O que é a IA generativa? Exemplos e utilização

A IA generativa está em todo o lado. Está na sua caixa de entrada. No seu marketing. No código que implementa.

O que é a IA generativa? Na 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 o utilizam regularmente. Este valor representa um aumento de 10 pontos relativamente ao ano passado.

Em 2024, obteve $33,9 mil milhões de euros em investimento privado, o que representa um pico de 18,7%. E não está a abrandar.

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

A IA generativa está a mudar a forma como pensamos, construímos, vendemos e crescemos.

Mas há um outro lado da questão.

Sam Altman, Diretor Executivo da OpenAI avisou que o que disser ao ChatGPT pode um dia ser usado em tribunal.

Sim, leu bem.

Neste blogue, abordaremos tudo sobre a IA generativa. 

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

Vamos mergulhar. 

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Principais conclusões

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

• O que é a IA generativa versus IA? A IA tradicional analisa e faz previsões a partir de dados existentes. A IA generativa cria conteúdos totalmente novos a partir de instruções

• Qual é o principal objetivo da IA generativa? Ampliar a criatividade humana, gerando conteúdos originais em qualquer meio.

• Ganhos médios de rendimento de 66%, aumentos de desempenho até 40%, valor económico potencial de $6-8 triliões.

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

• As alucinações da IA, as questões de preconceito, o impacto ambiental e a necessidade de supervisão humana continuam a ser preocupações significativas.

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Porque é que toda a gente está a falar de IA generativa

O ChatGPT foi lançado em 30 de novembro de 2022. Ganhou 1 milhão de utilizadores em apenas 5 dias e atingiu 100 milhões de euros utilizadores mensais até janeiro de 2023.

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

Transformou fundamentalmente a forma como trabalhamos, quase uma mudança completa de 180 graus. Vejamos alguns exemplos:

Tabela de comparação do sector: IA pré-geradora vs. IA pós-geradora

Indústria	Antes (antes de novembro de 2022)	Depois (2023-25, com ferramentas da geração IA)
Desenvolvimento de software	Codificação manual, depuração, documentação à mão	Ferramentas como o GitHub Copilot permitiram uma conclusão de tarefas 55,8 % mais rápida; os programadores pouparam 30 % de tempo em tarefas mundanas
Marketing e operações de clientes	Criação de conteúdos, análise de campanhas e serviço ao cliente efectuados manualmente	A IA generativa automatiza os conteúdos criativos (correio eletrónico, anúncios) e os chatbots; a McKinsey estima em 75 % o valor da IA generativa nestas funções
Jurídico / Contratos (In-house)	Os advogados redigem e analisam os contratos manualmente ou consultam um advogado externo	Empresas como a Unilever utilizam o CoCounsel e o Copilot para poupar ~30 minutos por revisão de contrato, reduzindo as despesas jurídicas externas
Construção e engenharia	Conceção, planeamento, previsões de manutenção e controlos de segurança efectuados manualmente	A utilização de modelos generativos para a consulta de contratos (RAG) melhorou a qualidade em 5-9 % na construção, aumentando a produtividade e a segurança

Se olharmos para isto de uma perspetiva mais alargada:

• Ganhos médios de produtividade = aproximadamente 66%.
• Aumento do desempenho = até 40%
• Valor económico acrescentado = $2,6-4,4 biliões por ano
• Potencial total = $6-8 trilião.

É por isso que toda a gente está a tentar perceber o que é a IA generativa? Porque está a produzir resultados mensuráveis.

Como é que é diferente da IA tradicional

Compreender o que é a IA generativa e a IA é fundamental para as equipas modernas.

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

• Uma pessoa é treinada para analisar pistas e descobrir o que aconteceu. 
• O outro pega numa ideia e cria um mundo totalmente novo a partir do zero.

IA tradicional foi construído para reconhecer padrões. 

Por exemplo, sistemas de deteção de fraudes Os bancos analisam dados anteriores, como os seus hábitos de consumo, localizações, tipos de transação, e assinalam tudo o que não se enquadra.

Não está a inventar nada de novo, está simplesmente a detetar anomalias.

