Antes você só precisava conhecer os termos da sua área. Se você é empresário, basta saber o que é ROI – retorno sobre o investimento, capital de giro, fluxo de caixa e plano de negócios. Conhecer esses termos e os jargões em torno do produto que você vende era suficiente para resolver a vida. Hoje não. Parte disso mudou com a chegada dessa tal de Inteligência Artificial.
Isso não era um termo usado apenas pelo pessoal de TI? Sim, você tem razão, mas da mesma forma que termos como internet, www e computação em nuvem, romperam as barreiras da área de TI, termos em torno de Inteligência Artificial agora precisam ser conhecidos por todos que têm interesse em se manter no jogo.
E a importância de conhecer esses termos não está só no fato de saber usar em discursos e palestras para aparentar estar por dentro das novas tecnologias ou para vender tecnologia. Hoje qualquer produto com Inteligência Artificial Generativa já vende por si só. Será mesmo? Existe um ditado que diz que para quem aprende a usar um martelo todo problema é um prego. Por esse mesmo motivo precisamos conhecer os termos em torno da Inteligência Artificial para não tratar tudo e todos como pregos. Em uma época em que todos usam IA, precisamos conhecer os termos para saber estrategicamente quando NÃO USAR IA.
Assim, separei aqui 5 conceitos explicados de forma sucinta com exemplos que considero essenciais para que todos tenham um início de compreensão da área. De todos os 5 conceitos, pra mim pelo menos, o quinto conceito, alucinação, é o mais interessante.
1. Inteligência Artificial
Vamos começar pelo conceito-mãe: Inteligência Artificial, ou simplesmente IA. O termo foi criado em 1955, mas ganhou o mundo mesmo nas últimas décadas. IA é a capacidade de uma máquina simular a inteligência humana. Não é sobre fazer contas rápido. É sobre aprender, decidir e até se adaptar.
Quando você digita no Google e ele sugere a próxima palavra, ali tem IA. Quando o Spotify recomenda uma nova playlist baseada no seu gosto, tem IA. Empresas usam IA para prever comportamentos de consumo, detectar fraudes ou otimizar logística.
Mas é importante lembrar: a IA não tem vontade própria. Quem define os objetivos somos nós, humanos. Quando usada com propósito, a IA é como um estrategista silencioso operando nos bastidores. No RH, ela filtra currículos cruzando palavras-chave, experiências e dados de performance anteriores. No supply chain, ajusta rotas em tempo real conforme trânsito, clima e demanda. E nas vendas, antecipando o melhor momento para abordar aquele lead morno prestes a esquentar.
Mas se a IA é “inteligente”, o contexto precisa ser mais inteligente ainda. Modelos baseados em dados históricos ignoram mudanças de cenário — como uma pandemia ou uma nova regulação. É importante também lembrar que IA não substitui empatia ou boa comunicação. Decidir desligar um colaborador com base, apenas, em padrões detectados por IA é frio, injusto e contraproducente.
2. Redes Neurais
As redes neurais são o “cérebro” da maioria das IAs modernas. Elas imitam, em parte, como funciona o nosso cérebro: são estruturas com várias camadas, que processam informações passo a passo, camada a camada.
Para compreender melhor esses termos vamos pensar em um conjunto de filtros de café empilhados, cada um extraindo um sabor diferente. A primeira camada pega o essencial, as próximas vão refinando até você ter um café completo, até você ter o melhor do café — ou no nosso caso, a melhor resposta de uma IA.
Redes neurais são utilizadas no reconhecimento facial no seu celular. Elas comparam sua imagem com padrões já aprendidos. Em instituições bancárias, redes neurais ajudam a detectar transações suspeitas em milhões de dados por segundo. Essas redes aprendem com grandes volumes de dados e podem se tornar extremamente precisas. Mas também erram. E quando erram, podem ser perigosas se não forem bem supervisionadas.
No setor de seguros, avaliam sinistros simples sem precisar de intervenção humana. Na indústria, identificam microfissuras que o olho humano sequer notaria.
Mas as redes neurais não são mágicas. Alimente com dados “sujos” ou enviesados e o que sai é café queimado. E se você precisa explicar cada decisão (como em auditorias, relatórios de conformidade ou mercado financeiro), pense duas vezes: essas redes são “caixas-pretas” que entregam o quê, mas não o porquê.
3. Inteligência Artificial Generativa
Inteligência Artificial Generativa é um subcampo da Inteligência Artificial que utiliza modelos computacionais — geralmente redes neurais — para gerar novos dados que possuem características semelhantes aos dados em que o modelo foi treinado. Esses dados podem incluir texto, imagens, áudio, vídeo, código ou qualquer outro tipo de conteúdo estruturado ou semiestruturado. A IA Generativa aprende padrões probabilísticos nos dados de entrada e, a partir disso, consegue gerar conteúdo, daí o termo IA generativa.
No mundo corporativo, a IA generativa já está em todos os departamentos: redigindo e-mails, rascunhando contratos, criando posts para redes sociais, resumindo reuniões inteiras e até elaborando apresentações de PowerPoint que parecem ter vindo de uma equipe de marketing. Tudo isso em uma fração do tempo utilizado anteriormente.
