Principais 125 Aplicações de IA Generativa

Com base na nossa análise de mais de 30 estudos de caso e 10 benchmarks, onde testámos e comparámos mais de 40 produtos, identificámos 125 casos de uso de IA generativa nas seguintes categorias:

• Aplicações gerais de genAI
• Aplicações de genAI específicas do setor
• Aplicações de genAI específicas de funções de negócio

Para outras aplicações de IA para solicitações onde há uma única resposta correta (ex.: previsão ou classificação), consulte aplicações de IA.

Também pode ver aplicações de IA generativa, casos de uso e exemplos reais numa lista que pode filtrar com base em vários critérios, como função de negócio ou setor.

Aplicações gerais de genAI

> Aplicações de vídeo

1. Geração de vídeo

Ferramentas de produção de vídeo com tecnologia de IA, incluindo geradores de vídeo com IA, plataformas de criação de conteúdo e soluções de edição, permitem que as empresas produzam vídeos de alta qualidade, personalizem conteúdo e otimizem o desempenho. Estas ferramentas ajudam a reduzir custos, gerir a produção e permitem visuais dinâmicos e abstratos em minutos.

Avaliámos as principais ferramentas de geração de vídeo com IA para determinar a sua eficácia na criação de vídeos de demonstração de produtos de alta qualidade para eCommerce.

Cada ferramenta de IA foi testada utilizando imagens de stock e classificada numa escala de 10 com base na Conformidade do Prompt (precisão no seguimento de instruções), Precisão Física (física e interações realistas) e Integridade do Produto (consistência na aparência e detalhes). Aqui estão algumas das nossas observações:

• Problemas comuns: Muitas ferramentas de IA tiveram dificuldades em transmitir com precisão os detalhes do produto, manter as características específicas da marca e garantir a compatibilidade do prompt.
• Principais conclusões: Os vídeos gerados por IA ainda não são totalmente fiáveis para a visualização de produtos de eCommerce sem mais aperfeiçoamento. Melhorar os prompts e afinar os modelos de IA pode melhorar os resultados.

Exemplo real: A Netflix usou IA generativa pela primeira vez num programa de TV, adicionando imagens geradas por IA à série de ficção científica argentina "El Eternauta". O Co-CEO Ted Sarandos disse que a IA ajudou as equipas de VFX a criar cenas complexas, como um edifício a desabar, de forma mais rápida e com menor custo do que os métodos tradicionais, tornando a produção financeiramente viável.

Embora a medida tenha levantado preocupações sobre a perda de empregos na indústria do entretenimento, Sarandos disse que a IA se destina a apoiar os criadores humanos em vez de os substituir.¹

Consulte perda de empregos devido à IA para saber mais sobre as previsões recentes de como a IA afetará o mercado de trabalho.

2. Previsão de vídeo

Um sistema de previsão de vídeo baseado em GAN:

• Compreende os elementos temporais e espaciais de um vídeo
• Gera a sequência seguinte com base nesse conhecimento (ver figura abaixo)
• Distingue entre sequências prováveis e não prováveis

As previsões de vídeo baseadas em GAN podem ajudar a detetar anomalias que são cruciais numa vasta gama de setores, incluindo segurança e vigilância.

Exemplo real: A Lucid Dream Network melhorou a sua produção de vídeo utilizando a ferramenta de script-para-vídeo da Pictory, que oferecia modelos pré-construídos e integração suave de música e visuais.

Esta inovação ajudou a empresa a aumentar a sua produtividade em 350% e ampliou o seu alcance e engagement nas redes sociais em 500%.²

3. Edição e animação de vídeo com IA

Além da geração, a IA generativa pode ajudar na edição, storyboarding e animação. Estas ferramentas automatizam o movimento da câmara, a sincronização labial e as transições de cena.

As aplicações incluem:

• Vídeos automatizados de formação corporativa
• Resumo de vídeos para redes sociais
• Transferência de estilo para narrativa animada

Exemplo real: O Runway Gen-3 permite edição de vídeo orientada por texto com consistência de cena e controlo de movimento, reduzindo o tempo de pós-produção em mais de 70% para as equipas de marketing.³

> Aplicações de imagem

4. Geração de imagens

Com a IA generativa, os utilizadores podem transformar texto em imagens e gerar imagens realistas com base num cenário, tema, estilo ou localização especificados. Portanto, é possível gerar o material visual necessário rapidamente.

Também é possível utilizar estes materiais visuais para fins comerciais, tornando a criação de imagens geradas por IA um elemento valioso nos meios de comunicação, design, publicidade, marketing, educação e outras áreas. Por exemplo, um gerador de imagens pode ajudar um designer gráfico a criar qualquer imagem de que necessite (ver figura abaixo).

Figura 1: Esta imagem gerada por IA foi produzida com base na descrição textual de "Ursos de peluche a fazer compras de supermercado em estilo ukiyo-e".⁴

Exemplo real: A Coca-Cola, em colaboração com a OpenAI e a Bain & Company, lançou a plataforma "Create Real Magic".

Ao utilizar os modelos GPT-4 e DALL-E da OpenAI para geração criativa, este projeto permitiu que os utilizadores criassem arte personalizada usando imagens icónicas da Coca-Cola, como a garrafa contour e o Pai Natal.⁵

5. Tradução semântica de imagem para foto

Com base numa imagem semântica ou esboço, é possível produzir uma versão realista de uma imagem. Devido ao seu papel facilitador na realização de diagnósticos, esta aplicação é útil para o setor da saúde.

Figura 3: Geração de Layouts Sintéticos de Probabilidade de Alocação de Espaço Baseados em Conditional-GANs Treinadas.⁶

6. Conversão de imagem para imagem

Envolve a transformação dos elementos externos de uma imagem, como a cor, o meio ou a forma, preservando os seus elementos constitutivos.

Um exemplo de tal conversão seria transformar uma imagem diurna numa imagem noturna. Este tipo de conversão também pode ser usado para manipular os atributos fundamentais de uma imagem, colori-la ou alterar o seu estilo.

7. Aumento da resolução de imagem (super-resolução)

A IA generativa utiliza vários métodos para gerar novo conteúdo com base em conteúdo existente. As Redes Adversariais Generativas (GANs) são um desses métodos. Uma GAN consiste num gerador e num discriminador que cria novos dados e garante que são realistas.

O método baseado em GAN permite criar uma versão de alta resolução de uma imagem através de Super-Resolution GANs. Este método é útil para produzir versões de alta qualidade de material de arquivo e/ou materiais médicos que são antieconómicos de guardar em formato de alta resolução. Outro caso de uso é para fins de vigilância.

8. Copilotos de design com IA

As ferramentas criativas de design de IA generativa podem automatizar o layout, a correspondência de cores e a criação de modelos, mantendo a consistência da marca.

As aplicações incluem:

• Texto-para-modelo para apresentações e redes sociais
• Geração de identidade de marca
• Design dinâmico de campanhas A/B

Exemplo real: O Figma IA gera auto-layouts e combinações tipográficas com base em prompts de texto, reduzindo o tempo de design para as equipas de marketing.⁷

9. Geração de formas 3D

Nesta área, a investigação está em curso para criar versões 3D de alta qualidade de objetos. Usando a geração de formas baseada em GAN, podem ser alcançadas melhores formas em termos de semelhança com a fonte. Além disso, formas detalhadas podem ser geradas e manipuladas para criar a forma desejada.

As aplicações incluem:

• Visualização imobiliária
• Design de produto e fabrico de gémeo digital
• Turismo virtual e treino de simulação

Exemplo real: A Luma IA utiliza Gaussian Splatting para reconstruir espaços 3D fotorrealistas para ambientes de marketing digital e jogos.⁸

Figura 4: SP-GAN: Geração e Manipulação de Formas 3D Guiada por Esferas.⁹

> Aplicações de áudio

10. Gerador de texto-para-fala

As GANs permitem a produção de áudio de fala realista. Para alcançar resultados realistas, os discriminadores servem como um treinador que acentua, tonifica e/ou modula a voz.

A geração TTS tem múltiplas aplicações empresariais, como educação, marketing, podcasting e publicidade. Por exemplo, um educador pode converter as suas notas de aula em materiais de áudio para as tornar mais atrativas, e o mesmo método também pode ser útil para criar materiais educativos para pessoas com deficiência visual. Além de eliminar a despesa com artistas de voz e equipamento, o TTS também oferece às empresas muitas opções em termos de idioma e repertório vocal.

Utilizando esta tecnologia, milhares de livros foram convertidos em audiolivros.¹⁰

Saiba mais sobre as capacidades dos grandes modelos de linguagem na geração de texto.

Exemplo real: A Twilio melhorou as suas capacidades de síntese de voz através da colaboração com a Amazon Polly, um serviço de texto-para-fala baseado na cloud.

Esta parceria introduziu mais de 50 vozes em 25 idiomas na plataforma da Twilio e forneceu aos programadores novas APIs para um controlo mais avançado da síntese de fala nas suas aplicações de voz.¹¹

11. Conversão de fala-para-fala

Uma aplicação de IA generativa relacionada com áudio envolve a geração de vozes a partir de fontes de áudio existentes. Com a conversão STS, as locuções podem ser criadas de forma fácil e rápida, o que é vantajoso para indústrias como a dos jogos e do cinema.

Com estas ferramentas, é possível gerar locuções para um documentário, um anúncio publicitário ou um jogo sem contratar um artista de voz.

12. Geração de música

A IA generativa também é útil na produção musical. As ferramentas de geração de música podem ser usadas para gerar materiais musicais inovadores para anúncios publicitários ou outros fins criativos.

Neste contexto, no entanto, permanece um obstáculo importante a ser superado, nomeadamente, a violação de direitos de autor resultante da inclusão de obras protegidas por direitos de autor nos dados de treino. Saiba mais sobre ética da IA.

> Aplicações baseadas em texto

13. Geração de ideias

O output de LLM pode não ser adequado para publicação devido a problemas com alucinações, direitos de autor, etc. No entanto, a geração de ideias é possivelmente o caso de uso mais comum para a geração de texto. Trabalhar com máquinas na ideação permite que os utilizadores analisem rapidamente o espaço de soluções.

É surpreendente obter a ajuda de uma máquina para nos tornarmos mais criativos como humanos. Isto é possível porque as capacidades da IA generativa são bastante diferentes (ex.: mais flexíveis, menos fiáveis) da forma como normalmente pensamos sobre as capacidades das máquinas.¹²

14. Geração de texto

Os investigadores recorreram às GANs para oferecer alternativas às deficiências dos algoritmos de ML de última geração. As GANs estão também a ser treinadas para geração de texto, para além do seu uso inicial para fins visuais.

