O que é IA Generativa? Exemplos, tipos e o papel do ChatGPT, MidJourney e outras principais IAs generativas  

Se você pesquisou por "ias generativas", provavelmente quer entender não só o conceito, mas também exemplos de IA generativa, tipos, e quais são as principais ferramentas em destaque, como ChatGPT e MidJourney, que se tornaram as IA mais usadas nos últimos anos.

Este artigo explica de forma prática o que é inteligência artificial generativa, como ela funciona, apresenta exemplos práticos e mostra onde você pode aprender mais sobre IA generativa na Alura. 

Recentemente, ocorreu uma explosão de notícias e interesse em inteligência artificial (IA). Muitos especialistas afirmam que a IA é a próxima fronteira da tecnologia, com potencial para transformar todas as áreas da sociedade.

Mas o motivo de tanta atenção é um tipo específico de IA, as IAs generativas. Essas têm mostrado rápida evolução e estão chamando a atenção de todo o mundo. 

O que é inteligência artificial? 

A inteligência artificial é uma área da Ciência da Computação cujo objetivo é criar sistemas capazes de realizar tarefas que, até então, só poderiam ser executadas por seres humanos. 

A inteligência artificial está presente em diversos serviços do cotidiano, como recomendadores de filmes em plataformas de streaming, classificadores de fotos em redes sociais e filtros de spam em e-mails.

Essas aplicações otimizam tarefas repetitivas, permitindo que pessoas foquem em atividades mais criativas ou estratégicas. 

Para aprofundar o entendimento sobre aprendizagem de máquina, também conhecida como machine learning, recomendamos assistir ao vídeo dos irmãos Paulo e Guilherme Silveira: 

O que é Machine Learning? #HipstersPontoTube 

E quanto a tarefas como interpretar textos, construir um site completo a partir de instruções ou criar histórias em quadrinhos baseadas em descrições de personagens? Tradicionalmente, considerou-se que essas atividades, por exigirem raciocínio e criatividade, seriam exclusivas de seres humanos. Mas será mesmo? 

No vídeo a seguir, o Gui Silveira se dedica a pergunta: Será que a inteligência artificial será tão poderosa quanto os seres humanos? 

Será que a inteligência artificial será tão poderosa quanto os seres humanos? com Gui Silveira 

O que é IA generativa? Definição, principais tipos e diferenças para outras IAs 

As inteligências artificiais generativas são sistemas capazes de criar novos conteúdos a partir de grandes volumes de dados existentes. Elas aprendem padrões desses dados durante o treinamento e, com isso, conseguem gerar informações inéditas, porém baseadas nos exemplos previamente analisados. 

Como funciona a tecnologia de IA generativa? Conceito, estrutura e exemplos práticos 

As redes neurais generativas adversativas, também chamadas de GANs pela sua abreviação em inglês, têm essa capacidade de aprendizado e geração de novos dados. As GANs funcionam utilizando duas redes neurais: 

1. A primeira é uma rede geradora, capaz de criar dados; 
2. A segunda é uma rede discriminadora, que avalia os dados gerados pela primeira. 

Essas redes atuam em conjunto de modo cíclico: 

• A rede geradora cria dados e, a cada iteração, ela os aperfeiçoa conforme o feedback da rede discriminadora; 
• O processo se repete até que os dados gerados atinjam um padrão de qualidade desejado 

O que é Deep Learning? #HipstersPontoTube 

Tudo isso, faz com que as IAs generativas possam ir além da aprendizagem de máquina convencional. Essas IAs podem aprender por conta própria.

Normalmente as IAs não generativas precisam de dados anotados por seres humanos. Ou seja, um identificador de spam precisa de vários exemplos de e-mails que são e não são spam. 

Já as IAs generativas podem aprender identificando padrões e agrupamentos dentro do conjunto de dados. Além disso, também podem aprender em ambientes onde recebam recompensas quando realizam uma tarefa de forma que consideramos correta. 

