ChatGPT: entenda como a ferramenta funciona e vem revolucionando a área de tecnologia

Se colocarmos a evolução da Inteligência Artificial em uma linha temporal, a criação do ChatGPT em 2022 é, certamente, um marco importantíssimo — pois determinou uma nova forma de uso e uma certa popularização das tecnologias de IA Generativa. 

A partir do ChatGPT, a IA deixou de ser apenas uma tecnologia para pessoas especializadas nos circuitos acadêmicos e se tornou uma inovação mais democrática, usada por várias pessoas, em diversos contextos. 

O que é o ChatGPT?

O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI. Trata-se de uma tecnologia Large Language Model (LLM, ou Grande Modelo de Linguagem), que utiliza datasets enormes para treinamento. 

Seu objetivo é compreender a linguagem humana e ser capaz de gerar conteúdo em resposta (seja em texto ou em imagem). E não há ninguém melhor que “ele” para responder a essa pergunta:

Dentro do leque das subáreas de IA, o GPT se encaixa na chamada IA Generativa e no Processamento de Linguagem Natural (PLN). 

O termo “GPT” significa “Generative Pre-Trained Transformer”, isto é, Modelo de Transformer Generativo Pré-Treinado. 

O conceito de Transformer aqui é muito importante. Trata-se de uma arquitetura de rede neural que busca interpretar textos a partir do mecanismo de atenção (especificamente, uma variação: a autoatenção). Essa arquitetura revolucionou o processamento de linguagem natural ao romper com o modelo sequencial das redes recorrentes.

No universo profissional, o ChatGPT vem sendo adotado em vários setores. Uma pesquisa da Freshworks revelou que 33% dos profissionais usam o ChatGPT em suas atividades, com destaque para os setores de TI (41%) e marketing (39%).

Como o ChatGPT funciona?

O ChatGPT tem como base as redes neurais Transformers. Essa abordagem se apoia em conceitos sólidos de matemática e estatística, mas também em construções intuitivas, que ajudam a entender como o modelo lida com dados textuais.

Arquitetura

No cerne do ChatGPT, encontramos o mecanismo de self-attention. Imagine que cada palavra de um texto seja um nó interligado a todos os outros nós, em que cada conexão representa uma relação semântica. 

Em vez de ler uma frase palavra por palavra, o modelo analisa toda a sequência simultaneamente. Assim, ele constrói uma representação interna que capta nuances, contexto e relações complexas entre os termos. 

O modelo se organiza em camadas empilhadas. Cada camada recebe uma entrada enriquecida com positional encodings, que informam a posição de cada palavra na sequência. 

Dessa forma, o modelo reconhece a ordem dos elementos, o que é fundamental para a compreensão textual. 

Além disso, o mecanismo de Multi-Head Attention contribui para aumentar ainda mais a complexidade. Em vez de usar apenas uma “visão” para entender o contexto, o modelo utiliza diversas “cabeças” de atenção. 

Cada cabeça examina diferentes aspectos da informação, o que possibilita que o ChatGPT capte nuances sutis e ofereça respostas mais ricas. 

Treinamento

O treinamento do ChatGPT se baseia em uma imensa quantidade de dados textuais extraídos de diversas fontes. A ideia é expor o modelo a diferentes estilos de escrita, contextos culturais e áreas de conhecimento. 

Durante o treinamento, o modelo ajusta seus parâmetros para associar sequências de palavras a significados e contextos específicos. 

Os dados textuais abrangem desde artigos científicos e notícias até conversas informais na internet. 

Essa diversidade permite que o ChatGPT compreenda e gere respostas que se adequam a uma variedade de contextos. 

É como se o modelo tivesse acesso a uma biblioteca “infinita”, na qual ele pudesse buscar a resposta mais adequada para qualquer pergunta.

Principais usos do ChatGPT nas empresas

A seguir, entenda como as empresas estão adotando o GPT para melhorar seus resultados. Uma tendência importante nesse sentido é o ajuste do ChatGPT para a realidade de cada empresa. Algumas, inclusive, têm usado a API do GPT como base para criação de softwares específicos e próprios. 

