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Benefícios e aplicações da IA

Os potenciais benefícios da IA para ajudar a humanidade são muitos.

A maioria dos especialistas acredita que tais benefícios superam os riscos do uso da tecnologia.

Fonte da Imagem - Artigo de Hardik Deshmukh

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A Inteligência Artificial (IA) tem se consolidado como uma ferramenta transformadora em múltiplos campos do conhecimento e setores da sociedade. Nos últimos anos, avanços em aprendizado de máquina e redes neurais profundas proporcionaram sistemas capazes de desempenhar tarefas complexas com rapidez e precisão notáveis. Diferentemente de abordagens tradicionais de software, que seguem instruções explícitas, sistemas de IA podem aprender padrões a partir de dados, permitindo soluções inovadoras para problemas antes intransponíveis. 

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Considerando o estágio atual da tecnologia, quais são os principais benefícios percebidos na IA?

Principais impactos positivos da IA 

Um artigo da Nature (Abril 2025) revela que mais da metade dos 4.260 especialistas em inteligência artificial que participaram de uma pesquisa global acredita que os benefícios da tecnologia superam seus riscos.  Entre as projeções mais otimistas, destacam-se a ampliação do acesso à educação, a maior eficiência no trabalho e a expansão dos serviços de saúde.

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Crédito das imagens: Will AI improve your life? Here’s what 4,000 researchers think, Nature. 

Por outro lado, quando perguntados sobre os riscos ou impactos negativos que a IA pode trazer, os cientistas demonstram preocupação com o uso da IA para disseminar desinformação (fake news) EM PRIMEIRO LUGAR, seguido pelo uso indevido de dados pessoais (violação de privacidade) e o uso da IA em ataques cibernéticos. 

Veja informações sobre os diferentes riscos da IA.​

​Reunimos a seguir exemplos positivos, benéficos e produtivos do uso da IA em diferentes áreas do conhecimento. Os exemplos ilustram como a IA vem contribuindo para avanços científicos, aumento de eficiência, melhoria de serviços e resolução de desafios complexos.

 

Dada a incrível velocidade da evolução e adoção da IA, não há como manter uma lista completa e atualizada dos benefícios da IA para a humanidadede em todos os contextos de aplicação, de modo que selecionamos apenas alguns exemplos em 12 domínios diferentes (curadoria pelo autor). 

1. Pesquisa científica

A IA tem sido uma aliada poderosa na pesquisa científica, auxiliando pesquisadores a lidar com volumes massivos de dados, a identificar padrões complexos e a acelerar descobertas.  Diferentes áreas da ciência já incorporaram métodos de IA para impulsionar avanços que seriam difíceis ou demorados de obter apenas com métodos tradicionais, ampliando assim as fronteiras do conhecimento humano. 

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Duas áreas onde o uso da IA tem rendido frutos espetaculares são a biologia molecular e bioquímica.

1.1. Biologia, genética, bioquímica e química

Crédito de Imagem - AlphaFold - Google DeepMind​

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Biologia molecular e bioquímica

Em 2020, o sistema AlphaFold, desenvolvido pelo DeepMind, conseguiu prever com alta precisão a forma tridimensional de proteínas a partir de suas sequências de aminoácido. Esta conquista foi aclamada como um dos maiores avanços da IA em ciência, resolvendo um problema de décadas conhecido como o “problema do dobramento de proteínas”. A capacidade de prever estruturas proteicas acelerou a pesquisa molecular e abriu caminho para o desenho de novas proteínas e fármacos. O AlphaFold provou ser tão eficaz que foi eleito “Quebra de Paradigma do Ano” pela revista Science, e hoje suas predições estruturais estão disponíveis em um banco de dados público, servindo a pesquisadores no mundo todo no entendimento de funções biológicas e no desenvolvimento de medicamentos.

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Outra aplicação promissora da IA está na descoberta de novos fármacos e compostos químicos. Algoritmos de aprendizado profundo conseguem explorar gigantescos espaços de combinações moleculares em busca de substâncias com propriedades terapêuticas desejadas. A IA tem potencial para acelerar a inovação na química medicinal, encontrando em dias ou semanas candidatos a fármacos que poderiam levar anos de pesquisa convencional. 

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Química

Há diversas áreas na química onde a IA e Machine Learning podem ser úteis. Por exemplo, sistemas de IA podem otimizar processos de síntese química, encontrando as melhores rotas de reação e condições para produzir compostos de maneira mais eficiente e com menor custo. De forma semelhante, redes neurais geradoras vêm sendo empregadas para propor novas moléculas com determinadas características, seja para materiais com propriedades específicas ou enzimas artificiais para biotecnologia.

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Genética

No campo da genética, a IA auxilia na interpretação de genomas e na compreensão de doenças hereditárias. Ferramentas de aprendizado de máquina são capazes de identificar padrões em variantes genéticas associados a determinadas condições de saúde, ajudando a filtrar mutações potencialmente patogênicas. Por exemplo,

  • Modelos recentes de IA (como o AlphaMissense do Google DeepMind) podem prever com boa acurácia se uma mutação específica em um gene provavelmente causará doença ou será benigna, analisando milhões de mutações conhecidas. 

