A rápida evolução da IA generativa colocou os foundation models, que servem como base para criação de soluções com diferentes finalidades, no centro das transformações digitais que as empresas vivem hoje.
Ferramentas como ChatGPT e Gemini chamam a atenção, mas são apenas a ponta de uma base tecnológica muito mais ampla, capaz de criar, automatizar e escalar inteligência artificial de forma inédita.
Com os foundations, organizações conseguem redefinir as etapas para analisar dados, otimizar processos e inovar em diferentes áreas.
Ao longo deste conteúdo, você vai entender o que são os foundations, como funcionam, diferenças em relação a outros modelos de IA, exemplos práticos e como aplicá-los com estratégia no ambiente empresarial. Aproveite o conteúdo!
O que são foundation models?
Foundation models são modelos de inteligência artificial treinados em larga escala, capazes de servir como base para diversas aplicações.
Conhecidos também como modelos de base, eles não são desenvolvidos para tarefas específicas, mas sim para atender a diferentes contextos. Para isso, aprendem padrões gerais a partir de grandes volumes de dados.
A partir deste pré-treinamento, esses modelos podem ser utilizados para atividades como geração de texto, análise de dados, automação de processos e interação com usuários.
Quais são as principais características dos foundation models?
Os foundation models se destacam por sua capacidade de aprender padrões amplos e generalizáveis, o que permite sua aplicação em múltiplos cenários.
Eles combinam escala, flexibilidade e adaptabilidade, tornando-se uma base poderosa para o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial em diferentes áreas do negócio.
Aqui, vale conhecer algumas características que diferenciam este modelo de outros, como:
- Treinamento em larga escala: eles são treinados com grande capacidade computacional e modelos complexos;
- Versatilidade para diferentes tarefas: podem ser aplicados em múltiplos casos de uso sem necessidade de criação do zero;
- Uso de grandes volumes de dados: esse modelo aprende a partir de dados diversos, estruturados e não estruturados;
- Base para aplicações especializadas: servem como fundamento para soluções mais direcionadas e integradas aos processos empresariais;
- Capacidade de adaptação: permitem ajustes para contextos específicos, a partir de técnicas como o fine-tuning ou engenharia de prompt, que ampliam o nível de especialização da ferramenta.
Na prática, ele atua como a “fundação” para criação de ferramentas mais especializadas, como a IA generativa, por exemplo.
Como funciona um foundation model?
Esse modelo funciona a partir de um pré-treinamento em grandes bases de dados, no qual aprende padrões, relações, linguagem e contexto de forma ampla. Com esse treinamento inicial, ele desenvolve uma “base de conhecimento” generalista.
Após essa etapa, o modelo pode ser adaptado para usos específicos por meio de técnicas como fine-tuning, ajustes com dados proprietários, instruções direcionadas ou integração com sistemas corporativos.
Esse processo permite que a IA aumente a precisão da sua atuação naquele determinado contexto e, assim, se torne mais relevante para a empresa.
Isso significa que, em vez de criar um modelo do zero para cada necessidade, é possível utilizar um foundation model como ponto de partida, acelerando a implementação de soluções e reduzindo a complexidade do desenvolvimento.
Quais são as diferenças entre foundation models e modelos tradicionais de IA?
A principal diferença é a forma de treinamento e a atuação de cada um. Enquanto os modelos de base são treinados em larga escala para resolver múltiplos problemas, os tradicionais são desenvolvidos para tarefas específicas.
Nos modelos tradicionais, cada nova demanda exige um novo modelo ou um retrabalho para adaptação. Já os foundation models funcionam como uma base reutilizável, que pode ser adaptada a diferentes contextos com mais agilidade.
Aqui, vale esclarecer também a diferença entre os modelos de base e os LLMs (Large Language Models ou Grandes Modelos de Linguagem).
Eles são um tipo de foundation model focado em linguagem, sendo hoje os mais populares no mercado.
