neurais Artificiais

As redes neurais são a base do Deep Learning e vêm em diversas arquiteturas, cada uma otimizada para diferentes tipos de dados e tarefas:  

Redes Neurais Feedforward (FF)

São as mais simples, com dados fluindo em uma única direção, da entrada para a saída. Frequentemente usadas com retropropagação para ajustar os pesos e melhorar o aprendizado.  

Redes Neurais Recorrentes (RNN)

Projetadas para processar sequências de dados (como texto ou séries temporais), pois possuem "memória" de informações de camadas anteriores. Úteis em Processamento de Linguagem Natural.  

Memória de Curto Prazo Longa (LSTM)

Uma forma avançada de RNN que resolve o problema de "memória de longo prazo" das RNNs, permitindo que lembrem informações por períodos mais longos. Essenciais para tradução e reconhecimento de fala.  

Redes Neurais Convolucionais (CNN)

Altamente eficazes para tarefas de visão computacional, como reconhecimento de imagens e vídeos. Usam camadas convolucionais para filtrar características relevantes dos dados.  

Redes Adversárias Generativas (GAN)

Compostas por duas redes neurais (um gerador e um discriminador) que competem entre si. O gerador cria dados falsos e o discriminador tenta identificar se são reais ou falsos, resultando em modelos capazes de gerar conteúdo altamente realista.  

História da Inteligência Artificial

Podemos dizer que a ideia da IA começou a ganhar forma em 1943, quando Warren McCulloch e Walter Pitts propuseram um modelo matemático para neurônios artificiais, influenciando o desenvolvimento da computação cognitiva.

Outro grande responsável pelo avanço da tecnologia foi Alan Turing, que ajudou a desenvolver a máquina “Bombe”, utilizada para decifrar os códigos da Alemanha durante a Segunda Guerra Mundial.

Turing também propôs, em 1950, o Teste de Turing, que avalia se uma máquina pode exibir inteligência similar à humana. Em 2014, o Chatbot Eugene Goostman alegou ter passado no teste, mas muitos especialistas questionaram o resultado.

Apesar de muitos avanços na área, foi apenas em 1956 que o termo Inteligência Artificial foi criado, durante a Conferência de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon.

Nos anos 1960, o Departamento de Defesa dos EUA demonstrou grande interesse na IA, e linguagens de programação como LISP foram desenvolvidas.

Já a década de 1970 trouxe desafios e limitações para os sistemas especialistas, mas nos anos 1980, a conexão com a robótica e novos algoritmos de aprendizado de máquina impulsionaram a pesquisa.

Nos anos 1990, a IA avançou significativamente, com computadores capazes de vencer humanos em jogos e testes. Um marco importante foi em 1997, quando o computador Deep Blue, da IBM, derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.

Em 2003, a DARPA (Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa) já estava criando assistentes pessoais inteligentes.

Um marco importante na área de jogos foi o AlphaGo, da DeepMind (Google), que em 2016 derrotou o campeão mundial de Go, Lee Sedol, demonstrando a capacidade da IA em jogos de estratégia complexos.   

No entanto, foi apenas a partir de 2015 que os modelos de IA otimizaram significativamente suas capacidades de reconhecer imagens e processar linguagem natural, o que viabilizou a posterior criação de ferramentas como ChatGPT e Google Gemini.

O uso crescente de redes neurais profundas e a alta disponibilidade de dados permitiram que essas tecnologias avançassem rapidamente, e assim transformam diversas indústrias e aplicações no dia a dia.

Hoje, a IA continua a evoluir rapidamente, com o intuito de revolucionar ainda mais a maneira como trabalhamos, vivemos e interagimos com a tecnologia.

Quais são os tipos de Inteligência Artificial?

Os tipos de IA podem ser classificados com base em dois critérios principais: capacidade e funcionalidade.

O primeiro critério diz respeito à capacidade da IA de se assemelhar à mente humana, enquanto o segundo se refere ao nível de técnica e funcionalidade da tecnologia.

Tipos de IA por capacidade

IA por capacidade é uma forma de classificar as inteligências artificiais com base no que elas são capazes de fazer. 

