Rotinas repetitivas e análise de dados complexos são resolvidas de maneira ágil e confiável. Essa é a proposta dos modelos de Inteligência Artificial (IA). 

Eles podem interpretar textos, identificar padrões em imagens (e criá-las), redigir conteúdos específicos e até mesmo auxiliar em decisões estratégicas. Nesse cenário, é fundamental compreender como esses modelos funcionam, conhecer seus diversos tipos e saber escolher a melhor opção para cada tarefa.

Como funciona e para que serve um modelo de IA?

A ideia principal de um modelo de Inteligência Artificial é “aprender” a realizar tarefas de forma autônoma. Diferentemente de um algoritmo tradicional, que segue instruções fixas, o modelo de IA reconhece padrões a partir de exemplos e faz previsões ou classificações de maneira progressivamente mais precisa.

Ele é alimentado por dados, que podem ser textos, imagens, sinais de voz ou registros numéricos. Por exemplo, ao reunir milhares de exames médicos, um modelo de IA tem a capacidade de identificar anomalias em radiografias com alto grau de assertividade. Da mesma forma, ao processar informações de contratos, ele pode destacar cláusulas relevantes ou mesmo criar resumos.

Resumindo, um modelo de IA serve para:

• Automatizar processos e diminuir erros em rotinas repetitivas;

• Aumentar a eficiência de equipes ao extrair informações e gerar insights rapidamente; 

• Ampliar nossa inteligência, ao apontar tendências ou sugerir elementos que nem sempre seriam notados por olhos humanos.

Diferenças entre algoritmo e modelo de IA

A distinção fundamental está na capacidade de “aprendizado”. Enquanto um algoritmo comum segue passos pré-programados sem evoluir sua lógica, um modelo de IA atualiza parâmetros internos conforme recebe exemplos e responde a novos contextos de forma mais adaptável.

Um algoritmo clássico diria, por exemplo, “some estes números e exiba o resultado”. Já um modelo de IA, treinado para analisar possibilidades, consideraria padrões diversos antes de sugerir um desfecho — como prever flutuações de preço ou categorizar mensagens em uma caixa de entrada de e-mail.

Quais são os tipos de modelo de IA?

A IA se divide em diferentes modelos, cada um criado para tarefas específicas. A seguir, você verá de forma simples e direta as principais categorias e aplicações desses modelos.

Modelos generativos

Eles se tornaram populares por criarem conteúdos novos, que podem ser textos, imagens, códigos ou até melodias. Eles aprendem padrões a partir de um conjunto extenso de dados e, posteriormente, geram resultados que imitam — ou reinventam — elementos dessa base.

Aplicações práticas desses modelos incluem:

• Criação de artigos, roteiros, e-mails ou textos publicitários;

• Montagem de imagens para marketing e design; 

• Geração de protótipos de código, acelerando o desenvolvimento de software; 

• Elaboração de “conversas inteligentes” em chatbots, imitando diálogos humanos.

A Adapta, por exemplo, oferece modelos generativos que facilitam a produção de conteúdo longo ou breve, permitindo a empresas e empreendedores criarem materiais originais em frações de segundos.

Modelos discriminativos

Enquanto os modelos generativos se especializam em “inventar” dados com base nos padrões aprendidos, os discriminativos concentram-se em classificar e decidir. Isto é, eles analisam informações de entrada para, em seguida, produzir um rótulo ou uma categoria.

Um exemplo comum está na detecção de fraudes financeiras, em que um modelo discriminativo aponta se certa transação é “suspeita” ou “legítima”. Da mesma forma, pode-se empregar esse tipo de modelo para análise de sentimentos em redes sociais ou para classificação de diferentes perfis de clientes em e-commerces.

Modelos de processamento de linguagem natural (NLP)

Esses modelos fazem parte de uma categoria especializada na compreensão — e geração — de texto. Eles conseguem interpretar nuances do idioma, identificar o contexto e responder de forma coerente, inclusive em diferentes idiomas.

Quando aplicados, esses modelos possibilitam:

• Chatbots de atendimento que entendem e respondem naturalmente às dúvidas dos clientes;

• Resumos automáticos que sintetizam documentos longos, auxiliando na leitura de contratos ou relatórios;

• Traduções em tempo real, quebrando barreiras linguísticas em negociações, cursos ou eventos online;

• Verificações ortográficas e gramaticais avançadas, inclusive pautadas em estilo e tom.

Modelos de classificação

Como o nome sugere, esses modelos classificam entradas em categorias pré-definidas. Cada item analisado ganha um rótulo: pode ser “positivo” ou “negativo”, “spam” ou “não spam” ou, ainda, uma categoria de produto num e-commerce.

Em situações práticas, esse tipo de IA auxilia no direcionamento de currículos (por aderência a vagas), na triagem de mensagens de suporte ao cliente e até na curadoria de conteúdos online, identificando o tipo ou assunto de diversos arquivos.

