Geração de texto por IA: 17 principais casos de uso e 5 estudos de caso
A IA generativa , um subconjunto da inteligência artificial, permite a criação de novos conteúdos, como texto, código, imagens, designs e vídeos, aprendendo com dados existentes e utilizando-os como base.
Explore como a IA generativa pode ser usada para gerar conteúdo em formato de texto por meio de 17 casos de uso e 5 estudos de caso de geração de texto por IA.
Ferramentas de geração de texto com IA
Observação: Os produtos estão classificados em ordem alfabética.
Na geração de texto por IA, uma variedade de modelos de geração, desde transformadores autorregressivos até abordagens baseadas em recuperação aumentada e difusão, desempenham um papel central.
- Modelos tradicionais como o GPT (Generative Pre‑trained Transformer) usam uma arquitetura de transformador para gerar texto coerente, prevendo o próximo token em uma sequência. Modelos codificador-decodificador, como o T5 (Text‑to‑Text Transfer Transformer), convertem todas as tarefas de linguagem em um formato de entrada de texto e saída de texto, facilitando aplicações flexíveis como tradução, sumarização e geração de código.
- A geração aumentada por recuperação (RAG, na sigla em inglês) aprimora os resultados do LLM ao incorporar documentos externos relevantes no momento da inferência, melhorando a precisão factual.
- Os métodos de geração de texto baseados em difusão oferecem uma alternativa não autorregressiva que pode equilibrar velocidade e fluência, refinando iterativamente a representação do texto.
1. OpenAI GPT-5
OpenAI oferece uma API que permite aos desenvolvedores integrar GPT-4 e GPT-4o em seus produtos. Esses modelos suportam uma ampla gama de tarefas de geração de texto, incluindo chatbots, criação de conteúdo e sumarização.
Para quem não é desenvolvedor, o OpenAI oferece o ChatGPT, uma interface intuitiva baseada em seus modelos GPT. Isso torna os recursos avançados de IA acessíveis a qualquer pessoa, seja para criar conteúdo, responder perguntas ou experimentar IA conversacional.
2. Gêmeos de Google
Gemini é um modelo de IA emergente que combina processamento de linguagem natural com recursos multimodais avançados. Ele foi projetado para gerar texto de alta qualidade e se integrar perfeitamente ao conjunto de ferramentas da Gemini.
3. Microsoft Copilot Studio
O Copilot Studio é uma ferramenta de baixo código projetada para que empresas criem e personalizem Copilotos com inteligência artificial (chatbots e assistentes virtuais). Ele integra o Copilot com a Power Platform, permitindo que os usuários criem, implementem e gerenciem assistentes de IA para atendimento ao cliente, suporte interno e automação.
4. Bloom, da Hugging Face
A Hugging Face oferece uma ampla gama de modelos e ferramentas pré-treinados para geração de texto, incluindo GPT, BERT, T5 e muito mais. É popular entre os desenvolvedores por sua flexibilidade e facilidade de uso na implementação de modelos de IA. A ferramenta também fornece uma API de inferência, permitindo que os usuários implementem e utilizem rapidamente modelos de geração de texto sem precisar gerenciar a infraestrutura subjacente.
5. Jasper AI
O Jasper AI (anteriormente Jarvis AI) é uma ferramenta desenvolvida especificamente para profissionais de marketing e redatores. Ele auxilia na geração de textos de marketing, posts para blogs e outros tipos de conteúdo, com recursos para otimizar e personalizar o resultado.
Além disso, oferecem direitos de colaboração e comerciais sobre o conteúdo produzido, tornando-os úteis para processos de negócios. Para saber mais sobre essas ferramentas e compará-las, leia nosso artigo sobre ferramentas de IA generativa.
6. Copiar IA
A Copy AI tem como foco ajudar empresas a criar textos de marketing, descrições de produtos e posts para redes sociais. Ela oferece uma interface intuitiva onde os usuários podem inserir suas necessidades e gerar conteúdo em minutos.