Isso envolve analisar o seu nível de inteligência, autonomia e o que conseguem alcançar no geral. A partir do grau de complexidade das capacidades cognitivas da IA, é possível compará-la com a inteligência humana.

Esta classificação costuma abranger três níveis principais.

IA Limitada

Também chamada de “IA Fraca”, esse tipo de IA é projetada para tarefas específicas com alta precisão, sem exceder seu escopo programado.

Ela pode lidar com tarefas complexas e grandes volumes de dados, mas sua atuação continua restrita ao objetivo principal para o qual foi desenvolvida; 

Ela é usada em ferramentas que recomendam filmes ou músicas com base no seu histórico de utilização, como a Netflx e o Spotify.

Além disso, chatbots e softwares de e-commerce que detectam possíveis fraudes em transações. 

IA Geral 

Chamada de AGI (Artificial General Intelligence), ela abrange sistemas que podem compreender e aprender qualquer tipo de atividade cognitiva humana.

Isso quer dizer que esse tipo funciona de forma semelhante ao cérebro humano, podendo aprender e se adaptar a diferentes áreas e desafios. 

No momento, a AGI ainda é uma representação teórica de uma possível inteligência artificial completa, que seria capaz de resolver problemas complexos. 

Superinteligência Artificial 

Este seria o estágio mais avançado da categoria. A máquina superaria o ser humano em praticamente todos os aspectos cognitivos.
A expectativa é de que seja criada uma forma de inteligência superior à humana, porém, esta tecnologia ainda está sendo estudada e gera amplos debates sobre os impactos éticos envolvidos; 

Uma IA superinteligente poderia auxiliar na formulação de políticas públicas, analisando fatores sociais e econômicos envolvidos. 

Tipos de IA por funcionalidade

Esta classificação foca em como as IAs se comportam e interagem com o ambiente, ou seja, como funcionam na prática, independentemente do seu nível de inteligência. 

Essa abordagem considera a capacidade da IA de:

• Perceber;

• Raciocinar;

• Agir;

• Aprender;

• Analisar.

Alguns exemplos são o seu número de funcionalidades e aplicações, quantas atividades ela consegue realizar e quais são os limites para o seu desenvolvimento.

Dentro desta categoria, vale destacar três tipos principais.

IA com Memória Limitada

Este é o tipo de IA onde a maior parte da IA moderna se encaixa. Ela pode usar dados do passado para tomar decisões futuras, mas apenas por um período limitado.

Por exemplo, um carro autônomo usa a velocidade e a distância de outros carros em um passado recente para ajustar sua própria velocidade.

Máquinas Reativas 

Esse foi o primeiro modelo de IA desenvolvido. Ele é capaz de responder a estímulos do ambiente, com base nos dados disponíveis no momento, sem considerar as experiências passadas ou as consequências.

Como não possuem memória, as máquinas reativas não são capazes de aprender e aprimorar suas respostas.

O exemplo mais famoso de máquina reativa foi o computador Deep Blue, desenvolvido pela IBM para derrotar o melhor jogador de xadrez da época.

Apenas com base nos movimentos do jogador durante a partida, a IA foi capaz de derrotá-lo. 

Teoria da Mente 

Este modelo de IA ainda está em desenvolvimento. A ideia é criar uma tecnologia capaz de reconhecer crenças, desejos e emoções humanas e prever como elas influenciam o comportamento.

A partir disso, a IA capta e simula estados mentais dos seres humanos, entendendo melhor as emoções e interage de forma mais natural e eficiente; 

Pode ser usado no setor da educação, por exemplo, onde poderia auxiliar professores a compreender às emoções dos alunos e elaborar métodos e ensino adaptados e mais eficientes. 

Autoconsciente 

É apenas uma teoria, visando construir uma máquina capaz de reconhecer sua própria existência e identidade, sendo capaz de refletir sobre seu estado, pensamentos e emoções. 

Uma IA autoconsciente estaria em contínuo desenvolvimento e aprendizado, assim como os humanos.

Na área da saúde, por exemplo, a IA autoconsciente poderia fornecer diagnósticos e definir tratamentos para pacientes, sem o auxílio de médicos. 

