A adoção de Inteligência Artificial Generativa está transformando rapidamente o setor de Tecnologia da Informação, marketing digital, saúde e manufatura. Entretanto, entre empresas de eletrônica, semicondutores e engenharia de hardware, essa transformação tem avançado mais lentamente. Parte desse atraso se deve à percepção histórica de que modelos generativos não eram capazes de lidar adequadamente com cálculos técnicos, análise de circuitos, verificação de código em HDL (Hardware Description Language) ou interpretação de dados de engenharia. Essa visão foi reforçada por limitações presentes nas versões de 2022 e 2023 do ChatGPT, que apresentavam dificuldades em cálculos vetoriais, transformadas, referências técnicas e integração com ferramentas de projeto eletrônico.
Contudo, conforme destacado no conteúdo base , a realidade mudou significativamente. As versões modernas do ChatGPT — combinadas com ferramentas como DALL·E 3 para imagens técnicas e Sora para vídeos — incorporam avanços expressivos em precisão matemática, redução de alucinações, interpretação de imagens e geração de código. Hoje, modelos generativos já são capazes de auxiliar desde tarefas de marketing até fluxos complexos de engenharia, integrando-se de forma complementar ao ecossistema de EDA (Electronic Design Automation).
Este artigo apresenta uma análise aprofundada de como empresas de eletrônica, semicondutores e sistemas embarcados podem explorar esses avanços para reduzir custos, acelerar ciclos de projeto, melhorar documentação, ampliar produtividade e gerar novos modelos de negócios. A partir de sete usos principais identificados no documento original, reinterpretamos cada aplicação à luz de um cenário mais técnico, moderno e aderente às demandas reais da indústria.
A Evolução da GenAI e a Maturidade do ChatGPT para Engenharia Eletrônica
Até poucos anos atrás, a visão predominante entre engenheiros eletrônicos era de que modelos generativos não seriam capazes de oferecer suporte confiável a cálculos, análises ou fluxos de design. Em 2023, por exemplo, o próprio setor demonstrava ceticismo devido aos erros recorrentes do ChatGPT em transformadas de Fourier, conversões de unidades, cálculo vetorial e interpretação de especificações técnicas. Além disso, a incapacidade de lidar com imagens, de integrar-se com ferramentas de EDA e de manter consistência em respostas técnicas reforçava a percepção de que essas ferramentas eram adequadas apenas para textos de marketing — não para engenharia.
O relatório base, porém, destaca um ponto fundamental: essas limitações deixaram de existir nas versões recentes do ChatGPT . O modelo passou a apresentar maior precisão numérica, capacidade de interpretar diagramas enviados como imagens, respostas personalizadas altamente contextualizadas e integração com ecossistemas de automação e simulação. Essa maturidade permitiu que empresas de semicondutores e eletrônica passassem a enxergar a IA não como um risco ou substituto, mas como uma ferramenta complementar aos especialistas, reduzindo erros, acelerando decisões e abrindo novas possibilidades.
Outro avanço decisivo foi a expansão do conjunto de ferramentas complementares:
- DALL·E 3, capaz de gerar imagens técnicas consistentes, incluindo diagramas e elementos gráficos de circuitos;
- Sora, permitindo criação de vídeos explicativos e apresentações internas;
- Interpretação de imagens, tornando possível enviar fotos de placas, gráficos de osciloscópio ou capturas de simuladores e receber análises contextualizadas;
- Modelos combinados multimodais, que permitem fluxos híbridos envolvendo texto, imagem e código.
Essas inovações elevaram o ChatGPT ao patamar de um verdadeiro copiloto de engenharia, capaz de dialogar tanto com especialistas de hardware quanto com equipes de firmware, software embarcado, documentação técnica e controle de qualidade. Hoje, as limitações estão menos associadas à tecnologia e mais ao grau de abertura das empresas para integrar a IA aos seus processos internos.
Com essa base consolidada, torna-se possível mapear com clareza como o ChatGPT pode apoiar diferentes áreas da indústria eletrônica — tema que será explorado nas próximas seções.
Caso de Uso 1: Marketing de Conteúdo Técnico com IA Generativa
Embora empresas de eletrônica e semicondutores historicamente concentrem seus esforços de inovação em P&D, há um papel estratégico crescente para a Inteligência Artificial Generativa em seus departamentos de marketing. Conforme destacado no material fonte, o ChatGPT atua como catalisador da comunicação técnica, permitindo transformar conhecimento de engenharia — muitas vezes complexo — em conteúdo acessível, visualmente atraente e de alto valor para clientes, investidores e parceiros.