Modelos de regressão

Eles lidam com valores numéricos contínuos. Em vez de categorizar, produzem previsões quantitativas, como a probabilidade de aumento de vendas, a pontuação de riscos financeiros ou a projeção de faturamento de uma empresa para os próximos meses.

Eles realizam essa tarefa ao detectar correlações complexas nos dados históricos, sendo muito aplicados em análise de estoque, precificação de imóveis ou projeção de receita futura.

Modelo de recomendação

Sistemas de recomendação cruzam informações — tais como histórico de navegação, preferências declaradas ou dados de comportamento — para sugerir itens relevantes ao usuário. Um exemplo claro é o de plataformas de streaming, que indicam filmes e séries alinhados ao gosto do assinante. 

Em um contexto corporativo, podem ser usados para recomendar cursos de capacitação interna ou serviços apropriados a cada cliente.

Esses modelos evoluíram bastante nos últimos anos, integrando dados de comportamento coletivo e individual para entregar sugestões personalizadas. 

Modelos de visão computacional

A visão computacional leva a capacidade de “enxergar” para máquinas, permitindo que sistemas analisem imagens, vídeos ou qualquer input visual. Frequentemente aplicadas na indústria para controle de qualidade, essas soluções também aparecem em reconhecimento facial, segurança pública, diagnósticos médicos e na tecnologia de veículos autônomos.

Técnicas como redes neurais convolucionais (CNNs) e outras arquiteturas avançadas fazem parte desse conjunto de modelos, tornando-os capazes de identificar com rapidez e precisão detalhes que o olho humano muitas vezes não nota.

Qual a diferença entre modelo de classificação e modelo de regressão?

Enquanto um modelo de classificação “rotula” os dados de entrada em categorias, o de regressão retorna valores contínuos. Em outras palavras, modelos de classificação respondem perguntas como “qual destas opções é a correta?”, enquanto os de regressão respondem “qual número melhor descreve essa situação?”.

Por exemplo, se a questão for “Este paciente apresenta risco elevado para doença X?”, um modelo de classificação poderá responder “sim” ou “não”. Já se estivermos interessados em saber “Qual é a chance percentual de o paciente desenvolver essa condição?”, um modelo de regressão entregará uma probabilidade aproximada (por exemplo, 80%).

Modelos de base e IA generativa

A evolução das tecnologias de IA trouxe os chamados “modelos de base” (foundation models), que são redes neurais gigantescas, pré-treinadas em vastos conjuntos de dados. Eles funcionam como uma espécie de “alicerce” para diversas aplicações, permitindo resolver múltiplas tarefas sem precisar desenvolver cada modelo do zero.

No contexto de IA generativa, esses modelos de base seguem a mesma premissa: permitem criar textos, imagens e outros insights de maneira rápida e escalável. 

A Adapta One — parte do ecossistema Adapta — integra modelos de base renomados, como GPT-4o, Claude e Llama, oferecendo um ambiente robusto para que profissionais de qualquer área criem soluções personalizadas de maneira simples.

Modelos de IA de treinamento

Quando citamos “modelos de IA de treinamento”, nos referimos a processos onde a máquina passa por ciclos de aprendizado, ajustando parâmetros para aprimorar gradativamente suas previsões. Um fluxo típico inclui:

1. Coleta de dados;

2. Pré-processamento dessas informações (limpeza, verificação de inconsistências, padronização);

3. Treinamento inicial;

4. Avaliação em dados de validação (aqueles que o modelo nunca viu antes);

5. Ajustes finos (fine-tuning), visando correções ou especializações setoriais (como saúde, direito ou finanças).

Dependendo do objetivo, essa fase pode exigir poder computacional significativo, principalmente no caso de redes neurais complexas ou grandes volumes de dados.

Como são feitos os modelos de IA?

O desenvolvimento de um modelo de IA segue etapas específicas, independentemente de usarmos ferramentas open source, bibliotecas conhecidas (como TensorFlow ou PyTorch). 

De forma resumida, o processo envolve:

• Definir claramente o problema e os objetivos do projeto; 

• Escolher que tipo de modelo melhor se encaixa à solução necessária (gerativo, discriminativo, NLP etc.);

• Reunir um conjunto de dados relevante e representativo, cuidando para não introduzir viés ou lacunas; 

• Configurar a arquitetura base ou aproveitar um modelo de fundação pré-existente; 

• Treinar e avaliar até que o desempenho atinja um nível satisfatório, monitorando métricas de erro ou acurácia.

Muitas organizações já optam por plataformas que disponibilizam esse fluxo pronto, poupando recursos e tempo de implementação.

É possível construir um modelo de IA?

