Ranking revela termos de IA que mais geram dúvidas nos brasileiros; veja

Com a popularização das ferramentas de inteligência artificial no cotidiano dos brasileiros, um novo vocabulário passou a fazer parte das conversas do dia a dia. Termos como “LLM” e “tokens” já aparecem com naturalidade em reuniões, planejamentos e interações rápidas, tanto no ambiente digital quanto fora dele.

Apesar disso, muitas dessas expressões ainda despertam dúvidas. Um levantamento realizado pela Adapta mostrou que, entre 500 usuários de tecnologias como ChatGPT e Gemini, a incerteza é evidente. Além de não compreenderem plenamente diversos conceitos, os entrevistados listaram mais de 90 termos, siglas e expressões que, em 2025, continuam sem conseguir explicar.

Entre os mais citados está “prompt”, mencionado em 12,6% das respostas, que se refere aos comandos e instruções fornecidos às ferramentas. Outros termos recorrentes foram “fine-tuning”, “embeddings” e “overfitting”, evidenciando que a maior parte da confusão surge de palavras importadas do inglês.

Diante desse cenário, fica a questão: quais outras expressões aparecem com frequência nas respostas dos usuários? O que significam e como podem ser compreendidas de forma simples, sem mistério? As respostas estão reunidas no ranking elaborado por uma especialista em ferramentas e cursos de IA. Confira a seguir!

“Prompt”: entenda o termo que mais causa dúvidas nos brasileiros

Presente nas respostas de 12,6% dos brasileiros entrevistados, “prompt” foi o termo mais citado no levantamento — sendo, portanto, aquele que mais gera dúvidas entre os usuários. A Adapta explica que não há segredo: de forma geral, a palavra se refere ao comando, instrução ou pergunta enviada ao modelo para que ele produza uma resposta específica.

É a forma como o usuário “orienta” a inteligência artificial, seja para criar textos, resolver problemas, analisar informações ou gerar ideias.

Exemplo prático: Se um analista de marketing quiser usar a IA para criar um conteúdo sobre tendências de consumo, um bom prompt seria: “Crie um artigo sobre as principais tendências de consumo no Brasil para 2025, com foco no impacto das redes sociais e das compras por influência digital.” Já um prompt vago como “Crie um artigo sobre tendências” pode resultar em uma resposta mais genérica, sem o foco desejado.

“Como a qualidade do resultado depende diretamente da clareza e do contexto oferecidos no prompt, compreender o termo e saber utilizá-lo bem se tornou indispensável para quem trabalha com IA” explica Eduardo Coelho, Head de Marketing da Adapta.

Os fundamentos gerais da IA, de “machine learning” a “redes neurais”

Além dos famosos “prompts”, a ampla menção a expressões como “machine learning”, “deep learning” e “redes neurais” deixa evidente um ponto: mesmo quem utiliza IA diariamente ainda tem dúvidas sobre os conceitos que dão origem a essas tecnologias. Somados, os três termos estiveram presentes em mais de 9% das respostas — sinal de que a própria base da inteligência artificial segue sendo um terreno pouco claro para muitos brasileiros.

De maneira simples, “machine learning” (ou aprendizado de máquina) é o campo que permite aos sistemas aprenderem padrões a partir de grandes conjuntos de dados. Dentro dele está o “deep learning”, uma técnica mais avançada que utiliza estruturas chamadas “redes neurais” (citadas por 3,27%) para reconhecer imagens, identificar padrões complexos ou prever comportamentos.

Já o termo “algoritmo”, também recorrente no levantamento, se refere ao conjunto de regras e cálculos que orienta a IA em cada etapa, seja para analisar um texto, sintetizar informações ou gerar uma imagem. Em resumo, são alguns dos fundamentos que definem a inteligência artificial como a conhecemos hoje e explicam por que ela é capaz de resolver tarefas cada vez mais sofisticadas.

O que é um “token” no contexto da IA?

Se há dúvidas sobre a teoria, há ainda mais incertezas quando o assunto é o funcionamento interno das ferramentas. Termos como “tokens”, “embeddings”, “LLM” e “códigos” apareceram repetidamente entre os entrevistados (juntos, representando mais de 5% das respostas), revelando que muitos usuários ainda não entendem bem como a IA processa textos e o conhecimento.

“Tokens”, por exemplo, podem ser entendidos como pequenos pedaços de texto, como sílabas ou fragmentos de palavras, que o modelo utiliza para compreender e gerar frases. Já os “embeddings” seriam formas matemáticas de representar informações: uma espécie de “tradução” de palavras e conceitos para números, permitindo que o sistema identifique relações de sentido.

As “LLMs” (Large Language Models), que também apareceram nas respostas, são os grandes modelos de linguagem responsáveis por interpretar comandos, reconhecer contexto e produzir textos coerentes em segundos. Por trás de tudo isso estão códigos e arquiteturas complexas que operam sem que o usuário perceba… mas que explicam por que os resultados são tão naturais e, em muitos casos, surpreendentes.

Outros termos difíceis de se explicar

Além da teoria e da estrutura técnica, o levantamento também mostrou que muitos brasileiros têm dúvidas sobre outras expressões que surgem no uso cotidiano das ferramentas. Entre elas estão “fine-tuning”, “agentes”, “aprendizagem por reforço”, “automação” e até mesmo “alucinação de IA”.

No universo aplicado, “fine-tuning” é o processo de ajustar um modelo já treinado para um uso mais específico, como adaptar uma IA para responder dúvidas de clientes de um único setor. Já a “aprendizagem por reforço” diz respeito a treinar modelos com base em tentativas e erros, permitindo que eles aprendam comportamentos ideais ao longo do tempo.

Os chamados “agentes de IA”, por sua vez, são sistemas capazes de executar tarefas de forma autônoma: pesquisar dados, organizar informações, acionar ferramentas externas ou realizar fluxos completos sem intervenção humana. Já a automação sintetiza a aplicação direta dessas capacidades no dia a dia, desde acelerar tarefas administrativas até otimizar processos de atendimento.

Mas e quanto à “alucinação de IA”, dúvida comum entre as centenas de respondentes? Nesse caso, estamos falando de um processo que ocorre quando o modelo apresenta informações incorretas ou inventadas. O fenômeno, nesse sentido, reforça a importância de orientar bem as ferramentas, verificar conteúdos sensíveis e manter a supervisão humana nos processos críticos.