7. Escritor
O Writer é um assistente de escrita com inteligência artificial desenvolvido especificamente para empresas. Ele ajuda as equipes a produzir conteúdo alinhado à marca de forma consistente, oferecendo sugestões que seguem as diretrizes da empresa.
casos de uso de texto gerado por IA
Ao utilizar ferramentas de geração de texto com IA, as empresas podem economizar tempo, alocar o tempo dos funcionários para projetos criativos, gerar textos sem erros e otimizar seus processos.
Existem diversas maneiras pelas quais as ferramentas de geração de texto com IA podem ser usadas nos negócios, tais como:
1. Criação de conteúdo para marketing
A geração de texto por IA automatiza a produção de posts de blog, anúncios, newsletters e legendas para redes sociais. As empresas utilizam ferramentas de aprendizado de máquina para criar conteúdo otimizado para SEO, envolvente e escalável, adaptado a diferentes segmentos de público.
- Postagens em blogs e artigos : as ferramentas de IA podem gerar postagens em blogs e artigos estruturados sobre diversos tópicos, ajudando os profissionais de marketing a expandir sua produção de conteúdo, mantendo a qualidade.
- Conteúdo para redes sociais : A IA pode criar publicações envolventes para redes sociais, adaptadas a diversas plataformas, permitindo que as marcas mantenham uma presença online consistente.
- Campanhas de e-mail : A geração automatizada de conteúdo personalizado por e-mail, desde mensagens promocionais a newsletters, ajuda as empresas a interagir com seu público de forma mais eficaz.
2. Redação publicitária e criação de anúncios
As ferramentas de IA criam anúncios para diversas plataformas, incluindo Google Ads, Facebook e LinkedIn, otimizando para conversões e engajamento.
- Descrições de produtos : A IA pode gerar descrições de produtos detalhadas e otimizadas para SEO para sites de comércio eletrônico, reduzindo a carga de trabalho das equipes de conteúdo.
- Texto do anúncio : O texto do anúncio gerado por IA pode ser personalizado para diferentes públicos e plataformas, otimizando cliques e conversões.
3. Suporte ao cliente e chatbots
Os chatbots com inteligência artificial fornecem respostas instantâneas e precisas às dúvidas dos clientes, abordando diversos tópicos, desde perguntas frequentes até soluções de problemas complexos, aumentando assim a satisfação do cliente.
- Respostas automatizadas: chatbots com inteligência artificial podem gerenciar perguntas rotineiras de clientes, oferecer dicas de solução de problemas e concluir transações básicas, ajudando a acelerar as respostas e aumentar a satisfação do cliente.
- Assistência personalizada : a IA pode gerar respostas personalizadas com base no histórico e nas preferências do cliente, tornando as interações mais adaptadas e semelhantes às humanas.
4. Otimização de conteúdo para SEO
- Conteúdo rico em palavras-chave : A IA pode gerar conteúdo otimizado para mecanismos de busca , incorporando palavras-chave relevantes e seguindo as melhores práticas de SEO.
- Meta descrições e tags : A geração automatizada de meta descrições e tags ajuda a melhorar a visibilidade do conteúdo online.
5. Comunicação personalizada
- Comunicação com o cliente : a IA pode gerar mensagens personalizadas para campanhas de comunicação, sejam elas para vendas, marketing ou atendimento ao cliente, aumentando as taxas de engajamento.
- Geração de conteúdo dinâmico : Sites e aplicativos podem usar IA para gerar conteúdo dinâmico e personalizado para os usuários com base em seus comportamentos e preferências.
6. Conteúdo educacional e tutoria
A IA auxilia educadores e alunos gerando planos de aula, questionários, explicações e feedback. Ela também oferece tutoria personalizada e suporte ao aprendizado de idiomas.
- Materiais de estudo personalizados : A IA pode criar guias de estudo, questionários e conteúdo instrucional personalizados, adaptados ao estilo de aprendizagem e ao progresso do aluno.
- Tutoria automatizada : ferramentas com inteligência artificial podem fornecer feedback instantâneo, explicações e até mesmo gerar exercícios práticos para os alunos.