Criar diálogos, títulos ou anúncios através de IA generativa é uma prática comum nas indústrias de marketing, jogos e comunicação.

Um exemplo claro de IA generativa em ação é a utilização de assistentes de email com IA para gerar texto de email. Os assistentes de email com IA ajudam os utilizadores a poupar tempo, gerando emails completos e aprimorados a partir de prompts breves, garantindo um tom e qualidade consistentes.

Também oferecem sugestões de resposta sensíveis ao contexto para emails recebidos, permitindo respostas rápidas e eficientes a mensagens de rotina.

Por exemplo, um estudo de 2025 investigou se as pessoas conseguem diferenciar entre respostas terapêuticas escritas por terapeutas especialistas e as geradas pelo ChatGPT, como estas respostas se alinham com os princípios terapêuticos fundamentais e as suas diferenças linguísticas.

Numa grande amostra, os resultados mostraram que os participantes raramente conseguiam distinguir entre as respostas geradas por IA e as dos terapeutas, e as respostas do ChatGPT foram classificadas como superiores em termos de qualidade terapêutica. A análise linguística sugere que a contextualização superior da IA pode contribuir para a sua eficácia.

Embora estas descobertas destaquem o potencial da IA generativa para melhorar a psicoterapia, preocupações éticas como a tecnofobia e o equilíbrio entre a criatividade e a prática baseada em evidências devem ser cuidadosamente abordadas à medida que o papel da IA na saúde mental continua a evoluir.¹³

Exemplo real: O Brain2Qwerty da Meta IA descodifica frases da atividade cerebral durante a digitação, utilizando sinais não invasivos de eletroencefalografia (EEG) e magnetoencefalografia (MEG).

Ao contrário dos métodos anteriores que exigiam que os utilizadores imaginassem movimentos ou se concentrassem em estímulos externos, o Brain2Qwerty interpreta os movimentos naturais de digitação, tornando a descodificação das ondas cerebrais mais intuitiva. O modelo é composto por três módulos principais:

• Módulo de Convolução: Extrai características espaciais e temporais dos sinais de EEG e MEG.
• Módulo Transformer: Processa sequências de entrada para melhorar a compreensão e expressão.
• Módulo de Modelo de Linguagem: Usa um modelo de linguagem ao nível de caracteres pré-treinado para refinar e melhorar a precisão do texto.

Nas avaliações, o Brain2Qwerty alcançou uma taxa de erro de caracteres (CER) de 67% usando EEG e 32% com MEG, enquanto o participante com melhor desempenho atingiu uma 19% CER em condições ideais.

Embora promissora, a abordagem enfrenta desafios, incluindo a necessidade de descodificação em tempo real, a portabilidade e disponibilidade limitadas do equipamento MEG e testes adicionais para indivíduos com deficiências motoras ou de fala.¹⁴

Explore mais exemplos de grandes modelos de linguagem e aplicações, como a geração de texto.

15. Criação de conteúdo personalizado

Pode ser usada para gerar conteúdo personalizado para indivíduos com base nas suas preferências pessoais, interesses ou memórias. Este conteúdo pode ser na forma de texto, imagens, música ou outros meios, e pode ser usado para:

• Publicações nas redes sociais
• Artigos de blog
• Recomendações de produtos

A criação de conteúdo pessoal com IA generativa tem o potencial de fornecer conteúdo altamente personalizado e relevante.

16. Análise de sentimento/classificação de texto

A análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, utiliza o processamento de linguagem natural e a mineração de texto para decifrar o contexto emocional de materiais escritos.

A IA generativa pode ser usada na análise de sentimento, gerando dados de texto sintéticos que são rotulados com vários sentimentos (ex.: positivo, negativo, neutro). Estes dados sintéticos podem então ser usados para treinar modelos de deep learning para realizar análise de sentimento em dados de texto do mundo real.

Também pode ser usada para gerar texto especificamente concebido para transmitir um sentimento particular. Por exemplo, um sistema de IA generativa poderia ser usado para criar publicações nas redes sociais que são intencionalmente positivas ou negativas, com o objetivo de influenciar a opinião pública ou moldar o sentimento de uma conversa particular.

Estes podem ser úteis para mitigar o problema de desequilíbrio de dados para a análise de sentimento das opiniões dos utilizadores (como na figura abaixo) em muitos contextos, como educação e serviços ao cliente.

Figura 5: O Impacto da Geração de Texto Sintético para Análise de Sentimento Usando Modelos Baseados em GAN.

17. Pesquisa inteligente

A Pesquisa Inteligente utiliza o processamento de linguagem natural e machine learning para fornecer resultados precisos e sensíveis ao contexto. Ao contrário das pesquisas tradicionais por palavras-chave, compreende a intenção do utilizador, processa consultas em linguagem natural e fornece resultados com base no significado, em vez de correspondências exatas de palavras.

Funcionalidades como o autocompletar, sugestões em tempo real e filtragem facetada permitem que os utilizadores refinem as pesquisas. Além disso, pode suportar entradas de voz e visuais.

A pesquisa inteligente é amplamente aplicada em todos os setores. No eCommerce, a Pesquisa Inteligente pode ajudar os clientes a localizar produtos de forma eficiente, enquanto em ambientes empresariais, permite a recuperação fácil de documentos e recursos.

Exemplo real: O Booking.com introduziu os Smart Filters, uma ferramenta que permite aos utilizadores articular as suas preferências em linguagem natural diretamente numa caixa de pesquisa.

Por exemplo, um viajante a planear uma viagem de fim de semana a Amesterdão pode pesquisar por "hotéis com um ótimo ginásio e vistas para o canal a partir do quarto". Os Smart Filters analisam então a entrada, identificam a intenção do utilizador e aplicam os filtros mais relevantes do inventário do Booking.com.¹⁵

> Aplicações baseadas em código

18. Geração de código

A Ancileo, uma fornecedora de software para companhias de seguros, utilizou o Amazon Q para melhorar a eficiência dos seus programadores. O Amazon Q ajudou os programadores a resolver problemas de código mais rapidamente, reduzindo o tempo de resolução de problemas em 30%.

Além disso, a Ancileo integrou ticketing e documentação para melhorar os processos de integração e otimizar a comunicação interna.

A IA generativa melhora o desenvolvimento de software ao gerar automaticamente código, reduzindo assim a necessidade de programação manual.

Figura 6: Gerar um formulário HTML e código de submissão JavaScript com o ChatGPT da OpenAI.

Exemplo real: A Amazon introduziu o Amazon Q, uma ferramenta com tecnologia de IA que reduz significativamente o tempo e o esforço necessários para atualizar software fundamental como o Java.

Esta ferramenta automatiza as transformações de código, reduzindo o tempo de atualização de 50 dias de programador para algumas horas e poupando cerca de 4.500 anos de trabalho de programador.

Em seis meses, a Amazon modernizou mais de metade dos seus sistemas Java, melhorando a segurança e reduzindo os custos de infraestrutura, resultando em $260 milhões em ganhos anuais de eficiência. Isto destaca como a IA pode impulsionar grandes melhorias de produtividade na manutenção de software para grandes empresas.¹⁶

19. Conclusão de código

Um dos usos mais diretos da IA generativa para codificação é sugerir conclusões de código à medida que os programadores digitam. Isto pode poupar tempo e reduzir erros, especialmente para tarefas repetitivas ou tediosas.

20. Revisão de código

A IA generativa também pode ser usada para fazer verificações de qualidade do código existente e otimizá-lo, seja sugerindo melhorias ou gerando implementações alternativas que sejam mais eficientes ou mais fáceis de ler.

21. Correção de bugs

Pode ajudar a identificar e corrigir bugs no código gerado, analisando padrões de código, identificando problemas potenciais e sugerindo correções.

22. Refatoração de código

A IA generativa pode ser usada para automatizar o processo de refatoração de código, tornando-o mais fácil de manter e atualizar.

23. Verificação de estilo de código

A IA generativa pode analisar o código quanto à adesão às diretrizes de estilo de codificação, garantindo consistência e legibilidade em toda a base de código.

24. Geração de casos de teste

Ferramentas generativas como o ChatGPT podem ajudar a gerar casos de teste com base nos requisitos do utilizador ou histórias de utilizador, fornecer uma descrição clara da funcionalidade da aplicação e apresentar múltiplos cenários e casos de teste para cobrir vários aspetos da aplicação.

Exemplo real: As equipas da Anthropic aplicam o Claude Code numa vasta gama de funções, incluindo engenharia, design de produto, marketing, jurídico e ciência de dados, para aumentar a eficiência, reduzir a carga de trabalho manual e apoiar a execução independente de tarefas.

As equipas técnicas usam-no para prototipagem rápida, depuração, geração de testes, automação de infraestrutura e navegação em bases de código complexas, muitas vezes acelerando os ciclos de desenvolvimento e melhorando a qualidade do código.

Equipas não técnicas, como as jurídicas e de marketing, utilizam-no para criar ferramentas internas, automatizar processos repetitivos e conduzir experiências sem exigir conhecimentos de engenharia de software.¹⁷

25. Geração de código de teste

Ferramentas como o ChatGPT podem converter descrições em linguagem natural em scripts de automação de teste. A compreensão dos requisitos descritos em linguagem simples pode traduzi-los em comandos específicos ou snippets de código na linguagem de programação ou framework de automação de teste desejada.

Figura 7: PLN para scripts de teste via ChatGPT-4.

26. Manutenção de scripts de teste

O ChatGPT pode ajudar a gerir scripts de teste, identificando código obsoleto ou duplicado, oferecendo melhorias e atualizando-os automaticamente com base em novos requisitos.

27. Documentação de teste

Os modelos de IA generativa podem gerar dados de teste realistas com base nos parâmetros de entrada, como criar endereços de email válidos, nomes, localizações e outros dados de teste que estejam em conformidade com padrões ou requisitos específicos.

28. Análise de resultados de teste

O ChatGPT e outras ferramentas semelhantes podem analisar os resultados dos testes e fornecer um resumo, incluindo o número de testes aprovados/reprovados, cobertura de testes e problemas potenciais.

> Outras aplicações

29. IA conversacional

Outro caso de uso da IA generativa envolve a geração de respostas à entrada do utilizador na forma de linguagem natural. Este tipo é comummente usado em chatbots e assistentes virtuais, que são concebidos para fornecer informações, responder a perguntas ou realizar tarefas para os utilizadores através de interfaces conversacionais, como janelas de chat ou assistentes de voz.

O ChatGPT é um exemplo popular de IA conversacional. Oferece uma conversa altamente informativa e integrada aos utilizadores, como discussões filosóficas. Por exemplo, pode ver um chat com o ChatGPT abaixo.

