Há até pouco tempo, ninguém tinha ouvido falar em inteligência artificial generativa (ou IA generativa). Hoje, é difícil passar um dia sem ser impactada por ela. Seja usando o ChatGPT ou conversando com o Ailo – o assistente inteligente do iFood –, ela já está definitivamente entre nós.
Essa popularização do uso de modelos inteligentes gera uma curiosidade para saber como funciona a IA generativa, quais são suas aplicações práticas – da criação de imagens a diagnóstico médico – e qual será seu futuro.
Se você está nesse time, vem com a gente que o iFood News explica tudo o que está relacionado à IA generativa, como modelos de linguagem, deep learning e até se essa é uma bolha ou uma tecnologia que veio para ficar.
Afinal, o que é IA generativa?
A IA generativa é um ramo da inteligência artificial capaz de criar conteúdos originais (como textos, imagens, músicas ou códigos) a partir de dados previamente aprendidos.
Diferentemente dos sistemas de IA tradicionais, que se limitam a analisar e classificar dados existentes, a IA generativa produz informações completamente novas baseadas nos padrões aprendidos durante o seu treinamento.
Ou seja, enquanto a IA tradicional responde a perguntas pré-definidas ou executa tarefas repetitivas (como recomendar um produto ou identificar uma fraude), a IA generativa vai além: ela inventa, redige, desenha e interage de maneira bem parecida com a humana.
Enquanto a IA tradicional pode identificar se uma imagem contém um gato, um sistema generativo pode criar uma imagem inteiramente nova de um gato baseando-se nas características aprendidas de milhares de imagens similares.
Exemplos de inteligência artificial generativa
Em se tratando de IA generativa, alguns exemplos práticos do dia a dia incluem: assistentes virtuais que respondem a perguntas complexas, ferramentas que criam apresentações automáticas a partir de tópicos, aplicações que geram legendas criativas para redes sociais e sistemas que produzem arte digital personalizada.
Um exemplo bastante conhecido é o ChatGPT, que usa modelos de linguagem avançados para conversar conosco em uma linguagem natural e produzir textos complexos. Outro é o DALL-E, que cria imagens a partir de comandos de texto.
Essas ferramentas se baseiam em técnicas de machine learning e deep learning, que permitem à IA aprender com grandes volumes de informação e aprimorar suas respostas ao longo do tempo.
E tem também, a IA conversacional, que está transformando a comunicação entre pessoas e máquinas, impulsionando mudanças em áreas como educação, marketing, atendimento e criação de conteúdo. Por isso, entender a IA generativa é essencial para acompanhar as inovações que moldam o nosso futuro.
OK, e como funciona a IA generativa?
Por trás da aparente mágica dessas ferramentas, operam modelos matemáticos avançados, conhecidos como redes neurais profundas.
Modelos de Machine Learning
A inteligência artificial generativa se baseia em algoritmos avançados de machine learning que processam enormes quantidades de dados para identificar padrões e relações complexas.
Esses modelos aprendem por meio de exemplos, ajustando continuamente os seus parâmetros internos para melhorar a qualidade das suas produções.
Redes Neurais e Deep Learning
O coração da IA generativa são as redes neurais profundas, especialmente as arquiteturas que simulam o funcionamento do cérebro humano.
Essas redes processam informações em múltiplas camadas; cada uma delas é responsável por identificar características específicas dos dados, desde elementos básicos até padrões complexos.
Arquiteturas Transformer
Os modelos Transformer revolucionaram a IA generativa, especialmente na geração de texto. Essa arquitetura, desenvolvida pela Google, usa mecanismos de atenção que permitem ao modelo focar nos elementos mais relevantes do contexto, resultando em gerações mais coerentes e contextualmente apropriadas.
Como é o processo de treinamento
O treinamento de modelos de IA generativa envolve três fases principais:
- Pré-treinamento com grande volume de dados;
- Ajuste fino para tarefas específicas;
- Otimização por meio de feedback humano.
Durante o pré-treinamento, o modelo aprende padrões gerais da linguagem ou do domínio específico. O ajuste fino especializa o modelo para aplicações particulares, enquanto o feedback humano aprimora a qualidade e segurança das respostas.
Principais tipos de IA generativa
Texto (LLMs)
Os Large Language Models (LLMs, ou grandes modelos de linguagem) representam a categoria mais conhecida da IA generativa.
O ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, se tornou o exemplo mais popular, uma vez que é capaz de conversar conosco de maneira natural, escrever artigos, responder perguntas complexas e até mesmo criar código.
