IA para leigos: um guia completo para todos

Com a tecnologia avançando em um ritmo impressionante, a IA generativa (inteligência artificial) está na vanguarda da inovação, oferecendo uma expansão extremamente rápida no processamento de linguagem natural, imagem, vídeo e áudio.

Seja você um desenvolvedor experiente ou um profissional de negócios, entender os fundamentos da IA generativa e do machine learning, ou suas aplicações, pode melhorar significativamente seus projetos e soluções.

Vamos embarcar juntos em uma jornada para desmistificar a IA generativa e explorar seu potencial.

Antes de tudo: IA para leigos¶

Antes de mergulhar na IA generativa, é importante entender brevemente a inteligência artificial (IA) como um todo. A IA pode ser aproveitada no dia a dia em tarefas repetitivas, baseadas em padrões ou que tomam muito tempo, ajudando os sistemas a processar grandes volumes de dados de forma eficiente e a melhorar com a exposição repetida a exemplos.

A IA já está presente no nosso dia a dia, impulsionando recursos como assistentes de voz, mecanismos de busca, sistemas de recomendação e ferramentas de segurança residencial. A inteligência artificial funciona simulando a inteligência humana em máquinas, permitindo que os sistemas aprendam, reconheçam padrões e tomem decisões ou façam previsões.

Em essência, a IA continua evoluindo com tecnologias como machine learning, processamento de linguagem natural e visão computacional, que permitem às máquinas processar e interpretar grandes volumes de dados.

Entre essas tecnologias, o machine learning tem um papel central. Como um subconjunto da IA, ele envolve algoritmos que melhoram seu desempenho à medida que são expostos a mais dados, enquanto o deep learning é uma forma mais avançada que usa redes neurais para processar dados em camadas. Esses avanços são especialmente importantes porque a IA generativa se apoia no deep learning para criar novos conteúdos.

Entender esses conceitos básicos vai dar a base para compreender plenamente o poder e as possibilidades da IA generativa e entender melhor como a IA funciona em cenários reais. Agora, vamos mergulhar na IA generativa no dia a dia para ver como ela se apoia nessas bases e abre novas oportunidades empolgantes.

Conceitos-chave sobre inteligência artificial generativa¶

Esta seção é um ponto de partida ideal para quem tem curiosidade sobre como a IA pode impactar sua vida ou seu negócio.

O que é inteligência artificial generativa?¶

A IA generativa é um subconjunto revolucionário da inteligência artificial que usa deep learning para criar novos conteúdos. Diferentemente da IA tradicional, que analisa dados para apoiar decisões, a IA generativa atual produz conteúdos totalmente novos, como textos, imagens, músicas, vídeos e até designs complexos.

Para entender por que esses sistemas conseguem gerar novos conteúdos, vale olhar para como eles aprendem. O processo de treinamento em IA consiste em mostrar ao sistema milhões de exemplos para que ele aprenda padrões de forma independente. É isso que permite que os modelos generativos reconheçam estruturas, relações e estilos nos dados antes de produzir novos resultados.

O que torna a IA generativa única?¶

Da criação de arte realista à geração de conversas semelhantes às humanas, a IA generativa está abrindo possibilidades criativas em todos os setores. Seja interagindo com chatbots, personalizando campanhas de marketing ou desenhando produtos, sua capacidade de gerar conteúdo a partir de padrões aprendidos está mudando a forma como resolvemos problemas e inovamos.

Ela oferece novas ferramentas poderosas não apenas aos profissionais de marketing, mas também a pessoas com todo tipo de função, em todos os setores. Seu potencial fica evidente em várias áreas-chave, entre elas:

• Versatilidade: abrange vários formatos de mídia, do conteúdo escrito à produção audiovisual.
• Inovação: as empresas a usam para desenvolver novas ideias, protótipos e experiências de usuário.
• Eficiência: automatizar tarefas criativas e repetitivas economiza tempo e recursos.

