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IA multimodal redefine a integração de dados e revoluciona operações empresariais

A inteligência artificial (IA) multimodal está abrindo novas possibilidades de interação entre humanos e sistemas, oferecendo uma forma integrada de processar diferentes tipos de dados. Essa nova forma de comunicação, que combina texto, imagens e áudio, está permitindo que empresas acelerem processos, melhorem o atendimento ao cliente e até implementem diagnósticos médicos mais precisos.

Um estudo da McKinsey aponta que a adoção de tecnologias de IA avançada, como a IA multimodal, já gerou um aumento de 20% na eficiência em setores como saúde, serviços financeiros e comércio eletrônico. O estudo sugere que essa tecnologia continuará sendo um diferencial competitivo nos próximos anos, impulsionando inovações nas empresas.

Alan Nicolas, especialista em inteligência artificial para negócios e fundador da Academia Lendár[IA], a IA multimodal é uma ferramenta de automação e uma revolução na maneira como dados são compreendidos. “Empresas que investem nesse tipo de inteligência artificial estão transformando o modo como tomam decisões. Ao integrar diferentes dados, elas conseguem gerar conhecimentos mais profundos e precisos, o que impacta diretamente em resultados financeiros e na experiência do cliente”, afirma.

Usos diversos da IA multimodal

A inteligência artificial multimodal é uma tecnologia que combina dados de diferentes fontes para criar sistemas mais inteligentes e capazes de interpretar e responder a múltiplas formas de comunicação humana ao mesmo tempo. Porém, a aplicação da IA multimodal vai além da automação de processos. 

Empresas estão utilizando essa tecnologia para criar sistemas de atendimento ao cliente mais inteligentes, capazes de interpretar linguagem verbal e visual simultaneamente. Isso significa que, em vez de depender exclusivamente de texto, os sistemas conseguem analisar fotos e sons para fornecer soluções mais rápidas e completas.

No setor de saúde, a IA multimodal está sendo usada para cruzar dados de exames de imagem com históricos médicos em formato de texto, melhorando a precisão de diagnósticos e tratamentos. “Essa integração tem o potencial de reduzir erros médicos e melhorar o tempo de resposta dos profissionais de saúde”, comemora Alan.

O formato multimodal também tem se mostrado eficaz no setor de varejo. As empresas estão utilizando a IA para analisar dados de comportamento de compra, como interações em redes sociais, imagens de produtos e feedback em áudio de clientes, o que permite personalizar ofertas e melhorar a experiência de compra.

O futuro da IA multimodal nos negócios

O uso da inteligência artificial não está restrito a grandes corporações. Startups e pequenas empresas também estão começando a explorar o potencial dessa tecnologia, especialmente em áreas como marketing digital, educação e entretenimento. A capacidade de processar diferentes tipos de dados simultaneamente torna essa ferramenta uma peça chave na criação de soluções.

De acordo com Alan Nicolas, o futuro da IA multimodal está ligado à capacidade de adaptação das empresas. “Aquelas que conseguirem integrar essa tecnologia em seus processos terão uma vantagem muito grande. A IA multimodal automatiza e ao mesmo tempo humaniza as interações, ao permitir que os sistemas compreendam melhor as nuances de comunicação dos usuários”, destaca.

Com o crescimento da inteligência artificial, é esperado que os negócios se tornem cada vez mais dependentes de sistemas integrados, capazes de analisar e processar grandes quantidades de dados em tempo real. “Isso tem o potencial de impulsionar a inovação e melhorar a tomada de decisões. O futuro pertence às empresas que conseguirem aliar tecnologia à inteligência humana”, conclui Alan Nicolas.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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