O Google Gemini também é uma inteligência artificial generativa, e oferece integração nativa com serviços Google, enquanto Claude, da Anthropic, foca em conversações mais seguras e análises detalhadas.
Imagens
As ferramentas de geração de imagens transformaram a criação visual. DALL-E 2 e DALL-E 3 criam imagens fotorrealistas a partir de descrições textuais. O Midjourney especializou-se em arte digital de alta qualidade, enquanto Stable Diffusion oferece uma alternativa open-source com personalização avançada.
Vídeo
A nova fronteira da IA é a criação de vídeos. Alguns exemplos que estão rodando são o Sora, da OpenAI – que gera vídeos de alta qualidade a partir de prompts textuais – e o RunwayML oferece ferramentas profissionais para edição e criação de vídeos, enquanto outras plataformas focam em animações e conteúdo específico para redes sociais.
Código
No campo da programação, o GitHub Copilot revolucionou o desenvolvimento de software, sugerindo código em tempo real e acelerando significativamente a programação. E o Tabnine oferece funcionalidades similares com foco em privacidade empresarial, enquanto o Amazon CodeWhisperer integra-se com serviços AWS.
Áudio
A síntese de voz avançada permite criar narrações personalizadas usando a IA. a ElevenLabs produz vozes humanas extremamente realistas; a Murf oferece vozes profissionais para conteúdo comercial, e outras ferramentas focam na criação musical e efeitos sonoros.
Onde essa tecnologia já é aplicada
Quando a inteligência artificial generativa surgiu, seu uso estava concentrado em empresas de tecnologia ou digitais, já que o treinamento exige grandes quantidades de dados e poder computacional.
Mas hoje, como comentam Davenport e Mittal, em um artigo para a Harvard Business Review, uma vez que um modelo generativo é treinado, ele pode ser “ajustado” para um domínio de conteúdo específico com muito menos dados.
Por isso, os autores acreditam que seu uso deve se expandir para outras áreas nos próximos anos. “Há potencial para a IA generativa causar impacto nos cuidados com a saúde e nas ciências da vida – para fazer diagnósticos, por exemplo, ou encontrar novas curas para doenças”, escrevem os autores.
A IA generativa já está sendo aplicada em diversas áreas, como:
Marketing e criação de conteúdo
Ferramentas como o ChatGPT produzem textos, roteiros, artigos e descrições automáticas, otimizando o trabalho de jornalistas, redatores e equipes de marketing.
Educação
Tutores virtuais personalizados adaptam-se ao ritmo de aprendizagem individual, oferecendo explicações customizadas – um exemplo é o AprendiZAP, ferramenta usada pela Fundação 1Bi, ONG parceira do iFood. Além disso, a IA é usada na criação de material didático e de simulações educativas para proporcionar experiências imersivas de aprendizagem.
Desenvolvimento de Software
Ferramentas como o GitHub Copilot ajudam desenvolvedores a escrever e revisar códigos, enquanto o debugging assistido identifica e corrige erros rapidamente.
Saúde
Na análise de exames, a IA generativa já assiste radiologistas na interpretação de imagens médicas. E a descoberta de medicamentos tem acelerado por meio da simulação molecular.
Arte e entretenimento
Hoje, já existe criação musical automatizada que produz trilhas sonoras personalizadas – e geração de roteiros e narrativas para jogos e entretenimento.
Design
Modelos como o DALL-E e o Midjourney geram imagens, ilustrações e conceitos criativos a partir de simples descrições em texto;
Atendimento ao cliente
IAs conversacionais oferecem suporte automatizado, respondendo dúvidas e personalizando a experiência dos usuários.
IA no seu pedido do iFood
Claro que não podemos deixar de falar do iFood, que utiliza mais de 130 modelos de IA generativa em sua operação – muitos deles rodam em cada pedido feito no app.
E a empresa segue desenvolvendo novas soluções.“Queremos usar IA generativa para trazer uma forma mais conversacional para pedir comida e para tirar dúvidas de restaurantes, por exemplo”, explica Thiago Cardoso, diretor de Dados e IA do iFood.
Esses casos mostram como a inteligência artificial generativa está deixando de ser uma promessa futurista para se tornar parte concreta do nosso cotidiano.
- Leia também: Onde e como o iFood utiliza inteligência artificial
Existe uma bolha de IA?
Em 2025, uma declaração de Sam Altman, cofundador e CEO da Open AI – responsável pelo ChatGPT, deixou muita gente desconfiada de que existe uma bolha de IA – algo semelhante ao superdimensionamento das empresas digitais (ou pontocom) no final dos anos 1990.