Figura 8: Uma conversa com o ChatGPT.

Exemplo real: A O2, fornecedora britânica de serviços de telecomunicações, e a agência criativa de IA da VCCP, Faith, lançaram uma campanha inovadora para combater burlões telefónicos usando a Daisy, uma IA conversacional realista. A Daisy foi concebida para envolver os burlões em longas conversas, protegendo assim o público contra fraudes.

Inspirada numa avó real e modelada de acordo com os estereótipos que os burlões têm das vítimas idosas, a Daisy interage com os burlões em tempo real, partilhando histórias fabricadas, dados bancários falsos e passatempos como tricotar. Ao enganar os burlões, fazendo-os acreditar que têm uma pessoa real como alvo, a Daisy interrompe as suas operações e destaca táticas comuns para educar o público sobre a prevenção de burlas.

A criação da Daisy envolveu tecnologia avançada de IA, incluindo um large language model para a sua personalidade, um modelo de difusão para visuais fotorrealistas e modelação de voz baseada na avó de um funcionário da VCCP.¹⁸

30. Síntese de dados

A IA generativa pode produzir dados sintéticos que imitam as estatísticas do mundo real sem depender de pontos de dados reais, tornando-a útil para o treino de modelos, privacidade de dados e tarefas de PLN.

31. Visualização de dados

Alguns modelos generativos como o ChatGPT podem realizar visualização de dados, o que é útil para muitas áreas. Pode ser usado para carregar conjuntos de dados, realizar transformações e analisar dados usando bibliotecas Python como pandas, numpy e matplotlib.

Pode pedir ao ChatGPT Code Interpreter para realizar certas tarefas de análise, e ele escreverá e executará o código Python apropriado. Além disso, pode pedir ao modelo para visualizar os seus dados num formato preferido.

Figura 9: Análise de dados com o interpretador de código do ChatGPT.

32. Conversão de ficheiros

O interpretador de código do ChatGPT pode converter ficheiros entre diferentes formatos, desde que as bibliotecas necessárias estejam disponíveis e a operação possa ser realizada usando código Python.

33. Resolução de problemas matemáticos

Geralmente, os large language models são capazes de compreender questões matemáticas e resolvê-las. Isto inclui problemas básicos, mas também complexos, dependendo do modelo. Abaixo está um exemplo das capacidades do ChatGPT neste aspeto.

Figura 10: Resolução de problemas matemáticos com os plugins do ChatGPT da OpenAI.¹⁹

34. Assistentes de IA multimodais

Os avanços recentes, como o GPT-4o da OpenAI, o Gemini 1.5 Pro da Google e o Claude 3.5 da Anthropic, unificaram a compreensão de texto, imagem e áudio num único modelo. Estes assistentes multimodais processam e geram múltiplos formatos simultaneamente.

As aplicações incluem:

• Chat de voz e vídeo em tempo real com raciocínio contextual
• Resposta a perguntas visuais e interpretação de gráficos
• Sistemas de atendimento ao cliente "ver, ouvir, responder"

Exemplo real: O GPT-4o da OpenAI integra reconhecimento de fala, visão e geração de texto, permitindo que os utilizadores mantenham conversas faladas naturais com análise visual em tempo real de objetos ou documentos.²⁰

Aplicações de genAI específicas do setor

> Aplicações de saúde

35. Descoberta e desenvolvimento de medicamentos

Alavancar o poder dos algoritmos de IA generativa para encontrar potenciais candidatos a medicamentos e testar a sua eficácia com simulações de computador poderia acelerar vastamente o processo de descoberta de novos medicamentos, desde os ensaios pré-clínicos em animais até aos testes clínicos em humanos.

Exemplo real: A LeewayHertz²¹ desenvolve agentes de IA personalizados e copilotos para otimizar a descoberta de medicamentos e ajudar as empresas a poupar tempo e recursos em várias fases:

• Identificação de alvos: Analisa dados biológicos para identificar e priorizar alvos promissores de medicamentos.
• Otimização de leads: Filtra bibliotecas químicas, gera novas moléculas e otimiza propriedades moleculares.
• Avaliação pré-clínica: Prevê o comportamento dos medicamentos e potenciais interações, garantindo segurança e eficácia.
• Reaproveitamento de medicamentos: Encontra novas aplicações para medicamentos existentes analisando bases de dados e vias de doenças.
• Desenho de ensaios clínicos: Analisa dados de pacientes para desenhos de ensaios direcionados, melhorando a eficiência e as taxas de sucesso.

O software de IA generativa também ajuda a conceber novas biomoléculas, proteínas e agentes terapêuticos, integrando conhecimento biológico e dados biomédicos estruturados (ex.: modelos generativos aumentados por grafos de conhecimento para a descoberta direcionada de medicamentos).²²

As aplicações incluem:

• Geração de moléculas personalizadas com maior relevância biológica.
• Conceção de terapêuticas multi-alvo.
• Geração personalizada de enzimas e biomateriais.

36. Medicina personalizada

Outra aplicação da IA generativa na medicina personalizada é criar modelos que podem servir como chatbots médicos para compreender os sintomas dos pacientes e produzir diagnósticos com precisão crescente com base nas declarações dos pacientes e nos resultados dos testes.²³ Em seguida, estes modelos podem elaborar planos de tratamento individualizados adaptados especificamente ao historial médico, sintomas e outros aspetos do paciente.

Exemplo real: A AI4BetterHearts é uma iniciativa global liderada pela Fundação Novartis, Microsoft IA for Health e parceiros para melhorar a saúde cardiovascular, unindo e analisando dados de saúde cardíaca.

A colaboração visa quebrar os silos de dados e alavancar o machine learning para transformar os sistemas de saúde cuidados reativos para preventivos. Em parceria com o Health Systems Innovation Lab de Harvard, a iniciativa examina o desempenho dos sistemas de saúde em 80 países, com insights que complementam a Rede de Equidade em Saúde AI4HealthyCities.²⁴

37. Imagiologia médica melhorada

Ao combinar o poder do machine learning com tecnologias de imagiologia médica, como tomografias computorizadas (CT) e ressonâncias magnéticas (MRI), os algoritmos de IA generativa podem melhorar a precisão na imagiologia médica, produzindo resultados melhorados.

38. Gestão da saúde populacional

O uso da IA generativa na saúde também pode levar a uma melhor gestão da saúde a nível populacional, permitindo que os decisores políticos:

• Acedam a informações demográficas mais detalhadas
• Concebam iniciativas de saúde pública direcionadas que beneficiem as comunidades carenciadas.

Exemplo real: A BCG e a Zeiss desenvolveram uma aplicação de IA generativa para ajudar os profissionais de saúde a fornecer respostas precisas e atempadas às perguntas dos pacientes.

Esta ferramenta de IA gera respostas com base em materiais pré-aprovados e garante que informações precisas são entregues aos pacientes. Com base no feedback inicial, 79% das respostas geradas por IA são consideradas prontas para enviar sem edições.

A aplicação visa melhorar o engagement dos pacientes e permitir que os médicos se concentrem mais nos cuidados aos pacientes, ao mesmo tempo que potencialmente aumenta a procura por tratamentos.²⁵

39. Chatbots de IA para verificação de sintomas

Os chatbots de avaliação de sintomas são concebidos para ajudar os indivíduos a compreender e gerir a sua saúde, fazendo perguntas, fornecendo recomendações e, quando necessário, conectando os utilizadores a profissionais de saúde.

Estes chatbots oferecem orientação médica imediata e informações preliminares para que os pacientes adotem uma abordagem proativa à sua saúde. Ao analisar sintomas, também podem ajudar a identificar potenciais problemas de saúde precocemente e fornecer aconselhamento personalizado.

No entanto, o uso destas ferramentas apresenta limitações notáveis:

• Precisão diagnóstica limitada: Os verificadores de sintomas podem carecer da perícia dos profissionais médicos, tornando a sua precisão diagnóstica não fiável para condições graves. Os utilizadores devem usá-los com cautela e não como substitutos do aconselhamento profissional.
• Falta de empatia: Estas ferramentas não podem fornecer o apoio emocional, a tranquilização ou a orientação personalizada que os profissionais de saúde oferecem, limitando a sua capacidade de atender às necessidades emocionais dos pacientes.
• Dependência excessiva de chatbots: A dependência de chatbots para aconselhamento médico pode levar à ansiedade devido a informações genéricas ou imprecisas e desencorajar a procura de cuidados médicos adequados quando necessário.
• Preocupações legais e de privacidade: Erros no aconselhamento ou no tratamento de dados pessoais podem resultar em problemas legais, especialmente em regiões com leis de privacidade rigorosas como a HIPAA. Um design adequado deve priorizar a conformidade e a segurança dos dados.

40. Agentes de IA na saúde

Os agentes de IA na saúde podem agendar consultas, documentar informações de pacientes, apoiar o diagnóstico através de imagiologia médica, personalizar planos de tratamento, auxiliar na descoberta de medicamentos e automatizar processos como faturação, processamento de sinistros e autorizações prévias.

Estes agentes também melhoram o engagement dos pacientes através de suporte conversacional, fornecem monitorização de saúde em tempo real, oferecem assistência de saúde mental, detetam anomalias de faturação e integram-se com sistemas como Registos de Saúde Eletrónicos (EHRs) para apoiar a coordenação de cuidados e melhorar a tomada de decisões.

41. Automação de documentação regulatória

A automação de documentação regulatória refere-se à utilização de ferramentas baseadas em IA para criar, rever e gerir documentos relacionados com a conformidade em setores regulamentados, como a saúde e a indústria farmacêutica.

Com esta automação, as organizações podem reduzir o esforço manual, garantir a consistência com o conteúdo aprovado e acelerar a redação de relatórios de estudos clínicos, submissões regulatórias e documentos de conformidade.

Exemplo real: A Novo Nordisk adotou o Claude da Anthropic para auxiliar na redação de relatórios de estudos clínicos, reduzindo o processo de semanas para minutos.

Ao reduzir o número de redatores de mais de 50 para três, a empresa alcançou uma redução de 94% no número de funcionários e 92% na poupança de custos, mantendo a precisão através da supervisão humana.

Utilizam a geração aumentada por recuperação (RAG) para mitigar as alucinações da IA, garantindo que o conteúdo previamente aprovado é reutilizado de forma consistente. Esta abordagem ajudou a melhorar a eficiência na documentação regulatória, demonstrando como a colaboração entre IA e humanos pode impulsionar processos de conformidade mais rápidos e económicos.²⁶

42. Geração de dados sintéticos na saúde

Em vez de produzir dados sintéticos genéricos, a IA gera agora conjuntos de dados sintéticos multimodais para investigação médica, treino e validação de sistemas clínicos de IA, abordando eficazmente as restrições de privacidade, mantendo o realismo clínico.