Outras Classificações de Inteligência Artificial

Além das classificações por capacidade e funcionalidade, a IA também pode ser categorizada por seu foco e aplicação:

Inteligência de Máquina (Machine Intelligence)

Focada em máquinas que executam tarefas programadas específicas, como reconhecimento de padrões e tomada de decisão lógica, visando automação e eficiência.

É a base para muitas aplicações industriais e de negócios.  

Inteligência Humanóide (Humanoid Intelligence)

Visa criar máquinas que imitam comportamentos humanos, como conversar e reconhecer rostos, para desenvolver interfaces digitais mais humanas e interativas. Exemplos incluem assistentes virtuais avançados e robôs sociais.  

Inteligência Coletiva

Busca estabelecer redes de múltiplos agentes inteligentes interconectados que colaboram para resolver problemas complexos e tomar decisões coletivas. É aplicada em sistemas financeiros inteligentes, otimização de logística e gestão de tráfego.

O que a inteligência artificial pode fazer?

No geral, essas tecnologias foram desenvolvidas para tornar a vida humana mais prática e eficiente, auxiliando em uma variedade de tarefas, como:

• Edição de vídeos;

• Criação de conteúdo;

• Diagnósticos médicos;

• Auxílio em cirurgias complexas.

Confira, a seguir, alguns dos principais usos da IA.

Resumir conteúdos

As ferramentas de IA conseguem ler textos longos rapidamente, como artigos científicos, livros ou relatórios, e gerar um resumo com os pontos principais. 

Criar vídeos e imagens

A IA pode gerar imagens e vídeos personalizados com base nas preferências ou necessidades do usuário. 

Ferramentas de IA como DALL-E, Midjourney e Sora podem gerar imagens e vídeos personalizados com base nas preferências do usuário. Um exemplo foram as populares imagens no estilo “Studio Ghibli”, que tomaram conta das redes sociais.

Nelas, fotos reais eram transformadas em ilustrações com a estética dos filmes do famoso estúdio de animação japonês; 

Atendimento ao cliente

Chatbots e assistentes virtuais podem, de forma autônoma, resolver problemas e solucionar dúvidas de consumidores.

Personalização de anúncios

O Google Ads e o Meta Ads, por exemplo, utilizam a IA para exibir anúncios personalizados para cada perfil de usuário. 

Detecção de fraudes

Bancos e outras instituições financeiras utilizam IA para identificar e bloquear automaticamente transações suspeitas. 

Benefícios da Inteligência Artificial

Os benefícios da IA incluem a realização eficaz de tarefas repetitivas, a personalização de experiências, o suporte a pesquisas científicas e muito mais!

Automação de tarefas monótonas

No cotidiano, é comum gastar tempo com tarefas que, apesar de simples, são chatas e repetitivas.

Em vez de passar horas buscando, preenchendo e analisando dados em formulários e planilhas extensivas, a IA faz isso com um clique.

Ela também tem outras atuações, como organizar seu calendário e sua caixa de e-mail, sem nenhum esforço.

Tudo isso é possível com ferramentas de IA, como as oferecidas pela Adapta!

Criação de experiências personalizadas

A IA também é capaz de melhorar a experiência do usuário com a personalização de serviços.

O Spotify, por exemplo, utiliza uma tecnologia que recomenda novas músicas com base nas escolhas anteriores, para aprimorar a experiência musical dos ouvintes.

Assim, quanto mais músicas você ouve, melhor o Spotify fica em recomendar canções que você vai gostar. Outras plataformas, como o YouTube e a Netflix, também utilizam IA com propósito semelhante.

Aceleração de pesquisas científicas

Imagine que você precisa analisar muitos dados para um propósito específico. Um pesquisador que avalia leis para redução da violência.

Por exemplo, precisa examinar todas as leis que estão ou já estiveram em vigor nesse campo, um trabalho que demanda muito tempo e foco, mas a IA resolve isso.

Com ela, é possível analisar dados rapidamente e identificar padrões para chegar a uma conclusão.

Melhora da gestão de bancos de dados

A IA pode aprimorar significativamente a gestão de bancos de dados ao analisar padrões e monitorar atividades em tempo real.

Além de identificar falhas de segurança, ela também consegue prever futuras necessidades e propor melhorias. 