  • Na bioquímica computacional, a IA tem sido usada para projetar novas proteínas e enzimas. Após o sucesso do AlphaFold em prever estruturas, os pesquisadores inverteram o problema e passaram a usar a IA para propor sequências de aminoácidos que se dobram em formas desejadas. Já existem algoritmos capazes de sugerir proteínas inéditas, não encontradas na natureza, projetadas para se ligar a certos alvos moleculares ou catalisar reações químicas de interesse​

  • ​A IA pode ajudar a melhorar a precisão das técnicas de edição genética, como o CRISPR-Cas9, identificando os melhores locais para edição no genoma e minimizando os efeitos colaterais fora do alvo.

1.2. Medicina e saúde

A inteligência artificial (IA) está revolucionando a medicina de várias maneiras, oferecendo suporte em diagnósticos, tratamentos, gestão de dados e pesquisa médica.​  Algoritmos de visão computacional treinados com milhares de exames conseguem detectar sinais sutis de doenças em raios X, tomografias, ressonâncias ou lâminas de biópsia, muitas vezes com acurácia comparável ou superior à de especialistas humanos. 

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Diagnósticos por imagem

IA pode analisar imagens de raios-X, tomografias, ressonâncias magnéticas e mamografias para detectar anomalias e doenças como câncer, doenças cardíacas e fraturas com alta precisão. Em um estudo publicado, um modelo de IA foi capaz de identificar tumores mamários em imagens de mamografia com taxa de acerto superior à de radiologistas experientes, reduzindo tanto os falsos-negativos quanto os falsos-positivos em exames de pacientes dos EUA e do Reino Unido.

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Diagnóstico auxiliado por algoritmos

Outra contribuição valiosa da IA na saúde é no diagnóstico auxiliado por algoritmos para várias outras condições. Apenas com base em imagens da retina, a IA também pode avaliar os riscos das pessoas desenvolverem diversos tipos de doenças, como doenças oculares, falhas cardíacas ou Doença de Parkinson.

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Monitoração em ​UTIs e Homecare

  • Em centros de emergência, modelos preditivos de IA conseguem monitorar sinais vitais de pacientes internados e alertar a equipe para riscos de deterioração clínica, como sepse ou choque iminente, antecipando-se aos métodos tradicionais e potencialmente salvando vidas por permitir intervenções mais precoces.

  • ​No homecare,  já ocorre o uso de sensores integrados com Apps para monitoramento de biomarcadores (por exemplo, para monitorar o nível de glicose).

 

Modelagem Preditiva de Epidemias

A IA também foi útil em crises sanitárias recentes. Durante a pandemia de COVID-19, ferramentas de IA contribuíram tanto no front médico quanto no epidemiológico. De modo geral, a IA pode analisar dados de saúde pública, mobilidade e clima para prever surtos de doenças infecciosas e ajudar na implementação de medidas preventivas.

  • A plataforma canadense BlueDot ficou conhecida por ter sido uma das primeiras a soar o alarme sobre um surto incomum de pneumonia em Wuhan, na China, no final de 2019, prevendo a disseminação do COVID-19 dias antes de os órgãos internacionais fazerem comunicados formais.

  • Algoritmos de análise de tomografias de pulmão ajudaram radiologistas a distinguir casos de COVID-19 de outras pneumonias em poucos segundos, agilizando diagnósticos em hospitais sobrecarregados. 

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Robótica laboratorial e cirúrgica

  • Robôs inteligentes de laboratório podem conduzir sínteses químicas e testes biológicos de forma autônoma, aprendendo com os resultados para propor novos experimentos – um paradigma conhecido como “laboratório autônomo”, que tem o potencial de acelerar pesquisas em medicina e outras ciências.

  • Sistemas de robôs cirúrgicos como o Da Vinci Surgical System utilizam IA para ajudar cirurgiões a realizar procedimentos complexos com maior precisão e controle.

  • A IA também pode fornecer orientação em tempo real durante cirurgias. Por exemplo, algoritmos de visão computacional permitem que um robô identifique estruturas anatômicas em tempo real durante uma operação, servindo como uma assistência adicional ao cirurgião (como um “GPS cirúrgico”). 

  • Há protótipos de robôs que suturam tecidos ou realizam determinadas tarefas cirúrgicas de forma automatizada sob supervisão humana, o que no futuro pode democratizar o acesso a procedimentos de alta complexidade onde especialistas humanos são escassos.

1.3. Física e astronomia

Em física e astronomia, campos nos quais frequentemente lidamos com fenômenos complexos e volumes gigantescos de dados, a IA tem ajudado na descoberta científica e na automação de experimentos.

