A IA generativa está reescrevendo as regras da inteligência artificial. Você está pronto para isso?

O que é IA generativa?

Uma rápida olhada nas notícias torna evidente que a GenAI está em toda parte. Antes do boom da GenAI, o termo “Inteligência Artificial” estava associado a modelos de aprendizado de máquina. GenAI pode ser visto como um modelo de aprendizado de máquina criado para fornecer novos dados, em vez de fazer uma previsão sobre um determinado conjunto de dados. Baseia-se fortemente em modelos sofisticados de aprendizado de máquina, conhecidos como modelos de aprendizado profundo, que estimulam a tomada de decisões e o processo de aprendizagem do cérebro humano. Desde os últimos anos, os pesquisadores mudaram seu foco de encontrar um algoritmo de aprendizado de máquina que faça o melhor uso de um conjunto de dados específico para conjuntos de dados maiores, consistindo de milhões ou bilhões de pontos de dados, para treinar modelos e produzir resultados impressionantes.

A Adobe entrevistou 3.000 executivos e profissionais em funções CX para seu relatório e programa de pesquisa Adobe 2026 AI and Digital Trends, que desencadeou algumas vitórias iniciais para IA generativa e planos para IA de agente. O relatório afirma que é essencial que as organizações proporcionem experiências inovadoras aos clientes, que prevêem que nos próximos anos serão definidas por:

●      Altamente personalizado e antecipatório das necessidades do cliente em tempo real (80%).

●      Perfeita em pontos de contato digitais e físicos (72%).

●      Alimentado por IA, mas ainda parece humano e alinhado à marca (60%).

 De acordo com os dados publicados pela McKinsey em março de 2024, cerca de um terço das organizações em todo o mundo já utiliza GenAI diariamente para pelo menos uma das suas funções empresariais. A NVIDIA domina o cenário GenAI com suas GPUs, tendo a AMD e a Huawei como desafiantes. Para modelos básicos, os modelos GPT 3.5 e GPT-4 da Open AI, Anthropic (Claude), Google (Gemini), Mistral AI e Meta (Llama) são alguns dos modelos populares e conhecidos. Microsoft Azure, AWS, Google Cloud e Oracle são os principais fornecedores de nuvem e plataforma. Accenture, IBM, Deloitte e McKinsey são os influenciadores das séries/consultorias empresariais.

Como funcionam os modelos GenAI?

Treinamento:

Os modelos GenAI são construídos sobre modelos de IA básicos e em grande escala que começam aprendendo em vastos conjuntos de dados usando redes neurais profundas. Eles são treinados de forma a servir de base para inúmeras aplicações de IA. Os modelos básicos mais comuns são arquitetura baseada em transformadores, Redes Adversariais Generativas (GANs), Modelos de Linguagem Grande (LLMs) e modelos básicos multimodais.

Desenvolvimento:

O desenvolvimento de modelos geralmente envolve uma combinação de ajuste fino supervisionado (SFT) para conhecimento específico de tarefas e aprendizagem por reforço de feedback humano (RLHF) para alinhamento comportamental que deve executar tarefas específicas de geração de conteúdo. Isso pode ser feito por meio de ajuste fino ou aprendizagem por reforço com feedback humano.

Implantação e avaliação:

Após o treinamento e o desenvolvimento, os desenvolvedores e usuários são obrigados a avaliar e avaliar continuamente os resultados dos modelos GenAI e aperfeiçoá-los para maior precisão e relevância. Além disso, o desempenho desses modelos pode ser aprimorado por meio da Retrieval Augmented Generation (RAG). Esta estrutura garante que os modelos GenAI tenham acesso às informações mais recentes.

Lista de poder da IA: pessoas mais influentes em IA

Inovação e lançamento de bases 

Conhecido como o Padrinho da IA, Geoffrey Hinton lançou as bases para redes neurais profundas e retropropagação que tornaram possível o desenvolvimento da GenAI moderna.

Fundador do Mila (Quebec AI Institute), Yoshua Bengio, reconhecido por aprendizagem profunda, redes adversárias generativas (GANs) e incorporação de palavras.

• Ian Goodfellow(Diretor de ML, Apple), um pesquisador renomado, mais conhecido por inventar GANs (Generative Adversarial Networks) é um especialista em aprendizagem profunda. Sua contribuição é de aprendizado de máquina adversário e segurança, junto com seu livro definitivo, Deep Learning se tornou a base para todos os modelos GenAI.

• Jerry Liu(LlamaIndex) é o desenvolvedor da estrutura de dados para LLMs.