O que é possível criar com IA generativa? Aplicações em texto, imagem e exemplos 

As possibilidades de criação com IA generativa são amplas: é possível gerar imagens, músicas e textos inéditos. Por exemplo, criar uma música com base em notas já existentes, reescrever uma notícia em um estilo literário específico ou transformar a foto de um animal em uma obra no estilo de Van Gogh. 

Na área da saúde, as IAs generativas podem criar modelos para previsão em testes clínicos, identificar padrões em exames médicos e auxiliar profissionais no diagnóstico de doenças. 

Já em computação podemos gerar exemplos de códigos via instruções de texto. É possível criar um passo a passo de como executar uma tarefa em um software específico nos baseando no texto de uma pergunta ou mesmo desenhar toda a arquitetura de um software. 

Exemplos de IA generativa: Quais são as principais IAs generativas e suas aplicações 

Com o aumento no interesse em inteligência artificial, têm surgido diversos serviços na internet que utilizam algum tipo de IA generativa. Entretanto, os nomes mais conhecidos são: 

• DALL-E; 
• Midjourney; 
• Github Copilot; 
• GPT-5 e variantes (como GPT-5.4 e GPT-5.5); 
• Jasper; 
• Microsoft Copilot (anteriormente Bing Chat) 
• Google Gemini (anteriormente Google Bard);  
• O famoso ChatGPT. 

Cada uma dessas ferramentas tem funcionalidades específicas, mas podemos agrupá-las em geradoras de imagens e geradoras de texto. 

IA para criar imagens: exemplos de MidJourney, DALL-E e principais ferramentas 

As IAs generativas têm tido grande impacto na geração de imagens, pois conseguem gerar imagens realistas e detalhadas a partir de descrições textuais. A geração de imagens dessa forma pode ter aplicações em algumas áreas como: 

• Design; 
• Cinema; 
• Jogos; 
• Publicidade; e 
• Artes. 

Atividades que antes dependiam exclusivamente de profissionais especializados agora podem ser realizadas por qualquer pessoa capaz de fornecer descrições claras para a IA. 

1) DALL-E 

DALL-E é um sistema de inteligência artificial da OpenAI capaz de criar imagens baseadas em descrições escritas. Seu nome faz referência ao pintor Salvador Dalí e ao personagem WALL-E da Pixar 

IMPORTANTE: O DALL-E 2 e DALL-E 3 foram descontinuados pela OpenAI em 12 de maio de 2026. A OpenAI agora oferece os modelos GPT Image 1.5 e GPT Image 2 para geração de imagens  

Nesse exemplo digitei a descrição: Um coala dançando com um panda. Foram geradas quatro imagens como resultado: 

2) Midjourney IA: como funciona um dos exemplos mais famosos de IA generativa 

O Midjourney funciona de maneira semelhante ao DALL-E. A diferença principal é que a ferramenta é acessada através do Discord e, ao fazer login, você recebe uma conta de teste gratuita. 

Tutorial MIDJOURNEY: Como usar e fazer Prompts Perfeitos 

O Midjourney não oferece mais teste gratuito desde final de 2024. Os planos pagos iniciam em $10/mês (Basic Plan) com aproximadamente 200 imagens/mês. Consulte a página oficial de preços para informações atualizadas. 

IA generativa para criação de texto: principais exemplos como ChatGPT e Jasper 

A redação de textos longos e complexos pode ser facilitada por ferramentas como o Jasper e o ChatGPT. As IAs generativas de texto podem, por exemplo: 

• Gerar textos longos e complexos; 
• Fazer uma tradução automática; 
• Gerar respostas em chats; 
• Classificar sentimentos em texto; e 
• Até a própria interpretação e resumo dos principais tópicos de um texto. 