  • Há um exemplo notável de uso de inteligência artificial (IA) na astronomia observacional para a identificação de exoplanetas: a descoberta do Kepler-90i, o oitavo planeta orbitando a estrela Kepler-90, localizada a cerca de 2.545 anos-luz da Terra.  Com essa descoberta, o sistema Kepler-90 igualou-se ao nosso Sistema Solar em número de planetas conhecidos. Algoritmos de IA têm sido treinados para vasculhar os catálogos de missões espaciais (como Kepler e TESS) e reconhecer padrões de trânsito correspondentes a exoplanetas, muitas vezes encontrando sinais que passaram despercebidos.

  • Na física experimental, a IA contribui para o controle e a interpretação de experimentos complexos. Um notável avanço ocorreu na pesquisa de fusão nuclear controlada, que busca reproduzir na Terra a geração de energia pelo mesmo processo que alimenta o Sol.. Em 2022, pesquisadores do Swiss Plasma Center em parceria com o DeepMind desenvolveram um sistema de aprendizado por reforço profundo capaz de controlar plasma de forma autônoma. O algoritmo aprendeu a ajustar 19 bobinas magnéticas em tempo real para manter e moldar o plasma, o que está longe de ser um aprendizado trivial.

  • A IA pode prever as propriedades de novos materiais com base em sua composição química e estrutura. Isso acelera o desenvolvimento de materiais com propriedades desejadas para aplicações específicas, como supercondutores ou materiais de alta resistência. Em 2023, uma equipe multidisciplinar do APL (Johns Hopkins Applied Physics Laboratory) utilizou IA para descobrir um novo supercondutor.  Desenvolvido pelo Google DeepMind, o GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) é um programa de IA que previu mais de 2 milhões de novas estruturas cristalinas, incluindo 380.000 materiais estáveis. Essa descoberta representa um avanço significativo na ciência dos materiais.

  • Em experimentos de física de partículas, como os conduzidos no Large Hadron Collider (LHC), a IA ajuda a analisar os enormes volumes de dados gerados para identificar eventos de interesse e descobrir novas partículas subatômicas. A IA permite ganhar sensibilidade, peneirando eventos raríssimos do ruído de fundo, o que pode ser crucial para futuras descobertas em física de altas energias.

1.4. Matemática

À primeira vista, a matemática pura pode parecer um domínio difícil para aplicações de IA, já que lida com conceitos muito abstratos e dedução lógica rigorosa. No entanto, mesmo nessa área a IA tem se mostrado uma ferramenta valiosa para conjecturar padrões, auxiliar em demonstrações e descobrir novos resultados. A Google DeepMind está envolvida em muitos exemplos.

  • Pesquisadores das universidades de Oxford e Sydney, em parceria com a Google DeepMind, usaram algoritmos de machine learning para encontrar conexões inesperadas em duas áreas distintas da matemática – teoria dos nós e teoria da representação – e, a partir dessas sugestões, conseguiram formular e demonstrar teoremas inéditos.​

  • O modelo AlphaGeometry 2 da Google DeepMind já demonstrou desempenho em matemática. O AlphaGeometry2 resolveu 88% dos problemas de geometria da Olimpíada Internacional de Matemática (IMO) dos últimos 25 anos, superando a média dos medalhistas de ouro humanos. 

  • O modelo GPT-4 Turbo da OpenAI obteve 84% de acertos no MATH, um teste com mais de 10 mil problemas matemáticos de competição, aproximando-se do nível de um tri-campeão olímpico de matemática (90%)​. 

  • Outra contribuição relevante da IA à matemática vem na otimização de algoritmos. Em 2022, pesquisadores da Google DeepMind revelaram o AlphaTensor, um agente de aprendizado por reforço projetado para descobrir algoritmos mais eficientes de multiplicação de matrizes. A multiplicação de matrizes é uma operação fundamental que aparece em inúmeros cálculos científicos e de engenharia, Desde 1969, sabia-se que era possível multiplicar duas matrizes 4x4 com 49 multiplicações (algoritmo de Strassen), mas não se conhecia método melhor. O AlphaTensor descobriu um algoritmo que realiza a mesma tarefa usando apenas 47 multiplicações, quebrando um recorde de meio século. Essa descoberta não apenas é teoricamente notável, como também tem implicações práticas: algoritmos de multiplicação de matrizes mais rápidos aceleram tudo, desde processamento de imagens até treinos de redes neurais. 

  • A Universidade de Cornell criou um centro (SciAI Center) para uso da IA em novas descobertas científicas, utilizando a matemática (por exemplo, equações diferenciais) como linguagem comum entre os humanos e a IA. 

  • No campo da matemática computacional e assistentes de prova (theorem provers), novos modelos de linguagem treinados em grandes bases de demonstrações (como o AlphaProof da Google DeepMind) estão aprendendo a sugerir passos lógicos em provas formais, completando lacunas ou até gerando demonstrações inteiras para certas proposições. Durante a Olimpíada Internacional de Matemática (IMO) de 2024, o AlphaProof resolveu dois problemas de álgebra e um de teoria dos números, incluindo o problema mais difícil da competição, que apenas cinco participantes humanos conseguiram resolver. O sistema alcançou uma pontuação de 28 em 42, equivalente a uma medalha de prata. Isso não é apenas interpretação de linguagem, é pura matemática, é incrível que um modelo de IA já tenha um desempenho tão bom.  

