Descubra como a inteligência artificial generativa funciona e o que ela pode fazer na indústria e em outras áreas
A inteligência artificial generativa, também conhecida como IA generativa ou IA gen, é um tipo de tecnologia capaz de produzir novos conteúdos a partir de grandes volumes de dados. Diferente de sistemas tradicionais que apenas analisam, classificam informações ou respondem com base em informações pré-programadas, a IA generativa consegue criar textos, imagens, vídeos, áudios, códigos e outros tipos de dados. A técnica imita e supera padrões aprendidos com uma qualidade muitas vezes comparável a de um ser humano.
No ambiente corporativo e industrial, a IA generativa já vem sendo aplicada em diversas áreas, como manutenção industrial, otimização de processos, geração de relatórios técnicos e suporte automatizado. Entre os exemplos de ferramentas baseadas nessa tecnologia estão o Assistente de Manutenção Futago, voltado à análise de ativos industriais, o ChatGPT, especializado em linguagem natural, o Gemini, o Grok e o GitHub Copilot, que assiste desenvolvedores escrevendo código.
Como a IA generativa funciona?
A IA generativa faz parte de um conjunto maior de tecnologias conhecido como aprendizado de máquina ou machine learning, em inglês. Esse campo da computação ensina os sistemas a aprender com dados.
Dentro do aprendizado de máquina, existe uma área mais avançada ainda chamada aprendizado profundo (deep learning), que simula o funcionamento do cérebro humano por meio de redes neurais. É justamente esse aprendizado profundo que dá suporte à IA generativa.
A IA generativa aprende ao ser exposta a uma grande quantidade de dados — como textos, imagens, sons ou registros de processos industriais. A partir dessa exposição, o sistema “descobre sozinho” padrões, relações e estruturas nos dados e consegue entender, organizar as informações e criar novos conteúdos.
A seguir, veja como esse processo funciona:
1. Treinamento com dados (pré-treinamento)
O treinamento de uma IA é um processo complexo que envolve uma série de etapas e grandes volumes de dados e algoritmos, sequência de instruções claras e bem definidas que visam alcançar um objetivo.
Nessa fase do aprendizado, o sistema é alimentado com uma enorme variedade de informações, o que pode incluir:
- Documentos técnicos;
- Imagens de produtos;
- Registros de sensores de máquinas;
- Códigos de software usados na automação industrial;
- Relatórios e bancos de dados diversos.
Para o desenvolvimento de sistemas de IA generativa complexos, é comum usar a técnica de aprendizado não supervisionado — uma técnica de aprendizado de máquina. A partir desse método, os sistemas aprendem a perceber padrões por conta própria. Por exemplo, ele pode correlacionar informações que fazem parte da documentação de diferentes ordens de serviço.
Depois de aprender com os dados, os desenvolvedores da tecnologia testam diversas vezes e avaliam a efetividade do sistema.
2. Ajuste para tarefas específicas (especialização)
Depois de aprender com dados variados, o sistema pode ser ajustado para realizar tarefas mais específicas. A etapa é importante porque modelos de base treinados com tipos muito variados de conteúdo podem não conseguir gerar os conteúdos desejados com precisão e fidelidade.
Para ser mais específico, o sistema é treinado com dados mais direcionados. Esse é o caso do Assistente de Manutenção Futago. Com dados voltados à indústria e principalmente à manutenção, a IA se torna especialista nesse setor, possibilitando que a IA seja mais precisa e útil em contextos reais de trabalho.
Também é comum a criação de bases de dados auxiliares à IA, como grafos e bancos de dados vetoriais, estruturadas de maneira a consolidar os contextos de aprendizagem e produzir respostas cada vez mais especializadas. É o que acontece com o Assistente de Manutenção Futago.
3. Geração de novos conteúdos e aprendizado contínuo
Depois de aprender e se especializar, a IA generativa é testada para saber se é capaz de criar novos conteúdos que seguem os padrões que aprendeu, como, a depender da especialização:
- Textos, como relatórios, e-mails técnicos, instruções de uso ou descrições de produtos;
- Imagens, como desenhos técnicos, simulações de peças ou layouts industriais;
- Códigos de software, para automação de tarefas ou integração de sistemas;
- Dados sintéticos, que simulam comportamentos de sensores, ambientes de produção ou cenários operacionais.