• Harrison Chase(LangChain) desenvolveu a estrutura dominante para a construção de fluxos de trabalho de agentes de IA.

Principais líderes e executivos da era generativa

• Fei-Fei Li, codiretor do Human-Centered AI Institute de Stanford e inventor do ImageNet forneceu os dados necessários para treinar modelos de aprendizagem profunda.

• André Ng, fundador da DeepLearning.AI e cofundador do Coursera, tem sido fundamental na educação da comunidade e na popularização da educação em IA.

• O pesquisador de IA israelense-canadense Ilya Sutskever, cofundador e ex-cientista-chefe da OpenAI, é mais conhecido por seu trabalho no estabelecimento da arquitetura principal de modelos GPT e segurança de IA.

GenAI em ação: o que os líderes da indústria pensam da GenAI

Jensen Huang, CEO da NVIDIA, cujo desenvolvimento de GPUs e da plataforma CUDA possibilitou o imenso poder computacional necessário para treinar a IA generativa moderna. Ele vê a IA generativa como a marca de um novo começo na revolução industrial. Ele enfatiza que a computação acelerada e o hardware GPU são o “novo petróleo”, juntamente com a plataforma CUDA da NVIDIA sendo a infraestrutura crítica para implantação e treinamento de modelos básicos.

Sam Altman, CEO da OpenAI, que fez a transição da GenAI de investigação para mainstream com o lançamento do ChatGPT em 2022. Ele tem pressionado pela transição da GenAI de uma “curiosidade de investigação para tecnologia mainstream”, para a qual é necessário um financiamento massivo no valor de 40 mil milhões de dólares. Sua visão de criação de mercado e o relacionamento com a infraestrutura de hardware da NVIDIA estão definindo o cenário atual da IA.

Elon Muska entrada através do xAI mostra suas tentativas de criar uma alternativa de “busca da verdade” aos LLMs. Sua empresa Neuralink desenvolve interfaces cérebro-computador aproveitando IA avançada para gerar dados de treinamento exclusivos com X.

Yann LeCun, Cientista-chefe de IA da Meta é altamente reconhecida por suas redes neurais convolucionais (CNNs) e pelo trabalho pioneiro em processamento de imagens. As redes neurais de LeChun revolucionaram o reconhecimento de imagens, o que lhe rendeu o Prêmio Turing, também conhecido como Prêmio Nobel de Computação. Ele molda sua estratégia de IA para plataformas usadas por bilhões, desafiando as noções de previsões apocalípticas de IA.

Demis Hassabis, o CEO do Google DeepMind está liderando os avanços em recursos multimodais (Gemini). A fusão da DeepMind e do Google Brain consolidou os esforços de IA da Alphabet. Os esforços de Hassabis criaram AlphaGo e AlphaFold.

Do texto à imagem e muito mais: ferramentas de IA a serem observadas

1)     Copiloto GitHub:É um programador de pares alimentado por IA que foi desenvolvido em parceria entre GitHub e OpenAI. Ele ajuda com sugestões de código em tempo real, preenchimentos automáticos e ajuda baseada em bate-papo diretamente em IDEs como VS Code, Visual Studio e JetBrains.

2)     Adobe Fireflyé uma ferramenta que vem da família de modelos generativos de IA desenvolvidos pela Adobe e foi projetada para criar, editar e aprimorar imagens, texto e gráficos vetoriais usando prompts de texto simples.

3)     Jaspe IAé uma plataforma de IA projetada tendo em mente as necessidades do domínio de marketing e dos criadores para gerar conteúdo de alta qualidade sob a marca. A plataforma é usada principalmente para redação de blogs, fins de mídia social, publicidade e reaproveitamento de conteúdo.

4)     Cláudio:Uma família de modelos avançados de linguagem grande e de alto desempenho e uma IA de conversação desenvolvida pela Anthropic. A ferramenta é conhecida por gerar raciocínio complexo, analisar grandes conjuntos de dados e escrever criativamente.

5)     Entusiasmo da IA:Um conjunto de ferramentas de IA para a modernização da subscrição de crédito para bancos, cooperativas de crédito e outros credores. 