Altman afirmou que alguns setores estavam inflados, gerando desconfiança no setor, especialmente de supervalorização de algumas empresas, como aconteceu com as pontocom. O Banco da Inglaterra, por exemplo, afirmou que as empresas de IA estão sendo avaliadas por valores maiores do que o esperado.
Alguns analistas aguardam para saber se os investimentos em IA trarão o retorno desejado. Por outro lado, analistas como os da Goldman Sachs, argumentam que o mercado de IA não está em uma bolha porque muitas empresas do setor já têm fundamentos sólidos (receitas, lucros, propriedade intelectual) – ao contrário do que ocorreu na bolha das pontocom.
Como a IA é vista como uma tecnologia de uso geral, com potencial de transformação profunda em múltiplos setores, pode ser considerada mais sólida do que uma moda passageira.
Vantagens de usar a IA generativa
Aumento de produtividade
A automação de tarefas criativas libera tempo para atividades estratégicas. Profissionais focam-se em refinamento e direção criativa enquanto a IA executa trabalho repetitivo.
Democratização da criação
A IA generativa elimina barreiras técnicas, permitindo que qualquer pessoa crie conteúdo profissional. Pequenas empresas acedem a capacidades antes exclusivas de grandes organizações com orçamentos elevados.
Personalização em escala
A criação de conteúdo personalizado para milhares de utilizadores torna-se viável economicamente. Marketing personalizado, educação adaptativa e experiências customizadas expandem-se significativamente.
Redução de custos operacionais
A IA reduz custos ao automatizar tarefas repetitivas, aumentar a eficiência e melhorar a tomada de decisões. Eis como isso acontece na prática:
- Automação de processos: atividades manuais e demoradas, como atendimento ao cliente, análise de dados ou controle de estoque, podem ser executadas por sistemas de IA, liberando equipes para tarefas estratégicas;
- Eficiência e produtividade: algoritmos otimizam rotinas — desde a logística até o marketing — reduzindo desperdícios de tempo, energia e recursos;
- Previsão e manutenção preditiva: em indústrias e serviços, a IA identifica falhas antes que elas ocorram, evitando paradas não planejadas e custos de reparo;
- Personalização em escala: com modelos de linguagem e IA conversacional, empresas oferecem atendimento individualizado sem precisar aumentar a equipe;
- Melhor uso de dados: sistemas de machine learning e deep learning analisam grandes volumes de informações, ajudando a tomar decisões mais rápidas e precisas.
Inovação acelerada
A prototipagem rápida de ideias acelera ciclos de inovação. Experimentação com baixo custo permite testar conceitos antes de investimentos significativos.
Desafios e limitações
Alucinações e informações incorretas
Os modelos de IA generativa podem produzir informações plausíveis mas incorretas. Esta limitação requer verificação humana, especialmente em aplicações críticas como saúde, finanças e educação.
Questões de direitos autorais
A utilização de obras protegidas por direitos de autor no treinamento levanta questões legais. Criadores preocupam-se com a utilização não autorizada do seu trabalho e a competição com sistemas automatizados.
Viés nos modelos de IA
Os dados de treinamento podem conter preconceitos sociais, culturais ou demográficos – como o racismo algorítmico. Estes vieses propagam-se nas gerações, potencialmente perpetuando discriminações.
Deepfakes e desinformação
A capacidade de criar conteúdo realista facilita a produção de deepfakes e desinformação. Essa tecnologia requer regulamentação e ferramentas de detecção robustas.
Impacto no mercado de trabalho
A automatização de tarefas criativas pode afetar empregos em design, escrita e outras áreas criativas. A reconversão profissional torna-se essencial para trabalhadores afetados.
Segurança e privacidade de dados
O processamento de dados sensíveis por sistemas de IA levanta preocupações sobre privacidade e segurança. Por isso, organizações devem implementar políticas rigorosas de proteção de dados.
Qual é o futuro da IA generativa?
O futuro dessa tecnologia promete ser ainda mais transformador, com impacto direto em como criamos, aprendemos e trabalhamos. À medida que os modelos de linguagem, o machine learning e o deep learning evoluem, nós nos aproximamos de uma realidade em que pessoas e máquinas colaboram, unindo criatividade humana e capacidade computacional para gerar novas possibilidades.
Modelos multimodais avançados
A próxima geração combinará texto, imagem, áudio e vídeo numa experiência integrada. Os modelos multimodais compreenderão e gerarão conteúdo em múltiplos formatos simultaneamente.
