Inteligência artificial: o que é, tipos e como funciona

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A inteligência artificial (IA) já não é mais um conceito distante ou reservado à ficção científica. Em 2025, ela se consolidou como uma tecnologia fundamental para a transformação digital em empresas, governos e na vida cotidiana

O Brasil desponta como um dos principais mercados emergentes no uso estratégico da IA: 52% das empresas já afirmam ter obtido resultados concretos com a tecnologia, enquanto 47% esperam ver impactos significativos até o final do ano, segundo estudo da SAP. 

Globalmente, 78% das organizações usam algum tipo de solução de IA, segundo o AI Index Report 2025, da Universidade de Stanford em parceria com a AWS.

Neste artigo, vamos aprofundar o que é a inteligência artificial, como ela funciona, quais são suas aplicações e tendências, com foco especial no cenário brasileiro e nas possibilidades para startups e corporações.

Resumo

Inteligência Artificial é um pilar estratégico. A IA já não é mais uma tendência do futuro, mas uma tecnologia essencial para transformar empresas e setores. Em 2025, o Brasil lidera a adoção de IA na América Latina, com 52% das empresas alcançando resultados concretos.
A IA generativa está revolucionando a criação de conteúdo. Com ferramentas como ChatGPT e DALL·E, a IA generativa está acelerando processos criativos e automação, gerando novos conteúdos e oferecendo soluções inovadoras para negócios e consumidores.
Desafios éticos e regulatórios são parte do futuro da IA. Com o avanço acelerado da IA, surgem desafios em relação à privacidade, viés algorítmico e a necessidade de regulamentação. A ética na inteligência artificial será um tema central à medida que novas aplicações ganham escala.

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O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação que visa criar sistemas e máquinas capazes de executar tarefas que, normalmente, exigiriam inteligência humana. Em vez de seguir apenas regras fixas, esses sistemas são projetados para aprender com dados, adaptar-se a novas informações e tomar decisões de maneira autônoma.

Esses sistemas utilizam algoritmos e modelos matemáticos para realizar atividades como o reconhecimento de padrões, análise de grandes volumes de dados, interpretação de linguagem natural e solução de problemas complexos, com o objetivo de simular habilidades cognitivas humanas, como o raciocínio, a percepção e o aprendizado.

A IA pode ser aplicada em diversos campos, como assistentes virtuais (ex.: Siri, Alexa), carros autônomos, diagnóstico médico assistido por IA, reconhecimento de voz e imagem, entre outros, e está revolucionando a forma como interagimos com a tecnologia.

Imagem com os tipos de Inteligência Artificial

Quais os tipos de inteligência artificial?

Falamos bastante sobre o ChatGPT, justamente por ele ser uma ferramenta que tem apoiado a “difusão” da IA. Acontece que esse é apenas um dos tipos existentes. Os diferentes modelos de IA possuem especificidades em capacidade e função, refletindo também em uma variedade de usos. Conheça alguns deles:

Inteligência artificial fraca (Narrow AI)

Também conhecida como IA limitada, esse tipo de IA é usada para executar tarefas específicas e limitadas, focando em atividades bem definidas. Exemplos de IA fraca são Alexa, que usamos para pedir uma música ou ouvir as notícias do dia, ou os sistemas de recomendação em plataformas como Netflix e YouTube.

Inteligência artificial forte (AGI - Artificial General Intelligence)

A IA forte, também conhecida como inteligência artificial geral (AGI), é um tipo de IA mais abrangente que pode executar tarefas em diversas áreas, similar à capacidade humana. Em desenvolvimento, a AGI seria capaz de compreender textos e comandos complexos, realizando múltiplas funções ao mesmo tempo. Embora ainda não haja exemplos práticos disponíveis, a AGI é um campo de intensa pesquisa, com desafios técnicos e éticos, incluindo o risco de criar autonomia excessiva para máquinas.

Inteligência artificial baseada em regras (Rule-Based AI)

A IA baseada em regras usa algoritmos programados para seguir diretrizes ou regras predefinidas, sendo bastante útil para sistemas simples. Um exemplo disso são chatbots usados em atendimento ao cliente, ou relatórios automatizados, onde o sistema aplica regras pré-determinadas para tomar decisões baseadas em dados históricos.

Inteligência artificial cognitiva

A IA cognitiva é a mais inspirada na cognição humana, e sua principal característica é replicar comportamentos e raciocínios humanos. Seu objetivo é compreender e interagir de forma natural, como em assistentes virtuais e o ChatGPT, que utilizam tecnologias de processamento de linguagem natural (PLN). Exemplos incluem também sistemas de tradução automática e diagnóstico médico assistido por IA.

Inteligência artificial generativa (Generative AI)

A IA generativa é uma das áreas mais inovadoras da inteligência artificial, responsável pela criação de novos conteúdos a partir de padrões aprendidos. Modelos de IA generativa, como o ChatGPT e o DALL·E, geram textos, imagens, códigos e até músicas baseadas em dados de entrada.