• Geração de imagem:Adobe Firefly, DALL-E 3

• Geração de Áudio/Vídeo: ElevenLabs, Runway ML

• Tpróxima geração:ChatGPT, Claude, Gemini AI

• Marketing: Jasper AI, Anyword, Midjourney, Perplexity, HubSpot

• Para desenvolvedores:Copiloto GitHub, AlphaCode, Cohere

• Para segurança:Darktrace AI, Ayasdi, Zest AI

A fronteira da IA ​​aberta versus fechada

À medida que a corrida para acelerar a implementação da IA ​​esquenta, ainda permanece um longo debate sobre IA aberta versus IA fechada. Esta questão tem despertado particular interesse, se os modelos de IA devem ser acessíveis para inspeção pública, modificação e redistribuição ou devem ser mantidos como proprietários com acesso restrito. Modelos abertos, incluindo Mistral e Llama, permitem que os usuários modifiquem, vejam e apliquem os modelos de acordo com suas próprias necessidades. Inversamente, os modelos fechados são restritos ao público e só podem interagir com a interface do modelo. Os modelos próximos de IA oferecem alto desempenho, segurança e facilidade de uso quando comparados aos modelos abertos, apresentados por GPT-4 e Gemini. Eles mantêm os dados e a arquitetura privados para manter a vantagem sobre a concorrência. No que diz respeito à segurança, os controles proprietários permitem controles de segurança e proteção de dados.

O cenário de modelos abertos em 2026: DeepSeek, Qwen 3, Llama e Mistral Large 3 são alguns dos maiores fornecedores de modelos abertos e Claude Opus 4.5, GPT-5.2, GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude Sonnet e Gemini Pro 3 são alguns dos principais fornecedores de modelos fechados. O que a maioria das pessoas chama de “LLMs de código aberto” é mais precisamente chamado de “modelos de peso aberto”. Ambas as abordagens oferecem vantagens, riscos e aplicações de longo prazo distintas. Mesmo que os modelos fechados de IA continuem sendo amplamente utilizados em termos de volume total de tokens. No final de 2025, foi adotada uma abordagem híbrida em que as empresas utilizavam modelos fechados para tarefas genéricas e modelos abertos para fluxos de trabalho sensíveis e específicos de domínio.

As start-ups muitas vezes iniciam com modelos fechados para mantê-las atualizadas e depois migram lentamente para modelos abertos para reduzir custos operacionais. Eles dominam chatbots de suporte ao cliente, geração de conteúdo de marketing, prototipagem rápida, automação de pequenas e médias empresas e experimentos de IA de curto prazo. Modelos de código aberto são adotados nas empresas para ferramentas internas relacionadas à empresa, plataformas analíticas baseadas em IA, automação em recrutamento e RH, sistemas de segurança cibernética, infraestrutura de cidade inteligente, diagnósticos de saúde e agentes e copilotos de IA personalizados.

Poder expansivo da GenAI: quais problemas os modelos de IA generativa podem resolver

Os modelos GenAI, incluindo LLMs, modelos de difusão e GANs, são projetados para desenvolver conteúdo novo e original por meio de padrões e conjuntos de dados. Em diversos setores, eles são capazes de resolver problemas relacionados à análise de dados, personalização, criação de conteúdo e automação. 

1)      Geração de conteúdo e criatividade

 Gen AI é usado para escrever e redigir cópias de marketing, e-mails, artigos, documentação técnica e redação criativa, reduzindo o tempo gasto na redação manual de rascunhos. Ele também cria imagens fotorrealistas, modelos 3D, logotipos e animações a partir de prompts de texto. Por último, também pode gerar videoclipes, aplicar efeitos especiais e compor músicas para reduzir a necessidade de equipamentos de produção caros. ChatGPT (OpenAI), Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) e Gemini 1.5 Pro (Google) são amplamente utilizados para elaboração de blogs e textos de marketing. A McKinsey relata que até 2026, pelo menos 88% das empresas usarão GenAI em pelo menos uma de suas funções de negócios, com a maior parte dedicada à geração de conteúdo, tarefas criativas e marketing.

2)     Produtividade e Automação Empresarial

De acordo com a Pesquisa Global de Esperanças e Medos da Força de Trabalho de 2025 da PwC, entre 50.000 trabalhadores em 48 países responderam que os usuários diários do GenAI relatam ganhos de produtividade de 92%. Para aumentar a produtividade dos negócios, o GenAI automatiza tarefas rotineiras e repetitivas, incluindo entrada de dados, classificação e geração de relatórios e preenchimento automático de código, geração de casos de teste, tradução entre idiomas e depuração. Eles são chatbots avançados, 24 horas por dia, 7 dias por semana, que oferecem respostas personalizadas em linguagem natural e lidam com consultas complexas.

3)     Análise de dados e insights

Os modelos GenAI possuem a capacidade de analisar e resumir extensivamente grandes documentos, transcrições de reuniões ou feedback de clientes para obter insights importantes. Eles também podem reconhecer padrões nos dados de demanda nas cadeias de abastecimento e identificar transações fraudulentas. Eles podem desenvolver conjuntos de dados artificiais que podem imitar dados do mundo real, o que é útil para treinar outros modelos de IA, preservando a privacidade. 

