A IA incorporou um novo vocabulário ao cotidiano dos brasileiros, mas parte desses termos ainda gera dúvidas frequentes. Um levantamento da Adapta, empresa de soluções em inteligência artificial, identificou quais expressões técnicas mais confundem usuários de ferramentas como ChatGPT e Gemini em 2025.
A pesquisa ouviu 500 usuários conectados à internet e revelou uma lista com mais de 90 palavras, siglas e conceitos que seguem pouco compreendidos. O resultado indica que a popularização da inteligência artificial avançou mais rápido do que o entendimento sobre seu funcionamento.
Prompt lidera dúvidas sobre IA
No topo do ranking aparece o termo “prompt”, citado por 12,6% dos entrevistados. A palavra se refere ao comando ou instrução enviada ao sistema para orientar a resposta da IA.
Segundo a Adapta, o conceito está ligado à forma como o usuário direciona a ferramenta, seja para gerar textos, analisar dados ou organizar informações. Quanto mais claro e contextualizado o prompt, maior a chance de uma resposta alinhada ao objetivo.
Para Eduardo Coelho, head de marketing da Adapta, compreender esse conceito passou a ser parte do uso cotidiano da IA em ambientes profissionais.
Ranking da IA mostra termos que mais confundem brasileiros
Fundamentos da IA seguem pouco claros
Além de “prompt”, termos ligados à base conceitual da IA também aparecem com frequência. Expressões como “machine learning”, “deep learning” e “redes neurais” somaram mais de 9% das menções.
De forma geral, machine learning diz respeito a sistemas que aprendem padrões a partir de dados. Já o deep learning utiliza redes neurais para lidar com tarefas mais complexas, como reconhecimento de imagens e análise de linguagem. Mesmo presentes no dia a dia, esses conceitos ainda geram confusão entre usuários recorrentes.
O termo “algoritmo” também apareceu de forma relevante, associado às regras que orientam o funcionamento da IA em diferentes tarefas.
Tokens, LLMs e embeddings ampliam confusão
As dúvidas aumentam quando o assunto é o funcionamento interno das ferramentas. Termos como “tokens”, “embeddings” e “LLM” representaram, juntos, mais de 5% das respostas.
Tokens são fragmentos de texto utilizados pelos modelos para processar linguagem. Embeddings funcionam como representações numéricas que permitem à IA identificar relações de sentido entre palavras e conceitos.
Já as LLMs, sigla para Large Language Models, são os grandes modelos de linguagem responsáveis por interpretar comandos e gerar textos de forma contextualizada.
Outros termos frequentes no ranking da IA
O levantamento também apontou confusão em torno de expressões como “fine-tuning”, “aprendizagem por reforço”, “agentes”, “automação” e “alucinação de IA”.
Fine-tuning se refere ao ajuste de um modelo já treinado para funções específicas. Aprendizagem por reforço envolve tentativas e erros para aprimorar respostas. Agentes de IA são sistemas capazes de executar tarefas de forma autônoma, enquanto automação trata da aplicação prática dessas capacidades nos processos.
Já a chamada alucinação ocorre quando a IA apresenta informações incorretas ou inventadas, reforçando a necessidade de supervisão humana e verificação de conteúdos sensíveis.
Metodologia do levantamento
Para mapear os termos de IA que mais geram dúvidas, a Adapta coletou respostas de 500 usuários brasileiros de tecnologias digitais nas últimas semanas. Cada participante indicou palavras e expressões que ainda não consegue explicar em 2025.
Após a consolidação das respostas, os termos mais citados foram organizados em um ranking, refletindo as principais dificuldades conceituais enfrentadas pelos usuários no uso cotidiano da IA.