As versões recentes do ChatGPT e do DALL·E 3 ampliam significativamente essa capacidade, permitindo gerar imagens de campanha, diagramas simplificados, textos explicativos e materiais institucionais com precisão que não era possível em 2023. O PDF apresenta um exemplo marcante: uma simples instrução para criar uma imagem sobre redução de consumo de energia resultou em um material visual coerente, com elementos técnicos realistas e texto corretamente incorporado — uma dificuldade observada em modelos mais antigos. Esse tipo de recurso permite às empresas produzirem rapidamente campanhas sobre eficiência energética, modos de espera, arquitetura de potência, eficiência térmica ou diferenciais de seus produtos.
Além disso, a geração de conteúdo técnico otimizado para marketing atualmente inclui:
- briefings completos para artigos e white papers, com tópicos alinhados à estratégia da empresa;
- pesquisa de palavras-chave para SEO em nichos altamente especializados;
- criação de narrativas de lançamento de produto, facilitando a comunicação entre engenharia e vendas;
- material de apoio para feiras e demonstrações, incluindo textos curtos, slogans, resumos executivos e apresentações;
- posts para redes sociais, que traduzem especificações complexas em benefícios práticos, sem perda de precisão técnica.
Para empresas de eletrônica, que competem em mercados onde percepção de qualidade, inovação e confiabilidade são cruciais, esse ganho de agilidade e clareza tem impacto direto em posicionamento e geração de demanda. O ChatGPT passa, assim, a ser não apenas um assistente, mas um amplificador de comunicação técnica.
Caso de Uso 2: Engenharia de Design Assistida por IA Generativa
A engenharia eletrônica avançada requer precisão matemática, domínio de princípios físicos e capacidade de interpretar rapidamente especificações complexas. Durante muito tempo, acreditou-se que a Inteligência Artificial Generativa não seria capaz de lidar com esses elementos de forma segura ou confiável. O próprio documento base recorda as limitações das versões antigas do ChatGPT, que frequentemente falhavam em cálculos vetoriais, transformadas de Fourier, problemas de circuitos e análise de unidades. Entretanto, os modelos mais recentes — especialmente a versão multimodal — transformaram esse cenário.
Hoje, o ChatGPT é capaz de resolver problemas de engenharia com um nível de precisão muito superior, inclusive interpretando diagramas, fotografias de circuitos e capturas de tela de osciloscópios. O PDF destaca que estudantes e engenheiros já usam o modelo para cálculos de projeto, revisão de circuitos e explicação de fenômenos técnicos, obtendo respostas mais consistentes, com menos alucinações e maior detalhamento contextual. Além disso, empresas de EDA como Cadence, Siemens e Synopsys começaram a integrar copilotos baseados em GenAI, reforçando a legitimidade da tecnologia.
No fluxo de projeto, isso representa um ganho direto em eficiência. Engenheiros podem, por exemplo:
- validar dimensionamento de componentes, como resistores, LDOs, MOSFETs, drivers e fontes chaveadas;
- revisar arquiteturas de circuitos, detectando erros típicos de topologia, acoplamento incorreto ou dimensionamento inadequado;
- gerar demonstrações matemáticas completas, incluindo equações diferenciais, análise de regime permanente e transitório;
- interpretar imagens de circuitos para sugerir correções ou simplificações;
- converter diagramas manuscritos em versões formais compatíveis com ferramentas de EDA.
Ainda assim, como o artigo original enfatiza, o uso do ChatGPT em engenharia deve ser tratado como uma hipótese inicial, e não como uma verdade definitiva. A validação final deve sempre ser feita por especialistas humanos ou ferramentas EDA tradicionais, garantindo precisão, integridade do projeto e conformidade com requisitos de segurança.
O resultado é um ambiente de projeto mais ágil, no qual a IA assume parte do trabalho repetitivo ou exploratório, liberando engenheiros para atividades de maior impacto, como análise crítica, inovação e otimização.