Um exemplo é usar a IA para gerar índices ou visualizações automaticamente, com base nos padrões de consulta e nas características dos dados.

Ou, ainda, ela pode monitorar e ajustar recursos e configurações do banco de dados conforme demandas e condições específicas.

Redução de custos operacionais

A IA é uma poderosa aliada da redução de custos operacionais em empresas.

Ao automatizar tarefas repetitivas, os funcionários podem se dedicar a atividades mais criativas, que agregam maior valor ao desenvolvimento da empresa.

Além disso, a IA pode diminuir a necessidade de grandes equipes de atendimento ao cliente, já que oferece respostas rápidas e eficientes.

Redução de erro humano

Ao automatizar tarefas e analisar dados com precisão, a IA minimiza a ocorrência de erros que seriam comuns em processos manuais.

Rapidez e precisão

A capacidade da IA de processar e analisar informações em velocidades inatingíveis para humanos resulta em respostas e ações rápidas e altamente precisas.

Otimização do atendimento ao público

Chatbots e assistentes virtuais baseados em IA podem oferecer suporte instantâneo e personalizado, melhorando a satisfação do cliente.

Aplicações da Inteligência Artificial

Agora que você já sabe o que é, como surgiu, tipos e benefícios da IA, entenda para que ela serve e como pode deixar o dia a dia de qualquer um mais eficiente.

Assistentes virtuais e chatbots

Um dos usos mais comuns de IA é na automatização do atendimento e da assistência ao cliente, por meio de chatbots. 

Google, Amazon e Apple são algumas empresas que criaram seus próprios assistentes virtuais, permitindo que os usuários enviem mensagens, façam ligações, controlem dispositivos, informem-se e até peçam delivery apenas com comandos de voz.

No âmbito nacional, o Bradesco adotou a IA para reduzir seus custos operacionais e atender milhares de clientes com eficiência, 24 horas por dia, com chatbots.

Eletrodomésticos especializados

A IA também facilita a vida de quem trabalha o dia todo e quer chegar em casa para descansar, sem abrir mão de um ambiente limpo e organizado.

Robôs aspiradores, por exemplo, utilizam a IA para aspirar e passar pano na casa, mapeando as áreas a serem limpas e identificando as que precisam de mais atenção.

Assim, é possível sair de casa e voltar para um ambiente mais limpo do que você deixou.

Dispositivos de monitoramento da saúde

A IA também está revolucionando o mundo da saúde, prevenindo doenças e auxiliando o trabalho de médicos e enfermeiros.

Um exemplo são os sensores de pressão colocados em pacientes internados para monitorar continuamente os pontos de pressão e, automaticamente, ajustar a posição do leito para prevenir o surgimento de úlceras e ferimentos.

Personagens em jogos (NPCs)

Outro uso para IA é tornar a experiência dos jogadores muito mais imersiva e realista. Um exemplo disso é a evolução dos personagens NPC.

Em 2024, a multinacional NVIDIA lançou um serviço de modelos de IA para criar inteligência nos NPCs.

Com essa novidade, os personagens agora podem interagir com linguagem natural, de maneira realista e contextual às ações dos jogadores, que têm experiências personalizadas.

Ferramentas de trabalho

O ChatGPT e o Gemini têm revolucionado o mercado de trabalho, e não faltam maneiras de usar essas ferramentas para auxiliar na realização de tarefas profissionais.

A lista é extensa e inclui a criação de posts para redes sociais, redação de e-mails e relatórios, gerenciamento e até organização de bancos de dados.

Áreas em que a IA pode ser usada

As ferramentas de IA podem trazer benefícios para diversos setores, aumentando a eficiência, automatizando tarefas repetitivas e oferecendo soluções inteligentes. 

Suas aplicações estão transformando diversos setores, entre eles: 

Área da Saúde 

A IA pode ser utilizada para auxiliar na análise de exames, na realização de diagnósticos e na recomendação de tratamentos.

Atualmente, existe a Merative, que faz a análise de imagens médicas e procedimentos de diagnóstico com alta precisão; 

Área da educação

As ferramentas de IA podem auxiliar no aprendizado personalizado e na tutoria inteligente. Por exemplo, apps como o Duolingo e Khan Academy usam IA para adaptar lições ao ritmo e desempenho do aluno.

