Você provavelmente interage com algoritmos diversas vezes ao longo do seu dia e as vezes nem se dá conta. Quando o Netflix sugere um filme novo, ele utiliza modelos de Machine Learning clássicos. O sistema analisa seu histórico para prever seu próximo interesse de forma eficiente. Da mesma forma, os bancos utilizam sistemas automáticos para identificar transações suspeitas e evitar fraudes financeiras.

Essas tecnologias operam silenciosamente nos bastidores de grandes aplicativos móveis e sites. Além disso, os filtros de spam do seu e-mail dependem de classificações binárias precisas. Eles rotulam mensagens como seguras ou perigosas baseando-se em características textuais específicas. Veja que a IA tradicional resolve tarefas analíticas fundamentais para a economia moderna.

Considerando isso, esses sistemas focam em problemas de Classificação, onde o objetivo é atribuir categorias a dados. Outro uso comum envolve a Regressão, que prevê valores numéricos contínuos com base em variáveis históricas. Consequentemente, as empresas utilizam essas ferramentas para otimizar preços e prever demandas de estoque sazonais. O algoritmo não “pensa” sobre as vendas, mas apenas calcula tendências estatísticas. Vou repetir, o algoritmo “não pensa” sobre a venda, mas calcula as tendências estatísticas.

A transição para a era da inteligência generativa

Recentemente, o comportamento das máquinas mudou de forma drástica e impressionante. As novas interfaces de chat parecem muito mais “inteligentes” e verdadeiramente “conversacionais” para o usuário comum. Você pode pedir um poema ou um código de programação complexo em segundos. Assim, a sensação de que existe um pensamento por trás da tela se fortaleceu.

Contudo, essa aparência de sabedoria é apenas uma camada de interface refinada. A IA Generativa foca em problemas de Criação de Texto, Resumo e Tradução de idiomas. Ela utiliza vastas bases de dados para tentar reproduzir a linguagem humana com perfeição. Além disso, utilizamos essas ferramentas no cotidiano para redigir e-mails profissionais ou organizar agendas complexas. Quem faz reunião online hoje, quase que por padrão, já ativa uma ferramenta que faz a ata da reunião de forma automatizada.

Só que veja, a escolha da solução depende diretamente do problema que você precisa resolver. Se você quer prever o preço de um imóvel, usará modelos de regressão tradicionais. Mas se precisa criar uma imagem artística, utilizará IA Generativa. Você gostando ou não, o coração de qualquer projeto de tecnologia reside na definição clara do objetivo de negócio. Não na ferramenta ou tecnologia que você quer utilizar. Você precisa começar com o problema, não com a solução.

Por que a inteligência artificial não é inteligente

Agora que já fiz uma introdução ao assunto, quero trazer a provocação inicial deste texto: A IA não é inteligente, e eu te mostro.

Embora os resultados sejam impressionantes, isso já é ponto pacífico e não temos o que discutir, a máquina não compreende o significado das palavras. Ela opera através de probabilidades e vetores numéricos em um espaço multidimensional.

Como os algoritmos de Clustering, que “apenas ” agrupam dados similares sem entender a natureza desses objetos. A detecção de anomalias identifica desvios estatísticos sem saber o motivo real da falha. Consequentemente, o sistema apenas sinaliza que algo está fora do padrão matemático esperado.

Veja, nenhuma destas soluções são inteligentes, apesar de muito boas! O modelo não possui intuição ou julgamento ético sobre os dados que processa. Logo, ele não consegue lidar com situações inéditas que nunca apareceram em seu treinamento.

Nesse sentido, a inteligência humana envolve consciência, propósito e compreensão de causa e efeito. As máquinas, por outro lado, limitam-se a encontrar correlações em grandes volumes de informação digital. Por isso, especialistas como o cientista Miguel Nicolelis trazem pontos expondo que o termo “inteligência” é apenas uma metáfora de marketing muito poderosa… Na prática, estes algoritmos são como funções matemáticas iterativas que buscam minimizar erros de previsão.

A revolução da arquitetura Transformers e o mecanismo de Atenção

A grande mudança tecnológica ocorreu com o surgimento da arquitetura de Transformers em 2017. Pesquisadores do Google apresentaram o conceito de Mecanismo de Atenção em um artigo seminal chamado Attention is all You Need. Esse mecanismo permite que o modelo foque em partes específicas de uma frase para entender o contexto. Além disso, essa inovação possibilitou o processamento paralelo de dados em larga escala. O seu querido ChatGPT, usa essa tecnologia por trás!

