Renor A. A. Ribeiro, PhD. (Abril de 2025)

 

 

A Inteligência Artificial (IA) é largamente definida como uma área da ciência da computação (SOUZA, 2023) ou um campo de estudo da TI (MENESES, 2023). Sua essência reside na capacidade de máquinas ou sistemas em exibir comportamentos e habilidades de forma semelhante aos humanos (SOUZA, 2023), ou de agir de maneira similar aos seres humanos (HOFF, s.d.). É, portanto, a habilidade das máquinas de reproduzir sistemas capazes de simular a inteligência humana (ZENDESK, 2024).

No campo da IA, o objetivo principal é desenvolver softwares que simulem o pensamento humano, sendo capazes de compreender, aprender e responder a interações (MENESES, 2023). Isso envolve a criação de sistemas que possam aprender, raciocinar e tomar decisões de maneira análoga à mente humana (MENESES, 2023). Para que isso aconteça, a IA utiliza algoritmos inteligentes (TROPICAL HUB, 2024) que interpretam dados e aprendem com essa interpretação para resolver problemas e realizar tarefas de forma semelhante à ação humana (MENESES, 2023).

A funcionalidade da IA depende fundamentalmente do processamento de grandes volumes de dados (HOFF, s.d.; MENESES, 2023; PÓS-GRADUAÇÃO MACKENZIE, 2025; ZENDESK, 2024). Técnicas como machine learning (aprendizagem de máquina) e deep learning (aprendizagem profunda) são fundamentais na construção da IA, pois permitem que os sistemas sejam treinados a partir desses dados para executar tarefas específicas (MENESES, 2023).

As fontes mencionam diferentes tipos de IA, variando em suas capacidades. Existem as máquinas reativas, que são mais limitadas e reagem a estímulos conforme sua configuração inicial sem armazenar muitos dados. Um passo além são as IAs com memória limitada, que armazenam informações para tomar decisões ou fazer recomendações baseadas em interações passadas (ZENDESK, 2024). A Inteligência Artificial Limitada (ANI) é capaz de realizar apenas uma tarefa pré-determinada (MENESES, 2023; ZENDESK, 2024). Já a Inteligência Artificial Geral (AGI), ou "IA forte", possui a habilidade de aprender por meio de técnicas como machine learning e deep learning e reproduzir tarefas semelhantes às humanas, sendo capaz de aprender e criar sua própria consciência, embora ainda exista mais em teoria (MENESES, 2023; ZENDESK, 2024). As máquinas cientes compreendem estímulos e processam informações, enquanto as máquinas autoconscientes têm consciência de si próprias e do mundo, facilitando a compreensão dos estímulos externos (ZENDESK, 2024). Há também a menção à Superinteligência (ASI) como o terceiro tipo principal (HOFF, s.d.; ZENDESK, 2024).

As fontes também destacam que a IA não é mais uma promessa futurista (SAIGH, s.d.), mas uma tecnologia revolucionária que já está transformando o ambiente de trabalho e diversos setores, sendo um impulsionador estratégico para as empresas (SOARES, 2024; Cetic.br, 2025; MENESES, 2023; SAIGH, s.d.). Ela impacta praticamente todos os setores econômicos, otimizando processos e auxiliando na tomada de decisões (SAIGH, s.d.).

Em suma, a IA é definida nas fontes como uma subárea da ciência da computação focada em desenvolver sistemas que mimetizam capacidades cognitivas humanas, como aprendizado e raciocínio, utilizando algoritmos e processamento de dados em larga escala. Sua aplicação já é vasta e contínua expansão no cotidiano e no ambiente corporativo.