Assim, os exercícios são personalizados para cada usuário.

Área de marketing e vendas

A IA pode ser usada dentro do marketing na personalização de anúncios, recomendação de produtos e criação de posts para as redes sociais.

A Amazon, por exemplo, utiliza IA para recomendar produtos de forma eficiente, com base no histórico de compras e navegação do usuário.

Área industrial

Na indústria e manufatura, a IA pode ser utilizada para auxiliar na manutenção de equipamentos e automatizar processos.

Algumas fábricas utilizam sensores com base em IA para prever quando uma máquina está prestes a falhar e realizar manutenções antes que o problema paralise a produção. 

Área de Transporte

Na área do transporte, a IA já é utilizada em veículos autônomos e na otimização de rotas.

Empresas como a Tesla usam IA para que seus veículos possam frear, mudar de faixa e evitar obstáculos de forma autônoma, sem a presença de um motorista.

Cibersegurança

A IA é fundamental na detecção de fraudes, prevenção de ciberataques e monitoramento de sistemas para identificar e mitigar ameaças.

Recursos Humanos (RH)

A IA otimiza processos de recrutamento, seleção, análise de desempenho e gestão de talentos.

Jornalismo

A IA pode auxiliar na produção textual, resumo de notícias e personalização de conteúdo.  

Bancos e Direito

A IA é utilizada para análise de riscos, detecção de fraudes, automação de processos e análise de documentos legais.

Conceitos importantes de Inteligência Artificial

Ao pesquisar sobre Inteligência Artificial, é comum se deparar com termos difíceis que acabam complicando mais do que esclarecendo.

Para evitar isso e garantir que você entenda melhor os conteúdos sobre IA, confira uma explicação sobre os principais conceitos relacionados à tecnologia.

Machine Learning

O termo Machine Learning (Aprendizado da Máquina, em português) refere-se à capacidade das máquinas de aprenderem sozinhas, sem a necessidade de uma programação específica para cada tarefa.

Sem o Machine Learning, a Netflix precisaria programar manualmente a plataforma para criar um catálogo de filmes fixo, que seria o mesmo para todos os usuários e só poderia ser alterado com uma nova programação.

Com a tecnologia, contudo, a Netflix oferece uma variedade de catálogos diferentes e personalizados, sem precisar de programações específicas para cada alteração.

Deep Learning

Deep Learning é um tipo de Machine Learning que simula a capacidade de aprendizado humano.

Ele usa redes neurais conectadas, semelhantes às do cérebro humano, para o aprendizado ocorrer em camadas.

Por exemplo, no reconhecimento da imagem de um gato, as camadas iniciais da rede neural aprendem a identificar cores e formas básicas.

À medida que o processamento avança, as camadas mais profundas identificam características mais complexas, como olhos, patas e outros detalhes específicos dos gatos.

LLM

LLM é a sigla para Large Language Model (Modelos de Linguagem de Grande Escala, em português), um modelo de IA com amplas capacidades linguísticas.

Ele é treinado com dados textuais, como livros, artigos e sites, para aprender a estrutura da linguagem e as relações entre palavras e frases.

Essa tecnologia é capaz de analisar textos complexos e gerar novos conteúdos com base no contexto fornecido. Por exemplo, quando o WhatsApp sugere palavras ou frases com base no que você está escrevendo, isso é possível graças ao LLM.

NLP

A sigla NLP significa Natural Language Processing (Processamento de Linguagem Natural, em português) e está relacionada à capacidade das máquinas de compreender a comunicação humana e entrar em diálogos naturalmente.

Por meio de diversas análises, incluindo léxica, sintática e semântica das palavras, um computador entende o sentido de palavras e frases escritas ou faladas e responde adequadamente.

Uma das principais utilizações do NLP são os chatbots. Quando você acessa um canal de atendimento com eles, está conversando com uma IA que utiliza NLP para interpretar e responder às suas demandas, tirando dúvidas e resolvendo problemas sem precisar recorrer a um humano.

IA Generativa

A IA Generativa é um dos tipos mais avançados de Inteligência Artificial, capaz não só de interpretar e responder a conteúdos, mas também de criar novos.