Redefinindo a Análise Competitiva

As organizações podem usar modelos GenAI para gerar materiais mais técnicos, como imagens de maior resolução, materiais escritos de forma clara e, com economia de tempo e recursos, as organizações podem buscar novas oportunidades de negócios. O Walmart desenvolveu um sistema de “compras lideradas por máquinas” que usa IA generativa para prever as necessidades de estoque com base na análise preditiva do comportamento competitivo e dos padrões de demanda. Os resultados derivados do GenAI são cuidadosamente selecionados com as combinações de dados usados ​​para treinar os algoritmos devido aos enormes conjuntos de dados. A IA generativa tem a capacidade de simular como os rivais do mercado responderão a várias estratégias de preços antes de serem empregadas. A análise preditiva feita por esses modelos se dá por meio de dados históricos e padrões de acordo com a resposta do mercado, elasticidade da demanda e setor em que o mercado se encontra. Essas simulações incluem sazonalidade, dados de promoções antigas, estoque disponível e flutuações regulatórias simultaneamente.

Os sistemas de IA sabem analisar constantemente o cenário competitivo e como os participantes da competição se comunicam. Desde descrições de produtos e direitos autorais até imagens e mensagens principais, eles são conhecidos por identificar oportunidades. Por exemplo, a Amazon lançou o Lens Live, uma ferramenta de descoberta visual em tempo real que analisa automaticamente os produtos dos concorrentes. Seu sistema de personalização e descrição de produtos integrado à IA generativa permite adaptar as ofertas com base nas lacunas identificadas nos catálogos dos concorrentes. A tecnologia também identifica lacunas no conteúdo competitivo, incluindo tópicos, palavras-chave e abordagens que precisam ser abordadas de forma eficaz. Estas lacunas simbolizam oportunidades para captar públicos desfavorecidos. A IA verifica pesquisas, catálogos e mídias sociais para identificar as necessidades não atendidas. Caso o consumidor procure um produto oferecido pelo concorrente, o modelo avisa a organização imediatamente. Além disso, identifica grupos adjacentes onde as empresas podem se expandir. Ele processa muitos pontos de dados diariamente para identificar tendências emergentes.

A análise de sentimento tradicional classifica as opiniões como positivas, negativas ou neutras. GenAI aprimora a análise de sentimento tradicional existente, tornando-a mais sofisticada, para compreender narrativas, contextos emocionais e subtextos mais complexos. Marriott usa GenAI para processar avaliações de clientes em suas mais de 7.000 propriedades usando IA para avaliar a satisfação do cliente. Por exemplo, identificam quando os consumidores começam a associar um concorrente a atributos de sustentabilidade ou quando surgem questões específicas com um produto. Além disso, mapeia quem impulsiona essas narrativas: influenciadores, comunidades digitais ou mídia especializada. A Wayfair também usa seu Decorify para analisar o sentimento e as preferências do consumidor em design de interiores. 

Como as indústrias estão falando a linguagem da GenAI

Não há dúvida de que GenAI é uma das inovações mais comentadas, com o seu hype, torna mais imperativo levar em conta o que os líderes da indústria têm a dizer. O consenso conclui que a GenAI está mudando de chatbots de conversação para IA de agência, executando tarefas complexas. As empresas que priorizam a IA estão sempre buscando transformar seus respectivos setores, desde finanças, varejo até saúde.

Assistência médica

• Laboratórios BayRocks em sua busca para se tornar pioneira na inovação da IA, tem investido pesadamente em PNL (Processamento de Linguagem Natural), visão computacional e aprendizado de máquina.

• GE Saúdetem utilizado sua plataforma Edison para infundir IA em dispositivos de imagem, a Siemens Healthneers está usando gêmeos digitais alimentados por IA e companheiros de imagem inteligentes para diagnóstico preciso, e a Epic Systems, por meio de sua plataforma Cosmos, incorpora diretamente modelos preditivos em EHR.

• Butterfly Network usa Ultrasound-on-Chip™ (CMUT)para substituir os cristais piezoelétricos tradicionais, permitindo que uma sonda realize imagens de corpo inteiro. A empresa integra hardware com software baseado em IA para orientação de imagens, armazenamento em nuvem e interpretação. Da mesma forma, outra organização chamada Tempus Radiology, alimentada pela plataforma Tempus Pixel, usa IA para analisar imagens médicas para auxiliar os radiologistas. 

