Especialista da Alura explica como diferentes modelos de inteligência artificial impactam a qualidade e precisão das respostas
A inteligência artificial (IA) tem se consolidado como um dos pilares da inovação tecnológica, impactando significativamente áreas como educação, saúde, finanças e segurança. Projeções da McKinsey indicam que, até 2030, a IA generativa poderá automatizar até 70% das atividades de negócios, enquanto a PwC estima uma contribuição de US$ 15,7 trilhões para a economia global.
Para se adaptar às transformações digitais, é importante entender as particularidades de cada tecnologia. Na inteligência artificial, por exemplo, as possibilidades são inúmeras. Compreender as diferenças entre os modelos que realizam raciocínio estruturado e os tradicionais permite que profissionais e empresas aproveitem ao máximo essas inovações, garantindo uma adoção mais estratégica e eficiente.
Fabrício Carraro, Program Manager da Alura, maior ecossistema de educação em tecnologia, explica que os modelos tradicionais de IA geram respostas imediatamente após receberem um prompt, sem necessariamente passar por uma estrutura de raciocínio em múltiplas etapas. Já os modelos que utilizam abordagens avançadas de inferência aplicam técnicas que permitem estruturar melhor o pensamento antes de apresentar a resposta final. Isso resulta em maior coerência e precisão para tarefas que exigem raciocínio mais complexo, como problemas matemáticos, de programação e inferências lógicas.
Para esclarecer ainda mais as diferenças entre os modelos, Fabrício detalha a funcionalidade de cada abordagem. Acompanhe:
Modelos tradicionais: rapidez e previsibilidadeOs modelos tradicionais de IA, como GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet e Gemini 2.0 Pro, começam imediatamente a gerar a resposta após receberem um prompt. Esses modelos se destacam pela fluidez e naturalidade em suas interações, equilibrando velocidade e qualidade de resposta para uma ampla gama de aplicações, desde análise de dados complexos e programação até criação de conteúdo criativo e assistência em decisões estratégicas.
Atualmente, costumam ser os mais recomendáveis para tarefas de criação ou resumo de textos, integração com sistemas empresariais e chatbots.
Modelos de raciocínio: respostas mais elaboradas e adaptáveis
Por outro lado, modelos como OpenAI o1, o3, Gemini 2.0 Flash Thinking e DeepSeek-R1 operam de maneira diferente dos tradicionais. Em vez de gerar respostas imediatamente, eles utilizam técnicas avançadas de inferência que simulam um "raciocínio passo-a-passo". Assim, antes de gerar uma resposta final, eles executam múltiplas etapas intermediárias, inclusive tornando visível e explícito o processo lógico envolvido.
Os modelos mais “poderosos” da atualidade utilizam esse paradigma, pois são especialmente eficazes para resolver tarefas complexas que exigem coerência lógica e maior profundidade analítica. Exemplos incluem problemas matemáticos elaborados, questões de lógica, programação, tomada de decisões estratégicas ou análise de informações detalhadas que exigem clareza contextual.
O especialista explica que essa abordagem não representa uma superioridade generalizada sobre modelos padrão. “A principal inovação desses sistemas não está em capacidades fundamentalmente novas, mas na organização explícita do processo cognitivo, permitindo que o modelo dedique recursos computacionais específicos à fase de elaboração antes de comprometer-se com uma resposta final”, diz Carraro.
Para o Program Manager da Alura, o uso dos modelos é praticamente o mesmo, mas os modelos de raciocínio tendem a oferecer respostas superiores para determinadas tarefas. “Isso acontece porque essas abordagens têm um tempo adicional para 'pensar', em vez de simplesmente começarem a gerar uma resposta imediatamente após o prompt. Esse processo melhora a coerência e a precisão das respostas, tornando-os mais eficazes para desafios que demandam um raciocínio mais estruturado", completa.
Desafios e éticaCom o avanço dessas soluções, surgem desafios relacionados à privacidade e segurança dos dados. Segundo a PwC, 85% das empresas reconhecem a importância de diretrizes específicas para garantir o uso seguro e ético da IA. "A adoção da inteligência artificial precisa ser acompanhada por um debate sobre transparência e segurança, garantindo que a tecnologia seja utilizada de forma responsável e imparcial”, explica o especialista. “À medida que a IA se integra mais profundamente em diversos setores, é essencial equilibrar inovação com responsabilidade, garantindo que as tecnologias sejam utilizadas de forma ética e benéfica para a sociedade", conclui Carraro.
Imagem: Divulgação.
