Você sabe a diferença entre a inteligência artificial tradicional e a IA generativa? Essa é uma questão importante que define como nós, profissionais, podemos usar todas as potencialidades dessa tecnologia sem medo de abandonar qualquer aspecto humano do nosso trabalho.
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De forma bem simples, a IA tradicional classifica, recomenda ou detecta padrões com base em regras aprendidas. Um exemplo é o “machine learning”, um conjunto de comandos que permite que uma máquina ou um sistema “aprenda” com dados e melhore sua rotina, até mesmo fazendo ajustes e tomando decisões para aquela operação em especial.
Já a IA generativa cria um texto, uma imagem, um filme, uma programação para um aplicativo, etc., a partir de uma ideia que o usuário descreve, aproveitando bases de dados gigantescas que estão disponíveis na internet ou que foram selecionadas pelas empresas criadoras das ferramentas.
É por isso que muitas criações com IA generativa ainda carregam traços, características e elementos de obras existentes. São padrões detectados durante o treinamento das ferramentas e que são ajustados em certos parâmetros. É assim que funciona o ChatGPT, o Gemini, o DeepSeek, o Veo3 e tantas outras.
A IA generativa ainda pode realizar uma tarefa complexa, como se dominasse um software ou aplicativo dedicado. Por exemplo, organizar em uma planilha uma lista de fornecedores com diversas observações ou qualificações, o que demandaria horas de atenção e conferência de um ser humano.
Por isso, precisamos estabelecer corretamente que a IA não aprende como nós, humanos, aprendemos. A IA reconhece regras e padrões e, após receber um pedido, ou um prompt do usuário, gera uma resposta calculando a entrega pelo funcionamento de um software, ou a imagem, o código ou a sequência de palavras mais prováveis a partir dos bancos de dados onde essa inteligência artificial foi treinada.
Quanto maior a quantidade e a qualidade dos dados, melhor será a resposta.
Ao mesmo tempo, o usuário também receberá respostas mais aceitáveis e úteis se fizer perguntas melhores. Ou seja, aprendendo a construir prompts mais complexos e objetivos, que levem a ferramenta de IA a elencar os elementos corretos e com maior probabilidade de atender ao pedido.
Por isso, gosto de dizer que ferramentas de IA são apoio, não atalho. A IA prevê códigos e palavras, mas não checa fatos.
O profissional não pode terceirizar seu senso crítico, sua criatividade e muito menos a sua responsabilidade. A IA é uma ferramenta excelente para acelerar testes e refinar ideias, mas nunca para fazer um julgamento. A criação inicial, que define o prompt, assim como as decisões críticas e a validação final, são humanas por natureza.
*Henrique Calandra é fundador do WallJobs, empresa de tecnologia brasileira que oferece soluções automatizadas para contratos de estágio, autor do livro “Inteligência Artificial Generativa para Iniciantes”, e palestrante de grandes ecossistemas como InovaBRA e Distrito.
