A resposta honesta é: provavelmente não, pelo menos não ainda. Antes de investir em IA, a maioria das empresas precisa responder uma pergunta mais simples: eu consigo resolver esse problema com um algoritmo ou heurística? Se sim, comece por aí. IA não é uma ferramenta que se pluga num produto e resolve tudo, é um conjunto de técnicas indicado para problemas específicos que não têm solução determinística. Este artigo explica quando IA faz sentido, o que ela realmente é e o que você precisa ter antes de começar.
Tempo de leitura estimado: 15 minutos
Índice
- O que não é Inteligência Artificial?
- Por que não usar IA desde o início pode ser uma boa ideia
- O que é Inteligência Artificial?
- Classificando as coisas: como as máquinas aprendem
- IA e a importância dos dados
- O que eu preciso para começar?
- Perguntas frequentes
Notícias sobre sistemas e produtos que utilizam Inteligência Artificial chegam por redes sociais, e-mails e podcasts todos os dias. Com a popularização de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude (baseadas em modelos de linguagem de grande escala, os chamados LLMs) o tema ganhou ainda mais urgência. Estamos em um momento da nossa história em que temos poder computacional para resolver boa parte dos nossos problemas mais graves, e essas soluções parecem envolver alguma forma de Aprendizagem de Máquina ou Inteligência Artificial. Mas, afinal, o que é isso tudo? E o mais importante: minha empresa, meu produto ou sistema precisa investir em Inteligência Artificial?
A resposta simples para essa pergunta é: provavelmente não. “Mas, como assim? Vou perder essa oportunidade?” Bem, se você ainda não tem uma solução para o seu problema, mesmo que precária, talvez partir direto para uma solução de Inteligência Artificial não seja o melhor caminho. Vou te explicar o porquê.
O que não é Inteligência Artificial?
Ao contrário do que se pensa, uma IA não é uma coisa mágica que vai solucionar todos os desafios de uma empresa. Uma IA consegue resolver um determinado problema com um conjunto de regras criadas por seres humanos e baseadas em dados. Ou seja, IA não é uma ferramenta, é um conjunto de técnicas. Inteligência Artificial também não é uma análise de dados, embora isso seja fundamental, junto com a estatística, durante a criação de um modelo.
Por que não usar IA desde o início pode ser uma boa ideia
É tentador pensar que a Inteligência Artificial é uma coisa que você pluga no seu produto e ela magicamente resolve tudo. Realmente, hoje temos poder computacional para que ela esteja presente até mesmo nos nossos dispositivos móveis. Mas essa disponibilidade não se aplica a todos os problemas, pelo menos não sem um grande esforço envolvido para adequar o que existe ao seu produto.
Utilizar IA não significa que de uma hora para outra seu produto vai ter novas funcionalidades. A primeira coisa que você precisa se perguntar é: eu consigo resolver o que eu preciso utilizando um passo a passo, um algoritmo, que me dá um resultado satisfatório, um resultado “bom pra começar”? É bem provável que iniciar o produto com esse passo a passo seja muito mais barato e mais eficiente do que modelar um aprendizado de máquina para a sua necessidade. Já escrevemos aqui sobre deixar as coisas simples. O recado continua valendo.
E pode ser mais eficaz também. O uso de um passo a passo, de uma heurística ou de um algoritmo faz com que o resultado passe a ser determinístico. Determinístico significa que para uma mesma entrada de dados, a resposta sempre é a mesma. Isso deixará seu sistema “inteligente”, mas tecnicamente você não está usando IA ou aprendizado de máquina. Você está usando uma heurística, que pode trazer ótimos resultados dependendo da aplicação, já que ela permite entender bem o algoritmo e adequá-lo para casos especiais justamente por ser mais descomplicada.
Além disso, é importante ter clareza de qual problema você está tentando resolver para que o melhor algoritmo de IA seja escolhido como solução. Isso te dará mais chances de sucesso e vai evitar uma enorme perda de tempo e recursos.
O que é Inteligência Artificial?
No contexto de sistemas, quando falamos em Inteligência Artificial estamos, na verdade, falando de aprendizado de máquinas, que é quando o problema que você precisa resolver não pode ser solucionado com uma heurística ou por um passo a passo.
Uma IA é, geralmente, especializada em uma tarefa: identificar fotos, reconhecer texto ou prever qual produto você vai comprar a partir do seu comportamento de compras anteriores. Em todos esses casos, é possível chegar a uma resposta apenas utilizando alguma técnica de aprendizado de máquinas, seja para descobrir padrões ou para identificá-los. Nós, humanos, somos ótimos em identificar padrões, principalmente de imagens, mas o computador não é, pelo menos não da forma tradicional em que o programamos. Nisso, a IA vem para viabilizar que os computadores executem essa tarefa com uma capacidade de processamento de dados que não temos.