Primeiro, ela absorve e estuda conteúdos existentes e aprende com eles. Em seguida, utiliza e adapta o conhecimento adquirido para criar novos conteúdos, até então inexistentes.

Por exemplo, a IA Generativa pode estudar pinturas abstratas de diversos artistas e aprender sobre suas características.

Com esse conhecimento, ela consegue criar, por si própria, novas obras de arte abstratas. Assim, o autor de um quadro não é uma pessoa, mas uma Inteligência Artificial.

Algoritmos

Conjuntos de regras e instruções que a IA segue para realizar tarefas, processar dados e aprender. 

Existem diversos tipos, como algoritmos de busca e otimização, aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Prompt Engineering

É a arte e ciência de criar instruções (prompts) eficazes para modelos de IA generativa, a fim de obter os resultados desejados.

Diferença entre IA Generativa e IA Preditiva

A principal diferença entre IA Generativa e IA preditiva está no tipo de tarefas que cada uma é capaz de realizar e na forma como utilizam os dados. 

A IA preditiva utiliza dados históricos para analisar o passado. Seu objetivo é identificar padrões em grandes volumes de dados para poder prever possíveis cenários para o futuro. Para isso, ela utiliza modelos estatísticos complexos e Machine Learning. 

Algumas instituições financeiras utilizam a IA preditiva para tentar calcular o risco de que um cliente adquira e não pague as suas dívidas.

Além disso, grandes e-commerces usam a tecnologia para prever a demanda por determinados produtos e ajustar a produção. 

Já a IA Generativa também utiliza dados históricos para detectar e aprender padrões, no entanto, seu objetivo principal é gerar conteúdos novos a partir dos exemplos fornecidos.

Para isso, ela utiliza modelos complexos, como redes neurais generativas. A IA Generativa é utilizada por ferramentas como o ChatGPT para criar textos, imagens e até músicas.

Além disso, por meio de ferramentas específicas como Sora (para vídeos) e DALL-E/Midjourney (para imagens), é possível ainda criar vídeos e vozes sintéticas personalizadas

Inteligência Artificial no dia a dia

Às vezes não percebemos, mas a IA está presente de formas diversas em nosso dia a dia, facilitando tarefas e tornando serviços mais eficientes. Confira, abaixo, alguns exemplos de IA aplicada ao nosso cotidiano. 

Câmeras de segurança

Alguns sistemas de vigilância modernos possuem IA integrada para detectar movimentos suspeitos, reconhecer rostos e até alertar em tempo real sobre atividades estranhas. 

Controle de estoque

Algumas lojas e supermercados utilizam IA para prever a demanda de cada tipo de produto, evitando faltas ou excessos nas prateleiras e otimizando a produção.

Plataformas de Streaming

Plataformas de streaming como Netflix, Amazon Prime e YouTube usam IA para fazer recomendações certeiras de filmes, músicas e séries com base no perfil e preferências de cada usuário. 

Aplicativos de navegação

Aplicativos como Google Maps e Waze são capazes de sugerir rotas mais rápidas, prever o tempo de chegada e identificar congestionamentos ou acidentes por meio da IA. 

Reconhecimento facial

Com a IA, smartphones são capazes de reconhecer rostos em imagens ou vídeos para o desbloqueio de telas, autentificação de pagamentos, entre outros;

Casas inteligentes

As casas inteligentes estão em alta e utilizam assistentes virtuais com IA, como Alexa e Google Home, para controlar luzes, temperatura e até eletrodomésticos de forma automatizada. 

E-mails

Plataformas como o Gmail podem filtrar automaticamente spams e anúncios, sugerir respostas rápidas, corrigir erros de digitação e até prever o que você pretende escrever, sugerindo textos enquanto você digita. 

Desafios da implementação da IA na sociedade

Embora estudada há muito tempo, a IA só se popularizou recentemente. Portanto, ainda existem desafios éticos, legais e técnicos para sua ampla adoção e implementação.

Resultados enviesados das respostas

Sendo uma criação humana, que aprende e se alimenta de conteúdos e ideias criadas por seres humanos, a IA está sujeita a vieses e pode nem sempre ser imparcial.

