Geração de Texto por IA: Principais 17 Casos de Uso e 5 Estudos de Caso
IA generativa, um subconjunto da inteligência artificial, possibilita a criação de novo conteúdo, como texto, código, imagens, designs e vídeos, aprendendo a partir de dados existentes e construindo sobre eles.
Explore como a IA generativa pode ser usada para gerar conteúdo na forma 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 por IA
Nota: Os produtos estão ordenados por ordem alfabética.
Na geração de texto por IA, uma variedade de modelos de geração, de transformadores autoregressivos a abordagens de recuperação aumentada e baseadas em difusão, desempenha um papel central.
- Modelos tradicionais como 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 T5 (Text‑to‑Text Transfer Transformer) convertem todas as tarefas de linguagem em um formato de entrada de texto, saída de texto, facilitando aplicações flexíveis como tradução, sumarização e geração de código.
- Geração aumentada por recuperação (RAG) melhora as saídas dos LLM incorporando documentos externos relevantes no momento da inferência, melhorando a precisão factual.
- Métodos de geração de texto baseados em difusão oferecem uma alternativa não autoregressiva que pode equilibrar velocidade e fluência refinando iterativamente a representação do texto.
1. OpenAI GPT-5
OpenAI oferece uma API que permite aos desenvolvedores integrarem 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 não desenvolvedores, a OpenAI fornece o ChatGPT, uma interface intuitiva construída sobre seus modelos GPT. Isso torna as capacidades avançadas de IA acessíveis a qualquer pessoa, seja para redigir conteúdo, responder perguntas ou experimentar IA conversacional.
2. Google’s Gemini
Google Gemini é um modelo de IA emergente que combina processamento de linguagem natural com capacidades multimodais avançadas. Ele foi projetado para gerar texto de alta qualidade e integrar-se perfeitamente ao conjunto de ferramentas do Google.
3. Microsoft Copilot Studio
Microsoft Copilot Studio é uma ferramenta de baixo código projetada para empresas criarem e personalizarem Copilots (chatbots e assistentes virtuais) alimentados por IA. Ele integra o Microsoft Copilot com a Power Platform, permitindo que os usuários criem, implantem e gerenciem assistentes de IA para atendimento ao cliente, suporte interno e automação.
4. Bloom by Hugging Face
Hugging Face oferece uma ampla gama de modelos e ferramentas pré-treinadas para geração de texto, incluindo GPT, BERT, T5 e mais. É popular entre os desenvolvedores por sua flexibilidade e facilidade de uso na implantação de modelos de IA. A ferramenta também fornece uma API de Inferência, permitindo que os usuários implantem e usem modelos de geração de texto rapidamente sem precisar gerenciar a infraestrutura subjacente.
5. Jasper IA
Jasper IA (anteriormente Jarvis IA) é uma ferramenta projetada especificamente para profissionais de marketing e redatores. Ajuda a gerar textos de marketing, posts de blog e outros tipos de conteúdo, com recursos para otimizar e personalizar a saída.
Além disso, eles oferecem colaboração e direitos comerciais sobre o conteúdo produzido, tornando-os úteis para processos de negócios.
6. Copy IA
Copy IA concentra-se em ajudar empresas a criar textos de marketing, descrições de produtos e postagens em redes sociais. Oferece uma interface amigável onde os usuários podem inserir seus requisitos e gerar conteúdo em minutos.
7. Writer
Writer é um assistente de redação alimentado por IA projetado especificamente para empresas. Ajuda as equipes a produzir conteúdo alinhado à marca de forma consistente, oferecendo sugestões que se alinham com as diretrizes da empresa.
Casos de uso de texto gerado por IA
Usando ferramentas de geração de texto por IA, as empresas podem economizar tempo, alocar o tempo dos funcionários para projetos criativos, gerar textos error-gratuito e otimizar seus processos.