Vamos entender em mais detalhes as características de cada um:
| Característica | Foundation models | Modelos tradicionais | LLMs |
| Escopo de uso | Um único modelo pode atender várias tarefas (ex: atendimento, análise, automação) | Criado para uma tarefa específica (ex: classificar e-mails) | Focado em tarefas de linguagem (texto, chat, resumo) |
| Treinamento | Pré-treinado com grandes volumes de dados diversos (texto, imagem, código etc.) | Treinado com dados limitados e específicos de um problema | Pré-treinado com grandes volumes de texto |
| Tipo de aplicação | Multimodal (texto, imagem, dados, automação) | Aplicações isoladas e específicas | Aplicações baseadas em linguagem |
| Adaptação ao negócio | Pode ser ajustado com dados da empresa ou integrado a sistemas para gerar respostas mais contextualizadas | Exige novo modelo ou retrabalho para ajustar conforme cada necessidade | Ajustado com instruções ou dados para melhorar respostas em linguagem |
Exemplos de foundation models
Os modelos de base já estão presentes em diversas soluções utilizadas no mercado, tanto a nível pessoal como a nível corporativo.
Graças à capacidade de servir como base para diferentes aplicações, esses modelos têm se tornado cada vez mais comuns e possibilitado o desenvolvimento de ferramentas de IA que agregam valor aos negócios.
Destacamos algumas das aplicações mais conhecidas atualmente para que você possa entender todo o potencial deste conceito para a sua empresa.
ChatGPT
O ChatGPT é um dos exemplos mais conhecidos de modelo voltado para linguagem. Ele é baseado em um LLM treinado em larga escala, capaz de gerar textos, responder perguntas, resumir conteúdos e apoiar diferentes tarefas.
A versatilidade dessa solução mostra como um único modelo pode ser aplicado em múltiplos cenários.
Gemini
O Gemini é um modelo desenvolvido para atuar de forma multimodal, ou seja, capaz de processar e gerar diferentes tipos de dados, como texto, imagens e código.
Isso amplia suas possibilidades de uso e reforça o conceito de foundation model como base para aplicações diversas.
Claude
O Claude é outro exemplo com foco em linguagem, projetado para interações mais seguras e contextualizadas.
Ele demonstra como esses modelos podem ser ajustados para atender diferentes objetivos, como análise de documentos, geração de conteúdo e suporte a decisões.
LYNN
O LYNN é o foundation de IA B2B desenvolvido pela TOTVS, criado para atender às demandas específicas das empresas.
Com base em inteligência artificial especializada, ele permite a criação de agentes de IA altamente adaptados ao contexto do negócio. Isso permite que os agentes apoiem tarefas com mais precisão e relevância.
Esse exemplo reforça o papel dos foundations como base para o desenvolvimento de soluções corporativas cada vez mais estratégicas.
Quais os benefícios da aplicação de foundation models nas empresas?
Ao utilizar modelos já treinados e adaptáveis, é possível acelerar a implementação de soluções de IA, reduzir esforços operacionais e tomar decisões mais informadas, com base em dados e contexto.
Com isso, a aplicação de modelos de base nas empresas traz ganhos diretos em eficiência, escala e capacidade analítica.
Esses são apenas alguns dos muitos benefícios dos foundations, que também contribuem para:
- Automação de tarefas: ao automatizar atividades repetitivas, os modelos de base liberam equipes para funções mais estratégicas;
- Análise de grandes volumes de dados com precisão: eles são capazes de identificar padrões e gerar insights a partir de dados complexos e variados;
- Ganho de produtividade e escalabilidade: os modelos permitem automatizar atividades e expandir operações sem aumentar proporcionalmente os recursos;
- Aceleração da inovação: como já trazem uma base pronta, esses modelos facilitam o desenvolvimento de novas soluções e aplicações com mais agilidade;
- Personalização de experiências: a partir da análise de dados, permitem adaptar interações, produtos e serviços conforme o perfil e comportamento de cada cliente.
Como foundation models podem ser aplicados na otimização de processos empresariais?
Ao se integrarem aos processos do dia a dia, os foundation models ampliam o potencial de uso da IA nas empresas. E esse movimento reflete diretamente na inovação dos negócios.
Não por acaso, 64% das empresas afirmam que a IA está impulsionando sua capacidade de inovar, segundo dados da McKinsey.
Como vimos, esses modelos ajudam a automatizar tarefas, analisar dados com mais profundidade e apoiar decisões com mais agilidade.
Vamos conferir como essa aplicação acontece em diferentes áreas da operação.
