“Prompt”, “LLM” e “tokens” lideram ranking de termos de IA que mais geram dúvidas no Brasil

Com a popularização das ferramentas de inteligência artificial no cotidiano, termos técnicos como “prompt”, “LLM” e “embeddings” passaram a circular com frequência em reuniões, planejamentos e conversas informais. Um novo levantamento da Adapta, ecossistema brasileiro de soluções em IA, mostra que, apesar do uso crescente dessas tecnologias, grande parte dos brasileiros ainda tem dificuldade para compreender os conceitos básicos por trás delas.

A pesquisa ouviu 500 usuários de ferramentas como ChatGPT e Gemini e identificou mais de 90 termos e siglas relacionados à inteligência artificial que geram dúvidas em 2025. O ranking reúne as expressões menos compreendidas pelos entrevistados, indicando um descompasso entre adoção tecnológica e letramento digital.

“Prompt” é o termo mais citado

O termo que mais apareceu nas respostas foi “prompt”, citado por 12,6% dos entrevistados. De forma simples, prompt é o comando, instrução ou pergunta enviada à inteligência artificial para orientar a resposta que será gerada.

Segundo a Adapta, a clareza do prompt influencia diretamente a qualidade do resultado. Instruções vagas tendem a gerar respostas genéricas, enquanto comandos detalhados e contextualizados aumentam a precisão da IA.

Para Eduardo Coelho, head de marketing da Adapta, compreender esse conceito se tornou essencial. “A qualidade do resultado depende diretamente da clareza e do contexto oferecidos no prompt. Entender esse termo deixou de ser algo técnico e passou a ser uma habilidade prática para quem trabalha com IA”, afirma.

Fundamentos da IA ainda geram confusão

Além de “prompt”, termos ligados à base conceitual da inteligência artificial aparecem com frequência entre as dúvidas. Expressões como “machine learning”, “deep learning” e “redes neurais” somaram mais de 9% das respostas.

De forma resumida, machine learning é o campo que permite que sistemas aprendam padrões a partir de dados. O deep learning é uma técnica mais avançada dentro desse campo, baseada em redes neurais, estruturas inspiradas no funcionamento do cérebro humano, usadas para reconhecer imagens, interpretar linguagem e prever comportamentos.

Outro termo recorrente é “algoritmo”, que se refere ao conjunto de regras e cálculos que orientam o funcionamento dos sistemas de IA em cada tarefa executada.

Tokens, embeddings e LLMs

O levantamento também revelou dificuldades em compreender o funcionamento interno das ferramentas. Termos como “tokens”, “embeddings”, “LLM” e “códigos” apareceram juntos em mais de 5% das respostas.

Tokens são pequenas unidades de texto, como partes de palavras ou símbolos, que os modelos usam para processar e gerar linguagem. Embeddings são representações matemáticas que transformam palavras e conceitos em números, permitindo que a IA identifique relações de significado.

Já as LLMs, sigla para Large Language Models, são os grandes modelos de linguagem responsáveis por interpretar comandos, entender contexto e produzir textos coerentes em poucos segundos.

Outros conceitos que geram dúvidas

Entre os termos que também aparecem no ranking estão “fine-tuning”, “agentes de IA”, “aprendizagem por reforço”, “automação” e “alucinação de IA”.

Fine-tuning é o processo de ajustar um modelo já treinado para uma finalidade específica. Aprendizagem por reforço é um método de treinamento baseado em tentativas e erros. Agentes de IA são sistemas capazes de executar tarefas de forma autônoma, enquanto automação se refere à aplicação prática dessas capacidades no dia a dia.

Já a chamada “alucinação de IA” ocorre quando o modelo gera informações incorretas ou inventadas, reforçando a necessidade de supervisão humana e validação de conteúdos sensíveis.

Entender a IA virou necessidade prática

Para a Adapta, os dados mostram que o desafio atual não é apenas ampliar o acesso às ferramentas, mas garantir que os usuários compreendam minimamente como elas funcionam. “A inteligência artificial já faz parte da rotina de trabalho e estudo, mas o entendimento dos conceitos ainda não acompanhou esse avanço”, aponta o levantamento.