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Comandos de IA transformam rotinas em diferentes setores

Modelos de linguagem têm ganhado destaque por facilitar atividades rotineiras em diferentes setores. Entre os recursos disponíveis, alguns comandos básicos podem apoiar análises de dados, traduções, resumos e otimização de conteúdo, ampliando a eficiência de processos digitais sem interferir na imparcialidade das informações

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Comandos de IA transformam rotinas em diferentes setores

O avanço de modelos de linguagem baseados em inteligência artificial tem estimulado a adoção de comandos capazes de simplificar atividades digitais. De acordo com levantamentos da McKinsey & Company, a aplicação de inteligência artificial generativa tem se concentrado em áreas como marketing, agências de marketing digital, vendas e desenvolvimento de produtos e serviços. Estudos da consultoria indicam ainda que, somadas à engenharia de software e às atividades de pesquisa e desenvolvimento, essas frentes representam o maior potencial de geração de valor associado ao uso da tecnologia.

Relatórios da OECD, como o publicado em 2019 intitulado Artificial Intelligence in Society, destacam que sistemas de linguagem baseados em inteligência artificial têm sido associados a diversas funcionalidades, incluindo tradução automática, recomendação de conteúdos, processamento de linguagem natural e geração de documentos sintetizados.

Além disso, a pesquisa The State of AI in 2025, publicada em março de 2025, aponta que 78 % das organizações já empregam IA em ao menos uma função de negócio, com uso frequente em marketing, vendas e operações — funções onde comandos como geração de conteúdo e análise de sentimento são recorrentes.

  1. /summarize — recurso descrito em guias de aplicação de IA para condensar relatórios e documentos extensos.
  2. /generate — ferramenta indicada em publicações técnicas para criação de textos a partir de descrições.
  3. /translate — comando mencionado em relatórios de adoção de IA por empresas globais para tradução automática.
  4. /analyze-sentiment — citado em estudos acadêmicos como ferramenta de avaliação de sentimento em textos.
  5. /suggest — presente em análises de mercado como recurso voltado à geração de ideias.
  6. /personalize — listado em relatórios de consultorias para a adaptação de mensagens com base em variáveis.
  7. /analyze-competitors — identificado em práticas de monitoramento competitivo relatadas por especialistas.
  8. /optimize-SEO — referenciado em guias de otimização de conteúdo para mecanismos de busca.
  9. /create-ads — mencionado em materiais técnicos como recurso para estruturar anúncios digitais.
  10. /classify — apontado em estudos de ciência de dados como ferramenta de categorização de informações.

Um relatório elaborado pelo Centro de Gestão e Estudos Estratégicos (CGEE) aponta que o Brasil vem se consolidando como um dos principais atores no campo da inteligência artificial (IA) na América Latina. O estudo destaca iniciativas de pesquisa, investimentos públicos e parcerias estratégicas que buscam ampliar a competitividade do país nesse segmento. De acordo com informações divulgadas, o plano nacional prevê investimentos de aproximadamente R$ 24 bilhões até 2028, direcionados a projetos voltados à inovação tecnológica, formação de profissionais e desenvolvimento de soluções aplicadas em setores como saúde, educação e serviços financeiros.

Além do avanço técnico, cresce também o debate regulatório. A União Europeia aprovou em 2024 o AI Act, considerado o primeiro marco regulatório abrangente para inteligência artificial, enquanto a OECD mantém diretrizes internacionais de uso ético da tecnologia.

Com isso, comandos básicos se consolidam como alternativas de fácil aplicação em diferentes áreas, reforçando a importância de acompanhar o desenvolvimento contínuo dessas tecnologias.


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