No episódio 291 do podcast Hipster.Tech, falamos sobre o processamento de linguagem natural, incluindo texto, dentro da inteligência artificial. Vale a pena conferir: 

Processamento de Linguagem Natural – Hipsters Ponto Tech #291 

1) Jasper 

Jasper é um serviço que se propõe a ajudar pessoas que escrevem textos de marketing, copys para venda de produtos e textos em mídias sociais em geral.

Usando uma descrição em texto, você pode dizer o assunto sobre o qual você quer escrever que a IA escreve um texto completo sobre o assunto para você. Em 2026, ele oferece os planos Creator ($39-49/mês) e Pro ($59-69/mês). 

2) ChatGPT 

Generative Pre-trained Transformer (GPT) é um modelo de linguagem natural desenvolvido pela OpenAI, empresa que pesquisa inteligência artificial.

Ele é baseado em uma arquitetura de rede neural conhecida como Transformer, e essa arquitetura tem a habilidade especial de trabalhar com informações sequenciais como texto. 

Em 2026, a família GPT-5 representa a geração mais recente, com modelos como GPT-5.4 (março 2026) alcançando 74.9% no benchmark SWE-bench Verified.

Em cada versão tentam treinar o modelo utilizando mais informações e, consequentemente, gerando uma ferramenta mais poderosa. Conjuntos textuais como a Wikipédia e a Common Crawl foram utilizados para o treinamento do GPT. 

Esse modelo foi desenvolvido visando conseguir realizar uma grande variedade de tarefas de linguagem natural, como: 

• A tradução automática; 
• A geração de respostas em chats; 
• A geração de textos longos e com determinado estilo; 
• Entre outras atividades. 

O GPT pode ser acessado como API para alimentar diferentes serviços criados por desenvolvedores. 

Além do GPT, outros modelos de linguagem natural vêm sendo desenvolvidos por diferentes instituições de pesquisa. Entre eles, destacam-se o LLaMA, da Meta, e o Alpaca, da Universidade de Stanford. 

Se você tem interesse em discussões sobre o futuro dos desenvolvimentos de inteligência artificial no que diz respeito ao processamento de linguagem natural, recomendamos esse episódio do Hipster.Tech: 

NLP, Inteligência Artificial e o futuro – Hipsters Ponto Tech #217 

3) Copilot 

O Copilot é um plugin desenvolvido pelo Github com a função de sugerir trechos de código. Os desenvolvedores podem instalar o Copilot como uma extensão do VSCode.

Quando o usuário comenta o código descrevendo o que irá fazer na sequência ou escreve um trecho de código, o Copilot sugere um bloco de código que se propõe a resolver o seu problema ou continuar o código na sequência. 

O GitHub Copilot evoluiu significativamente, oferecendo em 2026 recursos como Copilot CLI (agente de terminal), suporte a múltiplos modelos (incluindo Claude Opus 4.7), e transição para modelo de cobrança baseado em uso (a partir de junho de 2026). 

4) ChatGPT 

De todas as ferramentas citadas, o ChatGPT é a mais famosa no momento de escrita desse texto. Ele também usa o GPT como modelo para gerar as respostas. Porém, o grande diferencial da ferramenta foi popularizar o uso do modelo como um chatbot onde você pode fazer perguntas. 

É possível solicitar ao ChatGPT a elaboração de textos sobre diversos assuntos e, caso o resultado não atenda às expectativas, pedir ajustes complementares de forma conversacional, simulando diálogos naturais. 

Entendendo o ChatGPT: Como Funciona e o Poder dos LLMs 

O advento do ChatGPT fez com que a Microsoft, que investiu cerca de 1 bilhão de dólares na OpenAI, criasse o Bing Chat. Esse também é um assistente virtual em forma de chat. O diferencial em relação ao chatGPT é que o Bing Chat tem acesso à internet.

Os modelos mais recentes do ChatGPT (como GPT-5.4 lançado em março de 2026) têm conhecimento atualizado até agosto de 2025. Modelos mais antigos como GPT-4o possuem corte de conhecimento em outubro de 2023. 