Há várias maneiras diferentes de usar ferramentas de geração de texto por IA nos negócios, como:
1. Criação de conteúdo para marketing
A geração de texto por IA automatiza a produção de posts de blog, anúncios publicitários, newsletters e legendas de redes sociais. As empresas aproveitam LLMs para criar conteúdo otimizado para SEO, envolvente e escalável, adaptado a diferentes segmentos de público.
- Posts de blog e artigos: As ferramentas de IA podem gerar posts de blog e artigos estruturados sobre uma variedade de tópicos, ajudando os profissionais de marketing a escalar a produção de conteúdo mantendo a qualidade.
- Conteúdo para redes sociais: A IA pode criar postagens envolventes para redes sociais adaptadas a várias plataformas, permitindo que as marcas mantenham uma presença online consistente.
- Email campanhas: A geração automatizada de conteúdo de email personalizado, desde mensagens promocionais até newsletters, ajuda as empresas a engajar seus públicos de forma mais eficaz.
2. Copywriting e criação de anúncios
As ferramentas de IA criam textos de anúncios para várias 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.
- Textos de anúncios: Os textos de anúncios gerados por IA podem ser adaptados para diferentes públicos e plataformas, otimizando para cliques e conversões.
3. Suporte ao cliente e chatbots
Chatbots alimentados por IA fornecem respostas instantâneas e precisas às consultas dos clientes, abordando vários tópicos, desde perguntas frequentes até solução de problemas complexos, aumentando assim a satisfação do cliente.
- Respostas automatizadas: Os chatbots alimentados por IA podem gerenciar perguntas rotineiras de clientes, oferecer dicas de solução de problemas e concluir transações básicas, ajudando a acelerar as respostas e melhorar a satisfação do cliente.
- Assistência personalizada: A IA pode gerar respostas personalizadas com base no histórico e preferências do cliente, tornando as interações mais personalizadas e humanas.
4. Otimização de conteúdo SEO
- Conteúdo rico em palavras-chave: A IA pode gerar conteúdo otimizado para mecanismos de busca incorporando palavras-chave relevantes e aderindo às melhores práticas de SEO.
- Meta descrições e tags: A geração automatizada de meta descrições e tags ajuda a melhorar a descoberta de conteúdo online.
5. Comunicação personalizada
- Alcance de clientes: A IA pode gerar mensagens personalizadas para campanhas de alcance, seja 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. Educacional conteúdo e tutoria
A IA auxilia educadores e alunos gerando planos de aula, testes, explicações e feedback. Também oferece tutoria personalizada e suporte ao aprendizado de idiomas.
- Materiais de estudo personalizados: A IA pode criar guias de estudo personalizados, testes e conteúdo instrucional adaptado ao estilo de aprendizado e progresso do aluno.
- Tutoria automatizada: As ferramentas alimentadas por IA podem fornecer feedback instantâneo, explicações e até gerar problemas práticos para os alunos.
7. Sumarização de textos longos
- Sumarização de documentos: A IA pode condensar documentos, relatórios ou artigos extensos em resumos concisos, facilitando que os usuários compreendam rapidamente as informações principais.
- Resumos de notícias: Organizações de mídia utilizam IA para gerar resumos de artigos de notícias, permitindo que os leitores se mantenham informados sem precisar consumir artigos inteiros.
8. Geração de roteiros e histórias
- 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 mídia interativa, a IA pode gerar enredos dinâmicos que se adaptam às escolhas do jogador, criando experiências mais imersivas.
9. Redação de documentos jurídicos
A geração de texto por IA auxilia na redação de contratos, relatórios de conformidade e sumarização de documentos jurídicos. Ajuda equipes jurídicas a processar grandes volumes de texto com mais eficiência.
- Geração de contratos: A IA pode redigir contratos, acordos e outros documentos jurídicos com base em modelos predefinidos e parâmetros de entrada, economizando tempo para profissionais jurídicos.