Essa tecnologia transformadora abre um mundo de oportunidades para desenvolvedores, líderes de negócio e criativos, oferecendo insights que desmistificam como a inteligência artificial está mudando os fluxos de trabalho e os processos de tomada de decisão.

Últimas tendências de IA para acompanhar em 2026¶

Entender as últimas tendências de IA é fundamental para compreender como a IA está transformando nossas ferramentas, fluxos de trabalho e lógica de negócio. Nas próximas seções, vamos detalhar essas tendências (dos LLMs multimodais e agentes de IA aos copilotos em tempo real, padrões abertos como o MCP, tokens, RAG e muito mais) e explicar o que elas significam para você.

1. LLMs: GPT-5, Claude, Gemini e outros¶

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são sistemas de IA avançados projetados para entender e gerar conteúdos semelhantes aos humanos, incluindo texto, imagens, vídeo e áudio.

GPT-5, Claude e Gemini são modelos LLM específicos, desenvolvidos pela OpenAI, pela Anthropic e pelo Google, respectivamente. Esses modelos são construídos para lidar com tarefas mais complexas, oferecer resultados mais sutis e apoiar casos de uso cada vez mais multimodais em uma ampla variedade de aplicações. A OpenAI é uma das principais organizações que moldam o panorama atual dos LLMs, e seus modelos estão disponíveis tanto diretamente quanto por meio do ecossistema da Microsoft.

A IA generativa (GenAI) é um tipo específico de IA capaz de criar novos conteúdos, como textos, imagens e músicas. Todos esses conceitos estão sob o guarda-chuva mais amplo da IA, que abrange diversas tecnologias que simulam processos da inteligência humana em máquinas. O objetivo? Criar uma inteligência capaz de se adaptar e evoluir em aplicações do mundo real.

2. Assistentes, GPTs, copilotos e agentes de IA: IA generativa para leigos¶

Assistentes, GPTs, copilotos e agentes são ferramentas que aproveitam a IA avançada para aumentar a produtividade e a eficiência nos negócios.

O que são assistentes de IA?¶

Os assistentes de IA são programas com IA que ajudam a gerenciar agendas, cuidar das comunicações e realizar diversas tarefas, como se você tivesse uma secretária inteligente.

O que são GPTs?¶

GPTs são versões personalizadas do ChatGPT que combinam instruções, conhecimento extra e qualquer combinação de habilidades, como interpretação de código, navegação na web e APIs externas. Você pode criar seus próprios GPTs e compartilhá-los por links privados ou enviá-los para revisão para que apareçam na GPT Store.

Esses GPTs são assistentes de IA especializados em diferentes tarefas. Se você quer incorporar algo semelhante ao seu próprio produto ou aplicação, a OpenAI agora recomenda a Responses API para novos projetos, em vez da Assistants API, que foi descontinuada. Uma forma simples de pensar nisso é: os GPTs são para o ChatGPT, enquanto a Responses API serve para incorporar experiências de IA ao seu próprio software.

Para criar ou editar um GPT, é necessária uma assinatura paga do ChatGPT. Usuários gratuitos ainda podem usar alguns GPTs, com disponibilidade e limites que dependem do plano e das configurações do workspace. Além disso, ao usar um GPT, é possível trocar de modelo dinamicamente, conforme as necessidades da tarefa.

Uma limitação dos GPTs é que eles não permitem salvar sequências de prompts ou fluxos de trabalho entre sessões, ao contrário de outras plataformas de agentes com configurações persistentes.

Além disso, os GPTs processam os dados na infraestrutura da OpenAI, então é melhor evitar enviar informações privadas ou sensíveis, a menos que seu caso de uso atenda aos padrões de segurança necessários.

O que são copilotos de IA?¶

Os copilotos de IA são sistemas impulsionados por IA projetados para apoiar os profissionais automatizando tarefas, oferecendo sugestões e agilizando fluxos de trabalho, como um segundo par de mãos. Os copilotos compartilham capacidades com os GPTs ou assistentes, com a diferença de que o copiloto compartilha “o contexto” com o piloto (o piloto é você!).

