O que é IA generativa? Exemplos e uso

A IA generativa está em toda parte. Está em sua caixa de entrada. Em seu marketing. No código que você implementa.

O que é IA generativa? Em sua essência, é uma tecnologia que aprende padrões a partir de dados e cria novos padrões.

A partir do início de 2025, 75% de organizações dizem que estão usando regularmente. Isso representa um aumento de 10 pontos em relação ao ano passado.

Em 2024, ela obteve $33,9 bilhões em investimentos privados, o que representa um pico de 18,7%. E não está diminuindo a velocidade.

Isso ajuda a redigir e-mails, projetar protótipos de produtos e escrever campanhas de marketing completas em minutos.

A IA generativa está mudando a forma como pensamos, criamos, vendemos e crescemos.

Mas há um outro lado da questão.

Sam Altman, CEO da OpenAI advertiu que o que você disser ao ChatGPT poderá um dia ser usado no tribunal.

Sim, você leu certo.

Neste blog, abordaremos tudo sobre IA generativa. 

Você aprenderá o que é IA generativa versus IA, como ela é diferente e o que é popular IA generativa modelos a partir de 2025. Também abordaremos como a IA generativa funciona, os benefícios, suas limitações, preocupações e muito mais. 

Vamos nos aprofundar no assunto. 

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Principais conclusões

• O que é IA generativa? Sistemas de IA que aprendem padrões a partir de dados e criam conteúdo novo e original (texto, imagens, código, áudio).

• O que é IA generativa versus IA? A IA tradicional analisa e faz previsões a partir de dados existentes. A IA generativa cria conteúdo totalmente novo a partir de prompts

• Qual é o principal objetivo da IA generativa? Ampliar a criatividade humana, gerando conteúdo original em qualquer mídia.

• Ganhos médios de throughput de 66%, aumentos de desempenho de até 40%, valor econômico potencial de $6-8 trilhões.

• Os principais modelos incluem GPT-4o para uso geral, Claude 4 para codificação, Midjourney para imagens e Sora para vídeo

• As alucinações da IA, os problemas de preconceito, o impacto ambiental e a necessidade de supervisão humana continuam sendo preocupações importantes.

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Por que todos estão falando sobre IA generativa

O ChatGPT foi lançado em 30 de novembro de 2022. Ele conquistou 1 milhão de usuários em apenas 5 dias e alcançou 100 milhões usuários mensais até janeiro de 2023.

Após seu lançamento, centenas (se não milhares) de ferramentas de IA generativa surgiram em vários setores verticais.

Ela transformou fundamentalmente a maneira como trabalhamos, quase uma mudança completa de 180 graus. Vamos dar uma olhada em alguns exemplos:

Tabela de comparação do setor: IA pré-gerativa e pós-gerativa

Setor	Antes (antes de novembro de 2022)	Depois (2023-25, com ferramentas de IA da geração)
Desenvolvimento de software	Codificação manual, depuração, documentação manual	Ferramentas como o GitHub Copilot permitiram uma conclusão de tarefas 55,8 % mais rápida; os desenvolvedores economizaram 30 % de tempo em tarefas rotineiras
Marketing e operações com clientes	Criação de conteúdo, análise de campanhas e atendimento ao cliente feitos manualmente	A IA geradora automatiza o conteúdo criativo (e-mails, anúncios) e os chatbots; a McKinsey estima que 75 % do valor da IA geradora nessas funções
Jurídico / Contratos (interno)	Os advogados redigem e revisam os contratos manualmente ou consultam um advogado externo	Empresas como a Unilever usam o CoCounsel e o Copilot para economizar cerca de 30 minutos por revisão de contrato, reduzindo as despesas jurídicas externas
Construção e engenharia	Projeto, planejamento, previsões de manutenção e verificações de segurança feitas manualmente	O uso de modelos generativos para consulta de contratos (RAG) melhorou a qualidade em 5-9 % na construção, aumentando a produtividade e a segurança

Se olharmos para isso de uma perspectiva mais ampla:

• Ganhos médios de produtividade = aproximadamente 66%.
• Aumento de desempenho = até 40%
• Valor econômico agregado = $2,6-4,4 trilhões anualmente
• Potencial total = $6-8 trilhão.