IA generativa especializada por setor
Modelos especializados para medicina, direito, educação e outras áreas oferecerão precisão e relevância superiores. Dessa forma, a especialização reduzirá alucinações e aumentará a confiabilidade da inteligência artificial generativa.
Integração com IoT e realidade aumentada
A IA generativa integrará com dispositivos IoT (criando a AIoT) e realidade aumentada – como nesse lançamento da Google –, criando experiências imersivas e contextualmente relevantes no mundo físico.
Regulamentações e governança
Frameworks regulatórios emergirão para equilibrar inovação com segurança. Padrões éticos e técnicos orientarão o desenvolvimento responsável da tecnologia.
Democratização do acesso
Ferramentas mais acessíveis e interfaces simplificadas expandirão o uso da IA generativa. Educação e alfabetização digital, nesse caso, serão fundamentais para aproveitar essas oportunidades.
6 dicas para começar a usar IA generativa
1 – Escolha a ferramenta
Para começar, essa seleção depende das necessidades específicas: ChatGPT para texto geral, DALL-E para imagens, Copilot para programação. Considere fatores como custo, integrações existentes e nível de suporte técnico.
2 – Aprenda a escrever prompts
Prompts eficazes são específicos, contextuais e claros. Para usar a inteligência artificial generativa da melhor maneira, inclua detalhes relevantes, defina o formato desejado e forneça exemplos quando possível.
3 – Analise e refine os resultados
A IA gera conteúdo, mas cabe a você revisar, ajustar e garantir que tudo faça sentido para o contexto. A iteração e o refinamento melhoram gradualmente os resultados.
4 – Integre a IA no seu fluxo de trabalho
Comece com tarefas simples e expanda gradualmente. Você pode, por exemplo, identificar processos repetitivos que se beneficiem da automatização. Mas mantenha supervisão humana para garantir qualidade e precisão.
5 – Aprofunde-se no tema
Invista em formação para você e, se for necessário, para suas equipes de trabalho. Workshops práticos, cursos online e experimentação guiada aceleram a adoção. Crie políticas internas para uso responsável e ético.
6 – Explore novas aplicações
Com o tempo, é possível integrar a IA a fluxos de trabalho, automatizar processos e criar soluções personalizadas usando modelos de linguagem, machine learning e deep learning.
O que mais você precisa saber
A IA generativa é gratuita?
Muitas ferramentas oferecem versões gratuitas limitadas. ChatGPT disponibiliza acesso básico gratuito, enquanto versões premium oferecem funcionalidades avançadas. DALL-E oferece créditos mensais gratuitos, e Stable Diffusion é open-source.
Qual é a diferença entre ChatGPT e outros modelos?
Cada modelo tem especializações: ChatGPT foca em conversação natural, Gemini integra com serviços Google, Claude prioriza segurança. A escolha depende das necessidades específicas e integrações desejadas.
Como a IA generativa aprende?
O aprendizado ocorre através de análise de padrões em dados massivos. Durante o treinamento, o modelo ajusta parâmetros internos para reproduzir padrões observados. Feedback humano refina posteriormente a qualidade das respostas.
É seguro usar IA generativa no trabalho?
Para a maioria das aplicações, sim, mas requer precauções. Evite partilhar informações confidenciais, verifique resultados importantes e implemente políticas de uso. Escolha fornecedores com certificações de segurança adequadas.
A IA generativa vai substituir empregos?
A IA generativa transformará mais do que substituirá empregos. Novas funções emergirão enquanto outras evoluirão. A adaptação e reconversão profissional serão fundamentais para aproveitar oportunidades emergentes.
Conclusão: o impacto transformador da IA generativa
A IA generativa representa uma revolução tecnológica comparável à invenção da internet. Afinal, é uma tecnologia que democratiza a criação, acelera a inovação e transforma fundamentalmente como trabalhamos e criamos.
Embora desafios como alucinações, questões éticas e impacto no emprego requeiram atenção cuidadosa, o potencial transformador é inegável.
O sucesso na era da IA generativa, portanto, dependerá da nossa capacidade de abraçar a mudança, investir em educação e desenvolver frameworks éticos robustos.
Organizações que integrem inteligentemente essas ferramentas, mantendo o toque humano em decisões críticas, vão largar na frente em direção ao futuro digital.
Isso porque a jornada da IA generativa está apenas começando. À medida que os modelos se tornam mais sofisticados e acessíveis, novas aplicações emergirão, criando oportunidades que hoje mal conseguimos imaginar.
