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Um levantamento da Adapta, empresa especializada em soluções de inteligência artificial (IA), identificou os termos ligados à IA que mais geram dúvidas entre usuários brasileiros em 2025. A pesquisa ouviu 500 pessoas que utilizam ferramentas como ChatGPT e Gemini e reuniu mais de 90 palavras, siglas e expressões que ainda não são plenamente compreendidas pelo público.
O termo mais citado foi “prompt”, mencionado por 12,6% dos entrevistados, que descreve os comandos e instruções fornecidos às ferramentas. Também aparecem com frequência expressões técnicas associadas ao funcionamento dos sistemas, como “tokens”, “embeddings” e “LLM”, além de termos ligados ao treinamento de modelos, como “fine-tuning” e “overfitting”.
Levantamento com 500 usuários mapeou os conceitos de inteligência artificial que mais causam confusão Foto: Adobe Stock
As dúvidas não se concentram apenas nos aspectos mais avançados da tecnologia. Conceitos considerados fundamentais, como “machine learning”, “deep learning” e “redes neurais”, também figuram entre os termos menos compreendidos, mesmo estando na base das principais aplicações de inteligência artificial. O fato de a maioria dos termos serem em inglês contribui para o grau de confusão.
Outras expressões relacionadas ao uso prático da IA, como “agentes”, “automação” e “aprendizagem por reforço”, aparecem no ranking e indicam dificuldades em entender como essas tecnologias operam fora do nível conceitual, especialmente em fluxos automatizados e sistemas autônomos.
Para a empresa, a presença de termos como “alucinação de IA” entre os mais citados revela uma preocupação crescente dos usuários com a confiabilidade das respostas geradas pelos sistemas. O resultado, segundo a Adapta, reforça a necessidade de ampliar a alfabetização em inteligência artificial à medida que essas ferramentas se consolidam como infraestrutura básica em diferentes setores.
Veja a lista dos 15 termos de IA que mais geraram dúvidas entre brasileiros, segundo a Adapta
1. Prompt
Instrução dada pelo usuário a uma inteligência artificial, geralmente em linguagem natural, para que ela execute uma tarefa, como responder a uma pergunta, gerar um texto ou criar uma imagem. A clareza e o contexto do prompt influenciam diretamente a qualidade da resposta.
2. Deep Learning
Derivada do machine learning que utiliza redes neurais profundas para aprender padrões complexos a partir de grandes volumes de dados. É a base de avanços como reconhecimento de imagem, voz e linguagem natural.
3. Redes neurais
Modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, formados por camadas de “neurônios” artificiais que aprendem a reconhecer padrões, fazer previsões e tomar decisões.
4. Algoritmo
Sequência de regras e instruções matemáticas que orienta como um sistema processa dados e resolve problemas. Na IA, algoritmos são usados tanto no treinamento quanto na geração de respostas.
5. Códigos
Conjunto de instruções escritas em linguagens de programação que definem o funcionamento de sistemas como os de IA, incluindo modelos, regras, integrações e limites operacionais.
6. Machine Learning
Campo da inteligência artificial dedicado ao desenvolvimento de sistemas que aprendem a partir de dados, identificando padrões e melhorando seu desempenho sem programação explícita para cada tarefa.
7. Agentes de IA
Sistemas capazes de executar tarefas de forma relativamente autônoma, como buscar informações, tomar decisões, acionar ferramentas externas ou realizar fluxos completos com mínima intervenção humana.
8. Embeddings
Representações matemáticas de palavras, frases ou conceitos que transformam linguagem em números, permitindo que a IA identifique relações de significado, contexto e similaridade entre informações.
9. LLM (Large Language Model)
Modelos amplos de linguagem treinados com grandes volumes de texto para compreender, interpretar e gerar linguagem humana. Exemplos incluem ChatGPT, Claude e Gemini.
10. Alucinação de IA
Fenômeno que ocorre quando uma IA gera informações incorretas ou inventadas e as apresenta como se fossem verdadeiras, especialmente em respostas textuais aparentemente confiantes.
11. Aprendizagem por reforço
Técnica de treinamento em que a IA aprende por tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades conforme suas ações, até otimizar determinado comportamento.
12. Comandos
Orientações dadas pelo usuário à IA para executar uma ação específica. Na prática, o termo é frequentemente usado como sinônimo de prompt, embora possa se referir a instruções mais diretas ou técnicas.
13. Fine-tuning
Processo de ajuste de um modelo de IA já treinado com um conjunto menor e mais específico de dados, adaptando-o para usos particulares, como atendimento ao cliente ou análise jurídica.
14. Tokens
Unidades mínimas de texto usadas pelos modelos para processar linguagem. Um token pode ser uma palavra inteira, parte dela ou pontuação. A quantidade de tokens influencia custo, desempenho e limites dos sistemas.
15. Automação
Aplicação da inteligência artificial para executar tarefas e processos de forma automática, reduzindo a necessidade de intervenção humana e aumentando eficiência em rotinas operacionais.
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