IA na prática
A IA fora dos laboratórios. Como empresas, cientistas, médicos, professores e pessoas comuns estão usando essas ferramentas, e o que funciona de verdade.
O que cobrimos
- Casos reais de uso em empresas, serviço público, saúde, educação, direito e ciência.
- Ferramentas testadas por nós, com critérios declarados e sem patrocínio oculto.
- O desempenho da IA em português e em contextos brasileiros.
- Erros, fracassos e projetos abandonados, que ensinam tanto quanto os sucessos.
Perguntas que acompanhamos
- Quais tarefas a IA já faz com qualidade suficiente para o uso profissional?
- Onde o ganho de produtividade é medido, e onde é só promessa?
- Como verificar uma resposta de IA antes de confiar nela?
Conceitos para começar
Alucinação: quando o modelo produz uma informação falsa com aparência de verdadeira, como uma citação ou referência que não existe.
Prompt: a instrução que se dá ao modelo. A forma de pedir muda bastante o resultado.
RAG (geração aumentada por recuperação): técnica em que o sistema busca documentos confiáveis antes de responder, para se apoiar neles em vez de só na memória do treino.
Ajuste fino (fine-tuning): treino adicional de um modelo pronto com dados de um domínio específico, como contratos ou laudos médicos.
Como lemos este tema
Um teste que fizemos é fato, com o método descrito. Um relato de empresa sobre ganho de produtividade é fato com ressalva: dizemos quem mediu e como. Previsões sobre profissões que vão desaparecer são especulação, e as tratamos como tal.