Modelos de linguagem
Os modelos que entendem e geram texto, como os de grandes fornecedores de IA. Cada um tem pontos fortes diferentes por tarefa, e a escolha se testa com dado real.
As tecnologias de IA para automação são os modelos, agentes, ferramentas de integração e padrões que permitem a uma empresa executar tarefas repetitivas com inteligência artificial. Este hub explica cada camada em linguagem direta, sem ranking nem promessa, e mostra como a escolha é feita por tarefa, dado e risco.
Uma automação com IA junta várias peças. Entender cada camada ajuda a perguntar a coisa certa a qualquer fornecedor.
Os modelos que entendem e geram texto, como os de grandes fornecedores de IA. Cada um tem pontos fortes diferentes por tarefa, e a escolha se testa com dado real.
Quem pega o modelo, as ferramentas e a memória e executa a tarefa. OpenClaw, Hermes, Claude Code e Codex são exemplos de categoria.
n8n, Make e Zapier ligam sistemas por fluxo. Funcionam bem com regra clara; o agente de IA entra onde há variação.
RAG, embeddings e MCP: como o agente consulta os dados da empresa e usa ferramentas de forma padronizada.
LGPD, para onde vai o dado, permissões, trilha de auditoria e a pessoa na decisão.
Tarefa, dado, risco, volume e custo definem a tecnologia. A escolha não é para sempre e tem plano B.
Oito artigos, cada um com critério de escolha e perguntas frequentes. Sem ranking, sem número de desempenho e sem preço.
Claude ou OpenAI? Veja o critério para escolher o modelo de IA por tipo de tarefa, como testar com amostra real e como não ficar preso a um fornecedor.
Ler o artigoModelo de IA aberto ou fechado: o que cada um significa, diferença entre auto-hospedar e usar API, controle, manutenção, privacidade e equipe necessária.
Ler o artigoO que é um agente de IA, como ele difere de modelo e de aplicação, como decide e age com ferramentas e memória, e onde ele roda na prática.
Ler o artigon8n, Make ou Zapier: o critério para escolher uma ferramenta de automação de fluxos, quando usar fluxo fixo ou agente de IA e como combinar os dois.
Ler o artigoO que é MCP (Model Context Protocol), como liga agentes de IA a ferramentas e dados de forma padronizada, e quais cuidados tomar com permissão e auditoria.
Ler o artigoO que é RAG, como o agente de IA busca informação nos documentos da empresa antes de responder, o preparo dos dados, as permissões e os limites.
Ler o artigoLGPD e modelos de IA: como mapear dados pessoais, o que enviar e o que não enviar ao modelo, contrato do fornecedor, retenção e trilha de auditoria.
Ler o artigoComo escolher o modelo de IA por tarefa: roteiro de decisão com dado, risco, volume, latência, custo, teste com amostra real, indicador e plano B.
Ler o artigoCitamos marcas como exemplo de categoria, e não como recomendação. Não afirmamos parceria, revenda ou certificação com nenhuma delas.
O time da PMTurbo, que cria e mantém este site, opera agentes de IA, como o OpenClaw e o Hermes, no dia a dia. É um fato de operação, e não uma indicação de produto: nos projetos, a tecnologia é escolhida no diagnóstico, a partir da tarefa, do dado e do risco. O método e o princípio AI First valem para qualquer escolha.
A escolha do modelo é decidida no diagnóstico, por tarefa, dado e risco, e não é presa a um único fornecedor. Não afirmamos parceria nem preferência por marca.
Porque modelos, versões e preços mudam toda semana. Ensinamos o critério de escolha e mandamos conferir a documentação oficial de cada fornecedor.
Não. Você conta a tarefa que pesa mais e o diagnóstico define o que faz sentido. Os artigos ajudam a chegar à conversa com as perguntas certas.
Depende do contrato, de onde o dado é processado e da configuração. Isso é conferido na documentação oficial e com o jurídico, e definido no diagnóstico. Veja o artigo sobre LGPD e modelos de IA.
Ela assume a tarefa repetitiva. A equipe passa a analisar, decidir e atender o que exige julgamento, e o agente de IA avisa quando precisa de uma pessoa.
Conte qual processo pesa mais. Voltamos com os próximos passos do mapeamento, antes de qualquer proposta.