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.
Confira os tópicos abordados:
Acompanhe até o final e fique por dentro da história da inteligência artificial e sua evolução.
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.
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:
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Instituições financeiras utilizam algoritmos para analisar dados do mercado, gerenciar finanças e se relacionar com seus clientes.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
De acordo com a funcionalidade:
De acordo com a abordagem tecnológica:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
As aplicações da inteligência artificial são tantas que um artigo apenas não daria conta dos usos que se pode fazer dessa tecnologia e do seu potencial imensurável.
De qualquer forma, é certo que ela já vem contribuindo em uma série de áreas, ampliando a capacidade de processar dados a um patamar nunca antes visto.
Ela pode, por exemplo, ajudar a elaborar diagnósticos médicos, assim como nos processos pedagógicos, personalizando o ensino para alunos com dificuldades.
Assim, a IA proporciona uma contribuição muito valiosa ao colaborar diretamente com duas áreas fundamentais para o avanço de uma sociedade: a saúde e a educação.
Mas como tudo na vida, há prós e contras.
Vamos dar uma olhada, então, nas vantagens e desvantagens da inteligência artificial em segmentos estratégicos.
Começando pelas vantagens:
Agora, as desvantagens:
No século 20, Alan Turing conduziu experimentos que revolucionaram o mundo.
Durante a Segunda Guerra Mundial, em 1940, o matemático britânico desenvolveu uma máquina que permitia a quebra de códigos secretos nazistas, gerados por outra máquina, patenteada por Arthur Scherbius e conhecida como Enigma.
Dez anos depois, apresentou ao mundo o Teste de Turing, também conhecido como Jogo da Imitação, criado para verificar se o computador é capaz de imitar o pensamento humano.
Seu grande trabalho foi a Máquina de Turing, que guardava informações em uma fita, de acordo com uma série de regras – os primeiros algoritmos.
Por essas e outras, Turing é considerado o pai da computação.
A partir daí, o desenvolvimento da IA passou a avançar junto com a evolução dos computadores.
Durante as décadas de 1950 e 1960, os pesquisadores começaram a desenvolver programas de computador que visavam imitar o pensamento humano, com abordagens como a lógica simbólica.
Depois de alguns anos de estagnação, conhecidos como “o inverno da IA”, a inteligência artificial voltou a ganhar impulso a partir da década de 1980, com o surgimento de novos algoritmos e abordagens.
Foi nessa época, por exemplo, que surgiu o campo da IA conhecido como “aprendizado profundo” (deep learning).
Na década de 1990, a internet e o aumento da capacidade de processamento computacional impulsionaram ainda mais o crescimento da IA.
Os sistemas começaram a ser usados em várias aplicações práticas, como reconhecimento de fala, tradução automática e diagnóstico médico.
Na última década, vimos avanços notáveis em várias áreas, como os veículos autônomos, o reconhecimento facial, detecção de objetos em imagens, recomendação de conteúdo e muito mais.
Entenda como essa história se desenrolou pelas décadas e continua sendo escrita até os dias de hoje:
Os exemplos de inteligência artificial no dia a dia já são tantos que às vezes fica até difícil distinguir realidade de ficção.
Um dos mitos mais propagados nesse sentido é o de que a IA vai se desenvolver a tal ponto que chegará o dia em que vai se rebelar contra a humanidade.
Alguns pesquisadores apontam para um futuro em que as máquinas poderão tomar o controle sobre sua própria programação, no melhor estilo “Exterminador do Futuro”.
Nesse sentido, vale destacar uma apresentação ao comitê britânico de Ciência e Tecnologia “Science and Technology Select Committee” (em inglês), na qual Michael Osborne, professor de aprendizado de máquina na Universidade de Oxford, respondeu a vários questionamentos.
Ele destaca, por exemplo, que o desenvolvimento de IA foi englobado pela corrida armamentista, na qual as potências globais competem pela última palavra no assunto.
Por outro lado, há quem diga que ela funciona melhor do que o cérebro humano, quando na verdade isso está longe de acontecer.
Outro receio, este com uma base mais sólida, é o de que a IA vai acabar com empregos.
Como destaca uma matéria na revista Exame, é verdade que muitos empregos serão de fato extintos pela automação com IA agregada.
Porém, a mesma reportagem destaca que a IA deve fazer com que surjam novos empregos, contrabalançando de certa forma as perdas que deve causar.