Caso de Uso 3: Geração de Código para Hardware e HDL com ChatGPT
Uma das evoluções mais significativas destacadas no conteúdo base é a maturidade do ChatGPT na geração e depuração de código para sistemas embarcados e hardware digital. Se nas versões de 2023 o modelo enfrentava dificuldades com sintaxe, padrões de temporização e detalhes específicos de HDL, as versões atuais apresentam avanços que o tornam uma ferramenta valiosa para equipes de firmware, FPGA e ASIC.
O artigo original exemplifica esse uso mostrando que, diante de um pedido simples como “gerar um código HDL para acender um LED”, o ChatGPT foi capaz de produzir três respostas distintas: uma implementação em Verilog, outra em VHDL e ainda uma terceira contendo um arquivo de constraints (XDC) para FPGA — um comportamento já alinhado às necessidades práticas de projetos digitais . Esse tipo de capacidade reduz o tempo de desenvolvimento inicial e ajuda equipes a explorarem alternativas rapidamente.
Atualmente, o ChatGPT pode contribuir de forma consistente nas seguintes atividades:
1. Geração de HDL (Verilog, SystemVerilog, VHDL)
O modelo é capaz de criar módulos digitais como decodificadores, contadores, máquinas de estado, controladores PWM e interfaces simples. Também consegue sugerir estruturas de sincronização, debouncing, lógica sequencial e combinacional conforme as melhores práticas.
2. Suporte ao firmware de microcontroladores
A IA gera código funcional em C, C++ e Python para plataformas como STM32, ESP32, RP2040 e AVR, incluindo drivers básicos, configuração de timers, interrupções, DMA e protocolos seriais (I2C, SPI, UART). Muitos engenheiros usam o modelo para evitar retrabalho na escrita de trechos repetitivos.
3. Depuração e revisão de código
O modelo identifica problemas comuns em HDL, como latches implícitos, falta de reset síncrono, condições de corrida e uso inadequado de clocks. Em firmware, pode sinalizar erros de ponteiros, variáveis voláteis ausentes, falhas de configuração e inconsistências de timing.
4. Conversão entre linguagens e plataformas
A IA pode converter um módulo escrito em Verilog para VHDL, um firmware de Arduino para STM32 HAL, ou um script MATLAB/SIMULINK para Python, preservando a lógica de controle original.
Contudo, o próprio material fonte ressalta uma diretriz essencial: todo código gerado pelo ChatGPT deve ser tratado como hipótese, não como solução definitiva. Em ambientes de engenharia de hardware, a validação humana e por ferramentas EDA é obrigatória. Verificação formal, simulação, análise temporal e integração com o restante do projeto continuam sendo etapas críticas que não podem ser automatizadas com confiança total.
Em síntese, o ChatGPT funciona hoje como um copiloto técnico, acelerando o início dos projetos, reduzindo erros na fase exploratória e permitindo que especialistas concentrem seu tempo em tarefas de maior valor, como otimização de performance, confiabilidade e segurança funcional.
Caso de Uso 4: Documentação Técnica de Hardware
A documentação sempre foi uma das atividades mais críticas — e, ao mesmo tempo, mais demoradas — dentro de empresas de eletrônica e semicondutores. Especificações, guias de solução de problemas, diagramas de blocos, tutoriais internos e notas de aplicação exigem clareza, precisão e consistência. Historicamente, essas tarefas recaem sobre engenheiros experientes, consumindo horas que poderiam ser dedicadas à análise, simulação ou otimização de projetos.
O PDF destaca que o ChatGPT se tornou uma ferramenta extremamente útil nesse domínio: ele é capaz de produzir documentação técnica estruturada, incluindo descrição de produtos, diagramas de funcionamento e manuais explicativos, com velocidade muito superior a fluxos tradicionais . Isso ocorre porque versões recentes do modelo conseguem tanto interpretar comandos textuais quanto incorporar informações oriundas de imagens, diagramas ou esquemas enviados pelo usuário.
O ChatGPT pode apoiar a documentação de várias formas:
1. Criação de documentos para produtos eletrônicos
O modelo gera descrições completas de módulos de potência, placas de circuito impresso (PCBs), circuitos integrados, sensores ou drivers. Ele também produz documentação introdutória e avançada — desde fichas de função até explicações de arquitetura interna do chip — tudo adaptado ao nível de conhecimento do público-alvo.