1.5. Meteorologia

A previsão do tempo e a climatologia também estão sendo revolucionadas pela IA. Modelos tradicionais de previsão meteorológica dependem de equações físicas complexas e demandam enorme poder computacional para simular a dinâmica da atmosfera. Enquanto essas simulações numéricas continuam essenciais, a IA tem se mostrado particularmente útil em previsões de curtíssimo prazo (nowcasting), fornecendo alertas mais rápidos para eventos localizados.

2. Cybersecurity

A IA pode ajudar na defesa cibernética (embora exista também o outro lado da moeda, com o emprego de IA para realizar ataques cibernéticos, além da questão dos ataques feitos nas infraestruturas que suportam os próprios sistemas de IA). Aqui estão alguns exemplos de como a IA pode ser utilizada para defender sistemas e infraestruturas críticas contra ameaças cibernéticas, elevando a capacidade de detecção e resposta a ataques.

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  • Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) e Sistemas de Prevenção de Intrusão (IPS): A IA pode analisar tráfego de rede em tempo real, identificando padrões que indicam possíveis ataques. Algoritmos de aprendizado de máquina podem detectar comportamentos anômalos que desviam do padrão normal, sinalizando potenciais ameaças.

  • Análise Comportamental de Usuários e Entidades (UEBA): Ferramentas de IA monitoram atividades dos usuários e entidades dentro de uma rede, detectando comportamentos atípicos que possam indicar comprometimento interno ou ataques de usuários internos.

  • Detecção de fraudes: Algoritmos que detectam anomalias em séries de dados têm sido muito úteis na detecção de fraudes em cartões de crédito. A Visa, por exemplo, relatou ter impedido cerca de US$ 40 bilhões em transações fraudulentas em um único ano fiscal graças a modelos de IA de detecção de fraudes, quase o dobro do ano anterior

  • Detecção de Phishing em Tempo Real: Ferramentas de IA podem analisar emails e sites em tempo real para identificar tentativas de phishing. Isso inclui o reconhecimento de padrões de linguagem e layouts típicos de emails de phishing e páginas falsas de login. O Gmail, por exemplo, emprega modelos de IA que bloqueiam mais de 99,9% das mensagens de spam e phishing de forma proativa, protegendo milhões de usuários de possíveis golpes. 

  • Análise de URLs Maliciosas: Algoritmos de IA podem verificar URLs para identificar se são maliciosas, ajudando a bloquear sites perigosos antes que os usuários possam interagir com eles.

  • Automatização da Resposta a Incidentes: IA pode ajudar na identificação e resposta rápida a incidentes de segurança, automatizando processos como isolamento de sistemas comprometidos, bloqueio de IPs maliciosos e execução de scripts de mitigação.

  • Biometria Avançada: Sistemas de IA podem melhorar a precisão e segurança de métodos de autenticação biométrica, como reconhecimento facial e de voz, reduzindo a chance de falsos positivos e falsos negativos.

  • Detecção de vulnerabilidades em software: Outro uso benéfico da IA é na análise de vulnerabilidades de software. A IA pode vasculhar automaticamente o código-fonte de programas em busca de padrões que sugiram falhas de segurança, como buffer overflows ou uso inseguro de funções. Alguns algoritmos aprendem (a partir de repositórios de códigos já corrigidos) quais trechos de código eram vulneráveis e conseguem apontar trechos similares em outros softwares.

  • Resposta à incidentes cibernéticos: Na resposta a incidentes, a IA agiliza a correlação de eventos e a tomada de decisão. Já estão disponíveis plataformas de machine learning que consolidam alertas de múltiplas fontes (logs de firewall, detecções de antivírus, tráfego de rede) e tentam priorizar no meio de milhões de eventos os verdadeiros incidentes que requerem atenção humana, com baixo número de faltos positivos e falsos negativos. Além disso, respostas automatizadas baseadas em IA podem executar playbooks de mitigação – como bloquear um endereço IP em todos os firewalls ou desconectar uma máquina infectada da rede – sem precisar esperar por intervenção humana, diminuindo o intervalo entre detecção e contenção para praticamente zero.  

  • A IA pode ajudar no combate à desinformação e Fake News, e na moderação de conteúdo na Internet e redes sociais. Aqui também temos o outro lado da moeda - a IA também é utilizada para disseminar Fake News, discursos de ódio, vídeos manipulados altamente realistas (deep fakes) e impulsionar outras formas de manipulação social que representam sério risco para reputações pessoais e para as democracias em escala global). 

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Vale ressaltar que os hackers também estão adotando IA para aprimorar ataques (como gerar malware polimórfico ou phishing mais convincente), configurando uma espécie de “corrida armamentista” digital.

3. Indústria e logística

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A inteligência artificial (IA) tem sido uma força transformadora na indústria e na logística, proporcionando uma série de benefícios significativos. O conceito de "Indústria 4.0" tem na IA um de seus pilares, abrangendo a integração de sensores, robótica e análise de dados em fábricas e cadeias de suprimentos altamente automatizadas. 

