Principais 125 Aplicações de IA Generativa

Com base em nossa análise de 30+ estudos de caso e 10 benchmarks, nos quais testamos e comparamos mais de 40 produtos, identificamos 125 casos de uso de IA generativa nas seguintes categorias:

• Aplicações gerais de IA generativa
• Aplicações de IA generativa específicas do setor
• Aplicações de IA generativa específicas de funções de negócio

Para outras aplicações de IA para solicitações em que há uma única resposta correta (por exemplo, previsão ou classificação), confira Aplicações de IA.

Você também pode ver aplicações de IA generativa, casos de uso e exemplos da vida real em uma lista que pode ser filtrada com base em vários critérios, como função de negócio ou setor.

Aplicações gerais de IA generativa

> Aplicações de vídeo

1. Geração de vídeo

Ferramentas de produção de vídeo com tecnologia de IA, incluindo geradores de vídeo de 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. Essas ferramentas ajudam a reduzir custos, gerenciar a produção e permitem visuais dinâmicos e abstratos em minutos.

Avaliamos as principais ferramentas de geração de vídeo com IA para determinar sua eficácia na criação de vídeos de demonstração de produtos de alta qualidade para e-commerce.

Cada ferramenta de IA foi testada usando imagens de banco de imagens e recebeu uma nota de 10 com base em Conformidade com o Prompt (precisão em seguir instruções), Precisão Física (física e interações realistas) e Integridade do Produto (consistência em aparência e detalhes). Aqui estão algumas de nossas observações:

• Problemas comuns: Muitas ferramentas de IA tiveram dificuldade em transmitir com precisão os detalhes do produto, manter recursos específicos da marca e garantir compatibilidade com prompts.
• Principais descobertas: vídeos gerados por IA ainda não são totalmente confiáveis para visualização de produtos no e-commerce sem refinamento adicional. Melhorar os prompts e fazer fine-tuning nos modelos de IA pode melhorar os resultados.

Exemplo da vida real: A Netflix usou IA generativa pela primeira vez em uma série de TV, adicionando imagens geradas por IA à série argentina de ficção científica “El Eternauta”. O co-CEO Ted Sarandos disse que a IA ajudou as equipes de efeitos visuais a criar cenas complexas, como um prédio desabando, mais rapidamente e com custo menor do que métodos tradicionais, tornando a produção financeiramente viável.

Embora a medida tenha levantado preocupações sobre perda de empregos na indústria do entretenimento, Sarandos disse que a IA tem o objetivo de apoiar os criadores humanos, e não substituí-los.¹

Confira perda de empregos por IA para saber mais sobre 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 próxima sequência com base nesse conhecimento (veja a figura abaixo)
• Distingue entre sequências prováveis e não prováveis

As previsões de vídeo baseadas em GAN podem ajudar a detectar anomalias que são cruciais em uma ampla variedade de setores, incluindo segurança e vigilância.

Exemplo da vida real: A Lucid Dream Network aprimorou sua produção de vídeo ao utilizar a ferramenta de roteiro para vídeo da Pictory, que ofereceu modelos pré-criados e integração suave de música e visuais.

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

3. Edição e animação de vídeo com IA

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

As aplicações incluem:

• Vídeos corporativos de treinamento automatizados
• Resumo de vídeos para redes sociais
• Transferência de estilo para narrativa animada

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

> Aplicações de imagem

4. Geração de imagem

Com IA generativa, os usuários podem transformar texto em imagens e gerar imagens realistas com base em um cenário, assunto, estilo ou local especificado. Portanto, é possível gerar rapidamente o material visual necessário.

Também é possível usar esses materiais visuais para fins comerciais, tornando a criação de imagens geradas por IA um elemento valioso em mídia, design, publicidade, marketing, educação e outras áreas. Por exemplo, um gerador de imagens pode ajudar um designer gráfico a criar qualquer imagem de que precise (veja a figura abaixo).

Figura 1: Esta imagem gerada por IA foi produzida com base na descrição de texto de “Ursinhos de pelúcia fazendo compras de supermercado em estilo ukiyo-e”.⁴

Exemplo da vida real: A Coca-Cola, em parceria com OpenAI e a Bain & Company, lançou a plataforma “Create Real Magic”.

Ao utilizar OpenAI’s GPT-4 e DALL-E para geração criativa, este projeto permitiu que os usuários criassem obras de arte personalizadas usando imagens icônicas da Coca-Cola, como a garrafa contour e o Papai Noel.⁵

5. Tradução semântica de imagem para foto

Com base em uma 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 de saúde.

Figura 2: Geração de layouts de probabilidade de alocação de espaço sintético com base em GANs condicionais treinados.⁶

6. Conversão de imagem para imagem

Envolve transformar os elementos externos de uma imagem, como cor, meio ou forma, preservando seus elementos constitutivos.

Um exemplo dessa conversão seria transformar uma imagem diurna em uma imagem noturna. Esse tipo de conversão também pode ser usado para manipular os atributos fundamentais de uma imagem, colorizá-la ou alterar seu estilo.

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

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

O método baseado em GAN permite criar uma versão de alta resolução de uma imagem por meio de Super-Resolução GANs. Esse método é útil para produzir versões de alta qualidade de material de arquivo e/ou materiais médicos que não são econômicos para salvar em formato de alta resolução. Outro caso de uso é para fins de vigilância.

8. Copilotos de design com IA

Ferramentas criativas de design com IA generativa podem automatizar layout, correspondência de cores e criação de templates, mantendo a consistência da marca.

As aplicações incluem:

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

Exemplo da vida real: O Figma IA gera layouts auto e combinações de tipografia com base em prompts de texto, reduzindo o tempo de design para equipes de marketing.⁷

9. 3D geração de formas

Nesta área, a pesquisa está em andamento para criar versões 3D de objetos de alta qualidade. Usando a geração de formas baseada em GAN, formas melhores podem ser alcançadas 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 fabricação de gêmeos digitais
• Turismo virtual e treinamento por simulação

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

Figura 3: SP-GAN: Sphere-Guided 3D Geração e manipulação de formas.⁹

> Aplicações de áudio

10. Gerador de texto para fala

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

A geração TTS tem múltiplas aplicações de negócios, como educação, marketing, podcasting e publicidade. Por exemplo, um educador pode converter suas anotações de aula em materiais de áudio para torná-las mais atrativas, e o mesmo método também pode ser útil para criar materiais educacionais para pessoas com deficiência visual. Além de eliminar o custo de artistas de voz e equipamentos, a TTS também oferece às empresas muitas opções em termos de idioma e repertório vocal.

Usando essa tecnologia, milhares de livros foram convertidos em audiolivros.¹⁰

Saiba mais sobre os recursos dos large language models na geração de texto.

Exemplo da vida real: Twilio aprimorou seus recursos de síntese de voz por meio da colaboração com a Amazon Polly, um serviço de texto para fala baseado em nuvem.

Essa parceria introduziu mais de 50 vozes em 25 idiomas na plataforma da Twilio e forneceu aos desenvolvedores novas APIs para controle mais avançado de síntese de fala em seus aplicativos de voz.¹¹

11. Conversão de fala para fala

Uma aplicação de IA generativa relacionada a áudio envolve gerar vozes a partir de fontes de áudio existentes. Com a conversão STS, narrações podem ser criadas de forma fácil e rápida, o que é vantajoso para setores como jogos e cinema.

Com essas ferramentas, é possível gerar narrações para um documentário, um comercial ou um jogo sem contratar um artista de voz.

12. Geração de música

A IA generativa também é útil na produção musical. Ferramentas de geração de música podem ser usadas para gerar materiais musicais inéditos para publicidade ou outros fins criativos.

Nesse contexto, porém, ainda há um obstáculo importante a ser superado: a violação de direitos autorais resultante da inclusão de obras protegidas nos dados de treinamento. Saiba mais sobre ética em IA.