Sim, e essa possibilidade nunca esteve tão acessível. Hoje existem:

• Bibliotecas de código aberto, como Scikit-learn, Keras, Fast.ai, entre outras, que fornecem funções prontas para modelagem.  

• Plataformas com abordagem “low-code” ou “no-code”, facilitando o desenvolvimento para usuários sem background em programação.  

Apesar dessa democratização, é importante lembrar que projetos complexos normalmente exigem conhecimento sólido em estatística, ciência de dados e programação.

Além disso, quanto maior a ambição do modelo (por exemplo, criar um chatbot avançado que integre dados regulatórios), maior a necessidade de infraestrutura potente e cuidado na gestão de dados.

O que precisa para construir um modelo de IA?

Além de uma lista clara de requisitos funcionais, é essencial contar com alguns recursos básicos:

• Dados de qualidade e volume adequado, pois a precisão de qualquer modelo depende fundamentalmente disso.  

• Competências em ciência de dados, programação ou uso de plataformas especializadas que simplificam o processo.  

• Ferramentas confiáveis para treinar, testar e refinar o modelo.  

• Servidores ou infraestrutura em nuvem com GPUs que suportem o volume de processamento, crucial em algoritmos mais complexos.

Como fazer os testes de modelos de IA?

Garantir a confiabilidade de um modelo de IA requer uma estratégia de testes bem estruturada. Em geral, empregam-se dados separados, nunca usados no treinamento, para avaliar quão bem o modelo generaliza. As etapas costumam envolver:

1. Aplicação do modelo a um conjunto de testes, analisando métricas de desempenho como acurácia, recall, precisão ou erro médio.  

2. Ajuste de hiperparâmetros, como taxa de aprendizado e número de camadas, buscando “afinar” os resultados.  

3. Verificações de robustez, testando o modelo em cenários extremos ou dados ruidosos.  

4. Avaliação contínua após a implementação, pois as variáveis do mundo real podem mudar ao longo do tempo (conceito de “drift”).

Quando usados em áreas críticas — como saúde ou finanças —, esses testes precisam ser ainda mais rigorosos. 

Onde podem ser feitas as aplicações do modelo de IA?

• Área jurídica:  

• Análise de contratos volumosos, destacando cláusulas sensíveis.  

• Criação de resumos que simplificam teses jurídicas, facilitando a rotina em escritórios de advocacia.  

• Marketing:  

• Elaboração de campanhas personalizadas, com uso de modelos generativos para criação de textos e imagens promocionais.  

• Análise de tendências, otimizando a oferta de produtos ou serviços de acordo com o perfil do público.  

• Varejo e e-commerce:  

• Sistemas de recomendação de produtos para clientes, aumentando as taxas de conversão.  

• Ajuste dinâmico de preços e estoques com base em análises preditivas.  

• Recursos Humanos:  

• Triagem de currículos, destacando perfis mais aderentes a cada vaga.  

• Análise de desempenho, auxiliando na elaboração de planos de carreira e retenção de talentos.  

• Finanças:  

• Detecção de fraudes em pagamentos e transações bancárias, usando modelos discriminativos.  

• Previsões de mercado e pontuação de crédito, orientando investimentos e operações comerciais.  

• Saúde:  

• Identificação de anomalias em exames de imagem.  

• Geração de relatórios médicos detalhados, aliviando a carga de trabalho de profissionais de saúde.

Benefícios dos modelos de IA

É possível se beneficiar de diversas formas com os modelos de IA, como mostramos nos exemplos abaixo:

• Otimização de processos:  Reduz tempo gasto com tarefas mecânicas e repetitivas, permitindo que equipes se concentrem em atividades mais estratégicas;

• Maior precisão nas tomadas de decisão:  Ao reunir e processar grandes quantidades de dados, as IAs geram análises e sugestões fundamentadas;

• Personalização de produtos e serviços: Entrega de experiências moldadas às necessidades individuais, aumentando a satisfação de clientes ou usuários.

Como escolher o modelo de IA ideal para seu negócio?

Definir o melhor modelo para cada projeto pode ser uma tarefa complexa, especialmente para quem inicia nesse universo. Alguns fatores que ajudam nessa escolha:

1. Identifique a tarefa central: Pergunte-se se o objetivo é classificar, prever números ou gerar textos e imagens. Isso guiará a seleção inicial de modelos.  

2. Avalie os dados disponíveis: Se não houver volume ou variedade suficientes, talvez sua equipe precise coletar mais informações ou reformatar dados existentes.  

3. Considere recursos e infraestrutura: Verifique se é viável contar com servidores robustos ou se plataformas que ofereçam integrações prontas são mais adequadas.  

4. Opte por soluções flexíveis: Um ecossistema como a Adapta One oferece diversos modelos de IA para você testar.  

5. Pense na escalabilidade: Busque soluções capazes de acompanhar o crescimento do seu negócio sem gargalos ou custos exponenciais.