Como os LLMs funcionam e como impactam o seu negócio?

Os Large Language Models, também conhecidos por LLMs (ou ainda, em português, Modelos de Linguagem de Larga Escala), são usados, sobretudo, no desenvolvimento de inteligências artificiais generativas. 

Assim, eles podem ser caracterizados como um tipo de machine learning, que torna o aprendizado das IAs, como o ChatGPT, mais rápido. É através da imensidão de dados presentes na LLM que uma IA desse tipo pode gerar imagens, vídeos e textos de acordo com o input dado pelo usuário. 

Neste conteúdo, vamos explorar não somente o que é a LLM, mas também como ela pode impactar os usos da inteligência artificial no dia a dia das empresas – tornando-o mais assertivo ou menos. A seguir, você confere os principais tópicos abordados aqui. Boa leitura! 

O que são os LLMs?

Os LLMs podem ser definidos como a força motriz da inteligência artificial generativa. Basicamente, é o que faz com que IAs como o Gemini e o Midjourney, por exemplo, sejam tão especiais. Afinal, são IAs que respondem e “criam” produtos a partir de comandos provenientes de um prompt. No entanto, essa criação só pode acontecer graças ao volume massivo de dados que a IA possui – que é gerado via LLM e transformado no produto final. 

Para não ficar subjetivo demais, vamos exemplificar. Vamos supor que você acessou o GPT e pediu para que ele criasse 5 imagens diferentes de um cachorrinho sentado no chão, olhando para o pôr do sol em uma praia. O resultado desse pedido (as 5 imagens geradas) só ocorre porque a IA está alimentada com inúmeros dados e informações sobre imagens de praia, cães e pores do sol. 

Claro, um bom prompt também importa para que o output seja satisfatório. Ele funciona como um conjunto de palavras-chave que serão o gatilho para que a IA procure corretamente as informações necessárias no seu banco de dados. Além disso, vale destacar que os LLMs conseguem entender e responder a perguntas em linguagem natural porque são treinados com enormes quantidades de dados textuais. 

Dessa forma, com os dados certos disponíveis, há muitas formas de as empresas utilizarem os LLMs — como, por exemplo, permitir que a equipe de vendas use IA para tarefas como gerar propostas comerciais, tudo com base em dados relevantes de clientes que abordam suas dores e preferências.

Quer aprofundar os seus conhecimentos em inteligência artificial? Então confira a fala de Alessandra Silva, arquiteta técnica aqui da Salesforce: 

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Como os LLMs funcionam?

Os LLMs funcionam por meio dos modelos de aprendizado de deep e machine learning. Além disso, podemos comparar os modelos de linguagem a cérebros artificiais: compostos por múltiplas camadas de redes neurais interligadas, capazes de ajustar seus próprios parâmetros durante o aprendizado.

Um dos componentes mais poderosos desses sistemas é o mecanismo de atenção, que permite ao modelo identificar e priorizar as partes mais relevantes das informações processadas (inputs), como se ele soubesse exatamente onde focar sua “atenção” em meio a grandes volumes de texto.

Dessa maneira, o processo de aprendizado dos LLMs se baseia na antecipação: eles são treinados para prever qual será a próxima palavra em uma sequência, levando em conta tudo o que veio antes. Isso é feito ao transformar palavras em tokens — pequenas unidades de texto — que são convertidas em vetores numéricos chamados embeddings. Esses vetores funcionam como uma espécie de mapa que representa o significado contextual das palavras dentro de um determinado enunciado.

Para que esse nível de entendimento seja possível, os modelos precisam ser expostos a vastíssimos conjuntos de dados — geralmente envolvendo bilhões de páginas de texto. A partir dessa exposição, os LLMs conseguem captar padrões linguísticos, compreender estruturas sintáticas e até inferir relações conceituais mais abstratas. Técnicas como aprendizado auto supervisionado e capacidades de generalização sem exemplos diretos (zero-shot learning) tornam possível esse avanço.

Uma vez treinados, os modelos passam a gerar textos de forma autônoma e contextualizada, reproduzindo a linguagem humana com fluidez e coerência. Essa habilidade os torna ferramentas versáteis para uma ampla gama de aplicações, desde assistentes virtuais até a geração automatizada de relatórios, resumos ou códigos.

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Por que ter muitos dados não significa ter bons dados? 

Em geral, quando o assunto é IA e suas aplicações, deparamo-nos com uma ideia bastante comum: que ter uma quantidade massiva de dados é a solução para todos os problemas da empresa e que, dessa forma, ela vai conseguir criar ou manejar uma IA de forma efetiva. No entanto, isso está longe de ser verdade. 