Outra característica de problemas resolvidos por IA é que eles são, via de regra, não determinísticos: os algoritmos geralmente devolvem uma resposta com um grau de certeza, como “essa figura tem 99,8% de chance de ser um carro”. Esse grau de certeza é suficiente? Depende. Para um carro autônomo, provavelmente não, se os 0,2% que faltam correspondem ao risco de bater, então o risco é muito alto. Para um sistema de contagem de carros em uma rodovia, esse erro de 0,2% pode ser aceitável.
É muito difícil entender ou modificar um código que utiliza IA para um caso específico. As estruturas internas que analisam os dados são bastante abstratas, e modificá-las para atender um caso especial é desafiador, além de pouco recomendado. Caso você não esteja de fato tentando criar um novo algoritmo, modificá-lo para se encaixar em determinado problema não parece uma boa saída. O mais provável é que você não tenha encontrado a melhor técnica de IA para o seu problema.
A IA se destaca muito bem em certos tipos de problemas, e um deles é a classificação: analisar uma foto e dizer se tem um carro ou um caminhão. Isso é muito fácil para nós humanos, mas praticamente impossível para uma máquina sem a ajuda de algum algoritmo de aprendizado de máquinas.
| Tipo de problema | Abordagem recomendada | Característica do resultado |
| Regras claras, baixa variação | Algoritmo / heurística | Determinístico — mesma entrada, mesma saída |
| Padrões complexos, alta variação | Aprendizado de máquina (IA) | Probabilístico — resposta com grau de certeza |
| Linguagem natural, contexto aberto | LLM via API (IA generativa) | Probabilístico — geração contextual |
Classificando as coisas: como as máquinas aprendem
Assim como nós, as máquinas também precisam aprender e isso leva tempo. Nós, humanos, não somos completamente conscientes disso, pois aprendemos a classificar as coisas do mundo de forma natural, dividindo o “bom” do “ruim”, os tipos de animais, as cores. Uma das formas de aprendizado de máquina é exatamente a classificação: dizer a qual conjunto uma coisa pertence.
Vamos tomar como exemplo uma criança pequena aprendendo o nome das cores. Seus pais mostram um cartão verde e verbalizam a palavra “verde”. Fazem isso com as outras cores: amarelo, azul, preto, branco. Quando a criança erra, seus pais a corrigem dizendo o nome da cor certa. Em resumo, leva tempo e uma boa quantidade de exemplos e correções até que a criança fale “verde” para o cartão que seus pais seguram com um sorriso no rosto.
Sendo simplista, o aprendizado de máquinas é igual. Em vez de cartões, estruturamos os dados em um arquivo com a informação da cor. Para ajudar o computador a aprender, criamos dois conjuntos: o primeiro é cheio de exemplos onde a cor está associada corretamente com o seu nome (o conjunto de treinamento). O segundo tem apenas as cores, sem rótulos (o conjunto de teste) e a partir da resposta da máquina medimos quanto ela acertou.
Então, mostramos o conjunto de treinamento para a máquina várias e várias vezes, como se fosse para ela fixar o conteúdo, e depois fazemos uma prova sem consulta. Se a máquina acertar poucas respostas, podemos mostrar o conjunto de teste mais algumas vezes, ou melhorar o conjunto de treinamento com mais exemplos.
A ilustração acima utiliza um tipo de aprendizado de máquinas chamado redes neurais e nesse link você consegue visualizar como esse aprendizado acontece. Mas, no contexto deste post, isso não é tão importante. O que quero frisar aqui é que um pré-requisito para que o aprendizado seja feito da forma correta é uma grande quantidade de exemplos certos e errados, nosso conjunto de treinamento precisa ser completo e abrangente.
O pré-requisito é claro: um grande volume de exemplos corretos e errados. Não existe uma regra universal, mas podemos assumir que cada classe precisa de cerca de 1.000 exemplos para que a classificação seja relevante e dê certo, ou seja, para identificar a cor de um cartão com uma margem de erro aceitável.
IA e a importância dos dados
Nosso exemplo de classificação mostra que um sistema de IA precisa de dados. Ele vai usar um algoritmo em um conjunto grande de dados sobre o problema que estamos tentando resolver. Por isso, não faz sentido iniciar um projeto que tenha IA como pré-requisito se não temos dados suficientes e de qualidade.
Geralmente, a fase de tratamento de dados consome a maior parte do esforço de um projeto de IA, cerca de 80%.
Isso mesmo! Antes de criar um modelo ou escolher o algoritmo que usaremos, boa parte do trabalho consiste em limpar e enriquecer dados. Um exemplo: digamos que você tem um banco de dados de compras feitas no seu site, completo e com cinco anos de histórico. Você quer utilizá-lo para saber se um comprador é bom pagador e oferecer uma promoção especial para ele.