Como resposta ao Microsoft Copilot (antigo Bing Chat), o Google lançou o Gemini (antigo Bard) que alcançou 750 milhões de usuários ativos mensais em 2026. 

Como integrar o uso do ChatGPT ao MidJourney 

Cada uma dessas inteligências pode ser combinada. Basta utilizar a criatividade. Você pode, por exemplo, pedir para o ChatGPT criar uma história e dizer quais imagens combinam com essa história.

Podemos pedir para que o chat diga quais instruções devem ser passadas para o MidJorney para gerar imagens de qualidade e que sigam o mesmo estilo. 

Além disso, o fato do GPT ser disponibilizado como API permite que desenvolvedores criem ferramentas que combinem as duas funcionalidades ou façam coisas novas que ainda não imaginamos. 

Essas integrações mostram que as IAs generativas, especialmente as mais usadas como ChatGPT e MidJourney, podem trabalhar juntas para impulsionar produtividade e criatividade em diferentes áreas. 

Vantagens e desvantagens das IAs generativas 

Vantagens 

Essas IAs colaboram: 

• Na automatização de tarefas criativas; 
• Na aceleração da produção de textos; 
• Na redução de custos em diferentes áreas. 

Adicionalmente, podemos personalizar essas ferramentas para atividades específicas dentro de uma empresa ou utilizá-las como ferramentas de aprendizado em uma tecnologia ou assunto que ainda não dominamos. 

Por isso, conhecer os principais tipos de IAs generativas e exemplos práticos pode ajudar tanto quem busca automatizar processos quanto quem quer explorar novas formas de criação em tecnologia. 

Desvantagens 

No entanto, tecnologias inovadoras e de grande impacto também geram preocupações, como: 

• Algumas IAs podem gerar conteúdo nocivo, se não houver nenhum tipo de trava; 
• Elas também reproduzem os vieses dos textos que foram utilizados no seu treinamento; e 
• Ainda existem limitações na capacidade de criar conteúdo totalmente original através dessas IAs. 

É possível detectar o conteúdo gerado por esse tipo de ferramenta e esse conteúdo pode ser desfavorecido dependendo da plataforma. Além disso, como os modelos são fechados, pode não ficar claro quais dados foram utilizados no seu treinamento. Isso pode envolver questões de direitos autorais. 

Além disso, há o risco de esses modelos produzirem informações imprecisas, especialmente em assuntos de exatas, como matemática e física. Portanto, mesmo sendo ferramentas valiosas, ainda é fundamental a revisão humana nas respostas geradas. 

O GPT-5 alcançou 94.6% no AIME 2025 (teste de matemática), mostrando melhoria significativa em exatas. Modelos reasoning (como GPT-5 Thinking) melhoraram muito nessa área. 

IA nas empresas 

Nas empresas essas IAs podem ser utilizadas como ferramentas. Além dos temas já citados, podemos utilizá-las para: 

• Automatização de tarefas repetitivas; 
• Onboarding de pessoas iniciantes; e 
• Análise de dados. 

Além das aplicações citadas, empresas também procuram saber quais as IAs mais usadas no mercado e como implementá-las em processos internos e externos. 

No episódio 335 do Hipster.Tech, você pode conhecer um pouco mais da experiência do Bradesco com IAs: 

Dados, IAs e Assistentes no Bradesco – Hipsters Ponto Tech #335 

Empresas reportam até 55% de aumento em produtividade ao usar GitHub Copilot, e o Bradesco utiliza assistentes de IA para atendimento ao cliente.

Se você quiser ainda mais contexto, recomendamos o episódio Testes de Software e Inteligência Artificial, em que se discute o uso de testes e sua relação com a inteligência artificial: 

Testes de Software e Inteligência Artificial – Hipsters #154 

Apesar das preocupações com possíveis impactos no emprego pela adoção dessas ferramentas, novos cargos especializados estão surgindo para atuar diretamente com IAs generativas. 