Financiar

• O “cérebro” da gestão de dinheiro da BlackRock, Aladdin (Asset, Liability, Debt, and Derivative Investment Network), é a plataforma central de tecnologia proprietária da empresa que fornece uma visão unificada, abrangente e em tempo real do risco e do desempenho do investimento.

• MasterCardtem usado intensamente o GenAI para o sistema de “Inteligência de Decisão” para detectar novos padrões de fraude para anomalias observadas em velocidade dupla em cartões comprometidos e reduzir falsos positivos. A Napier usa IA generativa e aprendizado de máquina em sua plataforma de conformidade inteligente para aprimorar a conformidade contra lavagem de dinheiro (AML) e crimes financeiros.

• Nubank,um neobanco da América Latina que tem aproveitado o modelo “AI-first”, está usando GenAI para gestão de riscos, cobranças e marketing.

Varejo

• Zaratem usado GenAI para criar gêmeos digitais dos modelos para imagens de marketing para exibir sua linha de roupas, a H&M está usando a tecnologia para prever e otimizar inventário e conselhos de estilo personalizados, e a Nike está gerando estilos de design com base em dados de desempenho dos atletas e usando aplicativos baseados em IA (Nike Fit) para medições personalizadas e precisas. 

• Sephora está a aproveitar o departamento Digital e TI da LVMH a todo vapor para otimizar as operações e melhorar a experiência do cliente em mais de 15 países. Outra empresa, o Carrefour, em parceria com a OpenAI, introduziu o Hopla em sua plataforma de e-commerce para selecionar os carrinhos de compras dos clientes de acordo com suas preferências personalizadas.

• LVMHestá trabalhando com o Google Cloud para atender suas 75 casas e atender aos requisitos exclusivos de cada casa. A empresa chama isso de “abordagem silenciosa”. O conglomerado também fez parceria com Rigsters e OKCC para desenvolver um modelo interno de produção de ativos que utiliza digitalização de produtos e GenAI para transformar produtos físicos em uma ampla gama de ativos digitais.

• L'Oréal Groupe e NVIDIAcolaborou em junho de 2025 para desbloquear o potencial da IA ​​em vários aspectos da beleza para criar experiências de beleza nunca antes imaginadas. A L’Oréal aproveitará a plataforma NVIDIA AI Enterprise e lançará o CREAITECH para dimensionar a renderização digital 3D dos produtos L’Oréal, para uma fusão de IA física e IA generativa, expandindo as possibilidades criativas.

Fabricação

• Grupo BMW usa GenAI para identificação em tempo real de defeitos de componentes em linhas de produção, Mercedes-Benz para assistentes de voz personalizados no carro e investiu fundos pesados ​​no treinamento de pessoal para se tornarem especialistas em IA, e Nissan para testes GenAI para projetar grades de carros, equilibrando requisitos estéticos, de refrigeração e aerodinâmicos.

• No setor aeroespacial e de maquinário pesado, a Airbus assume os projetos generativos para o desenvolvimento de peças de aeronaves mais leves e identifica mais de 600 casos potenciais de uso de GenAI em engenharia e ciência de dados. A Rolls-Royce implanta GenAI para analisar dados de sensores de testes para manutenção preditiva de motores a jato.

• Na indústria de eletrónica de consumo, a Bosch utiliza-o para criar dados de imagens sintéticas para formação em IA, reduzindo o tempo de desenvolvimento de sistemas de inspeção, o Flexitron para otimizar a programação de produção para o fabrico de eletrónica, reduzindo os tempos de ciclo, e a Schneider Electric utiliza algoritmos de automação orientados por IA para monitorizar o desempenho da máquina e otimizar a eficiência energética.

• Em maio de 2025, a Capgemini estendeu a sua parceria estratégica com a Mistral AI & SAP. Esta colaboração garantirá a implantação bem-sucedida de soluções personalizadas de IA com SAP para setores com requisitos de dados rigorosos. Com os revolucionários modelos GenAI da Mistral AI e BTP da SAP, a Capgemini desenvolverá vários casos de uso de IA empresarial facilmente acessíveis, com menor pegada de carbono. 

Mapeando a região da IA ​​e a adoção por país

Existem alguns países que lideram o desenvolvimento da IA. Em 2024, o setor privado de IA dos EUA investiu cerca de 109,1 mil milhões de dólares, representando aproximadamente 40% da I&D empresarial. Embora o Norte Global esteja a investir fortemente em infraestruturas de IA, a adoção e integração de modelos de IA nos países de rendimento médio (Brasil, Índia, Filipinas e Indonésia) está a acelerar a um ritmo acelerado.