2. Geração de diagramas simplificados
Embora não substitua ferramentas EDA, o ChatGPT pode criar representações lógicas de circuitos, fluxogramas de processos, diagramas de blocos e explicações visuais para treinamentos internos. Isso facilita o entendimento rápido antes que o documento seja formalizado em softwares como KiCad, Altium ou OrCAD.
3. Produção de guias de troubleshooting
Seguindo práticas descritas no documento base, o ChatGPT é capaz de organizar listas de falhas comuns, procedimentos de teste, etapas de verificação e recomendações de diagnóstico. Isso é particularmente útil em laboratórios, suporte técnico e centros de manutenção.
4. Criação de relatórios longos e completos
Engenheiros podem enviar valores de simulação, registros de medição ou prints de osciloscópio, permitindo que a IA redija relatórios técnicos e explicações de resultados. O PDF mostra um exemplo no qual a IA gera a forma de onda de um retificador de onda completa, mesmo que a resposta não seja perfeita — evidenciando que o modelo pode ajudar, mas ainda exige revisão humana .
A importância da revisão humana
Apesar das vantagens, o próprio artigo base reforça que as respostas geradas nem sempre são totalmente precisas. Diagramas podem conter pequenas inconsistências, e descrições técnicas podem misturar dados. Portanto, a IA deve atuar como ferramenta auxiliar, com um engenheiro experiente assumindo a validação final.
No todo, o ChatGPT oferece às equipes de engenharia uma forma de acelerar enormemente a criação de documentação, transformando uma tarefa tradicionalmente pesada em um fluxo mais ágil, iterativo e eficiente.
Caso de Uso 5: Assistência em Datasheets com IA Generativa
Datasheets são documentos fundamentais no fluxo de engenharia eletrônica: neles estão presentes informações de pinagem, parâmetros elétricos, curvas características, diagramas de aplicação, limites absolutos e recomendações de projeto. Contudo, como enfatizado no material base, datasheets são altamente inconsistentes entre fabricantes — variam em estrutura, terminologia, diagramas e nível de detalhamento. Essa falta de padronização torna a leitura e a criação desses documentos uma tarefa demorada, especialmente em empresas que precisam lançar produtos com rapidez.
O PDF mostra que o ChatGPT pode desempenhar um papel relevante tanto na formatação quanto na interpretação de datasheets. A IA pode gerar modelos de documentos e auxiliar no preenchimento, além de ajudar engenheiros a localizar parâmetros específicos em documentos extensos. O próprio exemplo citado no PDF é revelador: um simples pedido para gerar “um modelo de datasheet” resultou em um documento contendo diagrama de blocos, pinout e até referências a encapsulamento SOT-223 — ainda que algumas informações não fossem completamente exatas .
Essa capacidade permite diversos usos práticos:
1. Criação de modelos estruturados para novos produtos
Empresas podem solicitar ao ChatGPT um “template” completo de datasheet para um CI, módulo ou PCB. O documento pode incluir:
- descrição funcional,
- tabela de características elétricas,
- diagramas recomendados,
- aplicações típicas,
- curvas de desempenho (pseudogeradas),
- seção de notas e avisos de segurança.
Embora os valores precisos devam ser inseridos manualmente pela equipe técnica, o trabalho estrutural é acelerado.
2. Auxílio na leitura de datasheets existentes
Ao carregar trechos ou páginas de datasheets, o ChatGPT pode:
- localizar rapidamente parâmetros como ESR máximo, corrente de drain, SOA, quiescent current, dropout, transcondutância, etc.;
- resumir seções extensas;
- explicar termos técnicos complexos;
- comparar dois componentes similares e destacar diferenças críticas.
Para equipes de compras, manutenção e engenharia de aplicação, isso reduz significativamente o tempo necessário para tomada de decisões.
3. Identificação de erros, inconsistências e dúvidas
Datasheets de alguns fabricantes contêm equívocos, informações ambíguas ou gráficos mal explicados. O ChatGPT pode apontar possíveis incongruências, sugerir interpretações e levantar hipóteses — sempre exigindo revisão humana posterior.
4. Organização de dados em documentos internos
Engenheiros frequentemente precisam extrair informações de datasheets para inserir em documentação interna, listas de componentes ou sistemas ERP/PLM. A IA pode automatizar esse processo, convertendo textos em tabelas ou organizando informações em formatos estruturados.