É por isso que todos estão tentando entender o que é IA generativa? Porque ela está produzindo resultados mensuráveis.

Como ela é diferente da IA tradicional

Entender o que é IA generativa versus IA é fundamental para as equipes modernas.

A diferença entre a IA generativa e a IA tradicional é como a diferença entre um detetive e um romancista. 

• Um deles é treinado para analisar pistas e descobrir o que aconteceu. 
• O outro pega uma ideia e cria um mundo totalmente novo a partir do zero.

IA tradicional foi criado para reconhecer padrões. 

Por exemplo, sistemas de detecção de fraudes Os bancos analisam dados anteriores, como seus hábitos de gastos, locais, tipos de transações e sinalizam tudo o que não se encaixa.

Ele não está inventando nada novo, está simplesmente identificando anomalias.

Outros exemplos são:

• Filtros de spam que classificam e-mails com base em padrões conhecidos.
• Mecanismos de recomendação como Netflix ou Spotify, que sugerem conteúdo com base em seu comportamento anterior.
• Chatbots que seguem árvores de decisão para fornecer respostas predefinidas.

Todos eles usam IA preditiva, o que significa que pegam dados históricos, aplicam regras ou modelos estatísticos e produzem um resultado provável. O objetivo é a eficiência, não a criatividade.

Por outro lado, IA generativa gera algo novo que nunca existiu antes. 

Por exemplo, você dá Bate-papo com IA um prompt como "Escreva uma história para eu dormir sobre uma torradeira voadora"e ele escreve um.

Você solicita um logotipo com base na vibração de sua marca e ele o cria.

Vamos ver a diferença entre eles:

Aspecto	IA tradicional (preditiva)	IA generativa
Finalidade	Reconhecer, classificar, prever	Criar, gerar, imaginar
Entrada	Dados históricos ou estruturados	Prompts ou imagens em linguagem natural
Saída	Pontuações, categorias e previsões	Texto, imagens, código, áudio, vídeo
Exemplo	Alertas de fraude, sistemas de recomendação, filtros de spam	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
Processo	Segue regras aprendidas a partir de dados existentes	Aprende padrões para gerar novos resultados

Se simplificarmos os dois tipos de IA, isso significa que:

• A IA tradicional ajuda a Netflix a decidir o que você pode querer assistir.
• A IA generativa poderia ajudar a Netflix a escrever um novo episódio inteiro com base em suas preferências.

Definição de IA generativa

A IA generativa refere-se a sistemas que aprendem padrões a partir de dados e, em seguida, geram conteúdo novo e original, seja texto, imagens, áudio, vídeo ou código. 

Por exemplo, Essa imagem foi criada pela Sora AI e nunca foi gerada antes. É uma imagem e um conceito totalmente originais.

Vamos explicar isso de forma simples...

Esses sistemas de IA generativa são desenvolvidos com base em modelos probabilísticos.

Isso significa que eles preveem o que virá a seguir com base em padrões aprendidos, em vez de seguir um conjunto rígido de regras. 

É isso que permite que ferramentas como ChatGPT ou Midjourney para criar conteúdo totalmente novo do zero. 

Veja como ele funciona em seu conceito:

• Etapa 1: Os modelos como (ChatGPT ou Escritor de ensaios de IA) são treinados em conjuntos de dados maciços, como livros didáticos, bases de código, clipes de áudio e obras de arte.
  
• Etapa 2: Ele aprende padrões nesses dados, como a estrutura, o tom, o fluxo e a intenção.
  
• Etapa 3: Quando solicitado, ele usa esses padrões para gerar novos resultados que parecem originais.

Esse é o principal diferencial:

• A IA generativa produz novos resultados.