7. Resumo de textos extensos
- Resumo de documentos : a IA pode condensar documentos, relatórios ou artigos extensos em resumos concisos, facilitando a compreensão rápida das informações principais pelos usuários.
- Resumos de notícias : Organizações de mídia utilizam IA para gerar resumos de artigos de notícias, permitindo que os leitores se mantenham informados sem precisar ler os artigos completos.
8. Criação de roteiro e geração de história
- Escrita criativa : a IA é usada para gerar roteiros para filmes, programas de TV e videogames, ou para desenvolver ideias de enredo e diálogos de personagens, fornecendo inspiração ou até mesmo rascunhos completos para escritores.
- Histórias interativas : Em jogos e mídias interativas, a IA pode gerar enredos dinâmicos que se adaptam às escolhas do jogador, criando experiências mais imersivas.
9. Elaboração de documentos jurídicos
A geração de texto por IA auxilia na elaboração de contratos, relatórios de conformidade e resumo de documentos jurídicos. Ela ajuda as equipes jurídicas a processar grandes volumes de texto com mais eficiência.
- Geração de contratos : A IA pode elaborar contratos, acordos e outros documentos jurídicos com base em modelos e parâmetros de entrada predefinidos, economizando tempo para os profissionais da área jurídica.
- Resumo de jurisprudência : ferramentas de IA podem resumir a jurisprudência e gerar memoriais, auxiliando os advogados em suas pesquisas e preparação.
10. Pesquisa e escrita acadêmica
A IA auxilia pesquisadores gerando resumos de artigos acadêmicos, revisões de literatura e propostas de financiamento. Ela também auxilia na codificação e estruturação dos resultados da pesquisa.
- Revisões de literatura : A IA pode auxiliar na geração de revisões de literatura, identificando e resumindo artigos de pesquisa relevantes.
- Propostas de pesquisa : ferramentas de IA podem auxiliar na elaboração de propostas de pesquisa, gerando conteúdo estruturado com base em um tópico ou hipótese específica.
11. Escrita criativa e poesia
A inteligência artificial gera histórias, roteiros, diálogos em vídeo e conteúdo criativo para as indústrias de entretenimento e mídia.
- Geração de poemas : A IA pode gerar poemas com temas, estruturas ou estilos específicos, servindo como fonte de inspiração ou colaboração para poetas.
- Narrativa : Autores utilizam IA para gerar ideias de histórias, desenvolver personagens e até mesmo criar narrativas completas, explorando novas possibilidades criativas.
12. Geração de notícias e relatórios
As organizações de notícias utilizam IA para gerar atualizações em tempo real, relatórios de resultados, resumos esportivos e notícias financeiras. A IA auxilia os jornalistas na elaboração de matérias que podem ser posteriormente refinadas.
- Redação automatizada de notícias : a IA pode gerar artigos de notícias, especialmente para relatórios financeiros, eventos esportivos e outras matérias baseadas em dados, liberando os jornalistas para se concentrarem em reportagens mais aprofundadas.
- Relatórios empresariais : As ferramentas de IA podem gerar relatórios empresariais, resumos financeiros e outros documentos corporativos, analisando dados e apresentando-os em um formato claro e estruturado.
13. Tradução e localização
- Tradução automática : ferramentas com inteligência artificial podem traduzir textos de um idioma para outro, ajudando empresas e indivíduos a se comunicarem apesar das barreiras linguísticas.
- Conteúdo localizado : A IA pode gerar conteúdo adaptado cultural e linguisticamente para diferentes regiões, melhorando a relevância e o engajamento nos mercados globais.
14. Geração automática de código
- Trechos de código : A IA pode gerar trechos de código ou até mesmo funções inteiras com base em descrições em linguagem natural, auxiliando no desenvolvimento de software e reduzindo o tempo necessário para escrever código.
- Documentação : A IA pode gerar automaticamente documentação para bases de código, facilitando a compreensão e a manutenção de projetos de software pelos desenvolvedores.
