O que é IA (inteligência artificial)?

IA é um termo abrangente para ferramentas e sistemas desenvolvidos para realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como compreender a linguagem ou reconhecer padrões. A IA confere às máquinas a capacidade de compreender, comunicar, aprender, resolver problemas e criar. A IA é o produto de várias disciplinas, incluindo ciência da computação, ciência de dados, linguística, neurociência, filosofia (particularmente o estudo da lógica) e psicologia.

>A IA representa um paradigma transformador na análise de dados, permitindo insights em uma escala e velocidade que superam muito a capacidade humana. Hoje, empresas em todo o mundo utilizam IA para tarefas como recuperação, correlação e processamento de dados. Está integrado em usos diários, como observabilidade, segurança cibernética, experiência do cliente e gestão de riscos.

Em 1950, Alan Turing (sim, o famoso decifrador de códigos da Segunda Guerra Mundial) publicou "Computing Machinery and Intelligence", que aprofundou a noção de inteligência de máquina.¹ Então, em 1956, John McCarthy criou o Projeto de Pesquisa de Verão sobre Inteligência Artificial em Dartmouth, cunhando o termo inteligência artificial e consolidando a IA como um campo de estudo.²

ELIZA, o primeiro chatbot, foi criado em 1966 por Joseph Weizenbaum.³ ELIZA usava processamento de linguagem natural (PLN) para imitar a interação humana e enganar os usuários, fazendo-os acreditar que se tratava de um psicoterapeuta.

Depois vieram os anos 80, uma década conhecida pelo "boom da IA".⁴ Essa era focou em sistemas especializados — programas baseados em regras que imitam a tomada de decisões — o que despertou entusiasmo sobre o potencial da inteligência de máquina, embora o aprendizado profundo e os grandes modelos de linguagem (LLM) ainda estivessem a décadas de distância.

Após um período de estagnação no final dos anos 80 — causado por altas expectativas, capacidade computacional limitada e resultados decepcionantes — o entusiasmo e o financiamento secaram. Esse período ficou conhecido como o "inverno da IA", que durou até o ressurgimento do interesse no final dos anos 1990 e início dos anos 2000, quando foram introduzidos agentes de IA e a capacidade de automação foi aprimorada. Desde o primeiro Roomba em 2002 e os rovers Spirit e Opportunity da NASA pousando em Marte em 2004 até os mecanismos de recomendação baseados em machine learning (ML) das plataformas de redes sociais e da Netflix, a IA estava em toda parte. Em 2011, ocorreram duas grandes conquistas em IA: o Watson da IBM e a Siri da Apple. Assim, a IA passou a fazer parte do cotidiano, mas ainda era controlada principalmente por engenheiros e empresas.

Pulando para 2022: o lançamento do ChatGPT pela OpenAI tornou a IA generativa fácil e acessível ao público em geral. Enquanto o BERT5 do Google foi lançado em 2018, o ChatGPT foi uma revolução global, dando início a uma nova era de inovação. Alguns podem chamar isso de novo boom da IA, marcando um marco significativo na adoção da IA.

A IA é importante porque é a base de uma parte significativa da inovação tecnológica moderna. Embora nem toda nova tecnologia use IA, a IA costuma ser usada nos bastidores. À medida que a quantidade de dados produzidos e consumidos cresce, e os ecossistemas digitais se tornam cada vez mais complexos, as organizações podem ter dificuldade em ver claramente suas operações.

A IA pode ser uma ferramenta inestimável para auxiliar as organizações na execução de tarefas complexas relacionadas a dados em grande escala, quando utilizada corretamente. A tecnologia sofisticada de IA pode aumentar a velocidade e a precisão das operações relacionadas a dados que orientam as decisões empresariais. Por exemplo, na projeção de demanda, a IA pode analisar dados históricos de vendas para prever quanto estoque deve ser encomendado. Quando bem aplicada, a IA promove a inovação ao transformar a maneira como trabalhamos e vivemos.

À medida que a adoção continua, a IA tem o potencial de assumir tarefas comuns e repetitivas, permitindo que os humanos se dediquem a tarefas mais importantes que exigem pensamento criativo e crítico. No entanto, a qualidade da IA depende da qualidade dos dados com os quais foi treinada e a sofisticação da tecnologia.

A IA funciona empregando machine learning, deep learning, processamento de linguagem natural e redes neurais para analisar dados, reconhecer padrões e simular aspectos da cognição humana.

