glossario --completo
172 palavras que aparecem nas notícias e nas ferramentas, explicadas em português simples, com um exemplo prático.
Agent2Agent
Conversa entre agentes
Protocolo aberto, lançado pelo Google em 2025, para agentes de IA de empresas diferentes se comunicarem e dividirem tarefas.
Na prática: No futuro, o agente de compras da sua loja pode negociar direto com o agente de vendas do fornecedor.
Assistente que age sozinho
Uma IA que não só responde: ela planeja, usa ferramentas (buscar na internet, abrir planilha, mandar e-mail) e vai fazendo etapa por etapa até cumprir um objetivo.
Na prática: Você pede "confere quem está com boleto vencido e manda lembrete no WhatsApp" e o agente faz a lista e dispara as mensagens.
Coding agent
IA programadora
Agente que lê, escreve, testa e corrige código sozinho dentro do projeto, como Claude Code, Codex e Cursor.
Na prática: Pedir ao agente para criar a página de orçamento do site e revisar o que ele fez.
Browser agent
IA que navega por você
Agente que abre sites, clica, preenche formulários e coleta informações no navegador.
Na prática: Entrar no site de vários fornecedores e montar uma tabela comparando preços.
Agentic
Que age por conta própria
Sistema de IA que trabalha em ciclo: planeja, executa com ferramentas, confere o resultado e ajusta, com pouca intervenção humana.
Na prática: Ferramenta agêntica de cobrança: verifica atrasos, escreve a mensagem, envia e registra.
Artificial General Intelligence
IA geral, nível humano
Ideia de uma IA capaz de fazer praticamente qualquer tarefa intelectual que uma pessoa faz. Ainda não existe consenso sobre como medir nem quando chega.
Na prática: Quando uma empresa diz que está perto da AGI, trate como meta e marketing, não como produto que você compra hoje.
Lei de IA da União Europeia
Lei europeia que regula a IA por nível de risco. Afeta empresas que vendem produtos ou serviços com IA para a Europa.
Na prática: Exporta ou vende online para europeus? Fique de olho nas regras de transparência.
Alignment
IA fazendo o que deve
Área que busca garantir que a IA siga as intenções e valores humanos, e não objetivos indesejados.
Na prática: É o tema por trás de notícias sobre segurança dos grandes laboratórios.
Quando a IA inventa
A IA responde algo errado com toda a confiança, como se fosse verdade. Acontece porque ela prevê texto provável, não consulta fatos.
Na prática: Peça a fonte e confira números, leis e preços antes de usar a resposta.
Application Programming Interface
Tomada entre sistemas
Um jeito padronizado de um programa conversar com outro. É por API que um site ou planilha usa a IA sem ninguém digitar no chat.
Na prática: O sistema da loja manda a lista de produtos pela API e a IA devolve as descrições prontas.
Reinforcement Learning
Aprender por tentativa e recompensa
A IA testa ações e recebe nota: acerto ganha ponto, erro perde. Com o tempo, aprende a estratégia que dá mais pontos.
Na prática: É uma das técnicas usadas para ensinar modelos de raciocínio a resolver contas e código.
Vendor lock-in
Ficar preso a uma empresa
Quando trocar de fornecedor fica caro ou difícil porque seus dados e processos estão presos à ferramenta dele.
Na prática: Prefira ferramentas que deixam exportar seus dados e prompts com facilidade.
Artificial Superintelligence
Superinteligência
Ideia de uma IA muito mais capaz que os melhores humanos em quase tudo. É um conceito teórico, discutido em debates de futuro e de riscos.
Na prática: Aparece em entrevistas de executivos de IA; não muda nada nas ferramentas que você usa hoje.
AI assistant
Ajudante de conversa
Aplicativo de IA de uso geral, como ChatGPT, Claude e Gemini, onde você conversa e pede tarefas.
Na prática: Usar o assistente para revisar um orçamento antes de mandar ao cliente.
IA configurada para uma função
Versão de um assistente com instruções e arquivos fixos para uma tarefa, como os GPTs do ChatGPT, os Gems do Gemini e os Projetos do Claude.
Na prática: Um assistente com seu catálogo e tom de voz, pronto para criar descrições de produto.
Attention
Foco nas palavras certas
Mecanismo do Transformer que decide quais partes do texto importam mais para entender cada palavra.
Na prática: Em "o cliente pagou o boleto, mas ele venceu", a atenção ajuda a IA a entender que "ele" é o boleto.
Tarefa que se faz sozinha
Uma sequência de passos que roda sem você: quando acontece X, faça Y e depois Z. Com IA no meio, a automação também lê, resume e decide.
Na prática: Chegou pedido no e-mail? A automação lê, lança na planilha e avisa o vendedor.
AI avatar
Apresentador virtual
Pessoa digital, real ou criada, que fala um roteiro em vídeo gerado por IA.
Na prática: Vídeos de treinamento da equipe sem precisar gravar todo mês.
Sycophancy
IA que só concorda
Tendência de alguns modelos de concordar com o usuário e elogiar demais, mesmo quando ele está errado.
Na prática: Pergunte "quais os pontos fracos deste plano?" em vez de "esse plano é bom?".
Database
Onde o sistema guarda as informações
Sistema organizado para armazenar e consultar dados, como clientes, produtos e pedidos.
Na prática: Trocar planilhas soltas por um banco de dados evita versões diferentes do estoque.