Desenvolvimento de software

No ambiente de desenvolvimento de software, o ChatGPT se destaca na geração automática de código e na oferta de suporte à documentação técnica. Além disso, se bem aplicado, esse modelo de linguagem tem a capacidade de acelerar muito a curva de aprendizado em diferentes áreas, além de nivelar o conhecimento entre profissionais do mesmo ramo. 

Por exemplo, um programador pode solicitar ao assistente a criação de trechos de código para resolver problemas específicos ou obter explicações detalhadas sobre funções complexas. Ou, ainda, pode pedir a criação de rotinas de testes. 

Essa assistência técnica diminui o tempo de desenvolvimento e reduz a margem de erro, a fim de tornar o processo mais eficiente e ágil. 

Ao aproximar esse conhecimento da área de desenvolvimento de software, podemos dizer que, caso o usuário saiba fazer as perguntas corretas, podem ser criadas bibliotecas de diferentes linguagens, reduzindo, assim, a curva de novos aprendizados.

Além de criar bibliotecas novas, a ferramenta permite converter as suas bibliotecas particulares e já conhecidas para outras linguagens de programação, fazendo com que o seu código já consolidado possa ser reaproveitado em outras tecnologias. Entretanto, o ChatGPT não só converte, ele também analisa. 

Quem nunca trabalhou em um código onde o nome das variáveis não significava nada e, por isso, ficou um pouco perdido ao tentar entender sua função? Se você é Desenvolvedor, certamente já vivenciou essa situação, e nesse caso em específico o ChatGPT pode ser um grande aliado. Veja o exemplo abaixo:

Agora, veja a resposta do ChatGPT:

Produtos digitais

A criação de produtos digitais se beneficia da capacidade do ChatGPT em analisar grandes volumes de dados e sugerir melhorias com base em padrões identificados. 

O ChatGPT pode fornecer insights derivados de análises de dados históricos e tendências de mercado, ajudando a moldar um produto mais alinhado com as expectativas dos usuários. 

E isso se aplica às diversas etapas do desenvolvimento de produtos.

Concepção e prototipagem

Durante a fase inicial, o ChatGPT pode ser um grande assistente na geração de ideias. A grande capacidade de análise de dados permite identificar lacunas no mercado e sugerir funcionalidades, além de facilitar a criação de esboços de conteúdo e jornadas de usuário, facilitando a prototipagem rápida e eficiente.

Desenvolvimento e codificação

No desenvolvimento, o ChatGPT atua como um assistente de codificação, fornecendo trechos de código, solucionando dúvidas técnicas e “limpando” algoritmos. 

Em alguns casos, é possível integrá-lo a plataformas de desenvolvimento para agilizar ainda mais o processo durante a etapa de programação.

Documentação e suporte

A sustentação da performance de produtos digitais requer documentação clara, objetiva e atualizada. 

Nesse caso, o ChatGPT pode ajudar muito na redação de manuais técnicos, guias do usuário e FAQs, garantindo que as informações estejam disponíveis de forma clara, coerente e precisa. Inclusive, é possível treiná-lo para que forneça aos usuários respostas em tempo real, através do mecanismo de interação clássico em formato de conversa.

Monitoramento e atualizações

Após o lançamento, o ChatGPT pode ajudar a monitorar o desempenho do produto, analisando feedbacks dos usuários e identificando áreas de melhoria que, em uma análise mais superficial, talvez não fossem diagnosticadas. 

Sua capacidade de processamento de linguagem natural permite interpretar nuances específicas nas avaliações e sugestões dos usuários. Por isso, pode ter uma influência grande na priorização de user stories e, consequentemente, na satisfação do usuário com o produto.  

Pesquisa e Desenvolvimento (P&D)

Nesse contexto, o ChatGPT pode ser integrado a processos estratégicos, acelerando a descoberta de padrões, automatizando tarefas analíticas e otimizando a prototipação de novas soluções.