Os casos de uso incluem:

• Desenvolvimento aumentado por IA de simulações sintéticas de doenças.
• Imagiologia sintética, EHR de séries temporais e dados de sinais.

> Aplicações de educação

43. Aulas personalizadas

Ao alavancar a IA generativa para a educação, os planos de aula personalizados podem proporcionar aos alunos a educação mais eficaz e adaptada possível.

Estes planos são elaborados através da análise de dados dos alunos, como o seu desempenho passado, conjunto de competências e qualquer feedback que possam ter dado sobre o conteúdo curricular. Isto ajuda a garantir que cada aluno, especialmente aqueles com deficiência, recebe uma experiência individualizada concebida para maximizar o sucesso.

44. Design de cursos

Desde a conceção de programas e avaliações até à personalização do material do curso com base nas necessidades individuais dos alunos, a IA generativa pode ajudar a tornar o ensino mais eficiente e eficaz.

Quando combinada com diferentes tipos de realidade virtual, também pode criar simulações realistas que envolverão ainda mais os alunos no processo.

45. Criação de conteúdo para cursos

A IA generativa permite a criação rápida de diversos materiais didáticos, incluindo questionários e revisões de conceitos. Isto ajudaria os educadores a gerar rapidamente conteúdo único.

Além disso, a IA pode gerar scripts para videoaulas ou podcasts, otimizando a criação de conteúdo multimédia para cursos online (ver figura abaixo).

Figura 11: Um exemplo de conteúdo de curso gerado por IA do NOLEJ.

46. Tutoria

A tutoria gerada por IA pode permitir que os alunos interajam com um tutor virtual e recebam feedback em tempo real no conforto das suas casas. Isto torna-a uma solução ideal para as crianças que podem não ter acesso à educação presencial tradicional.

Exemplo real: A Khan Academy utiliza o GPT-4 no seu assistente de IA, Khanmigo, e este serve como tutor virtual para os alunos e como apoio para os professores, abordando diferentes necessidades educativas.

O Khanmigo facilita uma aprendizagem mais profunda, fazendo perguntas individualizadas e contextualizando a relevância do conteúdo. Os primeiros resultados mostram-se promissores na melhoria do engagement dos alunos e dos resultados de aprendizagem. O Khanmigo também ajuda os professores a criar materiais didáticos e a adaptar as experiências de aprendizagem (ver Figura abaixo).

Figura 12: Geração de perguntas personalizadas do Khanmigo da Khan Academy para uma aprendizagem mais profunda.²⁷

Exemplo real: Um estudo conduzido na Nigéria avaliou o impacto da IA generativa nos resultados de aprendizagem dos alunos no ensino secundário. A intervenção envolveu a utilização do Microsoft Copilot, alimentado pelo GPT-4, como tutor virtual para o ensino da língua inglesa num programa extracurricular de seis semanas. O estudo empregou um ensaio controlado aleatorizado em nove escolas públicas.

Os resultados indicam que os alunos que participaram no programa experimentaram melhorias estatisticamente significativas na proficiência em inglês, literacia digital e conhecimento de inteligência artificial.

A abordagem combinou a tutoria baseada em IA com a supervisão do professor e o alinhamento curricular. O estudo também concluiu que o programa era custo-eficaz em comparação com as intervenções tradicionais.

Estes resultados sugerem que a IA generativa, quando integrada em programas educativos estruturados, pode oferecer um método viável para apoiar a aprendizagem em contextos com recursos educativos limitados.²⁸

47. Proteção da privacidade de dados para modelos analíticos

Uma vantagem de usar IA generativa para criar conjuntos de dados de treino é que pode ajudar a proteger a privacidade dos alunos. Uma violação de dados ou um incidente de hacking pode revelar dados do mundo real contendo informações pessoais sobre crianças em idade escolar.

Os dados sintéticos gerados por IA, derivados da aprendizagem de padrões do mundo real, ajudam a garantir o anonimato e a salvaguardar a privacidade dos alunos. Os conjuntos de dados sintéticos produzidos por modelos generativos são eficazes e úteis para treinar outros algoritmos, sendo seguros e seguros de usar.

48. Restauro de materiais de aprendizagem antigos

A IA generativa pode melhorar a qualidade de materiais de aprendizagem desatualizados ou de baixa qualidade, como documentos históricos, fotografias e filmes.

Ao usar IA para melhorar a resolução destes materiais, estes podem ser elevados aos padrões modernos e ser mais envolventes para os alunos que estão habituados a meios de comunicação de alta qualidade.

> Aplicações de moda

49. Design criativo para designers de moda

Desde a criação de estilos inovadores até ao refinamento e otimização de looks existentes, a tecnologia permite que os designers se mantenham atualizados com as últimas tendências, preservando a sua criatividade no processo. Isto pode ser feito através de uma variedade de técnicas, como o design generativo único ou a transferência de estilo de outras fontes.

Exemplo real: O ClothingGAN é uma ferramenta de IA concebida para gerar designs criativos de vestuário. A plataforma utiliza os recursos do GitHub e permite que os designers criem designs inovadores e únicos de forma eficiente (ver Figura abaixo).

Figura 13: Vestuário gerado pelo ClothingGAN.

50. Transformar esboços em imagens a cores

Utilizando IA generativa, a indústria da moda pode poupar tempo e recursos preciosos, transformando rapidamente esboços em imagens vibrantes.

51. Geração de modelos de moda representativos

Ao alavancar a IA generativa para criar uma variedade de modelos de moda, as empresas de moda podem servir melhor a sua diversificada base de clientes e exibir os seus produtos com precisão de uma forma mais autêntica. Podem usar esses modelos para opções de prova virtual para os clientes ou renderização 3D de uma peça de vestuário.

Exemplo real: A fotógrafa de Miami Dahlia Dreszer incorpora a IA generativa na sua prática artística, tratando-a como um meio adicional ao lado da fotografia. Para a sua exposição "Bringing the Outside In", treinou modelos de IA no seu estilo visual, produziu uma peça gerada por IA e criou um clone de IA para guiar os visitantes e responder a perguntas.

Ela vê a IA como uma ferramenta que pode acelerar a geração de ideias, ampliar as possibilidades criativas e apoiar a experimentação, reconhecendo ao mesmo tempo as suas limitações, como outputs imprevisíveis e controlo artístico reduzido.

Dreszer argumenta que a IA requer um trabalho significativo e deve ser entendida como parte de um longo processo criativo, e não como um atalho. Ela vê o momento atual como uma fase inicial na integração mais ampla da IA nos fluxos de trabalho artísticos, com os artistas a determinar como se adaptar a ferramentas em rápida evolução.²⁹

52. Análise de marketing e tendências para marcas de moda

A IA generativa pode ajudar na análise de tendências na moda através de:

• Reunir uma variedade de técnicas, como machine learning e programação probabilística. Estas técnicas permitem modelos generativos poderosos que consideram os desejos do cliente no negócio da moda.
• Gerar opções profundamente personalizadas para desejos específicos do consumidor que vão além do que a análise tradicional e os algoritmos de procura do cliente podem fazer.

Também melhora as capacidades de marketing de moda através de:

• Utilizar análise de dados, processamento de linguagem natural e machine learning para criar uma gama de produtos altamente adaptada e personalizada para o público-alvo
• Conceber emails, páginas de website, legendas e anúncios adaptados aos interesses e preferências de uma pessoa específica, a fim de a envolver
• Planear conteúdo de marketing e publicidade criativo e autêntico com probabilidade de dominar os resultados de pesquisa

53. Cosméticos com IA generativa

Muitas empresas na indústria de cosméticos estão a alavancar a IA generativa, com uma empresa a alterar o desenvolvimento de perfumes automatizando a formulação, reduzindo o tempo de produção e mudando a forma como as fragrâncias são concebidas e avaliadas.

Exemplo real: Empresas como a Osmo utilizam machine learning para analisar moléculas de odor e gerar fragrâncias personalizadas em menos de 48 horas, contornando assim o processo tradicional de meses que envolve o envelhecimento de matérias-primas e a composição manual.

Os principais players da indústria, incluindo Givaudan, DSM-Firmenich, IFF e Symrise, integram a IA nas verificações regulatórias, seleção de ingredientes e otimização de fragrâncias.³⁰

> Aplicações bancárias

54. Deteção de fraudes

A IA generativa oferece aos bancos uma ferramenta poderosa para detetar transações suspeitas ou fraudulentas, melhorando assim a sua capacidade de combater o crime financeiro. Treinar GANs para fins de deteção de fraudes, utilizando-as com um conjunto de treino de transações fraudulentas, ajuda a identificar transações sub-representadas.

Exemplo real: A Stripe integrou o GPT-4 da OpenAI para melhorar a sua capacidade de detetar atividades maliciosas e compreender as necessidades dos utilizadores, analisando grandes quantidades de dados, resultando em respostas mais personalizadas e precisas às perguntas dos clientes.

Ao analisar a sintaxe das publicações do Discord, o GPT-4 sinaliza contas suspeitas para a equipa de fraudes da Stripe investigar. O GPT-4 também examina as comunicações recebidas para identificar atividades maliciosas coordenadas, apoiando a capacidade da Stripe de gerir fraudes.

A integração do GPT-4 melhorou a eficiência operacional da Stripe, com um suporte ao cliente mais personalizado e capacidades avançadas de deteção de fraudes para manter uma plataforma segura.³¹

55. Gestão de riscos

Ao alavancar as GANs, é possível calcular estimativas de valor em risco que exibem o montante potencial de perda em determinados períodos ou construir cenários económicos para a previsão dos mercados financeiros.

As GANs também ajudam na compreensão da volatilidade, gerando situações novas e pressuposto-gratuito, baseadas em tendências de dados históricos.

56. Geração de explicações amigáveis para a negação de empréstimos

Os decisores e os requerentes de empréstimos precisam de compreender as explicações das decisões baseadas em IA, incluindo a razão pela qual os pedidos de empréstimo foram negados. Uma GAN condicional é uma ferramenta útil para criar explicações de negação amigáveis para o requerente, como na figura abaixo.

Figura 14: Geração de Explicações Amigáveis para Negações de Empréstimos Usando Redes Adversariais Generativas.³²

57. Proteção da privacidade de dados

Os dados sintéticos gerados por IA podem ajudar os bancos a enfrentar os desafios da privacidade de dados, criando conjuntos de dados partilháveis e em conformidade com a privacidade, ideais para treinar modelos na avaliação de crédito.