Esses sistemas são treinados para entender e criar novos conteúdos de maneira autônoma, com base em padrões extraídos de enormes volumes de dados, e estão sendo cada vez mais aplicados em criação de conteúdo, design e programação.

Leia mais: O que é IA generativa?

Inteligência artificial baseada em aprendizado de máquina (Machine Learning)

O aprendizado de máquina (ML) é uma subárea da IA que permite que os sistemas aprendam a partir de dados. Existem dois tipos principais: o supervisionado, onde os dados são rotulados, e o não supervisionado, onde o modelo identifica padrões por conta própria. Exemplos incluem reconhecimento de imagens, tradução automática e previsões de vendas com base em dados históricos.

Leia mais: Inteligência artificial e machine learning: entenda a diferença

Inteligência artificial de visão computacional

A visão computacional é uma área da IA que permite que os computadores interpretem imagens e vídeos. Ela é aplicada em várias áreas, como carros autônomos, que usam IA para detectar obstáculos e decidir caminhos, reconhecimento facial em dispositivos e sistemas de segurança, além de ser usada para análise de imagens médicas (como exames de raios-X ou ressonâncias magnéticas) e em agricultura de precisão, para monitoramento de cultivos.

Leia mais: Tipos de inteligência artificial: 3 principais e dicas para aplicá-la

Panorama global e brasileiro: quem está adotando IA?

O Brasil é um dos principais mercados emergentes no uso de IA. Estudo da SAP mostra que mais de 52% das empresas brasileiras já estão vendo resultados tangíveis com a adoção da tecnologia, um reflexo de um mercado cada vez mais aberto e propenso a inovações tecnológicas. 

Não só grandes corporações, mas também PMEs brasileiras têm se destacado pela aplicação de inteligência artificial. Um estudo da Deloitte aponta que até 2025, o país deve investir mais de R$ 13 bilhões em soluções de IA, com foco no aumento da produtividade e inovação, impactando diretamente setores como saúde, educação, financeiro e varejo.

Esse aumento no investimento está atrelado à transformação digital que o Brasil está vivenciando. Cada vez mais, startups brasileiras estão se beneficiando da adoção de IA, seja para personalizar atendimento ao cliente, automatizar processos ou criar novas soluções baseadas em dados.

Leia mais: Transformação digital: o que é, importância e impactos

Imagem com ícones representando cada uma das áreas onde a IA pode agir: Atendimento, saúde, varejo, financeiro e RH.

Aplicações práticas da inteligência artificial hoje

A IA já está profundamente integrada ao dia a dia corporativo e pessoal. Veja os principais usos atuais:

  • Automação de processos: robôs de software (RPA) agilizam tarefas repetitivas.
  • Marketing e vendas: algoritmos personalizam campanhas e otimizam conversões.
  • Atendimento ao cliente: chatbots e assistentes virtuais com IA conversacional oferecem respostas em tempo real.
  • Saúde: diagnósticos assistidos por IA, leitura automatizada de exames e recomendação de tratamentos personalizados.
  • Financeiro: detecção de fraudes, análise de crédito, projeções de receita.
  • Indústria: manutenção preditiva, controle de qualidade e logística inteligente.
  • RH: triagem de currículos, análises comportamentais, retenção de talentos.

Principais desafios da inteligência artificial

À medida que a inteligência artificial se torna cada vez mais prevalente, novos desafios surgem. Entre os maiores desafios da inteligência artificial estão questões de ética e regulamentação

Como garantir que os modelos de IA tomem decisões justas e imparciais? Como proteger a privacidade dos dados pessoais? Como garantir que as máquinas não amplifiquem preconceitos já existentes nos dados com os quais são treinadas?

A regulamentação da IA também é um tema de crescente importância. No Brasil, o Marco Legal da IA está em discussão, e propõe a classificação de sistemas conforme o risco que representam, uma medida importante para evitar usos indevidos de inteligência artificial generativa em contextos como decisões judiciais ou financeiras.

A governança ética da IA será fundamental para garantir que os impactos sociais e econômicos dessa tecnologia sejam positivos e justos.

Além disso, a pegada ambiental da IA não pode ser ignorada. O treinamento de grandes modelos de IA consome quantidades significativas de energia. 

Portanto, além das discussões sobre privacidade e ética, é importante também avaliar o impacto ambiental dessas soluções e adotar práticas mais sustentáveis, como a migração para data centers movidos a energia renovável.

Leia mais: Desafios da inteligência artificial: impactos e como superá-los

Imagem representando uma IA multimodal

IA e ESG: uma nova fronteira de sustentabilidade digital

A IA também ganha espaço como aliada em iniciativas de ESG (ambiental, social e governança). Destacam-se:

  • Eficiência energética em data centers: uso de IA para reduzir o consumo de energia e migração para energia renovável.
  • Transparência algorítmica: alinhamento com princípios de governança ética.
  • Inclusão social: uso de IA em educação, acessibilidade e saúde pública.
  • Cadeias de suprimentos mais verdes: modelos preditivos ajudam a reduzir desperdício e emissões.