Um exemplo é a função de engenheira ou engenheiro de prompt, profissional especializado em formular instruções (prompts) para obter os melhores resultados dessas ferramentas. 

ChatGPT e Engenharia de Prompt: Técnicas para o Prompt Perfeito 

Criação da cultura certa para o uso da IA 

A formação de uma cultura de uso consciente das IAs passa pelo conhecimento. Ao compreenderem as vantagens e limitações dessas ferramentas, as pessoas podem explorá-las de forma mais eficiente. 

E falando de se educar e aprender mais sobre ferramentas para dados, recomendamos o episódio Educação em Dados e Machine Learning, do Hipster.Tech: 

Educação em Dados e Machine Learning – Hipsters Ponto Tech #301 

Além da busca por conhecimento, precisa haver a comunicação clara sobre como a ferramenta poderá ser utilizada na empresa. Ao criar uma cultura que incentiva o uso de IAs generativas, as empresas podem se beneficiar de sua eficiência e inovação, ajudando a manter sua posição competitiva no mercado. 

Como aprender IA Generativa? Cursos, Alura e recomendações práticas 

A melhor forma de aprender sobre IAs Generativas é conhecendo mais a fundo as ferramentas do momento, como o Midjourney e o ChatGPT. Aqui na Alura você pode conhecer essas ferramentas no curso: 

• Saiba como utilizar as principais IAs generativas do mercado, incluindo MidJourney IA e ChatGPT, em nossos cursos na Alura. 

Além disso, o tópico envolve conhecimentos de machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural, que você pode aprender nessas formações se quiser um dia criar as suas próprias IAs do zero: 

• Formação em Técnicas de processamento de linguagem natural 
• Formação em Deep Learning com Pytorch 

Para aprofundar em conceitos como IA generativa e IA preditiva, veja também nossos cursos sobre tipos de IA aplicados no mercado. 

O Próximo Passo: A Era do Desenvolvimento AI-Native 

Como vimos, o impacto da Inteligência Artificial vai muito além de pedir um resumo de texto ou gerar uma imagem divertida. No ecossistema de desenvolvimento de software, a engrenagem mudou: a forma como escrevemos código foi profundamente transformada.

Não se trata mais apenas de digitar sintaxes mais rápido ou decorar comandos. Com o avanço das ferramentas de IA, a execução técnica bruta tornou-se instantânea, elevando o peso estratégico do pensamento crítico, do entendimento do contexto e das tomadas de decisão arquiteturais. 

Saber programar continua sendo o alicerce indispensável. No entanto, o verdadeiro diferencial competitivo no mercado atual é saber orquestrar essas ferramentas de IA como copilotos de alto nível. 

Para quem deseja liderar essa mudança em vez de apenas assistir a ela, recomendamos a Carreira AI-Native Software Engineering. 

O que você vai dominar nessa formação? 

• Da Ideação ao Pull Request: Você aprenderá a plugar assistentes inteligentes em todas as etapas do ciclo de vida do desenvolvimento (SDLC), garantindo um fluxo de trabalho fluido e profissional. 
• Full-Stack Inteligente: Descubra estratégias práticas para aplicar IA no desenvolvimento de interfaces robustas de Front-End e na estruturação de regras de negócio complexas no Back-End. 
• Sistemas Complexos e Código Legado: Aprenda a utilizar LLMs para refatorar, documentar e mapear sistemas antigos ou arquiteturas densas sem quebrar a aplicação. 
• Garantia de Qualidade e Segurança: Vá além do "copiar e colar". Desenvolva o senso crítico necessário para revisar códigos gerados por IA, criar testes automatizados eficientes e mitigar riscos de segurança antes de subir o código para produção. 

Seja você uma liderança técnica buscando escalar a produtividade do time ou uma pessoa desenvolvedora querendo alcançar autonomia máxima na entrega de features completas, dominar a engenharia de software nativa em IA é o divisor de águas para a sua carreira em 2026.

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