Modelos de IA: descubra os principais tipos, aplicações e desafios estratégicos

Os modelos de IA representam a base teórica e prática para o desenvolvimento de sistemas inteligentes, capazes de automatizar processos, interpretar dados complexos e gerar valor estratégico para negócios. 

A IA pode ser definida como o estudo de como os computadores realizam tarefas que, atualmente, exigem capacidades humanas. Esse conceito remonta a 1956, quando John McCarthy cunhou o termo “Inteligência Artificial” durante um encontro no Dartmouth College. Entretanto, é importante ressaltar que Alan Turing, por exemplo, já havia publicado seu famoso artigo “Computing Machinery and Intelligence” em 1950, que estabeleceu bases importantes para a IA.

Os três principais paradigmas que estruturam os modelos de IA — conexionista, simbolista e evolucionário —são fundamentais para entender como as empresas estão aplicando essa tecnologia para impulsionar inovação, eficiência e competitividade.

Logo, compreender esses paradigmas é um excelente ponto de partida para explorar todo o potencial da Inteligência Artificial. Neste conteúdo, você conhecerá mais a fundo o que são os modelos de IA, seus tipos, aplicações, benefícios e os principais desafios a serem superados.

O que são modelos de IA?

Um modelo de IA é um software projetado para realizar tarefas como previsão, classificação e análise com base em algoritmos e dados estruturados. 

O termo “modelo” está relacionado à ideia de modelagem: criar um sistema que simula, por meio de treinamento e ajuste contínuo, situações do mundo real.

Na era da transformação digital, os modelos de IA estão presentes e são vetores de inovação em praticamente todos os setores.

Por exemplo, no setor financeiro, modelos de IA classificam clientes com base no risco de inadimplência ou no perfil de consumo, garantindo que as soluções oferecidas sejam adequadas às necessidades individuais.

Paradigmas de IA: as bases para o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial

Os paradigmas de Inteligência Artificial representam diferentes abordagens teóricas e metodológicas que orientam o desenvolvimento de modelos de IA. Os principais são o conexionista, o simbolista e o evolucionário.

Cada um reflete uma visão específica sobre como os sistemas devem aprender, processar informações e tomar decisões.

A seguir, veja mais detalhes sobre as características, as aplicações e como cada paradigma pode ser utilizado para resolver diferentes desafios do contexto corporativo.

Paradigma Conexionista

Esse paradigma tem como objetivo simular estruturas do cérebro para que o sistema possa agir e tomar decisões cada vez melhores.

Uma aplicação prática desse paradigma são as ‘redes neurais’, que são compostas por um algoritmo computacional inspirado em redes de neurônios. 

Nelas, existem estímulos de entrada e saída de dados, assim como as células do cérebro, que distribuem a informação para toda a rede. 

Esse modelo pode ser utilizado para aplicações como:

• Reconhecimento de padrões em geral (visão computacional, reconhecimento de voz, etc.); 
• Processamento de sinais; 
• Previsão de flutuações em mercados financeiros; 
• Diagnóstico de falhas e controle de processos industriais.

Paradigma Simbolista

Nesse caso, embora o foco esteja em compreender comportamentos inteligentes para reproduzi-los, os sistemas especialistas também se preocupam com a simulação — especificamente, a simulação do processo de tomada de decisão de especialistas humanos.

Para exemplificar esse paradigma, é possível citar os sistemas especialistas, que utilizam uma base de dados estruturada a partir do conhecimento de um especialista para oferecer respostas sobre um determinado assunto.

Em seguida, uma máquina realiza a interface com o usuário e, por meio de perguntas e respostas, processa as informações, fornecendo soluções ou insights de maneira precisa e eficiente. Essa abordagem combina a simulação do raciocínio humano com mecanismos de inferência baseados em regras explícitas, ampliando sua aplicabilidade em diversos contextos.

Padrões como esses podem ser encontrados em: 

• Sistemas ERP; 
• Diagnóstico médico baseado em regras; 
• Workflows automatizados; 
• Planejamentos financeiros e calculadoras; etc.

Paradigma Evolucionário

É composto por uma série de algoritmos que usam como inspiração a evolução natural, chamados de algoritmos genéticos. 

Tais algoritmos utilizam conceitos da genética para criar ecossistemas digitais onde “seres” ou “partes de seres” evoluem de forma rápida. 

Ou seja, com uma rede de computadores interligadas, num processo darwiniano, é possível fabricar antenas, turbinas, pontes, microchips, entre outros produtos.

Carlos Poitevin, Head of Outsourcing da SoftDesign, explica que:

Também podemos mencionar o exemplo de sistemas de otimização logística, que aplica IA para aprimorar as cadeias operacionais, reduzindo atrasos e erros. 