Empresas que integram IA com metas de sustentabilidade digital se posicionam melhor diante de investidores, consumidores e reguladores.

Tendências emergentes para o futuro da IA

O cenário de IA segue em rápida evolução. Entre as principais tendências para o futuro da inteligência artificial, destacam-se:

  • Agentes autônomos: IAs capazes de tomar decisões em tempo real para melhorar operações complexas, como no setor logístico ou industrial.
  • IA multimodal: Integração de texto, imagem, vídeo e áudio, proporcionando experiências mais interativas e completas. Isso inclui desde assistentes virtuais até plataformas de marketing avançadas.
  • Modelos de IA eficientes e de baixo consumo energético: Modelos como Phi-3 e Mistral trazem performance otimizada com menor gasto energético, alinhando inovação e sustentabilidade, especialmente com a crescente demanda por soluções verdes.
  • Computação distribuída com IA: uso de IA em borda (edge AI) para decisões locais em dispositivos conectados.
  • IA conversacional integrada a sistemas corporativos: como copilotos para vendas, marketing, atendimento e operações.
  • GEO/AEO (Generative Engine Optimization): técnicas para tornar conteúdos visíveis em respostas geradas por IA, como ChatGPT ou Google AI Overviews.

Como liderar com inteligência artificial

Para empresas que desejam liderar com IA, alguns pilares são fundamentais:

  • Governança e estratégia: definir casos de uso prioritários e diretrizes de uso responsável.
  • Cultura data-driven: incentivar decisões baseadas em dados e promover alfabetização em IA.
  • Talentos e formação contínua: capacitar equipes técnicas e de negócios para uso estratégico da IA.
  • Integração tecnológica: conectar IA aos sistemas existentes (ERP, CRM, BI) com segurança e escalabilidade.

A liderança em IA não se limita à tecnologia. Ela envolve transformação organizacional, visão de longo prazo e responsabilidade social.

Hub de inteligência artificial do Cubo: acelerando inovações com IA

O Cubo AI é um ponto de encontro onde startups, empresas e especialistas em IA se unem para acelerar o desenvolvimento de soluções inovadoras. O objetivo é conectar empresas e empreendedores para a criação de aplicações práticas de IA que atendam às necessidades de diferentes setores.

O hub oferece mentoria, eventos exclusivos e acesso a uma comunidade de especialistas para ajudar as empresas a explorar o potencial da IA, garantir conformidade regulatória e implementar IA com responsabilidade e eficácia.

Se sua empresa deseja explorar o futuro da inteligência artificial com mais confiança e segurança, Cubo AI é o lugar para começar.

Como se preparar para o futuro da inteligência artificial

O futuro da inteligência artificial já chegou, e a chave para liderar essa transformação é adotar a IA com responsabilidade, governança e inovação contínua. A integração da IA com outras tecnologias emergentes, como computação quântica e blockchain, trará um impacto nas empresas.

Ao adotar a IA generativa e implementar modelos de aprendizado contínuo, as empresas não só aumentam sua produtividade, mas também criam novas oportunidades para inovação e crescimento sustentável.

Para isso, é essencial estar preparado com as ferramentas certas, os talentos certos e a cultura certa para aproveitar as oportunidades da inteligência artificial e liderar com ela.

Antes de ir embora, confira algumas respostas para as perguntas mais frequentes sobre inteligência artificial.

O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação dedicado à criação de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como aprender, tomar decisões e reconhecer padrões.

Quais são os principais tipos de IA?

Os tipos de IA incluem a IA fraca, que executa tarefas específicas; a IA forte, que é mais geral e tenta replicar a inteligência humana; e a IA generativa, que cria novos conteúdos com base em dados aprendidos.

Como a IA é usada no Brasil?

Cada vez mais empresas usam IA para automação, marketing, análise de dados e atendimento. O país lidera a adoção de IA na América Latina, com investimentos em crescimento.

Quais são os maiores desafios da IA?

Viés algorítmico, falta de regulamentação, uso indevido de dados, impacto ambiental e baixa maturidade em algumas organizações.

Como a IA pode ser aplicada no mercado?

A IA pode ser aplicada em diversas áreas, incluindo saúde, educação, indústria, finanças, marketing e muito mais. As empresas estão utilizando a IA para automação, personalização de produtos e serviços, análise de dados e melhoria de decisões.

Quais são os desafios da IA?

Os principais desafios incluem viés algorítmico, regulamentação, privacidade, impacto ambiental e governança ética.

O que é GEO/AEO e por que importa?

São práticas de otimização para que conteúdos apareçam nas respostas geradas por IA. Ter textos claros, estruturados e com dados confiáveis aumenta as chances de ser citado por assistentes de IA e mecanismos de AI Search.

Como conectar IA e ESG?

Por meio de projetos de computação verde, governança ética dos algoritmos e inclusão de IA em ações sociais e de sustentabilidade.

CTA1000X400-O ecossistema de inovação que está redefinindo o papel da IA no mercado da América Latina

 

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