O mundo da IA está cheio de termos. Este glossário explica os 30 mais importantes de forma simples, para você não se perder.
Conceitos básicos
IA: máquinas que fazem tarefas que exigiam inteligência humana. Machine learning: a IA que aprende com dados. Deep learning: machine learning com redes neurais profundas. Rede neural: estrutura inspirada no cérebro. Algoritmo: uma sequência de passos para resolver um problema. Dados de treino: os exemplos com que o modelo aprende.
IA generativa
IA generativa: cria conteúdo novo. LLM: grande modelo de linguagem (base do ChatGPT). Modelo: o «cérebro» treinado. Token: pedaço de texto que o modelo usa. Prompt: a instrução que você dá. Prompt engineering: arte de pedir bem. Alucinação: quando a IA inventa. Multimodal: lida com texto, imagem, áudio e vídeo. RAG: a IA busca em fontes antes de responder. Fine-tuning: ajustar um modelo a uma tarefa.
Uso e riscos
Agente de IA: executa tarefas em vários passos. Chatbot: programa que conversa. API: forma de um programa usar o modelo. Open source/pesos abertos: modelos que você roda. BYO (modelo próprio): usar a sua própria chave/modelo. Deepfake: mídia falsa criada por IA. Viés: distorções herdadas dos dados. Residência de dados: onde os dados ficam. LGPD/RGPD: leis de proteção de dados. EU AI Act: lei de IA da UE. Inferência: usar o modelo para gerar respostas. Benchmark: teste de desempenho. Soberania digital: controle local de dados e modelos.
Os termos na prática
Se a prioridade é o controle dos dados, plataformas com modelo próprio e opção de auto-hospedagem como a osFoundry ficam interessantes: os dados podem permanecer na sua própria conta ou no seu dispositivo.
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