Compreender como funcionam as diferentes tecnologias de inteligência artificial é fundamental para as lideranças que precisam otimizar processos, proteger a operação contra riscos e criar modelos de previsão de alta precisão. Nesse contexto, a escolha das ferramentas mais adequadas para uma empresa deve ser baseada na capacidade real da infraestrutura de dados em responder aos desafios financeiros e operacionais do dia a dia.
Para os tomadores de decisão, mapear e diferenciar os principais tipos de IA disponíveis no mercado permite alocar recursos com maior precisão e eficiência. Cada vertente tecnológica possui características específicas de processamento, armazenamento e aprendizado, atendendo a demandas que vão desde a automação de tarefas repetitivas até a formulação de análises de alta complexidade.
Nós, da Serasa Experian, combinamos essas diferentes abordagens para processar grandes volumes de dados e gerar inteligência de mercado, permitindo que organizações de diversos setores tomem decisões comerciais de maneira ágil, segura e fundamentada em evidências estatísticas sólidas. Acompanhe a leitura e saiba mais!
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- Quais são os tipos de inteligência artificial e como eles se dividem?
- Qual tipo de IA adotar para cada desafio do negócio?
- Benefícios da IA em operações de concessão de crédito e prevenção à fraudes
- Como a Serasa Experian utiliza diferentes tipos de IA para gerar resultados?
- Qual a diferença entre IA generativa e IA aplicada a negócios?
Quais são os tipos de inteligência artificial e como eles se dividem?
A categorização dos tipos de IA no ambiente corporativo baseia-se na capacidade do sistema de armazenar informações, aprender com experiências passadas e tomar ações autônomas. Compreender essa divisão é essencial para selecionar as ferramentas certas para cada dor do negócio. Atualmente, existem 4 modelos principais que representam a evolução e a aplicação prática dessa tecnologia no mercado.
1. Máquinas reativas
Este é o modelo mais simples de inteligência artificial, projetado para dar sempre a mesma resposta diante de uma situação específica, sem capacidade de aprender com o tempo ou armazenar históricos. O sistema não analisa o comportamento do usuário, apenas cumpre uma tarefa programada de forma imediata. Funciona sob a lógica direta de causa e efeito: se recebe o dado X, ele executa a ação Y.
No mundo corporativo, o modelo é muito utilizado em filtros automáticos de e-mail (por exemplo, que direcionam mensagens com a palavra "suporte" para uma caixa específica) ou em calculadoras automáticas de taxas que aplicam juros fixos com base na localização do cliente.
2. Memória limitada
Este é o modelo mais utilizado pelas empresas no dia a dia e serve como base para o machine learning. Diferentemente das máquinas reativas, os sistemas de memória limitada conseguem pegar dados do passado para aprender com eles e fazer previsões. Ou seja, usa o que já aconteceu para antecipar o próximo passo do cliente ou do mercado.
Na prática, é a tecnologia usada para calcular o risco de conceder crédito, analisando o histórico financeiro do cliente, indicar se uma compra tem chances de ser uma fraude ou sugerir produtos com base no que o consumidor comprou antes.
3. Inteligência artificial generativa
Focada no processamento e na criação de conteúdos a partir de dados não estruturados, essa tecnologia ganhou espaço ao interpretar e sintetizar grandes volumes de textos, áudios, imagens e códigos. Em vez de apenas classificar ou pontuar uma informação, ela utiliza redes neurais complexas para gerar respostas contextuais, automatizar leituras de contratos longos, extrair cláusulas de risco de atas judiciais e otimizar interações iniciais nos canais de atendimento ao cliente.
4. Inteligência artificial agêntica
Os sistemas agênticos — também chamados de agentes autônomos — representam o estágio mais recente dessa tecnologia. Em vez de apenas responder a perguntas ou gerar relatórios, eles recebem uma meta final das lideranças estratégicas e descobrem sozinhos como alcançá-la.
Por exemplo, se o gestor der a ordem "identifique por que as vendas caíram na região Sul este mês", o agente autônomo executa todo o trabalho: ele entra no sistema de vendas, baixa os relatórios, cruza os dados com o estoque, verifica as ações da concorrência na internet e entrega um diagnóstico completo com as causas do problema. O sistema planeja e realiza todas as tarefas operacionais necessárias por conta própria, exigindo apenas a validação humana no final.
Qual tipo de IA adotar para cada desafio do negócio?
Para facilitar a compreensão sobre os tipos de inteligência artificial e suas aplicações, a tabela estruturada a seguir compara os diferentes tipos de inteligência artificial com base em critérios essenciais de negócios:
| Tipo de tecnologia | Capacidade de aprendizado | Uso prático principal em empresas | Exigência de infraestrutura de dados |
| Máquinas reativas | Nula. Não armazenam dados passados e operam sob regras fixas. | Automação mecânica básica e processamento de tarefas repetitivas. | Baixa. Exige apenas integração com sistemas locais básicos. |
| Memória limitada | Alta. Aprendem de forma contínua com históricos armazenados. | Modelagem de risco, concessão de crédito e escores preditivos. | Elevada. Requer pipelines de engenharia e repositórios estruturados. |
| Generativa | Alta. Baseada no treinamento massivo de padrões de linguagem. | Análise de documentos não estruturados e suporte ao atendimento. | Muito alta. Demanda processamento em nuvem e segurança de dados. |
| Agêntica | Altíssima. Planejam e executam ações de forma autônoma. | Orquestração de fluxos complexos e automação de processos ponta a ponta. | Extrema. Exige arquiteturas modernas e integrações via APIs robustas. |
Na rotina de uma empresa, esses modelos funcionam juntos. Por exemplo, uma operação de crédito pode aplicar a automação reativa para fazer a triagem inicial de documentos cadastrais, rodar um sistema de memória limitada para calcular o risco de inadimplência do cliente e acionar ferramentas de inteligência generativa para ler e resumir o histórico de contratos antigos desse mesmo parceiro comercial.