Aqui estão alguns exemplos:

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  • Otimização de Rotas: Empresas como a UPS utilizam algoritmos de IA para otimizar suas rotas de entrega, economizando milhões de dólares em custos operacionais. Isso ajuda a reduzir custos de combustível, tempo de viagem e emissões de carbono. Para uma empresa com centenas de caminhões, mesmo uma redução de 5-10% na distância total percorrida representa milhões em economia anual de combustível e manutenção, além de reduzir emissões de carbono.

  •  Gestão de Estoques: Sistemas de IA podem prever a demanda com maior precisão, ajudando as empresas a manter níveis de estoque ideais. Isso minimiza o risco de excessos ou faltas de produtos. Por exemplo, a Amazon usa IA para gerenciar seus gigantescos armazéns, garantindo que os produtos estejam disponíveis quando e onde os clientes precisam.

  • Manutenção Preditiva: A IA pode monitorar o desempenho de máquinas através de sensores que coletam dados contínuos (vibração, temperatura, consumo de energia, etc.) e algoritmos que analisam estes sinais, e assim prever falhas antes que elas ocorram permitindo a manutenção preventiva. Isso reduz o tempo de inatividade e os custos de reparo. 

  • Controle de Qualidade: Câmeras de alta resolução inspecionando peças e produtos finais, associadas a algoritmos de visão computacional, conseguem identificar defeitos minúsculos em velocidade muito superior à de inspetores humanos. Por exemplo, em linhas de produção de eletrônicos, a IA pode detectar instantaneamente uma solda defeituosa em uma placa de circuito de um smartphone, separando o item para retrabalho antes que chegue ao cliente.

  • Automatização de Armazéns: Robôs inteligentes e sistemas automatizados, controlados por IA, podem melhorar significativamente a eficiência dos armazéns. Eles são capazes de organizar e recuperar itens com mais rapidez e precisão do que os humanos. Algoritmos determinam a melhor alocação dos produtos nas prateleiras (colocando itens frequentemente comprados juntos próximos entre si, ou posicionando produtos de alta saída em locais de acesso mais rápido), acelerando o processo de separação de pedidos. Robôs autônomos de armazém – como os utilizados pela Amazon – são coordenados por sistemas de IA que orquestram suas rotas pelo depósito evitando congestionamentos. O resultado são tempos de processamento de pedidos muito menores. 

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Outros benefícios

  • Execução precisa de tarefas monótonas e repetitivas por robos , com menor taxa de erros.

  • Melhoria de processos e fluxos de trabalho (workflows) em diferentes setores.

  • Operação 24 x 7 sem interrupções ou perda de desempenho. Ganho de produtividade em diversos setores da economia, gerando valor (como este "valor" adicionado será distribuído entre os humanos é outra história).

  • Liberar seres humanos de executar tarefas perigosas (exploração espacial, desarmar bombas, explorar o fundo dos oceanos, ajudar em acidentes em usinas nucleares, combate em incêndios etc.).

4. Desenvolvimento de software

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Crédito de imagem: GitHub Copilot​

A inteligência artificial (IA) está desempenhando um papel cada vez mais importante no desenvolvimento de software, trazendo inovações que melhoram a eficiência, a qualidade e a rapidez dos processos de desenvolvimento. Vejamos alguns exemplos.

  • Geração automática de código: A IA pode atuar como "co-piloto" de desenvolvedores humanos, como no GitHub Copilot, baseado no modelo Codex da OpenAI.

  • Análise de código: Ferramentas de IA como a DeepCode podem analisar o código em busca de vulnerabilidades e bugs antes da execução. Elas identificam padrões de código que podem levar a erros, como problemas de segurança, desempenho ou manutenção.

  • Geração automática de Casos de Teste: IA pode gerar casos de teste abrangentes para cobrir uma variedade de cenários, garantindo que o software seja testado de maneira mais completa.

  • Documentação: Ferramentas de IA podem apoiar a documentação técnica e de usuário automaticamente a partir do código e de comentários, mantendo a documentação sempre atualizada. Modelos de linguagem treinados em código podem gerar documentação automática, explicando em linguagem natural o que uma função ou módulo faz. O Copilot, por exemplo, pode ser invertido: dado um código, ele tenta produzir um comentário que o descreve. 

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Naturalmente, esses avanços vêm acompanhados de novos desafios. Há preocupações com a qualidade e a licença do código sugerido por IA (ferramentas treinadas em repositórios públicos podem reproduzir trechos semelhantes a códigos open-source existentes, o que suscitou debates sobre direitos autorais). Também há o risco óbvio de sugestões incorretas – bugs podem ser introduzidos pela aceitação cega de uma sugestão da IA. Por isso, é importante que o desenvolvedor humano continua no controle (o piloto), revisando e testando o código sugerido (pelo co-piloto).

5. Ecologia e monitoramento ambiental 

Crédito de imagem: Adaptive Autonomy in Human-on-the-Loop Vision-Based Robotics Systems, Sophia Abraham et al
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Governos, instituições de pesquisa e organizações internacionais têm empregado IA para detectar mudanças ambientais preocupantes e apoiar políticas de conservação e uso sustentável dos recursos. Vejamos alguns casos de uso.