Principais modelos de IA

Os modelos de Inteligência Artificial mais usados na atualidade são as redes neurais profundas, os sistemas especialistas e os modelos preditivos. Mas também existem outros, como os modelos baseados em árvores de decisão, os probabilísticos e os de aprendizado por reforço.

Cada modelo é projetado para resolver problemas específicos e compreendê-los ajuda a entender quais são os mais indicados para seus produtos digitais ou processos de negócio.

A seguir, exploramos cada um deles, com exemplos reais de aplicação para demonstrar sua relevância prática.

Redes neurais profundas (Deep learning)

As redes neurais profundas se inspiram no funcionamento do cérebro humano para processar informações e analisar cenários complexos. 

Elas são compostas por múltiplas camadas de “neurônios artificiais”, e esse nível de processamento permite que padrões sutis sejam identificados, mesmo em grandes volumes de dados não estruturados.

As aplicações são diversas. Imagine, por exemplo, uma healthtech especializada em diagnósticos por imagem. Utilizando redes neurais convolucionais (CNNs), essas empresas analisam exames como ressonâncias magnéticas e tomografias para detectar sinais precoces de doenças graves, como câncer ou anomalias cardíacas.

Sistemas especialistas

Os sistemas especialistas são projetados para imitar o raciocínio de especialistas humanos em domínios específicos. Eles funcionam com base em um conjunto estruturado de regras — geralmente elaboradas por profissionais altamente especializados — e utilizam mecanismos de inferência para oferecer respostas rápidas e confiáveis.

Uma aplicação bem interessante na gestão de produtos digitais pode ser feita no atendimento ao usuário. É possível, por exemplo, criar uma central de atendimento que utiliza IA para solucionar problemas comuns de forma automatizada. 

Ao identificar os problemas relatados pelo usuário, o sistema cruza informações de uma base de conhecimento e sugere soluções precisas ou, se necessário, encaminha o caso para um especialista humano com todas as informações relevantes já estruturadas. 

Como você deve imaginar, esse tipo de tecnologia reduz o tempo de resposta e melhora significativamente a experiência do usuário.

Modelos preditivos

Os modelos preditivos têm como principal objetivo antecipar eventos futuros com base na análise de padrões históricos. Para isso, combinam técnicas estatísticas, algoritmos de aprendizado supervisionado e análise de séries temporais.

Esses modelos têm aplicações muito diversas: na previsão de demanda no varejo, otimização de estoques, detecção de fraudes em transações online, personalização de campanhas de marketing digital, monitoramento de equipamentos industriais para manutenção preditiva, análise de sentimentos nas redes sociais, entre outras.

Modelos baseados em árvores de decisão

Os modelos baseados em árvores de decisão organizam decisões de forma hierárquica, seguindo uma estrutura de nós, galhos e folhas. Cada nó representa uma decisão, cada galho reflete uma possível escolha e as folhas representam os resultados finais. 

Essa abordagem torna esses modelos altamente interpretáveis, mesmo para quem não tem conhecimento técnico avançado.

No desenvolvimento de produtos digitais, esses modelos são bastante úteis para tomar decisões com base em múltiplos fatores, como: 

• Comportamento do usuário;
• Métricas de engajamento;
• Desempenho financeiro;
• Riscos reputacionais; etc. 

Essa visão é especialmente interessante porque, ao ter clareza sobre os possíveis caminhos, fica mais fácil garantir a auditabilidade e adequação do modelo às regras jurídicas e de compliance.

Modelos probabilísticos

Os modelos probabilísticos ajudam a lidar com a incerteza e a gerar previsões. Geralmente, são úteis em contextos nos quais há incompletude ou grande variação nos dados.

Isso acontece, por exemplo, em sistemas de previsão de séries temporais, análise de risco em investimentos financeiros e algoritmos de segurança cibernética.

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço funciona de forma semelhante ao treinamento de um agente inteligente em um ambiente controlado. O sistema toma decisões, recebe “recompensas” ou “penalidades” com base nessas ações e ajusta seu comportamento para maximizar o ganho futuro.

O aprendizado por reforço é um bom modelo de IA para aplicações como otimização de rotas em apps, criação de jogos digitais, desenvolvimento de software voltado para veículos autônomos, entre outras.

Como treinar um modelo de IA?

Os modelos de Machine Learning, área mais proeminente da IA, caracterizam-se pela fase de treinamento, em que o Desenvolvedor alimenta o sistema com dados e solicita a análise para encontrar padrões e realizar uma predição.

