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27 set 2026histórias

Linha do tempo da IA até os LLMs

Perceptron, invernos da IA, deep learning, transformers e o impacto no trabalho do dev.

Marcos

  • 1950s–60s — fundamentos teóricos e otimismo inicial
  • Invernos da IA — hype acima do que dados e compute permitiam
  • 2010s — deep learning + GPUs + datasets grandes
  • 2017+ — transformers; em seguida LLMs e ferramentas de código

No fluxo de desenvolvimento atual, o ganho real está em assistentes, RAG e automação com avaliação — não em copiar código cegamente. Comece pelo Hub de IA.

Como usar esta página

Este guia da IRN Devs resume critérios objetivos para decidir com menos ruído de marketing. Combine com o hub de conteúdo, a lista de erros comuns e o roteiro de estudos quando o tema for aprendizado.

Próximos passos

  • Salve a página e compare com a documentação oficial do fabricante ou da ferramenta
  • Documente no seu runbook/time a decisão tomada (versão, data, responsável)
  • Se for infraestrutura de produção, valide em staging antes de replicar

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