O que é exatamente ‘o contexto’? Pode ser qualquer coisa: sua tela, seu áudio, sua câmera ou qualquer outra informação que você, como usuário ou piloto, esteja recebendo. Essas informações são enviadas simultaneamente ao copiloto.

Isso permite que o copiloto ajude de forma muito inteligente e eficiente, trabalhando junto com o piloto. Em sessões de programação concentradas, esse apoio é crucial: reduz as interrupções e melhora o fluxo. O copiloto pode acessar esse contexto e, com a concordância do piloto, também executar ações dentro dele (o que é recomendado).

Microsoft está liderando o desenvolvimento de copilotos, integrando-os a cada um de seus produtos.

Agentes de IA¶

Os agentes de IA são sistemas autônomos capazes de planejar, decidir e agir por conta própria para atingir objetivos específicos. Diferentemente dos copilotos ou assistentes, eles operam de forma independente, encadeando tarefas, usando ferramentas e se adaptando a novas condições com pouca ou nenhuma intervenção humana.

Na prática, isso significa que um agente pode receber uma instrução de alto nível, como “analise este relatório, resuma os principais insights e envie para a equipe”, e executar todo o fluxo de trabalho do início ao fim. Ele pode acessar APIs, usar ferramentas externas e contar com memória para gerenciar tarefas ao longo do tempo e entre sessões.

Estamos vendo os agentes ganharem cada vez mais relevância em áreas como testes, operações, pesquisa e atendimento ao cliente, ajudando as equipes a reduzir o trabalho manual, ganhar velocidade e se concentrar em problemas de maior valor.

Enquanto os copilotos trabalham ao seu lado usando o seu contexto, os agentes agem em seu nome. No entanto, muitos sistemas ainda se beneficiam de algum nível de intervenção humana para validar resultados ou orientar a tomada de decisão em ambientes complexos. Nesses casos, a IA se comporta mais como um sistema computacional especialista, trazendo capacidades especializadas para apoiar e potencializar a expertise humana.

3. Model Context Protocol (MCP)¶

O Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto lançado pela Anthropic em 2024 que permite que agentes e copilotos de IA interajam com ferramentas externas, fontes de dados e sistemas de software de forma estruturada, sem exigir integrações personalizadas.

Frequentemente chamado de “USB‑C da IA”, o MCP permite que os modelos entendam e controlem aplicações web, APIs, bancos de dados, CRMs e ferramentas internas de negócio. Ele padroniza a forma como os agentes observam elementos da interface, obtêm contexto e executam ações com segurança.

O MCP já é compatível com plataformas como Microsoft Copilot Studio, GitHub Copilot, Windows e diversos provedores de LLM. Ele tem um papel fundamental nos copilotos de navegador e na automação agêntica, permitindo que a IA trabalhe em ambientes reais de software corporativo.

4. Bancos de dados vetoriais e embeddings¶

Os bancos de dados vetoriais e os embeddings são ferramentas cruciais para tratar e aproveitar dados complexos nos negócios. Os embeddings são uma forma de representar dados, como textos ou imagens, como vetores numéricos em um espaço de alta dimensão, capturando a essência e as relações entre os pontos de dados.

Por exemplo, em uma avaliação de cliente, o embedding converteria o texto em um vetor que representa o sentimento e o contexto da avaliação. Os bancos de dados vetoriais armazenam esses embeddings de forma eficiente, permitindo recuperações rápidas e buscas por similaridade ou semânticas.

Isso permite que as empresas identifiquem padrões rapidamente, agrupem dados relacionados e revelem os insights que mais importam, melhorando as decisões estratégicas e as experiências personalizadas dos usuários. Essas tecnologias são essenciais para organizar o big data de forma que ele se torne acionável e valioso.

5. Tokens: o que são?¶

No contexto da IA e dos LLMs, os tokens são as unidades fundamentais de informação (texto/imagem) que o modelo processa.