• Enquanto os modelos discriminativos apenas classificam ou rotulam (por exemplo, "isso é spam"), os modelos generativos compõem, como novos e-mails, novas imagens, novas linhas de código, novas vozes e até mesmo novas músicas.

O principal objetivo da IA generativa fica claro aqui: ampliar a criatividade humana gerando conteúdo original em qualquer mídia, seja texto, imagens, código ou áudio

Modelos populares de IA generativa

Entender o que é IA generativa significa conhecer as principais ferramentas que reformularão os setores em 2025. 

A IA generativa abrange várias modalidades, como texto, imagem, áudio, vídeo e código.

Cada categoria agora tem participantes líderes e emergentes:

Texto e código

• GPT-4o (OpenAI): Rápido, intuitivo e de uso geral
• Claude 4 (Antrópico): Conhecido por sua precisão de raciocínio e codificação
• Gemini 2.5 Pro (Google): Força multimodal em voz, imagens e vídeo
• LLaMA 3.3 (Meta): Alternativa de código aberto que está ganhando força
• Phi-4 (Microsoft): Leve, mas eficiente para educação e aprendizado
• Grok 4 (xAI): Posicionado para interações casuais e sociais
• DeepSeek: Ganhando atenção para aplicativos de matemática pesada e de P&D

Imagem

• Jornada intermediária: Geração de imagens estilizadas e artísticas
• DALL-E 3 (OpenAI): Integrado ao ChatGPT para criação perfeita de imagens
• Ideogram AI: focado em tipografia e elementos de design

Áudio

• Suno: Música realista, gerada por IA, em vários gêneros
• Udio: Ótimo para faixas com voz, áudio no estilo podcast

Vídeo

• Sora (OpenAI): O líder na geração de vídeos com IA, transformando comandos de texto em clipes cinematográficos

Como funciona a IA generativa

Em sua essência, a IA generativa trata da previsão de padrões.

Esses modelos não "sabem" da mesma forma que os humanos, eles funcionam calculando a próxima palavra, nota, pixel ou caractere de código mais provável com base no que já viram antes.

• Modelos de linguagem grandes (LLMs) como GPT

LLMs como o GPT-4.5 funcionam dividindo a linguagem humana em pequenos pedaços chamados tokens. 

Esses tokens podem ser palavras, partes de palavras ou até mesmo sinais de pontuação. Uma vez tokenizados, o modelo começa a reconhecer padrões e relacionamentos entre eles.

Os LLMs são alimentados por um tipo específico de arquitetura de aprendizagem profunda conhecida como Transformador. Isso permite que eles "prestem atenção" ao contexto. Por exemplo:

• Ele entende que a palavra "banco" tem um significado diferente em "banco do rio" e em "dinheiro no banco".

A inteligência desses modelos aumenta com o tamanho. 

Um modelo com bilhões (ou até trilhões) de parâmetros pode fazer previsões com mais nuances. Os parâmetros são as configurações internas que o modelo ajusta durante o treinamento. 

Por exemplo:

• GPT-4.5 tem muito mais parâmetros e profundidade contextual do que modelos mais antigos, como o GPT-3, permitindo que ele escreva com um tom, uma estrutura e uma lógica muitas vezes indistinguíveis de um ser humano.
  
• Treinamento em conjuntos de dados maciços

Então, onde está todo esse "conhecimento" de onde vem?

Os LLMs e outros modelos generativos são treinados em terabytes de dados diversos.

Isso significa que tudo vem de livros e artigos a repositórios de código, tópicos do Reddit, periódicos acadêmicos e até mesmo manuais de usuário. 

Quanto mais amplos e diversificados forem os dados de treinamento, mais versátil e coerente será o modelo.

Entretanto, mais nem sempre é melhor. Dados de baixa qualidade levam a resultados de baixa qualidade. É por isso que a curadoria de dados é fundamental. 

