IAs já estão em quase todo lugar, mas há termos que ainda confundem os brasileiros; ranking revela palavras que mais causam dúvidas
Quem usa ferramentas de inteligência artificial todos os dias já percebeu: de repente, nosso vocabulário começou a receber palavras novas, aparentemente técnicas, e quase sempre em inglês. “Prompt”, “LLM”, “token”, “embedding”… tudo soa familiar — até alguém pedir para explicar o que realmente significam.
Um levantamento da Adapta, o maior ecossistema de IA do Brasil, ouviu 500 usuários de tecnologias como ChatGPT e Gemini e pediu que eles listassem os termos que ainda não conseguem explicar com segurança em 2025. O resultado contou com mais de 90 expressões — e um retrato bem direto: o uso cresceu, mas a compreensão ainda patina.
Entre todos os termos, um lidera com folga: “prompt”. Presente em 12,6% das respostas, ele nada mais é do que o comando que damos à IA. É a forma de orientar o modelo sobre o que queremos — seja escrever um artigo, analisar dados, criar ideias ou resolver um problema específico.
E a diferença entre um prompt bom e um ruim é enorme. Algo vago, como “faça um texto sobre tendências”, costuma gerar respostas genéricas. Já quando o pedido traz contexto, objetivo e recorte — como “crie um artigo sobre tendências de consumo no Brasil para 2025, com foco nas redes sociais e nas compras por influência digital” — o resultado fica muito mais próximo do que o usuário realmente precisa.
O estudo mostra também que a dúvida não fica apenas na superfície. Conceitos que sustentam a própria IA continuam nebulosos para muita gente. Termos como “machine learning”, “deep learning” e “redes neurais” aparecem com frequência no levantamento e ajudam a indicar que, mesmo com o uso constante, a base teórica segue distante do cotidiano das pessoas.
Explicando de forma simples: “machine learning” é a área que permite aos sistemas aprender a partir de grandes volumes de dados. Dentro dela está o “deep learning”, que usa estruturas chamadas “redes neurais” para reconhecer padrões complexos, prever comportamentos e interpretar imagens e textos.
Quando o assunto vai para dentro dos modelos, então, a coisa complica ainda mais. “Tokens”, “embeddings” e “LLM” aparecem repetidamente entre as dúvidas. Tokens são pequenos pedaços de texto que a IA usa para entender frases; embeddings são representações numéricas desse conteúdo; e as LLMs são justamente os grandes modelos que processam tudo isso e geram respostas coerentes — quase sempre em poucos segundos.
Outros termos, como “fine-tuning”, “agentes”, “aprendizagem por reforço” e até “alucinação de IA”, também marcam presença. Eles ajudam a explicar desde o ajuste de modelos para tarefas específicas até o fenômeno em que a IA simplesmente inventa informações — reforçando a importância de verificar, checar e supervisionar o que é produzido.
O levantamento da Adapta deixa um recado: a inteligência artificial já faz parte da rotina dos brasileiros, mas entender seu vocabulário continua sendo um desafio. E, se a tecnologia avança rápido, talvez esteja na hora de fazer o mesmo com a forma como explicamos — e aprendemos — sobre ela.
Crédito de imagem: Xataka Brasil
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A notícia
IAs já estão em quase todo lugar, mas há termos que ainda confundem os brasileiros; ranking revela palavras que mais causam dúvidas
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Xataka Brasil
por
João Paes
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