O seu celular sugere a próxima palavra que você vai digitar, plataformas de conversação avançada como o ChatGPT conseguem responder suas dúvidas em tempo real e assistentes de voz como a Siri e a Alexa conseguem encomendar uma pizza só através de um pedido seu. Todas essas funcionalidades usam a inteligência artificial (IA).
Neste artigo, vamos recapitular a história da inteligência artificial, as principais áreas da IA, as aplicações práticas, os desafios éticos e o que o ano de 2025 promete entregar em termos de inteligência artificial.
Inteligência artificial é a capacidade das máquinas imitarem processos cognitivos humanos, como aprendizado, raciocínio e percepção. Como por exemplo reconhecer rostos em fotos, traduzir idiomas ou até mesmo prever o estoque de uma empresa.
Não é ficção científica – as máquinas ainda precisam de alguém que as programe e dê orientações a elas, mas é uma tecnologia que já está transformando o mundo ao nosso redor.
A ideia de máquinas inteligentes não é nova. Tudo começou em meados do século XX, quando o famoso matemático britânico Alan Turing se perguntou: “As máquinas podem pensar?” Em 1950, ele propôs o famoso Teste de Turing, uma forma de analisar se uma máquina conseguia se passar por um ser humano por escrito.
No entanto, foi apenas seis anos depois, em 1956, que o termo “inteligência artificial” foi oficialmente criado por John McCarthy, durante a Conferência de Dartmouth. A partir daí, a IA começou a ganhar forma.
Nas décadas seguintes, a IA teve altos e baixos – os chamados AI Winter (invernos da IA, em português), que é um termo que se refere a períodos de pouco progresso devido a limitações tecnológicas e falta de financiamento.
As coisas começaram a melhorar em 1997, quando o supercomputador Deep Blue, da IBM, derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.
Desde então, o aumento da tecnologia disponível e os financiamentos alcançaram novos patamares, como em 2012, quando o deep learning ganhou destaque quando o modelo de rede neural AlexNet venceu uma competição de reconhecimento de imagens.
Finalmente, no final de 2022, o ChatGPT foi lançado e desde então a IA está sendo amplamente usada no dia a dia. Nós podemos ver a inteligência artificial em tudo: nas automações de processos, nas tarefas de criação com o ChatGPT e até mesmo em desenvolvimento de código.
O ChatGPT não inventou a roda, mas ele aproveitou anos de pesquisa em IA e mostrou a potência da inteligência artificial e como ela pode ser acessível, quando antes era algo visto como muito distante e retirado de um filme de ficção científica.
No entanto, seja ChatGPT, Deep Blue ou qualquer outra ferramenta, elas usam diferentes tipos de inteligência artificial que veremos ao longo deste artigo.
Nos filmes de ficção científica, como Eu, Robô, a inteligência artificial é mostrada como algo semelhante a uma evolução do ser humano, capaz de pensar sozinha, tomar decisões complexas e até mesmo controlar a humanidade, mas a realidade atual é bem diferente. Essa diferença pode ser compreendida principalmente através de dois conceitos fundamentais:
Essa é a inteligência artificial que temos hoje. A Narrow AI, ou IA Estreita, representa toda a inteligência artificial que existe no mundo real hoje. Essa IA não tem consciência real e só consegue realizar as tarefas designadas devido a grande quantidade de dados analisados.
A IA generativa surgiu como uma surpresa, visto que as tendências apontavam para o caminho do metaverso. Inicialmente, quando a IA generativa ganhou a atenção do mercado em 2023, seu uso era restrito a áreas criativas e artísticas, como a criação de imagens e a redação de textos.
No entanto, ao longo de 2023 e em 2024, a IA generativa tem sido cada vez mais aplicada a uma variedade de funções adicionais nos negócios, incluindo no Business Intelligence, com apoio à análise preditiva, detecção de anomalias e uso da linguagem natural para explicar grandes conjuntos de dados.