Anteriormente à essa tecnologia, os sistemas de linguagem processavam palavras de forma sequencial e lenta. Porém, com os Transformers, a máquina consegue analisar relações entre termos distantes em um mesmo parágrafo. Essa técnica deu origem a modelos famosos como o BERT e o GPT.

O BERT foca na compreensão bidirecional do contexto em tarefas de busca. Em contrapartida, o GPT utiliza uma abordagem autorregressiva para gerar novos conteúdos de forma fluida. O mecanismo de atenção decide quais palavras anteriores são mais relevantes para prever a próxima. Em linhas gerais, o GPT é incrivelmente bom em escolher qual é a próxima palavra na sequência que está escrevendo.

Isso faz com que o texto gerado pareça coeso e gramaticalmente correto para o leitor humano, fazendo assim, a engenharia de software alcançar um padrão ouro nas técnicas de geração de texto (isso ainda sem falar nada da geração de imagem).

Como o GPT funciona na prática matemática

O GPT é a sigla para Generative Pre-trained Transformer, e funciona como um preditor estatístico de alta performance. Ele não consulta um dicionário ou uma enciclopédia para responder suas perguntas difíceis. Em vez disso, o modelo calcula a probabilidade da próxima unidade de texto, chamada de token. Além disso, ele utiliza bilhões de parâmetros para ajustar essas previsões durante o treinamento.

Inclusive, falando em token, transformers e mecanismo de atenção, este site mostra como o cálculo é feito durante o processo de prever a próxima palavra de uma sequência.

Durante o processo de pré-treinamento, o sistema consome quase toda a internet disponível publicamente (e não, não pagam royalties para os autores, deixando uma galera bem insatisfeita com isso!). Ele aprende padrões de linguagem, estilos de escrita e fatos de forma implícita. Portanto, quando você faz uma pergunta, o modelo busca a sequência de palavras mais provável.

Consequentemente, ele pode gerar informações falsas e inventadas, se a probabilidade estatística apontar para esse caminho. Veja que não é por maldade, é como funciona o método estatístico para prever a próxima palavra.

Este fenômeno é conhecido como “alucinação” e prova a falta de inteligência real. O algoritmo não verifica a verdade, mas apenas a coerência da estrutura linguística. Nesse sentido, o GPT é como um espelho sofisticado de todo o conhecimento humano digitalizado. Ele reflete padrões sem entender a essência do que está sendo refletido em sua saída. E se o que você está pedindo para fazer, for algo realmente inédito, ele não saberá qual palavra adicionar na sequência e irá colocar uma que atenda aos critérios estatísticos.

Para quase finalizar

Acredito que a importância desta discussão está diretamente ligada ao impacto direto que a compreensão técnica gera no mercado de tecnologia. Desenvolvedores que entendem as limitações da IA evitam erros catastróficos em implementações críticas de negócios. Além disso, empresas que tratam a IA como uma “mágica inteligente” costumam falhar em suas estratégias. Elas acabam ignorando a necessidade vital de dados de alta qualidade e curadoria humana constante.

Para a sociedade, este contexto é fundamental para mitigar preconceitos algorítmicos e desinformação automatizada. Se aceitarmos que a máquina é apenas um processador estatístico, seremos mais críticos com seus resultados. O potencial impacto desta tendência é uma transição do entusiasmo míope para o uso pragmático e responsável.

No setor corporativo, isso significa investir em governança de dados e transparência algorítmica. Consequentemente, a verdadeira inovação surge quando unimos a capacidade de cálculo da máquina com o discernimento estratégico dos profissionais.

Agora sim, para finalizar

Entender que a inteligência artificial opera através de previsões estatísticas, e não de pensamento consciente, resolve um problema de negócio importante: a alocação ineficiente de recursos em projetos sem propósito claro.

Muitas organizações enfrentam prejuízos ao tentar substituir o julgamento humano por algoritmos em áreas onde a intuição e a ética são indispensáveis. Portanto, ao compreender o papel exato de cada modelo, você se torna capaz de aplicar a tecnologia onde ela realmente gera valor operacional.

A ciência por trás dos modelos GPT e BERT prova que a engenharia superou a ficção, transformando matemática em linguagem fluida. Volto, com isso, à minha provocação inicial: A IA não é inteligente,  e eu te mostro! Bom, acreditoq que deu pra ver que ela é apenas um cálculo muito bem executado, né?!

E agora, depois desse texto breve, acha que te mostrei que ela não é inteligente?

Compartilhe este texto com colegas e interessados em entender como a tecnologia realmente funciona nos bastidores… Bons estudos!

A imagem de capa eu fiz com o Google Nano Banana 3, com um prompt que precisei iterar muitas vezes para ficar como eu queria… Não vai rolar compartilhar

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