Postado em 2 de junho de 2025 por sn-admin
A pergunta do momento não poderia ser outra: que é inteligência artificial e como funciona?
Afinal, cada vez mais essa tecnologia faz parte das nossas vidas, tanto em âmbito pessoal quanto profissional, com ferramentas aplicadas aos mais diversos usos.
Quando falamos em IA, estamos nos referindo à capacidade de sistemas computacionais realizarem tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como interpretar dados, tomar decisões e aprender com experiências anteriores.
Essa tecnologia está no centro de uma revolução que afeta negócios, governos e a vida cotidiana.
Embora ferramentas como o ChatGPT e o Gemini popularizem a IA entre o público geral, os avanços vão muito além dos assistentes virtuais.
Hoje, há exemplos práticos de inteligência artificial no dia a dia em áreas como saúde, finanças, transporte, marketing e indústria, revelando o grande potencial da tecnologia para transformar a sociedade.
Neste artigo, você vai entender o que é inteligência artificial e como funciona, conhecer os principais tipos de IA, seus avanços mais recentes, os desafios que a acompanham e o futuro da inteligência artificial e suas tendências.
Vamos também abordar como se preparar para essa nova realidade com formação qualificada.
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Acompanhe até o final e fique por dentro da história da inteligência artificial e sua evolução.
O que é inteligência artificial?
A inteligência artificial é a capacidade de sistemas computacionais executarem tarefas que exigiriam inteligência humana, como reconhecer padrões, tomar decisões, resolver problemas e aprender com a experiência.
Trata-se de uma área da ciência da computação voltada para criar máquinas capazes de simular a cognição humana.
A tecnologia tem como principal objetivo desenvolver soluções que atuem com autonomia e eficiência, promovendo ganhos de produtividade e facilitando processos em diversos setores.
Hoje, sistemas baseados em IA estão presentes em rotinas empresariais, aplicativos de celular, plataformas de atendimento e até mesmo em dispositivos domésticos, transformando a maneira como pessoas e organizações interagem com o mundo digital.
Seu impacto recente é marcante, mas a inteligência artificial não é exatamente algo novo.
A origem da IA remonta aos anos 1950, quando pesquisadores como Alan Turing e John McCarthy começaram a explorar a ideia de máquinas “pensantes”.
Desde então, a área evoluiu de forma acelerada, impulsionada por avanços no poder computacional, na disponibilidade de dados e no desenvolvimento de algoritmos.
A história da inteligência artificial e sua evolução mostram como a tecnologia passou de experimentos teóricos para aplicações concretas e indispensáveis.
Com essa trajetória, o que é inteligência artificial tornou-se um tema central em debates sobre inovação, ética e o futuro do trabalho, além de inspirar políticas públicas e investimentos estratégicos em todo o mundo.
Como funciona a inteligência artificial?
A inteligência artificial funciona a partir da combinação de algoritmos, grandes volumes de dados e capacidade computacional.
Seu funcionamento envolve etapas como coleta de dados, processamento, análise e tomada de decisão automatizada, imitando processos cognitivos humanos.
A base conceitual da IA está na ciência da computação, estatística e matemática.
Com isso, os sistemas são programados para reconhecer padrões, realizar previsões e adaptar-se com o tempo.
Alguns dos conceitos básicos por trás do seu funcionamento são:
Algoritmos: sequências de instruções lógicas utilizadas para resolver problemas ou realizar tarefas específicas
Machine Learning (Aprendizado de Máquina): técnica que permite ao sistema aprender com dados, sem necessidade de programação explícita
Redes neurais artificiais: estruturas inspiradas no cérebro humano, utilizadas para reconhecer padrões complexos
Big Data: conjunto de dados em larga escala que alimenta os sistemas de IA.
Ainda sobre o funcionamento da IA, é importante dizer que ela se apoia em diferentes modelos de aprendizado.
São eles que definem como a tecnologia interpreta dados e melhora seu desempenho com o tempo.
