O que são LLMs e como aplicá-los no seu negócio com dados próprios

A adoção de Large Language Models (LLMs) está avançando de forma significativa, impulsionada por modelos de última geração como LLaMA 3 (Meta), Claude 3 (Anthropic), Mixtral (Mistral) e as atualizações constantes da OpenAI. Essas tecnologias vêm remodelando a forma como organizações tratam linguagem natural, automação de tarefas e análise de dados.

Dados 10 jul 2025 5 min de leitura Por: Skyone

A adoção de Large Language Models (LLMs) está avançando de forma significativa, impulsionada por modelos de última geração como LLaMA 3 (Meta), Claude 3 (Anthropic), Mixtral (Mistral) e as atualizações constantes da OpenAI. Essas tecnologias vêm remodelando a forma como organizações tratam linguagem natural, automação de tarefas e análise de dados.

Paralelamente, cresce o interesse por LLMs privados, que visam garantir confidencialidade, compliance e controle sobre os dados usados nesses modelos. Neste artigo, vamos explicar o que são LLMs, suas aplicações no contexto corporativo e como soluções como o Skyone Studio viabilizam o uso seguro e estratégico dessas tecnologias.

O que são LLMs (Large Language Models)?

LLMs são modelos de IA treinados em volumes massivos de texto. A partir dessa base, eles aprendem a identificar padrões na linguagem humana e a gerar conteúdos coerentes, responder perguntas, resumir, traduzir e até programar.

Base técnica: os LLMs operam com base em tokens, unidades mínimas de linguagem que representam palavras ou partes de palavras. Por trás desses modelos estão arquiteturas como o Transformer, responsável por avanços significativos na capacidade de compreensão contextual.

Um parágrafo típico consome cerca de 100 tokens; um artigo com 1.500 palavras, aproximadamente 2.000 tokens.

A performance de um LLM depende de fatores como:

Volume e diversidade do corpus de treinamento
Capacidade de parametrização (quantidade de parameters)
Eficiência de inferência (tempo e custo para gerar respostas)
Técnicas de fine-tuning e RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback)

Por que os LLMs estão em evidência?

Nos últimos anos, vimos três tendências convergirem para impulsionar os LLMs:

Avanço tecnológico dos modelos fundacionais
Abertura de modelos como LLaMA, Falcon, Mistral e Gemini permitiu a customização e o uso em ambientes privados. Ao mesmo tempo, os modelos fechados como GPT-4 e Claude evoluíram em raciocínio, memória e segurança.
Crescimento da IA Generativa nas empresas
Empresas adotam LLMs para automação de atendimento, copilotos de vendas, análise de documentos, geração de conteúdo e suporte técnico.
Preocupações com privacidade e soberania de dados
Surgem os LLMs privados, implementados localmente ou em ambientes de nuvem controlados, garantindo que dados corporativos sensíveis não sejam expostos em modelos públicos.

LLMs privados e seus desafios

LLMs privados permitem que empresas usem a capacidade dos modelos generativos com dados internos, mantendo a confidencialidade. No entanto, sua adoção exige:

Organização e estruturação dos dados (em data lakes, lakehouses ou data warehouses)
Camadas de segurança e controle de acesso
Infraestrutura de integração com sistemas legados
Capacidade de monitoramento e auditoria dos outputs gerados

É um ecossistema que vai além do modelo em si, exige base sólida de dados, interoperabilidade entre sistemas e integração com a operação.

Como aplicar LLMs com segurança e escalabilidade: o caso do Skyone Studio

O Skyone Studio é um produto completo que viabiliza a aplicação de agentes de IA corporativos a partir de uma arquitetura robusta, segura e integrada.

Componentes principais:

iPaaS (Integration Platform as a Service): permite a integração de mais de 400 sistemas e APIs com baixo uso de código, criando fluxos automatizados para conectar CRMs, ERPs, plataformas legadas e sistemas em nuvem.
Lakehouse: estrutura de dados moderna que une a escalabilidade dos data lakes com a confiabilidade dos data warehouses, preparada para suportar análises avançadas e inferência de LLMs.
Agentes de IA: criação de múltiplos agentes inteligentes com suporte a LLMs, inferência em tempo real e integração com canais como WhatsApp, Google Chat e dashboards interativos.

A capacidade do agente de IA do Skyone Studio de automatizar integrações é diretamente impulsionada por LLMs. O LLM é o motor que permite ao Studio entender as necessidades de integração, traduzir solicitações em linguagem natural e executar as ações necessárias para conectar os sistemas. A proposta “sem código” do Studio é amplificada justamente por essa inteligência: o modelo compreende o que precisa ser feito e automatiza o processo de forma contextual e segura.

Publicação e Conversação de Dados: geração de insights e visualizações que podem ser ativadas por comandos naturais em interfaces conversacionais.

Casos de uso:

Empresas como Panasonic e Pague Menos usam o Skyone Studio para reduzir custos operacionais, acelerar a tomada de decisões e automatizar processos de alto volume.
Um exemplo de impacto: 40% de redução no tempo de processamento de dados, com a estruturação adequada da base informacional para uso em IA generativa.

Conclusão

LLMs são, sem dúvida, um dos principais vetores da transformação digital atual. Mas para que seu uso corporativo seja bem-sucedido, é preciso mais do que apenas adotar um modelo de linguagem: é necessário construir um ecossistema de dados, integração e governança.

Soluções como o Skyone Studio entregam essa fundação: integração entre sistemas, lakehouse de dados, automação inteligente e suporte completo à criação de agentes baseados em LLMs.

Empresas que estruturarem esse ambiente agora estarão prontas para liderar a próxima geração da inteligência artificial nos negócios.