Vector database
Arquivo organizado por significado
Banco que guarda embeddings e encontra rápido os textos mais parecidos em sentido com uma pergunta. É peça comum do RAG.
Na prática: Guardar manuais, políticas e catálogo para o robô achar o trecho certo ao responder.
Knowledge base
Arquivo central de informações
Conjunto organizado de documentos e respostas da empresa que pessoas e IAs consultam.
Na prática: Reunir políticas de troca, prazos e perguntas frequentes num lugar só para alimentar o atendimento.
Prova de comparação
Teste padronizado usado para comparar modelos de IA, como uma prova igual para todos os alunos. Nomes como MMLU e SWE-bench são benchmarks.
Na prática: Serve de pista, mas o teste que vale é o seu: rode a mesma tarefa da sua empresa em duas IAs e compare.
Gigantes da tecnologia
As maiores empresas de tecnologia do mundo, como Google, Microsoft, Amazon, Apple e Meta, que investem pesado em IA.
Na prática: Muitas ferramentas de IA que você usa rodam na nuvem de uma delas.
AI search
Busca que responde
Buscadores que entregam uma resposta resumida com fontes, em vez de só uma lista de links.
Na prática: Seu cliente pode achar a resposta no resumo da busca sem entrar no seu site, por isso o conteúdo do site precisa ser claro.
Semantic search
Busca pelo sentido
Busca que entende a intenção da pergunta, não só palavras iguais.
Na prática: Cliente digita "algo para a madeira não apodrecer" e acha "cupinicida" e "stain".
Coalition for Content Provenance and Authenticity
Certidão de origem do conteúdo
Padrão aberto que grava no arquivo informações de origem e edição, como qual câmera ou IA criou a imagem.
Na prática: Algumas redes e ferramentas já mostram um selo indicando que a imagem foi feita com IA.
Prompt caching
Reaproveitar o começo do pedido
O provedor guarda a parte repetida do prompt, como instruções e catálogo, e cobra menos quando ela é reutilizada.
Na prática: Robô que manda sempre o mesmo catálogo junto da pergunta fica mais barato com cache.
Chain of thought
Pensar passo a passo
Fazer a IA mostrar ou seguir o raciocínio em etapas antes da resposta final. Melhora contas e lógica.
Na prática: Peça: "calcule a margem passo a passo e só depois dê o número final".
Robô de conversa
Programa que conversa por texto. Os antigos seguiam roteiro fixo; os atuais usam um LLM e entendem perguntas livres.
Na prática: Atendimento no WhatsApp que responde horário, endereço e preço 24 horas por dia.
API key
Senha de acesso à API
Código secreto que identifica você ao usar uma API e é usado para cobrar o consumo. Quem tiver sua chave gasta no seu nome.
Na prática: Nunca cole a chave em site, grupo ou código público; se vazar, apague e gere outra.
Picotar documentos
Dividir documentos grandes em pedaços menores antes de indexar, para a busca achar o trecho exato.
Na prática: Separar o manual por seção para a IA citar só a parte da garantia.
Voice cloning
Copiar uma voz
IA que aprende a voz de alguém a partir de amostras e fala qualquer texto com ela. Exige autorização da pessoa e é usada em golpes.
Na prática: Usar a própria voz clonada nos vídeos da loja; nunca a de outra pessoa sem permissão.
Open source
Receita liberada
Software com código público que qualquer um pode ver, usar, modificar e redistribuir, seguindo a licença. Em IA, código aberto de verdade inclui também dados e forma de treino, não só os pesos.
Na prática: Muitos modelos chamados de abertos são na verdade open-weight: você baixa e usa, mas não sabe como foram treinados.
Connector
Ponte com seus apps
Integração pronta que liga a IA a um serviço como Google Drive, e-mail, agenda ou CRM.
Na prática: Ativar o conector do Drive para a IA ler suas planilhas sem você baixar e enviar.
Memória da conversa
Tudo que a IA consegue considerar de uma vez: suas mensagens, arquivos e instruções. O tamanho máximo se chama janela de contexto.
Na prática: Conversa muito longa? Abra um chat novo com um resumo do que importa, a resposta melhora.
Copilot
Ajudante dentro do programa
IA embutida numa ferramenta que você já usa, sugerindo e fazendo partes do trabalho enquanto você decide. Também é o nome do assistente da Microsoft.
Na prática: Na planilha ou no e-mail, o copiloto sugere fórmulas, resumos e respostas.
Quanto custa cada resposta
O gasto para o modelo responder, geralmente cobrado por milhão de tokens de entrada e de saída, com preços diferentes para cada.
Na prática: Respostas curtas e o modelo certo para cada tarefa reduzem a conta no fim do mês.
Dados em tabela
Informação organizada em campos fixos, como planilha ou banco de dados. O contrário são os não estruturados: e-mail, PDF, áudio, foto.
Na prática: A IA é ótima para transformar e-mails e fotos de pedidos em dados estruturados numa planilha.
Synthetic data
Dados criados por IA
Exemplos gerados artificialmente, muitas vezes por outra IA, para treinar ou testar modelos quando faltam dados reais.
Na prática: Gerar perguntas de clientes fictícios para testar seu robô de atendimento antes de colocar no ar.
Fazenda de servidores
Prédio com milhares de computadores, refrigeração e energia onde os modelos de IA são treinados e rodam.
Na prática: Quando você usa IA no navegador, a resposta é gerada num data center, não no seu PC.
Knowledge cutoff
Até quando a IA sabe
A data até onde vão os dados de treino. O modelo não sabe o que aconteceu depois, a menos que busque na internet.