Isso inclui:
Aprendizado Supervisionado: o sistema é treinado com dados rotulados, aprendendo a partir de exemplos
Aprendizado Não Supervisionado: o sistema identifica padrões sem que os dados estejam previamente rotulados
Aprendizado por Reforço: a IA aprende com tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades
Aprendizado de Transferência: aproveitamento de conhecimento adquirido em uma tarefa para resolver novos problemas semelhantes.
São esses mecanismos que dão origem à tecnologia e permitem aplicações como recomendações personalizadas, assistentes virtuais, diagnósticos médicos, entre outros.
É o que faz diferença na sua vida, portanto.
Compreender como funciona a IA ajuda a entender também as vantagens e desvantagens da inteligência artificial em diferentes contextos de uso, como veremos mais à frente.
Qual é o conceito da IA generativa?
Uma das aplicações da inteligência artificial mais difundidas recentemente são as chamadas IAs generativas.
Levam esse nome por serem capazes não apenas de responder a perguntas, mas também gerar conteúdo em formatos variados.
Conceitualmente, IA generativa é toda tecnologia no formato de plataforma ou aplicativo que pode criar conteúdo, inclusive criativo.
Já citamos duas delas no começo do texto, o ChatGPT e o Gemini, plataformas capazes de criar textos e responder questões.
Existem também as IAs generativas que podem criar imagens e vídeos, como a plataforma Leonardo.ai, e que geram música, como a Soundful.
Mais à frente, você confere exemplos práticos de inteligência artificial no dia a dia, o que inclui o seu modelo generativo.
Quais são as tecnologias por trás da inteligência artificial?
Uma tecnologia não se desenvolve sem outras para dar suporte.
Na retaguarda da inteligência artificial, muitas soluções precisaram ser desenvolvidas até chegarmos ao patamar em que nos encontramos hoje.
Desde a década de 1940, quando Alan Turing propagou o conceito, foram sendo agregadas incontáveis tecnologias que tornaram a IA o que é hoje.
Em 1956, a Conferência Dartmouth, em Hanover, nos Estados Unidos, lançou a inteligência artificial como campo de conhecimento autônomo.
Desde então, os estudos se intensificaram cada vez mais, com ênfase na última década, em que outros conceitos, técnicas e ferramentas deram um novo impulso a essa área.
Conheça a seguir algumas das tecnologias que, somadas, levaram a IA a se desenvolver em uma escala sem precedentes.
Machine Learning
Uma IA não seria uma inteligência se não fosse também capaz de aprender conforme novas informações são assimiladas.
Esse processo acontece por meio de técnicas de Machine Learning, em que as máquinas são habilitadas a aprender quase como os seres humanos.
É verdade que esse aprendizado, embora seja em parte autônomo, sempre depende em algum grau de pessoas, mesmo que os famosos robôs Ameca e Sophia “pensem” diferente.
Por mais avançada que seja a IA, ela sempre estará vinculada a algum tipo de programação, que é desenvolvida a partir do conceito de Machine Learning.
Deep Learning
Fenômenos como a robô Sophia são possíveis graças às aplicações de aprendizagem profunda (Deep Learning) no desenvolvimento da inteligência artificial e da robótica a ela associada.
Elas funcionam segundo o modelo de redes neurais, um tipo de algoritmo que simula a estrutura dos neurônios humanos.
Falaremos sobre elas mais à frente.
O Deep Learning é imprescindível já que, do contrário, as respostas e as soluções geradas pelas IAs estariam rapidamente defasadas.
Ou seja, para dar respostas relevantes, as máquinas precisam também se ajustar aos desafios do seu tempo, tal como os seres humanos.
Isso só é possível graças à tecnologia de aprendizagem profunda.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Um dos exemplos de inteligência artificial mais fascinantes é o que consegue decodificar a linguagem humana.
Esse “milagre” é possível porque existe a tecnologia de Processamento de Linguagem Natural (PLN).