- Sumarização de jurisprudência: Ferramentas de IA podem resumir jurisprudência e gerar memoriais, auxiliando advogados em suas pesquisas e preparação.
10. Pesquisa e redação acadêmica
A IA ajuda pesquisadores gerando resumos de artigos acadêmicos, revisões de literatura e propostas de financiamento. Também auxilia na codificação e estruturação de resultados de 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 redação de propostas de pesquisa gerando conteúdo estruturado com base em um tópico ou hipótese fornecida.
11. Escrita criativa e poesia
A IA gera histórias, roteiros, diálogos de 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.
- Contação de histórias: 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
Organizações de notícias usam IA para gerar atualizações em tempo real, relatórios de ganhos, resumos esportivos e notícias financeiras. A IA auxilia jornalistas redigindo histórias que podem ser refinadas posteriormente.
- Redação automatizada de notícias: A IA pode gerar artigos de notícias, particularmente para relatórios financeiros, eventos esportivos e outras histórias baseadas em dados, liberando os jornalistas para se concentrarem em reportagens mais aprofundadas.
- Relatórios de negócios: Ferramentas de IA podem gerar relatórios de negócios, resumos financeiros e outros documentos corporativos analisando dados e apresentando-os em um formato claro e estruturado.
13. Tradução e localização
- Tradução automatizada: Ferramentas alimentadas por IA podem traduzir texto de um idioma para outro, ajudando empresas e indivíduos a se comunicarem através das barreiras linguísticas.
- Conteúdo localizado: A IA pode gerar conteúdo que é cultural e linguisticamente adaptado para diferentes regiões, melhorando a relevância e o engajamento em mercados globais.
14. Geração automatizada de código
- Trechos de código: A IA pode gerar trechos de código ou até funções inteiras com base em descrições em linguagem natural, auxiliando o desenvolvimento de software e reduzindo o tempo necessário para escrever código.
- Documentação: A IA pode gerar automaticamente documentação para bases de código, facilitando para os desenvolvedores entender e manter projetos de software.
15. Assistentes de voz interativos
- Respostas conversacionais: O texto gerado por IA é usado em assistentes de voz como Siri, Alexa e Google Assistente para fornecer aos usuários respostas que soam naturais e relevantes.
- Automação de tarefas: Os 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 de negação de empréstimos, percepções de investimento e previsões de mercado. Bancos e gestores de ativos usam IA para melhorar a tomada de decisões e a transparência.
- A Mastercard aplicou IA generativa para detecção de fraudes, gerando dados sintéticos de transações fraudulentas para melhorar o treinamento de modelos na precisão da detecção de fraudes.
17. RH e recrutamento
A IA gera descrições de cargos, roteiros de entrevistas e modelos de comunicação com candidatos, simplificando os fluxos de trabalho de recrutamento.
Estudos de caso de geração de texto por IA
1. Savista com Jasper IA
A equipe de marketing da Savista precisava escalar 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 ad-hoc: O conteúdo era criado de forma irregular e não reutilizado sistematicamente entre os 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 vozes de diferentes executivos, permanecendo alinhado à marca.
- Mensagens complexas do setor: A comunicação em saúde exige precisão, conformidade e clareza.
- Tempo e recursos limitados: A equipe precisava de prazos mais rápidos para campanhas, momentos de RP e insights executivos.
A Savista implementou o Jasper IA para transformar insights de especialistas no assunto, entrevistas e materiais existentes em ativos de marketing multicanal, incluindo blogs, e-mails e postagens em redes sociais.
Ao usar as ferramentas de voz de marca e campanha do Jasper, a Savista pôde manter mensagens consistentes entre diferentes executivos e canais, transformando rapidamente o conteúdo principal em campanhas de marketing completas. Isso permitiu que a equipe de marketing padronizasse fluxos de trabalho e produzisse conteúdo de alta qualidade com mais eficiência.
Usar o Jasper gerou melhorias mensuráveis:
- Lançamentos de campanhas mais rápidos: Novas campanhas podiam 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 ≈85%).