Na prática: Perguntou sobre uma lei nova e a IA não sabe? Peça para ela pesquisar ou cole o texto da lei.
Conjunto de dados
Coleção organizada de exemplos usada para treinar ou testar uma IA: textos, imagens, planilhas, áudios.
Na prática: Seu histórico de pedidos em planilha já é um dataset que pode alimentar análises.
Aprendizado profundo
Tipo de machine learning que usa redes neurais com muitas camadas. É o que fez a IA dar o salto em voz, imagem e texto.
Na prática: Quando a IA transcreve um áudio do cliente com boa precisão, é deep learning trabalhando.
Falsificação feita por IA
Vídeo, foto ou voz falsos que imitam uma pessoa real. Hoje é usado em golpes por telefone e WhatsApp.
Na prática: Pedido de dinheiro com voz de parente ou chefe? Desligue e confirme por outro canal.
Colocar no ar
Publicar um sistema ou site para as pessoas usarem de verdade.
Na prática: Depois de testar, o deploy coloca o novo site da loja no ar.
Distillation
Aluno aprendendo com o professor
Um modelo menor é treinado copiando as respostas de um modelo maior, ficando mais barato e rápido mas mantendo parte da qualidade.
Na prática: Modelos "mini" e "flash" muitas vezes nascem assim; são ótimos para tarefas do dia a dia.
Diffusion
Gerar imagem a partir de ruído
Técnica de muitos geradores de imagem e vídeo: começa com ruído aleatório e vai limpando aos poucos até formar a imagem pedida.
Na prática: Ferramentas de difusão criam fotos de ambiente para anunciar seus produtos.
Copyright
De quem é o conteúdo
Debate e disputas judiciais sobre treinar IA com obras protegidas e sobre quem é dono do que a IA gera.
Na prática: Evite pedir imagens imitando marcas, personagens ou artistas famosos para anúncios.
Caixa que roda igual em qualquer lugar
Ferramenta que empacota um programa com tudo que ele precisa num contêiner, para rodar do mesmo jeito em qualquer computador ou servidor.
Na prática: Instalar uma ferramenta de automação no servidor com um comando, sem configurar tudo na mão.
AI dubbing
Traduzir a fala do vídeo
IA que traduz e regrava a fala de um vídeo em outro idioma, às vezes ajustando o movimento da boca.
Na prática: Lançar o vídeo do canal também em espanhol e inglês.
IA na ponta
IA rodando direto no aparelho onde o dado nasce, como câmera, celular ou máquina, sem depender da nuvem.
Na prática: Câmera que conta veículos no pátio processando a imagem ali mesmo.
Significado em números
Transforma um texto numa lista de números. Textos com sentido parecido ganham números parecidos, e isso permite buscar por significado e não só por palavra exata.
Na prática: O cliente pergunta "telha que não esquenta" e a busca acha "telha térmica", mesmo sem a palavra igual.
Context engineering
Dar à IA as informações certas
Evolução da engenharia de prompt: organizar tudo que a IA recebe (documentos, histórico, ferramentas, regras) para ela ter o necessário e nada que atrapalhe.
Na prática: Em vez de colar o site inteiro, entregar só a tabela de preços e a política de troca atualizadas.
Prompt engineering
Arte de pedir bem
Técnicas para escrever pedidos que geram respostas melhores: dar contexto, exemplos, formato e limites claros.
Na prática: Trocar "me ajuda com vendas" por um pedido com público, objetivo, tom e tamanho.
Reverse engineering
Desmontar para entender
Analisar um produto ou programa pronto para descobrir como funciona por dentro. Pode ser legal ou ilegal dependendo da lei, do contrato e do objetivo.
Na prática: Usar IA para entender um formato de arquivo antigo do seu próprio sistema, respeitando a licença.
Data poisoning
Sabotar o aprendizado
Colocar dados falsos ou maliciosos no treino ou na base consultada para a IA aprender ou responder errado.
Na prática: Controle quem pode editar os documentos que o robô de atendimento consulta.
Testes de qualidade
Conjunto de testes que você monta para medir se a IA está fazendo bem a sua tarefa, antes e depois de cada mudança.
Na prática: Separe 20 perguntas reais de clientes com a resposta certa e rode sempre que trocar de modelo ou prompt.
Ensinar com poucos exemplos
Mostrar alguns exemplos do que você quer dentro do próprio prompt para a IA copiar o padrão.
Na prática: Cole 3 respostas boas de atendimento e peça para ela responder novos clientes no mesmo estilo.
Treino extra
Treinar um pouco mais um modelo pronto com seus exemplos para ele pegar um estilo ou tarefa específica. É caro e não serve para dado que muda todo dia.
Na prática: Para estoque e preço do dia, use RAG ou consulta direta, não fine-tuning.
Workflow
Passo a passo do processo
Sequência definida de etapas de um processo. Diferente de um agente, segue o caminho fixo que você desenhou.
Na prática: Fluxo: formulário do site, planilha, mensagem de boas-vindas no WhatsApp.
Cópia sua de um projeto
Copiar o repositório de outra pessoa para sua conta e modificar à vontade sem mexer no original.
Na prática: Fazer fork de um sistema de código aberto e adaptar para a sua loja.
Grátis com limite
Modelo de venda com plano gratuito limitado e planos pagos com mais recursos.
Na prática: Comece no grátis, meça o uso real e só então assine.