No desenvolvimento de novos produtos, modelos de IA como o ChatGPT facilitam a análise de literatura técnica e a extração de informações de papers científicos, patentes e bases de conhecimento especializadas. 

Os benefícios dessa aplicação são claros: redução do time-to-market e aceleração da inovação. Outro uso relevante é a simulação de cenários e previsão de impacto, onde a IA auxilia na avaliação de diferentes abordagens antes da implementação real. Isso é especialmente útil na engenharia de software, em que a IA pode antecipar gargalos e sugerir arquiteturas mais eficientes para reduzir riscos operacionais.

Automatização de atendimento

No cenário empresarial, a automatização de atendimento com o ChatGPT tem representado um avanço significativo.

Essa tecnologia pode transformar o atendimento, ao agilizar processos e reduzir a necessidade de intervenção manual em questões recorrentes.

Exemplos práticos incluem chatbots em bancos, plataformas de e-commerce e serviços de telecomunicações. 

Em cada caso, o ChatGPT pode analisar a consulta do usuário e sugerir respostas ou encaminhamentos para setores específicos, tudo em tempo real. 

Como usar o ChatGPT na sua empresa

Além da escolha da arquitetura adequada, a empresa deve considerar aspectos como personalização, governança de dados e integração com outras soluções.

Integração em sistemas

O primeiro passo é definir como o ChatGPT se encaixa na infraestrutura da empresa. Ele pode ser integrado a plataformas de atendimento, portais internos, aplicativos, e por aí vai.

Exemplos de aplicação incluem:

• Chatbots inteligentes: resolução automatizada de dúvidas frequentes, reduzindo a carga de trabalho do suporte humano;
• Assistentes internos para equipes: suporte técnico automatizado para TI, jurídico ou RH, agilizando o acesso a informações e documentações;
• Otimização de fluxos de aprovação: aplicação do ChatGPT em workflows internos.

A integração pode ser feita por meio de APIs, conectando o modelo a sistemas como ERPs, CRMs e plataformas de BI, por exemplo.

Customização para diferentes contextos

O ChatGPT não deve ser utilizado de forma genérica. A personalização é essencial para que ele entregue respostas relevantes. Isso envolve:

• Treinamento com dados internos: alimentar o modelo com documentos, FAQs e normativas específicas da empresa;
• Definição de tom de voz e regras de interação: ajustar respostas conforme o público-alvo e a identidade da marca;
• Criação de workflows automatizados: desenvolver fluxos estruturados para orientar o modelo em diferentes cenários.

Um exemplo prático é sua aplicação em departamentos jurídicos, onde pode ser treinado para interpretar legislações e padronizar contratos.

Governança e segurança da informação

Essa última recomendação de uso traz à tona um cuidado importante: a implementação do ChatGPT deve seguir práticas rigorosas de governança de dados, que inclui:

• Proteção de informações sensíveis: definir restrições para evitar exposição indevida de dados estratégicos;
• Monitoramento contínuo de desempenho: avaliar a assertividade e relevância das respostas;
• Adoção de políticas internas: criar diretrizes claras sobre onde e como a IA pode ser utilizada.

Ao estruturar essas camadas de controle, a empresa garante que o uso do ChatGPT esteja alinhado às melhores práticas de cibersegurança e compliance.

Desafios e limitações do ChatGPT

Embora o ChatGPT traga inúmeras vantagens, existem desafios da IA que exigem atenção. É claro que, para evoluir em questões mais avançadas, ter um conhecimento teórico prévio será sempre importante. A tendência é que com o aumento do uso dessas ferramentas, as próprias evoluam e tragam ainda mais benefícios para os seus usuários. 

Vale lembrar que essa ferramenta surgiu para contribuir e auxiliar nas tarefas do dia a dia. Porém, a capacidade de discernir aquilo que é útil do que não é passa pelo nosso senso crítico. E é justamente isso que irá ajudar na sua evolução. 