Machine learning

O machine learning utiliza algoritmos para aprender a partir de dados, reconhecendo padrões e relações entre os pontos de dados, e os utiliza para melhorar o desempenho em tarefas ao longo do tempo. Esse princípio básico permite que os computadores façam previsões em novos contextos. Machine learning está por trás da capacidade da IA de reconhecer e responder a sentimentos e se adaptar a novos dados ou ambientes em mudança. Ele é responsável por funcionalidades de IA como análise de sentimentos, detecção de anomalias, reconhecimento de imagem e análise preditiva.

As organizações podem usar modelos de machine learning pré-treinados com novos dados ou treinar seus modelos do zero.

Processamento de linguagem natural

Processamento de linguagem natural (PLN) é uma forma de IA que depende de algoritmos de machine learning, aprendizado profundo e linguística computacional para ensinar aos computadores a linguagem humana (ou natural). PLN é uma camada fundamental da tecnologia que permite o reconhecimento de fala, busca semântica, chatbots e mais usos relacionados à linguagem.

Graças ao PLN, os computadores podem reconhecer, processar, entender e gerar linguagem humana.

Redes neurais

Redes neurais são um tipo de algoritmo de machine learning que permite aprendizado profundo. Esses algoritmos são modelados com base na estrutura do cérebro humano (daí o nome “neural”) e possuem recurso de tecnologia avançada de reconhecimento de padrões. Camadas de nós analisam conjuntos de dados complexos e vastos.

As várias camadas entre as camadas de entrada e saída de uma rede neural profunda permitem o aprendizado profundo. Isso, por sua vez, permite que os recursos de dados sejam extraídos automaticamente. Embora não sejam réplicas exatas do cérebro, as redes neurais são modelos computacionais simplificados, inspirados na estrutura e função do cérebro, que permitem um reconhecimento de padrões muito eficaz.

Aprendizado profundo

O deep learning é um subconjunto do machine learning que usa redes neurais multicamadas para aprender e extrair automaticamente recursos de grandes quantidades de dados. Esses modelos são inspirados na estrutura do cérebro humano e se destacam no reconhecimento de padrões complexos.

Treinamento e ajuste fino de IA

O treinamento em IA refere-se ao processo de treinar algoritmos de machine learning para aprender padrões estatísticos a partir de dados. O ajuste fino ensina os modelos a executar tarefas específicas.

Primeiro vem o treinamento de IA, com o qual o algoritmo recebe um conjunto de dados e então aprende a fazer previsões por meio de uma das várias técnicas de treinamento:

• Aprendizado supervisionado é um processo de reconhecimento de padrões. Dados rotulados são inseridos em um algoritmo de machine learning que reconhece as relações entre os pontos de dados e seus rótulos. Ao aprender associações estatísticas entre esses relacionamentos, ele pode prever os rótulos corretos para pontos de dados semelhantes.
• Aprendizado não supervisionado refere-se ao treinamento de algoritmos em dados não rotulados para encontrar padrões ou estruturas ocultas. As tarefas incluem clustering (como agrupar itens semelhantes) e redução de dimensionalidade (como simplificar dados enquanto preserva recursos específicos).
• O aprendizado semi-supervisionado é um híbrido de aprendizado supervisionado e não supervisionado, no qual um modelo é ensinado com dados rotulados e não rotulados. O objetivo é melhorar o desempenho do modelo em tarefas como classificação ou regressão.

Depois que um modelo é treinado, as equipes podem começar a ajustá-lo. Tarefas como detecção de anomalias ou análise de sentimentos geralmente são abordadas ajustando modelos pré-treinados existentes. Isso é mais rápido, menos intensivo em recursos e mais econômico.

Embora a IA dependa do treinamento e ajuste fino para entregar resultados precisos e relevantes, ela depende principalmente da qualidade dos dados com os quais é treinada. É por isso que o processo de treinamento e ajuste fino começa com a coleta e o pré-processamento dos dados. E quanto mais completo for esse processo, melhores serão os resultados da IA.

Embora a IA inclua várias tecnologias, também existem muitos tipos de IA.

IA restrita

A IA restrita é treinada para executar tarefas muito específicas. É o tipo de IA mais usado atualmente. Pense em sistemas de reconhecimento de voz e fala, chatbots básicos (normalmente baseados em regras ou em recuperação, ao contrário dos modelos generativos que criam conteúdo original) e sistemas de recomendação (como os utilizados por serviços de streaming).

