A inteligência artificial (IA) tem transformado a forma como empresas analisam dados, tomam decisões e se relacionam com clientes. Uma das vertentes mais recentes e promissoras nesse meio é a IA generativa, capaz de criar novos conteúdos com base em dados já existentes.
Uma vez que o avanço dessa tecnologia abre oportunidades em diversos setores na indústria, mas também exige atenção quanto à segurança, ética e integridade das informações geradas.
Neste artigo, abordamos os principais conceitos da IA generativa, como ela funciona e quais são os impactos para o setor empresarial.
O que é inteligência artificial generativa?
A inteligência artificial generativa (ou GenAI) é um tipo de IA treinada para gerar textos, imagens, vídeos, códigos e outros conteúdos a partir de comandos humanos. Essa geração é baseada em grandes volumes de dados, que alimentam modelos complexos que são capazes de entender padrões e replicá-los com grau de sofisticação.
Assim, diferente da IA tradicional, que geralmente executa tarefas específicas baseadas em regras ou análises predefinidas, a IA generativa trabalha com modelos probabilísticos. Isto é, ela aprende com contextos anteriores e prevê quais conteúdos fazem sentido a partir de uma solicitação do usuário.
Como a inteligência artificial generativa funciona?
O funcionamento da GenAI depende de modelos de linguagem de larga escala (LLMs), como o Generative Pre‑trained Transformer.
Esses modelos são treinados com uma grande quantidade de dados, desde linguagem natural até imagens ou códigos, para capturar padrões semânticos e contextuais. Ao receber um comando, o modelo gera uma saída coerente de acordo com o que foi aprendido.
Desse modo, algumas empresas já utilizam essa tecnologia para:
- Redação automatizada de relatórios ou documentos;
- Atendimento ao cliente por chatbots;
- Análise preditiva e geração de insights para fins estratégicos;
- Produção de conteúdos personalizados para marketing.
Como a IA generativa tem crescido no setor financeiro?
O interesse pela IA generativa cresce de forma acelerada em diversos setores. No segmento financeiro, por exemplo, o uso da tecnologia tem se mostrado estratégico para:
- Melhorar a análise de risco;
- Automatizar processos regulatórios;
- Reforçar a segurança em operações digitais.
Segundo pesquisa da Deloitte, 74% das empresas nas áreas financeiras do país pretendem adotar a Inteligência artificial generativa (GenAI) nas suas atividades. O dado foi divulgado pela CNN Brasil e mostra como a tecnologia está deixando de ser tendência para se tornar parte das operações cotidianas das instituições.
IA generativa e as soluções tradicionais de segurança
Para além da geração de conteúdo, a integração da GenAI com ferramentas de documentoscopia, biometria facial e análise documental automatizada é crucial para garantir confiabilidade e mitigação de fraudes.
Essas tecnologias atuam de forma complementar. Enquanto a GenAI contribui para identificar padrões e anomalias com mais rapidez e precisão, a documentoscopia verifica autenticidade de documentos a partir de elementos gráficos, códigos e características físicas.
Na biometria facial, por sua vez, reforça a segurança ao comparar traços faciais em tempo real com imagens oficiais, reduzindo riscos de falsidade ideológica.
Já que a automação da análise documental também acelera processos e melhora a experiência do usuário, sem renunciar à segurança. Ao integrar essas soluções, empresas conseguem escalar operações com confiança.
Quais são os atuais desafios?
Apesar das oportunidades, a inteligência artificial generativa, ainda levanta algumas questões relevantes. Um dos principais desafios envolve a veracidade das informações geradas. Sendo treinada com dados da internet, a IA pode produzir respostas incorretas ou enviesadas.
Outro ponto crítico está na possível utilização fraudulenta da tecnologia, como deepfakes ou falsificação de dados. Assim, a existência de sistemas de validação confiáveis, que atuem em tempo real na autenticação documental e na identificação biométrica, torna-se fundamental para garantir a segurança das operações.
Exemplo de aplicação na inteligência artificial generativa
As empresas têm explorado a GenAI para criar presentes personalizados, como textos exclusivos para cartões ou mensagens automáticas com design visual gerado pela IA. Nesses casos, a tecnologia traz criatividade e escala, mas exige cuidado com direitos autorais, precisão e propósito do conteúdo gerado.
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Quais são avanços os que geram resultados?
A inteligência artificial generativa representa um passo relevante na automação e criação de conteúdo inteligente. Sua aplicação traz ganhos em produtividade, personalização e eficiência. Porém, exige uma abordagem estratégica, amparada por validação documental, biometria e governança tecnológica.
As instituições que desejam adotar a GenAI devem contar com parcerias que ofereçam não apenas geração de conteúdo, mas também segurança, integridade e conformidade com normas como a LGPD.
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