Isso porque de nada adianta contar com um banco de dados volumoso se esses dados não estão harmonizados e unificados. Para isso, é necessário ter certeza de que os dados, mesmo que puxados de diferentes fontes, não estão duplicados e que, somados, transformam-se em informação relevante sobre os usuários, leads e prospects,

Nesse sentido, a harmonização se torna o processo de padronização e integração de informações provenientes de diferentes fontes, formatos ou estruturas, com o objetivo de torná-las compatíveis e comparáveis em um ambiente unificado. Esse processo envolve a identificação e resolução de inconsistências semânticas, estruturais e de formato entre os dados.

No contexto de arquiteturas de dados modernas, como data lakes, data warehouses e sistemas de business intelligence, a harmonização é um passo crítico para garantir a qualidade e a interoperabilidade dos dados antes de análises mais avançadas. Quando feita corretamente, permite que algoritmos de machine learning, análises estatísticas e visualizações operem sobre dados consistentes e confiáveis, reduzindo erros, vieses e ruídos.

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Como treinar os LLMs?

O treinamento de LLMs envolve três fases principais:

• pré-treinamento, 
• ajuste fino (fine-tuning) 
• reforço com feedback humano (RLHF)

No pré-treinamento, o modelo é exposto a um grande volume de dados não rotulados, como textos extraídos da web, livros, artigos e outras fontes públicas. O objetivo aqui é ensinar o modelo a prever a próxima palavra em uma sequência textual, utilizando técnicas de aprendizado auto supervisionado. Isso permite que o LLM aprenda estruturas linguísticas, padrões semânticos e associações contextuais em larga escala, utilizando arquiteturas como o Transformer.

A segunda fase, o fine-tuning, é realizada em conjuntos de dados mais específicos e cuidadosamente curados, geralmente relacionados ao domínio de aplicação pretendido. Essa etapa permite adaptar o modelo às necessidades de um setor, empresa ou tarefa específica — como atendimento ao cliente, suporte técnico, análise jurídica ou finanças. Nesta fase, também é comum a utilização de validação cruzada, controle de overfitting e métricas específicas de desempenho, como perplexidade ou F1-score, dependendo do tipo de tarefa.

Empresas que desejam treinar ou adaptar LLMs para seus próprios contextos podem seguir duas abordagens: treinar modelos do zero, o que requer recursos computacionais massivos (geralmente clusters com milhares de GPUs), ou aplicar técnicas de adaptação mais acessíveis, como fine-tuning, prompt tuning ou LoRA (Low-Rank Adaptation), sobre modelos já pré-treinados disponíveis publicamente (por exemplo, LLaMA, Falcon, Mistral). 

Essa segunda abordagem é a mais comum no ambiente corporativo, pois oferece flexibilidade e eficiência sem o custo extremo do pré-treinamento. Ao personalizar LLMs com dados específicos da empresa, é possível gerar soluções mais inteligentes, responsivas e alinhadas com os objetivos de negócio — desde automação de processos até suporte a decisões estratégicas.

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Como o uso de LLMs pode impactar a sua empresa?

A adoção de Large Language Models nas empresas tem transformado significativamente a forma como os processos operacionais são conduzidos no dia a dia. Isso porque esses modelos permitem a automação inteligente de tarefas repetitivas e baseadas em linguagem, como atendimento ao cliente, triagem de e-mails, geração de relatórios e extração de informações de documentos. 

Com isso, as equipes ganham agilidade, reduzem o tempo gasto em atividades manuais e podem se concentrar em tarefas de maior valor estratégico. Ferramentas baseadas em LLMs também oferecem suporte na redação de textos, criação de conteúdo, análise de sentimentos e até na revisão de contratos, acelerando fluxos de trabalho que antes eram lentos e dependentes da intervenção humana.

Nos setores que lidam com grandes volumes de informação (como jurídico,vendas, atendimento ao cliente, marketing e recursos humanos) os LLMs contribuem com insights contextuais e respostas quase em tempo real, melhorando a tomada de decisões. Por exemplo, um modelo treinado com dados internos pode responder perguntas sobre políticas da empresa, gerar resumos executivos de documentos extensos ou sugerir ações com base em dados históricos. 

Além disso, ao integrar esses modelos com sistemas já existentes (como CRMs, ERPs ou bancos de dados internos), é possível construir interfaces conversacionais que funcionam como assistentes virtuais corporativos, acessando e sintetizando informações de forma inteligente e personalizada.