Trigger
O que dispara a automação
O evento que faz a automação começar: chegou e-mail, novo pedido, horário marcado.
Na prática: Todo dia às 8h, gerar o resumo de vendas de ontem e mandar no grupo.
Generative Engine Optimization
SEO para respostas de IA
Práticas para seu negócio aparecer e ser citado nas respostas de assistentes e buscas com IA.
Na prática: Ter no site informações claras de produtos, endereço e perguntas frequentes facilita a IA recomendar sua loja.
Formato de modelo para rodar em casa
Formato de arquivo popular para modelos abertos, geralmente já quantizados, usado por programas como llama.cpp, Ollama e LM Studio.
Na prática: Achou um modelo .gguf no Hugging Face? É a versão pensada para rodar no seu computador.
Histórico de versões do código
Sistema que registra cada mudança no código, quem fez e quando, e permite voltar atrás.
Na prática: Se a IA estragou o site, com Git você volta para a versão de ontem.
Rede social do código
Site onde programadores guardam, compartilham e colaboram em projetos usando Git. Pertence à Microsoft.
Na prática: Muitas ferramentas de IA gratuitas estão publicadas lá.
Fraude turbinada
Golpes que usam IA para criar mensagens, vozes, vídeos ou documentos falsos convincentes.
Na prática: Combine com a equipe uma palavra-código ou confirmação por outro canal para qualquer pedido de pagamento urgente.
AI governance
Regras da casa para IA
Conjunto de políticas, responsáveis e controles sobre como a empresa usa IA.
Na prática: Uma página simples: quais ferramentas pode, quais dados não pode colar, quem aprova o que vai para o cliente.
Generative Pre-trained Transformer
Transformer pré-treinado que gera texto
Nome da família de modelos da OpenAI e também uma sigla técnica: um Transformer treinado antes em muito texto para gerar conteúdo.
Na prática: ChatGPT é o aplicativo; GPT é o modelo que roda por trás dele.
Graphics Processing Unit
Placa de vídeo
O chip que faz as contas pesadas da IA. É o motivo de rodar IA no próprio computador exigir uma placa boa.
Na prática: Para usar ChatGPT ou Claude no navegador você não precisa de GPU; só para rodar modelos no seu PC.
Ancorar em fontes
Fazer a IA basear a resposta em fontes reais, como documentos ou busca na web, e de preferência citar de onde tirou.
Na prática: Pedir "responda só com base no PDF anexo e diga a página".
Grades de proteção
Regras e filtros em volta da IA que impedem respostas proibidas, perigosas ou fora do assunto.
Na prática: Impedir que o robô da loja dê desconto, fale de política ou invente prazo de entrega.
A biblioteca dos modelos abertos
Plataforma onde pesquisadores e empresas publicam modelos, datasets e demonstrações de IA.
Na prática: É onde você procura um modelo aberto para rodar no seu computador.
Human-in-the-loop
Pessoa aprova antes
Uma pessoa revisa ou aprova etapas importantes que a IA ou a automação faz.
Na prática: A IA rascunha a resposta a uma reclamação, mas só envia depois que você aprova.
IA que cria
Tipo de IA que produz conteúdo novo: texto, imagem, áudio, vídeo e código, a partir de um pedido.
Na prática: Gerar post, foto de produto, locução de anúncio ou descrição de catálogo.
Local AI
IA no seu computador
Rodar um modelo aberto na própria máquina, sem internet e sem mandar dados para fora.
Na prática: Analisar planilhas sigilosas da empresa sem que saiam do escritório.
Image-to-image
Transformar uma foto
Usar uma imagem de partida e pedir mudanças: estilo, fundo, cor ou cenário.
Na prática: Pegar a foto do produto no balcão e colocar num ambiente decorado.
A IA trabalhando
Cada vez que o modelo pronto responde a um pedido. É isso que você paga quando usa IA por API.
Na prática: Mais pedidos e respostas mais longas = mais inferência = conta maior.
Prompt injection
Instrução escondida maliciosa
Texto escondido em site, e-mail ou documento que tenta dar ordens à IA que está lendo aquilo. Risco grande para agentes com acesso a dados e ferramentas.
Na prática: Um e-mail com texto oculto mandando o agente reenviar seus contatos. Por isso limite o que o agente pode fazer sozinho.
Editar só um pedaço
Selecionar uma área da imagem e pedir para a IA trocar, apagar ou preencher só aquela parte.
Na prática: Apagar uma pessoa que passou atrás do produto na foto.
IA
Máquina que imita raciocínio
Área da computação que cria sistemas capazes de fazer tarefas que antes exigiam uma pessoa: entender texto, reconhecer imagens, decidir e gerar conteúdo.
Na prática: Do corretor do celular ao robô que responde o cliente no WhatsApp, tudo isso é IA.
Driblar as regras da IA
Tentativa de convencer uma IA a ignorar suas proteções e fazer o que não deveria. Aqui é só o conceito: entender que acontece ajuda a se proteger.
Na prática: Teste se o seu robô de atendimento resiste a clientes tentando fazê-lo prometer o que não pode.
Context window
Tamanho da memória de trabalho
O máximo de texto, em tokens, que o modelo consegue considerar de uma vez, somando pergunta, arquivos e resposta.
Na prática: Janela grande permite colar um contrato inteiro ou um catálogo e fazer perguntas sobre ele.
JavaScript Object Notation
Formato de dados entre sistemas
Formato de texto simples e organizado para trocar dados entre programas. É o idioma padrão das APIs.