> Aplicações baseadas em texto

13. Geração de ideias

A saída de LLM pode não ser adequada para publicação devido a problemas com alucinações, direitos autorais, etc. No entanto, a geração de ideias é possivelmente o caso de uso mais comum para geração de texto. Trabalhar com máquinas na ideação permite que os usuários examinem rapidamente o espaço de soluções.

É surpreendente obter ajuda de uma máquina para se tornar mais criativo como humano. Isso é possível porque as capacidades da IA generativa são bastante diferentes (por exemplo, mais flexíveis, menos confiáveis) de como normalmente pensamos sobre as capacidades das máquinas.¹²

14. Geração de texto

Os pesquisadores recorreram às GANs para oferecer alternativas às deficiências dos algoritmos de ML de ponta. As GANs também estão sendo treinadas para geração de texto, além de seu uso inicial para fins visuais.

Criar diálogos, manchetes ou anúncios por meio de IA generativa é uma prática comum nos setores de marketing, jogos e comunicação.

Um exemplo claro de IA generativa em ação é o uso de assistentes de e-mail com IA para gerar texto de e-mail. Os assistentes de e-mail com IA ajudam a economizar tempo gerando e-mails completos e polidos a partir de prompts breves, garantindo tom e qualidade consistentes.

Eles também oferecem sugestões de resposta contextuais para e-mails recebidos, permitindo respostas rápidas e eficientes a mensagens de rotina.

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

Em uma amostra grande, os resultados mostraram que os participantes raramente conseguiram distinguir respostas geradas por IA das de terapeutas, e as respostas do ChatGPT foram avaliadas como melhores em termos de qualidade terapêutica. A análise linguística sugere que a contextualização superior da IA pode contribuir para sua eficácia.

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

Exemplo da vida real: Meta IA’s Brain2Qwerty decodifica frases a partir da atividade cerebral durante a digitação, usando sinais não invasivos de eletroencefalografia (EEG) e magnetoencefalografia (MEG).

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

• Módulo de Convolução: Extrai características espaciais e temporais dos sinais de EEG e MEG.
• Módulo Transformer: Processa as sequências de entrada para melhorar a compreensão e a expressão.
• Módulo de Language Model: Usa um language model pré-treinado em nível de caractere 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 de melhor desempenho atingiu uma CER de 19% em condições ideais.

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

Explore mais exemplos de large language models e aplicações, como geração de texto.

15. Criação de conteúdo personalizado

Pode ser usada para gerar conteúdo personalizado para indivíduos com base em suas preferências, interesses ou memórias pessoais. Esse conteúdo pode ser em forma de texto, imagens, música ou outras mídias, e pode ser usado para:

• Publicações em 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, usa processamento de linguagem natural e mineração de texto para decifrar o contexto emocional de materiais escritos.

A IA generativa pode ser usada na análise de sentimento ao gerar dados de texto sintéticos rotulados com vários sentimentos (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Esses 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 projetado para transmitir um sentimento específico. Por exemplo, um sistema de IA generativa poderia criar publicações em redes sociais intencionalmente positivas ou negativas, com o objetivo de influenciar a opinião pública ou moldar o sentimento de uma conversa específica.

Isso pode ser útil para mitigar o problema de desequilíbrio de dados na análise de sentimento das opiniões dos usuários (como na figura abaixo) em muitos contextos, como educação e atendimento ao cliente.

Figura 4: O impacto da geração de texto sintético para análise de sentimento usando modelos baseados em GAN.

17. Busca inteligente

A Busca Inteligente aproveita o processamento de linguagem natural e o aprendizado de máquina para fornecer resultados precisos e contextuais. Ao contrário das buscas tradicionais por palavra-chave, ela entende a intenção do usuário, processa consultas em linguagem natural e fornece resultados com base no significado, e não em correspondências exatas de palavras.

Recursos como preenchimento automático, sugestões em tempo real e filtragem facetada permitem que os usuários refinem as buscas. Além disso, pode suportar entradas de voz e visuais.

A busca inteligente é amplamente aplicada em todos os setores. No e-commerce, a Busca Inteligente pode ajudar os clientes a localizar produtos com eficiência, enquanto em ambientes corporativos possibilita a recuperação fácil de documentos e recursos.

Exemplo da vida real: O Booking.com apresentou os Filtros Inteligentes, uma ferramenta que permite que os usuários expressem suas preferências em linguagem natural diretamente em uma caixa de busca.

Por exemplo, um viajante que planeja uma viagem de fim de semana para Amsterdã pode buscar por “hotéis com ótima academia e vista para o canal a partir do quarto”. Os Filtros Inteligentes analisam a entrada, identificam a intenção do usuário e aplicam os filtros mais relevantes do inventário do Booking.com.¹⁵

> Aplicações baseadas em código

18. Geração de código

Ancileo, provedora de software para companhias de seguros, utilizou o Amazon Q para melhorar a eficiência de seus desenvolvedores. O Amazon Q ajudou os desenvolvedores a resolver problemas de código mais rapidamente, reduzindo o tempo de solução de problemas em 30%.

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

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

Figura 5: Geração de um formulário HTML e código de envio JavaScript com o ChatGPT da OpenAI.

Exemplo da vida real: A Amazon apresentou o Amazon Q, uma ferramenta com tecnologia de IA que reduz significativamente o tempo e o esforço necessários para atualizar softwares fundamentais como Java.

Essa ferramenta automatiza transformações de código, reduzindo o tempo de atualização de 50 dias de desenvolvedor para algumas horas e economizando cerca de 4.500 anos de trabalho de desenvolvedor.

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

19. Preenchimento de código

Um dos usos mais diretos da IA generativa para codificação é sugerir preenchimentos de código enquanto os desenvolvedores digitam. Isso pode economizar tempo e reduzir erros, especialmente para tarefas repetitivas ou tediosas.

20. Revisão de código

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

21. Correção de bugs

Ela pode ajudar a identificar e corrigir bugs no código gerado, analisando padrões de código, identificando possíveis problemas 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 aderência 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 usuário ou histórias de usuário, fornecer uma descrição clara da funcionalidade da aplicação e elaborar vários cenários e casos de teste para cobrir vários aspectos da aplicação.

Exemplo da vida real: As equipes da Anthropic aplicam o Claude Code em uma ampla variedade 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 equipes técnicas o usam 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.

Equipes não técnicas, como jurídico e marketing, o utilizam para criar ferramentas internas, automatizar processos repetitivos e realizar experimentos sem exigir conhecimento 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. Ao entender os requisitos descritos em linguagem simples, podem traduzi-los em comandos específicos ou trechos de código na linguagem de programação ou framework de automação de teste desejada.

Figura 6: NLP para scripts de teste via ChatGPT-4.

26. Manutenção de scripts de teste

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

27. Documentação de teste

Modelos de IA generativa podem gerar dados de teste realistas com base nos parâmetros de entrada, como a criação de endereços de e-mail, nomes, locais e outros dados de teste válidos que estejam em conformidade com padrões ou requisitos específicos.

28. Análise de resultados de teste

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

> Outras aplicações

29. IA conversacional

Outro caso de uso de IA generativa envolve gerar respostas à entrada do usuário na forma de linguagem natural. Esse tipo é comumente usado em chatbots e assistentes virtuais, projetados para fornecer informações, responder perguntas ou executar tarefas para os usuários por meio de interfaces conversacionais, como janelas de chat ou assistentes de voz.

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

Figura 7: Uma conversa com o ChatGPT.

Exemplo da vida real: O2, provedora britânica de serviços de telecomunicações, e a agência criativa de IA da VCCP, Faith, lançaram uma campanha inovadora para combater golpistas por telefone usando Daisy, uma IA conversacional realista. Daisy foi projetada para envolver golpistas em conversas longas, protegendo assim o público contra fraudes.

Inspirada em uma avó da vida real e modelada de acordo com os estereótipos dos golpistas sobre vítimas idosas, Daisy interage com golpistas em tempo real, compartilhando histórias inventadas, dados bancários falsos e hobbies como tricô. Ao enganar os golpistas, fazendo-os acreditar que atingiram uma pessoa real, Daisy interrompe suas operações e destaca táticas comuns para educar o público sobre prevenção de golpes.