No nível estratégico, o uso contínuo de LLMs nos processos diários contribui para a evolução da cultura de dados e da transformação digital dentro das organizações. A automação baseada em linguagem natural não apenas melhora a eficiência operacional, mas também eleva a qualidade da comunicação interna e externa, reduz erros humanos e aumenta a escalabilidade dos serviços. 

No entanto, a adoção eficaz desses modelos exige atenção à governança de dados, à segurança da informação e à mitigação de riscos éticos e regulatórios – especialmente quando LLMs são utilizados em setores sensíveis ou com dados confidenciais. Feita com responsabilidade, essa integração posiciona as empresas de forma mais competitiva, inovadora e preparada para o futuro.

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Exemplo do uso de IAs no dia a dia das empresas

Case Fórmula 1 e Agentforce

A Fórmula 1 vive um crescimento global impulsionado por sua base jovem e diversa de fãs, alcançando 750 milhões de pessoas em 2023. Para acompanhar essa expansão e personalizar a experiência dos fãs (a maioria dos quais acompanha o esporte digitalmente), a F1 adotou soluções da Salesforce, como Agentforce, Service Cloud, Marketing Cloud e Data Cloud. 

Assim, com dados integrados de mais de 100 fontes, a F1 oferece suporte 80% mais rápido e resolve 95% dos casos no primeiro contato. Além disso, a IA personalizada aumentou em 22% a taxa de cliques em campanhas de marketing. Por fim, o ecossistema Salesforce é completado com o uso do Tableau e do Sales Cloud, que apoiam a equipe comercial, transformando dados dos fãs em insights valiosos para novas parcerias.

Confira o case completo da parceria entre a Salesforce e a Fórmula 1.

Case interno da Salesforce

O site de Ajuda da Salesforce recebe mais de 60 milhões de visitas por ano, e a crescente demanda por suporte levou à criação do Agentforce, uma camada inteligente que oferece atendimento 24/7 com base em IA e linguagem natural. Integrado ao Data Cloud e ao Service Cloud, o Agentforce acessa dados em tempo real, como histórico de casos, compras e uso de produtos, para responder de forma personalizada e instantânea a até 85% das solicitações dos clientes, sem intervenção humana.

Em apenas seis meses, a Salesforce reduziu o tempo de resposta em 65% e já realizou mais de 1 milhão de interações. Diferente dos antigos chatbots baseados em palavras-chave, o Agentforce entende perguntas complexas no contexto do cliente e realiza tarefas como redefinir senhas, informar limites de API e encaminhar casos mais críticos diretamente para representantes humanos, com todo o contexto já resumido. A Salesforce demonstra como a combinação entre automação inteligente e toque humano redefine a experiência de suporte moderno.

Confira o case completo do Agentoforce.

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FAQ: confira as principais dúvidas sobre LLMs

O que significa LLM?

A sigla LLM significa Large Language Model (Modelo de Linguagem de Grande Escala, em tradução livre). Os LLMs são modelos de inteligência artificial treinados com enormes volumes de texto para compreender e gerar linguagem humana com alta precisão.

O que é LLM no ChatGPT?

No ChatGPT, o LLM é o modelo de IA que processa os prompts dos usuários, compreende o contexto e gera respostas em linguagem natural, simulando conversas humanas de forma inteligente e coerente.

O que é agente LLM?

Os agentes LLM são uma forma de aplicação ou sistema que utiliza um LLM para executar tarefas de forma autônoma, como responder perguntas, interagir com APIs ou resolver problemas, geralmente com tomada de decisão baseada em contexto. É o caso do Agentforce, agente de IA criado pela Salesforce. 

Quais tarefas podem ser automatizadas por LLMs?

Os LLMs podem automatizar atendimento ao cliente, geração de conteúdo, tradução, resumo de textos, análise de sentimentos, classificação de dados, preenchimento de formulários e suporte técnico, entre outras tarefas baseadas em linguagem.

Como aplicar para LLM?

Para aplicar um LLM ( em um projeto, você pode usar APIs de provedores como OpenAI, Google ou Hugging Face. Basta integrar o modelo ao seu sistema, fornecer dados ou prompts e configurar para tarefas como geração de texto, atendimento ou análise semântica.

Gostou de saber mais sobre como funcionam os LLMs e suas aplicações? 

Nosso blog e Centro de Recursos estão sempre atualizados com novidades e conteúdos sobre CRM e Inteligência Artificial. A seguir, sugerimos outras leituras que podem ser úteis para você:

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Aproveite para conhecer todas as funcionalidades do Salesforce e entender como o nosso CRM pode transformar a sua empresa. Bom trabalho e até a próxima!