Aplicações e benefícios dos modelos de IA

Os benefícios desses modelos são amplamente documentados em diversos setores: a automação inteligente permite otimizar a execução de tarefas e reduzir as chances de erro, a análise avançada de dados viabiliza decisões rápidas e bem-fundamentadas, a personalização de produtos e serviços ajusta-se dinamicamente ao comportamento do usuário, entre outros. 

Isso acontece porque, ao contrário de abordagens tradicionais de automação, que seguem regras estáticas e predefinidas, os modelos de IA têm a capacidade de aprender, adaptar-se e tomar decisões autônomas. Por isso, agregam uma camada de inteligência adaptativa nunca vista antes nos negócios.

Na sequência, destacamos algumas das principais vantagens da aplicação dos modelos de IA.

Automação inteligente

Automação Inteligente é como ter um exército de “mini-robôs” trabalhando discretamente nos bastidores do seu negócio. 

Esses “robôs” podem ser algoritmos de IA que executam processos repetitivos, cruzam dados e enviam relatórios de maneira muito mais rápida do que um humano faria. 

Além disso, a automação inteligente não se restringe apenas a processos internos. Ela pode também aprimorar a experiência do usuário. 

Por exemplo, chatbots impulsionados por IA conseguem oferecer atendimento 24 horas, sanar dúvidas iniciais e, quando necessário, direcionar o usuário ao suporte humano de forma muito mais rápida do que um menu telefônico tradicional. 

Isso melhora significativamente a experiência do usuário com sua marca, com um atendimento mais rápido e direto, ao mesmo tempo em que otimiza os recursos da empresa, reduzindo custos operacionais.

Prova disso são as descobertas da Chatbot Magazine: 69% dos consumidores preferem usar chatbots, devido à rapidez nas respostas e na solução de problemas simples.

Personalização em larga escala

Se você já comprou em grandes marketplaces online, provavelmente recebeu sugestões do tipo: “Quem comprou este produto, também se interessou por…”. Isso resulta de algoritmos de recomendação, uma aplicação clássica da IA. 

Com a IA, ao agrupar padrões de navegação, histórico de compras e até comportamento em redes sociais, é possível prever com mais precisão o tipo de produto que cada usuário gostaria de receber em sua caixa de entrada.

Nesse sentido, a grande vantagem disso é criar uma experiência de consumo diferenciada. O usuário sente que você o conhece e se importa com o que ele realmente deseja, aumentando a fidelização e a confiança na empresa. 

Um estudo recente da Deloitte revelou que marcas que investem em personalização têm superado suas metas de receita. Isso acontece porque seus clientes tendem a comprar mais, com maior frequência e demonstram maior inclinação para a fidelização.

Análise preditiva

A habilidade de antever cenários e otimizar decisões usando dados reais é o que chamamos de análise preditiva.

No setor financeiro, por exemplo, bancos usam modelos preditivos para calcular probabilidades de inadimplência, determinando taxas de juros e limites de crédito de forma mais ajustada à realidade de cada cliente. 

No varejo, é possível prever com mais acurácia a demanda por determinado produto em épocas específicas do ano, de modo a prevenir a falta ou o excesso de estoque. 

Já na logística, empresas preveem gargalos de entrega conforme a sazonalidade, a fim de evitar atrasos, otimizar a escala de profissionais e, claro, a insatisfação do cliente.

A SAP traz um exemplo interessante: a Motor Oil Group, líder em refino de petróleo na Grécia e no Mediterrâneo, usou análises preditivas para monitorar equipamentos em tempo real. Com sensores e análise de dados históricos, previram falhas com mais de 77% de precisão, reduzindo o tempo de diagnóstico de 120 para 20 horas.

Apesar do grande potencial, é importante compreender que a análise preditiva não é infalível: ela depende da qualidade e da quantidade de dados disponíveis, algo que discutiremos mais adiante ao abordar desafios e limitações. 

Desafios e limitações dos modelos de IA

A Inteligência Artificial é uma área complexa e, mesmo com todos os avanços, ainda envolve muitos desafios e limitações que devem ser considerados antes da criação de modelos ou do investimento por parte das empresas.

Qualidade dos dados

Os modelos de IA, especialmente os de Machine Learning, dependem de dados históricos para funcionar corretamente. Por isso, é fundamental garantir que os dados sejam completos, corretos e bem organizados para que o treinamento produza resultados precisos e eficazes.

Caso contrário, o sistema de IA analisará uma base de dados enviesada, que não representa a realidade. Como consequência, as previsões e recomendações perderão precisão.