Na prática: Pedir para a IA devolver o pedido em JSON para o sistema lançar sozinho.
AI lab
Quem cria os modelos
Empresas que pesquisam e treinam grandes modelos, como OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, Mistral e DeepSeek.
Na prática: Saber quem fez o modelo ajuda a entender política de privacidade e preços.
Latency
Tempo de espera
Quanto tempo leva até a resposta começar a chegar.
Na prática: Para atendimento ao vivo, prefira modelo de baixa latência; o cliente não espera.
Scaling laws
Mais dados e mais máquina, mais capacidade
Observação de que modelos tendem a melhorar quando crescem em dados, parâmetros e poder de cálculo. É o motivo da corrida por data centers.
Na prática: Explica por que as notícias falam tanto em investimento bilionário em chips e energia.
AI literacy
Saber usar IA com critério
Entender o básico de como a IA funciona, onde ela erra e como usá-la com segurança no trabalho.
Na prática: Treinar a equipe para conferir respostas e não colar dados de clientes em qualquer ferramenta.
Lei Geral de Proteção de Dados
Lei de dados pessoais do Brasil
Lei 13.709/2018, que define como empresas podem coletar, usar e guardar dados pessoais e os direitos dos titulares.
Na prática: Antes de colar lista de clientes com CPF e telefone numa IA, confira se a ferramenta e o uso estão de acordo com a LGPD.
Regras de uso do código
Documento que diz o que você pode fazer com o código. Licenças como MIT e Apache são permissivas; a GPL exige que versões modificadas e distribuídas também sejam abertas.
Na prática: Antes de usar um projeto do GitHub no seu produto, leia a licença.
Large Language Model
Grande modelo de linguagem
O cérebro por trás do ChatGPT, Claude e Gemini. Aprendeu com muito texto e gera respostas prevendo o próximo pedaço de texto, várias vezes seguidas.
Na prática: Quando alguém diz "qual LLM você usa?", está perguntando qual modelo de IA.
Low-Rank Adaptation
Ajuste leve e barato
Técnica de fine-tuning que treina só um pequeno complemento em cima do modelo, em vez do modelo inteiro. Muito usada em geradores de imagem.
Na prática: Treinar um LoRA com fotos dos seus produtos para gerar imagens sempre no mesmo estilo.
Pouco código
Plataformas onde quase tudo se monta visualmente, mas dá para escrever trechos de código quando precisa.
Na prática: Montar um app de pedidos internos arrastando telas e ajustando uma fórmula aqui e ali.
ML
Aprendizado de máquina
Em vez de alguém programar cada regra, o sistema aprende padrões olhando muitos exemplos. É a base de quase toda IA moderna.
Na prática: Um sistema que olha o histórico de vendas e aprende quais produtos saem mais em cada mês.
Watermark
Selo que identifica IA
Marca visível ou escondida no arquivo que indica que o conteúdo foi gerado ou editado por IA.
Na prática: Ajuda a identificar imagem falsa de produto ou comprovante em golpes.
Model Context Protocol
Tomada universal da IA
Padrão aberto, criado pela Anthropic, para ligar a IA a outros programas (agenda, planilha, e-mail, sistema da empresa) do mesmo jeito, como o USB fez com os aparelhos.
Na prática: Com um conector MCP, a IA consegue ler sua agenda e marcar reunião sem você copiar e colar nada.
IA que lembra de você
Recurso em que o assistente guarda informações entre conversas, como preferências e dados do seu negócio.
Na prática: Ela lembra que sua loja é de material de construção e já responde nesse contexto.
Massive Multitask Language Understanding
Prova de conhecimentos gerais
Benchmark com questões de múltipla escolha de muitas matérias, usado para comparar o conhecimento geral dos modelos. Os modelos de ponta já tiram notas muito altas, então ele diferencia pouco hoje.
Na prática: Ver um modelo com nota alta no MMLU diz que ele sabe muita coisa, não que vai atender bem o seu cliente.
A IA em si
O programa treinado que faz o trabalho. ChatGPT é o app; o GPT é o modelo. Cada empresa tem vários, uns mais rápidos e baratos, outros mais inteligentes.
Na prática: Tarefa simples e repetida? Use o modelo menor e mais barato.
Open-weight
IA que você pode baixar
Modelo cujos arquivos são liberados para qualquer um baixar e rodar no próprio computador ou servidor, sem pagar por uso.
Na prática: Bom quando os dados não podem sair da empresa. Exemplos de famílias: Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral.
Frontier model
Os modelos mais avançados
Os modelos mais capazes do momento, lançados pelos grandes laboratórios. Costumam ser os mais caros de usar.
Na prática: Para tarefa difícil, teste o modelo de fronteira; para tarefa repetitiva, um modelo menor costuma bastar.
Foundation model
Modelo base para tudo
Um modelo grande treinado com dados variados que serve de base para muitas aplicações diferentes, ajustado depois para cada uso.
Na prática: Um app de atendimento, um de contabilidade e um de marketing podem rodar em cima do mesmo modelo de fundação.
Mixture of Experts
Mistura de especialistas
Modelo dividido em vários especialistas internos; para cada pedaço de texto só alguns são ativados. Fica grande em conhecimento, mas mais barato de rodar.
Na prática: Quando aparece algo como "X bilhões de parâmetros, Y ativos", é um modelo MoE.
Multi-agent
Equipe de IAs
Sistema com vários agentes, cada um com uma função, trabalhando juntos e passando tarefas entre si.