Exemplos:
A IA Geral é o que geralmente vemos nos filmes e livros de ficção científica. São sistemas com autoconsciência, aprendizado adaptativo e autonomia total.
Exemplos:
Enquanto a narrow AI transforma nosso dia a dia com soluções práticas, ela depende de humanos para ser criada e ela se resume as tarefas para as quais foi programada. Já a general AI dos filmes falam sobre um futuro onde máquinas pensam por si – algo que, por enquanto, fica na imaginação.
A inteligência artificial é alimentada com uma extensa base de dados. Essa tecnologia analisa esses dados em grande escala e cria modelos inteligentes que imitam atividades que nós, humanos, fazemos.
No entanto, existem diversos tipos de inteligência artificial e cada uma funciona de forma diferente, cada uma com seu próprio método e objetivo de uso.
A IA é um termo abrangente que engloba várias disciplinas, cada uma com seus próprios termos técnicos e conceitos fundamentais. À seguir, vamos ver as três principais tecnologias.
Machine learning é uma subárea da IA que usa algoritmos para aprender com dados e melhorar com o tempo. Há quatro tipos principais de aprendizado de máquina:
Aprendizado Supervisionado: O modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, ele aprende com exemplos que já possuem a resposta correta. Exemplos de algoritmos: Árvores de decisão e Regressão logística.
Aprendizado Não Supervisionado: O modelo não recebe rótulos, ou seja, “respostas corretas” e deve encontrar padrões e estruturas nos dados por conta própria. Clustering e redução de dimensionalidade são exemplos desse tipo.
Aprendizado Semi-supervisionado: Combina características dos dois anteriores. O modelo é treinado com uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados. É bastante usado quando o custo de rotular dados é alto.
Aprendizado por Reforço: O modelo aprende por tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações. É usado principalmente em robótica, jogos e sistemas de recomendação.
Hoje, ML está por trás de tudo, desde filtros de spam no seu e-mail até previsões de vendas em empresas. Quanto mais dados, melhor ele fica.
Agora, levamos o aprendizado de máquina a um nível mais sofisticado.
Deep Learning é uma área da inteligência artificial que ensina computadores a aprender e tomar decisões de forma semelhante ao cérebro humano. O aprendizado profundo usa redes neurais artificiais (RNAs), inspiradas no cérebro humano, com várias camadas ocultas (daí o “profundo” no nome). Essas redes processam dados por meio de neurônios artificiais, ajustando as variáveis durante o treinamento para capturar padrões complexos.
Sabe quando você usa o Google Tradutor e ele consegue traduzir frases inteiras com bastante precisão? Isso acontece graças a uma tecnologia avançada de inteligência artificial chamada transformers. Ela é capaz de entender o contexto completo de uma frase, o que torna a tradução muito mais precisa.
O segredo do deep learning é a capacidade de lidar com dados brutos, como imagens ou áudio, sem precisar de pré-processamento manual. É por isso que ele também é muito usado em tarefas como reconhecimento facial ou geração de texto.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área da inteligência artificial que permite que máquinas compreendam, interpretem e gerem linguagem humana. Ele é essencial para que computadores consigam interagir conosco de forma natural, seja por texto, como o ChatGPT, ou voz, como a Alexa.
Isso é possível graças à tokenização, que é o processo de dividir um texto em palavras ou frases menores, facilitando a análise e os embeddings, que transformam palavras em números para que o computador entenda a relação entre as palavras usadas.
O uso de inteligência artificial nas empresas é amplo. Tanto em departamentos empresariais como em problemas estruturais correspondentes a cada setor, a IA se mostra versátil e de grande ajuda. À seguir, vamos ver como a IA pode ajudar três diferentes departamentos e três diferentes setores.
A IA pode ajudar a automatizar as tarefas manuais e repetitivas, como triagem de e-mails, atendimento via chatbots e análise de documentos. Agora com o ChatGPT, até mesmo a parte de criação pode ser automatizada, ainda que precise de alguns ajustes. Além disso, as ferramentas baseadas em IA também ajudam na identificação de gargalos e na otimização de fluxos de trabalho.