- Voz de marca consistente: A equipe manteve com sucesso mais de 4 vozes de marca distintas entre executivos e canais.
2. Sistema de IA “Heliograf” do The Washington Post
O The Washington Post desenvolveu uma ferramenta de IA chamada “Heliograf” para aprimorar suas capacidades de criação de conteúdo, particularmente para cobrir eventos em larga escala e orientados por dados, como as Olimpíadas do Rio de 2016 e a eleição presidencial dos EUA.
O objetivo principal era aumentar a capacidade da redação de produzir relatórios oportunos e precisos sem sobrecarregar os jornalistas humanos, que estavam focados em histórias mais complexas que exigiam análise aprofundada.
O Heliograf foi projetado para gerar atualizações de notícias concisas e artigos processando dados estruturados, como resultados eleitorais, resultados esportivos e outras informações numéricas. Este sistema de IA foi perfeitamente integrado ao fluxo de trabalho existente da redação, onde jornalistas humanos podiam supervisionar a saída IA, fazendo refinamentos conforme necessário para garantir a qualidade do conteúdo.
Essa abordagem permitiu que o The Washington Post cobrisse eficientemente uma gama mais ampla de tópicos, especialmente aqueles que poderiam ter sido negligenciados devido à limitação de recursos humanos.
Os resultados foram significativos. Durante as Olimpíadas do Rio, o Heliograf gerou aproximadamente 300 relatórios curtos de notícias, permitindo que o jornal fornecesse cobertura abrangente de vários eventos. Isso aumentou o volume de conteúdo publicado e também permitiu que a equipe editorial se concentrasse em histórias mais críticas.
Além disso, durante a eleição presidencial dos EUA, a capacidade do Heliograf de relatar rápida e precisamente os resultados das eleições locais permitiu que o The Washington Post cobrisse mais eleições do que antes, aprimorando sua reportagem geral e fornecendo aos leitores atualizações oportunas em uma escala mais ampla.
3. Ferramenta de copywriting alimentada por IA da Alibaba
A Alibaba, gigante global do comércio eletrônico, implementou uma ferramenta de copywriting alimentada por IA para auxiliar os comerciantes em sua plataforma na criação de descrições de produtos, textos de marketing e outros conteúdos necessários para anúncios online.
A ferramenta foi introduzida para lidar com o enorme volume de conteúdo que milhões de vendedores precisavam gerar para criar textos atraentes e atrair clientes, mas que muitas vezes não tinham tempo ou experiência para fazê-lo de forma eficaz.
A ferramenta de copywriting por IA, que utiliza processamento de linguagem natural (NLP) 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 que produza textos relevantes e envolventes com mínima intervenção humana.
Os vendedores na plataforma da Alibaba podiam usar a ferramenta para criar descrições de produtos inserindo algumas palavras-chave ou frases, após o que a IA gerava múltiplas variações do conteúdo para eles escolherem.
A introdução desta ferramenta de IA levou a 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 de negócios.
Além disso, a qualidade consistente do conteúdo gerado por IA contribuiu para um melhor engajamento do cliente e aumento das conversões de vendas. A ferramenta de copywriting alimentada por IA da Alibaba tornou-se desde então um recurso essencial para os vendedores, mostrando o potencial da IA em simplificar as operações de comércio eletrônico e melhorar a experiência do cliente.
4. Avaliação de sinistros em seguros
As companhias de seguros avaliam formulários de candidatura extensos em seu processo de gestão de sinistros para decidir se um caso é elegível para o processo de liquidação do seguro.
Uma companhia de seguros enfrentou desafios no processamento de materiais, compartilhamento de responsabilidades, agilização da tomada de decisões e melhoria do processo de liquidação de sinistros.2
Um modelo de aprendizado profundo chamado arquitetura sequence-to-sequence foi implementado para resolver o problema. Este é um tipo de rede neural comumente usada para tradução automática, resposta a perguntas e sumarização de texto. Como resultado da adoção deste modelo, são gerados resumos das candidaturas, o que torna o processo de tomada de decisão mais rápido e evita o desperdício de tempo.