A criação da Daisy envolveu tecnologia avançada de IA, incluindo um large language model para sua personalidade, um diffusion model para visuais fotorrealistas e modelagem de voz baseada na avó de uma funcionária da VCCP.¹⁸

30. Síntese de dados

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

31. Visualização de dados

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

Você pode pedir ao Code Interpreter do ChatGPT para executar certas tarefas de análise, e ele escreverá e executará o código Python apropriado. Além disso, você pode pedir ao model para visualizar seus dados em um formato de sua preferência.

Figura 8: Análise de dados com o code interpreter do ChatGPT.

32. Conversão de arquivos

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

33. Resolução de problemas matemáticos

Large language models são capazes de entender perguntas matemáticas e resolvê-las. Isso inclui problemas básicos e complexos, dependendo do model.

34. Assistentes de IA multimodais

Avanços como OpenAI’s GPT-5, Google Gemini 3.6 e Anthropic Claude Opus 5 unificaram a compreensão de texto, imagem e áudio em um único model. Esses assistentes multimodais processam e geram vários 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 da vida real: O OpenAI’s GPT-5 apresenta raciocínio integrado e oferece melhorias significativas em precisão, confiabilidade, seguimento de instruções e resolução de problemas complexos. Seus recursos incluem interpretar texto e imagens, realizar pesquisas e análises, produzir textos refinados, gerar e depurar código utilizável e concluir tarefas de várias etapas por meio de ferramentas conectadas. Também é menos propenso a alucinar, o que o torna mais confiável para aplicações profissionais e cotidianas.¹⁹

Aplicações de IA generativa específicas do setor

> Aplicações de saúde

35. Descoberta e desenvolvimento de medicamentos

Ao aproveitar o poder dos algoritmos de IA generativa para encontrar candidatos a medicamentos em potencial e testar sua eficácia com simulações de computador, o processo de descoberta de novos medicamentos pode ser vastamente acelerado, desde ensaios pré-clínicos em animais até testes clínicos em humanos.

Exemplo da vida real: LeewayHertz²⁰desenvolve agentes e copilotos de IA personalizados para otimizar a descoberta de medicamentos e ajudar as empresas a economizar tempo e recursos em vários estágios:

• Identificação de alvos: Analisa dados biológicos para identificar e priorizar alvos promissores de medicamentos.
• Otimização de leads: Triagem de bibliotecas químicas, geração de novas moléculas e otimização de propriedades moleculares.
• Avaliação pré-clínica: Prediz comportamento de medicamentos e possíveis interações, garantindo segurança e eficácia.
• Reposicionamento de medicamentos: Encontra novas aplicações para medicamentos existentes analisando bancos 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 projetar novas biomoléculas, proteínas e agentes terapêuticos, integrando conhecimento biológico e dados biomédicos estruturados (por exemplo, modelos generativos aumentados por grafos de conhecimento para descoberta direcionada de medicamentos).²¹

As aplicações incluem:

• Geração de moléculas sob medida com maior relevância biológica.
• Design de terapêuticos multi-alvo.
• Geração personalizada de enzimas e biomateriais.

36. Medicina personalizada

Outra aplicação da IA generativa em medicina personalizada é criar modelos que possam atuar como chatbots médicos para entender os sintomas dos pacientes e produzir diagnósticos com precisão crescente, com base nas declarações do paciente e nos resultados de exames.²²Em seguida, esses modelos podem elaborar planos de tratamento individualizados, adaptados especificamente ao histórico médico, sintomas e outros dados do paciente.

Exemplo da vida real: 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 silos de dados e alavancar o aprendizado de máquina 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 AI4HealthyCities Health Equity Network.²³

37. Imagens médicas aprimoradas

Ao combinar o poder do aprendizado de máquina com tecnologias de imagens médicas, como tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas, os algoritmos de IA generativa podem aumentar a precisão nas imagens médicas, produzindo resultados melhores.

38. Gestão de saúde populacional

O uso de IA generativa na saúde também pode levar a uma melhor gestão da saúde em nível populacional, permitindo que formuladores de políticas:

• Acessem informações demográficas mais detalhadas
• Desenhem iniciativas de saúde pública direcionadas que beneficiem comunidades carentes.

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

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

A aplicação visa melhorar o engajamento dos pacientes e permitir que os médicos se concentrem mais no cuidado ao paciente, ao mesmo tempo em que pode aumentar a demanda por tratamentos.²⁴

39. Chatbots de IA para verificação de sintomas

Os chatbots de avaliação de sintomas são projetados para ajudar as pessoas a entender e gerenciar sua saúde, fazendo perguntas, fornecendo recomendações e, quando necessário, conectando os usuários a profissionais de saúde.

Esses chatbots oferecem orientação médica imediata e informações preliminares para que os pacientes adotem uma abordagem proativa em relação à saúde. Ao analisar sintomas, eles também podem ajudar a identificar possíveis problemas de saúde precocemente e fornecer conselhos personalizados.

No entanto, o uso dessas ferramentas apresenta limitações notáveis:

• Precisão diagnóstica limitada: Verificadores de sintomas podem não ter a experiência de profissionais médicos, tornando sua precisão diagnóstica não confiável para condições graves. Os usuários devem usá-los com cautela e não como substitutos de aconselhamento profissional.
• Falta de empatia: Essas ferramentas não podem fornecer o suporte emocional, a tranquilidade ou a orientação personalizada que os profissionais de saúde oferecem, limitando sua capacidade de atender às necessidades emocionais dos pacientes.
• Dependência excessiva de chatbots: A dependência de chatbots para aconselhamento médico pode causar ansiedade devido a informações genéricas ou imprecisas e desencorajar a busca de cuidados médicos adequados quando necessário.
• Preocupações legais e de privacidade: Erros em aconselhamento ou no tratamento de dados pessoais podem resultar em problemas legais, especialmente em regiões com leis rigorosas de privacidade como a HIPAA. O 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 diagnósticos por meio de imagens médicas, personalizar planos de tratamento, auxiliar na descoberta de medicamentos e automatizar processos como cobrança, tratamento de sinistros e autorizações prévias.

Esses agentes também melhoram o engajamento dos pacientes por meio de suporte conversacional, fornecem monitoramento de saúde em tempo real, oferecem assistência de saúde mental, detectam anomalias de cobrança e se integram a sistemas como Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs) para apoiar a coordenação do cuidado e melhorar a tomada de decisões.

41. Automação de documentação regulatória

A automação de documentação regulatória refere-se ao uso de ferramentas orientadas por IA para criar, revisar e gerenciar documentos relacionados à conformidade em setores regulamentados, como saúde e farmacêutico.

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

Exemplo da vida real: A Novo Nordisk adotou o Anthropic’s Claude para auxiliar na elaboração 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% em economia de custos, mantendo a precisão por meio da supervisão humana.

Eles usam geração aumentada por recuperação (RAG) para mitigar alucinações de IA, garantindo que conteúdo previamente aprovado seja reutilizado de forma consistente. Essa abordagem ajudou a aumentar a eficiência na documentação regulatória, demonstrando como a colaboração entre IA e humanos pode gerar processos de conformidade mais rápidos e econômicos.²⁵

42. Geração de dados sintéticos na saúde

Em vez de produzir dados sintéticos genéricos, a IA agora gera datasets sintéticos multimodais para pesquisa médica, treinamento e validação de sistemas clínicos de IA, abordando efetivamente as restrições de privacidade e mantendo o realismo clínico.

Os casos de uso incluem:

• Desenvolvimento aumentado por IA de simulações sintéticas de doenças.
• Imagens sintéticas, EHR de série temporal e dados de sinais.