Pense nos tokens como pedaços de palavras ou caracteres. Por exemplo, na frase “A inteligência artificial está transformando os negócios”, cada palavra poderia ser considerada um token. LLMs como o GPT-5 dividem o texto nesses tokens para entender e gerar linguagem.

O número de tokens afeta o tempo de processamento e o custo do modelo: mais tokens significam mais complexidade e mais computação. Para as empresas, entender os tokens ajuda a gerenciar a eficiência e o custo de usar modelos de IA em tarefas como geração de conteúdo, análise de dados e interações com clientes.

6. Retrieval Augmented Generation (RAG)¶

No centro da IA generativa está o conceito de Retrieval Augmented Generation, ou geração aumentada por recuperação (RAG). Essa abordagem inovadora combina técnicas de recuperação de informações com modelos de linguagem generativos (LLMs), como os capazes de entender e gerar mais de uma dúzia de idiomas, para melhorar a qualidade e a relevância do texto gerado.

Ao acessar fontes de conhecimento externas (geralmente, mas não apenas, armazenadas em bancos de dados vetoriais), o RAG permite que os modelos produzam conteúdos mais precisos, informativos e contextualmente relevantes.

O RAG funciona por meio de uma série de etapas, começando pela recuperação de informações relevantes em grandes bases de dados. Essas informações são então pré-processadas e integradas ao LLM, ampliando seu entendimento sobre o tema.

Imagem: RAG, Retrieval Augmented Generation.

O resultado? Um modelo generativo que consegue acessar as informações mais atualizadas, fundamentado em conhecimento factual e capaz de gerar respostas com relevância contextual e consistência factual incomparáveis.

7. Ferramentas específicas para tarefas específicas¶

É importante destacar que nem todas as consultas ou requisitos podem ser resolvidos de forma eficaz com uma abordagem de LLM única para tudo.

Muitas vezes, tarefas que precisam de dados de outros sistemas ou envolvem cálculos matemáticos complicados funcionam melhor com ferramentas de IA especializadas, como descrito neste artigo da LangChain. Essa abordagem ajuda a tornar as aplicações de IA generativa eficientes e personalizadas para atender aos requisitos únicos de cada projeto. O sistema baseado em LLM pode responder ao prompt usando ferramentas específicas ou informações de RAG para completar a resposta. Essas ferramentas podem executar seu código existente ou se conectar a APIs existentes nos seus serviços de backend, como CRM ou ERP.

Treinar, fazer fine-tuning ou apenas usar um modelo pré-treinado?¶

A IA generativa oferece flexibilidade na forma de usar os modelos. As empresas muitas vezes precisam decidir se vão treinar seus próprios modelos, aproveitar modelos pré-treinados existentes ou apenas fazer o fine-tuning de um modelo pré-treinado.

Essa escolha depende de vários fatores, incluindo os requisitos específicos do caso de uso, a disponibilidade de dados e os recursos disponíveis.

Gráfico: hierarquia de personalização de modelos de linguagem

Com base na nossa experiência e em informações da Microsoft, 90% dos casos de uso podem ser resolvidos com RAG e engenharia de prompts. Isso é uma boa notícia! Porque o fine-tuning exige muitos dados, e o processo de treinamento não só demanda dados de qualidade como também consome recursos de hardware significativos, como capacidade de GPU.

Ao avaliar se é melhor treinar modelos específicos do zero ou fazer o fine-tuning de um modelo existente, cenários diferentes podem levar a recomendações diferentes. Veja como seus cenários se alinham a essas abordagens:

Requisitos de baixa latência¶

• Fine-tuning de um modelo: costumamos recomendar o fine-tuning porque ele ajusta apenas as camadas finais. Isso pode ser mais rápido e exigir menos computação do que treinar um modelo.