A adoção da inteligência artificial representa inúmeros benefícios, mas também impõe desafios técnicos e estratégicos que precisam ser enfrentados por empresas, governos e profissionais.
Conheça os principais agora.
Embora a IA avance rapidamente, ainda existem restrições ligadas à qualidade dos dados, limitações de processamento e dificuldades na generalização de tarefas.
Integrar soluções de IA requer infraestrutura, equipes qualificadas e alinhamento com os objetivos organizacionais, o que pode dificultar sua adoção.
Projetos de IA, especialmente os personalizados, demandam investimentos elevados em pesquisa, desenvolvimento e testes.
Soluções de IA precisam ser constantemente treinadas e atualizadas, o que exige processos contínuos de monitoramento e ajuste.
A IA levanta dilemas éticos sobre responsabilidade por decisões automatizadas, principalmente em áreas como segurança, saúde e justiça.
Sistemas de IA dependem de grandes volumes de dados pessoais, o que exige cuidados com a proteção e o uso responsável dessas informações.
Algoritmos treinados com dados enviesados podem reproduzir ou até amplificar desigualdades sociais e econômicas.
A automação intensiva pode gerar desemprego estrutural e alterações profundas na dinâmica do trabalho, exigindo políticas públicas e capacitação profissional.
Claro que sempre haverá nichos de mercado com consumidores que fazem questão de adquirir produtos e serviços artesanais, feitos com todo o carinho que só um humano pode oferecer.
Mesmo assim, é seguro dizer que a inteligência artificial veio para ficar e tomará conta de cada vez mais processos em empresas de todos os setores.
Quem tiver êxito no uso dessa tecnologia poderá produzir mais e diminuir custos, ganhando uma vantagem competitiva imensa.
Todo gestor precisa estar atento a essas novidades tecnológicas e planejar o futuro de sua empresa.
Adquirir ou desenvolver tecnologia? Como obter recursos humanos capazes de lidar com a IA?
Esses são apenas alguns dos desafios que se apresentam.
Leia mais sobre: Inteligência artificial nas empresas: impactos e principais tendências
Para obter um panorama maior sobre a aplicação desses conceitos no mundo empresarial, conheça o curso Advanced MBA Analytics e Inteligência Artificial – Data Science.
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Engana-se quem pensa que o uso da IA é restrito para alguns determinados setores.
Listamos agora quatro áreas que podem ser impactadas positivamente com a aplicação da inteligência artificial em suas rotinas produtivas:
O primeiro aspecto a se beneficiar da IA é o financeiro.
Afinal, graças aos dados processados pela inteligência artificial, é possível ter um embasamento maior na hora de fazer escolhas e definir prioridades orçamentárias, por exemplo.
Cálculos automatizados também ajudam a estimar o melhor Retorno Sobre o Investimento (ROI).
Há ainda todas as vantagens voltadas à desburocratização, como a possibilidade de realizar operações econômicas de grande escala fora do horário comercial.
Por falar em desburocratização, os gestores de Recursos Humanos não precisam mais calcular horas extras, férias e demais direitos trabalhistas, muito menos se preocupam em fiscalizar cartão ponto.
Afinal, com a IA, tudo isso pode ser feito de forma automática.
Os processos seletivos também tendem a ser mais eficientes, já que os recrutadores podem recorrer a bancos de dados e usar filtros para escolher candidatos que se encaixam aos perfis das vagas.
Com uma gestão mais assertiva das informações, a própria recolocação profissional interna é favorecida.
Afinal, a inteligência artificial pode assumir as funções mecânicas, enquanto os colaboradores focam em tarefas mais criativas.
De todas as áreas empresariais, o marketing talvez seja a que mais teve vantagens com a massificação da IA.
O setor teve ganhos em todas as pontas.
Começando pelo mapeamento e antecipação de tendências e oportunidades, passando pela análise do comportamento e das ferramentas de atendimento ao público.
E dá para citar até a segmentação de perfis e a recomendação de produtos com base nos hábitos e nos históricos dos clientes.
Esses benefícios são práticos e os números comprovam isso.
Segundo um levantamento da Salesforce (em inglês), até o final de 2021, o impacto da inteligência artificial em tarefas de Customer Relationship Management (CRM) ampliou os lucros das empresas em até US$ 1,1 trilhão.
A IA otimiza operações e produção nas empresas ao automatizar tarefas repetitivas, prevendo falhas de equipamentos e melhorando a gestão de estoques.