IA geral

A IA geral é um tipo teórico de IA que pode aprender, entender e se adaptar para realizar diferentes tarefas em um conjunto amplo ou geral de casos de uso.

Podemos ilustrar melhor o conceito de IA geral comparando-o com a robótica como um exemplo prático, em que a maioria dos sistemas ainda está limitada a funcionalidades restritas e pré-definidas. Robôs que podem se adaptar e ajustar suas ações com base no ambiente dependem da visão computacional e de algum pré-treinamento para entender seu entorno, mas estão limitados a circunstâncias, configurações e parâmetros familiares.

Por exemplo, um braço robótico programado para colocar o conteúdo de uma lata de refrigerante em um copo só pode fazer isso com parâmetros fixos (ou seja, o mesmo tipo de lata de refrigerante, na mesma sala, com um volume consistente de líquido). Se lhe dessem uma garrafa de vidro, o colocassem em uma sala diferente com uma mesa mais alta ou lhe dessem uma taça de champanhe em vez de um copo, ele não conseguiria realizar a tarefa. A IA geral permitiria que o braço robótico entendesse conceitualmente a tarefa de servir uma bebida e se adaptasse a novos recipientes, ambientes e restrições.

IA generativa

A IA generativa se distingue por sua capacidade de gerar ou criar texto, código, software, imagens e vídeos novos e originais. A IA generativa usa machine learning para se adaptar e aprender com suas interações com os usuários. Ele também usa LLMs, PNL, redes neurais, bancos de dados vetoriais e vários tipos de algoritmos para analisar prompts e produzir respostas.

Os modelos de IA generativa são treinados em grandes conjuntos de dados para aprender relações entre vários pontos de dados. Esse tipo de reconhecimento de padrões é o que permite que os modelos de IA generativa façam previsões quando solicitados ou consultados. Então, quando a IA generativa gera uma resposta na forma de novo conteúdo, essa resposta é o produto de uma previsão muito sofisticada.

Conheça em detalhes 15 casos de uso de IA generativa.

Quando bem treinada, a IA oferece benefícios significativos para empresas e indivíduos em todos os setores. Seus poderosos recursos de automação impulsionam a eficiência e a precisão em diversos contextos, aprimoram as experiências dos clientes por meio da personalização e ajudam as organizações a gerenciar custos otimizando as operações.

• Maior eficiência: a automação impulsionada por IA é uma inovação para organizações que buscam melhorar a eficiência. Não importa se é usada por engenheiros de confiabilidade de site (SREs) para ajudar a monitorar e otimizar o desempenho ou por representantes de atendimento ao cliente para atender consultas, permitindo que os funcionários se concentrem em casos de alta prioridade, a capacidade da IA de processar grandes quantidades de dados em escala é fundamental para melhorar a eficiência.
• Melhores decisões de negócios: se estiver usando um modelo sofisticado e bem treinado, os recursos de análise de dados de IA em grande escala podem auxiliar significativamente nas habilidades humanas. No caso da análise de causa-raiz ou do gerenciamento de riscos, a IA pode fornecer insights mais precisos, minimizando o erro humano. Isso se traduz em melhores decisões de negócios orientadas por dados.
• Experiências aprimoradas para os clientes: a busca com IA pode oferecer aos clientes experiências sofisticadas e conversacionais que entregam resultados relevantes. De chatbots disponíveis 24/7 a recursos de personalização habilitados por IA, os clientes se beneficiam de um serviço mais rápido, experiências personalizadas e solução de problemas mais eficiente, aumentando sua satisfação geral e engajamento com as marcas. Saiba como criar uma estratégia de experiência digital do cliente com tecnologia de IA.
• Economia de custos: ao melhorar a eficiência e a exatidão, otimizar as operações e construir maior fidelidade à marca com experiências aprimoradas do cliente, a IA acaba tendo um impacto positivo nos resultados financeiros. Inclusive, 82% dos líderes de TI acreditam que podem aumentar a receita com sua capacidade de ingestão de dados em tempo real, usar ferramentas de análise de dados para tomada de decisões de negócios e usar IA para insights orientados por dados.

Apesar das inúmeras vantagens para organizações e usuários e do ritmo acelerado de desenvolvimento e adoção nos últimos anos, a IA ainda apresenta limitações e desafios que merecem ser abordados.