Outros exemplos são:

• Filtros de spam que classificam os e-mails com base em padrões conhecidos.
• Motores de recomendação como o Netflix ou o Spotify, que sugerem conteúdos com base no seu comportamento anterior.
• Chatbots que seguem árvores de decisão para fornecer respostas predefinidas.

Todos eles utilizam IA preditiva, o que significa que pegam em 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 existiram antes. 

Por exemplo, dá Chat de IA uma mensagem como "Escreve-me uma história para adormecer sobre uma torradeira voadora"e escreve um.

Pede um logótipo baseado na vibração da sua marca e ele desenha-o.

Vejamos as suas diferenças lado a lado:

Aspeto	IA tradicional (preditiva)	IA generativa
Objetivo	Reconhecer, classificar, prever	Criar, gerar, imaginar
Entrada	Dados históricos ou estruturados	Avisos em linguagem natural ou imagens
Saída	Pontuações, categorias, 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 pode querer ver.
• A IA generativa pode ajudar a Netflix a escrever um novo episódio inteiro com base nas suas preferências.

Definição de IA generativa

A IA generativa refere-se a sistemas que aprendem padrões a partir de dados e depois geram conteúdos novos e originais, quer se trate de texto, imagens, áudio, vídeo ou código. 

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

Vamos explicar isso de forma simples...

Estes sistemas de IA generativa baseiam-se em modelos probabilísticos.

Isto significa que prevêem o que vem a seguir com base em padrões aprendidos, em vez de seguirem um conjunto rigoroso de regras. 

É isto que permite que ferramentas como ChatGPT ou Midjourney para criar conteúdos inteiramente novos a partir do zero. 

Eis como funciona em termos conceptuais:

• Passo 1: Os modelos como (ChatGPT ou Escritor de ensaios sobre IA) são treinados em conjuntos de dados maciços, como livros didácticos, bases de código, clips de áudio e obras de arte.
  
• Passo 2: Aprende padrões nesses dados, tais como a estrutura, o tom, o fluxo e a intenção.
  
• Passo 3: Quando solicitado, utiliza esses padrões para gerar novos resultados que parecem originais.

Este é o principal fator de diferenciação:

• A IA generativa produz resultados novos.

• Enquanto que os modelos discriminativos se limitam a classificar ou rotular (por exemplo, "isto é spam"), os modelos generativos compõem, por exemplo, novos e-mails, novas imagens, novas linhas de código, novas vozes e até novas canções.

O principal objetivo da IA generativa torna-se claro aqui: ampliar a criatividade humana gerando conteúdo original em qualquer suporte, quer seja texto, imagens, código ou áudio

Modelos populares de IA generativa

Compreender o que é a IA generativa significa conhecer as principais ferramentas que irão remodelar as indústrias em 2025. 

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

Cada categoria tem agora actores líderes e emergentes:

Texto e código

• GPT-4o (OpenAI): Rápido, intuitivo e de uso geral
• Claude 4 (Antrópico): Conhecido pelo seu raciocínio e exatidão de codificação
• Gemini 2.5 Pro (Google): Força multimodal através de voz, imagens e vídeo
• LLaMA 3.3 (Meta): Alternativa de código aberto a ganhar força
• Phi-4 (Microsoft): Leve mas eficiente para o ensino e a aprendizagem
• Grok 4 (xAI): Posicionado para interações casuais e sociais
• DeepSeek: A ganhar atenção para aplicações de matemática pesada e de I&D

Imagem

• Viagem intermédia: Geração de imagens estilizadas e artísticas
• DALL-E 3 (OpenAI): Integrado com o ChatGPT para a criação de imagens sem descontinuidades
• Ideogram AI: centrado na tipografia e nos elementos de design

Áudio

• Suno: Música realista, gerada por IA, em vários géneros
• Udio: Ótimo para faixas com voz, áudio ao estilo de podcast

Vídeo

• Sora (OpenAI): O líder na criação de vídeos com IA, transformando mensagens de texto em clips cinematográficos

Como funciona a IA generativa

No fundo, a IA generativa tem tudo a ver com a previsão de padrões.

Estes modelos não "sabem" da mesma forma que os humanos, funcionam calculando a próxima palavra, nota, pixel ou carácter de código mais provável com base no que viram anteriormente.

• Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como GPT

Os LLMs como o GPT-4.5 funcionam decompondo a linguagem humana em pequenos pedaços chamados fichas. 

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

Os LLMs são alimentados por um tipo específico de arquitetura de aprendizagem profunda conhecida como Transformador. Isto permite-lhes "prestar atenção" ao contexto. Por exemplo:

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

A inteligência destes modelos aumenta com o tamanho. 

Um modelo com biliões (ou mesmo triliões) de parâmetros pode fazer previsões com mais nuances. Os parâmetros são as definições internas que o modelo ajusta durante o treino. 

Por exemplo:

• GPT-4.5 tem muito mais parâmetros e profundidade contextual do que modelos mais antigos como GPT-3, permitindo-lhe escrever com um tom, estrutura e lógica muitas vezes indistinguíveis de um humano.
  
• Formação em conjuntos de dados maciços

Então, onde é que tudo isto "conhecimento" de onde vem?

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

Significa que tudo vai desde livros e artigos a repositórios de código, tópicos do Reddit, revistas académicas e até manuais de utilizador. 

Quanto mais amplos e diversificados forem os dados de treino, mais versátil e coerente se torna o modelo.

No entanto, mais nem sempre é melhor. Dados de má qualidade conduzem a resultados de má qualidade. É por isso que a curadoria de dados é fundamental. 

Nota importante: Alguns modelos são objeto de escrutínio por terem extraído conteúdos sem autorização. Isto levanta questões éticas e de privacidade, especialmente quando são utilizados dados protegidos por direitos de autor ou dados sensíveis.

À medida que estes conjuntos de dados crescem, assistimos ao aparecimento de capacidades emergentes. Trata-se de capacidades para as quais o modelo não foi explicitamente treinado, mas que parece desenvolver-se, como resolver puzzles lógicos ou escrever poemas.

• Afinação e engenharia rápida

Os modelos de base são treinados de forma abrangente, pelo que têm de ser afinados para se tornarem específicos.

Para conseguir o ajuste fino, os programadores treinam o modelo em dados de nicho, como documentos jurídicos ou notas médicas, para que tenha um bom desempenho nesse domínio específico.

Para os utilizadores, a ferramenta mais poderosa é engenharia rápida. 

Exemplo de engenharia rápida: 

• Mau aviso: Escrever sobre marketing.
  
• Aviso optimizado: Escreva uma publicação de blogue de 3 parágrafos que apresente o marketing de influência aos proprietários de pequenas empresas, utilizando um tom informal e exemplos do mundo real.

Quanto mais específico e exaustivo for o seu input (prompts), mais exato e desejável será o resultado que obterá. 

• Saídas: Texto, imagens, áudio, código

A IA generativa abrange agora quase todos os meios de conteúdo:

• Texto → mensagens de blogue, texto publicitário, legendas sociais (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
• Imagens → criativos publicitários, ilustrações (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Áudio → faixas de música, efeitos sonoros (Suno, Udio)
• Código → funções completas, correcções 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

Eis uma análise das ferramentas com maior impacto em 2025, mostrando o que é a IA generativa capaz de:

Categoria	Ferramentas	Caso de utilização	Recomendação
Escrita e criação de conteúdos	- ChatGPT- Claude- Escritor de ensaios sobre IA– Escritor de IA SEO	- Publicações em blogues, textos publicitários, ensaios- Conteúdo SEO- Aperfeiçoamento do tom e do fluxo	Combine o AI Essay Writer e o AI SEO Writer para um fluxo de trabalho de escrita de pilha completa
Geração de imagens	- DALL-E- Midjourney- Difusão estável	Imagens para anúncios, design editorial, maquetas 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 programadores e equipas técnicas
Áudio e vídeo	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Música, edição de vídeo, criação de podcasts e guiões	Utilização para condutas de produção criativa
Ferramentas especializadas	– Humanizador de IA	Aperfeiçoa o texto robótico para uma escrita semelhante à humana	Essencial para melhorar o tom natural em conteúdos gerados por IA

Vantagens da IA generativa

Eis como a IA generativa está a transformar o panorama da criatividade e da produtividade:

1. Poupa tempo na produção de conteúdos. Os profissionais de marketing podem aumentar a sua produção em 10 vezes e reduzir o tempo de escrita até 70%.