> Aplicações de educação

43. Aulas personalizadas

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

Esses planos são elaborados analisando dados dos alunos, como desempenho anterior, conjunto de habilidades e qualquer feedback que possam ter dado sobre o conteúdo currículo. Isso ajuda a garantir que cada aluno, especialmente aqueles com deficiência, receba uma experiência individualizada projetada para maximizar o sucesso.

44. Design de cursos

Do desenho de programas e avaliações 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 quizzes e revisões de conceitos. Isso ajudaria educadores a gerar rapidamente conteúdo exclusivo.

Além disso, a IA pode gerar roteiros para videoaulas ou podcasts, simplificando a criação de conteúdo multimídia para cursos online (veja a figura abaixo).

Figura 9: Um exemplo de conteúdo de curso gerado por IA da 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 de suas casas. Isso a torna uma solução ideal para crianças que podem não ter acesso à educação presencial tradicional.

Exemplo da vida real: A Khan Academy usa o GPT-4 em seu assistente de IA, Khanmigo, que serve como tutor virtual para alunos e apoio para professores, atendendo a diferentes necessidades educacionais.

O Khanmigo facilita um aprendizado mais profundo ao fazer perguntas individualizadas e contextualizar a relevância do conteúdo. Os primeiros resultados mostram promessa em melhorar o engajamento e os resultados de aprendizagem dos alunos. O Khanmigo também ajuda os professores a criar materiais instrucionais e personalizar experiências de aprendizagem (veja a figura abaixo).

Figura 10: Geração de perguntas personalizadas do Khanmigo da Khan Academy para aprendizado mais profundo.²⁶

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

Os resultados indicam que os alunos que participaram do programa tiveram melhorias estatisticamente significativas em proficiência em inglês, alfabetização digital e conhecimento de inteligência artificial.

A abordagem combinou tutoria orientada por IA com supervisão de professores e alinhamento curricular. O estudo também constatou que o programa foi custo-efetivo em comparação com intervenções tradicionais.

Essas descobertas sugerem que a IA generativa, quando integrada a programas educacionais estruturados, pode oferecer um método viável para apoiar a aprendizagem em contextos com recursos educacionais limitados.²⁷

47. Proteção da privacidade de dados para modelos analíticos

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

Dados sintéticos gerados por IA, derivados do aprendizado de padrões do mundo real, ajudam a garantir o anonimato e a proteger a privacidade dos alunos. Conjuntos de dados sintéticos produzidos por modelos generativos são eficazes e úteis para treinar outros algoritmos, além de serem seguros para uso.

48. Restauração 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 aumentar a resolução desses materiais, eles podem ser trazidos aos padrões modernos e se tornar mais envolventes para alunos acostumados a mídias de alta qualidade.

> Aplicações de moda

49. Design criativo para designers de moda

Da criação de estilos inovadores ao refinamento e otimização de visuais existentes, a tecnologia permite que os designers acompanhem as últimas tendências, preservando sua criatividade no processo. Isso pode ser feito por meio de várias técnicas, como design generativo exclusivo ou transferência de estilo de outras fontes.

Exemplo da vida real: ClothingGAN é uma ferramenta de IA projetada para gerar designs criativos de vestuário. A plataforma utiliza os recursos do GitHub e permite que designers criem designs inovadores e únicos com eficiência (veja a figura abaixo).

Figura 11: Roupas geradas pelo ClothingGAN.

50. Transformando esboços em imagens coloridas

Usando IA generativa, a indústria da moda pode economizar tempo e recursos preciosos ao transformar rapidamente esboços em imagens vibrantes.

51. Geração de modelos de moda representativos

Ao usar IA generativa para criar uma variedade de modelos de moda, as empresas de moda podem atender melhor sua base diversificada de clientes e exibir seus produtos de maneira mais autêntica. Elas podem usar esses modelos para opções de prova virtual para clientes ou renderização 3D de uma peça de vestuário.

Exemplo da vida real: A fotógrafa radicada em Miami Dahlia Dreszer incorpora IA generativa em sua prática artística, tratando-a como um meio adicional ao lado da fotografia. Para sua exposição “Bringing the Outside In”, ela treinou modelos de IA em seu estilo visual, produziu uma peça gerada por IA e criou um clone de IA para orientar os visitantes e responder perguntas.

Ela vê a IA como uma ferramenta que pode acelerar a geração de ideias, ampliar possibilidades criativas e apoiar a experimentação, reconhecendo suas limitações, como resultados imprevisíveis e controle artístico reduzido.

Dreszer argumenta que a IA exige trabalho significativo e deve ser entendida como parte de um longo processo criativo, e não como um atalho. Ela vê o momento atual como um estágio inicial na integração mais ampla da IA nos fluxos de trabalho artísticos, com artistas determinando como se adaptar a ferramentas em rápida evolução.²⁸

52. Análise de marketing e tendências para marcas de moda

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

• Reunindo várias técnicas, como aprendizado de máquina e programação probabilística. Essas técnicas permitem modelos generativos poderosos que consideram os desejos do cliente no negócio da moda.
• Gerando opções profundamente personalizadas para desejos específicos do consumidor, que vão além do que a análise tradicional e os algoritmos de demanda do cliente podem fazer.

Ela também melhora as capacidades de marketing de moda:

• Utilizando análise de dados, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para criar uma linha de produtos altamente personalizada para o público-alvo
• Desenhando e-mails, páginas de site, legendas e anúncios adaptados aos interesses e preferências de uma pessoa específica para engajá-la
• Criando conteúdo de marketing e anúncios autênticos e criativos com probabilidade de dominar os resultados de busca

53. Cosméticos com IA generativa

Muitas empresas da indústria de cosméticos estão usando IA generativa; uma empresa alterou o desenvolvimento de perfumes ao automatizar a formulação, reduzir o tempo de produção e mudar a forma como as fragrâncias são projetadas e avaliadas.

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

Grandes players do setor, incluindo Givaudan, DSM-Firmenich, IFF e Symrise, integram IA em verificações regulatórias, seleção de ingredientes e otimização de fragrâncias.²⁹

> Aplicações bancárias

54. Detecção de fraudes

A IA generativa oferece aos bancos uma ferramenta poderosa para detectar transações suspeitas ou fraudulentas, aprimorando assim sua capacidade de combater crimes financeiros. Treinar GANs para fins de detecção de fraudes, utilizando-as com um conjunto de treinamento de transações fraudulentas, ajuda a identificar transações sub-representadas.

Exemplo da vida real: Stripe integrou o OpenAI’s GPT-4 para melhorar sua capacidade de detectar atividades maliciosas e entender as necessidades dos usuários, analisando grandes quantidades de dados, resultando em respostas mais personalizadas e precisas às perguntas dos clientes.

Ao analisar a sintaxe de postagens do Discord, o GPT-4 sinaliza contas suspeitas para a equipe de fraudes da Stripe investigar. O GPT-4 também verifica comunicações recebidas para identificar atividades maliciosas coordenadas, apoiando a capacidade da Stripe de gerenciar fraudes.

A integração do GPT-4 melhorou a eficiência operacional da Stripe com suporte ao cliente mais personalizado e recursos avançados de detecção de fraudes para manter uma plataforma segura.³⁰

55. Gestão de riscos

Ao usar GANs, é possível calcular estimativas de valor em risco que exibem o valor potencial de perda em determinados períodos ou construir cenários econômicos para prever mercados financeiros.

As GANs também ajudam a entender a volatilidade gerando situações novas e assumption-free baseadas em tendências de dados históricos.

56. Geração de explicações amigáveis para negação de empréstimo

Tomadores de decisão e solicitantes de empréstimo precisam entender as explicações das decisões baseadas em IA, incluindo por que os pedidos de empréstimo foram negados. Uma GAN condicional é uma ferramenta útil para criar explicações de negação amigáveis ao solicitante, como na figura abaixo.

Figura 12: Geração de explicações amigáveis para negação de empréstimos usando redes adversariais generativas.³¹

57. Proteção da privacidade de dados

Dados sintéticos gerados por IA podem ajudar os bancos a enfrentar desafios de privacidade de dados criando datasets compartilháveis e em conformidade com a privacidade, ideais para treinar modelos em avaliação de crédito.