A inteligência artificial pode ajudar empresas a hiper personalizar campanhas de marketing e prever o comportamento do cliente baseado em dados passados. Algoritmos baseados em machine learning também recomendam produtos, sugerem o melhor horário para enviar e-mails e ajudam o profissional de marketing a segmentar clientes conforme seus interesses.
Imagina prever quantas vendas você fará em um mês? E não estamos falando de receita previsível, mas sim de uso de IA para prever as vendas. Isso é só uma das tarefas que a inteligência artificial pode fazer, além de analisar padrões de comportamento e recomendar abordagens para cada tipo de cliente.
A inteligência artificial é uma ferramenta poderosa na manutenção preditiva. Ao analisar os dados coletados pelos sensores das máquinas, ela consegue identificar sinais de possíveis falhas antes que elas ocorram.
A gestão de estoque é um dos maiores desafios de empresas que lidam com logística. A IA pode ser uma grande aliada pois ela ajuda a prever a demanda de produtos, pode otimizar as rotas de entrega e identifica padrões que ajudam a reduzir desperdícios e falhas operacionais.
Na área médica, a IA pode contribuir na interpretação de exames, identificação de padrões em prontuários e até na recomendação de tratamentos personalizados. Diagnósticos mais precisos e rápidos também podem ser facilitados graças às ferramentas baseadas em machine learning.
O uso da IA em empresas é muito amplo, principalmente porque é uma área muito ampla. A inteligência artificial então destaca como uma tecnologia essencial para resolver os mais variados problemas e ajudar a identificar oportunidades que não foram percebidas.
Nem tudo são flores no mundo da IA. Com tanto poder, vêm grandes responsabilidades e dilemas complexos. Vamos refletir sobre eles com mais detalhes:
Você confiaria em uma IA que toma decisões sem explicar o porquê? Muitos algoritmos, especialmente os de aprendizado profundo, são como caixas pretas, pois ninguém sabe exatamente como eles chegam a certas conclusões.
Isso é um problema em áreas como saúde ou justiça, onde decisões precisam ser justificadas. Pesquisadores estão desenvolvendo a chamada IA explicável (XAI), que mostra como a IA chegou no resultado, o que aumenta a confiabilidade da tecnologia, mas ainda é um campo em evolução.
A IA afeta a privacidade de várias maneiras, principalmente porque, para funcionar de maneira eficiente, ela depende de grandes volumes de dados — muitos dos quais são pessoais.
Não é de hoje que ouvimos que os nossos dados alimentam as IA. Vazamentos de informações, como o escândalo da Cambridge Analytica – que usou dados de milhões de usuários para criar anúncios personalizados e influenciar eleições -, mostram como dados pessoais podem ser mal utilizados por organizações que, em tese, deveriam proteger a nossa privacidade.
Aliás, foi a partir desse caso que a comissão europeia aprovou a Regulação Europeia de Proteção de Dados (GDPR) e influenciou outros países também, como no Brasil com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Essas leis foram criadas para garantir que os dados pessoais sejam tratados com mais cuidado e transparência, exigindo que as empresas obtenham consentimento explícito para coletar e usar essas informações.
Além disso, há o risco de hackers atacarem sistemas de IA. Eles poderiam manipular os algoritmos para tomar decisões erradas — imagine, por exemplo, um carro autônomo sendo “enganado” por sinais falsos. Por isso, proteger a privacidade e melhorar a cibersegurança são questões prioritárias que precisam ser constantemente monitoradas para evitar esses tipos de abusos e ataques.
Não é de hoje que ouvimos que os nossos dados alimentam as IA. Vazamentos de informações, como o escândalo da Cambridge Analytica – que usou dados de milhões de usuários para criar anúncios personalizados e influenciar eleições -, mostram como dados pessoais podem ser mal utilizados por organizações que, em tese, deveriam proteger a nossa privacidade.