O viés da IA significa que os resultados apresentados podem ser influenciados por julgamentos, favoritismos e até mesmo discriminações sistemáticas.

Recentemente, uma pesquisa do MIT descobriu que sistemas de reconhecimento facial baseados em IA, utilizados por renomadas empresas de tecnologia, apresentavam mais dificuldade em reconhecer mulheres e pessoas com tons de pele mais escuros. Isso pode causar discriminação no ambiente de trabalho.

Utilização ética da Inteligência Artificial

Por ser uma tecnologia nova, com impactos profundos e ainda desconhecidos, é necessário determinar princípios e diretrizes éticas para guiar seu desenvolvimento e sua implementação.

O uso de IA também exige reflexões profundas sobre responsabilidade, em caso de informações falsas ou decisões negativas. Além disso, é fundamental equilibrar a automatização, para que um cenário de desemprego não seja criado.

Essas são questões que ainda precisam ser discutidas para avançar na implementação da IA de forma ética e responsável.

Capacitação técnica na utilização das ferramentas de IA

A IA auxilia na realização de inúmeras tarefas cotidianas de qualquer um, mas é preciso saber utilizá-la.

Muitas empresas ignoram os benefícios que ela oferece e, por isso, gastam mais dinheiro e tempo do que o necessário para realizar tarefas que poderiam ser executadas de forma ágil e eficiente.

Para que a IA alcance todo seu potencial, é essencial que os envolvidos busquem capacitação técnica para utilizar essas ferramentas.

Privacidade e segurança no fornecimento de dados

A IA lida com uma grande quantidade de dados para aprender e evoluir. No entanto, é difícil controlar de onde vêm esses dados, que muitas vezes podem ser coletados sem o conhecimento ou consentimento dos produtores.

Além disso, os dados coletados podem ser analisados minuciosamente pelas IA, revelando detalhes e informações que talvez os próprios indivíduos não gostariam de compartilhar.

Por exemplo, uma IA pode usar dados dos batimentos cardíacos e da respiração de alguém para determinar a propensão a certas doenças.Esses dados poderiam influenciar o valor do seguro de saúde, por exemplo, sem o seu conhecimento.

Custo de desenvolvimento e manutenção contínua

A criação e o aprimoramento de sistemas de IA podem ser caros e exigir investimentos contínuos em hardware, software e talentos especializados.

Fake news e falta de regulação

A capacidade da IA de gerar conteúdo realista levanta preocupações sobre a disseminação de notícias falsas e a necessidade urgente de regulamentação para mitigar esses riscos.

Como usar Inteligência Artificial?

Ainda existem desafios para a implementação da IA. No entanto, a maioria pode ser superada com supervisão humana, uso consciente e regulamentações e diretrizes adequadas para o seu desenvolvimento.

Quer saber como a IA pode ajudar você e sua empresa? Continue a leitura para saber mais!

Conheça as ferramentas existentes

O primeiro passo para começar a utilizar a IA na rotina é fazer uma pesquisa, mesmo que superficial, sobre as ferramentas disponíveis.

Leia artigos e assista a vídeos que explicam rapidamente as ferramentas de IA. Dessa forma, você tem uma ideia de como usar essa tecnologia para auxiliar suas atividades.

Confira esta lista com as principais ferramentas para diferentes áreas:

• Assistentes virtuais — ChatGPT, Alexa e Siri;

• Vendas e marketing — Beautiful.AI, Picsart AI, Jasper AI, Grammarly, Copy AI, Stockimg e Midjourney;

• Automação — LivePerson, Windows PowerShell e ClickUp;

• Transcrição — Otter.ai e Fireflies.ai;

• Análise de dados — DataLab e GitHub Copilot.

Defina qual é seu objetivo com a IA

Definir os objetivos específicos que você deseja alcançar com a IA é essencial para direcionar seus esforços e recursos na direção correta.

Objetivos bem definidos permitem mensurar resultados e ter uma visão clara de como a IA tem impactado de maneira eficiente suas tarefas.

Isso também facilita na hora de escolher as ferramentas certas, que agregarão maior valor ao seu dia a dia.