Para mais informações, confira:

• Aplicações de IA generativa em serviços financeiros

> Aplicações de jogos

58. Geração procedural de conteúdo

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

Exemplo da vida real: A Ubisoft usou IA generativa para criar os personagens não jogáveis (NPCs) em Watch Dogs: Legion.

Cada personagem do jogo foi projetado de forma única, com aparências, comportamentos e origens distintas. Esse processo aumentou o realismo e a imersão do jogo, tornando a experiência do jogador mais dinâmica e envolvente.

59. Análise do comportamento do jogador

Ela pode ser usada para analisar dados dos jogadores, como padrões de jogo e preferências, para fornecer experiências de jogo personalizadas. Isso pode ajudar os desenvolvedores a aumentar o engajamento e a retenção dos jogadores.

60. Comportamento de personagem não jogável (NPC)

A IA generativa pode criar comportamento realista e dinâmico de NPCs, como IA inimiga e interações de NPCs. Isso pode ajudar os desenvolvedores a criar mundos de jogo mais imersivos e desafiadores.

61. Design de interface do usuário

A IA generativa pode projetar interfaces de usuário intuitivas e fáceis de usar. Isso pode ajudar os desenvolvedores de jogos a melhorar a experiência do jogador e aumentar o engajamento.

62. Teste de jogos

Ferramentas de programação generativa podem ser usadas para automatizar testes de jogos, como identificar bugs e falhas e fornecer feedback sobre o equilíbrio do jogo. Isso pode ajudar os desenvolvedores a reduzir tempo e custos de teste e melhorar a qualidade geral dos jogos.

> Aplicações de viagem

63. Verificação de identidade

A IA generativa em sistemas de identificação e verificação facial em aeroportos pode auxiliar na identificação e autenticação de passageiros. Isso é feito 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 da vida real: A Allpass.ai desenvolveu uma ferramenta móvel que transforma smartphones em leitores de identidade sem contato para tornar check-ins mais rápidos e os processos de viagem mais convenientes.

Essa solução também integra verificação biométrica e detecção de fraudes, melhorando a segurança ao usar um banco de dados global de documentos de identidade.

64. Recomendações personalizadas de viagem e destino

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

> Aplicações de varejo

65. Recomendações de produtos

Usando modelos generativos, as ferramentas de varejo podem sugerir aos clientes produtos novos ou alternativos que possam interessá-los, com base em seu histórico de compras e preferências. Além disso, preveem necessidades e preferências futuras dos clientes, melhorando toda a jornada de compra.

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

A ferramenta usa recursos avançados, como Segmentação de Público e Gatilhos de Campanha, para otimizar o engajamento do cliente com base em fatores como localização e origem do 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 do consumidor e dados históricos de vendas.

Por exemplo, criar designs de roupas, móveis ou eletrônicos pode ser uma opção. Personalizar as opções de exibição de acordo com a escolha do cliente é outra opção.

67. Geração automatizada de conteúdo de varejo

Os varejistas podem usar IA para criar descrições de produtos, conteúdo promocional para redes sociais, posts de blog e outros conteúdos que melhoram o SEO e impulsionam o engajamento do cliente.

68. Gestão de estoque e otimização da cadeia de suprimentos

A IA generativa pode ajudar a prever a demanda por produtos, gerando previsões com base em dados históricos de vendas, tendências, sazonalidade e outros fatores. Isso melhora o controle de estoque ao minimizar tanto o excesso de estoque quanto a falta de produtos.

69. Assistentes virtuais de compras

A IA generativa pode impulsionar assistentes virtuais conversacionais que ajudam os clientes em sua jornada de compra, gerando respostas às suas perguntas e orientando-os durante o processo de compra.

> Aplicações de seguros

70. Documentação de apólices

Ferramentas de IA generativa em seguros podem ajudar a gerar documentos de apólices com base em detalhes específicos do usuário. Elas podem preencher automaticamente as informações quando necessário, acelerando o processo de criação desses documentos.

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

A Maya da Lemonade interage com os clientes em tempo real, coleta informações e gera apólices instantaneamente para gerenciar o processo de solicitação de seguros residenciais e de inquilinos.

71. Avaliação de riscos e cálculo de prêmios

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

Modelos generativos podem estudar dados históricos de clientes para simular cenários futuros e riscos associados. Essas simulações apoiam o treinamento de modelos preditivos destinados a melhorar a estimativa de riscos e determinar prêmios de seguro apropriados.

72. Detecção de fraudes

A IA generativa pode gerar exemplos de sinistros fraudulentos e não fraudulentos, que podem ser usados para treinar modelos de aprendizado de máquina para detectar fraudes. Esses sistemas ajudam a identificar sinistros potencialmente fraudulentos precocemente, contribuindo para a economia de custos das seguradoras.

73. Perfilamento de clientes

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

74. Processamento de sinistros

Modelos de IA generativa podem ser empregados para simplificar o processo frequentemente complexo de gestão de sinistros. Eles podem gerar respostas automatizadas para consultas básicas de sinistros, acelerando o processo geral de liquidação e reduzindo o tempo de processamento de sinistros de seguro.

75. Geração de apólices

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

Com base em dados sobre o cliente, como idade, histórico de saúde, localização e mais, o sistema de IA pode gerar uma apólice que se adapte a esses atributos individuais, em vez de fornecer uma apólice única para todos.

76. Análise preditiva e modelagem de cenários

Modelos de IA generativa podem gerar milhares de cenários potenciais a partir de tendências e dados históricos. As seguradoras podem usar esses cenários para entender possíveis resultados futuros e tomar melhores decisões.

> Aplicações de manufatura

77. Manutenção preditiva

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

À medida que esses modelos aprendem esse gerenciamento de dados, eles podem gerar previsões sobre possíveis falhas, permitindo manutenção preventiva e redução do tempo de inatividade.

Exemplo da vida real: A BlueScope colaborou com a Siemens para usar a plataforma de Manutenção Preditiva Senseye para lidar com o tempo de inatividade operacional em suas linhas de produção.

Por meio do monitoramento de máquinas baseado em IoT, a BlueScope detectou falhas de equipamentos mais cedo, o que ajudou a reduzir o desperdício de recursos e melhorar a eficiência da produção.

78. Controle de qualidade

A IA pode ajudar a melhorar os processos de controle de qualidade na manufatura. Ao aprender com imagens de produtos anteriores e identificar os defeituosos, as ferramentas de IA generativa podem gerar um model para prever se um produto recém-fabricado provavelmente está com defeito.

79. Planejamento de produção e gestão de estoque

Modelos de IA generativa podem simular vários cenários de produção, prever demanda e ajudar a otimizar os níveis de estoque. Eles podem usar dados históricos de clientes para prever a demanda, permitindo cronogramas de produção mais precisos e níveis de estoque ideais.

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Aplicações de IA generativa específicas de funções de negócio

> Aplicações de atendimento ao cliente

80. Respostas personalizadas ao cliente

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

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

Esse assistente virtual ajudou a gerenciar o aumento nas consultas de clientes, oferecendo opções de autoatendimento para perguntas comuns e encaminhando questões mais complexas para agentes humanos.

81. Suporte multilíngue ao cliente

O suporte multilíngue oferecido por ferramentas generativas de IA como o ChatGPT para atendimento ao cliente envolve o uso dos recursos de large language model do sistema para apoiar clientes que falam idiomas diferentes. Ferramentas de IA conversacional podem ser treinadas em vários idiomas e podem traduzir mensagens de um idioma para outro em tempo real.

Figura 13: Uma resposta exemplar multilíngue ao cliente gerada pelo ChatGPT.

82. Respostas rápidas a consultas e reclamações de clientes

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

Quando um cliente envia uma mensagem com uma reclamação, a ferramenta pode analisar a mensagem e fornecer uma resposta que aborde as preocupações do cliente e ofereça possíveis soluções.