Na prática: Um agente pesquisa preços, outro monta a planilha e outro escreve o e-mail de cotação.
Entende vários formatos
IA que lê e gera mais de um tipo de coisa: texto, imagem, áudio e vídeo na mesma conversa.
Na prática: Tire foto de uma nota fiscal e peça para a IA montar a tabela de itens.
Sem programar
Ferramentas onde você monta sistemas e automações arrastando blocos, sem escrever código.
Na prática: n8n, Make e Zapier ligam WhatsApp, planilha e IA sem uma linha de programação.
Neural Processing Unit
Chip de IA no seu aparelho
Processador dedicado a tarefas de IA dentro de celulares e notebooks, gastando pouca bateria.
Na prática: Notebooks vendidos como "PC com IA" trazem NPU para recursos como legenda e desfoque de fundo.
Cloud
Computador de outra empresa
Usar servidores, armazenamento e programas pela internet, pagando pelo uso, em vez de ter máquinas próprias.
Na prática: Guardar backups e rodar o sistema da loja na nuvem evita perder tudo se o PC quebrar.
Optical Character Recognition
Ler texto de imagem
Tecnologia que transforma texto de foto ou PDF escaneado em texto editável. As IAs multimodais fazem isso muito bem.
Na prática: Digitalizar pilhas de notas e pedidos em papel para uma planilha.
Orchestration
Coordenação do trabalho
Camada que decide a ordem das etapas, qual agente ou ferramenta usar em cada uma e o que fazer quando algo falha.
Na prática: Orquestrar o fluxo: chega pedido, confere estoque, emite cobrança, avisa a entrega.
Aumentar a cena
A IA estende a imagem para além das bordas originais, inventando o que estaria em volta.
Na prática: Transformar uma foto vertical em horizontal para banner do site.
Decorar em vez de aprender
Quando o modelo vai muito bem nos exemplos de treino mas mal em casos novos, porque decorou em vez de entender o padrão.
Na prática: Uma previsão de vendas que acerta todo o passado mas erra feio o próximo mês pode estar com overfitting.
Pay-as-you-go
Conta pelo consumo
Cobrança proporcional ao que você usa, comum em APIs de IA e nuvem.
Na prática: Bom para automação de pouco volume; coloque limite de gasto para evitar surpresa.
Tamanho do cérebro
Os números internos que o modelo ajustou no treino. Mais parâmetros costuma significar mais capacidade, e mais custo para rodar. Aparece como 8B (8 bilhões), 70B etc.
Na prática: No PC comum, modelos de até uns 8B rodam bem; acima disso precisa de máquina forte.
Weights
O conhecimento salvo em números
Os valores numéricos que o modelo aprendeu no treino. Baixar os pesos é baixar o modelo em si.
Na prática: Quando dizem que liberaram os pesos de um modelo, quer dizer que dá para rodá-lo no seu próprio servidor.
Deep research
Pesquisa feita pela IA
Modo em que a IA passa vários minutos buscando em muitas fontes e entrega um relatório com links.
Na prática: Pedir um levantamento de fornecedores e preços médios de um produto antes de negociar.
Projeto de Lei 2338/2023
Proposta de lei de IA no Brasil
Projeto que cria regras para desenvolvimento e uso de IA no país, com obrigações conforme o nível de risco. Foi aprovado no Senado em dezembro de 2024 e seguiu para a Câmara.
Na prática: Vale acompanhar: usos como triagem de crédito ou de candidatos tendem a ter mais exigências.
NLP (Natural Language Processing)
IA que entende linguagem
Processamento de Linguagem Natural: área da IA que lida com texto e fala humana, como ler, resumir, traduzir e classificar.
Na prática: Separar automaticamente e-mails de clientes em reclamação, orçamento e dúvida.
Pre-training
A faculdade da IA
Primeira e mais cara fase do treino, em que o modelo lê uma quantidade enorme de dados gerais e aprende a linguagem.
Na prática: É por isso que só grandes empresas criam modelos do zero; o resto ajusta ou usa os prontos.
Batch
Mandar tudo de uma vez
Enviar muitos pedidos juntos para o provedor processar sem pressa, normalmente com desconto.
Na prática: Gerar descrições para o catálogo inteiro durante a noite pagando menos.
O pedido que você faz
O texto que você escreve para a IA. Quanto mais claro o contexto, o objetivo e o formato, melhor a resposta.
Na prática: Em vez de "faz um post", diga: "post de Instagram, 3 linhas, tom animado, sobre promoção de telha térmica até sexta".
System prompt
Instrução de bastidor
Instrução fixa que vale para a conversa toda: quem a IA é, como deve falar e o que não pode fazer. O usuário final geralmente não vê.
Na prática: No robô da loja: "você é atendente da madeireira, responda curto e nunca invente preço".
PoC
Teste pequeno antes de investir
Um teste rápido e barato para ver se uma ideia funciona de verdade antes de investir pesado.
Na prática: Testar a IA respondendo só as perguntas de frete por um mês antes de automatizar o atendimento todo.
PR
Pedido para juntar mudanças
Proposta de alteração enviada para revisão antes de entrar no código principal.
Na prática: O programador contratado manda um pull request e você ou outra pessoa revisa antes de aprovar.
Quantization
Comprimir o modelo
Reduz a precisão dos números do modelo para ele ocupar menos memória e rodar mais rápido, com alguma perda de qualidade.
Na prática: Versões quantizadas permitem rodar um modelo aberto num notebook sem placa de vídeo cara.
