Por trás do funcionamento da IA estão muitos dados e regras matemáticas. Os sistemas recebem um fluxo de informações e, a partir daí, “aprendem” com exemplos. O processo de aprendizado pode ser:

• Supervisionado: A IA recebe exemplos rotulados (com respostas certas), aprende a reconhecê-los e aplica esse conhecimento em dados novos.

• Não supervisionado: A IA analisa grandes volumes de dados sem rótulos para identificar padrões ocultos.

• Reforço: A IA aprende a partir de tentativa e erro, sendo “recompensada” por decisões corretas.

É esse aprendizado, chamado de machine learning (aprendizado de máquina), que permite que a IA evolua ao longo do tempo e tome decisões cada vez mais precisas, personalizadas e rápidas.