Usar a inteligência artificial para executar tarefas com mais agilidade e solucionar pequenas dúvidas do dia a dia já é uma realidade entre pessoas e empresas. Neste contexto, a chamada IA multimodal desponta como uma forte tendência, já que oferece funcionalidades mais sofisticadas.
Em pesquisa divulgada no mês de março de 2025, a Consultoria McKinsey revelou que as grandes corporações já se planejam para acompanhar essa evolução. O estudo apontou que 52% das companhias que registram faturamento anual maior do que 500 mil dólares têm equipes 100% dedicadas a conduzir a adoção de novas tecnologias.
O intuito é garantir agilidade na implementação desses avanços, que preveem alta capacidade cognitiva para a resolução de problemas e inúmeras novas possibilidades. Entenda o que é e para que serve a IA multimodal nos próximos parágrafos deste artigo.
Boa leitura!
O que é a IA multimodal?
O termo “multimodal” se refere a “diversas modalidades” de dados. Ou seja, é uma tecnologia de ponta capaz de receber, processar, integrar e analisar fontes múltiplas de informações. Em outras palavras, trata-se de sistemas que conseguem ler e compreender conteúdos em áudio, texto, imagens e vídeo de forma eficiente.
Essas máquinas reúnem insumos provenientes de origens variadas para entregar um resultado mais simples, conciso e intuitivo, conforme a solicitação do usuário.
Um exemplo é a aplicação da inteligência artificial na área da saúde. A máquina recebe informações de um paciente, como um áudio sobre o relato dos sintomas, lâminas de exames de imagem e o descritivo das receitas médicas. A partir daí, consegue indicar o diagnóstico e prever o tempo de internação hospitalar para o quadro.
Qual é o papel da fusão de dados na IA multimodal?
Fusão de dados é o processo de combinar informações de fontes distintas para gerar um resultado mais preciso e completo. Esse conceito é fundamental para o trabalho da IA multimodal porque promove a perfeita integração entre os diferentes tipos de insumos.
Imagine que existem redes específicas para analisar cada modalidade de conteúdo. Ao final, esses sistemas trabalham em parceria para sintetizar todas as informações e apresentar um entendimento único.
A integração de dados ocorre em três estágios:
- fusão inicial, que funde os dados e permite que a máquina aprenda por meio de todas as fontes simultaneamente;
- fusão intermediária, que mistura todas as informações ao mesmo tempo que preserva as funções específicas de cada modalidade;
- e a fusão tardia, responsável pelo processamento independente dos dados de cada fonte e pela combinação desses resultados ao final.
Cada técnica de fusão de dados é útil para o processamento de tipos distintos de atividades e modalidades de informações. A fusão inicial, por exemplo, se aplica em casos em que a tarefa demanda aprendizado simultâneo, como na análise do tom de voz de um discurso.
Já a fusão tardia funciona bem em situações que demandam focos independentes em uma mesma solicitação, como checagem de documentos que mesclam texto e imagens.
Como o Gemini 2.0 explora a IA multimodal?
No final de 2024, a Google anunciou uma série de novidades para o seu assistente digital, o Gemini. O lançamento representa um upgrade considerável das versões anteriores, graças ao uso da IA multimodal.
Na prática, significa que o Gemini está pronto para receber comandos de fontes múltiplas e entregar tarefas de formas distintas, de acordo com as necessidades do usuário. O assistente processa informações em tempo real por vídeo, imagens, áudio, texto e códigos de computação, por exemplo.
Sua nova interface permite a geração nativa de imagens. Ou seja, você pode pedir ao assistente que crie uma imagem a partir de uma descrição em áudio ou texto. Também é possível gerar vídeos e usar a máquina para interpretar grandes volumes de informações.
Imagine, por exemplo, inserir vários gráficos e pedir que o Gemini analise e resuma as informações para fazer uma apresentação em vídeo. Navegar com fluidez entre esses formatos já é realidade.
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Para que serve a IA multimodal?
A tecnologia de múltiplas modalidades amplia o potencial da inteligência artificial. Dessa maneira, cria novas formas de interação e um universo extenso de novas funções para diferentes setores.
Ambientes educacionais podem se beneficiar dos serviços da máquina. É possível personalizar o aprendizado dos alunos ao combinar análises de desempenho acadêmico, vídeos de aulas, interações em fóruns e respostas em avaliações.
Assim, uma plataforma de ensino à distância pode, por exemplo, entregar um conteúdo direcionado para a necessidade de cada estudante.
Outro setor que já aplica a inteligência artificial e pode obter mais resultados com este avanço é a área de vendas. A tecnologia consegue analisar informações de fontes diversas para identificar tendências de mercado e mensagens atrativas para o público-alvo.
Já os chatbots inteligentes são mais dinâmicos e interativos. O sistema é capaz de oferecer um suporte ainda melhor, ao interpretar dados como a voz do cliente, capturas de tela ou fotos. E, assim, entregar uma solução efetiva para a demanda do usuário.
4 benefícios da IA para os negócios
Aprimorar produtos e serviços e tornar o ambiente empresarial mais dinâmico com a inteligência artificial já é realidade há algum tempo. Um estudo de 2024 da Consultoria McKinsey revelou que 72% das empresas do mundo já aproveitam essa tecnologia de alguma forma no dia a dia.
E os benefícios da IA para os negócios só crescem diante do desenvolvimento de ferramentas mais avançadas. A multimodalidade é prova de que, cada vez mais, as máquinas terão condições de absorver atividades operacionais que sobrecarregam a equipe.
Explorar todos os recursos desta tecnologia é impossível. No entanto, podemos destacar quatro principais vantagens da inteligência artificial para as empresas:
- mais agilidade e produtividade para a operação, visto que os softwares levam poucos segundos para concluir tarefas que exigiriam muitas horas de trabalho manual;
- redução na ocorrência de falhas operacionais;
- mais clareza na tomada de decisão, especialmente para lideranças, já que é possível analisar, comparar e compilar grandes volumes de dados com facilidade antes de se chegar a uma conclusão para determinado problema;
- geração de oportunidades, por meio da análise preditiva de cenários futuros.
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