Benefícios da IA em operações de concessão de crédito e prevenção à fraudes
As ferramentas de inteligência artificial ganham espaço em processos que dependem da análise rápida de grandes históricos, como a concessão de crédito e a validação de identidade. Em vez de depender de revisões manuais demoradas, as empresas utilizam modelos de aprendizado de máquina para checar o comportamento de pagamento de um cliente em poucos segundos.
Esse cruzamento automático ajuda a definir prazos, taxas e limites com base em dados reais de mercado, diminuindo a exposição a atrasos e inadimplência.
Essa mesma base tecnológica que avalia a capacidade financeira é usada para proteger a operação. Afinal, uma análise de crédito só é segura se a identidade de quem solicita o recurso for legítima. É por isso que a IA aplicada à segurança cruza os dados do cadastro com o histórico do dispositivo e a localização no momento da proposta, ajudando a identificar inconsistências e a bloquear tentativas de golpes antes que a operação seja concluída.
Para implementar esses modelos de análise de forma estruturada, a empresa deve focar em 3 passos essenciais:
1. Organização dos dados
Para que os sistemas tragam respostas corretas, a base de informações da empresa precisa estar limpa, atualizada e em total conformidade com as regras da LGPD. Informações desorganizadas ou desatualizadas induzem o sistema a erros de avaliação.
2. Infraestrutura em nuvem
Levar os sistemas de análise para um ambiente em nuvem permite processar milhares de consultas simultaneamente. Isso acelera o tempo de resposta nas vendas e reduz os custos operacionais, já que a empresa paga apenas pelo processamento que realmente utilizar no dia a dia.
3. Definição de metas claras
A tecnologia deve ser usada para resolver problemas específicos da rotina. Se o objetivo principal é reduzir o índice de atrasos nos pagamentos ou diminuir o tempo que o cliente espera pela aprovação de uma compra no site, o sistema deve ser treinado com foco exclusivo nessa meta.
Como a Serasa Experian utiliza diferentes tipos de IA para gerar resultados?
A Serasa Experian se consolidou como uma datatech ao transformar sua base tradicional de informações em uma infraestrutura tecnológica de alta escala. Hoje, a empresa é responsável por processar mais de 6,5 milhões de consultas diárias e por proteger mais de 2,2 bilhões de transações comerciais por ano. Esse volume massivo exige o uso de supercomputadores e processamento em nuvem para rodar redes neurais e algoritmos avançados de decisão.
O conceito de o que é Datatech se resume à capacidade de usar a tecnologia para transformar grandes volumes de dados em decisões automáticas de negócios. Para responder a essa necessidade, nós combinamos diferentes tipos de IA de forma direcionada.
Nas soluções de crédito e prevenção a fraudes, aplicamos os modelos de Memória Limitada para analisar históricos de pagamento e comportamentos de risco, o que permite calcular e atualizar o Serasa Score de um consumidor em tempo real durante uma consulta.
Já para lidar com informações não estruturadas, nós integramos ferramentas de inteligência generativa focadas na análise e leitura automatizada de documentos cadastrais e contratos complexos, cruzando a exatidão dos números com a interpretação de textos. Confira os benefícios para as empresas que utilizam nossos produtos e serviços:
- Velocidade na análise: a validação de novos clientes acontece em milissegundos, o que agiliza a liberação de crédito e as vendas na ponta comercial;
- Segurança contra golpes: o sistema cruza informações em tempo real e bloqueia perfis falsos ou inconsistentes antes que eles causem prejuízos financeiros;
- Redução do trabalho manual: a automação das análises repetitivas diminui a necessidade de digitação e conferência, liberando a equipe para focar nos casos mais complexos.
Qual a diferença entre IA generativa e IA aplicada a negócios?
A inteligência artificial generativa é voltada para a criação de novos conteúdos, sínteses contextuais e interpretação de dados não estruturados, como relatórios longos e imagens. A IA aplicada a negócios foca no uso de modelos preditivos e estatísticos clássicos de aprendizado de máquina para calcular riscos, estimar probabilidades de inadimplência, analisar grandes volumes de dados estruturados e automatizar decisões financeiras e comerciais.
A definição entre os diferentes tipos de IA deve priorizar as necessidades reais de cada operação, seja para acelerar a liberação de crédito ou para barrar fraudes de identidade. Contar com o suporte de quem entende de tecnologia e inteligência de dados simplifica a implementação dessas ferramentas e traz mais segurança para as decisões da sua equipe.
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