Para isso, as máquinas são equipadas com poderosas soluções em Machine Learning e Deep Learning, para que não só consigam entender idiomas, como também perceber as nuances de cada expressão.
A última versão do ChatGPT, por exemplo, já consegue perceber pela tonalidade o estado emocional da pessoa e até contar histórias com variações no tom de voz.
As tecnologias de IA desenvolvidas com PLN representam um grande avanço, melhorando inclusive a acessibilidade para as pessoas com algum tipo de limitação física.
Exemplos de aplicação da inteligência artificial
A IA não é mais coisa do futuro, ela já é aplicada hoje em vários segmentos da economia.
Veja agora exemplos práticos de inteligência artificial no dia a dia.
Indústria
A automação é uma palavra de ordem da indústria há muitas décadas.
E as máquinas não param de ficar mais inteligentes.
Com a IA, há equipamentos que fabricam e conferem os produtos sem precisar da operação de um humano.
Isso é só o começo, pois estão sendo desenvolvidas máquinas que também criam e executam novos projetos por conta própria, ou seja, fazem um trabalho criativo e não têm limitações para seu uso.
Assistente de voz
Existem ainda as soluções criadas exclusivamente para gerar e obedecer a comandos de voz, como são os assistentes virtuais Alexa, da Amazon, e Google Nest, da Alphabet.
Naturalmente, eles são desenvolvidos a partir de PLN, além de serem capazes de acessar bancos de dados para dar respostas e soluções relevantes.
Há ainda os assistentes especializados, como uma espécie de “personal trainer” que orienta na prática de exercícios, dieta e hábitos de consumo.
Ou mesmo um tipo de assistente para dar dicas e guiar nos investimentos.
Chatbot
Os chatbots não chegam a ser uma novidade, já que bem antes do “boom” da IA eles já estavam no mercado.
A diferença é que, com a incorporação de inteligência artificial, eles ganharam um poder muito maior de responder dúvidas, sem depender de respostas programadas.
Vale frisar que chatbot não é o mesmo que uma IA conversacional, como o ChatGPT.
A principal característica que distingue essas soluções é que os chatbots são sempre programados, ainda que possam ser equipados com algum tipo de tecnologia em IA.
Ainda assim, as tecnologias mais recentes permitem criar chatbots com altíssima capacidade de resposta, graças à aplicação de Big Data somada à IA.
Produção textual
As aplicações da inteligência artificial são, como vimos até aqui, bastante variadas.
Elas têm como objetivo facilitar a vida das pessoas, realizando tarefas que normalmente tomariam muito tempo ou demandam algum tipo de especialização.
Nesse aspecto, a capacidade de gerar textos é talvez uma das mais impressionantes.
Ainda que um texto gerado por IA não se iguale a um feito por um humano, é inegável que os conteúdos são relevantes e fáceis de ler.
É, portanto, uma solução para as empresas que não têm tantos recursos para investir em produção de conteúdo, ajudando a impulsionar suas estratégias de marketing ou para consumo interno.
Pode ser ainda uma solução para criar textos curtos ou que não sejam tão complexos quando não temos tempo, inspiração ou preparo para escrever.
GPS
As rotas sugeridas pelo aplicativo Waze podem até levar a passar por lugares perigosos, mas as pessoas continuam utilizando porque ele realmente indica o caminho mais rápido.
Isso acontece porque o programa usa a inteligência artificial para interpretar dados fornecidos automaticamente por outros usuários sobre o tráfego nas vias.
Carros autônomos
Uber, Google e Tesla são algumas das empresas que desenvolvem carros autônomos, que não precisam de motorista para guiá-los.
A inovação é possível graças a uma combinação de várias tecnologias e sensores que fornecem dados para os algoritmos orientarem o movimento dos automóveis.
Atendimento ao usuário
Chatbots e sistemas com processamento de linguagem natural estão ficando cada vez mais inteligentes para substituir atendentes humanos e ficar à disposição de usuários com dúvidas 24 horas por dia.
