A IA abriu novos termos no cotidiano dos brasileiros, mas muitos usu\u00e1rios ainda n\u00e3o dominam o vocabul\u00e1rio t\u00e9cnico. Um levantamento da Adapta, empresa de solu\u00e7\u00f5es em IA, identificou quais express\u00f5es geram d\u00favidas entre quem usa ferramentas como ChatGPT e Gemini, em 2025.<\/p>\n
A pesquisa ouviu 500 usu\u00e1rios conectados \u00e0 internet e revelou mais de 90 termos pouco compreendidos. O estudo aponta que a populariza\u00e7\u00e3o da IA avan\u00e7a mais r\u00e1pido que o entendimento sobre seu funcionamento.<\/p>\n
O diagn\u00f3stico evidencia que express\u00f5es ligadas ao funcionamento b\u00e1sico da IA apresentam d\u00favida recorrente, al\u00e9m de termos espec\u00edficos usados por modelos de linguagem.<\/p>\n
No topo, o termo \u201cprompt\u201d aparece citado por 12,6% dos entrevistados. Ele se refere ao comando enviado \u00e0 IA para orientar a resposta. A Adapta explica que o prompt molda o resultado, com maior clareza aumentando a chance de atender ao objetivo.<\/p>\n
Segundo Eduardo Coelho, head de marketing da Adapta, entender o prompt passou a fazer parte do uso cotidiano da IA em ambientes profissionais.<\/p>\n
Al\u00e9m do prompt, palavras como \u201cmachine learning\u201d, \u201cdeep learning\u201d e \u201credes neurais\u201d somam mais de 9% das men\u00e7\u00f5es. Machine learning descreve sistemas que aprendem padr\u00f5es a partir de dados, enquanto o deep learning usa redes neurais para tarefas complexas.<\/p>\n
Esses conceitos aparecem com frequ\u00eancia no dia a dia, mas ainda geram confus\u00e3o entre usu\u00e1rios habituais.<\/p>\n
O termo \u201calgoritmo\u201d tamb\u00e9m aparece de forma relevante, ligado \u00e0s regras que orientam o funcionamento da IA em diferentes tarefas.<\/p>\n
Dentre os termos internos, \u201ctokens\u201d, \u201cembeddings\u201d e \u201cLLM\u201d juntos somam mais de 5% das respostas. Tokens s\u00e3o fragmentos de texto usados pelo modelo; embeddings s\u00e3o representa\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas que ajudam a IA a enxergar rela\u00e7\u00f5es entre palavras; LLMs (Large Language Models) interpretam comandos e geram textos contextualizados.<\/p>\n
A lista cita ainda \u201cfine-tuning\u201d, \u201caprendizagem por refor\u00e7o\u201d, \u201cagentes\u201d, \u201cautoma\u00e7\u00e3o\u201d e \u201calucina\u00e7\u00e3o de IA\u201d. Fine-tuning ajusta modelos j\u00e1 treinados; aprendizagem por refor\u00e7o aprimora respostas por tentativa e erro; agentes s\u00e3o sistemas aut\u00f4nomos; automa\u00e7\u00e3o aplica essas capacidades aos processos.<\/p>\n
Alucina\u00e7\u00e3o de IA ocorre quando informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o incorretas ou inventadas, destacando a import\u00e2ncia da supervis\u00e3o humana e da verifica\u00e7\u00e3o de conte\u00fados sens\u00edveis.<\/p>\n
A Adapta coletou respostas de 500 brasileiros usu\u00e1rios de tecnologias digitais nas \u00faltimas semanas. Cada participante indicou termos que n\u00e3o consegue explicar em 2025, e os mais citados formaram o ranking divulgado.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"