Para mais informações, pode consultar:

• Aplicações de IA generativa em serviços financeiros

> Aplicações de jogos

58. Geração de conteúdo procedural

A IA generativa pode gerar conteúdo de jogo, como níveis, mapas e missões, com base em regras e critérios predefinidos. Isto pode ajudar os criadores de jogos a criar experiências de jogo mais variadas e interessantes.

Exemplo real: A Ubisoft alavancou a IA generativa para criar as personagens não jogáveis (NPCs) em Watch Dogs: Legion.

Cada personagem no jogo foi concebida de forma única com aparências, comportamentos e origens distintos. Este processo aumentou o realismo e a imersão do jogo, tornando a experiência do jogador mais dinâmica e envolvente.

59. Análise do comportamento do jogador

Pode ser usada para analisar dados do jogador, como padrões de jogabilidade e preferências, para fornecer experiências de jogo personalizadas. Isto pode ajudar os criadores de jogos a aumentar o engagement e a retenção dos jogadores.

60. Comportamento de personagens não jogáveis (NPC)

A IA generativa pode criar comportamentos realistas e dinâmicos de NPCs, como IA inimiga e interações de NPCs. Isto pode ajudar os criadores de jogos a criar mundos de jogo mais imersivos e desafiantes.

61. Design de interface de utilizador

A IA generativa pode conceber interfaces de utilizador que são intuitivas e amigáveis. Isto pode ajudar os criadores de jogos a melhorar a experiência do jogador e a aumentar o engagement dos jogadores.

62. Teste de jogos

As ferramentas de programação generativa podem ser usadas para automatizar os testes de jogos, como a identificação de bugs e falhas e o fornecimento de feedback sobre o equilíbrio da jogabilidade. Isto pode ajudar os criadores de jogos a reduzir o tempo e os custos de teste e a melhorar a qualidade geral dos seus jogos.

> Aplicações de viagens

63. Verificação de identidade

A IA generativa em sistemas de identificação e verificação facial nos aeroportos pode auxiliar na identificação e autenticação de passageiros. Isto é conseguido gerando uma imagem abrangente do rosto de um passageiro utilizando fotografias capturadas de vários ângulos, simplificando o processo de identificação e confirmação da identidade dos viajantes.

Exemplo real: A Allpass.ai desenvolveu uma ferramenta móvel que transforma smartphones em scanners de identificação sem contacto para tornar os check-ins mais rápidos e os processos de viagem mais convenientes.

Esta solução também integra verificação biométrica e deteção de fraudes, melhorando a segurança ao alavancar uma base de dados global de documentos de identidade.

64. Recomendações personalizadas de viagens e destinos

A IA generativa pode analisar dados dos clientes, como reservas anteriores e preferências, para fornecer recomendações personalizadas de destinos de viagem, alojamentos e atividades.

> Aplicações de retalho

65. Recomendações de produtos

Usando modelos generativos, as ferramentas de retalho podem sugerir produtos novos ou alternativos aos clientes nos quais possam estar interessados, com base no seu histórico de compras e preferências. Prevê ainda as necessidades e preferências futuras dos clientes, melhorando toda a jornada de compras.

Exemplo real: A Adoric oferece uma ferramenta que ajuda os websites a mostrar recomendações de produtos em vários pontos da jornada do cliente, como na página inicial ou durante o checkout.

A ferramenta utiliza funcionalidades avançadas, como Segmentação de Público e Acionadores de Campanha, para otimizar o engagement do cliente com base em fatores como a localização e a fonte de tráfego.

66. Design de produto e exposição

A IA generativa pode criar novos designs de produtos com base na análise das tendências atuais do mercado, preferências dos consumidores e dados históricos de vendas.

Por exemplo, criar designs para vestuário, mobiliário ou eletrónica pode ser uma opção. Personalizar as opções de exposição de acordo com a escolha do cliente é outra opção.

67. Geração automatizada de conteúdo de retalho

Os retalhistas podem usar a IA para criar descrições de produtos, conteúdo promocional para redes sociais, publicações de blog e outro conteúdo que melhora o SEO e impulsiona o engagement do cliente.

68. Gestão de inventário e otimização da cadeia de abastecimento

A IA generativa pode ajudar a prever a procura de produtos, gerando previsões com base em dados históricos de vendas, tendências, sazonalidade e outros fatores. Isto melhora o controlo de inventário, minimizando tanto o excesso de stock quanto as ruturas.

69. Assistentes de compras virtuais

A IA generativa pode alimentar assistentes virtuais conversacionais que ajudam os clientes na sua jornada de compras, gerando respostas às suas perguntas e guiando-os através do processo de compra.

> Aplicações de seguros

70. Documentação de apólices

A IA generativa em ferramentas de seguros pode ajudar a gerar documentos de apólices com base em detalhes específicos do utilizador. Pode preencher automaticamente as informações quando necessário, acelerando o processo de criação destes documentos.

Exemplo real: A Lemonade Insurance implementou tecnologia de IA e chatbot, conhecida como Maya, para gerir as suas ofertas de seguros.

A Maya da Lemonade interage com os clientes em tempo real, recolhe informações e gera documentos de apólices instantaneamente para gerir o processo de candidaturas a seguros de inquilinos e proprietários.

71. Avaliação de riscos e cálculo de prémios

A IA generativa pode ser usada para simular diferentes cenários de risco com base em dados históricos e calcular o prémio em conformidade.

Os modelos generativos podem estudar dados históricos de clientes para simular cenários futuros e riscos associados. Tais simulações apoiam o treino de modelos preditivos destinados a melhorar a estimativa de riscos e a determinar prémios de seguro apropriados.

72. Deteção de fraudes

A IA generativa pode gerar exemplos de sinistros fraudulentos e não fraudulentos, que podem ser usados para treinar modelos de machine learning para detetar fraudes. Estes sistemas ajudam a identificar precocemente sinistros potencialmente fraudulentos, contribuindo para a poupança de custos para as seguradoras.

73. Perfil do cliente

A IA generativa pode ser usada para gerar perfis sintéticos de clientes, o que pode ajudar no desenvolvimento e teste de modelos para segmentação de clientes, previsão de comportamento e marketing personalizado sem violar as normas de privacidade.

74. Processamento de sinistros

Os modelos de IA generativa podem ser utilizados para otimizar o processo frequentemente complexo de gestão de sinistros. Podem gerar respostas automatizadas para perguntas básicas sobre sinistros, acelerando o processo geral de liquidação de sinistros e encurtando o tempo de processamento de sinistros de seguros.

75. Geração de apólices

Os modelos de IA generativa podem gerar apólices de seguro personalizadas com base nas necessidades e circunstâncias específicas de cada cliente.

Com base nos dados sobre o cliente, como idade, historial de saúde, localização e muito mais, o sistema de IA pode gerar uma apólice que se adequa a esses atributos individuais, em vez de fornecer uma apólice de tamanho único.

76. Análise preditiva e modelação de cenários

Os modelos de IA generativa podem gerar milhares de cenários potenciais a partir de tendências e dados históricos. As companhias de seguros podem usar estes cenários para compreender potenciais resultados futuros e tomar melhores decisões.

> Aplicações de fabrico

77. Manutenção preditiva

Ao usar algoritmos de deep learning, os fabricantes podem prever falhas de equipamentos e manter os seus equipamentos de forma proativa. Estes modelos podem ser treinados com dados das próprias máquinas, como temperatura, vibração, som, etc.

À medida que estes modelos aprendem esta gestão de dados, podem gerar previsões sobre potenciais falhas, permitindo a manutenção preventiva e reduzindo o tempo de inatividade.

Exemplo real: A BlueScope colaborou com a Siemens para alavancar a plataforma de Manutenção Preditiva da Senseye para resolver o tempo de inatividade operacional nas suas linhas de produção.

Através da monitorização de maquinaria baseada em IoT, a BlueScope detetou falhas de equipamentos mais cedo, o que ajudou a reduzir o desperdício de recursos e a melhorar a eficiência da produção.

78. Controlo de qualidade

A IA pode ajudar a melhorar os processos de controlo de qualidade no fabrico. Ao aprender com imagens de produtos anteriores e identificar os defeituosos, as ferramentas de IA generativa podem gerar um modelo para prever se um produto recém-fabricado é suscetível de ser defeituoso.

79. Planeamento de produção e gestão de inventário

Os modelos de IA generativa podem simular vários cenários de produção, prever a procura e ajudar a otimizar os níveis de inventário. Pode usar dados históricos de clientes para prever a procura, permitindo assim cronogramas de produção mais precisos e níveis de inventário ideais.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

Adicionar como fonte preferencial

Aplicações de genAI específicas de funções de negócio

> Aplicações de serviço ao cliente

80. Respostas personalizadas ao cliente

As ferramentas de IA generativa conversacional podem ser treinadas com dados dos clientes, como compras anteriores, histórico de chat e feedback dos clientes, para criar um perfil personalizado para cada cliente. Quando um cliente envia uma mensagem, o ChatGPT ou outras ferramentas semelhantes podem usar este perfil para fornecer respostas relevantes adaptadas às necessidades e preferências específicas do cliente.

Exemplo real: Durante a pandemia de COVID-19, o Banc Sabadell fez uma parceria com a Zendesk para implementar um sistema de chat com tecnologia de IA.

Este assistente virtual ajudou a gerir o aumento das perguntas dos clientes, fornecendo opções de autoatendimento para questões comuns e encaminhando problemas mais complexos para agentes humanos para resolução.

81. Suporte multilíngue ao cliente

O suporte multilíngue oferecido por ferramentas de IA generativa como o ChatGPT para serviço ao cliente envolve o uso das capacidades de large language model do sistema para fornecer suporte a clientes que falam diferentes idiomas. As ferramentas de IA conversacional podem ser treinadas numa variedade de idiomas e podem traduzir mensagens de um idioma para outro em tempo real.

Figura 15: Uma resposta multilíngue exemplar ao cliente gerada pelo ChatGPT.

82. Respostas rápidas a perguntas e reclamações de clientes

As ferramentas conversacionais podem ser treinadas para reconhecer e responder a reclamações comuns dos clientes, como problemas com a qualidade do produto, atrasos no envio ou erros de faturação.

Quando um cliente envia uma mensagem com uma reclamação, a ferramenta pode analisar a mensagem e fornecer uma resposta que aborda as preocupações do cliente e oferece soluções potenciais.

Exemplo real: O GenAI da ServiceNow aumentou o autoatendimento dos funcionários em 14% e o autoatendimento dos clientes em 10%, ao permitir que os utilizadores encontrem respostas de forma intuitiva por conta própria com a sua função de autoatendimento. Esta mudança reduz a carga nas mesas de ajuda, permitindo que os agentes se concentrem mais em tarefas envolventes e forneçam aos utilizadores soluções atempadas.