Varejo online
Algoritmos de lojas virtuais reconhecem padrões de compras de usuários para apresentar a eles ofertas de acordo com suas preferências.
Neste formato, a Amazon criou a Amazon Go, loja de varejo que não conta com estoquista e checkout, por exemplo.
Jornalismo
Com acesso a diversas bases de dados, há programas capazes de escrever matérias jornalísticas informativas de um jeito que torna difícil para o leitor distingui-las de textos escritos por humanos.
Bancos
Instituições financeiras utilizam algoritmos para analisar dados do mercado, gerenciar finanças e se relacionar com seus clientes.
Direito
Escritórios de advocacia e departamentos jurídicos contarão com robôs para realizar boa parte do que um advogado faz de forma mais rápida, precisa, direta e acessível do ponto de vista econômico.
Saúde
Na tecnologia aplicada à saúde, temos um exemplo bem recente, que é o uso de máquinas inteligentes para ajudar no combate à pandemia da Covid-19.
A IA colaborou com a identificação de focos de contaminação e infectados, no auxílio às autoridades para gerenciar chamados e para sanar dúvidas da população, além do combate às notícias falsas.
Antes, a tecnologia já estava cooperando com o diagnóstico precoce de doenças, como o Alzheimer e o Mal de Parkinson.
Também ajudava na leitura de exames, identificando alterações em tomografias computadorizadas, por exemplo.
Redes sociais e aplicativos
Reconhecimento de fotos, identificação de objetos e situações, reprodução temática de vídeos, tradução simultânea e remoção automática de conteúdo inapropriado são algumas das contribuições da IA para redes sociais e outros aplicativos.
Fora isso, os algoritmos conseguem personalizar o feed de postagens e notícias, sugerir amizades conforme a rede de contatos, apresentar recursos de realidade aumentada e sincronizar conteúdos de forma instantânea.
Entretenimento
O entretenimento é uma das áreas que mais tem se beneficiado da IA.
Um dos exemplos mais cotidianos é o sistema de recomendação personalizada em serviços de streaming, garantindo uma melhor experiência na plataforma.
No entanto, não paramos por aí.
Os games e eSports estão cada vez mais imersivos.
Acessórios de realidade virtual oferecem uma percepção de que a pessoa está, de fato, realizando as ações do personagem da tela.
Manutenção preditiva
Antecipar problemas é uma bela maneira de evitar dores de cabeça no futuro.
E é exatamente isso que a IA tem feito ao colaborar com a manutenção preditiva.
Ao avaliar informações preliminares de maquinários e produtos, ela evita que reparos desnecessários sejam feitos e que eventuais erros parem uma empresa inteira.
Tipos de inteligência artificial
Os tipos de inteligência artificial podem ser classificados a partir de sua capacidade, função e abordagem tecnológica.
Essa categorização ajuda a entender os diferentes estágios de desenvolvimento da IA e sua aplicação prática.
Abaixo, veja as principais classificações:
De acordo com a capacidade:
IA fraca (narrow AI): realiza tarefas específicas com alta eficiência, mas sem consciência, como assistentes virtuais e sistemas de recomendação
IA forte (general AI): em estágio teórico, seria capaz de realizar qualquer tarefa cognitiva humana.
De acordo com a funcionalidade:
IA reativa: responde a estímulos com base em regras fixas, sem memórias, como programas de xadrez
IA com memória limitada: aprende com dados históricos recentes, como carros autônomos
IA com teoria da mente (em desenvolvimento): compreenderia emoções e intenções humanas
IA autoconsciente (hipotética): teria consciência de si, algo ainda inexistente.
De acordo com a abordagem tecnológica:
IA simbólica: baseada em regras e lógica formal para representar o conhecimento
IA conexionista: baseada em redes neurais artificiais, que aprendem com exemplos e padrões.
Veja que não há uma resposta única sobre o que é inteligência artificial e como ela funciona.