 

Monitoramento de florestas e uso do solo por satélite

  • Projetos de mapeamento como o MapBiomas (no Brasil) utilizam IA e imagens de satélites para classificar o uso do solo em todo o território nacional ano a ano – discriminando áreas de floresta, agropecuária, urbanização, etc. – com precisão muito superior às técnicas anteriores. 

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Monitoramento de eventos extremos e desastres naturais

  • Controle de desastres naturais a partir de imagens aéreas coletadas por drones e satélites, com geração de alertas. Modelos de aprendizado de máquina analisam dados meteorológicos e geográficos para prever deslizamentos de terra em encostas, enchentes em bacias hidrográficas (alagamentos) e incêndios florestais.

  • Uso de geolocalização para busca e resgate de pessoas e animais,

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Gestão de recursos hídricos

Na gestão de recursos hídricos, a IA ajuda a monitorar a qualidade da água em rios e reservatórios através de sensores inteligentes que detectam parâmetros físico-químicos (pH, turbidez, oxigênio dissolvido) e podem identificar anomalias que possam indicar poluição ou florescimento de algas tóxicas por exemplo. 

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​​Biodiversidade e conservação

A IA tem sido utilizada para monitorar ambientes naturais, catalogar espécies e orientar esforços de conservação de espécies ameaçadas.  É difícil coletar e analisar dados sobre populações de animais e plantas distribuídas em áreas que muitas vezes são imensas e remotas. Técnicas de IA como a visão computacional e o reconhecimento de padrões acústicos ajudam a automatizar esse processo. A IA também apoia a detecção de atividade humana ilegal em áreas naturais de preservação. 

  • No Panamá, após apenas uma semana de gravações de câmeras instaladas na selva, um modelo de IA analisou os vídeos e identificou mais de 300 espécies que anteriormente não constavam em registros científicos naquele território.

  • No delta do Rio Senegal, na África, pesquisadores empregaram drones com câmeras e algoritmos de IA para censos de aves aquáticas como pelicanos e flamingos. 

 

Estas aplicações podem trazer importantes benefícios para o Brasil, considerando suas dimensões e seu valioso patrimônio natural, e os riscos a que suas florestas estão submetidas em função de interesses econômicos.

6. Marketing e customização de serviços

Empresas de todos os portes estão usando IA para entender melhor seu público-alvo, personalizar ofertas e aprimorar a experiência de seus consumidores, resultando em maior satisfação e melhor retorno sobre investimento em campanhas de marketing. Seguem alguns exemplos.

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Personalização de recomendações

Um caso de uso muito importante do uso da IA no marketing e customização de serviços é o dos sistemas de recomendações automáticas de conteúdos (Recommender Systems) utilizados pelo Spotify e pela Netflix. A Netflix reportou que seu mecanismo de recomendação, aprimorado por técnicas de IA como filtragem colaborativa e modelos tensores, reduz significativamente o cancelamento de assinaturas, economizando cerca de US$ 1 bilhão por ano em retenção de clientes​!

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Segmentação e direcionamento

A IA também tem ajudado bastante no marketing digital, em estimativas de demanda, campanhas direcionadas e promoções com base em análise de sentimentos e mineração de opiniões, além de outras técnicas. Plataformas como Google e Facebook utilizam modelos de machine learning que avaliam em tempo real quais anúncios serão mais relevantes para cada usuário, baseando-se em seu perfil e atividade recente. Isso eleva a taxa de cliques (CTR) e conversões, beneficiando tanto anunciantes (que têm melhor retorno por cada $ investido) quanto usuários (que veem propagandas mais alinhadas com seus interesses, ao invés de anúncios genéricos irrelevantes).

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Customização de atendimento

Chatbots e assistentes virtuais alimentados por IA conversacional têm sido empregados para interação inicial com clientes em sites e aplicativos. Eles podem responder dúvidas frequentes, dar recomendações de produtos e realizar vendas simples, com capacidade de atender milhares de pessoas simultaneamente, 24 horas por dia, garantindo responsividade imediata. Por exemplo, o Blue Bot (BB) (bot de atendimento) da empresa aérea KLM (Royal Dutch Airlines) consegue resolver questões de check-in, bagagem e status de voo de boa parte dos passageiros sem intervenção humana, reduzindo a carga do call center.

7. Suporte e produtividade para usuários

Os assistentes pessoais digitais aumentam a produtividade e oferecem suporte em tarefas cotidianas.

 

Os mais conhecidos são a Siri (Apple) e a Alexa (Amazon), que permitem agendar compromissos, enviar mensagens, tocar músicas, definir lembretes ou obter informações (previsão do tempo, notícias, trânsito) através de comandos de voz. 