A equipa de ServiceNow DT poupou $5,5 milhões anualmente através deste método, com uma taxa de desvio de problemas ITSM de 54% e o Now Support a alcançar quase 20% de prevenção de casos. Esta abordagem garante resoluções rápidas e aumenta a satisfação, uma vez que 56% dos clientes relatam experiências positivas com soluções resumidas por IA.³³

83. Criação de emails para clientes

Ferramentas como o ChatGPT podem criar modelos de email personalizados para clientes individuais usando as informações fornecidas do cliente. Ao redigir emails para clientes, o ChatGPT pode alavancar modelos para criar mensagens personalizadas de acordo com as preferências e requisitos do destinatário.

Figura 16: O ChatGPT fornece um modelo de email para um determinado problema de cliente.

84. Responder a avaliações de clientes

Quando um cliente deixa uma avaliação ou comentário em plataformas de avaliação online ou no seu website, o ChatGPT ou outras ferramentas podem gerar uma resposta que aborda as preocupações do cliente e oferece soluções ou assistência potenciais.

85. Responder a FAQs

Por exemplo, o ChatGPT pode ser treinado na página de FAQ ou base de conhecimento de uma empresa para reconhecer e responder a perguntas comuns dos clientes.

> Aplicações financeiras

86. Aconselhamento financeiro e de investimento personalizado

Os sistemas de IA podem personalizar o aconselhamento financeiro, os perfis de risco e as estratégias de investimento usando modelos generativos que simulam resultados financeiros personalizados de acordo com os objetivos e a tolerância ao risco do utilizador.

87. AP automação/processamento de faturas

As soluções de IA generativa vão além da extração de pares chave-valor de documentos e permitem que os utilizadores consultem documentos de forma flexível, ajudando a desbloquear a automação para documentos mais complexos.

Figura 17: Processamento de faturas com IA generativa.³⁴

Exemplo real: O BBVA, o segundo maior banco de Espanha, colaborou com a OpenAI para adquirir 3.000 licenças ChatGPT Enterprise. O ChatGPT Enterprise, uma versão do ChatGPT orientada para negócios, permite que os funcionários criem "GPTs" personalizados adaptados a tarefas ou fluxos de trabalho específicos.

Os funcionários do BBVA em vários departamentos, incluindo jurídico, risco, marketing, talento e finanças, desenvolveram mais de 2.900 GPTs. Estas ferramentas desempenham várias funções, desde a interpretação de terminologia relacionada com riscos, como "write-off", até à redação de respostas a perguntas de clientes de banca de retalho.

O BBVA relatou que os primeiros adotantes experimentaram um aumento na produtividade, com 80% dos utilizadores a afirmar que as ferramentas lhes poupam mais de duas horas por semana. No entanto, as preocupações sobre os impactos mensuráveis nos resultados e os desafios de escalar a tecnologia ainda estão em curso. A empresa destacou as dificuldades de integrar o ChatGPT Enterprise com sistemas e bases de dados internos complexos.

O banco expandiu desde então para 3.300 licenças e planeia um maior crescimento em 2025.

Para mais informações, veja aplicações de IA em contas a pagar.

> Aplicações de marketing

88. Criação de conteúdo para marketing

As ferramentas de IA generativa permitem que as empresas criem conteúdo personalizado, como descrições de produtos, publicações nas redes sociais, anúncios em vídeo e campanhas de email.

Um estudo recente de mais de três anos de investigação descobriu que a sinergia humano-IA é mais provável em tarefas criativas do que nas baseadas em decisão. Em trabalhos criativos como a criação de conteúdo, a IA complementa a criatividade humana ao lidar com tarefas repetitivas, enquanto os humanos fornecem o insight e a originalidade.³⁵

Por exemplo, as ferramentas de IA podem gerar títulos, estruturar artigos e sugerir calls to action, enquanto os profissionais de marketing refinam as mensagens e garantem a consistência da marca. Esta colaboração aumenta a eficiência sem perder o toque criativo que envolve o público.

À medida que a IA evolui, as empresas devem concentrar-se em integrar estrategicamente a IA nos fluxos de trabalho de conteúdo, em vez de automatizar totalmente os processos criativos.

Figura 18: Conteúdo gerado por IA para publicitar um novo modelo de carro elétrico usando o ChatGPT.

Exemplo real: A Site Smart Marketing³⁶ , uma agência de marketing digital e desenvolvimento web, enfrentava desafios para escalar a sua produção de conteúdo mantendo a qualidade e aderindo às diretrizes da marca. Ao colaborar com a Narrato, alcançaram:

• Eficiência aprimorada: Ao integrar as ferramentas de criação de conteúdo baseadas em IA da Narrato, a Site Smart reduziu o seu tempo de produção de conteúdo por um fator de oito. Funcionalidades como modelos de IA personalizados e configurações de voz da marca permitiram a geração de conteúdo alinhado com a marca desde o início.
• Redução de custos: A integração com a Narrato levou a uma redução de 80% nos custos de produção de conteúdo. Esta eficiência permitiu que a Site Smart realocasse recursos de forma mais eficaz, concentrando-se em áreas que geram maior valor para os seus clientes.
• Controlo de qualidade melhorado: A plataforma da Narrato forneceu um espaço de trabalho centralizado com colaboração aprimorada e erros reduzidos. A integração da IA garantiu a consistência do conteúdo e o alinhamento com o tom da marca, minimizando a necessidade de revisões extensas.

89. Experiência personalizada do cliente

O ChatGPT e outras ferramentas generativas semelhantes, com o seu processamento de linguagem natural, podem gerar conteúdo personalizado para os seus clientes com base nas suas preferências, comportamento passado e dados demográficos. Isto pode ajudá-lo a criar conteúdo direcionado que ressoe com o seu público, levando a taxas de engagement e conversão mais elevadas.

90. Pesquisa de público

A IA generativa pode ser usada para analisar dados dos clientes, tais como:

• Consultas de pesquisa
• Interações nas redes sociais
• Compras anteriores para identificar padrões e tendências no comportamento do cliente.

Ao analisar estes dados, as ferramentas de IA generativa podem ajudá-lo a identificar as preferências, interesses e pontos problemáticos do seu público-alvo. Esta informação pode informar as suas mensagens de marketing, conteúdo e desenvolvimento de produto.

91. Redação de descrições de produtos

As descrições de produtos desempenham um papel crucial no marketing, uma vez que fornecem aos potenciais clientes informações detalhadas sobre as características, benefícios e valor de um produto. Ferramentas generativas como o ChatGPT podem ajudar a criar descrições de produtos atraentes e informativas que ressoem com o seu público-alvo.

92. Criação de inquéritos a clientes

Os profissionais de marketing podem usar inquéritos como uma ferramenta valiosa para recolher feedback e insights dos clientes para melhorar produtos, serviços e táticas promocionais. Aqui estão algumas formas como a IA generativa pode ajudar na criação de inquéritos a clientes:

• Geração de perguntas
• Organização da estrutura do inquérito
• Tornar os inquéritos multilíngues com a sua capacidade de tradução
• Análise de inquéritos

93. Geração de anúncios em vídeo ou demonstrações de produtos

As aplicações de geração de vídeo em GenAI incluem:

• Anúncios em vídeo: Com a IA generativa, as empresas podem criar anúncios em vídeo de alta qualidade que podem ser usados em várias plataformas, incluindo redes sociais e sites de partilha de vídeos. Isto pode ajudar a aumentar o reconhecimento da marca e impulsionar as conversões.
• Demonstrações de produtos: A geração de vídeo também pode ser usada para criar vídeos de demonstração de produtos. Ao usar IA generativa para criar estes vídeos, as empresas podem exibir os seus produtos de uma forma visualmente apelativa, o que pode ajudar a aumentar o engagement e as vendas.

Exemplo real: A SimCorp, uma fornecedora global de soluções integradas de gestão de investimentos, colaborou com a Synthesia para melhorar a eficiência e consistência do seu processo de produção de vídeo. Ao fazer parceria com a Synthesia, alcançaram:

• Produção acelerada: Utilizando a plataforma de criação de vídeo baseada em IA da Synthesia, a SimCorp aumentou a sua produção de vídeo em cinco vezes.
• Poupança de tempo: A colaboração permitiu a criação de dois vídeos de 3 a 4 minutos num único dia, reduzindo o tempo anteriormente necessário.
• Marca consistente: A plataforma da Synthesia garantiu que todos os vídeos mantivessem uma experiência de marca consistente e de alta qualidade, alinhada com as diretrizes da SimCorp.

94. Campanhas de email marketing

Alavancar a IA generativa para email marketing apoia os processos de marketing ao otimizar a automação e aumentar a personalização e criatividade com a geração de conteúdo envolvente.

As ferramentas de IA generativa podem ser utilizadas para gerar:

• Texto de email personalizado
• Linhas de assunto
• Imagens dentro do corpo do email
• Call-to-actions (CTAs).

As ferramentas de email marketing com IA também podem permitir que as empresas:

• Automatizem as respostas de email
• Selecionem o público-alvo
• Otimizem os horários de envio de emails

Aplicações de SEO

95. Geração de ideias de tópicos para redação de conteúdo

Ferramentas generativas como o ChatGPT podem ser usadas para gerar ideias de tópicos para redação de conteúdo de SEO, utilizando as suas capacidades de processamento de linguagem para:

• Produzir palavras-chave e frases relevantes
• Analisar o conteúdo dos concorrentes para identificar lacunas na cobertura
• Sugerir tópicos com base nas tendências atuais e consultas de pesquisa dos utilizadores

96. Realização de pesquisa de palavras-chave

O processo de incluir palavras-chave relacionadas no conteúdo é crucial para uma estratégia de SEO bem-sucedida, pois ajuda a determinar os termos e frases que os potenciais clientes usam quando procuram produtos ou serviços relacionados com as ofertas do website.

Ferramentas generativas como o ChatGPT podem desempenhar funções na otimização da pesquisa de palavras-chave, tais como:

• Geração de palavras-chave: Pode gerar uma lista de palavras-chave relevantes para um tópico ou tema, analisando o contexto e a linguagem usada nas informações fornecidas.
• Identificação de tendências de palavras-chave: Pode analisar dados de pesquisa para identificar tendências atuais de palavras-chave e sugerir termos que provavelmente serão populares num futuro próximo.

Figura 19: Geração de ideias de palavras-chave para conteúdo de marketing B2B com o ChatGPT.

