Ferramentas como ChatGPT e Gemini entraram de vez na rotina dos brasileiros. Junto com elas, surgiu um novo dicionário repleto de siglas e expressões em inglês.
Mesmo presentes em reuniões e planos de marketing, muitos desses termos continuam sem tradução clara na cabeça de boa parte dos usuários. A Adapta entrevistou 500 pessoas e organizou um ranking com as maiores dúvidas.
Termos de inteligência artificial que mais confundem brasileiros
Disparado no topo do levantamento, prompt apareceu em 12,6% das respostas. A palavra indica o comando enviado ao modelo, responsável por guiar a resposta. Quanto mais contexto o usuário inclui, maior a chance de obter um resultado preciso.
Na sequência surgem conceitos como machine learning, deep learning e redes neurais, citados em conjunto por pouco mais de 9% dos entrevistados. Esses pilares sustentam boa parte das aplicações atuais de IA, mas ainda soam técnicos para quem só quer resolver problemas do dia a dia.
Também ganharam destaque termos de inteligência artificial ligados à parte interna dos modelos. É o caso de token, embedding e LLM. Embora representem funções diferentes, todos ajudam a explicar como os sistemas transformam texto em números e, depois, em respostas compreensíveis.
Prompt, machine learning e tokens em linguagem simples
Entender o vocabulário não é apenas detalhe acadêmico. Quem trabalha com marketing, atendimento ou produção de conteúdo — público frequente do Curso Agora eu Passo — percebe que resultados melhores dependem de comandos claros.
Veja um exemplo rápido: peça “Crie um artigo sobre tendências” e o modelo trará algo genérico; detalhe “Crie um artigo sobre as principais tendências de consumo no Brasil para 2025, focando em redes sociais” e a resposta virá mais alinhada às expectativas. Esse refinamento é o tal do prompt engineering.
Já machine learning é o processo em que o sistema aprende padrões a partir de dados. Dentro dele, o deep learning usa camadas de redes neurais, simulando a lógica de conexões cerebrais para reconhecer imagens, prever comportamentos ou resumir textos.
Por que dominar o vocabulário de IA faz diferença
Tokens são fragmentos de palavras que o modelo analisa para montar cada frase. Embeddings, por sua vez, convertem esses tokens em vetores numéricos, permitindo ao algoritmo medir semelhanças e entender contexto. As chamadas LLMs (Large Language Models) unem tudo isso para gerar textos longos em poucos segundos.
Compreender termos de inteligência artificial ajuda o usuário a tirar proveito de recursos como fine-tuning, aprendizagem por reforço e agentes autônomos, citados com frequência no estudo. No fim, menos mistério significa produtividade maior e menos frustração na hora de conversar com a IA.
