Um LLM (Large Language Model) é um modelo de IA treinado em grandes volumes de texto (milhares de milhões a triliões de tokens) que aprende a gerar e interpretar linguagem natural com qualidade. A explosão de interesse desde 2022 com ChatGPT, Claude, Gemini e outros reflecte saltos significativos em capacidade — e também em riscos que exigem governança cuidadosa.
Aplicações corporativas de LLMs incluem: geração e sumarização de conteúdo (artigos, relatórios, emails), assistentes de conhecimento sobre dados internos (via RAG), automação de interacções (chatbots melhorados), tradução, extracção de informação de documentos longos. Em cada um, a decisão de implementação envolve trade-offs — privacidade (modelos externos vs. on-premise), custo (API calls acumulam), qualidade (cada modelo tem pontos fortes diferentes), e governança (alucinações são reais, supervisão humana é necessária).
A INFOS adopta LLMs com critério. Onde faz valor óbvio (geração assistida de conteúdo no AutomationForge, sumarização de documentos em Gestão Documental), são implementados com guard-rails claros — prompts auditados, outputs revisáveis, logs de uso. A INFOS não usa LLMs para decisões automáticas sobre pessoas ou para interfaces onde a alucinação pode causar dano material.