A Inteligência Artificial está, sem dúvida, transformando o mercado de trabalho, mas isso não significa que ela vai “acabar” com os empregos. Estamos, na verdade, à beira de uma revolução tecnológica — ou até mesmo de uma nova revolução industrial. A automação já toma o lugar de tarefas repetitivas, como nas linhas de produção ou nos caixas de supermercado e, com o avanço da tecnologia, esse processo vai aumentar.
De acordo com um estudo da McKinsey, até 2030, cerca de 375 milhões de trabalhadores poderão precisar mudar de carreira. E esse número foi estimado em 2017! Hoje, com a IA generativa ganhando popularidade, é provável que mais profissionais precisem se reinventar ou até trocar de área para se adaptar às novas demandas do mercado.
Por outro lado, a IA também gera oportunidades, aumentando a demanda por programadores, analistas de dados e profissões que nem imaginamos ainda. O grande desafio será preparar as pessoas para essa transformação digital.
A inteligência artificial replica o que aprendeu. Se um algoritmo é treinado com dados enviesados ou discriminativos, ele provavelmente vai perpetuar esses preconceitos.
Um exemplo disso é o caso de um homem que foi detido após ser reconhecido erroneamente pelo sistema de reconhecimento facial em uma partida de futebol, de acordo com a matéria de 2024 da UOL.
Combater o viés da tecnologia exige diversidade na criação de algoritmos e auditorias constantes.
A Inteligência Artificial (IA) continua a evoluir rapidamente, trazendo inovações que transformam diversos setores. Para 2025, ao longo do ano é esperado que as seguintes tendências se destaquem:
A IA multimodal combina diferentes tipos de dados, como texto, imagens e áudio, para entender melhor o contexto. Isso a torna mais próxima da forma como os humanos processam informações, vendo múltiplas fontes ao mesmo tempo.
Por exemplo, um sistema pode analisar tanto o texto quanto a imagem de uma postagem nas redes sociais, capturando nuances que seriam perdidas em uma análise isolada.
Em 2025, essa tecnologia será fundamental em áreas como saúde, educação e entretenimento.
Agentes de IA autônomos estão cada vez mais independentes, podendo tomar decisões, gerenciar tarefas e se adaptar sem precisar de intervenção constante. Imagine um assistente virtual que organiza sua agenda, responde e-mails e até coordena projetos de forma autônoma.
Esses agentes já são usados no atendimento ao cliente e na gestão de processos internos. Em 2025, eles vão ser ainda mais inteligentes, ajudando a reduzir custos e aumentar a eficiência nas empresas.
Com o aumento no uso de dados sensíveis, a IA responsável vai ganhar ainda mais relevância. Isso significa garantir que os dados sejam protegidos e que os sistemas de IA sejam transparentes e éticos.
Em 2025, as empresas vão precisar se alinhar a leis como a LGPD e o GDPR, adotando práticas como a “Privacy by Design” e “IA explicável” (XAI). A segurança dos dados continuará sendo um diferencial competitivo, especialmente em setores como saúde e finanças.
A inteligência artificial já está moldando a forma como vivemos, trabalhamos e nos conectamos. Desde suas origens, há décadas, até as aplicações atuais que estão transformando indústrias, a IA se tornou essencial. Mas, como qualquer ferramenta, o impacto dela depende de como a utilizamos. Você acredita que estamos prontos para o futuro que ela promete? Uma coisa é certa: entender a IA é o primeiro passo para participar dessa revolução.
Se você quer saber como integrar a IA nos processos da sua empresa e aproveitar todo o seu potencial, entre em contato com um especialista.
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Inteligência artificial (IA) é a tecnologia que capacita máquinas e computadores a realizar tarefas consideradas inteligentes e exclusivas dos seres humanos, como resolver problemas, analisar dados e compreender diversos idiomas.
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