A popularização da inteligência artificial generativa fez com que, para muitas pessoas, IA se tornasse praticamente sinônimo de ChatGPT. Na realidade, o conceito é muito mais amplo.

De forma geral, inteligência artificial envolve sistemas computacionais capazes de executar tarefas associadas a capacidades como aprender, identificar padrões, resolver problemas e interagir com informações e com o ambiente.

Dentro desse universo encontra-se o aprendizado de máquina — Machine Learning (ML). Em vez de receber todas as regras explicitamente programadas, os modelos aprendem a realizar determinadas tarefas a partir dos dados, identificando padrões e relações estatísticas entre variáveis.

O aprendizado profundo — Deep Learning (DL) amplia essas possibilidades utilizando redes neurais artificiais com múltiplas camadas. Essa abordagem tornou possível executar tarefas de elevada complexidade e está na base de aplicações como reconhecimento de imagens, assistentes virtuais e processamento avançado de linguagem.

No campo da linguagem temos o Processamento de Linguagem Natural (PLN), voltado à compreensão, interpretação e geração de linguagem humana. A evolução dessas técnicas levou aos Large Language Models (LLMs), grandes modelos de linguagem treinados com enormes volumes de dados e capazes de executar tarefas linguísticas complexas e até gerar código. Os GPTs — Generative Pre-trained Transformers — são uma família de arquiteturas de LLMs capazes de gerar conteúdo a partir das instruções fornecidas pelos usuários, os chamados prompts.

Portanto, ChatGPT e outros sistemas generativos representam apenas uma das muitas formas de aplicação da IA.

Uma maneira simples de compreender as possibilidades do aprendizado de máquina é observar os tipos de perguntas que os modelos podem ajudar a responder.

Uma análise descritiva procura entender o que existe nos dados. Pode identificar padrões, tendências, associações ou grupos que talvez não sejam evidentes em uma análise convencional. Um exemplo é o clustering, que organiza dados semelhantes em grupos sem que as classes tenham sido previamente definidas.

Uma análise preditiva procura estimar algo que ainda não conhecemos. Modelos de regressão podem estimar valores numéricos, enquanto modelos de classificação podem determinar a classe mais provável de uma nova observação.

Já uma análise prescritiva procura responder a outra pergunta: considerando determinado objetivo, quais ações ou condições podem produzir o resultado desejado?

As três abordagens — descritiva, preditiva e prescritiva — são apresentadas nas referências como diferentes formas de utilizar ML para compreender fenômenos, realizar previsões e indicar ações.

Essa distinção ajuda a perceber que aplicar IA não começa pela escolha de um algoritmo. Começa por uma pergunta: qual problema precisamos resolver e que tipo de resposta esperamos obter?

Quando conectamos os diferentes tipos de IA às necessidades da mineração, o conjunto de aplicações torna-se bastante amplo.

Os modelos também podem ser combinados com outras tecnologias. Gêmeos digitais, por exemplo, podem gerar grandes volumes de dados sobre minas, equipamentos e processos, enquanto modelos analíticos produzem informações preditivas ou prescritivas e permitem simular diferentes cenários.

Esses exemplos mostram outra característica importante da IA: frequentemente, ela não opera de forma isolada. Seu potencial aumenta quando integrada a tecnologias como sistemas geoespaciais, sensoriamento remoto, IoT, cloud computing, realidade estendida e gêmeos digitais.

Todo modelo aprende ou realiza análises a partir de dados. Por isso, aumentar a quantidade de dados disponíveis não significa necessariamente aumentar a qualidade das decisões.

Projetos minerais combinam informações geológicas, geofísicas, geoquímicas, ambientais, econômicas, sociais e operacionais. Sem governança, integração e análise adequadas, um grande volume de informações pode continuar sendo apenas um conjunto de registros isolados.

Imagine integrar informações geoquímicas coletadas em campo, mapas geológicos produzidos em escalas diferentes, levantamentos geofísicos e imagens de satélite com diferentes resoluções. Antes de treinar qualquer modelo, é necessário compreender se essas informações são espacial e tecnicamente compatíveis.

O algoritmo não conhece automaticamente o significado geológico dessas diferenças.

Por isso, qualidade de dados não significa apenas ausência de erros em uma planilha. Significa avaliar origem, representatividade, resolução, consistência, completude, precisão e adequação dos dados ao problema que está sendo investigado.

Da mesma forma, os resultados precisam trazer informações sobre incerteza e confiança. A própria abordagem analítica da GE21 Analytics inclui reconhecer padrões e relações, detectar anomalias, produzir classificações e previsões, mas também mensurar incertezas e níveis de confiança, simular cenários e avaliar alternativas.

Talvez um dos maiores equívocos relacionados à inteligência artificial seja imaginar que o objetivo da tecnologia seja retirar o especialista do processo.

Em aplicações técnicas, ocorre justamente o contrário.

A IA permite analisar volumes de dados e combinações de variáveis que seriam difíceis de processar manualmente. Pode identificar relações, priorizar informações, produzir estimativas, destacar anomalias e apresentar cenários.

Mas identificar uma correlação não significa automaticamente compreender sua causa. Uma anomalia estatística não é necessariamente uma anomalia geológica. Uma classificação com alta probabilidade matemática precisa continuar fazendo sentido diante do conhecimento disponível sobre o depósito, o método de amostragem e o contexto do projeto.

O modelo produz evidências. O profissional interpreta as evidências e toma a decisão.

Essa lógica também permite uma forma mais produtiva de enxergar a IA: não como substituta da inteligência humana, mas como uma nova capacidade analítica colocada à disposição dos especialistas.