Última atualização em 21/05/2025
A inteligência artificial generativa (IA generativa) está transformando o ambiente corporativo ao permitir que máquinas criem conteúdos inéditos, como textos, imagens, códigos e até protótipos de produtos, a partir de comandos humanos.
Diferente da IA tradicional, que se limita a analisar e classificar dados existentes, a IA generativa amplia as possibilidades de inovação, automação e personalização em larga escala. Não à toa, 65% das empresas globalmente já utilizam IA generativa em seus negócios, sendo que 52% dos profissionais apontam o aumento da produtividade como principal impacto dessa tecnologia, superando ganhos em criatividade e inovação.
A sinergia entre a IA generativa e a computação em nuvem tem se mostrado um catalisador para essa transformação. A nuvem oferece a infraestrutura escalável e o poder computacional massivo necessários para treinar e implementar modelos de IA generativa complexos, tornando essa tecnologia acessível a empresas de todos os portes.
Nesse contexto, a IA generativa em nuvem não é só uma tendência tecnológica, mas uma necessidade estratégica para as empresas que buscam inovação, eficiência e novas formas de interação com seus clientes.
Este conteúdo vai se aprofundar no tema inteligência artificial generativa e vai mostrar como a combinação dela com o clouding computing pode aumentar os resultados da empresa. Além disso, traremos um resumo com os principais pontos abordados no webinar: IA generativa em nuvem: inovação e escalabilidade para o seu negócio. Continue a leitura!
O que é inteligência artificial generativa?
A inteligência artificial generativa é um ramo avançado da inteligência artificial que se concentra na criação de novos conteúdos — como textos, imagens, códigos, áudios e vídeos — a partir de dados existentes. Diferente dos sistemas tradicionais de IA, que apenas classificam, preveem ou reconhecem padrões, a IA generativa utiliza modelos de aprendizado profundo, especialmente redes neurais generativas como os modelos de linguagem grandes (LLMs) e modelos de difusão, para gerar resultados inéditos e altamente contextualizados.
Essa tecnologia aprende com vastos conjuntos de dados para entender a estrutura, estilo e lógica da informação e, com isso, é capaz de criar conteúdos que simulam com precisão a produção humana. No contexto empresarial, isso significa automatizar tarefas cognitivas complexas, como redigir e-mails personalizados, gerar relatórios executivos, criar designs de produtos, sintetizar dados de mercado e até desenvolver protótipos de software.
Exemplos de IA generativa
Entre os exemplos mais conhecidos de inteligência artificial generativa estão ferramentas como:
- ChatGPT, da OpenAI, capaz de produzir textos, responder perguntas e auxiliar na criação de conteúdos diversos;
- DALL-E, também da OpenAI, que gera imagens originais a partir de descrições textuais fornecidas pelo usuário;
- Midjourney, plataforma especializada na criação artística e visual por meio de comandos em linguagem natural.
No universo corporativo, soluções como o GitHub Copilot utilizam IA generativa para sugerir e até escrever trechos inteiros de código de programação, acelerando o desenvolvimento de software.
Outros exemplos relevantes incluem assistentes virtuais avançados que automatizam atendimentos ao cliente, sistemas de geração automática de vídeos e músicas, além de plataformas que criam protótipos de produtos ou simulam cenários de negócios para apoiar decisões estratégicas.
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Resumo do Webinar: IA generativa em nuvem – Inovação e escalabilidade para o seu negócio
O webinar organizado pela Euax by Selbetti, teve como palestrante principal, Ronaldo de Oliveira, consultor Sênior de TI, que tem experiência em grandes projetos, incluindo atuação internacional em Angola, e ampla bagagem em infraestrutura de TI, computação em nuvem e IA generativa.
O evento iniciou com a explicação do que é IA generativa, como ela difere da IA tradicional e como a nuvem fornece a base necessária para escalar e inovar com soluções baseadas em IA. Ronaldo também abordou os desafios, tendências futuras e exemplos práticos.
Compreendendo a IA Generativa
A IA generativa (também chamada de IAG) foi definida como um ramo da inteligência artificial capaz de criar novos conteúdos de forma autônoma, como textos, imagens, músicas e códigos de programação.
Essa capacidade contrasta com modelos de IA tradicionais, que se concentram em analisar, classificar ou prever dados com base em informações existentes.
Ronaldo explicou que aplicações tradicionais de IA incluem reconhecimento facial, diagnósticos médicos e detecção de fraudes – tarefas que dependem da identificação de padrões em conjuntos de dados já existentes. Já a IA generativa produz novos dados, viabilizando chatbots avançados, geração criativa de conteúdo e até síntese de vídeos.
No entanto, ele também alertou para riscos de uso indevido, como criação de vídeos fraudulentos ou campanhas de desinformação, destacando preocupações éticas e de segurança inerentes à IA generativa.