A Cimeira de Impacto Índia-IA de 2026, onde 89 países e várias organizações internacionais participaram para assinar a Declaração de Nova Deli, enfatizou a partilha equitativa dos benefícios da IA. A cimeira mapeou o lançamento da próxima fase da estratégia de IA do país, que se concentrará no aumento da adopção da IA ​​em vários sectores e na expansão dos conjuntos de dados e da infra-estrutura informática. Na cúpula, a plataforma de IA soberana full-stack da Índia, Sarvam AI, revelou dois LLMs chamados Sarvam-30B (30 bilhões de parâmetros) e Sarvam-105B (105 bilhões de parâmetros). Isto abriu caminho para a Índia entrar num grupo de nações capazes de desenvolver modelos de IA de fronteira.

No início de 2026, os Emirados Árabes Unidos, a Índia e Singapura têm sido consistentemente classificados nos primeiros lugares na adoção da GenAI. Os Emirados Árabes Unidos relataram que mais de 50% da população activa utiliza ferramentas de IA. O governo tem integrado proativamente a IA no setor público e investido em infraestruturas digitais. Singapura está a receber um forte apoio do seu governo e também tem um foco estratégico em I&D. A Coreia do Sul tem sido um dos países que mais crescem na adoção de IA, onde o governo está desenvolvendo um modelo de desempenho em língua coreana de alta qualidade.

Em 2026, os EUA, através de uma estratégia de todo o governo focada na exportação da sua “pilha de IA”, lançando novo financiamento internacional para a IA através do Tesouro e do Ex-Im Bank, e estabelecendo padrões apoiados pelo NIST para a IA agente. As principais iniciativas incluem a implantação do "US Tech Corps" para IA, a consolidação da IA ​​em compras governamentais seguras (GovRAMP) e a promoção de parcerias público-privadas para fazer a transição da GenAI do piloto para a produção.

A Europa está a preparar-se agressivamente para acelerar a adoção da GenAI através da estratégia "Aplicar IA", com um financiamento de mais de 1,15 mil milhões de dólares através do Horizonte Europa para implementação em 10 setores-chave. As principais iniciativas do governo incluem o lançamento do Gabinete de IA para supervisionar modelos de uso geral, a expansão do "GenAI4EU" para impulsionar ecossistemas de inovação abertos e a implementação do quadro regulamentar da Lei da IA ​​para impulsionar uma IA soberana e confiável.

Em 2026, o governo do Médio Oriente está a acelerar a adopção da GenAI através de investimentos massivos em infra-estruturas apoiados pelo Estado, concentrando-se na IA soberana e integrando a IA agente nas empresas. As principais iniciativas incluem o Projecto Transcendence da Arábia Saudita, no valor de 100 mil milhões de dólares, o projecto de campus de IA de 5 gigawatts dos EAU (G42/NVIDIA) e desenvolvimentos massivos de centros de dados, visando a industrialização da IA.

GenAI vs Agentic AI: principais diferenças explicadas

• À medida que as empresas e os desenvolvedores continuam a avançar na corrida para integrar sistemas mais inteligentes e atualizar os seus sistemas existentes com IA. Os termos GenAI e IA de agência são frequentemente usados ​​de forma intercambiável, mas são três tipos diferentes de paradigmas de IA evoluídos. Eles representam autonomia, complexidade de tarefas e capacidades diferentes.

• GenAI cria novo conteúdo a partir de conjuntos de dados enquanto a Agentic AI realiza ações independentes para atingir metas. Ou seja, a Agentic AI é proativa e autônoma para resolver problemas complexos e a GenAI cria conteúdo com base em prompts.

• A Agentic AI pode processar problemas complexos com seus fluxos de trabalho de várias etapas, acompanhando o progresso e ajustando as estratégias com base nos resultados intermediários. Sua capacidade de planejamento é bastante poderosa, dado seu objetivo pode determinar etapas, dependências, recursos e execução necessários. GenAI se destaca em tarefas específicas com entradas e saídas definidas. Requer intervenção humana para lidar com tarefas complexas em cada etapa. Ao contrário da IA ​​de agência, a GenAI não pode rastrear o progresso, coordenar recursos ou ajustar prazos.

• GenAI opera de forma reativa, o que significa que todas as suas ações requerem iniciação humana e até mesmo os LLMs mais sofisticados permanecem adormecidos. A IA Agentic, com autonomia concedida, identifica quando a ação é necessária, determina as respostas adequadas, realiza o processo de tomada de decisão e avalia os resultados.

