Modelos linguísticos de grande dimensão na empresa

Os modelos de grande linguagem (LLM) são um tipo de modelo de inteligência artificial concebido para tarefas de processamento de linguagem natural (NLP).

São treinados em grandes quantidades de dados de texto para compreender e gerar respostas ou resultados semelhantes aos humanos.

Este artigo explica o que são os LLMs, por que razão se tornaram essenciais para as operações empresariais e como as organizações os estão a implementar, incluindo as vantagens e desvantagens e as abordagens de implementação mais importantes para os decisores.

Resumo: Os modelos de linguagem de grande escala são sistemas de aprendizagem profunda treinados com enormes conjuntos de dados de texto para compreender e gerar linguagem natural. No contexto empresarial, eles impulsionam a recuperação de conhecimento, o apoio ao cliente, a geração de código, a automatização de conteúdos e os fluxos de trabalho automatizados. O mercado global de LLM para empresas foi avaliado em 6,7 mil milhões de dólares em 2024 e prevê-se que atinja os 71,1 mil milhões de dólares até 2034. As empresas podem aceder aos LLM através de API, implementar modelos de código aberto na sua própria infraestrutura ou trabalhar com plataformas como TextCortex tratam da orquestração multimodelo e da conformidade em seu nome.

O que são modelos linguísticos de grande dimensão?

Os modelos de linguagem grande são poderosos algoritmos de aprendizagem profunda que são capazes de compreender e gerar linguagem natural.

Como é que eles funcionam?

Estes modelos utilizam algoritmos complexos e redes neurais para compreender o contexto, a semântica e a sintaxe do texto introduzido e gerar respostas relevantes e coerentes. O principal mecanismo subjacente aos grandes modelos de linguagem é a aprendizagem profunda, em particular a utilização de transformadores, que têm demonstrado um sucesso notável em NLP .

LLMs populares

O mercado de LLM mudou rapidamente desde 2023. Os modelos mais utilizados em ambientes empresariais incluem agora:

• OpenAI GPT-4o e o3: o GPT-4o continua a ser amplamente utilizado para tarefas empresariais gerais; o o3 é o modelo da OpenAI focado no raciocínio para problemas complexos com várias etapas
• Anthropic Claude Sonnet 4 e Opus 4: O Claude destacou-se como o principal modelo empresarial em 2025, conquistando 32% da quota de mercado dos LLM empresariais, de acordo com^{um estudo} da Menlo Ventures¹
• Google Gemini .0 e 2.5: a expansão do Google para o setor empresarial através da integração com o Google Workspace impulsionou a adoção por parte dos programadores em 69 % no início de 2025
• Meta Llama 3.x: A principal opção de código aberto, amplamente adotada por organizações que querem executar modelos na sua própria infraestrutura
• Mistral Large 2: Uma alternativa europeia de código aberto, especialmente relevante para empresas da UE que dão importância à soberania dos dados

Uma mudança notável: 37% das empresas utilizam agora 5 ou mais LLMs em ambientes de produção ao mesmo tempo, escolhendo modelos diferentes para tarefas diferentes, em vez de se limitarem a um único fornecedor.²

Capacidades

Estes modelos realizam uma variedade de tarefas: responder a perguntas, resumir textos, traduzir, fazer análise de sentimentos, gerar código e criar conteúdo original. Os modelos mais recentes também suportam fluxos de trabalho autônomos, planeando e executando tarefas com várias etapas de forma autónoma, com acesso a ferramentas e memória entre sessões.

O papel dos LLMs na empresa

Agora que já sabes melhor o que são os LLMs, vamos ver qual é o papel que desempenham nas empresas.

Usar APIs de modelos

Existem várias formas de utilizar um LLM na empresa, para além da simples interface web.

Podes fazer uma API de um modelo apresentado como um serviço: várias empresas disponibilizam APIs públicas às quais os utilizadores podem ligar-se facilmente a partir do software. Este processo traz várias vantagens, incluindo maior sofisticação e rapidez.

Executa um modelo de código aberto

Também podes descarregar e utilizar um modelo de código aberto num ambiente que geres pessoalmente.

Esta pode ser a solução certa para certas empresas ou casos de utilização. Estes modelos podem ser executados em servidores próprios da empresa ou num sistema de computação em nuvem gerido pela empresa.

Compensações

É claro que as empresas devem ter em conta as vantagens e desvantagens dos MLM e aplicar medidas de precaução para reduzir alguns dos riscos potenciais associados à sua utilização:

• Complexidade: A configuração e a manutenção de um LLM são muito complexas. As organizações devem sempre avaliar se dispõem dos conhecimentos e da capacidade necessários por parte dos seus colaboradores nas áreas de ciência de dados e engenharia para configurar e supervisionar um LLM.
• Confidencialidade: Ao utilizar LLMs, tem em conta que estes podem processar e gerar texto com base em dados introduzidos que possam conter informações sensíveis ou confidenciais. Os dados confidenciais devem ser mantidos em segurança e não devem ser expostos durante as interações com LLMs, tanto no caso de utilizadores individuais como quando estes estão integrados noutros processos.
• Privacidade dos dados: Embora os LLMs não armazenem nem partilhem explicitamente os dados que utilizam para o treino, continua a existir o risco de fugas de informação não intencionais ou de violações de privacidade, especialmente quando se trata de informações pessoais ou sensíveis. Se um serviço for regularmente retreinado com base nas interações dos utilizadores, outros utilizadores poderão ter acesso a dados que foram enviados para o serviço em algum momento.
• Conformidade regulamentar: É essencial cumprir os regulamentos de proteção de dados, como o RGPD e a Lei da IA da UE, ao utilizar modelos de linguagem de grande escala (LLMs) em aplicações empresariais, pois o não cumprimento pode resultar em multas pesadas, repercussões legais e danos à reputação.

