O que é IA emergente? Um guia prático para 2025

O termo "IA emergente" parece estar em todo o lado ultimamente. Encontra-o em discussões aprofundadas no Reddit, em pósteres de investigação universitária e espalhado pelas páginas iniciais das mais recentes startups de tecnologia. Soa bem, não é? Parece um pouco a ficção científica a ganhar vida, sugerindo sistemas de IA que estão de alguma forma a "acordar" e a começar a pensar por si próprios.

Mas o que é que se passa realmente aqui? Será isto um grande salto em direção a máquinas conscientes, ou apenas mais uma palavra da moda tecnológica para juntar à pilha?

Honestamente, é um pouco de ambos. O conceito em si é genuinamente fascinante, mas é muitas vezes mal compreendido e, francamente, mal utilizado. Este guia está aqui para esclarecer as coisas. Vamos analisar o que é realmente a IA emergente, desembaraçar as confusões comuns e falar sobre o que significa para as empresas que apenas querem usar a IA para realizar trabalho real.

O que é IA emergente?

Na sua essência, a IA emergente trata de comportamentos complexos e inesperados que surgem num sistema de IA sem terem sido diretamente programados. É o que acontece quando um conjunto de partes simples e independentes, todas a seguir as suas próprias regras simples, criam um comportamento de grupo surpreendentemente inteligente e sofisticado.

Pense num bando de pássaros. Cada pássaro está apenas a seguir alguns instintos básicos: não colidir com o vizinho, tentar manter o ritmo com eles e ficar perto do grupo. Não há um líder a dar as ordens ou um plano mestre para aqueles padrões incríveis e fluidos que eles fazem no céu. Esse movimento coordenado e inteligente de todo o bando é uma propriedade emergente. O todo é muito mais impressionante do que a soma das suas partes individuais.

Como um póster do Gettysburg College refere, estes comportamentos são "imprevisíveis e não pré-programados". Não são o resultado de um programador que se senta e escreve código para todas as situações possíveis. Acontecem simplesmente, quase espontaneamente, à medida que a IA aprende e interage com o seu ambiente.

Vi um exemplo perfeito disto numa thread do Reddit sobre ciência cognitiva.

Um programador descreveu a criação de um agente que, depois de bater repetidamente contra paredes, criou a sua própria palavra para elas: 'kuzo'. O programador nunca lhe ensinou essa palavra. O conceito de parede e um rótulo para ela simplesmente emergiu da própria experiência do agente.

Reddit

As três faces da IA emergente: Ciência, marketing e estratégia

Parte da razão pela qual a IA emergente é tão confusa é que as pessoas usam o termo de, pelo menos, três maneiras diferentes. Dependendo de com quem está a falar, pode ser um conceito científico, uma palavra da moda de marketing ou uma estratégia de negócio. Vamos organizá-los.

O conceito científico de IA emergente: A verdadeira emergência

Esta é a versão pura e académica de que acabámos de falar. É o fenómeno selvagem e um tanto misterioso onde comportamentos complexos e inteligentes surgem de interações simples. É o material de investigação profunda em campos como a ciência cognitiva, onde as pessoas estão a tentar descobrir a natureza fundamental da própria inteligência.

Aquele programador no Reddit cujo agente inventou a palavra "kuzo" é um ótimo exemplo. O seu objetivo não era construir um chatbot melhor; era ver se uma IA conseguia desenvolver a sua própria linguagem e talvez até um sentido de si mesma do zero. Os ingredientes chave aqui são:

• Ações não programadas: A IA faz coisas que não foram explicitamente codificadas.

• Aprendizagem autónoma: Aprende ao fazer coisas no seu ambiente, não apenas ao processar um conjunto de dados estático.

• Soluções inovadoras: Pode encontrar respostas em que os seus criadores nunca pensaram.

A palavra da moda de marketing da IA emergente: A marca "Emergent"

Agora, é aqui que as coisas se complicam um pouco para quem tenta comprar tecnologia. Verá muitas empresas, como a startup apoiada pela Y Combinator Emergent, a usar a palavra no seu nome. Soa futurista e poderoso, e é exatamente por isso que as equipas de marketing a adoram.