2. Reduz os custos criativos. A contratação de escritores, designers ou editores pode ser dispendiosa. 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. Quando tiver o primeiro rascunho, pode afinar o tom e o formato para o tornar de alta qualidade e de alta frequência.

4. Já não precisa de ser um escritor, designer ou programador profissional. Qualquer pessoa pode criar activos polidos e de nível profissional. 

5. Aumenta a produtividade e o fluxo criativo. A IA generativa é um parceiro incansável de brainstorming. Ajuda-o a desbloquear e a dar origem a novas direcções.

6. Oferece assistência criativa 24 horas por dia, 7 dias por semana. Está disponível sempre que precisar de conteúdo, inspiração ou resolução de problemas.

Limitações e preocupações

1. Problemas de alucinação

A "alucinação" da IA significa gerar com confiança conteúdos que são completamente falsos.

Por exemplo: Um utilizador do Reddit perguntou ao ChatGPT sobre a homocisteína e a osteoporose e este citou um artigo de jornal inexistente (PMID: 29033404), que na realidade descrevia fatos-macaco retardadores de chama.

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, reflectindo uma sub-representação nos dados de treino. 

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

3. Desafios da deteção

Com o conteúdo de IA a tornar-se mais difícil de distinguir do trabalho criado por humanos, a deteção é cada vez mais importante, especialmente em contextos académicos, legais ou jornalísticos. Neste caso, pode utilizar duas ferramentas: 

• Verificador de plágio de IA identifica texto reutilizado ou emprestado.

• Detetor de IA e Humanizador sinaliza o conteúdo gerado pela IA e depois escreve-o num tom e estilo humanizados. 

4. Excesso de confiança e necessidade de julgamento humano

Confiar apenas nos resultados da IA sem supervisão editorial pode levar a erros factuais, erros éticos ou tom de conteúdo desalinhado com a marca.

A IA carece de uma verdadeira compreensão, pelo que a análise humana continua a ser essencial. 

5. Inconsistência de qualidade e fadiga de iteração

A qualidade dos resultados varia consoante o pedido, o contexto e o tipo de modelo. Mesmo os utilizadores experientes têm de iterar os comandos várias vezes para obterem resultados utilizáveis, especialmente quando as nuances ou a precisão são importantes.

Isto acrescenta custos de tempo ocultos, apesar da velocidade da IA. 

6. Impacto ambiental

Por exemplo: 

• O treino de um único modelo de PNL pode emitir mais de 600 000 libras de CO₂ o que equivale ao consumo de um automóvel ou a centenas de voos transcontinentais.
  
• GPT-3 alegadamente consumido ~700.000 litros de água durante o treino. Cada 10-50 consultas de resposta utilizam cerca de 0,5L para arrefecer o hardware.
  
• Segundo a Deloitte, até 2030, a utilização de eletricidade proveniente de A IA poderá aumentar 24 vezese os modelos generativos podem consumir até 4600 vezes mais energia do que os sistemas de IA tradicionais. 

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Perguntas frequentes sobre a IA generativa

Considerações finais

Estamos agora numa encruzilhada. A IA generativa está a mudar a forma como pensamos a própria criatividade.

Pensem nisso...

Pela primeira vez na história da humanidade, temos máquinas que não se limitam a calcular ou categorizar, mas que criam de facto.

Escrevem histórias que nos fazem rir.
Conceber logótipos que captem a essência da marca.
Soluções de código para problemas que ainda nem sequer articulámos.

O que é que isto significa para a criatividade humana?
A resposta depende inteiramente da forma como escolhemos utilizar estas ferramentas.

A questão não é se a IA generativa vai mudar o seu sector - porque já mudou.

A questão é se será um participante ou um espetador no que se segue.

Utilize ferramentas como a IA da Undetectable AI Verificador de plágio, Detetor de IA e Humanizador, Escritor de ensaios sobre IA, Escritor de IA SEOe Chat de IA para se manter na vanguarda - de forma ética, inteligente e criativa.

Tentar IA indetetável agora e criar conteúdos ousados, humanos e preparados para o futuro.