Também vem sendo utilizada para analisar dados em decisões estratégicas, personalizar produtos e para aumentar a qualidade e eficiência das linhas de produção.
Já existem inclusive dispositivos como câmeras inteligentes, que aumentam a segurança da informação de pessoas e instalações, detectando comportamentos suspeitos e alertando sobre invasões em tempo real.
Elas podem analisar grandes volumes de dados, identificar padrões anômalos, prever riscos, controlar acessos e ajudar na resposta a emergências, tomando decisões com base em dados.
A lista de possíveis usos da IA nos negócios é extensa.
Para ficar apenas nos mais relevantes, destacamos 10 possibilidades:
Já que preparar o terreno para a implementação da IA é tão importante, montamos um passo a passo que pode ser muito útil para você ter sucesso no processo de transformação digital da sua empresa.
Confira:
Tudo começa com a definição de metas e questionamentos de como a IA pode ajudar a sua empresa a conquistar esses objetivos.
Procure fazer perguntas bem práticas, como:
Sempre existe a chance de você ter a ideia de utilizar a inteligência artificial para múltiplos focos, o que não é proibido, mas pode atrasar a sua implementação.
Os dados são a principal garantia de sucesso da implementação da IA na sua empresa.
Afinal, são eles que vão permitir que a plataforma se integre de forma segura e confiável aos demais softwares do negócio e os fluxos de trabalho.
Existem várias maneiras de coletar um grande volume de informações – todas exigem tempo e determinação, mas são imprescindíveis.
Você pode optar pelas ferramentas de uso interno como ERP e CRM ou investir no Big Data Analytics e na própria IoT.
Seja qual for a sua escolha, o cuidado tem que estar na compatibilidade.
A solução precisa ser compatível com a IA para que haja uma captura correta dos dados.
Existem diversos tipos de soluções de IA no mercado. Certamente, uma delas é indicada para o seu objetivo.
A busca pela eficiência deve ser a sua principal obsessão aqui.
Além disso, procure fornecedores experientes, que já tenham um certo nome no mercado, para dar esse primeiro passo em busca de rotinas automatizadas e fluxos de trabalhos organizados.
Sim, é verdade que a inteligência artificial deverá cortar empregos nos próximos anos, como vimos anteriormente.
Por outro lado, ela também deverá criar funções novas, para as quais quem se preparar antes sairá em vantagem.
Então, o melhor a se fazer é aceitar a nova realidade, ajustando-se para atuar em um mercado cada vez mais dinâmico e dominado pela tecnologia digital e quântica.
E principalmente, ficar de olho nas profissões do futuro.
“Eventualmente algumas profissões podem ser substituídas, mas a grande maioria vai mudar a maneira como realizam suas atividades”, afirmou o professor Alexandre Del Rey em webinar da FIA Business School, que você pode acompanhar na íntegra no vídeo abaixo:
Com o crescimento do uso da IA em diferentes setores da sociedade, cresce também a necessidade de estabelecer normas para garantir seu uso ético, seguro e responsável.
No Brasil, o principal avanço nesse sentido é o Projeto de Lei nº 2338/2023, que tramita no Senado Federal e propõe diretrizes para o desenvolvimento e a aplicação de sistemas de inteligência artificial no país.
Inspirado em modelos internacionais, como o da União Europeia, o PL 2338/2023 busca classificar os sistemas de IA com base em níveis de risco, exigindo maior rigor para aplicações consideradas sensíveis, como as que envolvem saúde, crédito, educação e segurança.
O projeto também propõe a criação do Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial (SIA), que seria coordenado pela Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD).
Além da proposta legislativa, o Tribunal Superior Eleitoral (TSE) já deu um passo importante ao proibir o uso de deepfakes e conteúdos enganosos produzidos por IA generativa durante o período eleitoral, reforçando o compromisso com a integridade da informação e a proteção da democracia.
A regulamentação da inteligência artificial no Brasil avança, portanto, com o desafio de equilibrar inovação tecnológica e proteção aos direitos fundamentais, assegurando que os benefícios da IA sejam alcançados com responsabilidade e transparência.
Considerando as vantagens e desvantagens da inteligência artificial, nada aponta para qualquer risco à segurança ou à saúde humana em função do seu uso.
Na verdade, o principal risco a ser considerado é o não aproveitamento de todo o potencial da IA em empresas que não dispõem de mão de obra qualificada.