Essa é uma limitação muito comum e perigosa da IA: algoritmos não podem corrigir automaticamente dados ruins. Eles dependem da qualidade e representatividade das informações fornecidas. 

E isso não se limita apenas a dados incompletos; dados enviesados também causam problemas sérios. 

Por exemplo, há casos em que sistemas de recrutamento automatizados favoreceram ou prejudicaram determinados perfis de candidatos por estarem treinados em bases de dados historicamente não diversas.

A consequência desse tipo de problema não é apenas um erro na previsão de vendas ou na recomendação de produtos. Pode haver consequências legais e de reputação. 

Afinal, quando ocorre discriminação algorítmica, a responsabilidade por práticas injustas ou até mesmo ilícitas recai sobre a empresa. Além disso, os usuários estão cada vez mais atentos às questões de diversidade, ética e transparência.

Por isso, investir em governança de dados se torna fundamental. 

Complexidade computacional

Outro desafio é a complexidade computacional dos algoritmos utilizados nos modelos de IA. Treinar redes neurais profundas, por exemplo, pode demandar uma quantidade gigantesca de processamento e memória. 

Grandes empresas de tecnologia investem muitos recursos em data centers e hardware especializado (como GPUs e TPUs) para conseguir rodar esses modelos de maneira eficaz.

Esse ponto pode ser uma limitação para empresas de menor porte ou para aqueles que não têm acesso a estruturas robustas de processamento. 

Embora existam soluções em nuvem que oferecem poder computacional sob demanda, ainda é necessário investir em profissionais qualificados que saibam configurar, treinar e manter esses modelos. 

Além do aspecto financeiro, há a questão da atualização constante das tecnologias. 

O que hoje é cutting-edge, amanhã pode se tornar obsoleto. Sem um plano de inovação e reinvestimento, corre-se o risco de ficar para trás rapidamente. 

Ou seja, isso reforça a necessidade de uma estratégia de longo prazo ao adotar IA, considerando tanto a infraestrutura quanto a capacitação do time.

Ética e regulação

Além das limitações técnicas e de dados, a ética é um pilar essencial a considerar. Você certamente já ouviu falar sobre o uso de IA em sistemas de vigilância em massa ou em ferramentas que podem manipular a opinião pública. 

Esses são exemplos extremos de controvérsias que podem acontecer com o uso de IA. Mas mesmo em contextos mais rotineiros, há dilemas importantes, como a privacidade de dados e a transparência dos algoritmos.

Se você coleta dados de seus usuários — sejam eles preferências de compra, localização, histórico de navegação — precisa garantir que tudo seja feito de acordo com a legislação (por exemplo, a Lei Geral de Proteção de Dados, a LGPD, no Brasil) e que as pessoas tenham ciência de como as informações são utilizadas. 

Caso contrário, além de enfrentar possíveis sanções legais, você pode perder a confiança do usuário, o que é um dano imenso para a reputação de qualquer produto digital.

Outro ponto é a possibilidade de discriminação em decisões automatizadas, como citamos no tópico sobre dados enviesados. 

Por isso, as regulações que tratam de IA também estão ganhando força em vários países, exigindo que as empresas prestem contas sobre como seus modelos funcionam, quais dados utilizam e como lidam com erros ou distorções.

Inteligência Artificial: equilibre o potencial e os desafios para alcançar resultados

Os modelos de Inteligência Artificial, com suas múltiplas aplicações — automação inteligente, personalização em larga escala e análise preditiva — traz benefícios muito significativos para empresas de todos os tamanhos e segmentos. 

Entretanto, vale lembrar que esses benefícios não vêm sem desafios e limitações. A qualidade dos dados pode impulsionar ou arruinar um projeto de IA, a complexidade algorítmica demanda recursos de computação e pessoal especializado, além disso, questões éticas e regulatórias estão cada vez mais presentes no debate público. 

Nesse sentido, para extrair o máximo de benefícios e minimizar os riscos, é preciso não apenas investir em tecnologia, mas também em uma cultura de responsabilidade, transparência e inovação contínua.

Se quiser explorar esse conceito na prática e aproveitar as possibilidades dessa tecnologia, conte com a SoftDesign!

Esclareça as principais dúvidas sobre modelos de IA

Você pode estar se perguntando sobre os principais modelos de Inteligência Artificial e suas diferenças. Nesta seção, respondemos de forma clara e direta a três dúvidas comuns sobre o tema.

Por fim, leia também:

• Inteligência Artificial: conceitos, aplicações práticas e tendências emergentes
• Como a IA está transformando o desenvolvimento de software
• Machine Learning: como explorar a tecnologia para impulsionar inovação e eficiência
• Dicionário de IA
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