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O Papel da Computação em Nuvem
A computação em nuvem foi apresentada como um grande facilitador para o TI moderno, transformando a forma como empresas armazenam, acessam e processam dados. Entre os principais benefícios estão:
- Escalabilidade e elasticidade: recursos ajustáveis conforme a demanda.
- Processamento distribuído: cargas de trabalho divididas em múltiplos locais, aumentando desempenho e disponibilidade.
- Segurança: provedores seguem padrões globais de proteção de dados.
- Redução de custos: paga-se apenas pelo que se usa, evitando superdimensionamento caro.
- Provisionamento rápido: novos servidores e recursos em minutos.
- Acesso a hardware especializado: GPUs e TPUs essenciais para IA estão disponíveis na nuvem, evitando altos investimentos iniciais.
Ronaldo explicou que a demanda computacional da IA generativa é enorme, exigindo infraestrutura robusta e escalável – exatamente o que a nuvem oferece.
Comparando Processamento Local e em Nuvem
O processamento de cargas de trabalho de IA pode ser feito localmente (on-premises) ou na nuvem, cada um com vantagens e desvantagens:
Vantagens do processamento local:
- Maior controle sobre os dados
- Menor latência (não depende de conexão externa)
- Infraestrutura altamente personalizável
Desvantagens do processamento local:
- Alto custo inicial (hardware, licenças, manutenção)
- Necessidade de equipe especializada
- Limitações de escalabilidade
Vantagens do processamento em nuvem:
- Modelo de custos flexível (“pay as you go”)
- Acesso a hardware e recursos avançados de IA
- Escalabilidade instantânea para demandas variáveis
- Manutenção e atualizações de segurança automatizadas
Desvantagens do processamento em nuvem:
- Dependência de conexão confiável com a internet
- Custos operacionais recorrentes que podem aumentar
- Responsabilidades de segurança e conformidade compartilhadas
Um quadro comparativo rápido demonstrou as diferenças em controle de dados, custos iniciais e operacionais, escalabilidade, manutenção e latência.
Benefícios da IA e Nuvem para Líderes de TI
A adoção de IA generativa e nuvem oferece vantagens estratégicas, como:
- Escalabilidade eficiente: ajuste rápido de recursos conforme as necessidades do negócio
- Inovação contínua: fornecedores de nuvem atualizam infraestrutura constantemente
- Eficiência de custos: menos necessidade de grandes investimentos em pessoal e hardware
- Segurança aprimorada: ferramentas robustas de defesa cibernética
- Decisões mais rápidas: IA fornece insights em tempo real
- Produtividade: automação reduz tarefas repetitivas, liberando equipes para atividades de maior valor
Ronaldo exemplificou como chatbots com IA generativa podem reduzir custos operacionais ao automatizar o atendimento ao cliente.
Desafios e Tendências Futuras
A sessão abordou desafios e o que vem pela frente:
- Segurança e privacidade: proteger dados sensíveis de vazamentos ou uso indevido
- Viés e ética: evitar discriminação e garantir justiça nos sistemas de IA
- Custos operacionais: monitorar o uso de recursos na nuvem para evitar gastos excessivos
- Conformidade regulatória: adaptar-se a novas leis sobre privacidade e uso de IA, como legislações em discussão no Senado brasileiro
- Eficiência de hardware: pesquisas para reduzir demanda energética sem perder desempenho
- Explicabilidade e transparência: tornar sistemas de IA mais interpretáveis e confiáveis
- Integração IA-IoT: IA embarcada em dispositivos inteligentes, aumentando automação de dados e inteligência na ponta
- Sustentabilidade: IA otimizando uso de energia e reduzindo pegada de carbono
- Hiperpersonalização: experiências personalizadas redefinindo engajamento e serviços
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Demonstração Prática: IA Auxiliando na Geração de Código
Ronaldo finalizou com uma demonstração prática usando IA generativa (modelos tipo GPT) para criar código de programação. Por exemplo, pediu à IA para gerar um programa simples em C# que imprime “Hello, world” no console, incluindo comentários detalhados e instruções de execução.
Ele destacou que a IA automatiza tarefas rotineiras de programação, mas não substitui os desenvolvedores; ao contrário, permite que eles se concentrem em desafios mais complexos e criativos, acelerando o desenvolvimento e reduzindo erros.
Agora que você já sabe o que é IA generativa e os principais pontos debatidos no webinar. Assista o webinar na íntegra!
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Outras dúvidas sobre IA Generativa
Formado em economia pela FAAP e pós-graduado no ITA em Ciência da Computação. Possui uma carreira desenvolvida em empresas de serviços, instituições financeiras, indústrias e consultorias de negócios e de TI.
