A história da Inteligência Artificial (IA) é muito mais antiga do que a maioria das pessoas imagina. Embora o grande boom tenha acontecido nos últimos anos, suas bases começaram a ser construídas há mais de 80 anos. Isso mesmo, IA não é um conceito novo, e neste texto, nós vamos contar um pouco dessa história.
Antes da IA existir
A ideia de criar máquinas capazes de pensar acompanha a humanidade há séculos, mitos gregos já falavam de autômatos mecânicos, e durante os séculos XVIII e XIX surgiram máquinas capazes de realizar cálculos complexos.
Um dos nomes mais importantes dessa fase foi Alan Turing, considerado o pai da computação moderna. Então, quando falamos sobre o início da IA, podemos citar dois marcos importantes:
- 1936: Turing cria a Máquina de Turing (fundamento da computação).
- 1950: Turing publica o artigo “Computing Machinery and Intelligence” e propõe o famoso Teste de Turing, uma das primeiras discussões formais sobre inteligência artificial, utilizado até hoje como uma referência para avaliar a capacidade de uma máquina de simular uma conversa humana.
O nascimento da IA (1956)
O termo “Inteligência Artificial” foi criado em 1956 durante a Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, realizada no Dartmouth College. O pesquisador John McCarthy reuniu nesta conferência, cientistas que acreditavam ser possível criar uma máquina tão inteligente quanto um ser humano. E muitos deles imaginavam que isso poderia ser feito em poucas décadas.
A partir daí muitos programas inteligentes foram criados. No período entre 1950 e 1970 surgiram programas capazes de resolver problemas matemáticos, jogar xadrez, demonstrar teoremas e simular raciocínio lógico. Entre os projetos mais famosos estavam: Logic Theorist (1956) e ELIZA (1966).
O ELIZA simulava um psicoterapeuta fazendo perguntas simples aos usuários. Embora fosse bastante limitado, impressionou muitas pessoas. Com os avanços, os pesquisadores fizeram promessas muito otimistas, mas os computadores da época eram lentos, tinham pouca memória e os algoritmos eram limitados, então não existia poder computacional suficiente para cumprir essas expectativas.
Assim, mais ou menos entre 1974 e 1980 tivemos o que foi chamado de “Inverno da IA” (AI Winter – em inglês), que ocorreu porque sem as expectativas atendidas, governos reduziram investimentos, empresas perderam interesse e muitos projetos foram abandonados.
Mais para a frente, a partir de 1980 surgiu uma nova abordagem e foram criados os chamados “Sistemas Especialistas”, que armazenavam regras e conhecimentos de especialistas humanos e empresas começaram a usar IA para:
- Diagnóstico médico;
- Configuração de equipamentos;
- Análise financeira;
- Suporte à decisões.
E novamente, houve um enorme fluxo de investimentos.
Machine Learning
Embora os Sistemas Especialistas tenham impulsionado novos investimentos na década de 1980, suas limitações também ficaram evidentes com o tempo, o que levou a um segundo período de desaceleração antes da ascensão do Machine Learning. Então, a grande mudança veio entre os anos 2000 e 2015, com o crescimento da internet, a explosão na quantidade de dados disponíveis e o aumento do poder computacional. Foi quando os pesquisadores perceberam que, em vez de programar todas as regras manualmente, poderiam ensinar as máquinas a aprender com dados e aí nasceu o Machine Learning (Aprendizado de Máquina, em tradução livre).
Nessa fase já surgiram avanços em reconhecimento de imagens, tradução automática, sistemas de recomendação e de detecção de fraudes. A partir de 2012, os avanços em Deep Learning impulsionaram significativamente tecnologias como assistentes virtuais, reconhecimento de voz, carros autônomos e, posteriormente, a IA generativa.
A era da IA Generativa
A partir de 2020, modelos de linguagem de grande escala (conhecidos como “LLMs”) começaram a transformar a relação entre humanos e computadores. Surgiram ferramentas capazes de escrever textos, criar imagens, gerar códigos, produzir vídeos, traduzir idiomas simultaneamente e até realizar pesquisas complexas.
Empresas como OpenAI, Google, Anthropic e Microsoft passaram a investir bilhões de dólares no desenvolvimento da tecnologia e hoje, a IA está presente em smartphones, bancos, hospitais, indústrias, e-commerces, educação, marketing e muitas outras atividades, e cada vez mais em uso entre as pessoas comuns, leigas em tecnologia.
Em cerca de 70 anos, a IA passou de programas que seguiam regras rígidas para sistemas capazes de aprender com enormes volumes de dados, interpretar linguagem natural, reconhecer imagens, voz e vídeos, criar conteúdo original, auxiliar pesquisas científicas e executar tarefas complexas de forma autônoma. E o mais impressionante é que muitos especialistas acreditam que ainda estamos no início dessa transformação tecnológica.
IA para empresas e automação do trabalho
Acompanhando a evolução da IA em diversos segmentos e possibilidades de uso, hoje muitas empresas utilizam IA para automação de tarefas repetidas, seja com agentes de IA ou com outras ferramentas desenvolvidas para atividades específicas.
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