Observação importante: Alguns modelos enfrentam escrutínio por extrair conteúdo sem permissão. Isso gera preocupações éticas e de privacidade, especialmente quando são usados dados confidenciais ou protegidos por direitos autorais.

À medida que esses conjuntos de dados crescem, vemos o surgimento de recursos emergentes. Essas são habilidades para as quais o modelo não foi explicitamente treinado, mas que parece se desenvolver, como resolver quebra-cabeças lógicos ou escrever poemas.

• Ajuste fino e engenharia imediata

Os modelos básicos são treinados de forma ampla, portanto, precisam ser ajustados para se tornarem específicos.

Para obter o ajuste fino, os desenvolvedores treinam o modelo em dados de nicho, como documentos jurídicos ou anotações médicas, para que ele tenha um bom desempenho nesse domínio específico.

Para os usuários, a ferramenta mais poderosa é engenharia imediata. 

Exemplo de engenharia imediata: 

• Pronta e ruim: Escreva sobre marketing.
  
• Prompt otimizado: Escreva uma postagem de blog de três parágrafos apresentando o marketing de influência para proprietários de pequenas empresas, usando um tom informal e exemplos do mundo real.

Quanto mais específicos e abrangentes forem seus dados (prompts), mais precisos e desejáveis serão os resultados que você provavelmente obterá. 

• Saídas: Texto, imagens, áudio, código

O que é IA generativa agora abrange quase todas as mídias de conteúdo:

• Texto → postagens de blog, texto de anúncio, legendas sociais (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
• Imagens → criativos de anúncios, ilustrações (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Áudio → faixas de música, efeitos sonoros (Suno, Udio)
• Código → funções inteiras, correções de erros, árvores lógicas (GitHub Copilot, GPT-4o)

Em 2025, modelos multimodais como o o1 da OpenAI e o Gemini 2.5 Pro podem lidar com voz, vídeo, imagem e texto ao mesmo tempo. 

Exemplos comuns de ferramentas de IA generativa

Aqui está um detalhamento das ferramentas mais impactantes em 2025, mostrando o que é IA generativa capaz de:

Categoria	Ferramentas	Caso de uso	Recomendação
Redação e criação de conteúdo	- ChatGPT- Claude- Escritor de ensaios de IA– Escritor de SEO de IA	- Postagens em blogs, textos publicitários, ensaios - conteúdo de SEO - refinamento de tom e fluxo	Combine o AI Essay Writer e o AI SEO Writer para obter um fluxo de trabalho de redação de pilha completa
Geração de imagens	- DALL-E- Midjourney- Difusão estável	Visuais para anúncios, design editorial, modelos de produtos	Ideal para designers, profissionais de marketing e criativos
Geração de código	- Copiloto do GitHub - Cursor - Replit	Geração de código, depuração, scaffolding de pilha completa	Altamente recomendado para desenvolvedores e equipes técnicas
Áudio e vídeo	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Música, edição de vídeo, geração de podcast/roteiro	Uso para pipelines de produção criativa
Ferramentas especializadas	– Humanizador de IA	Refina o texto robótico para uma escrita semelhante à humana	Essencial para melhorar o tom natural no conteúdo gerado por IA

Benefícios da IA generativa

Veja como a IA generativa está transformando o cenário criativo e de produtividade:

1. Isso economiza tempo na produção de conteúdo. Os profissionais de marketing podem aumentar sua produção em 10 vezes e reduzir o tempo de redação em até 70%.

2. Ele reduz os custos de criação. A contratação de redatores, designers ou editores pode ser cara. A IA generativa substitui o trabalho criativo repetitivo por uma geração rápida e de baixo custo. 

3. Aumenta a qualidade e a quantidade da produção. Depois de obter o primeiro rascunho, você pode ajustar o tom e o formato para torná-lo de alta qualidade e alta frequência.

4. Você não precisa mais ser um escritor, designer ou programador profissional. Qualquer pessoa pode criar ativos refinados e de nível profissional. 