Reasoning
IA que pensa antes
Modelos que "pensam" em etapas antes de responder. Erram menos em contas, lógica e planejamento, mas demoram e custam um pouco mais.
Na prática: Use para planilhas, cálculos de margem e decisões; para texto simples, o modelo rápido basta.
Retrieval-Augmented Generation
Consultar antes de responder
Antes de responder, o sistema busca a informação certa nos seus documentos e entrega para a IA junto com a pergunta. Assim ela responde com os seus dados, não de cabeça.
Na prática: Robô de atendimento que consulta a tabela de preços atualizada antes de responder o cliente.
Limite de uso
Teto de pedidos ou tokens que você pode usar por minuto, hora ou dia num serviço.
Na prática: Se a automação travar com erro de limite, espalhe os pedidos ao longo do tempo.
Atacar para proteger
Equipe ou teste que tenta de propósito fazer a IA falhar, para achar falhas antes dos criminosos.
Na prática: Antes de lançar o robô, peça a alguém para tentar enganá-lo de todas as formas.
Cérebro artificial simplificado
Estrutura de cálculo inspirada de longe nos neurônios: várias camadas de números que se ajustam no treino até acertar a tarefa.
Na prática: Você não precisa montar uma; basta saber que ChatGPT, Claude e Gemini são redes neurais gigantes.
Background removal
Recortar automático
IA que separa o objeto principal do fundo em segundos.
Na prática: Deixar todos os produtos do catálogo com fundo branco padronizado.
Repo
Pasta do projeto
Local onde fica todo o código e o histórico de um projeto, geralmente no GitHub.
Na prática: O site da loja fica num repositório; quem tem acesso pode ver e propor mudanças.
Reordenar os resultados
Segunda etapa da busca: um modelo reavalia os resultados encontrados e coloca os mais relevantes no topo antes de entregar à IA.
Na prática: Melhora a precisão do robô que consulta seus documentos, reduzindo respostas fora do assunto.
Reinforcement Learning from Human Feedback
Treino com nota de pessoas
Pessoas avaliam respostas da IA e o modelo é ajustado para dar mais respostas do tipo que foi bem avaliado. Deixa a IA mais útil e educada.
Na prática: É parte do motivo de o ChatGPT responder como assistente, e não só completar frases.
Return on Investment
Retorno sobre o investimento
Quanto o investimento devolve em economia ou receita comparado ao que custou.
Na prática: Meça horas economizadas por mês com a IA contra o valor da assinatura.
Model routing
Escolher o modelo certo por tarefa
Sistema que manda cada pedido para o modelo mais adequado: simples para o barato, difícil para o mais forte.
Na prática: Dúvida de horário vai para o modelo pequeno; cálculo de orçamento, para o de raciocínio.
Label
Etiqueta da resposta certa
A marcação que diz o que cada exemplo é, para a IA aprender. Ex.: esta foto é telha, esta é tijolo.
Na prática: Marcar 200 e-mails antigos como orçamento ou reclamação ajuda a montar um classificador automático.
Robotic Process Automation
Robô de tarefas repetitivas
Automação que imita cliques e digitação em sistemas, seguindo regras fixas. Com IA, passa a lidar também com documentos e exceções.
Na prática: Baixar extratos do banco todo dia e lançar no sistema financeiro.
Software as a Service
Programa por assinatura
Software que você usa pela internet pagando mensalidade, sem instalar. Quase toda ferramenta de IA é vendida assim.
Na prática: Antes de assinar, veja se o plano grátis já resolve o seu caso.
Structured output
Resposta em formato fixo
Fazer a IA responder num formato exato, como tabela ou JSON, para outro sistema conseguir ler sem erro.
Na prática: Extrair de cada nota fiscal sempre os mesmos campos: fornecedor, data, itens e total.
Coletar dados de sites
Programa que visita páginas e extrai informações automaticamente. Precisa respeitar termos de uso, direitos e a LGPD.
Na prática: Acompanhar preços públicos de concorrentes, com cuidado legal.
Software Development Kit
Kit para programadores
Pacote de código pronto que facilita usar um serviço ou API numa linguagem de programação.
Na prática: O programador usa o SDK do provedor de IA para ligar o seu sistema ao modelo em poucas linhas.
AI safety
Evitar danos da IA
Pesquisa e práticas para que sistemas de IA não causem danos, de erros do dia a dia a riscos de grande escala.
Na prática: Na sua empresa, começa com regras simples: o que a IA pode acessar e quem revisa o que ela faz.
IA escondida na empresa
Funcionários usando ferramentas de IA sem conhecimento ou regras da empresa, às vezes com dados sigilosos.
Na prática: Melhor liberar ferramentas aprovadas com regras do que proibir e todo mundo usar escondido.
Habilidades prontas para o agente
Pacotes de instruções e arquivos que ensinam um agente a fazer uma tarefa específica do jeito certo, carregados só quando necessários.
Na prática: Uma skill com o modelo de orçamento da sua empresa para a IA sempre gerar no mesmo padrão.
Small Language Model
Modelo de linguagem pequeno
Modelo com bem menos parâmetros que os gigantes. É mais rápido e barato e pode rodar até no celular ou num PC comum.
Na prática: Classificar pedidos ou extrair dados de nota não precisa do maior modelo: um SLM resolve e custa menos.
Speech-to-Text
Voz vira texto
IA que transcreve fala em texto, também chamada de transcrição automática.