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Fonte da imagem: https://www.apple.com/br/siri/

​​O suporte para usuários se tornou muito mais escalável com o uso de chatbots conversacionais integrados aos grandes modelos de linguagem. Estes bots podem ser de "domínio aberto", ou seja, capazes de conversar sobre qualquer assunto, ou podem ser especializados em certos produtos, serviços ou áreas do conhecimento,

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No âmbito da produtividade corporativa, podemos destacar o Copilot para o Windows 11 e Copilot para Microsoft 365 (assistente com tecnologia de IA generativa).

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Há muitas outras formas em que a IA está aumentando a produtividade dos usuários: 

  • Softwares como o Grammarly usam IA para revisar gramática e estilo, ajudando o usuário a aprimorar seus textos, 

  • Outro exemplo são as traduções automáticas de - para diversos idiomas de textos e páginas da Internet, bem como de áudios e também de legendas de vídeos. Softwares de videoconferência e educação a distância já incorporam legendas automáticas alimentadas por IA, melhorando a acessibilidade.

  • A capacidade de transcrição de voz em tempo real é outra dádiva da IA para produtividade. Reuniões podem ser gravadas e transcritas automaticamente (com separação de falantes, e pontuação correta), gerando atas quase instantâneas.

8. Educação e aprendizagem

A inteligência artificial (IA) está transformando a educação e a aprendizagem de várias maneiras, proporcionando experiências mais personalizadas, acessíveis e eficientes.

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  • Tutoria Inteligente: Sistemas de tutoria baseados em IA, como o Carnegie Learning oferecem assistência personalizada aos alunos, fornecendo feedback em tempo real e adaptando as explicações de acordo com o entendimento do aluno. A plataforma de ensino de matemática ALEKS (Assessment and LEarning in Knowledge Spaces) utiliza IA para determinar  quais conceitos um estudante já domina e em quais ele encontra dificuldade, oferecendo exercícios personalizados. 

  • Uso de assistentes como o ChatGPT como apoio em pesquisas escolares e acadêmicas. A IA generativa também pode ser utilizada pelos professores para gerar conteúdo educacional (por exemplo, sugerir questões sobre as Leis de Newton para estudantes de nível médio). 

  • Realidade Aumentada e Virtual: IA, combinada com realidade aumentada (AR) e realidade virtual (VR), pode criar experiências de aprendizado imersivas, permitindo aos alunos explorar conceitos de maneira interativa e prática.

  • Ferramentas de Tradução e Transcrição: Ferramentas de IA, como o Google Translate podem traduzir textos e transcrever falas em tempo real, ajudando alunos que falam diferentes idiomas ou que têm deficiências auditivas.

  • Recomendações de conteúdo: Plataformas de aprendizado como a Coursera utilizam algoritmos de IA para recomendar cursos e conteúdos relevantes para os alunos com base em suas preferências e histórico de aprendizado.

  • Correção automática: Alguns professores já estão testando o uso da IA para a correção automatizada de provas e trabalhos. Softwares de avaliação de escritos em linguagem natural conseguem dar nota e feedback para respostas dissertativas, especialmente em questões mais objetivas ou estruturadas. 

  • Acesso à educação: Finalmente, em termos de acesso, a IA possibilita oferecer educação de qualidade satisfatória onde faltam especialistas. A IA é uma importante aliada do professor humano (não uma substituta), mas nem toda escola tem professores de todas as disciplinas, ou a custos acessíveis. Embora não substitua o contato humano fundamental da educação, em certos contextos pode ser justificável utilizar um tutor de IA em uma comunidade remota ou desassistida, se a alternativa for deixar os alunos sem aprender nada por falta de acesso ou falta de professor. 

9. Agronegócio

No agronegócio, o uso de AI e modelos de Machine Learning pode auxiliar de muitas formas no difícil desafio de satisfazer a demanda global por alimento, apoiando a adoção de métodos de trabalho mais sustentáveis e eficientes. A chamada agricultura 4.0 combina sensores (Internet das Coisas no campo) e big data com IA para que cada insumo seja utilizado de forma otimizada. A IA vem impulsionando a chamada agricultura de precisão, ajudando produtores rurais a tomar decisões mais informadas, reduzir desperdícios e aumentar a produtividade de forma sustentável. Da semeadura à colheita, passando pelo manejo de solo, irrigação e controle de pragas, algoritmos inteligentes analisam dados coletados de sensores diversos (temperatura, humidade do solo, irrigação etc.) para otimizar cada etapa da produção agrícola e pecuária.

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  • Uma aplicação de grande impacto é o monitoramento inteligente de plantações por imagens de satélite e drones. 

  • A IA ajuda no controle de pragas. Câmeras de alta resolução instaladas em tratores ou drones e conectadas a modelos de reconhecimento de imagens podem detectar a presença de ervas daninhas ou sinais de pragas em campo. Uma vez identificadas as regiões afetadas, entra em ação a pulverização seletiva: máquinas inteligentes aplicam herbicidas ou pesticidas somente onde há necessidade, ao invés de pulverizar uniformemente todo o campo.

  • A automação do maquinário no agro também é forte, com o emprego de tratores e máquinas autônomas bastante modernas. Tratores e colheitadeiras dotados de sistemas de navegação inteligente (muitas vezes combinando GPS de alta precisão com visão computacional) são capazes de arar, semear e colher com mínima intervenção humana.