•  As aplicações Agentic AI incluem testes autônomos de software, otimização da cadeia de suprimentos, negociação algorítmica, automação de processos robóticos e manutenção preditiva. Pelo contrário, as aplicações da GenAI incluem suporte ao cliente, análise de dados, design e arte, geração de código e geração de conteúdo. 

KPIs para implementação GenAI: medindo o sucesso dos modelos GenAI

A escalabilidade e a implementação bem-sucedidas de modelos GenAI exigem que as empresas adotem vários modelos operacionais, que vão desde governança centralizada até modelos descentralizados incorporados aos negócios. O modelo apropriado e correto para cada organização depende da maturidade da IA, das capacidades tecnológicas existentes e da infraestrutura de dados. As empresas que se encontram na fase inovadora preferem modelos centralizados para uma governação rigorosa e, pelo contrário, as empresas com quadros de IA bem estabelecidos são suscetíveis de adotar modelos descentralizados para maior flexibilidade e inovação. Os modelos GenAI bem-sucedidos que vemos hoje já estiveram em fase de desenvolvimento e depois foram levados à fase de produção. Esses modelos provaram seu sucesso nas métricas de medição definidas para eles. Os projetos GenAI comprovam seu sucesso ao tornar as operações eficientes, a interface com o cliente impactante e a tomada de decisões mais rápida e informada. A questão que surge é como seu sucesso é medido?

As métricas de qualidade do modelo são essenciais porque ajudam a medir a eficácia e a precisão. As métricas integradas dão uma direção aos projetos GenAI, começando com como será sua melhoria. GenAI tem o poder de automatizar processos e reduzir erros humanos. Empresas como a Amazon usam robótica orientada por IA em armazéns para agilizar os processos, reduzir os custos operacionais e aumentar a eficiência. Definir métricas claras ajudará a projetar quais problemas a GenAI resolverá. A sua capacidade de gerar uma vasta gama de resultados ilimitados exige uma avaliação mais subjectiva. Os critérios para métricas baseadas em modelos, ainda em estágio experimental, permitem uma avaliação mais rica onde os resultados são observados de perto quanto à coesão, segurança, fluência, qualidade do texto, verbosidade, instrução seguida, resumo e fundamentação.

Para aproveitar todo o potencial da GenAI, as empresas investem em plataformas de IA ponta a ponta. Essas plataformas podem integrar todos os principais componentes necessários para desenvolver, implantar e gerenciar os modelos. As métricas do sistema assumem aspectos operacionais do sistema de IA, garantindo eficiência, confiabilidade e escalabilidade para suportar todas as necessidades da organização. As métricas de implantação ajudam a rastrear pipelines e modelar artefatos que são implantados, fornecendo insights sobre a capacidade, a governança e o impacto em toda a organização da plataforma de IA.

A capacidade dos modelos GenAI de melhorar a experiência do cliente e o desempenho de vendas por meio de conversas personalizadas. O tempo de resposta, a precisão e a adoção são importantes, pois afetam o envolvimento do cliente, impactando a qualidade e a confiança da decisão e medem seu valor. Netflix e Spotify usam IA para analisar o comportamento do usuário e prever preferências. Isso impulsiona vendas maiores, atrai novos leads e retém a atenção do cliente.

Ética da IA ​​generativa: preocupações e riscos proeminentes

Toda organização deseja ser a organização que prioriza a IA, e a pressa para adaptar, implementar e integrar a IA e outras novas tecnologias muitas vezes ignora os aspectos que prevalecem no outro lado. Elon Musk, sendo um dos pioneiros e pioneiros no setor de IA, tem sido vocal, mas paradoxal, em relação à IA generativa. As suas preocupações decorrem do potencial da GenAI para divulgar desinformação em grande escala. Musk, sendo um empreendedor visionário, está ciente dos benefícios que a GenAI trará, ao mesmo tempo que também acredita que esses benefícios devem ser equilibrados com os riscos potenciais associados à tecnologia.

Os líderes da indústria concordam amplamente que a GenAI também introduz um novo conjunto de riscos, grandes preocupações relacionadas com a segurança de dados, roubo de propriedade intelectual, “alucinações” e criação de “deepfakes”. As alucinações na IA ocorrem quando os textos produzidos pelos LLMs parecem plausíveis, mas são apoiados por fatos do mundo real, dados de treinamento ou contexto do usuário. A Sophos, no seu novo relatório “Beyond the Hype: The Business Reality of AI for Cybersecurity”, entrevistou 400 líderes de TI sobre a utilização da IA ​​na segurança. A pesquisa avaliou que, apesar de 65% terem adotado recursos GenAI, 89% dos líderes de TI estão preocupados com o fato de que falhas nas ferramentas de segurança cibernética GenAI possam colocar suas organizações em risco.