Na prática: Transformar áudios de WhatsApp de clientes em texto para registrar pedidos.
Subagent
Ajudante do agente
Agente secundário que o agente principal chama para uma parte da tarefa, com contexto próprio.
Na prática: O agente principal organiza o relatório e manda um subagente ler cada planilha de filial.
Prova de programação real
Benchmark que testa se a IA consegue corrigir problemas reais tirados de projetos de software abertos. É citado em lançamentos de modelos para programar.
Na prática: Útil se você vai usar IA para criar sistemas; para escrever posts, não diz muito.
Criatividade da resposta
Um ajuste que controla o quanto a IA varia. Baixa: respostas previsíveis e iguais. Alta: mais criativas e arriscadas.
Na prática: Baixa para extrair dados de nota; alta para ideia de nome ou slogan.
Tela de comandos
Janela onde você digita comandos de texto para o computador, sem botões. Muitos agentes de código trabalham por ali.
Na prática: A IA pode rodar comandos no terminal para instalar e testar coisas enquanto você acompanha.
Text-to-image
Descrever e gerar foto
IA que cria imagens a partir de uma descrição escrita.
Na prática: "Deck de madeira em varanda de casa de praia, luz de fim de tarde" vira imagem para post.
Text-to-video
Descrever e gerar vídeo
IA que cria vídeos curtos a partir de texto ou de uma imagem de partida.
Na prática: Gerar um vídeo curto de produto para Reels sem filmagem.
Volume por tempo
Quanto trabalho o sistema entrega em um período, como tokens por segundo ou pedidos por minuto.
Na prática: Importa quando você precisa processar milhares de descrições de produto de uma vez.
Pedaço de palavra
A unidade que a IA lê e escreve, mais ou menos um pedaço de palavra. Preço e limite de tamanho são contados em tokens.
Na prática: Uma página de texto em português dá umas 600 a 800 palavras, algo perto de mil tokens.
Tensor Processing Unit
Chip de IA do Google
Chip criado pelo Google especificamente para treinar e rodar IA, alternativa às GPUs.
Na prática: Você não compra; aparece em notícias sobre a infraestrutura dos grandes modelos.
A arquitetura dos LLMs
O tipo de rede neural por trás dos LLMs atuais, apresentado por pesquisadores do Google em 2017. Ele processa o texto inteiro de uma vez e percebe como as palavras se relacionam.
Na prática: O T de GPT vem de Transformer; é por isso que o nome aparece tanto nas notícias.
Como a IA aprende
Fase em que o modelo estuda uma quantidade enorme de dados e ajusta seus parâmetros. Depois de treinado, ele não aprende sozinho com cada conversa.
Na prática: Por isso a IA pode não saber notícias recentes, a não ser que busque na internet.
Text-to-Speech
Texto vira voz
IA que lê um texto em voz alta com voz natural.
Na prática: Gravar a locução do anúncio da rádio ou do vídeo sem contratar estúdio.
Aumentar a resolução
IA que amplia imagens ou vídeos pequenos recriando detalhes para ficarem nítidos.
Na prática: Melhorar a foto antiga de produto para usar no site ou em banner.
Tool use / Function calling
IA que aciona outros programas
Capacidade do modelo de chamar funções externas, como buscar na web, consultar banco de dados ou calcular, em vez de só escrever texto.
Na prática: A IA consulta o estoque no sistema antes de dizer ao cliente se tem o produto.
Computer use
IA que mexe na tela
Agente que vê a tela, move o mouse e digita, operando programas como uma pessoa faria.
Na prática: Preencher dados num sistema antigo que não tem API, sem ninguém digitar.
Programar conversando
Criar sites, apps e sistemas descrevendo o que você quer para a IA, que escreve o código. Você testa, pede ajustes e repete.
Na prática: Um dono de loja sem saber programar monta um painel de estoque conversando com o Claude Code.
Bias
Preconceito nos dados
Quando a IA favorece ou prejudica grupos porque aprendeu com dados desequilibrados.
Na prática: Cuidado ao usar IA para triar currículos: ela pode repetir preconceitos do passado.
IA que enxerga
IA que entende imagens e vídeos: reconhece objetos, conta peças, lê placas e detecta defeitos.
Na prática: Câmera que conta quantas peças saíram do estoque ou confere se a carga está completa.
Voice mode
Conversa falada com a IA
Modo em que você conversa por voz com o assistente, com respostas faladas quase na hora.
Na prática: Tirar dúvida de cálculo de material falando com a IA enquanto está no depósito.
Memória da placa de vídeo
A memória da GPU. Define o tamanho do modelo que você consegue rodar no seu computador.
Na prática: Antes de comprar PC para rodar IA local, olhe a VRAM, não só o processador.
Aviso automático entre sistemas
Quando algo acontece num sistema, ele avisa outro na hora, sem ninguém pedir. É o gatilho de muitas automações.
Na prática: Pagamento aprovado no site dispara o webhook que separa o pedido e manda mensagem ao cliente.
Embalagem em cima de outra IA
Produto que é basicamente uma interface em cima de um modelo de outra empresa.
Na prática: Antes de pagar caro, veja se o assistente comum já faz o mesmo com um bom prompt.
Sem exemplo nenhum
Pedir uma tarefa sem mostrar exemplos. Quando você mostra 2 ou 3 exemplos, chama few-shot, e a resposta costuma ficar bem melhor.
Na prática: Cole 3 descrições de produto que você gosta e peça mais 20 no mesmo estilo.
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