15. Assistentes de voz interativos
- Respostas conversacionais : textos gerados por IA são usados em assistentes de voz como Siri, Alexa e Assistente do Google para fornecer aos usuários respostas que soam naturais e relevantes.
- Automação de tarefas : Assistentes de voz podem automatizar tarefas como definir lembretes, enviar mensagens ou controlar dispositivos domésticos inteligentes usando texto gerado por IA.
16. Serviços financeiros e relatórios
A IA gera relatórios financeiros , explicações para recusas de empréstimos, análises de investimentos e previsões de mercado. Bancos e gestores de ativos utilizam a IA para aprimorar a tomada de decisões e a transparência.
- A Mastercard aplicou inteligência artificial generativa para detecção de fraudes, gerando dados sintéticos de transações fraudulentas para melhorar o treinamento do modelo e a precisão na detecção de fraudes.
17. Recursos Humanos e Recrutamento
A IA gera descrições de vagas, roteiros de entrevistas e modelos de comunicação com candidatos, otimizando os fluxos de trabalho de recrutamento.
estudos de caso de geração de texto por IA
1. Savista com IA Jasper
A equipe de marketing da Savista precisava ampliar a produção de conteúdo de liderança de pensamento de alta qualidade, mantendo os padrões rigorosos exigidos no setor de saúde. 1 Os principais problemas incluíam:
- Produção de conteúdo lenta e improvisada: o conteúdo era criado de forma irregular e não era reutilizado sistematicamente em diferentes canais.
- Dificuldade em escalar o conteúdo: Eles precisavam produzir grandes volumes de conteúdo sem aumentar o tamanho da equipe.
- Manter múltiplas vozes de marca: O conteúdo precisava refletir as diferentes vozes dos executivos, mantendo-se alinhado à identidade da marca.
- Mensagens complexas do setor: A comunicação na área da saúde exige precisão, conformidade e clareza.
- Tempo e recursos limitados: a equipe precisava de prazos de entrega mais rápidos para campanhas, ações de relações públicas e insights executivos.
A Savista implementou a IA Jasper para transformar insights de especialistas, entrevistas e materiais existentes em ativos de marketing multicanal, incluindo blogs, e-mails e posts em redes sociais.
Ao utilizar as ferramentas de voz da marca e de campanha da Jasper, a Savista conseguiu manter uma mensagem consistente entre diferentes executivos e canais, transformando rapidamente o conteúdo principal em campanhas de marketing completas. Isso permitiu que a equipe de marketing padronizasse os fluxos de trabalho e produzisse conteúdo de alta qualidade com mais eficiência.
O uso do Jasper proporcionou melhorias mensuráveis:
- Lançamento de campanhas mais rápido: Novas campanhas podem ser lançadas em 3 semanas.
- Redução no tempo de desenvolvimento de conteúdo: O desenvolvimento de conteúdo caiu de 2 anos para cerca de 3 meses (redução de aproximadamente 85%).
- Voz de marca consistente: A equipe conseguiu manter mais de quatro vozes de marca distintas entre executivos e canais.
2. O sistema de IA “Heliograf” do Washington Post
O Washington Post desenvolveu uma ferramenta de IA chamada "Heliograf" para aprimorar suas capacidades de criação de conteúdo, especialmente para a cobertura de eventos de grande escala e baseados em dados, como as Olimpíadas do Rio de Janeiro de 2016 e a eleição presidencial dos EUA.
O objetivo principal era aumentar a capacidade da redação de produzir reportagens oportunas e precisas sem sobrecarregar os jornalistas, que estavam focados em matérias mais complexas que exigiam análises aprofundadas.
O Heliograf foi projetado para gerar notícias e artigos concisos, processando dados estruturados, como resultados eleitorais, placares esportivos e outras informações numéricas. Esse sistema de IA foi integrado perfeitamente ao fluxo de trabalho existente da redação, onde jornalistas humanos podiam supervisionar a produção da IA, fazendo os ajustes necessários para garantir a qualidade do conteúdo.