Mas é importante olhar para o que estas empresas estão realmente a vender. A Emergent.sh, por exemplo, é uma plataforma alimentada por IA que o ajuda a construir aplicações full-stack usando instruções em inglês simples. Descreve o que quer e a IA trata do código. É uma tecnologia super impressionante.

No entanto, embora a plataforma use IA sofisticada, a ferramenta em si foi concebida para fornecer um resultado específico e previsível: uma aplicação funcional. A inteligência é aproveitada e direcionada numa direção clara, não deixada a vaguear e a emergir por conta própria. E olhe, isto não é uma crítica à sua tecnologia, é uma distinção muito importante. Quando se gere um negócio, precisa de uma ferramenta previsível, não de uma experiência científica.

A abordagem estratégica da IA emergente: Práticas de IA emergentes

Finalmente, há uma terceira forma, mais abstrata, de o termo ser usado. Um webinar da organização educacional sem fins lucrativos Achieving the Dream fala sobre "desenvolver práticas de IA emergentes". Aqui, "emergente" não se refere ao comportamento da IA, mas sim ao nosso comportamento.

Refere-se às novas estratégias, políticas e fluxos de trabalho que estão a surgir organicamente à medida que empresas e equipas descobrem como trabalhar com IA. À medida que as pessoas adotam estas novas ferramentas, começam a emergir diferentes formas de colaborar e resolver problemas. Isto é uma coisa humana e organizacional, não técnica, mas empresta a mesma ideia central de novos padrões a surgir da interação de muitas partes diferentes.

Da teoria à prática: Onde a IA emergente aparece hoje

Pode estar a pensar que tudo isto soa um pouco a ficção científica, mas provavelmente já viu a IA emergente em ação.

• Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs): Os modelos que alimentam ferramentas como o ChatGPT foram originalmente treinados para fazer uma coisa simples: prever a próxima palavra numa frase. Mas dessa tarefa básica, emergiram todo o tipo de capacidades incríveis para as quais ninguém os treinou explicitamente, como resolver problemas de matemática, escrever código funcional ou analisar filosofia complexa.

• IA de Videojogos: Em muitos jogos modernos, grupos de personagens não jogáveis (NPCs) podem exibir comportamentos de grupo surpreendentemente inteligentes. Agentes de IA individuais, cada um com as suas próprias regras simples, podem unir-se para formar formações táticas complexas ou criar cenários não programados que fazem o mundo do jogo parecer incrivelmente vivo.

• Simulações Científicas: Os investigadores usam este tipo de modelos para simular tudo, desde o fluxo de tráfego numa cidade até à forma como um vírus se espalha. Dão a cada "agente" (um carro ou uma pessoa) algumas regras simples e depois observam o surgimento de padrões emergentes em grande escala. Isto ajuda-os a compreender e prever o que pode acontecer no mundo real.

Mas isto leva-nos a um grande problema para qualquer negócio. A mesma coisa que torna a IA emergente tão interessante, a sua imprevisibilidade, é também a sua maior fraqueza. Como uma pessoa naquela thread do Reddit sabiamente apontou, a "lição amarga" da IA é que sistemas simples e escaláveis muitas vezes vencem sistemas complexos e artesanais. Um sistema puramente emergente, apesar de todo o seu potencial, acarreta alguns riscos sérios para um negócio:

• Imprevisibilidade: Não pode ter 100% de certeza de que uma IA emergente executará uma tarefa crítica de forma correta ou segura todas as vezes. O que acontece se o seu bot de suporte simplesmente… decidir uma nova política de reembolso do nada?

• Falta de Controlo: Quando um sistema emergente falha, como é que o corrige? É muitas vezes uma "caixa negra", o que torna incrivelmente difícil descobrir o que correu mal ou como corrigi-lo.

• Escalabilidade: Um comportamento que surge num teste pequeno e controlado pode desmoronar-se completamente ou criar o caos quando o aumenta para lidar com milhões de questões de clientes do mundo real.