Revisão obrigatória
Assim como destacado no artigo original, embora o ChatGPT seja muito útil na criação de formatos e na navegação por datasheets, ele pode misturar informações ou inserir detalhes não solicitados. Por isso, deve atuar como assistente e não como fonte primária: especialistas precisam revisar o conteúdo final antes de publicação ou uso em projetos.
Com o uso controlado e validado, a IA se torna uma ferramenta poderosa para agilizar processos que antes consumiam dezenas de horas da equipe técnica.
Caso de Uso 6: Previsão, Pesquisa e Análises Técnicas com IA Generativa
Em empresas de eletrônica e semicondutores, análises preditivas e pesquisas técnicas são atividades estruturantes: influenciam planejamento de fabricação, estimativa de capacidade produtiva, mitigação de riscos na cadeia de suprimentos e desenvolvimento de produtos. Tradicionalmente, essas tarefas dependem de modelos estatísticos clássicos, dados históricos e simulações complexas conduzidas por especialistas. O conteúdo base destaca que a IA generativa já atua como uma camada complementar, ampliando alcance e velocidade dessa análise .
Hoje, o ChatGPT pode colaborar nessas áreas de maneira estruturada e eficiente, principalmente quando combinado a modelos de machine learning avançados, digital twins e simulações HIL (Hardware-in-the-Loop). Essa combinação permite às empresas anteciparem tendências e tomarem decisões mais rápidas e embasadas.
1. Previsões para a indústria de semicondutores
Modelos generativos podem auxiliar na previsão de:
- capacity yield (taxa de rendimento de wafers),
- tendências de fabricação,
- impactos de gargalos produtivos,
- flutuações de demanda e supply chain,
- riscos geopolíticos que afetam a logística de materiais críticos.
Essas previsões podem ser integradas com dados provenientes de sensores industriais, sistemas SCADA e históricos de falhas, criando um ciclo de decisão mais ágil.
2. Pesquisa técnica acelerada
Engenheiros frequentemente precisam consultar centenas de páginas de documentos técnicos, white papers, notas de aplicação, materiais de EDA e relatórios de campo. A IA permite:
- resumir literatura técnica extensa;
- comparar abordagens adotadas por diferentes fabricantes;
- identificar padrões e tendências em dados heterogêneos;
- gerar hipóteses iniciais para investigação em laboratório.
Isso reduz o tempo entre pesquisa e experimentação.
3. Simulações e modelos híbridos
Combinada a ferramentas tradicionais, a IA pode:
- sugerir parâmetros iniciais para simulações SPICE,
- organizar estratégias de varredura de valores,
- interpretar curvas e gráficos gerados por simuladores,
- estimar efeitos térmicos, magnéticos ou elétricos com base em padrões históricos.
Embora não substitua simulações formais, a IA acelera a fase preparatória, muitas vezes a mais demorada.
4. Manutenção preditiva em equipamentos eletrônicos
Conforme destacado no documento, a GenAI, quando integrada a digital twins, permite prever falhas em equipamentos de campo, antecipando:
- degradação de capacitores eletrolíticos,
- variações anômalas de temperatura em módulos de potência,
- comportamento irregular de drivers de gate,
- envelhecimento de semicondutores de alta tensão.
Isso reduz custos de operação e aumenta a confiabilidade do parque instalado.
5. Mitigação de riscos na cadeia de suprimentos
O setor eletrônico depende de matérias-primas sensíveis, fabricação distribuída globalmente e janelas rígidas de disponibilidade. O ChatGPT auxilia ao analisar dados globais e criar cenários:
- atrasos logísticos,
- rupturas de estoque,
- variações cambiais,
- indisponibilidade de encapsulamentos específicos,
- riscos de monopólio de fornecedores.
Essa capacidade forma uma camada estratégica que antes exigia análises manuais intensas.
Caso de Uso 7: IA Generativa em Centros de Atendimento ao Cliente
Empresas de eletrônica e semicondutores lidam com produtos complexos, ciclos longos de suporte, integração com sistemas críticos e clientes altamente técnicos. Por isso, seus centros de atendimento tradicionalmente exigem especialistas capazes de interpretar datasheets, analisar sintomas de falhas e orientar usuários na implementação de circuitos. Essa necessidade torna o suporte caro, difícil de escalar e fortemente dependente de equipes com formação técnica avançada.