Recomendado para “modelos pequenos”¶

• Treinamento de modelos específicos: se a tarefa for restrita e bem definida, começar do zero pode ser melhor. Você pode desenhar uma arquitetura compacta.
• Fine-tuning de um modelo: como alternativa, fazer o fine-tuning de um modelo pré-treinado pequeno para as suas necessidades também é uma opção. A escolha depende das restrições do projeto.

Requisitos de eficiência de hardware¶

• Fine-tuning de um modelo: começar com um modelo pré-treinado geralmente exige menos computação. Por isso, costuma ser mais eficiente em termos de hardware.
• Treinamento de modelos específicos: se a tarefa for altamente especializada, pode-se considerar desenhar um modelo eficiente do zero. Essa abordagem exige um planejamento cuidadoso.

Em resumo, a escolha entre treinar modelos específicos do zero ou fazer o fine-tuning de um modelo existente depende dos requisitos específicos do projeto, incluindo latência, tamanho do modelo e restrições de hardware.

Observação: quando treinamos ou fazemos o fine-tuning de um modelo, o tratamento dos dados depende do provedor. Em ambientes gerenciados, como o Azure OpenAI, os modelos com fine-tuning podem permanecer exclusivos do cliente, e os dados de fine-tuning não são usados para treinar modelos de base sem permissão ou instrução.

Modelos open source vs. proprietários¶

O panorama da IA generativa reúne tanto modelos open source quanto proprietários.

Famílias de modelos open source, como Llama 4 e Llama 3.1, podem rodar na sua própria infraestrutura, dependendo da sua arquitetura, do licenciamento e dos requisitos operacionais. Modelos proprietários, como GPT-4o, GPT-5, Claude e Gemini, normalmente são acessados por APIs dos provedores e plataformas gerenciadas na nuvem. Por exemplo, o Claude está disponível pela API da Anthropic, pelo Amazon Bedrock, pelo Google Vertex AI e pelo Microsoft Foundry.

Rodar os modelos na nossa própria infraestrutura pode reduzir o custo (em alguns cenários de uso intensivo dos modelos) e nos dar mais controle sobre os dados sensíveis.

Escolher entre essas opções envolve considerar os requisitos de segurança do projeto, o orçamento e o nível de personalização desejado.

Custos: como gerenciar o orçamento¶

Quando impulsionamos uma nova iniciativa de LLM, precisamos entender os custos relativos associados a esse tipo de sistema. Temos custos semelhantes com as equipes que desenvolvem e mantêm o sistema e também precisamos considerar os custos associados ao uso dos LLMs.

Embora esperemos que os custos dos grandes modelos de linguagem continuem caindo, precisamos ter certeza do ROI do novo sistema de IA.

O custo de um grande modelo de linguagem depende de quantos tokens usamos, do LLM que empregamos, do provedor do modelo e de hospedarmos ou não o modelo na nossa infraestrutura (modelo open source). Por isso, um recurso importante que todo sistema com LLMs precisa implementar é a observabilidade do uso e dos custos de cada modelo.

Alguns recursos importantes para controlar o orçamento do seu projeto com LLMs são:

1. Limitar o orçamento de cada usuário
2. Armazenar em cache consultas e resultados
3. Avaliar, para tarefas específicas, se é possível usar um modelo reduzido
4. Avaliar o custo e os benefícios de hospedar um modelo open source na sua infraestrutura

Segurança: tratando os dados com cuidado¶

No universo da IA generativa, a segurança e a privacidade dos dados são fundamentais.

Podemos usar LLMs por meio de APIs oferecidas pela Azure (que disponibiliza muito rápido os novos modelos da OpenAI!), pelo Google ou pela Amazon. Nesses cenários, teremos o controle dos nossos dados nesse provedor de nuvem. Todos esses provedores têm padrões e certificações de segurança.

Se essa não for uma opção para o nosso projeto (por exemplo, se não pudermos enviar informações para fora de um país ou da nossa própria infraestrutura), então podemos usar um modelo open source e ter controle total dos nossos dados.