Portanto, o cenário apocalíptico em que as máquinas destroem a humanidade fica, por enquanto, restrito ao cinema.
O futuro da inteligência artificial e suas tendências indicam uma presença cada vez mais integrada ao cotidiano das pessoas e das organizações.
A IA deverá expandir sua atuação em áreas como educação, saúde, transporte, manufatura e serviços financeiros.
Segundo relatório da McKinsey & Company (2024), empresas que integram IA em suas operações tendem a obter ganhos significativos de eficiência e inovação.
A consultoria Gartner também projeta que, até 2029, mais de 80% das interações com clientes serão automatizadas com o uso de IA.
Outras previsões apontam para o fortalecimento da IA ética, o crescimento de sistemas híbridos que combinam IA simbólica e conexionista e o surgimento de novas profissões voltadas à supervisão e integração dessa tecnologia.
Além disso, a IA terá papel fundamental na solução de desafios globais, como mudanças climáticas e crises de saúde pública.
Também tecnologias complementares devem intensificar ainda mais o impacto da IA.
O uso de grandes volumes de dados (Big Data) continuará sendo essencial para alimentar os modelos, permitindo análises mais precisas e decisões automatizadas.
A análise preditiva, por sua vez, será cada vez mais aplicada em setores como varejo, saúde e logística, ajudando organizações a antecipar demandas e comportamentos com maior eficiência.
Outro vetor de transformação será a integração da IA com a Internet das Coisas.
Dispositivos conectados gerarão dados em tempo real, que, processados por sistemas inteligentes, poderão promover melhorias em cidades, fábricas, residências e na gestão de recursos naturais.
E tudo isso é só o começo de uma verdadeira revolução.
Veja na lista abaixo os acontecimentos mais recentes e como essas novidades devem impactar o futuro da inteligência artificial:
Esses desenvolvimentos destacam a rápida evolução da IA e sua crescente influência em diversos setores.
Mais uma vez, fica claro que entender o que é inteligência artificial e como funciona é essencial para se preparar para um cenário de oportunidades e desafios.
Diante da transformação digital acelerada, investir em formação em inteligência artificial tornou-se uma exigência para profissionais de todas as áreas.
A IA impacta diretamente o mercado de trabalho, exigindo novas competências e atualização constante.
Para apoiar essa jornada, a FIA Business School oferece o curso de extensão EaD “Inteligência Artificial para Iniciantes”, voltado a profissionais que desejam compreender os fundamentos da tecnologia e suas aplicações práticas.
Com conteúdo atualizado, linguagem acessível e orientação de professores experientes, o curso oferece uma base sólida para quem busca se destacar na era digital.
A FIA é referência na formação de líderes e gestores preparados para os desafios da inovação.
Conheça o Curso de Inteligência Artificial para Iniciantes e comece agora!
Saiba o que é inteligência artificial, entenda suas aplicações e prepare-se para liderar transformações com responsabilidade e competência.
Agora que você já conhece melhor o universo da inteligência artificial, enxerga nessa tecnologia uma ameaça ou uma oportunidade?
Caso enxergue uma ameaça, já está em desvantagem frente a outros gestores que já buscam aplicar a inteligência dos algoritmos a seu favor.
O mais inteligente é aceitar que a tecnologia está avançando para a criação de máquinas ainda mais inteligentes.
Com o tempo que será poupado em atividades que não vão mais necessitar do trabalho humano, o caminho fica aberto para atuações mais estratégicas por parte de profissionais de qualquer área.
Então, além de entender bem os preceitos básicos da tecnologia, prepare-se para pensar e agir de forma diferente, de um jeito que máquina nenhuma poderá imitar.
Quer saber mais sobre inteligência artificial? Deixe um comentário abaixo ou entre em contato conosco!
Referências:
https://gizmodo.uol.com.br/robos-vao-governar-a-humanidade-com-a-palavra-eles-proprios-na-onu
https://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_de_Turing
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
https://www.theverge.com/news/658770/google-gemini-apple-iphone-deal-ai
https://www.theverge.com/news/661695/google-simplify-ai-gemini-feature-ios-app
https://www.politico.eu/article/eu-deadline-artificial-intelligence-models-lobbying
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Olá, muito interessante seus assuntos, mas o projeto de lei será que houve andamento? Gostaria de mais informações sobre ele.
Obrigado
Vicente