Essa abordagem permitiu ao The Washington Post cobrir de forma eficiente uma gama mais ampla de tópicos, especialmente aqueles que poderiam ter sido negligenciados devido à limitação de recursos humanos.
Os resultados foram significativos. Durante os Jogos Olímpicos do Rio, o Heliograf gerou aproximadamente 300 notícias curtas, permitindo ao jornal oferecer uma cobertura abrangente de diversos eventos. Isso não só aumentou o volume de conteúdo publicado, como também permitiu que a equipe editorial se concentrasse em matérias mais importantes.
Além disso, durante as eleições presidenciais dos EUA, a capacidade da Heliograf de relatar de forma rápida e precisa os resultados das eleições locais permitiu que o The Washington Post cobrisse mais eleições do que nunca, aprimorando sua cobertura geral e fornecendo aos leitores atualizações oportunas em uma escala mais ampla. 2
3. Ferramenta de copywriting com inteligência artificial da Alibaba
O Alibaba, gigante global do comércio eletrônico, implementou uma ferramenta de redação publicitária com inteligência artificial para auxiliar os lojistas em sua plataforma na criação de descrições de produtos, textos de marketing e outros conteúdos necessários para anúncios online.
A ferramenta foi criada para lidar com o enorme volume de conteúdo que milhões de vendedores precisavam para gerar textos persuasivos que atraíssem clientes, mas muitas vezes não tinham tempo ou conhecimento para fazê-lo de forma eficaz.
A ferramenta de redação publicitária com IA, que utiliza processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado profundo , pode gerar até 20.000 linhas de conteúdo por segundo. Ela foi projetada para entender o contexto e o tom necessários para diferentes produtos e mercados, permitindo produzir textos relevantes e envolventes com o mínimo de intervenção humana.
Os vendedores na plataforma do Alibaba poderiam usar a ferramenta para criar descrições de produtos simplesmente inserindo algumas palavras-chave ou frases, após o que a IA geraria várias variações do conteúdo para eles escolherem.
A introdução dessa ferramenta de IA resultou em melhorias significativas na eficiência e na qualidade do conteúdo em toda a plataforma da Alibaba. Os comerciantes relataram que a ferramenta os ajudou a economizar um tempo considerável, permitindo que se concentrassem mais em suas atividades principais.
Além disso, a qualidade consistente do conteúdo gerado por IA contribuiu para um melhor engajamento do cliente e um aumento nas conversões de vendas. A ferramenta de copywriting com IA da Alibaba tornou-se, desde então, um recurso essencial para os vendedores, demonstrando o potencial da IA na otimização das operações de e-commerce e na melhoria da experiência do cliente. 3
4. Avaliação de sinistros por parte das seguradoras
As seguradoras avaliam os formulários de solicitação detalhados em seu processo de gestão de sinistros para decidir se um caso é elegível para o processo de liquidação da seguradora.
Uma seguradora enfrentou desafios no processamento de materiais, na divisão de responsabilidades, na agilização da tomada de decisões e na melhoria do processo de liquidação de sinistros. 4
Para resolver o problema, foi implementado um modelo de aprendizado profundo chamado arquitetura de sequência para sequência. Trata-se de um tipo de rede neural comumente usado para tradução automática, resposta a perguntas e sumarização de textos. Como resultado da adoção desse modelo, são gerados resumos de aplicações, o que torna o processo de tomada de decisão mais rápido e evita a perda de tempo.
5. Geração automatizada de relatórios financeiros de contas a pagar
Jornalistas de negócios produzem relatórios financeiros trimestrais que exigem a coleta da demonstração de resultados, balanços patrimoniais e demonstrações de fluxo de caixa de uma empresa. A preparação regular desses relatórios consome muito tempo, reduzindo o tempo disponível para a escrita de artigos criativos para revistas científicas.
