A Alura Para Empresas é a organização que engloba as soluções corporativas da Alura — a maior escola online de tecnologia do Brasil, voltadas a empresas, órgãos governamentais e instituições educacionais.
Uma empresa do grupo Alun
Pontos-chave:
- IA generativa é uma inteligência artificial que cria conteúdo novo, como textos, imagens e códigos, a partir de um comando em linguagem natural.
- Ela se diferencia de outros modelos de inteligência artificial por criar, e não só classificar ou estimar. Conhecer os tipos de IA ajuda a escolher a ferramenta certa para cada necessidade.
- A adoção da tecnologia funciona melhor com o uso simples, regras claras sobre dados e revisão do resultado. Sem o letramento em IA do time, respostas incorretas podem levar a decisões sem conferência.
Em uma empresa, duas pessoas podem fazer um pedido parecido para uma ferramenta de IA e receber respostas diferentes, sem saber qual delas é a mais completa ou adequada ao contexto.
Isso acontece porque a IA generativa cria respostas a partir de padrões aprendidos em grandes volumes de dados. A cada trecho, ela calcula quais continuações são mais prováveis e escolhe entre várias opções possíveis, e pequenas diferenças na forma de escrever o pedido também mudam o caminho da resposta.
A tecnologia já está na rotina de muitas empresas. Segundo o “AI Index Report 2026”, da Universidade de Stanford, 70% das organizações pesquisadas já usam IA generativa em pelo menos uma função do negócio.
O relatório também mostra que a IA generativa chegou a cerca de 53% de adoção da população em três anos, mais rápido que o computador pessoal e a internet, o que pode levar empresas a adotá-la antes de definir como usá-la.
Entre as lideranças brasileiras, a expectativa também é alta. A Pesquisa Educação Tech & Inovação nas Empresas 2025/26, da Alura Para Empresas, ouviu 131 lideranças e especialistas de RH e Tecnologia, e mais de 81% acreditam fortemente no impacto positivo da IA na performance e na produtividade dos times.
Neste artigo, você vai entender melhor o que é IA generativa, como ela funciona, como é treinada, em que se diferencia de outros tipos de inteligência artificial e como aplicá-la nos negócios. Continue a leitura para conferir!
O que é inteligência artificial generativa?
A inteligência artificial generativa, também chamada de IA generativa, é a tecnologia capaz de criar conteúdo novo, como textos, imagens, áudios e códigos de programação, a partir de um pedido em linguagem natural, ou seja, escrito do jeito que as pessoas falam no dia a dia.
Um comando simples, como "resuma esta reunião em cinco tópicos", pode gerar um texto pronto em segundos, e a pessoa pode passar a orientar a ferramenta e revisar o resultado.
O que caracteriza a inteligência artificial generativa?
Algumas características ajudam a reconhecer esse tipo de IA.
- Criação de conteúdo novo: em vez de apenas classificar ou buscar informações, ela produz textos, imagens ou códigos. Na prática, uma equipe de marketing pode pedir três versões de um e-mail de divulgação e escolher a mais adequada.
- Entendimento de pedidos em linguagem natural: não exige conhecimento técnico para começar. Uma pessoa do RH, por exemplo, pode descrever o perfil de uma vaga e receber um rascunho do anúncio.
- Resposta em vários formatos: além de texto, ela pode gerar imagens, áudio e código.
- Resultados diferentes para o mesmo pedido: como cada resposta é criada na hora, o resultado pode render versões distintas, o que exige conferência antes do uso.
O ChatGPT é uma IA generativa?
Sim. O ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, é um exemplo de IA generativa, assim como outros assistentes de conversa, como Gemini e Claude. Os sistemas que geram imagens e códigos seguem a mesma lógica de criar conteúdo novo, e não de buscar uma resposta já escrita.
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Como funciona a IA generativa?
O funcionamento da IA generativa pode ser entendido em três etapas, conforme mencionamos a seguir.
- Aprendizado: o modelo de IA é treinado com grandes volumes de dados, como textos, imagens e códigos; assim, ele aprende a identificar padrões e relações entre as informações. No caso dos textos, por exemplo, o sistema entende como as palavras costumam se combinar e em quais contextos aparecem.
- Pedido: a pessoa escreve uma instrução, chamada de prompt, detalhando o que quer receber de resposta da IA.
- Resposta: o modelo gera a resposta aos poucos, analisando o que já foi escrito e prevendo quais palavras ou partes delas têm maior probabilidade de aparecer em seguida. Essa escolha é feita com base nos padrões aprendidos durante o treinamento e no contexto do pedido.
Como o modelo gera conteúdos com base em padrões e probabilidades, entender esse processo ajuda a explicar por que a IA generativa consegue produzir respostas para diferentes tipos de pedidos, mas também por que seus resultados nem sempre são precisos.
Por isso, é importante avaliar os resultados antes de utilizá-los, especialmente em atividades profissionais.
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Como treinar a IA generativa?
Treinar uma IA generativa do zero exige grandes volumes de dados, infraestrutura tecnológica e capacidade de processamento. Por esse motivo, a maioria das empresas não desenvolve seus próprios modelos, mas utiliza soluções já existentes, pois podem ser adaptadas para atender a necessidades específicas.
Essa adaptação pode acontecer de diferentes maneiras, como por meio de instruções personalizadas, acesso a informações da empresa ou ajustes no próprio modelo.
Para entender melhor as etapas, confira as orientações a seguir:
1. Definir a tarefa e o resultado esperado
O primeiro passo é identificar o que a IA deverá fazer e quais resultados a empresa espera alcançar. Por exemplo, se o objetivo é responder dúvidas de pessoas colaboradoras sobre benefícios, é necessário definir quais informações a ferramenta deverá consultar e como avaliar se suas respostas estão corretas e completas.