Automação de atendimento e suporte
Os modelos de base podem ser usados para automatizar atendimentos por meio de assistentes virtuais e chatbots mais inteligentes.
Eles conseguem interpretar dúvidas, responder com contexto e evoluir conforme interagem com os usuários.
Isso melhora a experiência do cliente e reduz o volume de atendimentos manuais, permitindo que as equipes se dediquem a casos mais complexos.
Análise de dados e geração de insights
Como mencionamos anteriormente, esses modelos conseguem processar grandes volumes de dados e identificar padrões que nem sempre são visíveis em análises tradicionais.
A partir disso, apoiam a geração de insights para áreas como vendas, financeiro e operações, e contribuem diretamente para decisões mais rápidas e embasadas.
Apoio à produtividade de equipes e operações
Os foundation models podem auxiliar equipes na execução de tarefas do dia a dia, como redação de conteúdos, análise de informações, organização de dados e suporte à tomada de decisão.
Isso reduz o tempo gasto em atividades operacionais e, consequentemente, aumenta a eficiência das equipes em diferentes áreas da empresa.
Automação de fluxos administrativos
Na rotina administrativa, esses modelos ajudam a automatizar processos como cadastro de informações, triagem de documentos, gestão de contratos, preenchimento de dados e acompanhamento de tarefas.
É uma forma de diminuir erros, melhorar a organização e garantir mais agilidade na execução de processos internos.
Personalização de experiências e jornadas
Com base em dados de comportamento e histórico de interações, os modelos permitem personalizar a experiência de clientes em diferentes pontos de contato.
Aqui, falamos desde recomendações e comunicações direcionadas até ofertas mais alinhadas ao perfil de cada pessoa, o que aumenta o engajamento e a satisfação.
Quais cuidados as empresas devem ter ao usar foundation models?
Para garantir resultados confiáveis e eficientes, é preciso tomar alguns cuidados ao usar os modelos base de IA. Aqui, vale destacar que a supervisão humana continua essencial para validar respostas, ajustar aplicações e evitar riscos operacionais.
Além disso, a adoção desses modelos deve estar alinhada a boas práticas de gestão, tecnologia e estratégia.
Confira alguns cuidados fundamentais:
- Governança de dados: é importante definir políticas e processos para garantir qualidade, organização e controle sobre os dados utilizados;
- Integração com o contexto do negócio: para conquistar resultados mais potentes, é necessário adaptar o uso da inteligência artificial à realidade e aos objetivos da empresa;
- Vieses e qualidade das respostas: monitorar possíveis distorções e inconsistências geradas pelos modelos é a base para manter a qualidade das respostas;
- Escolha da solução: optar por tecnologias confiáveis, com suporte e aderência às necessidades do negócio, é o primeiro passo para garantir o uso seguro dos modelos de base.
Como as soluções de IA da TOTVS levam os foundation models para a rotina das empresas
O valor dos foundation models não está apenas na tecnologia, mas na forma como são aplicados ao contexto do negócio.
As soluções de inteligência artificial da TOTVS conectam esses modelos à gestão, aos processos e aos dados empresariais, tornando seu uso mais estratégico e eficiente.
Nesse cenário, o LYNN, foundation de IA B2B da TOTVS, permite criar agentes especializados que apoiam tarefas com mais precisão, contexto e integração com a operação.
Assim, o seu negócio ganha mais produtividade, controle e capacidade de decisão.
Quer levar essa evolução para o seu negócio? Conheça as soluções de IA da TOTVS agora mesmo!
Conclusão
Os foundation models representam uma base para a inteligência artificial nas empresas, ampliando as possibilidades de automação, análise de dados e ganho de eficiência.
Ao longo deste conteúdo, vimos o que são esses modelos, como funcionam, suas principais características, diferenças em relação a outros tipos de IA e como podem ser aplicados na prática, além dos cuidados necessários na adoção.
O diferencial competitivo não está apenas em adotar essa tecnologia, mas sim em aplicá-la com contexto, de forma integrada e estratégica para a sua operação, conectando os modelos à realidade específica do seu negócio.
A dica é entender as necessidades da sua empresa para então avaliar como a IA pode ajudar nesses pontos, seja otimizando tarefas, potencializando resultados ou apoiando decisões. Para continuar explorando esse universo, confira também o conteúdo sobre sistemas multiagentes.
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