Guia prático - e rápido - de IA Generativa
- Gabriel Casara
- 27 de mai.
- 4 min de leitura
Atualizado: 29 de mai.
Ou: IA sem blá blá blá
Gabriel Casara, CGO BlueMetrics
Resumo gerado por IA:
Neste artigo, Gabriel Casara explica de forma simples e acessível como funciona a IA Generativa, comparando-a a uma esponja gigante que aprende com tudo que está disponível publicamente na internet, reconhece padrões e responde com base em vetores matemáticos. Ele mostra como essa “mente digital” — treinada com bilhões de frases — se torna útil de verdade quando é ajustada com curadoria humana, linguagem específica e dados internos da empresa, por meio de técnicas como o RAG. No fim, defende que a IA deve ser tratada não como mágica, mas como uma ferramenta estratégica prática.
Papo de churrasco
Quando eu digo que trabalho com Inteligência Artificial, sempre tem alguém que pergunta: “mas como é que esse negócio funciona mesmo?”. Eu entendo um pouco. E como aprendi sem ser oriundo da área técnica, vou explicar aqui como se estivesse num churrasco com amigos – como eu gostaria de receber a explicação.
Tudo começa com uma espécie de esponja infinita. Imagine um cérebro de bebê com uma capacidade absurda de absorver informação, mas que em vez de levar anos para aprender a falar “papai”, já começa absorvendo tudo o que a humanidade escreveu na internet: livros, notícias, receitas, fóruns, tudo (que seja público, ok?). Essa esponja não entende o conteúdo da forma como a gente entende — ela não sabe o que é “amor”, mas percebe que “eu te amo” costuma vir seguido de “meu bem”. O que ela faz, na verdade, é reconhecer padrões.
Mas essa esponja não para por aí. Ela tem, além da absorção, uma capacidade gigantesca de processamento. É quase como se juntássemos a curiosidade de um bebê com o poder de cálculo de um supercomputador. E aí nasce o que alguns chamam de modelo de linguagem — eu prefiro pensar como o embrião de um Einstein digital.
Treinando Einstein
Esse “Einstein” é treinado com bilhões de frases e palavras, recebendo um desafio constante: adivinhar a próxima palavra com base nas anteriores. Errou? Ajusta os pesos. Acertou? Ganha reforço positivo (na linguagem técnica, claro). Isso acontece milhões de vezes, até ele virar um mestre em prever e montar frases com base no que foi aprendido. E ele faz isso muito rapidamente.
Mas calma, ele não pensa como a gente. Ele não tem consciência, nem senso crítico, nem opinião. Só que ele aprendeu tanta coisa, tão rápido, e tão bem, que parece que pensa. Parece que sabe mais do que nós. Às vezes, realmente sabe. Outras vezes, viaja — a chamada “alucinação”.
E tem mais: o cérebro dele não trabalha com palavras, mas com vetores — que são números. Tudo é transformado em uma espécie de “mapa matemático da linguagem”. Isso permite que ele compare ideias, contextos e expressões de forma matemática. Por isso ele entende que “carro” e “automóvel” estão próximos, mas “bar” e “barraca” não fazem sentido no mesmo vetor — mesmo que pareçam começar do mesmo jeito.
Depois vem o ajuste fino, ou fine tuning. É quando pegam esse Einstein, já poderoso. Aqui entra a curadoria e orientação (prompts): “fale como advogado experiente especialista em…”, “escreva como poeta”, “explique como um professor de física quântica para uma criança de cinco anos”, etc. Esse processo é supervisionado por humanos que mostram o que é uma resposta aceitável. Ainda não é inteligência no sentido filosófico, mas já começa a parecer muito com expertise contextual.
Agora, se você quer que esse Einstein seja útil de verdade, você precisa dar pra ele conhecimento específico e novas disciplinas. Aí entra o tal do RAG (Retrieval-Augmented Generation). Pense assim: o Einstein sabe de tudo… até 2023. Mas ele não sabe o que tem no contrato da sua empresa, no regulamento interno ou na sua política de crédito. Com o RAG, você dá uma “cola” pra ele: uma base documental que ele pode consultar antes de responder. Aí sim ele responde com contexto. Aí sim ele vira um verdadeiro assistente inteligente.
Aliás, não é à toa que o meu se chama Albert. Mas quando ele viaja na resposta, eu chamo ele de Alfred — nada contra o mordomo do Batman, aliás, o Alfred erra com mais classe.
Que ver soluções de GenAI, Machine Learning e dados fazendo a diferença na sua empresa?
IA não é mágica
Quando você junta tudo isso — a esponja que absorve, o cérebro que calcula, a curadoria humana e o contexto certo — o que você tem, no fim, é um Einstein digital treinado para o seu negócio. Na prática, isso vai muito além de gerar um textinho bonito. Você pode criar assistentes que sabem tudo do seu negócio, automatizar processos complexos, dar superpoderes de informação para sua equipe de vendas, atendimento, jurídico ou educação, e ajudar a tomar decisões mais rápidas e embasadas.
Mas pra isso, você precisa parar de ver IA como mágica e começar a tratá-la como ferramenta estratégica.
E antes que você contrate mais um consultor para complicar o que deveria ser simples, sugiro você fazer o seguinte: Entre no seu LLM favorito (não vou dizer onde eu criei o Albert — ainda), alimente com as suas informações, suas dúvidas e seus dados. Veja o que ele devolve.
Depois disso, se quiser transformar isso em algo prático, real e útil na sua empresa — sem blá blá blá — fala comigo. A gente monta isso com você. Rápido, eficiente e explicando tudo como se fosse num churrasco.
Gabriel Casara é CGO na BlueMetrics e um apaixonado por churrasco com amigos e IA.
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