Exemplo da vida real: O GenAI da ServiceNow aumentou o autoatendimento de funcionários em 14% e o autoatendimento de clientes em 10%, permitindo que os usuários encontrem respostas intuitivamente por conta própria com sua função de autoatendimento. Essa mudança reduz a carga nos help desks, permitindo que os agentes se concentrem mais em tarefas envolventes e forneçam soluções oportunas aos usuários.

A equipe de DT da ServiceNow economizou US$ 5,5 milhões anuais com esse método, com uma taxa de desvio de ITSM de 54% e o Now Support alcançando quase 20% de prevenção de casos. Essa abordagem garante resoluções rápidas e aumenta a satisfação, já que 56% dos clientes relatam experiências positivas com soluções resumidas por IA.³²

83. Criação de e-mails para clientes

Ferramentas como o ChatGPT podem criar templates de e-mail personalizados para clientes individuais usando as informações fornecidas do cliente. Ao redigir e-mails de clientes, o ChatGPT pode usar templates para criar mensagens personalizadas para as preferências e requisitos do destinatário.

Figura 14: O ChatGPT fornece um template de e-mail para um determinado problema do cliente.

84. Respondendo a avaliações de clientes

Quando um cliente deixa uma avaliação ou comentário em plataformas de avaliação online ou em seu site, o ChatGPT ou outras ferramentas podem gerar uma resposta que aborde as preocupações do cliente e ofereça possíveis soluções ou assistência.

85. Respondendo perguntas frequentes

Por exemplo, o ChatGPT pode ser treinado na página de Perguntas Frequentes ou na 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 adaptar aconselhamento financeiro, perfis de risco e estratégias de investimento usando modelos generativos que simulam resultados financeiros personalizados aos objetivos e à tolerância ao risco do usuário.

87. AP automation/processamento de faturas

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

Figura 15: Processamento de faturas com IA generativa.³³

Exemplo da vida real: O BBVA, segundo maior banco da Espanha, colaborou com a OpenAI para adquirir 3.000 licenças do ChatGPT Enterprise. O ChatGPT Enterprise, versão do ChatGPT voltada para negócios, permite que os funcionários criem “GPTs” personalizados para tarefas ou fluxos de trabalho específicos.

Funcionários do BBVA de vários departamentos, incluindo jurídico, riscos, marketing, talentos e finanças, desenvolveram mais de 2.900 GPTs. Essas ferramentas executam várias funções, como interpretar terminologia relacionada a risco, como “write-off”, e redigir respostas a consultas de clientes de varejo bancário.

O BBVA relatou que os primeiros usuários tiveram aumento de produtividade, com 80% dos usuários afirmando que as ferramentas economizam mais de duas horas por semana. No entanto, ainda há preocupações sobre impactos mensuráveis nos resultados financeiros e os desafios de dimensionar a tecnologia. A empresa destacou as dificuldades de integrar o ChatGPT Enterprise a sistemas e bancos de dados internos complexos.

O banco expandiu desde então para 3.300 licenças e planeja crescer mais em 2025.

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

> Aplicações de marketing

88. Criação de conteúdo para marketing

Ferramentas de IA generativa permitem que as empresas criem conteúdo personalizado, como descrições de produtos, publicações em redes sociais, anúncios em vídeo e campanhas de e-mail.

Um estudo de mais de três anos de pesquisa descobriu que a sinergia humano-IA é mais provável em tarefas criativas do que naquelas baseadas em decisão. Em trabalhos criativos, como criação de conteúdo, a IA complementa a criatividade humana ao lidar com tarefas repetitivas, enquanto os humanos fornecem insight e originalidade.³⁴

Por exemplo, ferramentas de IA podem gerar títulos, estruturar artigos e sugerir chamadas para ação, enquanto os profissionais de marketing refinam as mensagens e garantem a consistência da marca. Essa colaboração aumenta a eficiência sem perder o toque criativo que engaja o público.

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

Figura 16: Conteúdo gerado por IA para anunciar um novo modelo de carro elétrico usando o ChatGPT.

Exemplo da vida real: A Site Smart Marketing³⁵, uma agência de marketing digital e desenvolvimento web, enfrentava desafios para escalar a produção de conteúdo mantendo a qualidade e seguindo as diretrizes da marca. Ao colaborar com a Narrato, eles alcançaram:

• Eficiência aprimorada: Ao integrar as ferramentas de criação de conteúdo com IA da Narrato, a Site Smart reduziu o tempo de produção de conteúdo em um fator de oito. Recursos como templates de IA personalizados e configurações de voz da marca permitiram gerar conteúdo alinhado à marca desde o início.
• Redução de custos: A integração com a Narrato levou a uma redução de 80% nos custos de produção de conteúdo. Essa eficiência permitiu que a Site Smart realocasse recursos de forma mais eficaz, com foco em áreas que geram mais valor para seus clientes.
• Controle de qualidade aprimorado: A plataforma da Narrato ofereceu um espaço de trabalho centralizado com colaboração aprimorada e menos erros. A integração da IA garantiu consistência e alinhamento do conteúdo com o tom da marca, minimizando a necessidade de revisões extensas.

89. Experiência personalizada do cliente

O ChatGPT e outras ferramentas generativas semelhantes, com seu processamento de linguagem natural, podem gerar conteúdo personalizado para seus clientes com base em suas preferências, comportamento passado e dados demográficos. Isso pode ajudar a criar conteúdo direcionado que ressoe com seu público, gerando maior engajamento e taxas de conversão.

90. Pesquisa de público

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

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

Ao analisar esses dados, as ferramentas de IA generativa podem ajudar a identificar preferências, interesses e pontos problemáticos do seu público-alvo. Essas informações podem orientar suas mensagens de marketing, conteúdo e desenvolvimento de produtos.

91. Redação de descrições de produtos

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

92. Criação de pesquisas de clientes

Os profissionais de marketing podem usar pesquisas como uma ferramenta valiosa para coletar feedback e insights dos clientes, a fim de aprimorar produtos, serviços e táticas promocionais. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA generativa pode ajudar na criação de pesquisas de clientes:

• Geração de perguntas
• Organização da estrutura da pesquisa
• Tornar as pesquisas multilíngues com sua capacidade de tradução
• Análise da pesquisa

93. Geração de anúncios em vídeo ou demonstrações de produtos

As aplicações de geração de vídeo em GenAI incluem:

• Anúncios em vídeo: Com 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 compartilhamento de vídeo. Isso pode ajudar a aumentar o reconhecimento da marca e impulsionar 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 esses vídeos, as empresas podem exibir seus produtos de forma visualmente atraente, o que pode ajudar a aumentar o engajamento e as vendas.

Exemplo da vida real: A SimCorp, provedora global de soluções integradas de gestão de investimentos, colaborou com a Synthesia para aumentar a eficiência e a consistência de seu processo de produção de vídeos. Ao fazer parceria com a Synthesia, eles alcançaram:

• Produção acelerada: Usando a plataforma de criação de vídeo com IA da Synthesia, a SimCorp aumentou sua produção de vídeos em cinco vezes.
• Economia de tempo: A colaboração permitiu a criação de dois vídeos de 3 a 4 minutos em um 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 às diretrizes da SimCorp.

94. Campanhas de e-mail marketing

Usar IA generativa para e-mail marketing apoia os processos de marketing ao simplificar a automação e aumentar a personalização e a criatividade com a geração de conteúdo envolvente.

Ferramentas de IA generativa podem ser utilizadas para gerar:

• Texto de e-mail
• Linhas de assunto
• Imagens dentro do corpo do e-mail
• Chamadas para ação (CTAs).

Ferramentas de e-mail marketing com IA também podem permitir que as empresas:

• Automatizem respostas de e-mail
• Selecionem o público-alvo
• Otimizem os horários de envio de e-mails

SEO Aplicações

95. Geração de ideias de tópicos para redação de conteúdo

Ferramentas generativas como o ChatGPT podem ser usadas para gerar ideias de tópicos para SEO redação de conteúdo ao usar seus recursos 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 nas consultas de pesquisa dos usuários

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 clientes em potencial usam ao pesquisar produtos ou serviços relacionados às ofertas do site.