  • Na pecuária, a IA está presente no monitoramento de rebanhos. Sensores em vacas leiteiras, por exemplo, coletam dados de atividade, ruminação e temperatura; algoritmos interpretam esses dados para indicar saúde e bem-estar animal. 

  • Em granjas, câmeras com visão computacional podem monitorar o ganho de peso de aves ou suínos e identificar comportamentos anômalos indicando problemas de saúde, de forma que ajustes sejam feitos rapidamente.

  • Os modelos preditivos de safra combinam históricos climáticos, características genéticas de cultivos, práticas de manejo e condições atuais para prever o rendimento da colheita com boa acurácia. 

  • Empresas de melhoramento genético usam machine learning para analisar genomas de plantas e identificar combinações genéticas ótimas para que se possa obter características desejáveis (por exemplo, maior resistência a seca ou a pragas). 

10. Economia e finanças

A IA já está integrada em aplicações diversas para o setor financeiro.

 

  • Análise de crédito: Bancos aplicam modelos de machine learning para análise de crédito, tornando o processo de concessão de empréstimos mais ágil e, potencialmente, mais justo. 

  • Detecção de fraudes: Modelos de machine learning monitoram em tempo real o fluxo de transações de cada cliente em busca de desvios de seu padrão habitual ou padrões conhecidos de fraude. 

  • Trading algorítmico: A IA também já está mostrando bom desempenho nas análises de tendências de mercado e bolsa de valores.

  • Outra aplicação interessante está em assistentes financeiros pessoais – aplicativos que usam IA para analisar os hábitos de gastos de um usuário e fornecer conselhos personalizados de economia.

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É importante entender que o uso da IA em finanças vem com desafios: transparência dos algoritmos (especialmente em crédito, para evitar discriminações), segurança cibernética (um modelo mal treinado poderia ser enganado por ataques adversariais), e a necessidade de supervisionar as IAs para garantir que não tomem decisões que possam desestabilizar mercados. Aqui é importante adotar a validação humana - a IA processa e sugere, mas humanos validam e têm a palavra final em decisões críticas (human-in-the-loop). 

11. Direito e legislação

Embora o trabalho jurídico envolva muita interpretação e argumentação – tarefas intrinsecamente humanas – há diversos aspectos processuais e analíticos onde a IA tem potencial para ajudar.

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  • Um exemplo é na pesquisa jurídica assistida por IA. Encontrar precedentes relevantes e jurisprudência atualizada para embasar um caso pode consumir muitas horas de advogados e estagiários pesquisando bancos de dados jurídicos.

  • Algumas plataformas oferecem resumos automatizados de julgados: a IA gera sumários com os pontos-chave da decisão e sua fundamentação legal, o que poupa tempo do advogado em ler documentos longos.

  • Outro uso crescente é na análise contratual. Escritórios costumam gastar muito esforço revisando contratos extensos, procurando cláusulas específicas ou verificando conformidade com padrões. Softwares de IA como o Luminance podem ler milhares de contratos e identificar cláusulas-chave, apontando riscos e divergências. 

  • No âmbito judicial, cortes e tribunais começam a usar IA para gestão processual. Um exemplo é o do Supremo Tribunal Federal (STF) no Brasil, que implementou uma IA chamada VICTOR para ajudar a triagem de recursos com repercussão geral. Essa IA lê as petições de recursos extraordinários e é capaz de classificar o assunto jurídico e verificar se há precedentes de repercussão geral já decididos sobre o tema. Há também no STF o robô VitórIA que é utilizado para agrupamento e classificação de processos.

  • Projetos de jurimetria – aplicação de análise estatística ao direito – também se valem de IA para prever resultados de litígios. Modelos treinados em dados históricos conseguem, em certos casos, estimar a probabilidade de um autor ganhar uma ação ou o valor provável de indenização com base em características do processo (tipo de causa, partes envolvidas, juízo, etc.). 

 

Naturalmente, a IA deve ser aplicada no direito com transparência e cuidado, pois decisões judiciais automatizadas puramente são indesejáveis e podem carregar vieses. A explanabilidade dos algoritmos é muito importante, para que a IA possa ser utilizada neste domínio com confiança. No Brasil, tanto CNJ quanto OAB têm normativas incentivando a IA como ferramenta, mas sempre sob supervisão humana e respeitando garantias processuais.

O outro lado da moeda...

As aplicações baseadas em inteligência artificial (doravante AI) têm imenso potencial de impacto nas vidas humanas – para o bem e para o mal. Há inegáveis benefícios, como ilustrado nos exemplos desta página, mas há também muitos riscos negativos (ameaças) no uso da IA. Dado que já existem inúmeras aplicações deste tipo em uso é necessário acelerar as discussões sobre as possíveis implicações práticas e éticas dos sistemas de inteligência artificial que já circulam entre nós, e outros que ainda virão, cada vez mais poderosos, e desenvolver frameworks de governança adequados.

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