Principais destaques:
- O Google nasceu com algoritmos inteligentes muito antes de a IA virar moda.
- As práticas que hoje chamamos de inteligência artificial já faziam parte do DNA da empresa desde os anos 2000.
- A virada para a IA moderna, com redes neurais e aprendizado profundo, veio só na última década.
Do motor de busca ao laboratório de algoritmos
Quando Larry Page e Sergey Brin criaram o Google em 1998, o produto parecia “apenas” um mecanismo de busca.
Mas por trás da simplicidade havia algo mais sofisticado: o PageRank, um algoritmo que classificava páginas da web segundo sua relevância, uma espécie de “inteligência” programada para entender o valor da informação.
De certa forma, o Google já mostrava ali sua vocação para resolver problemas complexos com base em dados e aprendizado automatizado, mesmo sem usar o rótulo “IA”.
Anos 2000: o aprendizado de máquina passa a dirigir a casa
Conforme o número de usuários cresceu, o Google começou a aplicar aprendizado de máquina em várias frentes. O sistema de anúncios usava modelos preditivos para mostrar campanhas relevantes.
O corretor de digitação “Você quis dizer?” já se baseava em análise estatística e padrões de linguagem.
E quando o Google Tradutor surgiu em 2006, ele ainda era um tradutor “estatístico”, uma primeira forma de IA que aprendia com exemplos reais de texto.
Ao longo da década, essa inteligência silenciosa se espalhou: voz no Android, recomendações no YouTube, imagens no Picasa e, mais tarde, no Google Photos.
A era das redes neurais e da IA generativa
Em 2015, a empresa lançou o TensorFlow, uma plataforma que democratizou o uso de redes neurais.
No ano anterior, havia comprado a DeepMind, responsável por grandes avanços em IA, como o AlphaGo. A partir daí, o Google começou a associar sua marca não só à busca, mas também à pesquisa e liderança em inteligência artificial moderna.
Hoje, produtos como o Gemini e as ferramentas integradas ao Workspace mostram que a IA está no centro da estratégia da empresa, uma evolução natural de décadas apostando em dados e aprendizado automático.
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