No setor jurídico, ela esboça contratos padrão. No comercial, ajuda a estruturar propostas com base no histórico de interações com clientes. No RH, redige anúncios de vagas de trabalho, ajustando o tom conforme o perfil buscado. Em comunicação, produz conteúdo para blog, roteiros para vídeos e até legendas otimizadas para SEO. Parece bom demais? Pois é, se utilizado com moderação.
Junto da produtividade vem o risco. A IA generativa é como um escritor compulsivo com autoestima inabalável: ela vai escrever algo, mesmo quando não tem certeza. Vai preencher lacunas com confiança, mesmo que esteja inventando. E isso significa que, se você não revisar o que ela produz, corre o risco de publicar meias-verdades, dados imprecisos ou erros factuais que podem custar caro.
Ela cria com base no que já existe — o que a torna excelente para escalar produção e péssima para inovação disruptiva ou decisões que exigem contexto local, emocional ou ético. Utilize com extremo cuidado (o que significa revisar duas ou três vezes o conteúdo produzido) em comunicações oficiais que exigem precisão jurídica, técnica ou institucional. IA Generativa é como um copiloto que dirige bem em estradas conhecidas, mas que ainda pode se perder num desvio de última hora. Ela acelera, sim. Mas você ainda precisa manter as mãos no volante — e os olhos na estrada.
4. Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
Esse é o motor da IA moderna. É quando a máquina aprende com dados, sem ser explicitamente programada.
Pense em ensinar uma criança a reconhecer um cachorro. Você mostra várias imagens e diz: “isso é um cachorro”. Com o tempo, ela aprende a identificar sozinha. É isso que o algoritmo faz. Podemos ver esse conceito em ação, quando você assiste um vídeo no YouTube, e os próximos recomendados mudam. Isso é aprendizado de máquina aprendendo seu gosto. Empresas usam machine learning para prever inadimplência, entender o churn (rotatividade) de clientes ou ajustar preços dinâmicos em tempo real. O sistema aprende, evolui e entrega resultados, desde que tenha dados históricos de qualidade para isso.
Mas se os dados são escassos ou enviesados, o aprendizado será baseado em dados enviesados. Em ambientes instáveis ou recém-transformados — como pós-fusões e reestruturações — confiar na repetição do passado é pilotar olhando pelo retrovisor. O mais importante é lembrar que o aprendizado depende da qualidade dos dados. Dados enviesados, modelos enviesados.
5. Alucinações em IA Generativa
O quinto e mais interessante dos conceitos são as alucinações. Quem já não ouviu alguém dizer que o chatGPT alucinou comigo numa referência a ele ter apresentado informações que não eram verdadeiras ou que não tinham a ver com o contexto e resposta solicitada. Alucinações são respostas falsas ou absurdas geradas por modelos de IA generativa como o ChatGPT. O modelo não mente por mal. Ele simplesmente gera o que parece fazer sentido com base nos dados de treinamento. Ele simplesmente gera o que é probabilisticamente mais próximo do que ele acredita que seja a resposta.
Como um exemplo do cotidiano, pedir para o ChatGPT citar um artigo científico e ele inventar o autor e a revista. No mundo corporativo imagine um chatbot jurídico que “alucina” uma jurisprudência inexistente. Isso pode gerar graves consequências legais.
Por isso, a IA generativa é poderosa, mas precisa de humanos no loop. Precisamos revisar, validar e, acima de tudo, entender como ela funciona para usá-la com responsabilidade. No mundo corporativo, isso pode virar uma armadilha. Um assistente jurídico que “inventa” jurisprudências. Um chatbot que responde com dados fantasiosos. Um relatório executivo que mistura fatos com ficção. IA generativa pode ser útil para drafts, resumos e até para responder dúvidas simples — desde que sempre supervisionada.
Nesse mesmo blog eu também já publiquei um texto sobre se a IA vai nos salvar ou nos destruir. Se você quiser avançar nessa discussão, dá uma olhada no link que vou deixar aqui pra você.
Entender os termos da Inteligência Artificial não é só para cientistas. É para todos que já estão sendo afetados por essa revolução. Com perspectiva, participação e conhecimento, a gente pode guiar o futuro da tecnologia e não ser apenas conduzido por ele. A inteligência artificial é poderosa. Mas a verdadeira inteligência estratégica é saber quando NÃO usar IA, saber quando ela é irrelevante, arriscada ou contraproducente.
A IA não vai salvar sua empresa. Você vai. A IA só te ajuda — se usada com intenção, clareza e responsabilidade. E, mais do que saber usar, quem se destaca nesse novo mercado é quem sabe fazer boas perguntas. Inclusive para a IA.
Se você quer se destacar, use a ferramenta certa para o problema certo. E, às vezes, isso significa largar o martelo e escutar mais. IA não é substituto de pensamento. É o que vem depois do pensamento.
Se esse texto te ajudou a entender melhor a Inteligência Artificial, deixa aqui embaixo um comentário, compartilhe com seus amigos e se você sentiu falta de algum termo chave essencial, lista aqui também que posso produzir mais artigos como esse com mais conceitos sobre IA.
Forte abraço e até a próxima.