5. Geração automatizada de relatórios financeiros da AP
Os repórteres de negócios produzem relatórios financeiros trimestrais que exigem a coleta da demonstração de resultados, balanços patrimoniais e demonstração de fluxo de caixa de uma empresa. Preparar regularmente esses relatórios consome tempo, reduzindo o tempo que pode ser alocado para escrever artigos jornalísticos criativos.
Para superar esse problema, a Associated Press, que sofre do mesmo problema, adotou uma ferramenta de geração de linguagem que converte os dados coletados em um relatório coerente, permitindo que 15 vezes mais relatórios financeiros fossem gerados.
Perguntas frequentes
A geração de texto é um campo que vem se desenvolvendo desde os anos 1970 e é considerado uma subseção do NLP (Processamento de Linguagem Natural).3 O desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo para geração de texto é um processo contínuo no campo do NLP.
Como exemplo, os pesquisadores estão treinando Generative Adversarial Networks (GANs), que são modelos generativos compostos por um gerador e um discriminador, usados para gerar saídas sintéticas para geração de texto.
Outra abordagem para geração de texto é usar um modelo baseado em templates. Ao contrário do GPT-3, esses modelos não operam de forma independente; etapas intermediárias exigem intervenção humana. No entanto, é possível produzir textos mais estruturados com base em templates sem exigir que humanos os editem e controlem depois de gerados.
Um dos modelos de geração de texto por IA que pode gerar texto é o GPT (Generative Pre-trained Transformer), ou transformador generativo pré-treinado. Este modelo de linguagem, construído pela OpenAI e lançado em 2020, possui diferentes modelos, incluindo o GPT-3.
O GPT-3 é um modelo maior que seu antecessor, com mais de 175 bilhões de parâmetros. Ele é treinado em uma variedade de fontes de dados, incluindo livros, artigos e repositórios de código para gerar textos realistas como escritores humanos. É possível criar resumos, responder perguntas, usar como verificador gramatical, aprender novas ideias e fazer traduções através do GPT-3.
Arquitetura Transformer:
O modelo Transformer é a base da maioria dos geradores de texto modernos por IA. 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 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 da tarefa para especializar o modelo para aplicações particulares, como suporte ao cliente, escrita criativa ou assistência em codificação.
Modelos de Linguagem (LMs):
Modelos Unidirecionais: Esses geram texto prevendo a próxima palavra em uma sequência, considerando o contexto precedente (por exemplo, série GPT).
Modelos Bidirecionais: Esses entendem e geram texto considerando tanto o contexto precedente quanto o subsequente (por exemplo, BERT, embora seja mais para entender texto do que gerá-lo).
Modelos Seq2Seq: Esses modelos são usados para tarefas que exigem gerar uma sequência inteira de texto a partir de uma sequência de entrada, como tradução ou sumarização (por exemplo, T5).
Existem vários modelos populares de geração de texto por IA:
GPT (Generative Pretrained Transformer): Desenvolvido pela OpenAI, os modelos GPT estão entre os geradores de texto mais conhecidos. GPT-3, GPT-4 e outros são capazes de gerar texto coerente e contextualmente relevante em uma ampla gama de tópicos.
T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): Criado pelo Google, o T5 é um modelo versátil que converte todas as tarefas de NLP em um formato de texto para texto, tornando-o altamente adaptável para geração de texto, sumarização, tradução e mais.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Embora seja usado principalmente para entender texto, o BERT inspirou modelos que também podem gerar texto aproveitando seu profundo entendimento bidirecional.
XLNet: Combina os pontos fortes dos modelos autoregressivos (como GPT) e modelos bidirecionais (como 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 tópicas específicas, permitindo uma geração de texto mais controlada.
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