Para criar um bom conjunto de treinamento, precisamos apenas das informações relevantes da compra e do histórico do cliente. Muitos dos campos não têm relação com as compras, e informações de pagamento talvez precisem ser enriquecidas com dados de outra fonte, como empresas de análise de crédito. E, dependendo do algoritmo de IA escolhido, pode ser preciso transformar dados em entradas 0 e 1, sempre atentos às escalas de grandeza que estamos comparando.
Assim, os exemplos para o aprendizado da máquina serão mais assertivos e vamos diminuir a margem de erro.
O que eu preciso para começar?
A inovação é um processo evolutivo. Uma forma de introduzir a IA em um sistema é identificar uma funcionalidade que se beneficie e resolva um problema real. Lembre-se: você precisa ter uma boa quantidade de dados para que a IA consiga aprender e devolver respostas ou previsões úteis.
Os provedores de nuvem têm serviços gerenciados focados em IA que podem agilizar muito a implementação, entre eles o reconhecimento de texto (OCR), a classificação de conteúdo e, mais recentemente, a integração com modelos de linguagem via API (como OpenAI, Google Gemini e Anthropic Claude). Usar um serviço pronto para provar um conceito e alavancar a adoção é um bom caminho. Também já escrevemos aqui sobre over engineering e esse aviso vale para esse tipo de projeto também. Comece pequeno e utilize, se possível, a nuvem para te ajudar. Só porque se chama Inteligência Artificial não significa que a sua implementação tenha que ser “na unha” e grandiosa.
Uma equipe com bom entendimento de quais soluções de IA existem e quais são as mais indicadas para cada tipo de problema é muito importante. O Google tem um Guidebook de People + AI que é um bom ponto de partida para o aprendizado. A participação de um engenheiro de dados ou alguém com formação em Ciência de Dados também faz diferença. O estudo de casos de uso que deram certo é imprescindível para guiar esforços e estabelecer expectativas realistas.
E paciência e perseverança. Boa parte das soluções que utilizam IA não chegam à produção e são canceladas antes. É importante ter clareza de que o caminho que leva à adoção da IA para resolver problemas pode ser um pouco mais longo do que o imaginado, até que os resultados começam a aparecer.
Perguntas frequentes sobre Inteligência Artificial em empresas
Não. A maioria dos problemas empresariais pode ser resolvida com algoritmos, heurísticas ou automações simples, que são mais baratos, mais rápidos de implementar e produzem resultados determinísticos (previsíveis). IA faz sentido quando o problema é genuinamente não determinístico: envolve reconhecimento de padrões complexos, linguagem natural, classificação de imagens ou previsão baseada em grandes volumes de dados históricos. A pergunta certa não é “como usar IA?”, é “esse problema realmente exige IA?”
Machine learning (aprendizado de máquinas) é a principal técnica por trás do que chamamos de IA em sistemas empresariais, modelos treinados com dados históricos para reconhecer padrões, classificar ou prever resultados. IA generativa (como ChatGPT, Gemini e Claude) é uma categoria de machine learning especializada em gerar texto, código ou imagens a partir de grandes volumes de dados de linguagem natural. Toda IA generativa usa machine learning, mas nem todo machine learning é IA generativa.
Não existe uma regra universal. Uma referência prática: para um problema de classificação simples, como identificar uma categoria de produto ou classificar um sentimento, geralmente são necessários pelo menos 1.000 exemplos por classe para que o modelo seja relevante. Para problemas mais complexos, como previsão de fraude em transações financeiras ou análise de documentos, o volume necessário é muito maior. E tão importante quanto a quantidade é a qualidade: dados incompletos, inconsistentes ou mal rotulados comprometem o modelo independentemente do volume.
Uma heurística é um conjunto de regras práticas que produzem uma resposta satisfatória para um problema sem recorrer ao aprendizado de máquina. A vantagem é que o resultado é determinístico, a mesma entrada sempre produz a mesma saída, e o comportamento do sistema é previsível e fácil de ajustar. Faz sentido começar com heurísticas quando o problema tem regras claras, quando os dados disponíveis são limitados ou quando o custo de erro é alto e a explicabilidade do resultado é essencial.
A Ateliware conduz um Discovery de IA, um processo de diagnóstico que avalia a maturidade dos dados disponíveis, a viabilidade técnica da solução e, principalmente, o retorno financeiro esperado antes de qualquer linha de código. Em alguns casos, como na Uninter, o Discovery identificou ROI negativo e recomendou não avançar com IA naquele momento. Essa abordagem, que só recomenda IA quando o retorno é comprovável, é o que diferencia um projeto com resultado de um projeto de prateleira.
Artigo originalmente publicado em março de 2021 e atualizado em maio de 2026.
Este conteúdo foi cocriado por Lauri Paulo Laux Jr, CTO da Ateliware, e Danielle Modelli Corrêa, desenvolvedora de software.