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

• Geração de palavras-chave: Pode gerar uma lista de palavras-chave relevantes para um tópico ou tema, analisando o contexto e a linguagem usados 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 em um futuro próximo.

Figura 17: Geração de ideias de palavras-chave para conteúdo de marketing B2B com o ChatGPT.

97. Encontrando 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 ao tópico
• Concisos e diretos, normalmente dentro do limite de 60-70 caracteres para exibição ideal nas páginas de resultados dos mecanismos 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 de intenção de pesquisa

Entender a intenção de pesquisa por trás de uma consulta é crucial para criar conteúdo que atenda com precisão e eficácia às necessidades do cliente, gerando maior engajamento e conversões.

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

Exemplo da vida real: O IA Search Grader da HubSpot³⁶foi projetado para avaliar a visibilidade e o sentimento da marca em mecanismos de busca com IA, como ChatGPT e Perplexity. Analisar como esses modelos fazem referência à marca fornece insights sobre o desempenho atual e identifica áreas de melhoria. Os principais recursos 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 percepção do público.
• Avaliação de share of voice: Mede a presença da marca em relação aos concorrentes nos resultados de busca gerados por IA para ajudar os usuários a entender sua posição no mercado.
• Relatórios: Fornece uma análise detalhada destacando os pontos fortes e fracos da marca no cenário de busca por 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. Isso pode ser útil para maximizar o SEO, pois conteúdo bem estruturado e organizado oferece uma melhor experiência ao usuário e ajuda os mecanismos de busca a entender o contexto e a relevância do conteúdo.

Figura 18: 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 da web. A meta description serve como um anúncio para a página, incentivando os usuários a clicar no link e visitar a página. Portanto, as meta descriptions são um elemento importante em 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 arquivo XML estruturado que lista todas as páginas e conteúdos de um site. Ele ajuda os mecanismos de busca a entender a estrutura e a organização de um site. O código do sitemap fornece informações sobre cada página, como sua URL, a data da última modificação e sua prioridade em relação a outras páginas do site.

O ChatGPT pode ser usado para gerar códigos de sitemap, produzindo um arquivo XML que lista todas as páginas e conteúdos de um site.

> Aplicações de RH

102. Geração de descrições de cargos

A IA generativa pode ser usada para criar descrições de cargos que reflitam com precisão as habilidades e qualificações necessárias para uma posição específica.

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

A solução também melhorou a satisfação do usuário, otimizou a eficiência operacional e permitiu a aquisição estratégica de talentos, o que resultaria em uma seleção de candidatos mais rápida e precisa.³⁷

103. Criação de perguntas de entrevista

Os departamentos de RH frequentemente precisam 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 relevantes para a posição e que avaliem as qualificações, habilidades e experiência do candidato.

Figura 19: O ChatGPT cria um conjunto de perguntas de entrevista para uma vaga de emprego.

104. Geração de materiais de integração

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

105. Suporte a funcionários com chatbots de IA

O uso de ferramentas de IA pode aumentar a satisfação dos funcionários ao simplificar o acesso à informação e automatizar processos rotineiros de RH. Esses sistemas ajudam os agentes de RH a gerenciar tarefas de forma eficiente, como:

• Responder a perguntas frequentes,
• Processar pedidos de folga,
• Gerenciar a folha de pagamento, e
• Supervisionar benefícios como plano de saúde, planos de aposentadoria e oportunidades de desenvolvimento de carreira.

Exemplo da vida real: A TheKey precisava melhorar seu processo de candidatura, que era demorado e gerava taxas de conversão mais baixas.³⁸ Processos manuais e ineficiências na contratação atrasavam a tomada de decisões e a integração com o ecossistema de contratação mais amplo.

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

Exemplo da vida real: Os agentes de RH da IBM usam uma ampla biblioteca de automação de IA conversacional pré-construída, chamada “skill-flows”. Essas automações ajudam a gerenciar tarefas complexas de RH, garantindo a conformidade com regulamentos e políticas da empresa. Também oferecem aos funcionários uma experiência de chat de autoatendimento com linguagem natural.³⁹

106. Aumento da produtividade no local de trabalho

Grandes empresas enfrentam um desafio persistente na otimização do tempo dos trabalhadores do conhecimento, pois um esforço significativo é gasto em tarefas rotineiras, como preparação de e-mails e reuniões, em vez de responsabilidades principais.

Um experimento de campo de seis meses usando o Microsoft 365 Copilot demonstrou que a IA generativa pode reduzir o tempo gasto em e-mails em 25%, acelerar a conclusão de documentos e aumentar o tempo de foco, tudo sem interromper os fluxos de trabalho das equipes 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 ressaltando a necessidade de mudanças organizacionais mais amplas para realizar a transformação total impulsionada pela IA.⁴⁰

> Aplicações de cadeia de suprimentos e compras

107. Previsão de demanda e gestão da cadeia de suprimentos

A IA generativa pode ajudar as empresas a prever a demanda por produtos e serviços específicos para otimizar suas operações de cadeia de suprimentos. Isso pode ajudar as empresas a reduzir custos de estoque, melhorar os prazos de atendimento de pedidos e reduzir desperdícios e excesso de estoque.

Explore como a IA generativa transforma as operações da cadeia de suprimentos, prevendo demanda e otimizando processos.

Exemplo da vida real: Uma empresa líder em serviços farmacêuticos que atua nas Américas, Europa e Ásia-Pacífico enfrentou desafios recorrentes para alinhar a demanda dos clientes com as entregas dos fornecedores. Sua previsão interna dependia de modelos estatísticos que não consideravam mudanças sazonais de demanda ou lançamentos de produtos. Essa visibilidade limitada criou falta de estoque em 25 locais e reduziu o desempenho geral da cadeia de suprimentos.

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

• Aumento de 47% na precisão da previsão.
• Redução de 14% no estoque disponível.
• Melhoria de 34% no giro de estoque.
• Redução significativa nos cancelamentos de pedidos de pacientes devido à disponibilidade do produto.⁴¹

108. Gestão de estoque com chatbots de IA

Os chatbots de IA podem gerenciar processos de compras automatizando tarefas como monitorar níveis de estoque, fazer novos pedidos e rastrear pedidos em tempo real. Eles também melhoram a tomada de decisões por meio de previsão de demanda, categorização de produtos e fornecimento de atualizações de estoque em tempo real. Aqui estão os benefícios de usar chatbots de IA para gestão de estoque:

• Compras automatizadas: Os chatbots de IA podem fazer novos pedidos automaticamente com base em limites de estoque.
• Rastreamento de estoque: Fornecem atualizações em tempo real sobre níveis de estoque e status de pedidos.
• Suporte ao cliente: Tratam de consultas sobre disponibilidade de produtos e detalhes de pedidos.
• Categorização aprimorada: Usam aprendizado de máquina para classificar e sugerir melhor os produtos.

109. Transporte e roteirização

A IA generativa pode melhorar muito o transporte e a roteirização na gestão da cadeia de suprimentos. Ao processar grandes volumes de dados de várias fontes, ela pode criar planos de transporte otimizados, economizando tempo e aumentando a eficiência logística.

Os principais benefícios incluem:

• Planejamento de rotas econômico e entregas no prazo.
• Gestão mais inteligente de veículos e frotas, com melhor uso de recursos e menos desgaste.
• Roteirização adaptativa que responde a interrupções e atrasos.

Exemplos da vida real:

O sistema ORION da UPS economizou mais de 10 milhões de galões de combustível por ano, melhorando o desempenho de entregas no prazo.⁴²

A DHL teve um aumento de 15% nas entregas no prazo e uma redução de 20% nos atrasos de envio usando sua plataforma MySupplyChain com IA.⁴³

> Aplicações jurídicas

110. Geração de contratos

A IA generativa pode gerar contratos com base em templates e critérios predefinidos. Isso pode economizar tempo e esforço dos departamentos de compras e ajudar a garantir consistência e precisão na linguagem contratual.