O desafio empresarial da IA emergente: Transformar o potencial emergente em resultados fiáveis

Então, qual é a resposta? Não se pode gerir um negócio com base em "talvez". Precisa de fiabilidade, consistência e responsabilidade, especialmente quando está a lidar com clientes. Embora a ideia de um agente totalmente autónomo e de autoaprendizagem pareça ótima, a realidade é que precisa de estar no controlo.

A solução não é desistir de uma IA poderosa, mas sim aproveitá-la. As plataformas de IA modernas construídas para empresas estão focadas na criação de agentes de IA controláveis. Estes agentes podem aprender com todos os dados únicos do seu negócio, mas ainda operar dentro de limites claros que você define. Obtém o melhor de dois mundos: inteligência avançada com controlo prático.

É exatamente este o problema que plataformas como a eesel AI foram construídas para resolver. Em vez de apenas esperar que o comportamento certo apareça, pode construí-lo com confiança.

• Obtenha controlo total, não uma caixa negra. Com uma plataforma como a eesel AI, está no lugar do condutor. Dá-lhe um motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável onde decide exatamente que tickets de suporte a IA trata e como deve responder. Pode definir a sua personalidade, limitar o seu conhecimento a documentos específicos e até construir ações personalizadas para que possa consultar detalhes de encomendas ou passar uma conversa para um humano. Isto elimina a perigosa imprevisibilidade que encontraria num sistema puramente emergente.

Uma captura de ecrã a mostrar as funcionalidades de personalização e controlo na eesel AI, que contrasta com a imprevisibilidade da IA puramente emergente.

• Teste com confiança antes de lançar. Todo o problema da "caixa negra" é um risco enorme. É por isso que a eesel AI inclui um poderoso modo de simulação. Pode testar o seu agente de IA em milhares dos seus próprios tickets de suporte passados para ver exatamente como se irá comportar antes de falar com um cliente real. Isto dá-lhe uma imagem precisa de quantos problemas consegue resolver e permite-lhe lançá-lo sem cruzar os dedos.

O painel de simulação da eesel AI permite às empresas testar os seus agentes de IA com dados históricos, garantindo um desempenho previsível, ao contrário de um sistema de IA puramente emergente.

• Torne a sua IA especialista desde o primeiro dia. Um agente verdadeiramente emergente teria de aprender tudo do zero, o que poderia levar uma eternidade. Uma IA empresarial precisa de saber o que faz imediatamente. A eesel AI torna isto possível ligando-se instantaneamente ao seu conhecimento existente. Pode treinar com os seus tickets de suporte passados, artigos do centro de ajuda e documentos internos em locais como o Confluence ou Google Docs para aprender o seu contexto específico, tom e soluções desde o início.

Uma captura de ecrã da plataforma eesel AI a mostrar como um agente de IA se liga a várias fontes de conhecimento, tornando-o um especialista desde o início, uma vantagem chave sobre a IA emergente que aprende do zero.

Para além do hype: Porque é que a IA prática é fundamental para o valor empresarial

A IA emergente é algo muito interessante. É um conceito científico fascinante que nos ajuda a compreender como a inteligência pode surgir de regras simples, e empurra os limites do que pensamos que as máquinas podem fazer.

Mas quando se gere um negócio, o objetivo não é criar uma IA misteriosa e imprevisível. É construir agentes de IA fiáveis, controláveis e eficientes que resolvam problemas reais e entreguem valor real. O futuro da IA nos negócios não passa por esperar por uma emergência descontrolada; passa por usar plataformas que lhe dão o poder da IA avançada com os controlos práticos necessários para prestar um ótimo serviço, sempre.

Dê o próximo passo com a eesel AI

Pronto para deixar de falar de teoria e começar a construir agentes de IA práticos para o seu negócio? Com a eesel AI, pode estar a funcionar em minutos, não meses. Conecte o seu help desk com um clique, veja como se comporta com os seus dados reais e automatize o seu suporte com total confiança e controlo.

Comece o seu teste gratuito hoje