IA preditiva e generativa: entenda as diferenças e quando as empresas podem usar cada uma delas

Você provavelmente já escreveu um e-mail com a ajuda de um assistente ou traduziu um texto para outra língua em poucos segundos, sinais de que a inteligência artificial (IA) vem entrando na rotina digital e mudando hábitos de estudo, trabalho e consumo. 

Para se ter uma ideia, um levantamento recente do TIC Domicílios indica que 86% dos estudantes recorrem a essas ferramentas para fazer suas pesquisas e trabalhos acadêmicos, o que ajuda a entender por que o assunto se espalhou tão rápido pelas conversas do dia a dia. 

Diferenças entre IA preditiva e generativa

Com a tecnologia tão presente, cresce a dúvida sobre como adotar esse tipo de ferramenta nas empresas, já que nem toda inteligência artificial é igual e caminhos diferentes atendem a objetivos distintos.

Para as empresas, a dúvida não é mais se vale usar inteligência artificial, mas qual a melhor forma de aplicar a tecnologia nas tarefas corporativas. Isso porque existem mais de um tipo de inteligência artificial disponível — a preditiva e a generativa — e cada uma foca uma finalidade. Se para a primeira o ganho está em otimizar a organização de decisões repetidas, na segunda, o valor aparece ao acelerar rotinas e melhorar processos.

IA preditiva

Na visão de Bruno Alano, CTO da Avra, empresa brasileira de tecnologia, é em decisões recorrentes que a abordagem preditiva costuma fazer mais diferença. Ela ajuda a antecipar risco, ordenar prioridades e dar consistência ao que antes dependia de regras fixas, intuição ou processos mais lentos. “O modelo preditivo entra quando uma empresa precisa decidir melhor de maneira repetida, e não só ganhar velocidade em tarefas de texto”, explica. 

Dados recentes do Banco Central Europeu mostram que, de 2023 para 2024, a parcela de grandes bancos da região que usam IA para detecção de fraude saltou de 36% para 62% — um sinal de como o uso dessa tecnologia tem avançado.

IA generativa

Enquanto o preditivo ganha espaço nas empresas, o que mais se popularizou nas tarefas do dia a dia veio do outro lado, com ferramentas e assistentes capazes de transformar comandos em textos, imagens, traduções e respostas em segundos. É nesse contexto que um modelo generativo entra, não para substituir decisões críticas, mas para destravar produtividade e dar mais rapidez em materiais e rotinas que antes demoravam demais.

Justamente por acelerar tarefas operacionais, a IA generativa vem ganhando espaço nas empresas. Segundo Pedro Milanez, CEO da Aro, empresa de crédito, esse tipo de tecnologia também abre espaço para interações mais personalizadas com clientes. “Com essa inteligência artificial sendo usada, cada cliente consegue ser tratado de forma diferente, considerando seu contexto de vida”, afirma.

Adoção da inteligência artificial nas empresas

A rapidez dessa adoção aparece em uma pesquisa da McKinsey, em que 88% dos respondentes dizem que suas empresas já usam IA em pelo menos uma função de negócio, ainda que em experimentos e pilotos. Na prática, isso costuma começar com atendimento ao cliente, suporte interno e criação de materiais, antes de avançar para integrações mais profundas com sistemas e rotinas.

Quando adotar cada modelo de IA

No fim, a diferença entre as duas abordagens aparece menos no nome da tecnologia e mais no tipo de dor que a empresa quer resolver. Quando o foco é melhorar decisões em processos sensíveis a erro, como risco, estoque ou fraude, o preditivo tende a fazer mais sentido. 

Quando a intenção é resolver um gargalo de tarefas, o generativo faz bem a função, tornando a operação mais produtiva. Mais que isso, conhecer os modelos não significa necessariamente ter que escolher apenas um. Em muitas empresas, os dois acabam se encontrando no mesmo fluxo, com um modelo apoiando a decisão e outro ajudando a executar o que foi definido.

Agora que a inteligência artificial já faz parte da realidade das pessoas e das empresas, o próximo passo é que a tecnologia deixe de ser usada para casos pontuais, passando a sustentar rotinas mais centrais do negócio, com menos experimentos isolados e mais iniciativas conectadas a regras e metas comuns.

Por Paula Deodato