97. Encontrar os títulos certos

Ferramentas generativas como o ChatGPT podem gerar títulos amigáveis para SEO, garantindo que os títulos sejam:

• Descritivos e transmitam claramente o tópico do conteúdo
• Capazes de incorporar palavras-chave relevantes relacionadas com o tópico
• Concisos e diretos ao ponto, tipicamente dentro do limite de 60-70 caracteres para uma exibição ideal nas páginas de resultados dos motores de busca.
• Atrativos e com probabilidade de atrair cliques, o que pode ajudar a melhorar a taxa de cliques (CTR) e, em última análise, o SEO

98. Agrupamento da intenção de pesquisa

Compreender a intenção de pesquisa por detrás de uma consulta é crucial para criar conteúdo que responda com precisão e eficácia às necessidades do cliente, levando a um maior engagement e conversões.

Ferramentas como o ChatGPT podem auxiliar no agrupamento da intenção de pesquisa, analisando as consultas de pesquisa e categorizando-as com base no objetivo ou finalidade pretendida pelo utilizador, graças aos métodos de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Isto permite que as empresas e os profissionais de marketing compreendam o propósito de consultas de pesquisa específicas e refinem o seu conteúdo e estratégias para atender mais eficazmente às necessidades do seu público.

Exemplo real: O IA Search Grader da HubSpot³⁷ foi concebido para avaliar a visibilidade e o sentimento da marca em motores de busca com tecnologia de IA, como o ChatGPT e o Perplexity. Analisar como estes modelos fazem referência à marca fornece insights sobre o desempenho atual e identifica áreas de melhoria. As principais funcionalidades incluem:

• Análise de sentimento da marca: Avalia o tom e o contexto em que os modelos de IA discutem a marca, oferecendo uma pontuação de sentimento para medir a perceção pública.
• Avaliação da share of voice: Mede a presença da marca em relação aos concorrentes nos resultados de pesquisa gerados por IA para ajudar os utilizadores a compreender a sua posição no mercado.
• Relatórios: Fornece uma análise detalhada destacando os pontos fortes e fracos da marca no panorama de pesquisa de IA.

99. Criação de estrutura de conteúdo

Ferramentas como o ChatGPT podem auxiliar na criação de uma estrutura de conteúdo, gerando esboços e sugestões de organização para um determinado tópico. Isto pode ser útil para a maximização do SEO, porque o conteúdo bem estruturado e organizado proporciona uma melhor experiência do utilizador e ajuda os motores de busca a compreender o contexto e a relevância do conteúdo.

Figura 20: O ChatGPT cria a estrutura do conteúdo.

100. Geração de meta descriptions

Uma meta description é um atributo HTML que fornece um breve resumo do conteúdo de uma página web. A meta description serve como um anúncio para a página, incentivando os utilizadores a clicar no link e visitar a página. Portanto, as meta descriptions são um elemento importante no SEO.

O ChatGPT pode ser usado para criar meta descriptions eficazes, gerando resumos do conteúdo que descrevem com precisão e concisão o tópico principal de uma página.

101. Criação de códigos de sitemap

Um sitemap é um ficheiro XML estruturado que lista todas as páginas e conteúdo de um website. Ajuda os motores de busca a compreender a estrutura e organização de um website. O código do sitemap fornece informações sobre cada página, como o seu URL, a data da última modificação e a sua prioridade em relação a outras páginas do site.

O ChatGPT pode ser usado para gerar códigos de sitemap, produzindo um ficheiro XML que lista todas as páginas e conteúdo de um website.

> Aplicações de RH

102. Geração de descrições de emprego

A IA generativa pode ser usada para criar descrições de emprego que reflitam com precisão as competências e qualificações necessárias para uma determinada posição.

Exemplo real: Para processar e recuperar currículos relevantes com base em descrições de emprego em linguagem natural, a DataToBiz desenvolveu um filtro de currículos com tecnologia de IA. Usando pesquisa semântica e large language models (LLMs), a filtragem de currículos permitiu a interpretação e correspondência de descrições de emprego com currículos. O sistema melhorou as consultas dos utilizadores, indexou currículos e forneceu resultados contextualmente precisos.

A solução também melhorou a satisfação dos utilizadores, otimizando a eficiência operacional e permitindo a aquisição estratégica de talento, o que resultaria numa seleção de candidatos mais rápida e precisa.³⁸

103. Criação de perguntas de entrevista

Os departamentos de RH muitas vezes precisam de desenvolver um conjunto de perguntas para fazer aos candidatos durante o processo de entrevista, o que pode ser demorado. A IA pode gerar perguntas de entrevista que sejam relevantes para a posição de emprego e que avaliem as qualificações, competências e experiência do candidato.

Figura 21: O ChatGPT cria um conjunto de perguntas de entrevista para uma posição de emprego.

104. Geração de materiais de integração

A IA pode gerar materiais de integração para novos funcionários, tais como vídeos de formação, manuais e outra documentação.

105. Apoio aos funcionários com chatbots de IA

Alavancar ferramentas de IA pode melhorar a satisfação dos funcionários, simplificando o acesso à informação e automatizando processos de RH de rotina. Estes sistemas apoiam os agentes de RH a gerir eficientemente tarefas como:

• Responder a perguntas frequentes,
• Processar pedidos de dispensa,
• Gerir a folha de pagamento, e
• Supervisionar benefícios como saúde, planos de reforma e oportunidades de desenvolvimento de carreira.

Exemplo real: A TheKey precisava de melhorar o seu processo de candidatura, que era demorado e levava a taxas de conversão mais baixas.³⁹ Processos manuais e ineficiências na contratação atrasavam a tomada de decisões e a integração com o ecossistema de contratação mais amplo.

Os chatbots e assistentes virtuais de RH com tecnologia de IA simplificaram o processo de candidatura, reduzindo o tempo para se candidatar em 10 vezes e aumentando significativamente as taxas de conversão. Ao automatizar tarefas-chave e fornecer insights valiosos, estas ferramentas de IA melhoraram a tomada de decisões e aprimoraram a integração com o ecossistema de contratação.

Exemplo real: Os agentes de RH da IBM utilizam uma biblioteca abrangente de automação de IA conversacional pré-construída, referida como "skill-flows". Estas automações ajudam a gerir tarefas complexas de RH, garantindo ao mesmo tempo a conformidade com os regulamentos e políticas da empresa. Também fornece aos funcionários uma experiência de chat de autoatendimento alimentada por linguagem natural.⁴⁰

106. Aumentar a produtividade no local de trabalho

As grandes empresas enfrentam um desafio persistente na otimização do tempo dos trabalhadores do conhecimento, uma vez que um esforço significativo é gasto em tarefas de rotina, como preparação de emails e reuniões, em vez de em responsabilidades essenciais.

Uma experiência de campo de seis meses usando o Microsoft 365 Copilot demonstrou que a IA generativa pode reduzir o tempo gasto em emails em 25%, acelerar a conclusão de documentos e aumentar o tempo de concentração, tudo sem perturbar os fluxos de trabalho da equipa ou as estruturas de reuniões.

As melhorias mais notáveis ocorreram em tarefas que os trabalhadores podiam ajustar de forma independente, destacando ganhos iniciais de produtividade, mas também sublinhando a necessidade de mudanças organizacionais mais amplas para realizar a plena transformação impulsionada pela IA.⁴¹

> Aplicações de cadeia de abastecimento e procurement

107. Previsão da procura e gestão da cadeia de abastecimento

A IA generativa pode ajudar as empresas a prever a procura de produtos e serviços específicos para otimizar as suas operações de cadeia de abastecimento em conformidade. Isto pode ajudar as empresas a reduzir os custos de inventário, melhorar os tempos de atendimento de pedidos e reduzir o desperdício e o excesso de stock.

Explore como a IA generativa transforma as operações da cadeia de abastecimento, prevendo a procura e otimizando os processos.

Exemplo real: Uma empresa líder de serviços farmacêuticos a operar nas Américas, Europa e Ásia-Pacífico enfrentava desafios recorrentes para alinhar a procura dos clientes com as entregas dos fornecedores. A sua previsão interna baseava-se em modelos estatísticos que não tinham em conta as mudanças sazonais da procura ou os lançamentos de novos produtos. Esta visibilidade limitada criou ruturas de stock em 25 locais e reduziu o desempenho geral da cadeia de abastecimento.

Três meses após a adoção do Kinaxis Maestro, a equipa de planeamento passou de um horizonte de previsão de uma semana para um horizonte de planeamento de 18 meses. O sistema incorporou lançamentos de produtos, mudanças na cobertura de seguros e sinais de oferta e procura em tempo real. Os principais resultados incluíram:

• Aumento de 47% na precisão das previsões.
• Redução de 14% no inventário disponível.
• Melhoria de 34% na rotação de inventário.
• Redução significativa nos cancelamentos de pedidos de pacientes devido à disponibilidade do produto.⁴²

108. Gestão de inventário com chatbots de IA

Os chatbots de IA podem gerir processos de procurement automatizando tarefas como a monitorização dos níveis de inventário, a reordenação de bens e o acompanhamento de pedidos em tempo real. Também melhoram a tomada de decisões através da previsão da procura, categorização de produtos e fornecimento de atualizações de inventário em tempo real. Aqui estão os benefícios de alavancar chatbots de IA para a gestão de inventário:

• Procurement automatizado: Os chatbots de IA podem reordenar itens automaticamente com base nos limites de stock.
• Rastreamento de inventário: Fornecem atualizações em tempo real sobre os níveis de stock e o estado dos pedidos.
• Suporte ao cliente: Tratam de perguntas sobre a disponibilidade de produtos e detalhes de pedidos.
• Categorização melhorada: Usam machine learning para melhor classificar e sugerir produtos.

109. Transporte e roteirização

A IA generativa pode melhorar significativamente o transporte e a roteirização na gestão da cadeia de abastecimento. Ao processar grandes volumes de dados de múltiplas fontes, pode criar planos de transporte otimizados, poupando tempo e aumentando a eficiência logística.

Os principais benefícios incluem:

• Planeamento de rotas custo-eficaz e entregas pontuais.
• Gestão mais inteligente de veículos e frotas com melhor uso de recursos e desgaste reduzido.
• Roteirização adaptativa que responde a interrupções e atrasos.

Exemplos reais:

O sistema ORION da UPS poupou mais de 10 milhões de galões de combustível anualmente, melhorando ao mesmo tempo o desempenho das entregas pontuais.⁴³

A DHL registou um aumento de 15% nas entregas pontuais e uma redução de 20% nos atrasos de envio usando a sua plataforma MySupplyChain com tecnologia de IA.⁴⁴

> Aplicações jurídicas

110. Geração de contratos

A IA generativa pode gerar contratos com base em modelos e critérios predefinidos. Isto pode poupar tempo e esforço aos departamentos de procurement e ajudar a garantir consistência e precisão na linguagem contratual.