Com tantos conteúdos e ferramentas de IA disponíveis, é fácil se perder. Por isso, estabeleça metas claras para guiar seu aprendizado e para dominar as funções mais úteis para seu cotidiano.

Aprenda a montar instruções acertadas

A IA tem um grande potencial para auxiliar em diversas tarefas. Porém, a eficácia dessas ferramentas também depende do usuário.

Os prompts (instruções) que você fornece têm um papel essencial nos resultados gerados pela tecnologia.

Quanto mais detalhados e estruturados forem os prompts, maior será a precisão e a relevância dos resultados gerados, para atender sua demanda com eficácia.

Um prompt acertado deve:

• Ser claro e conciso;

• Fornecer um contexto;

• Ser específico;

• Expor o objetivo a ser atingido claramente.

Faça testes constantemente

Por último, é essencial testar e atualizar para aproveitar ao máximo as ferramentas de IA.

Comece explorando diferentes formas de escrever os prompts, e analisar os resultados obtidos em cada variação, para determinar a melhor abordagem.

Mesmo após encontrar um prompt eficiente, realize testes periódicos para acompanhar o constante desenvolvimento das IAs.

Está em dúvida se uma ferramenta é útil? Explore! Estabeleça um período, como uma semana ou um mês, e estude e aplique a ferramenta em diversas tarefas.

Você pode se surpreender com suas descobertas e, ao fim dos testes, com certeza terá adquirido muito mais conhecimento.

Impacto da IA no Mercado de Trabalho

A Inteligência Artificial está redefinindo o cenário profissional, não apenas automatizando tarefas, mas também criando novas funções e exigindo novas competências.

A preocupação com a substituição de empregos pela IA é comum, mas a maioria dos especialistas concorda que a IA coexistirá com os humanos, transformando o cenário de trabalho e criando novas oportunidades, em vez de eliminá-los completamente.  

A IA impulsiona o surgimento de profissões que antes não existiam. Exemplos incluem:

• Auditor de IA: Responsável por inspecionar modelos, validar decisões automatizadas e garantir a conformidade legal e ética.  

• Tradutor de IA: Encarregado de explicar o funcionamento dos algoritmos para equipes de gestão e operação.  

• Coordenador de consistência: Revisa conteúdos e saídas geradas por IA para assegurar padronização e confiabilidade.  

• Diretor de ética em IA: Define diretrizes para o uso responsável da tecnologia, especialmente em setores regulados como saúde, finanças e direito.  

• Designer de produto com IA: Utiliza ferramentas de IA para criar protótipos e campanhas, mas toma decisões criativas com base no senso estético e leitura de mercado.  

• Diretor de personalidade de IA: Ajusta o tom e o comportamento das IAs que interagem com o público.  

Além disso, a automação de tarefas pela IA exige que a força de trabalho se adapte, buscando novas habilidades e se realocando em funções que exigem criatividade, pensamento crítico e interação humana.

Mitos e Verdades sobre IA

A popularização da Inteligência Artificial trouxe consigo uma série de mitos e concepções errôneas. É importante desmistificar algumas ideias para compreender a IA de forma mais realista:

1º Mito: As máquinas de IA se rebelarão contra a humanidade.

Verdade: Embora a ficção científica explore esse cenário, a IA atual é projetada para tarefas específicas e não possui consciência ou intenções próprias. O controle humano e as diretrizes éticas são fundamentais para garantir que a IA sirva à humanidade.  

2º Mito: A IA acabará com todos os empregos.

Verdade: A IA transformará o mercado de trabalho, automatizando tarefas repetitivas e criando novas funções. O foco será na requalificação da força de trabalho e na colaboração entre humanos e IA.  

3º Mito: A IA é infalível e sempre imparcial.

Verdade: A IA aprende com os dados que lhe são fornecidos. Se esses dados contiverem vieses humanos, a IA pode reproduzi-los, levando a resultados discriminatórios. A ética e a governança de dados são cruciais para mitigar esses vieses.  

4º Mito: A IA é uma tecnologia única e homogênea.

Verdade: A IA é um campo vasto e multidisciplinar, composto por diversas tecnologias e abordagens (Machine Learning, Deep Learning, PLN, Visão Computacional, etc.), cada uma com suas especificidades e aplicações.

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