O que é prompt, LLM e mais? Aprenda termos de IA que mais geram dúvidas

De forma simples, prompt é o comando, instrução ou pergunta que o usuário envia para a inteligência artificial para orientar uma resposta. É a partir desse texto que o modelo entende o que deve fazer, seja criar um conteúdo, analisar informações ou resolver um problema. Quanto mais claro e contextualizado for o prompt, maior tende a ser a precisão da resposta. Por isso, compreender esse conceito se tornou essencial para quem utiliza IA no trabalho ou nos estudos, já que comandos vagos ou incompletos costumam gerar resultados genéricos e pouco alinhados à expectativa do usuário.

Com a popularização de ferramentas de inteligência artificial como ChatGPT e Gemini Google, termos técnicos passaram a fazer parte do vocabulário de quem usa essas plataformas no dia a dia. No entanto, não todos são facilmente compreendidos. Segundo um levantamento da Adapta, que ouviu 500 usuários de tecnologias de IA no Brasil, “prompt” foi o termo que mais gerou dúvidas em 2025, aparecendo em 12,6% das respostas. Apesar do uso frequente, o dado indica que muitos não entendem exatamente o que a palavra significa ou como ela influencia os resultados entregues pelas ferramentas.

“Machine learning”, ou aprendizado de máquina, é a área da IA que permite que sistemas aprendam padrões a partir da análise de grandes volumes de dados, sem serem programados passo a passo. Dentro desse campo está o “deep learning”, uma técnica mais avançada baseada em redes neurais artificiais — estruturas inspiradas no funcionamento do cérebro humano e citadas por 3,27% dos entrevistados. Já o termo “algoritmo”, recorrente também na pesquisa, se refere ao conjunto de regras e cálculos que orienta cada decisão da IA, seja para analisar textos, reconhecer imagens ou gerar respostas cada vez mais complexas.

Apesar de ser conceitos básicos da inteligência artificial, essas expressões também aparecem entre os termos que mais confundem os brasileiros. De acordo com o levantamento da Adapta, expressões como “machine learning”, “deep learning” e “redes neurais” somaram mais de 9% das menções feitas pelos 500 usuários entrevistados. O dado mostra que, mesmo entre pessoas que utilizam ferramentas de IA com frequência, ainda há dúvidas sobre os fundamentos que dão origem a essas tecnologias e sustentam seu funcionamento.

No funcionamento interno das ferramentas de inteligência artificial, termos como “token”, “embedding” e “LLM” ajudam a explicar como os sistemas conseguem interpretar e gerar textos de forma tão rápida e coerente. Em linhas gerais, os tokens podem ser entendidos como pequenas unidades de texto, que podem corresponder a palavras inteiras, sílabas ou até fragmentos delas, usadas pelos modelos para “ler” e produzir frases.

Já os embeddings funcionam como representações matemáticas dessas informações, transformando palavras e conceitos em números para que a IA consiga identificar relações de sentido entre diferentes termos. As LLMs, por sua vez, são os grandes modelos de linguagem responsáveis por processar esses dados, entender o contexto dos comandos e construir respostas articuladas.

Apesar de estarem no centro do funcionamento da IA, esses conceitos ainda geram confusão entre os usuários. Segundo o levantamento da Adapta, expressões como “tokens”, “embeddings”, “LLM” e “códigos” apareceram repetidamente entre os entrevistados e, juntas, representaram mais de 5% das respostas. O dado indica que, além das dúvidas sobre como usar as ferramentas, muitos brasileiros ainda não compreendem plenamente o que acontece “por trás das telas” quando interagem com sistemas de inteligência artificial.

Os agentes de IA são sistemas ou aplicações de inteligência artificial criados para executar tarefas de forma autônoma ou semiautônoma, com foco em automatizar e otimizar fluxos de trabalho. Diferentemente de ferramentas que apenas respondem a comandos pontuais, esses agentes podem ser configurados para realizar ações contínuas, tomar decisões com base em dados e interagir com outros sistemas. Por isso, eles vêm se tornando parte essencial da rotina de empresas, atuando desde funções operacionais até atividades estratégicas que apoiam lideranças e equipes de gestão.

Na prática, o uso desse tipo de tecnologia já está amplamente disseminado no mercado brasileiro. O estudo da Adapta realizado em 2025 mostra que cerca de 92,6% dos profissionais entrevistados já utilizavam agentes de IA no ambiente de trabalho. Entre eles, aproximadamente seis em cada dez afirmaram configurar agentes para otimizar processos, enquanto 34,6% adaptam essas ferramentas para tarefas específicas de suas áreas. Um nível mais avançado de adoção aparece em 28,4% dos profissionais, que combinam diferentes agentes ou desenvolvem soluções próprias dentro das empresas, indicando maior maturidade tecnológica e autonomia no uso da inteligência artificial.

Além dos conceitos mais técnicos e da base teórica da inteligência artificial, o uso cotidiano dessas ferramentas também trouxe à tona uma série de expressões que ainda geram dúvidas entre os brasileiros. Segundo o levantamento, termos como “fine-tuning”, “agentes”, “aprendizagem por reforço”, “automação” e até “alucinação de IA” aparecem com frequência entre os usuários, indicando que o vocabulário da área segue em expansão — nem sempre acompanhado de uma compreensão clara sobre o que cada conceito significa na prática.

No contexto aplicado, “fine-tuning” é o processo de ajustar um modelo já treinado para uma finalidade específica, como adaptar uma IA para atender clientes de um único segmento. A “aprendizagem por reforço”, por sua vez, envolve o treinamento do sistema com base em tentativas e erros, permitindo que ele aprenda comportamentos mais eficientes ao longo do tempo. Já os agentes de IA são sistemas capazes de executar tarefas de forma autônoma, enquanto a automação representa a aplicação direta dessas capacidades em processos do dia a dia. Entre as dúvidas mais comuns está a chamada “alucinação de IA”, termo usado quando o modelo gera informações incorretas ou inventadas, reforçando a importância da supervisão humana e da verificação dos conteúdos produzidos.

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