Da IA simbólica ao Deep Learning e aos modelos fundacionais, a trajetória da IA acelerou inovação, produtividade e novos produtos digitais — abrindo também desafios éticos e regulatórios.

1) Primeiros passos — IA simbólica e regras.
As primeiras aplicações de IA eram baseadas em regras e lógica (sistemas especialistas). Úteis em domínios restritos, mas difíceis de manter e escalar.

2) Aprendizado de máquina.
Algoritmos como árvores de decisão, SVMs e ensembles permitiram aprender padrões a partir de dados, melhorando previsão e classificação em larga escala.

3) Deep Learning e visão/voz.
Redes neurais profundas transformaram visão computacional, reconhecimento de fala e NLP, viabilizando produtos como assistentes, tradução e detecção de fraudes.

4) Transformers e modelos fundacionais.
Arquiteturas do tipo Transformer permitiram treinar modelos gerais (multitarefas) e depois adaptá‑los via fine-tuning e instruções, reduzindo tempo de desenvolvimento.

5) Agentes e ferramentas.
Novos agentes combinam modelos com ferramentas (busca, código, planilhas) para executar fluxos completos, supervisionados por humanos para qualidade e segurança.

Impactos e boas práticas.
• Privacidade e segurança desde o design (dados e prompts).
• Observabilidade e avaliação contínua (métricas de utilidade e segurança).
• Alinhamento com metas de negócio e governança de risco.