A inteligência artificial (IA) já pode ser considerada uma revolução amplamente adotada por diferentes setores da economia. Um estudo recente da McKinsey & Company, intitulado “The State of AI in Early 2024: Gen AI Adoption Spikes and Starts to Generate Value”, revela que 65% das empresas afirmaram ter utilizado a tecnologia de forma consistente em pelo menos uma área do negócio no último ano, um sinal claro de que a IA deixou de ser tendência para se tornar realidade.

Machine Learning

O Machine Learning é uma das engrenagens centrais dessa revolução. Trata-se de um método computacional que permite aos sistemas aprenderem a executar tarefas com base na análise de dados estruturados, como planilhas e banco de dados.

Em vez de depender de instruções pré-definidas, a tecnologia utiliza modelos matemáticos e estatísticos para reconhecer padrões, prever comportamentos e tomar decisões com mais precisão.

Dentro desse campo, o aprendizado da IA pode acontecer de duas formas principais. A primeira é o aprendizado supervisionado, amplamente utilizado em tarefas de classificação.

Nesse modelo, o sistema é treinado com dados previamente rotulados, o que o ajuda a identificar padrões e realizar previsões com maior precisão.

No mercado financeiro, por exemplo, é possível analisar perfis para concessão de crédito e previsão de fraudes.

Já no mercado imobiliário, a tecnologia permite estimar o valor de imóveis com base em características semelhantes, como localização, tamanho ou padrão de construção.

A segunda abordagem é o aprendizado não supervisionado, no qual os dados são agrupados sem rótulos pré-definidos.

Aqui, o objetivo é identificar estruturas ocultas ou padrões dentro dos dados. Um bom exemplo é o varejo, que utiliza esse método para realizar segmentações mais precisas de clientes com base em hábitos de compra.

Em telecomunicações, por sua vez, a técnica pode ser aplicada para detectar perfis de uso entre os consumidores, ajudando a antecipar demandas, criar ofertas personalizadas e até reduzir taxas de cancelamento de serviços.

Deep Learning

Resumidamente, o Deep Learning é uma subárea mais avançada da IA baseada em redes neurais profundas, estruturas inspiradas no funcionamento do cérebro humano.

Por isso, a tecnologia é muito utilizada para resolver problemas complexos, como reconhecimento de padrões em imagens, sons e textos.

O aprendizado no Deep Learning pode ocorrer de forma supervisionada ou não supervisionada, mas um dos métodos mais característicos é o aprendizado por reforço.

Nesse modelo, o sistema aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou punições a cada ação tomada.

É como “educar” uma IA a agir de forma autônoma e a adaptar seu comportamento com base nos resultados obtidos. Essa abordagem é amplamente utilizada em jogos, simulações e robótica.

Entre as aplicações mais importantes do Deep Learning está o processamento de linguagem natural, essencial para análises comportamentais em plataformas como e-commerces, por exemplo, ao interpretar avaliações de clientes com precisão. Outro campo de destaque é a visão computacional.

Na área da saúde, a tecnologia tem ajudado médicos a identificar anomalias em exames de imagem, como radiografias e tomografias, contribuindo para diagnósticos mais precoces e assertivos de doenças como o câncer.

Para onde vamos?

Fica claro que o Machine Learning e o Deep Learning ajudam a explicar o porquê a IA alcançou o patamar de protagonismo que vemos hoje.

Essas duas vertentes são fundamentais para compreender como a IA consegue personalizar serviços, automatizar processos e, principalmente, transformar a forma como vivemos e trabalhamos.

Os grandes modelos de linguagem, como o Chat GPT, Gemini, Claude, DeepSeek e outros, são os principais expoentes da chamada IA generativa, e prova viva desse avanço.

Presentes em praticamente todos os setores, esses modelos são capazes de executar uma variedade de tarefas com agilidade e precisão. E isso só é possível porque se apoiam em Deep Learning e utilizam o aprendizado por reforço, o que permite evoluir continuamente.

É por isso que entender esses dois conceitos é essencial para conectar o passado, o presente e o futuro da tecnologia.

A IA já não é mais uma promessa distante: ela é realidade e, mais do que isso, uma aliada estratégica para que empresas e indivíduos alcancem seus objetivos de forma eficiente.

No fim do dia, inovação só faz sentido quando gera impacto real no cotidiano. E é justamente essa entrega que o Machine Learning e o Deep Learning tornam possível.