Taxonomia

Tipos de Inteligência Artificial

As grandes famílias de IA hoje — como funcionam, exemplos, casos de uso e riscos.

Famílias

IA Generativa

Cria conteúdo novo — texto, imagem, áudio, vídeo, código.

Modelos que aprendem a distribuição dos dados e geram amostras inéditas plausíveis. Hoje é a categoria mais visível, impulsionada por LLMs e modelos de difusão.

Como funciona: Treinados em vastos corpora para prever a próxima parte do conteúdo (próximo token, próximo pixel de ruído). Usam Transformers, difusão ou variantes.

Exemplos

· ChatGPT
· Claude
· Gemini
· Midjourney
· Sora
· Suno
· ElevenLabs

Casos de uso

· Redação
· Imagens
· Música
· Vídeo
· Código
· Síntese de voz

Riscos

· Alucinação
· Direitos autorais
· Deepfakes
· Plágio

IA Preditiva

Estima valores ou eventos futuros a partir de dados históricos.

Núcleo do machine learning clássico. Faz regressão, classificação e previsão de séries temporais para apoiar decisões.

Como funciona: Modelos como regressão, árvores, gradient boosting (XGBoost, LightGBM) e redes neurais são treinados em dados rotulados.

Exemplos

· DataRobot
· H2O.ai
· AWS SageMaker
· Vertex AI
· Modelos internos de bancos

Casos de uso

· Previsão de demanda
· Score de crédito
· Churn
· Manutenção preditiva
· Detecção de fraude

Riscos

· Viés histórico
· Decisão automatizada injusta
· Drift de dados

IA Discriminativa / Classificadora

Classifica entradas em categorias.

Aprende fronteiras entre classes. Usada em visão, NLP, áudio e diagnóstico.

Como funciona: Redes convolucionais, transformers ou SVMs treinados com dados rotulados.

Exemplos

· PathAI
· Modelos de antifraude
· Filtro de spam
· Reconhecimento facial

Casos de uso

· Diagnóstico por imagem
· Moderação de conteúdo
· Classificação de e-mails
· Biometria

Riscos

· Falsos positivos/negativos
· Viés racial em visão
· Vigilância

IA Agente (Agentic AI)

Decide e executa ações usando ferramentas.

Combina LLM, memória, planejamento e chamadas a APIs/ferramentas para cumprir objetivos com pouca supervisão.

Como funciona: Loops de raciocínio (ReAct, plan-and-execute), uso de tools, memória vetorial e orquestração.

Exemplos

· Manus
· Cursor Agent
· Devin
· AutoGPT
· n8n com IA
· Claude Computer Use

Casos de uso

· Automação de tarefas
· QA de software
· Pesquisa autônoma
· Operações

Riscos

· Ações erradas com consequência real
· Permissões excessivas
· Loops infinitos

IA Multimodal

Entende e gera múltiplas modalidades — texto, imagem, áudio, vídeo.

Modelos que processam vários tipos de entrada e saída em um único pipeline.

Como funciona: Encoders por modalidade + espaço de representação unificado + decoders generativos.

Exemplos

· GPT-4o
· Gemini
· Claude
· PixVerse
· NemoVideo

Casos de uso

· Análise de PDFs com imagens
· Assistentes de voz
· Pesquisa por imagem
· Vídeo a partir de texto

Riscos

· Vazamento entre modalidades
· Custos de inferência altos

RAG e busca semântica

Combina busca em base de conhecimento com geração.

Em vez de depender só do que o modelo memorizou, busca documentos relevantes e ancora a resposta neles.

Como funciona: Embeddings → banco vetorial → recuperação → LLM gera com contexto recuperado.

Exemplos

· Perplexity
· NotebookLM
· ChatGPT com arquivos
· Soluções corporativas em LangChain

Casos de uso

· Atendimento sobre base interna
· Pesquisa com citações
· Tutoria sobre material próprio

Riscos

· Qualidade depende da base
· Citação errada
· Permissões em recuperação

IA de Recomendação

Sugere itens com base em comportamento.

Sistemas que aprendem preferências para personalizar conteúdo, produtos, mídia ou rotas de aprendizado.

Como funciona: Filtragem colaborativa, embeddings de itens/usuários e modelos de ranking.

Exemplos

· YouTube, Netflix, Spotify
· Amazon
· TikTok For You

Casos de uso

· E-commerce
· Streaming
· Feeds sociais
· Aprendizado adaptativo

Riscos

· Bolha de filtro
· Engajamento tóxico
· Perfilamento sem consentimento (LGPD)

Aprendizado por Reforço

Aprende por tentativa, erro e recompensa.

Agente interage com ambiente, recebe recompensas e ajusta política. Base do AlphaGo e do alinhamento de LLMs via RLHF.

Como funciona: MDPs, Q-learning, policy gradient, PPO. RLHF usa preferências humanas como recompensa.

Exemplos

· AlphaGo
· AlphaZero
· RLHF em ChatGPT/Claude
· Robótica

Casos de uso

· Jogos
· Robótica
· Otimização
· Alinhamento de LLMs

Riscos

· Reward hacking
· Custo computacional
· Comportamentos inesperados

Visão Computacional

Interpretação de imagens e vídeo.

Detecção, segmentação, OCR, reconhecimento e geração visual.

Como funciona: CNNs, Vision Transformers, modelos de difusão para geração.

Exemplos

· YOLO
· SAM
· Tesseract
· Stable Diffusion (geração)

Casos de uso

· Veículos autônomos
· Industrial QA
· Médica
· AR/VR

Riscos

· Reconhecimento facial massivo
· Vieses
· Privacidade

IA de Áudio e Voz

Reconhecimento, síntese e geração de áudio.

Inclui ASR (fala→texto), TTS (texto→fala), clonagem de voz, separação de fontes e geração musical.

Como funciona: Modelos como Whisper, Tacotron, modelos de difusão para música.

Exemplos

· ElevenLabs
· Whisper
· Suno
· Google AI Studio Speech
· Murf
· PlayHT

Casos de uso

· Transcrição
· Dublagem
· Assistentes de voz
· Música original

Riscos

· Clonagem indevida
· Deepfake de voz
· Dado biométrico (LGPD)

Todos esses tipos de IA, quando tratam dados de pessoas no Brasil, estão sujeitos à LGPD. Veja o guia completo.