5. Aumenta a produtividade e o fluxo criativo. A IA generativa é um parceiro incansável de brainstorming. Ela ajuda você a se desvencilhar e a dar novos rumos.

6. Ele oferece assistência criativa 24 horas por dia, 7 dias por semana. Ele está pronto sempre que você precisar de conteúdo, inspiração ou solução de problemas.

Limitações e preocupações

1. Problemas de alucinação

"Alucinação" de IA significa gerar com confiança um conteúdo que é completamente falso.

Por exemplo: Um usuário do Reddit perguntou ao ChatGPT sobre homocisteína e osteoporose e ele citou um artigo de jornal inexistente (PMID: 29033404), que na verdade descrevia macacões retardadores de chamas.

2. Preocupações éticas: Preconceito, plágio, desinformação

Por exemplo: 

• A sistema de reconhecimento facial foi significativamente mais preciso em homens de pele clara do que em indivíduos de pele escura, refletindo a sub-representação nos dados de treinamento. 

• A Auditoria da BBC descobriu que chatbots como ChatGPT, Perplexity, Copilot e Gemini regularmente distorcem fatos políticos, citam figuras públicas e deturpam o contexto das notícias em mais da metade de suas respostas sobre assuntos atuais.

3. Desafios de detecção

Com o conteúdo de IA cada vez mais difícil de distinguir do trabalho criado por humanos, a detecção é cada vez mais importante, especialmente em contextos acadêmicos, jurídicos ou jornalísticos. Você pode usar duas ferramentas nesse caso: 

• Verificador de plágio de IA identifica textos reutilizados ou emprestados.

• Detector e humanizador de IA sinaliza o conteúdo gerado por IA e, em seguida, o escreve em tom e estilo humanizados. 

4. Excesso de confiança e necessidade de julgamento humano

Depender exclusivamente de resultados de IA sem supervisão editorial pode levar a erros factuais, erros éticos ou tom de conteúdo desalinhado com a marca.

A IA não tem uma compreensão real, portanto, a análise humana continua sendo essencial. 

5. Inconsistência de qualidade e fadiga de iteração

A qualidade da saída varia de acordo com o prompt, o contexto e o tipo de modelo. Até mesmo usuários experientes precisam iterar os prompts várias vezes para obter resultados utilizáveis, especialmente quando as nuances ou a precisão são importantes.

Isso adiciona custos de tempo ocultos, apesar da velocidade da IA. 

6. Impacto ambiental

Por exemplo: 

• O treinamento de um único modelo de NLP pode emitir mais de 600.000 libras de CO₂ o que equivale à vida útil de um carro ou a centenas de voos transcontinentais.
  
• GPT-3 supostamente consumido ~700.000 litros de água durante o treinamento. Cada consulta com 10-50 respostas usa cerca de 0,5 L para resfriar o hardware.
  
• A Deloitte informa que, até 2030, o uso de eletricidade de A IA pode aumentar 24 vezese os modelos generativos podem consumir até 4.600 vezes mais energia do que os sistemas tradicionais de IA. 

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Perguntas frequentes sobre IA generativa

Considerações finais

Estamos agora em uma encruzilhada. A IA generativa está mudando a forma como pensamos sobre a própria criatividade.

Pense nisso...

Pela primeira vez na história da humanidade, temos máquinas que não apenas calculam ou categorizam, mas que realmente criam.

Eles escrevem histórias que nos fazem rir.
Crie logotipos que capturem a essência da marca.
Soluções de código para problemas que ainda nem sequer foram articulados.

O que isso significa para a criatividade humana?
A resposta depende inteiramente de como escolhemos usar essas ferramentas.

A questão não é se a IA generativa mudará seu setor - porque ela já mudou.

A questão é se você será um participante ou um espectador do que virá a seguir.

Use ferramentas como a IA da Undetectable AI Verificador de plágio, Detector e humanizador de IA, Escritor de ensaios de IA, Escritor de SEO de IAe Bate-papo com IA para ficar à frente da curva - de forma ética, inteligente e criativa.

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