Exemplo da vida real: A Orangetheory trabalhou com a Ironclad para automatizar seus processos de gestão de contratos e usar o IA Assist para gerenciar mais de 1.000 templates de contrato em sua rede de franquias.

Essa colaboração reduziu os prazos do projeto de seis meses para três e melhorou a experiência do cliente com soluções de contrato digital.

111. Conformidade contratual

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

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

112. Chatbots jurídicos

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

Eles também podem direcionar os usuários aos recursos certos, como serviços de assistência jurídica ou portais governamentais, com base na questão em questão. Ao automatizar o suporte jurídico inicial, os chatbots com IA tornam a assistência jurídica mais acessível, especialmente para pessoas que podem enfrentar barreiras de custo ou acessibilidade.

113. Governança de IA e automação de conformidade

As organizações estão implantando ferramentas de governança de IA para relatórios regulatórios, auditoria de modelos e explicabilidade.

As aplicações incluem:

• Geração de documentos de políticas e conformidade
• Avaliação de riscos de IA e detecção de viés
• Trilha de auditoria e resumos de decisão explicáveis

Exemplo da vida real: A Credo IA oferece recursos 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 nuvem pública, nuvem privada e auto-hospedada, a plataforma permite que as organizações mantenham transparência, conformidade regulatória e responsabilidade ao longo do ciclo de vida da IA.⁴⁴

> 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. Esses vídeos de vendas personalizados permitem que os representantes de vendas abordem metas de vendas individualmente, aumentem o relacionamento pessoal com os clientes e gerem mais leads.

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

A plataforma também permitiu que a Xerox localizasse materiais de treinamento para sua força de trabalho global, melhorando o engajamento e a retenção de conhecimento de mais de 1.000 representantes de vendas.

115. Coaching de vendas

IA generativa pode ser usada para fornecer coaching de vendas personalizado a representantes individuais, com base em seus dados de desempenho e estilo de aprendizado. Isso pode ajudar as equipes de vendas a melhorar suas habilidades 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 equipes de vendas podem otimizar seu pipeline e alocar recursos de forma mais eficaz.

117. Identificação e qualificação de leads

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

> Aplicações de auditoria

118. Automação de relatórios de auditoria

Processos manuais, como relatórios, podem ser demorados e propensos a erros. Modelos generativos como o ChatGPT podem ajudar os auditores a automatizar tarefas repetitivas, como burocracia e relatórios. Especificamente, podem produzir relatórios padronizados (como a figura abaixo) que oferecem consistência na apresentação das descobertas.

Figura 20: Geração de relatórios de auditoria com o ChatGPT da OpenAI.

Exemplo da vida real: A KPMG colaborou com a MindBridge para usar IA na análise de dados financeiros e automatizar processos de auditoria.

Essa parceria aumentou a precisão e a eficiência das auditorias ao usar IA para detectar anomalias e sinalizar transações arriscadas. Isso permitiu que a KPMG fornecesse insights financeiros mais confiáveis a seus clientes.

119. Análise de dados de documentos

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

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

• Realização de cálculos
• Agregações
• Comparações de datasets

120. Monitoramento de riscos em tempo real

Ferramentas de IA generativa também podem ser úteis no monitoramento de riscos em tempo real. Os auditores interagem com o model para explorar as operações da organização, medidas de controle e contexto de negócios.

O ChatGPT, por exemplo, pode ajudar os auditores a avaliar níveis de risco, identificar áreas prioritárias para investigação adicional e obter insights sobre possíveis perigos.

121. Reconhecimento de padrões e detecção de anomalias

A IA generativa pode ajudar os auditores a identificar e sinalizar anormalidades de auditoria para exame adicional. Quando incorporadas corretamente à avaliação humana, as ferramentas de IA generativa podem ser úteis na identificação de possíveis fraudes e no aprimoramento das funções de auditoria interna.

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

122. Treinamento de auditores

Em auditoria, o ChatGPT pode treinar auditores oferecendo conhecimento, explicações e exemplos relevantes para seus trabalhos. Ele pode oferecer materiais educacionais como:

• Conhecimento conceitual
• Estudos de caso

> Aplicações de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D)

123. Colaboração em equipe para equipes de P&D

A IA generativa pode funcionar como uma companheira colaborativa na tomada de decisões de alto nível e na resolução de problemas. Ao oferecer sugestões, avaliar compensações e sintetizar conhecimento entre domínios, as ferramentas de IA podem aprimorar o trabalho em equipe interdisciplinar.

Exemplo da vida real: Um estudo foi realizado com 776 profissionais da Procter & Gamble para avaliar o impacto da IA, especificamente do GPT-4, no trabalho em equipe e no desempenho individual em tarefas de desenvolvimento de produtos.⁴⁵As principais descobertas do estudo incluem:

• Aprimoramento de desempenho: Indivíduos auxiliados por IA tiveram desempenho equivalente ao de equipes tradicionais de duas pessoas sem IA, indicando que a IA pode replicar os benefícios da colaboração humana. As equipes que usaram IA apresentaram os maiores níveis de desempenho, principalmente na produção de soluções de alta qualidade.
• Integração de conhecimentos: A assistência da IA permitiu que profissionais comerciais e de P&D desenvolvessem soluções equilibradas que integraram perspectivas técnicas e de mercado, efetivamente rompendo os silos tradicionais de especialização.
• Ganhos de eficiência: Os participantes que usaram IA concluíram as tarefas 12-16% mais rápido do que aqueles sem IA, além de gerarem soluções mais detalhadas e extensas.
• Impacto emocional: Usuários de IA relataram aumento de emoções positivas, como empolgação e entusiasmo, e diminuição de sentimentos negativos, como ansiedade e frustração, em comparação com seus colegas que não usaram IA.

124. IA generativa na pesquisa de IA

À medida que a demanda por recursos generativos aumenta, os pesquisadores estão explorando novas inovações arquiteturais e métodos de treinamento para melhorar eficiência, escalabilidade e desempenho.

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

Exemplo da vida real:

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

O ReN introduz um mecanismo de retenção que substitui a atenção tradicional, oferecendo complexidade linear de tempo e memória para maior eficiência em sequências longas. Ele combina as vantagens de memória dos modelos recorrentes com as capacidades de treinamento paralelo dos Transformers por meio de um método conhecido como decomposição linear recorrente.

Os resultados experimentais mostram que o ReN iguala ou supera o desempenho dos Transformers em benchmarks importantes, ao mesmo tempo que permite inferência mais rápida e menor consumo de recursos.⁴⁶

> Aplicações de produtividade e automação

125. Agentes de fluxo de trabalho com IA

Agentes de IA podem executar 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
• Follow-ups automatizados de reuniões
• Orquestração de fluxos de trabalho entre ferramentas corporativas

Por exemplo, avaliamos ferramentas de Excel com IA para analisar precisão, recursos e preços. Aqui estão alguns resultados:

• Claude Max: Oferece a maior precisão e a experiência mais amigável.
• R2 Copilot: Tem bom desempenho em tarefas básicas, mas enfrenta dificuldades com cálculos mais complexos.
• Quadratic: Destaca-se por seus poderosos recursos de visualização e capacidades de codificação em Python e PHP.
• Tryshortcut: Fornece explicações completas e funções analíticas, sendo ideal para modelagem financeira.
• GPTExcel: Destaca-se no suporte a vários idiomas, sendo adequado para equipes 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},
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  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.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University 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, cobrindo models de IA, infraestrutura de IA, governança de IA e aplicações empresariais de IA. Sua pesquisa se concentra principalmente no uso de IA em marketing, saúde, cadeias de suprimentos e sustentabilidade.
Ela trabalhou anteriormente 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

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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

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Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

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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

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