2. Reunir e organizar os dados da empresa
Depois de definir a tarefa, é necessário identificar quais informações a IA precisará para executá-la. Isso pode incluir manuais, políticas internas, documentos de referência e exemplos de respostas adequadas.
Esses materiais devem estar atualizados, organizados e livres de informações sigilosas que não possam ser compartilhadas com a ferramenta.
Com informações confiáveis e relevantes, a IA tem uma base melhor para responder às solicitações, especialmente quando precisa consultar dados específicos da empresa.
3. Escolher como adaptar o modelo
Existem diferentes formas de adaptar uma IA generativa às necessidades da empresa. Uma delas é o ajuste fino (fine-tuning), que continua o treinamento de um modelo existente com exemplos para adequar a linguagem, os comportamentos e os formatos de resposta.
Outra possibilidade é a geração aumentada por recuperação (RAG), técnica que permite à IA consultar documentos e informações internas antes de responder, sem precisar modificar o modelo original.
4. Testar com casos reais e ajustar
Antes de disponibilizar a ferramenta para a equipe, é importante testá-la com perguntas e situações reais do dia a dia. As respostas devem ser avaliadas quanto à precisão, clareza e adequação às necessidades da empresa.
Estes testes ajudam a identificar informações ausentes, respostas incorretas e instruções que precisam ser ajustadas.
Leia também: Cultura do test and learn — como criar um ambiente de testes e inovação contínua
Inteligência artificial generativa e outros tipos de IA
A inteligência artificial generativa cria conteúdo novo, enquanto outros tipos de IA classificam informações ou estimam resultados. Confira como essa diferença aparece em cada comparação:
Qual a diferença entre IA e IA generativa?
A IA é o campo amplo da tecnologia, que reúne sistemas capazes de realizar tarefas como reconhecer padrões, analisar informações e tomar decisões com base em dados.
Já a IA generativa faz parte desse conjunto, porém se diferencia ao criar conteúdo novo, como textos, imagens e códigos.
Qual a diferença entre IA generativa e preditiva?
A IA preditiva analisa dados para estimar resultados futuros, como a probabilidade de clientes cancelarem um contrato ou de um produto ter maior demanda em determinado período.
Já a IA generativa utiliza padrões aprendidos para produzir conteúdo. No mesmo exemplo, ela poderia criar uma mensagem personalizada para tentar reter as pessoas que foram identificadas pela análise preditiva.
Leia também: Como usar a IA para fazer planejamentos estratégicos?
Como usar IA generativa nas empresas?
A IA generativa pode apoiar diferentes áreas, desde que haja uma tarefa bem definida. A seguir, alguns exemplos.
- Atendimento: sugerir respostas para dúvidas recorrentes de clientes, que a equipe revisa antes de enviar.
- Marketing: gerar versões de textos de divulgação para teste.
- Recursos Humanos: montar o primeiro rascunho de uma descrição de vaga ou de um comunicado interno.
- Tecnologia: sugerir trechos de código e documentação.
Como começar a adotar IA generativa no time
Para incorporar a IA generativa à rotina de uma equipe, é importante identificar onde a tecnologia pode ajudar, estabelecer orientações de uso e acompanhar os primeiros resultados.
Por isso, começar com atividades mais simples permite entender o potencial da ferramenta e do nível de uso do time. Confira alguns exemplos a seguir.
1. Começar por uma tarefa interna e fácil de revisar
Resumir reuniões, por exemplo, reduz a chance de um erro chegar a quem usa o serviço, enquanto iniciar pelo atendimento ao público pode expor respostas incorretas antes de existir um processo de revisão.
Leia também: Automação inteligente — o que é e como implementar nos processos corporativos
2. Definir quais dados podem ser inseridos
Essa definição começa por listar, por escrito, o que nunca deve entrar na ferramenta, como dados pessoais de clientes e informações financeiras sigilosas.
Sem uma regra clara, cada pessoa decide por conta própria, e definir essas orientações faz parte da governança de IA, o conjunto de normas sobre como a tecnologia deve ser usada da melhor forma na empresa.
3. Revisar o conteúdo antes de usá-lo
A revisão funciona melhor com um critério fixo: checar números, nomes e fontes das respostas. Um comunicado gerado pela IA com uma data incorreta, por exemplo, pode causar retrabalho e perda de confiança.
Leia também: Ética e Inteligência Artificial — desenvolver a tecnologia com consciência
4. Acompanhar o uso e ampliar aos poucos
Acompanhar significa comparar o tempo gasto na tarefa antes e depois da ferramenta e registrar os pedidos que funcionaram, para avaliar se vale a pena expandir o suo para outras áreas.
Leia também: Roadmap de IA — como estruturar a adoção de Inteligência Artificial nas empresas
Como preparar o time para usar IA generativa?
A preparação do time pode começar por três perguntas para cada área: o que a IA pode fazer, o que ela não deve receber e quem confere o resultado. Cada resposta se torna uma frente de formação.
- Letramento em IA, para entender o que a ferramenta faz e onde ela pode errar.
- Governança de IA, para definir quais dados podem ser inseridos e quem responde por eles.
- Pensamento crítico, para conferir as respostas antes de usá-las.
Segundo a Pesquisa Educação Tech & Inovação nas Empresas 2025/26, cerca de 55% das empresas já usam recursos de IA para apoiar o aprendizado nos treinamentos, e 41% ainda não usam, mas têm interesse.
A Alura Para Empresas apoia esse preparo com soluções completas, que incluem trilhas de aprendizagem de inteligência artificial, imersões e programas personalizados, que acompanham o time desde os conceitos básicos até a aplicação em cada área.
Converse com nossa equipe de especialistas e descubra como estruturar a formação em IA generativa para o seu time.
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