• No que diz respeito à segurança de dados, inserir dados pessoais sensíveis ou informações confidenciais em ferramentas públicas da GenAI pode levar a vazamentos de dados. Outra preocupação é que os dados inseridos nesses modelos possam ser armazenados e usados ​​para treinar modelos futuros, expondo potencialmente informações confidenciais a terceiros.

• GenAI permite phishing sofisticado, onde os cibercriminosos são capazes de gerar e-mails de phishing e campanhas de engenharia social altamente personalizados, convincentes e gramaticalmente perfeitos. A facilidade na criação de deepfakes é uma grande impressão de fraude e os invasores também podem manipular os modos para revelar dados seguros.

• Há litígios significativos e contínuos sobre se os modelos treinados em dados disponíveis publicamente violam os direitos de propriedade intelectual. O ritmo rápido de adoção está a ultrapassar a regulamentação formal, criando riscos para o cumprimento de leis emergentes, como a Lei da UE sobre IA. Persiste a ambiguidade em relação a quem detém os direitos autorais do conteúdo gerado pela IA.

• Modelos treinados em dados históricos podem levar a preconceitos raciais, de gênero ou políticos. Além disso, alguns líderes estão preocupados com o deslocamento descontrolado de trabalhadores nas áreas de codificação, criação de conteúdo e atendimento ao cliente. Por último, o enorme consumo de energia necessário para treinar e operar grandes modelos também está a levantar questões de sustentabilidade.

Investimentos liderando o cenário GenAI

O empreendimento global das principais empresas de tecnologia na GenAI, incluindo fornecedores de infraestrutura e de nuvem, foi estimado em cerca de 87 mil milhões de dólares nos primeiros 11 meses de 2025, o que foi quase o dobro dos primeiros 11 meses de 2024. A IA está entrando em outra nova fase em 2026, com a expectativa de que Alphabet, Amazon, Microsoft e Meta invistam um capital acumulado superior a US$ 650 bilhões em 2026. Eles estão se fortalecendo com os pesados ​​investimentos da GenAI; Google com US$ 75 bilhões para uso de IA em publicidade e pesquisa e OpenAI com US$ 100 bilhões provenientes de financiamento da Oracle e Softbank. A Oracle também tem como meta US$ 50 bilhões em parcerias com foco em IA nativa da nuvem. Em fevereiro de 2026, a Capgemini uniu forças com a OpenAI e a Frontier para acelerar a próxima era de transformação da IA ​​empresarial. Como membro fundador da OpenAI Frontier Alliance, a Capgemini trabalhará para abordar a lacuna de oportunidades de IA, concentrando-se nos desafios de negócios, dados, organizacionais e de integração de sistemas enfrentados pelos clientes, para implantar IA em toda a empresa.

GenAI está mudando de centrado em modelo para aplicativo, fluxos de trabalho de agente e integração. Após vários anos de experimentação, as organizações estão indo além dos modelos piloto. A adoção bem-sucedida exigirá harmonização de processos, melhoria de competências e governação para gerir a IA de forma segura e responsável. De acordo com a análise da indústria, até 2030, 80% do software empresarial será multimodal, demonstrando um aumento enorme que foi inferior a 5% em 2024. As principais tendências incluem sistemas de agentes multimodais que agem de forma autónoma, IA incorporada no software existente e convergência no desempenho do modelo.

A Agentic AI está transformando fluxos de trabalho e processos de tomada de decisão, com agentes autônomos sendo capazes de executar processos complexos em várias etapas. Ao mesmo tempo, DSLMs e SLMs também estão ganhando reconhecimento com suas soluções personalizadas e que preservam a privacidade, atendendo a regulamentações rígidas e fornecendo inteligência escalonável. Com a escalada contínua do combate ao branqueamento de capitais, à fraude onboarding, aos processos de cobrança e ao KYC, os crimes financeiros estão a evoluir e a defesa antifraude avançada está a tornar-se essencial, especialmente contra deepfakes e documentos sintéticos. Além disso, prevê-se que a IA incorporada no software existente se tornará mais comum do que as ferramentas independentes, uma vez que os utilizadores estão a preferir experiências de IA mais passivas. Olhando para o futuro, os principais laboratórios de IA mudarão seu foco para aplicações mais verticalizadas e específicas de domínio para fornecer uma experiência de usuário mais personalizada, em vez de inteligência geral.