• Viés: a qualidade da IA generativa dependa da qualidade dos dados com os quais é treinada. E existe um risco inerente de treinar a IA com dados enviesados, principalmente aqueles dados que as pessoas não percebem que estão enviesados. Isso pode reforçar vieses inconscientes e, na prática, ter consequências devastadoras. Considere organizações de saúde que dependem da IA para processar sinistros ou organizações policiais que usam IA em investigações criminais. Alguns sistemas de IA usados na triagem de currículos exibiram vieses, penalizando currículos com termos associados a mulheres e rebaixando candidatos de faculdades para mulheres.
• Preocupações éticas: a IA gera muitas questões éticas. A IA é treinada com dados privados ou dados que são propriedade intelectual de indivíduos que não deram consentimento explicitamente? É um modelo de reconhecimento facial treinado com imagens de câmeras de rua sem o conhecimento das pessoas? A IA generativa, em particular, gerou muitas questões relacionadas à violação de direitos autorais e imagens roubadas. O uso responsável e ético da IA é uma preocupação constante para reguladores e organizações.
• Deslocamento de empregos: embora a IA deva ser usada como uma ferramenta para ampliar as habilidades humanas, suas capacidades de automação já estão levando ao deslocamento de empregos em muitos setores, do entretenimento à manufatura.
• Explicabilidade: os modelos de aprendizado profundo são algoritmos extremamente complexos. Eles funcionam como caixas-pretas. Isso dificulta entender como eles tomam decisões e, por isso, verificar se as respostas deles estão certas ou não.

Esses desafios exigem consideração cuidadosa por parte de usuários individuais, organizações e governos. A IA tem o potencial de promover uma enorme democratização e inclusão. Para aproveitar totalmente esses benefícios, os tomadores de decisão devem promover e aplicar o uso responsável e ético.

As organizações aplicaram IA em uma ampla gama de setores e casos de uso.

Aplicações empresariais de IA

Para as organizações, a IA está revolucionando as operações, a segurança cibernética e a tomada de decisões.

• Análise de dados: a análise de dados impulsionada por IA é o alicerce da observabilidade e da segurança cibernética. A capacidade da IA de analisar conjuntos vastos e diversos de dados permite que as organizações correlacionem informações em diferentes domínios para obter melhores insights de negócios e melhorar a detecção de anomalias e a análise de causa-raiz.
• Atendimento ao cliente: chatbots e assistentes virtuais ajudam os agentes de atendimento ao cliente a classificar tickets e oferecer um serviço personalizado 24 horas por dia. A IA pode ser utilizada em mecanismos de recomendação ou em recursos de busca conversacional que aprimoram o engajamento do cliente e a relevância geral dos resultados.

Usos específicos de IA por setor

Alguns setores têm usado a IA há décadas, enquanto outros, como manufatura e saúde (especialmente a assistência médica voltada para pacientes), estão começando a implementar a IA para enfrentar seus desafios únicos.

• Saúde: a IA é usada para diagnósticos, planejamento de tratamentos personalizados e aceleração dos processos de descoberta de medicamentos.
• Finanças: os sistemas de detecção de fraudes, a negociação algorítmica e as avaliações de risco de crédito são aprimorados pela capacidade da IA de processar e analisar dados financeiros complexos.
• Manufatura: a IA capacita a robótica a assumir tarefas perigosas e repetitivas e permite a manutenção preditiva, o controle de qualidade e a otimização da cadeia de suprimentos.
• Varejo: a IA oferece recomendações personalizadas de produtos e projeção de demanda, melhorando a experiência do cliente e otimizando as operações.

Aplicações de IA para consumidores

De "Ei, Siri!" a "Alexa, toque …," a IA se tornou parte do cotidiano das pessoas. Por trás de tudo isso: IA.

• Dispositivos domésticos inteligentes: desde navegar na internet até ligar ou desligar as luzes, dispositivos com inteligência artificial, como o Google Home e o Amazon Echo, trazem automação diretamente aos consumidores.
• Streaming personalizado: plataformas como Netflix e Spotify usam algoritmos de recomendação de IA para adaptar o conteúdo às preferências individuais.
• Aplicativos de fitness e saúde: ferramentas com tecnologia de IA oferecem coaching, monitoramento de atividades e planos de fitness personalizados para ajudar os usuários a alcançar suas metas de bem-estar.

À medida que as organizações continuam a integrar a IA tradicional e a adotar a IA generativa, o futuro está repleto de possibilidades: novas funcionalidades, novos produtos e avanços tecnológicos transformadores. O futuro também exige um desenvolvimento responsável da IA, garantindo o uso ético, justiça e transparência à medida que a adoção se acelera globalmente.