Outro ponto importante é que o fine-tuning não é o mesmo que controle de acesso no nível dos documentos. Quando as equipes precisam de permissões baseadas em funções, de conhecimento que muda com frequência ou de um controle mais rigoroso sobre quem pode acessar determinadas informações, uma abordagem de RAG costuma ser mais adequada.

Desenvolvimento de sistemas baseados em grandes modelos de linguagem¶

O que é a LangChain?¶

LangChain é um framework open source de ponta projetado para criar aplicações impulsionadas por LLMs. Ele simplifica o processo de desenvolvimento, permitindo que os desenvolvedores criem aplicações com consciência de contexto e capacidade de raciocínio que aproveitam os dados e as APIs da empresa.

A LangChain não apenas facilita a criação e o deploy de aplicações de IA, como também oferece ferramentas para monitorar e melhorar seu desempenho, permitindo que os desenvolvedores entreguem soluções confiáveis e de alta qualidade.

Microsoft Copilot Studio¶

Microsoft Copilot Studio inaugura uma nova era de copilotos de IA personalizados, permitindo personalizar as experiências do Microsoft 365 ou criar aplicações de copiloto únicas. Ele aproveita as tecnologias centrais dos modelos conversacionais de IA para transformar as experiências de clientes e colaboradores.

Com o Copilot Studio, os desenvolvedores podem desenhar, criar e implantar copilotos de IA voltados a cenários específicos, favorecendo o compliance e aumentando a eficiência.

GeneXus Enterprise AI: um framework proprietário para arquiteturas open source¶

GeneXus Enterprise AI oferece uma solução única para empresas que querem aproveitar o poder dos LLMs de forma segura, monitorada e econômica. Ela impulsiona a criação de assistentes de IA que se integram perfeitamente às operações existentes, aumentando a produtividade e a inovação.

Com foco na privacidade dos dados e na otimização dos gastos com IA, a GeneXus permite que os usuários resolvam problemas complexos usando linguagem natural, tornando a IA avançada mais acessível do que nunca.

Abstracta Intelligence, construída sobre o Tero¶

Abstracta Intelligence é uma plataforma de IA corporativa com painéis de impacto e programas de capacitação em IA. Ela é construída sobre o Tero, nosso framework agêntico open source para criar agentes de IA com consciência de contexto e aplicar a IA com segurança em fluxos de QA e de entrega de software.

Esse novo modelo de inteligência centrada nas pessoas ajuda as empresas a fechar a lacuna de Quality Intelligence, alcançando uma depuração 50% mais rápida, uma entrega de funcionalidades 30% mais rápida e ganhos de produtividade de 30% nas equipes de entrega.

O que torna a Abstracta Intelligence única

Acreditamos que a verdadeira inovação na entrega de software acontece quando a tecnologia e as pessoas trabalham juntas. A Abstracta Intelligence fecha a lacuna de Quality Intelligence ao conectar três camadas fundamentais (sistemas, contexto e pessoas) e combiná-las em um único modelo integrado:

• Framework Tero: uma base open source para criar agentes de IA para QA e entrega, conectada a ferramentas e dados corporativos reais.
• AI Experience (AIX): programas estruturados de adoção que ajudam as equipes a integrar a IA de forma eficiente e responsável, com o equilíbrio certo entre capacitação e governança.
• Painel de impacto: visibilidade em tempo real do tempo economizado, dos defeitos evitados e das melhorias na velocidade de entrega.

Browser Copilot: simplificando as interações na web¶

Desenvolvido pelos nossos especialistas na Abstracta, o Browser Copilot é um framework open source e revolucionário que integra assistentes de IA ao seu navegador. Ele é compatível com uma ampla variedade de aplicações, do SAP ao Salesforce, oferecendo assistência personalizada em diversas aplicações web.

O Browser Copilot melhora a experiência do usuário ao oferecer automação contextual e interoperabilidade, o que o torna uma ferramenta valiosíssima tanto para desenvolvedores quanto para usuários.

Convidamos você a ler nosso caso de sucesso da Bantotal.