Uma das características mais atrativas da IA é a sua capacidade de aprender a partir da inserção de novos dados no sistema. Assim, além de criar novos conteúdos e dados, a tecnologia consegue se atualizar e se aprimorar com o tempo, sem a necessidade de ação humana.
O que a IA generativa pode criar?
A inteligência artificial generativa é versátil e pode produzir uma ampla gama de conteúdos a partir de dados e padrões aprendidos. A seguir, veja os principais formatos que a IA generativa é capaz de criar:
Texto
A criação de textos é uma das aplicações mais conhecidas da IA generativa. Muitos modelos conseguem redigir textos com coerência, clareza e estrutura lógica e também possuem a capacidade de escrever textos mais criativos. Com as ferramentas, é possível agilizar tarefas repetitivas de escrita e tediosas, permitindo mais foco na análise, na tomada de decisões e o foco em tarefas de maior valor.
Imagens
A IA também pode gerar imagens cada vez mais realistas, detalhadas e originais a partir de descrições, esboços ou padrões visuais. Essas imagens podem acelerar o desenvolvimento de projetos, melhorar a comunicação visual e apoiar treinamentos.
Vídeos e animações
Modelos generativos são capazes de produzir vídeos e animações simples, com aplicações em vários setores, como no treinamento de novos colaboradores a partir de vídeos dinâmicos e didáticos. Algumas ferramentas também permitem a aplicação de efeitos especiais ao vídeo já existente de forma automática e mais rápida.
Áudio
A IA pode sintetizar vozes humanas com naturalidade e clareza, além de criar outros sons, como músicas. Na indústria, essas aplicações podem ser integradas, por exemplo, a painéis de controle ou assistentes digitais.
Códigos de software
A IA generativa pode gerar trechos de código originais, traduzir entre linguagens de programação e fazer outras tarefas de computação que agilizam as tarefas de programação.
Dados sintéticos
Além de conteúdos visuais ou textuais, a IA generativa pode criar estruturas ou dados sintéticos que simulam o comportamento de máquinas, ambientes ou usuários com base em padrões reais. As simulações e previsões futuras, por exemplo, requerem que o sistema crie novos dados.
Aplicações industriais da IA generativa e seus benefícios
Entenda quais são os usos da IA generativa na sua empresa e quais são as vantagens de aplicar a tecnologia.
Análise de dados operacionais com geração de insights
Em plantas industriais, são coletados muitos dados que podem ser usados para alimentar a IA generativa. O sistema pode transformar esses dados, por exemplo, em resumos automáticos de desempenho e alertas inteligentes com explicações em linguagem acessível.
Manutenções mais eficientes
A IA generativa torna a manutenção industrial mais eficiente e reduz os custos operacionais. Por exemplo, ela pode ser usada para sugerir planos de manutenção, fazer análises detalhadas dos recursos da empresa e servir como um guia para a realização de manutenções nos equipamentos e sistemas da empresa.
Simulações e testes virtuais
Com os dados disponíveis, a IA consegue gerar simulações precisas, permitindo que as empresas testem produtos e processos em ambientes virtuais. Essa capacidade do sistema permite a identificação precoce de possíveis falhas e possibilita que simulações sejam feitas antes de colocar em prática.
Design e prototipagem de produtos
Também é possível usar a IA generativa para otimizar o design de componentes, reduzindo o tempo de desenvolvimento e os custos associados.
A tecnologia é sua aliada!
A inteligência artificial generativa já está mudando a maneira como as empresas industriais lidam com dados, automação e processos operacionais. Ao transformar grandes volumes de informações em soluções aplicáveis, essa tecnologia permite economizar recursos, aumentar a produtividade e melhorar a eficiência em diferentes etapas da produção.
Para que esses benefícios se concretizem da melhor forma, é importante contar com parceiros que compreendam os desafios específicos da indústria. A Futago é referência no desenvolvimento de soluções inteligentes e personalizadas para o setor industrial, ajudando empresas a identificar as melhores estratégias para inovar, otimizar operações e alcançar melhores resultados financeiros com o apoio da IA.
Um exemplo é o Assistente de Manutenção Futago, ferramenta baseada em IA generativa que aprende com os dados e contextos reais de cada operação, oferecendo respostas precisas, seguras e relevantes — seja para prevenir falhas, orientar reparos ou automatizar relatórios técnicos.
Se sua empresa busca tomar decisões mais rápidas, reduzir custos operacionais e melhorar o desempenho industrial, a Futago pode ser a parceira certa nessa jornada.
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