A IA generativa, em particular, está prestes a redefinir a criação de conteúdo, o design de produtos e a solução de problemas. Enquanto isso, a IA geral — ainda um objetivo distante — continua sendo a maior ambição dos cientistas e inovadores, que sonham com uma IA unificada, um "cérebro" capaz de executar várias tarefas e controlar várias máquinas.

Search AI, a fusão da tecnologia de busca e inteligência artificial, promete melhorar o compartilhamento de conhecimento e a eficiência operacional, simplificando os processos internos e a experiência do cliente. Embora a busca tenha revolucionado a recuperação de informações por meio de sua capacidade de retornar instantaneamente resultados relevantes de conjuntos de dados massivos, ela ainda pode ter dificuldades para entender totalmente o contexto e gerar insights mais aprofundados. E, embora a IA seja excelente na análise de padrões complexos e na geração de insights, ela pode não ter precisão na localização e no acesso a informações específicas em vastos armazenamentos de dados. Ao combinar a IA com as tecnologias de busca, você obtém o melhor de ambas, criando a capacidade única de transformar dados não estruturados nas respostas de que você precisa.

A Search AI Platform da Elastic, uma solução de ponta a ponta, transforma o crescimento exponencial de dados não estruturados e subutilizados em respostas corretas, ações impactantes e resultados significativos que podem ajudar as organizações a tomar melhores decisões, maximizar a eficiência, impulsionar a inovação, elevar as experiências dos clientes, melhorar a resiliência operacional e mitigar riscos de segurança.

A Search AI Platform serve como base para as duas soluções prontas para uso da Elastic: Elastic Observability e Elastic Security. É a plataforma preferida dos desenvolvedores que buscam criar aplicativos e serviços de última geração com tecnologia de IA generativa. A plataforma é aberta por design, desenvolvida para garantir desempenho e focada na inovação.

Descubra o Elastic Search AI.

• Guia abrangente de IA nos negócios
• Guia abrangente de IA em segurança cibernética
• Adoção de IA em segurança cibernética: principais casos de uso e erros a evitar
• Como criar uma estratégia de experiência digital do cliente com tecnologia de IA
• IA no governo
• O que é a Search AI?
• O que é a IA generativa?
• O que é IA conversacional?

Como a IA é usada na busca e descoberta?

Os sistemas de busca modernos utilizam IA para ir além da mera correspondência de palavras-chave, analisando também semântica, contexto e comportamento do usuário. Os modelos de IA priorizam resultados relevantes e destacam insights que, de outra forma, poderiam passar despercebidos, o que é crucial tanto em situações de uso de consumidores quanto em ambientes empresariais.

Além disso, a IA melhora a busca ao interpretar a linguagem com mais precisão, considerando o contexto, a formulação e o comportamento do usuário. Com a IA, os sistemas podem apresentar informações relevantes mesmo quando as consultas estão incompletas ou ambíguas. Isso é ainda mais útil em conjuntos de dados grandes ou complexos.

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Qual é a diferença entre IA e machine learning (ML)?

Enquanto a IA abrange uma variedade de tecnologias, desde sistemas baseados em regras até robótica, o ML usa métodos estatísticos para aprender com dados. IA é o campo mais amplo que inclui qualquer método de simular inteligência semelhante à humana em máquinas. O ML é uma abordagem orientada por dados dentro da IA, em que os algoritmos aprendem com a experiência em vez de depender de regras codificadas. 

Aprofunde-se nas diferenças entre machine learning e IA.

O que é IA generativa e como ela difere da IA tradicional?

Ao contrário da IA tradicional, que identifica ou responde com base em entradas, a IA generativa gera saídas completamente novas. Ele aprende a estrutura, o estilo e as relações a partir dos dados e usa isso para gerar resultados inovadores. A IA tradicional geralmente se concentra em análise, classificação ou previsão. Os modelos generativos ampliam o papel da IA, passando de apoio à tomada de decisões para a criação de conteúdo.

1. A. M. Turing, "Computing Machinery and Intelligence," Mind 49: 433–460, 1950.

2. Dartmouth, "Artificial Intelligence Coined at Dartmouth," 1956.

3. Joseph Weizenbaum, Communications of the ACM, "ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine," 1966.

4. Thomas Haigh, "Historical Reflections: How the AI Boom Went Bust," 2024.

5. Devlin, Jacob, "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding," 2019.