O documento base destaca que o ChatGPT pode reduzir significativamente esse custo operacional ao atuar como assistente técnico treinado, capaz de interagir com clientes de forma contextualizada e coerente, inclusive nos períodos em que a equipe humana não está disponível . Se antes os modelos de IA eram genéricos e pouco adaptáveis, hoje é possível especializar o ChatGPT com:
- documentação interna,
- informações de produtos,
- boletins de engenharia,
- casos históricos de falhas,
- bases de conhecimento internas,
- perfis de persona alinhados às diretrizes da empresa.
Essa personalização permite que o modelo ofereça suporte alinhado à linguagem técnica e às necessidades reais de cada cliente.
1. Atendimento técnico inicial
O ChatGPT pode realizar triagens extremamente rápidas, identificando:
- sintomas,
- contexto de uso,
- possíveis erros de montagem,
- incompatibilidades comuns,
- recomendações de componentes,
- parâmetros inadequados de operação.
Isso reduz o tempo de espera e evita sobrecarga do time humano.
2. Suporte guiado a engenheiros menos experientes
Muitos clientes de fabricantes de eletrônica são integradores, técnicos de manutenção ou estudantes. A IA pode orientar passo a passo:
- como conectar módulos,
- como interpretar figuras de datasheets,
- como testar sinais no osciloscópio,
- como validar fontes, barramentos e interfaces.
Essa assistência reduz erros e acelera o aprendizado.
3. Automação de respostas para dúvidas recorrentes
Perguntas típicas — como requisitos de alimentação, limites de corrente, dissipação térmica, versões de firmware, compatibilidade de drivers — podem ser totalmente automatizadas.
4. Reforço à equipe humana
A IA não substitui engenheiros de suporte, mas funciona como um primeiro filtro:
- resolve casos simples,
- triagem problemas complexos,
- organiza informações,
- encaminha para técnicos especializados quando necessário.
Isso reduz custo operacional, aumenta a satisfação do cliente e melhora a eficiência do time.
5. Consistência e disponibilidade 24/7
Empresas globais enfrentam fuso horário, picos de demanda e equipes reduzidas. O ChatGPT garante atendimento constante e consistente, sem perda de qualidade ao longo do dia.
Conclusão
A presença crescente da Inteligência Artificial Generativa nas empresas de eletrônica e semicondutores representa uma mudança estrutural no modo como engenheiros, equipes de suporte, departamentos de marketing e áreas de pesquisa desenvolvem suas atividades. Se em 2023 havia dúvidas profundas sobre a maturidade desses modelos — especialmente diante das falhas em cálculos técnicos, inconsistências em diagramas e dificuldade de interpretar dados de engenharia — a versão atual do ChatGPT e sua integração com ferramentas multimodais marcam uma nova fase, mais sólida, confiável e aplicável a fluxos reais de trabalho.
Conforme ilustrado pelo documento base, os avanços recentes reduziram drasticamente as limitações que existiam: os modelos hoje manipulam dados numéricos com precisão muito superior, interpretam imagens de circuitos, leem gráficos de osciloscópio, geram código funcional em HDL e C, elaboram documentação técnica extensa e auxiliam em decisões estratégicas como previsão de demanda, avaliação de riscos e manutenção preditiva. Embora a validação humana permaneça indispensável — especialmente em ambientes regulados ou sensíveis — o ChatGPT se consolidou como um copiloto indispensável para diversas áreas da indústria.
A adoção dessas tecnologias não implica a substituição da engenharia humana, mas a amplificação da sua capacidade. O papel do engenheiro deixa de ser apenas o de produtor de conhecimento técnico e passa a ser também o de curador e validador do conteúdo gerado pela IA. Com isso, equipes antes sobrecarregadas com tarefas repetitivas dispõem agora de tempo e energia para focar em atividades de maior impacto, como otimização de performance, arquitetura de sistemas, confiabilidade e inovação de produto.
A indústria eletrônica caminha para um futuro no qual os fluxos de trabalho são híbridos: parte humana, parte generativa, com integração natural entre ferramentas de EDA, simulação, documentação e sistemas inteligentes. Esse futuro, antes considerado distante, tornou-se tangível — e empresas que abraçam essa transição não apenas ganham eficiência, como também ampliam seu potencial competitivo em um mercado global cada vez mais exigente e acelerado.
Artigo Original: https://www.power-and-beyond.com/7-use-cases-of-chatgpt-in-electronic-companies-a-983cd468165c34636476922723e06e4a/
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