Garantir que a utilização de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) pela tua organização esteja em conformidade com os padrões éticos e não resulte na produção de conteúdos imprecisos ou prejudiciais é um requisito básico para qualquer implementação empresarial.

TextCortex, IA empresarial para implementação de LLM

TextCortex uma plataforma de infraestrutura de IA empresarial sediada na UE que dá às organizações acesso a vários modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o GPT-4o, o Claude, o Gemini e outros, a partir de uma única plataforma regulamentada. Em vez de terem de gerir API , análises de segurança e controlos de acesso separados para cada modelo, as empresas gerem tudo através TextCortex.

TextCortex com os dados da tua empresa, o SharePoint, o Google Drive, o Confluence e outras fontes, permitindo que os colaboradores recuperem e utilizem essas informações através de linguagem natural. Os controlos de acesso, os registos de auditoria e a gestão de permissões são geridos ao nível da plataforma, e não por modelo. Esta é uma diferença fundamental para as empresas que lidam com dados confidenciais em vários departamentos.

Resultados da b2venture, uma empresa de investimento com mais de 800 milhões de euros em ativos sob gestão:

• Crescimento de 7 vezes na utilização da IA pela equipa de investimento
• Alcançámos uma taxa de adoção de 70% pela equipa
• 5 a 10 horas poupadas por cada oportunidade de investimento avaliada
• Mais de 10 agentes de IA especializados implementados em diferentes funções de investigação e fluxos de trabalho

TextCortex certificação ISO 27001 e SOC 2, está em total conformidade com o RGPD e alinhada com a Lei da IA da UE. Atende clientes da Fortune 500 e do DAX 40 em todo o mundo e inclui um programa de formação em IA com duração de 3 meses, composto por 4 workshops, certificação da equipa e um gestor de conta dedicado para impulsionar a adoção desde o início.

Perguntas frequentes

O que é um modelo de linguagem de grande escala (LLM)?

Um modelo de linguagem de grande escala é um algoritmo de aprendizagem profunda treinado com enormes quantidades de dados de texto para compreender e gerar linguagem natural. Os LLMs utilizam arquiteturas de transformador para compreender o contexto, a semântica e a sintaxe, e são capazes de realizar tarefas que vão desde responder a perguntas e resumir textos até escrever código e executar fluxos de trabalho autônomos com várias etapas.

Quais são os LLMs mais utilizados em ambientes empresariais?

Em 2025, os principais LLMs empresariais serão o GPT-4o e o o3 da OpenAI, o Claude Sonnet 4 e o Opus 4 da Anthropic, e o Gemini 2.0 e 2.5 do Google. Uma pesquisa da Menlo Ventures revela que a Anthropic conquistou 32% da quota de mercado dos LLMs empresariais em meados de 2025. O Llama 3.x da Meta é a opção de código aberto mais amplamente implementada para organizações que querem controlo no local.

Como é que as empresas implementam os LLMs?

Existem três abordagens principais: utilizar API públicos de fornecedores de modelos, executar modelos de código aberto na infraestrutura interna ou implementar através de uma plataforma como TextCortex se encarrega da orquestração multimodelo, da integração de dados empresariais e da conformidade em teu nome. A maioria das empresas que trabalham a sério com IA combina pelo menos duas destas abordagens.

Quais são os principais riscos da utilização de LLMs nas empresas?

Os principais riscos são a privacidade dos dados (os LLMs podem processar informações confidenciais), a conformidade regulamentar (especialmente no âmbito do RGPD e da Lei da IA da UE), a imprecisão dos modelos (alucinações ou resultados incorretos) e a complexidade da configuração e manutenção. A maioria destes riscos pode ser gerida através da plataforma adequada, de controlos de acesso e de um quadro de governação.

Qual é a dimensão do mercado de LLM para empresas?

O mercado global de LLM para empresas foi avaliado em 6,7 mil milhões de dólares em 2024 e prevê-se que atinja os 71,1 mil milhões de dólares até 2034, com um crescimento anual composto (CAGR) de 26,1%. A Gartner prevê que mais de 80% das empresas terão implementado aplicações de IA generativa ou APIs até 2026, contra menos de 5% em 2023, uma das curvas de adoção tecnológica mais rápidas de que há registo.

Qual é a diferença entre usar uma API de LLM API executar um modelo de código aberto?

Os modelos API, como o GPT-4o ou o Claude, são geridos pelo fornecedor e acedidos através da nuvem. São mais rápidos de começar a usar e são atualizados regularmente, mas os teus dados passam pela infraestrutura do fornecedor. Os modelos de código aberto, como o Llama 3.x, funcionam nos teus próprios servidores, dando-te controlo total sobre os dados, mas exigem muito mais conhecimentos de infraestrutura para serem implementados e mantidos.

¹ Menlo Ventures. «Atualização do mercado de LLM a meio do ano de 2025: panorama dos modelos de base + economia.» Julho de 2025. menlovc.com

² Kong Inc. «O que se segue para a IA generativa nas empresas.» 2025. konghq.com