Para superar esse problema, a Associated Press, que sofre da mesma dificuldade, adotou uma ferramenta de geração de linguagem que converte os dados coletados em um relatório coerente, permitindo a geração de 15 vezes mais relatórios financeiros. 5
Perguntas frequentes
A geração de texto é uma área que vem se desenvolvendo desde a década de 1970 e é considerada uma subárea do PNL (Processamento de Linguagem Natural). 6 O desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo para geração de texto é um processo contínuo na área de PNL (Processamento de Linguagem Natural). 7 Como exemplo, os pesquisadores estão treinando redes generativas adversárias (GANs), que são modelos generativos compostos por um gerador e um discriminador e usados para gerar saídas sintéticas para geração de texto.
Outra abordagem para a geração de texto é usar um modelo baseado em templates. 8 Ao contrário do GPT-3, esses modelos não funcionam de forma independente, e etapas intermediárias exigem intervenção humana. É possível, no entanto, produzir textos mais estruturados com base em modelos, sem a necessidade de edição e controle humanos após sua geração. 9
Um dos modelos de IA para geração de texto que pode gerar texto é o GPT (Generative Pre-trained Transformer) , ou transformador pré-treinado generativo. Este modelo de linguagem, criado por OpenAI e lançado em 2020, possui diferentes versões, incluindo o GPT-3.
O GPT-3 é um modelo muito maior que seu antecessor, com mais de 175 bilhões de parâmetros. Ele é treinado com diversas fontes de dados, incluindo livros, artigos e repositórios de código, para gerar textos realistas, semelhantes aos escritos por humanos. É possível criar resumos, responder a perguntas, usá-lo como corretor gramatical, aprender novas ideias e fazer traduções com o GPT-3.
Arquitetura de transformadores :
O modelo Transformer é a base da maioria dos geradores de texto de IA modernos. Ele usa mecanismos de autoatenção para ponderar a importância de diferentes palavras em uma frase, permitindo que o modelo entenda o contexto melhor do que modelos anteriores, como RNNs (Redes Neurais Recorrentes) ou LSTMs (Redes de Memória de Longo Prazo).
Pré-treinamento e ajuste fino :
Os modelos de geração de texto por IA são frequentemente pré-treinados em conjuntos de dados massivos contendo bilhões de palavras de livros, sites, artigos e muito mais. Esse pré-treinamento permite que o modelo aprenda padrões gerais de linguagem. O ajuste fino é então realizado em conjuntos de dados menores e específicos para cada tarefa, a fim de especializar o modelo para aplicações particulares, como suporte ao cliente, escrita criativa ou assistência em programação.
Modelos de Linguagem (MLs) :
Modelos Unidirecionais : Esses modelos geram texto prevendo a próxima palavra em uma sequência, considerando apenas o contexto precedente (por exemplo, séries GPT).
Modelos bidirecionais : Esses modelos compreendem e geram texto considerando tanto o contexto anterior quanto o posterior (por exemplo, o BERT, embora seja mais voltado para a compreensão de texto do que para a sua geração).
Modelos Seq2Seq : Esses modelos são usados para tarefas que exigem a geração de uma sequência completa de texto a partir de uma sequência de entrada, como tradução ou sumarização (por exemplo, T5).
Existem diversos modelos populares de geração de texto por IA :
GPT (Generative Pretrained Transformer) : Desenvolvido por OpenAI, os modelos GPT estão entre os geradores de texto mais conhecidos. GPT-3, GPT-4 e outros são capazes de gerar textos coerentes e contextualmente relevantes em uma ampla gama de tópicos.
T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) : Criado por Google, o T5 é um modelo versátil que converte todas as tarefas de PNL em um formato de texto para texto, tornando-o altamente adaptável para geração de texto, sumarização, tradução e muito mais.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Embora seja usado principalmente para compreender texto, o BERT inspirou modelos que também podem gerar texto, aproveitando sua profunda compreensão bidirecional.
XLNet : Combina os pontos fortes dos modelos autorregressivos (como o GPT) e dos modelos bidirecionais (como o BERT) para gerar texto que considera o contexto de todas as direções.
CTRL (Conditional Transformer Language Model) : Um modelo projetado para gerar texto que segue restrições estilísticas ou temáticas específicas, permitindo uma geração de texto mais controlada.
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