Exemplo real: A Orangetheory trabalhou com a Ironclad para automatizar os seus processos de gestão de contratos e alavancar o IA Assist para gerir mais de 1.000 modelos de contratos em toda a sua rede de franquias.

Esta colaboração reduziu os prazos dos projetos de seis meses para três e melhorou a experiência do cliente com soluções de contratos digitais.

111. Conformidade contratual

As empresas têm milhares de contratos com vários termos negociados. Os LLMs ou aplicações de IA generativa com capacidades de compreensão de linguagem podem:

• Categorizar contratos
• Identificar termos comuns
• Destacar termos únicos ou raros

112. Chatbots jurídicos

A IA generativa permite que os chatbots forneçam orientação jurídica básica, interpretando as perguntas dos utilizadores e fornecendo respostas claras e precisas. Estes chatbots podem ajudar com questões jurídicas comuns, como direitos dos inquilinos ou noções básicas de contratos, e ajudar os utilizadores a preparar documentos jurídicos simples através de prompts guiados.

Também podem direcionar os utilizadores para os recursos certos, como serviços de apoio jurídico ou portais governamentais, com base no problema em questão. Ao automatizar o apoio jurídico inicial, os chatbots com tecnologia de IA tornam a assistência jurídica mais acessível, particularmente para indivíduos que podem enfrentar barreiras de custo ou acessibilidade.

113. Governação de IA e automação de conformidade

As organizações estão a implementar ferramentas de governação de IA para relatórios regulatórios, auditoria de modelos e explicabilidade.

As aplicações incluem:

• Geração de documentos de política e conformidade
• Avaliação de riscos de IA e deteção de viés
• Trilha de auditoria e resumos de decisões explicáveis

Exemplo real: A Credo IA oferece capacidades como o IA Registry para visibilidade do sistema, Governance Workspaces para gestão de conformidade, Policy Intelligence para supervisão padronizada e Guardrails para garantir o uso responsável da IA generativa.

Disponível em configurações de cloud pública, cloud privada e auto-hospedada, a plataforma permite que as organizações mantenham transparência, conformidade regulatória e responsabilidade em todo o ciclo de vida da IA.⁴⁵

> Aplicações de vendas

114. Geração de vídeos de vendas

A IA generativa pode ser usada para criar vídeos de vendas personalizados, adaptados especificamente às necessidades e expectativas do cliente. Estes vídeos de vendas personalizados permitem que os representantes de vendas abordem individualmente os objetivos de vendas, aumentem os relacionamentos pessoais com os clientes e gerem mais leads.

Exemplo real: A Xerox fez uma parceria com a plataforma de vídeo com avatar de IA da Synthesia para reduzir os custos de produção de vídeo em 50% e reduzir o tempo necessário para criar conteúdo de formação em 30%.

A plataforma também permitiu que a Xerox localizasse materiais de formação para a sua força de trabalho global, melhorando ao mesmo tempo o engagement e a retenção de conhecimento para mais de 1.000 representantes de vendas.

115. Coaching de vendas

A IA generativa pode ser usada para fornecer coaching de vendas personalizado a representantes de vendas individuais, com base nos seus dados de desempenho e estilo de aprendizagem. Isto pode ajudar as equipas de vendas a melhorar as suas competências e desempenho e aumentar a produtividade de vendas.

116. Previsão de vendas e otimização do pipeline

A IA generativa pode analisar dados históricos de vendas e gerar previsões para vendas futuras. Assim, as equipas de vendas podem otimizar o seu pipeline de vendas e alocar recursos de forma mais eficaz.

117. Identificação e qualificação de leads

A IA pode ser usada para identificar potenciais leads de vendas com base nos dados e comportamento do cliente, e qualificar leads com base na sua probabilidade de conversão. Além disso, pode gerar táticas de vendas personalizadas e campanhas para a geração de leads.

> Aplicações de auditoria

118. Automação de relatórios de auditoria

Os processos manuais, como a elaboração de relatórios, podem ser demorados e propensos a erros. Modelos generativos como o ChatGPT podem ajudar os auditores a automatizar tarefas repetitivas, como papelada e relatórios. Especificamente, podem produzir relatórios padronizados (como a figura abaixo) que oferecem consistência na forma como as conclusões são apresentadas.

Figura 22: Geração de relatórios de auditoria com o ChatGPT da OpenAI.

Exemplo real: A KPMG colaborou com a MindBridge para alavancar a IA para analisar dados financeiros e automatizar processos de auditoria.

Esta parceria aumentou a precisão e a eficiência das auditorias ao usar IA para detetar anomalias e sinalizar transações de risco. Permitiu que a KPMG fornecesse insights financeiros mais fiáveis aos seus clientes.

119. Análise de dados de documentos

Os processos de auditoria analisam regularmente conjuntos de dados financeiros e operacionais extensos.

O ChatGPT pode automatizar algumas destas tarefas de análise de dados, como em:

• Realização de cálculos
• Agregações
• Comparações de conjuntos de dados

120. Monitorização de riscos em tempo real

As ferramentas de IA generativa também podem ser úteis na monitorização de riscos em tempo real. Os auditores interagem com o modelo para explorar as operações, medidas de controlo e contexto de negócio da organização.

O ChatGPT, por exemplo, pode auxiliar os auditores na avaliação dos níveis de risco, identificando áreas prioritárias para investigação adicional e obtendo insights sobre potenciais perigos.

121. Reconhecimento de padrões e deteção de anomalias

A IA generativa pode ajudar os auditores a detetar e sinalizar anomalias de auditoria para exame adicional. Quando incorporada com a avaliação humana de forma correta, as ferramentas de IA generativa podem ser úteis na identificação de potenciais fraudes e no aprimoramento das funções de auditoria interna.

Os auditores podem usar as capacidades de processamento de linguagem natural dos modelos de IA generativa para revelar potenciais riscos que podem ser difíceis de identificar manualmente, fornecendo-lhes dados relevantes e pedindo-lhes que procurem padrões estranhos ou inesperados.

122. Formação de auditores

Em auditoria, o ChatGPT pode formar auditores oferecendo-lhes experiência, explicações e exemplos que são relevantes para os seus trabalhos. Pode oferecer materiais educativos, tais como:

• Conhecimento conceptual
• Estudos de caso

> Aplicações de Investigação e Desenvolvimento (I&D)

123. Colaboração em equipa para equipas de I&D

A IA generativa pode funcionar como um companheiro de equipa colaborativo na tomada de decisões de alto nível e na resolução de problemas. Ao oferecer sugestões, avaliar trade-offs e sintetizar conhecimento entre domínios, as ferramentas de IA podem melhorar o trabalho de equipa interdisciplinar.

Exemplo real: Foi realizado um estudo com 776 profissionais na Procter & Gamble para avaliar o impacto da IA, especificamente do GPT-4, no trabalho de equipa e no desempenho individual em tarefas de desenvolvimento de produtos.⁴⁶ As principais conclusões do estudo incluem:

• Melhoria de desempenho: Os indivíduos assistidos por IA tiveram um desempenho equivalente ao das equipas tradicionais de duas pessoas sem IA, indicando que a IA pode replicar os benefícios da colaboração humana. As equipas que utilizaram IA mostraram os níveis de desempenho mais elevados, particularmente na produção de soluções de alta qualidade.​
• Integração de conhecimentos especializados: A assistência da IA permitiu que tanto os profissionais comerciais como os de I&D desenvolvessem soluções equilibradas que integravam perspetivas técnicas e de mercado, colmatando eficazmente os silos tradicionais de especialização.​
• Ganhos de eficiência: Os participantes que usaram IA completaram as tarefas 12-16% mais rápido do que aqueles sem IA, ao mesmo tempo que geraram soluções mais detalhadas e extensas.​
• Impacto emocional: Os utilizadores de IA relataram um aumento de emoções positivas, como entusiasmo e entusiasmo, e uma diminuição de sentimentos negativos, como ansiedade e frustração, em comparação com os seus homólogos que não usavam IA.​

124. IA generativa na investigação de IA

À medida que a procura por capacidades generativas aumenta, os investigadores estão a explorar novas inovações arquitetónicas e métodos de treino para melhorar a eficiência, escalabilidade e desempenho.

Isto inclui enfrentar desafios como o custo computacional, limitações de memória e a capacidade de lidar com janelas de contexto mais longas, mantendo outputs de alta qualidade.

Exemplo real:

De acordo com investigação recente, uma nova arquitetura neural chamada Retentive Network (ReN) foi proposta como alternativa aos Transformers para large language models.

A ReN introduz um mecanismo de retenção que substitui a atenção tradicional, oferecendo complexidade linear de tempo e memória para melhorar a eficiência em sequências longas. Combina as vantagens de memória dos modelos recorrentes com as capacidades de treino paralelo dos Transformers através de um método conhecido como decomposição recorrente linear.

Os resultados experimentais mostram que a ReN iguala ou excede o desempenho dos Transformers em benchmarks chave, permitindo uma inferência mais rápida e um consumo reduzido de recursos.⁴⁷

> Aplicações de produtividade e automação

125. Agentes de fluxo de trabalho de IA

Os agentes de IA podem realizar tarefas de ponta a ponta, encadeando raciocínio, memória e ações em aplicações como CRM, Slack ou Jira.

As aplicações incluem:

• Geradores de documentos e assistentes de resumo
• Criadores de apresentações
• Assistentes de navegador web
• Acompanhamentos automatizados de reuniões
• Orquestração de fluxos de trabalho entre ferramentas empresariais

Por exemplo, fizemos benchmarking de ferramentas de Excel com tecnologia de IA para avaliar a sua precisão, funcionalidades e preços. Aqui estão alguns dos resultados:

• Claude Max: Oferece a maior precisão e a experiência mais amigável ao utilizador.
• R2 Copilot: Tem um bom desempenho em tarefas básicas, mas tem dificuldades com cálculos mais complexos.
• Quadratic: Destaca-se pelas suas poderosas funcionalidades de visualização e capacidades de codificação em Python e PHP.
• Tryshortcut: Fornece explicações completas e funções analíticas, tornando-o ideal para modelação financeira.
• GPTExcel: Excelente no suporte a vários idiomas, tornando-o adequado para equipas internacionais.

Resumo de aplicações de IA generativa com casos de uso e exemplos

*Um setor, função de negócio ou outra área de aplicação

Perguntas frequentes

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Principais 125 Aplicações de IA Generativa}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-applications}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 22 Junho 2026}
}

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Master student at Shanghai Jiao Tong University

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Sıla Ermut

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Sıla Ermut é analista do setor na AIMultiple com foco em marketing por email e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Responder

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Responder

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

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Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

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Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

Responder

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

Responder