Por falar em evolução, junto com esse avanço tecnológico surgiram outras discussões como, por exemplo, a dos direitos autorais. Já que o ChatGPT é capaz de criar conteúdo, de quem é a autoria dessas publicações? 

Esse tipo de questionamento também permeia o universo de outras tecnologias, como o criador de imagens Stable Diffusion. Provavelmente, outros debates irão aparecer ao longo do tempo, já que temas que envolvem Inteligência Artificial ainda são muito recentes.

Viés nos dados

Um dos principais pontos é o viés nos dados. Como o modelo é treinado com uma vasta quantidade de informações disponíveis na internet, ele pode refletir vieses existentes nesses conteúdos. 

Mitigar esses vieses passa pela curadoria rigorosa dos dados e pelo desenvolvimento de algoritmos que detectem e corrijam respostas enviesadas, criando um ambiente digital mais justo.

Segurança da informação

A segurança da informação é outro desafio crucial. 

Empresas e usuários precisam garantir que dados confidenciais não sejam comprometidos. Até porque qualquer falha pode trazer grandes prejuízos. 

Assim, os mecanismos de criptografia e anonimização dos dados devem ser robustos, sempre buscando assegurar que as interações com o ChatGPT não exponham informações sensíveis.

Além desses, há outros desafios, como:

• Limitações técnicas do modelo em casos de consultas complexas, como lentidão e ineficiência;
• Confiança excessiva no modelo para tarefas criativas;
• Alucinações ou incapacidade de validar informações geradas.

O futuro do ChatGPT

As estatísticas de uso mostram que o ChatGPT vem se consolidando como uma ferramenta a ser usada no cotidiano das empresas. Dados recentes indicam que o Brasil está entre os quatro países que mais utilizam essa tecnologia, reforçando sua relevância no cenário global. 

Essa popularidade se deve, em grande parte, à capacidade do modelo de oferecer respostas rápidas e contextualizadas, um diferencial que atrai empresas de diversos setores.

Além disso, novas funcionalidades e melhorias tecnológicas prometem ampliar ainda mais suas aplicações. Recentemente, a função de Buscar na web balançou o mercado e trouxe uma concepção de mecanismo de busca dentro do próprio modelo.

Para o futuro da IA, a tendência é que o modelo se torne ainda mais inteligente, visto que o objetivo da OpenAI claramente é focar na criação de uma AGI — que, em teoria, seria capaz de superar a capacidade humana. 

Além disso, a OpenAI, responsável pelo ChatGPT, vem se posicionando como referência no setor, mas ela enfrenta concorrência de modelos emergentes, como a Anthropic, a Mistral AI e, claro, as já gigantes Google e Meta.

Open AI versus Deepseek: entenda o contexto

Enquanto o ChatGPT se consolidou por sua capacidade de gerar respostas contextuais e interativas, o DeepSeek aposta em uma alternativa de código aberto com uma abordagem mais econômica. 

Cada modelo possui pontos fortes diferentes: o ChatGPT se destaca pela robustez e integração com grandes corporações, enquanto o DeepSeek oferece flexibilidade e custo reduzido, tornando-o uma opção para startups e projetos independentes. Por outro lado, a ferramenta lançada mais recentemente tem sido alvo de diversas discussões sobre a garantia de segurança.

Esse cenário reflete uma batalha tecnológica em que a evolução constante é a regra e a escolha depende das necessidades específicas de cada negócio. Mas há uma certeza: ainda há muito para acontecer e, certamente, veremos grandes transformações nos próximos tempos.

Uma coisa é certa: o ChatGPT e outras soluções de IA podem trazer muitos benefícios!

O uso do GPT pode trazer diversos benefícios importantes, como redução de custos, personalização da comunicação, agilidade no atendimento, melhoria da experiência do usuário, bem como maior eficiência em desenvolvimento de software.

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Perguntas frequentes sobre o ChatGPT

Vejamos algumas respostas para as perguntas mais comuns.

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