Ela depende e envolve múltiplas áreas do conhecimento, sendo uma tecnologia versátil e em constante transformação.
Avanços recentes em IA (2025)
A história da inteligência artificial e sua evolução mostram um avanço em ritmo acelerado.
Impulsionada por novos modelos, maior poder computacional e ampliação de dados disponíveis, a IA vem se tornando mais precisa, acessível e integrada a diferentes setores.
Esses avanços refletem uma combinação de inovação científica e demanda prática do mercado global.
Vamos ver agora alguns desses avanços.
Modelos GPT-4o e GPT-4.5
A OpenAI lançou os modelos GPT-4o e GPT-4.5 com avanços significativos em linguagem natural, compreensão de contexto e resposta multimodal (texto, imagem e áudio).
Eles representam uma nova geração de IA generativa mais precisa e alinhada com objetivos específicos.
Inteligência Artificial Explicável (XAI)
A IA Explicável busca tornar os processos de decisão da IA mais transparentes, permitindo que humanos compreendam como os sistemas chegaram a determinadas conclusões.
Isso é essencial em áreas críticas como saúde, finanças e direito.
Integração com IoT e análise preditiva
A união entre IA e Internet das Coisas (IoT) está transformando ambientes industriais e domésticos.
A IA processa dados gerados por sensores em tempo real, promovendo automações inteligentes e diagnósticos preditivos.
Aprimoramento de IA em saúde
Ferramentas de IA estão sendo aprimoradas para diagnóstico precoce de doenças, desenvolvimento de medicamentos e personalização de tratamentos, melhorando a precisão e a eficácia do cuidado médico.
Avanços em visão computacional
A visão computacional, usada em segurança, varejo e mobilidade urbana, ganhou em precisão com novos algoritmos e redes neurais profundas.
Sistemas são capazes de interpretar imagens e vídeos com alto grau de detalhamento.
IA generativa para design e criação
Ferramentas de IA que geram textos, imagens e músicas estão revolucionando setores criativos.
Elas ampliam a capacidade humana de criação e reduzem tempo e custo de produção.
Esses avanços demonstram que o futuro da inteligência artificial e suas tendências apontam para uma presença ainda mais estratégica e transformadora na sociedade.
O que é uma rede neural?
Partindo da premissa de que o funcionamento da inteligência artificial é similar ao nosso próprio raciocínio, surgiu o conceito de rede neural.
Trata-se de um modelo computacional inspirado no funcionamento do cérebro humano, capaz de processar informações por meio de um conjunto interconectado de unidades de processamento chamadas de “neurônios artificiais” ou “nós”.
Esses neurônios estão organizados em camadas, e cada neurônio está conectado a outros em camadas subsequentes por meio das chamadas conexões ponderadas.
Cada conexão entre neurônios tem um peso associado, que determina a força da influência que um neurônio exerce sobre o outro.
Esses pesos são ajustados durante o treinamento da rede neural, em que ela aprende a mapear um conjunto de entradas para um conjunto de saídas desejadas.
O processamento em uma rede neural ocorre através da propagação dos sinais de entrada pela rede, de camada em camada, até que os sinais alcancem a camada de saída.
Conforme os sinais se propagam, eles são ponderados pelos pesos das conexões e passam por funções de ativação dos neurônios, que determinam se o neurônio deve ser ativado ou não.
A capacidade de uma rede neural em aprender e se adaptar a partir de dados é conhecida como “aprendizado de máquina” ou “aprendizado de rede neural”.
Durante o treinamento, os pesos das conexões são ajustados com base em algoritmos de otimização, que buscam minimizar a diferença entre as saídas produzidas pela rede e as saídas desejadas.
Com o avanço da tecnologia e o aumento do poder computacional, as redes neurais têm se mostrado extremamente eficazes em diversas aplicações, impulsionando o campo da inteligência artificial e o desenvolvimento de soluções inovadoras em diversas áreas.
Fonte: FIA
