Glossário de IAA IA sem
A IA sem
o tecniquês.
Os termos de inteligência artificial explicados em português de gente. Para você entender o que está em jogo e levar a IA para o dia a dia da empresa — sem se perder no hype.
A
- Agente de IA
- Uma IA que não só responde, mas executa tarefas sozinha: decide os passos, usa ferramentas e chega a um resultado. É a ideia por trás dos Workers MYIA.
- Alucinação
- Quando a IA responde algo que parece certo, mas é inventado. Por isso vale conferir informações importantes e dar boas fontes para ela.
- Análise de sentimento
- Leitura automática do tom de uma mensagem (positivo, neutro, negativo). Útil para saber como o cliente se sentiu no atendimento.
- API
- A 'tomada' que permite dois sistemas conversarem. É assim que a MYIA se conecta às ferramentas que a sua empresa já usa.
- Aprendizado de máquina
- Também chamado de Machine Learning. Técnica em que o computador aprende padrões a partir de exemplos, em vez de seguir regras escritas à mão.
- Aprendizado por reforçoAvançado
- Treinar por tentativa e erro, com recompensas e punições, em vez de exemplos rotulados.
- Aprendizado profundoAvançado
- Deep learning: redes neurais com muitas camadas. É a base por trás dos LLMs e da geração de imagem.
- Automação
- Fazer uma tarefa rodar sozinha, sem alguém precisar repetir o trabalho manualmente toda vez.
B
- Banco de dados vetorialAvançado
- Armazena embeddings para busca por significado (busca semântica). É a infraestrutura por trás do RAG.
- BenchmarkAvançado
- Prova padronizada (como MMLU) para comparar modelos de forma objetiva.
C
- Chain-of-thoughtAvançado
- Cadeia de raciocínio: pedir que o modelo mostre o passo a passo. Costuma melhorar bastante respostas complexas.
- Chatbot
- Programa que conversa por texto. Em geral segue roteiros fixos — diferente de um agente, que também executa ações.
- ChatGPT
- Assistente de IA da OpenAI, um dos mais populares do mundo para texto, conversas e tarefas do dia a dia.
- Claude
- Assistente de IA da Anthropic, reconhecido por respostas cuidadosas e por lidar bem com textos longos.
- Contexto (janela de contexto)
- A 'memória' que a IA consegue considerar de uma vez numa conversa. Quanto maior a janela, mais informação ela acompanha sem se perder.
D
- Descida do gradienteAvançado
- Gradient descent: o algoritmo que ajusta os pesos passo a passo, na direção que mais reduz a perda.
- DestilaçãoAvançado
- Distillation: treinar um modelo pequeno para imitar um grande, ficando rápido e barato sem perder muito.
- DropoutAvançado
- Durante o treino, desliga neurônios aleatórios para o modelo não depender demais de poucos caminhos. Combate overfitting.
E
- Embedding
- Forma de transformar texto em números para a IA comparar significados e encontrar conteúdos parecidos.
- Engenharia de prompt
- A prática de escrever bons comandos (prompts) para obter respostas melhores e mais consistentes da IA.
- Época (epoch)Avançado
- Uma passada completa por todo o conjunto de treino. Em geral treina-se por várias épocas.
- Espaço latenteAvançado
- A representação interna e compacta que o modelo cria, onde conceitos parecidos ficam próximos uns dos outros.
- Esquecimento catastróficoAvançado
- Quando um modelo, ao aprender algo novo, perde o que já sabia. Um dos desafios do fine-tuning.
F
- Fine-tuning
- Ajuste fino: treinar um modelo já pronto com os seus próprios dados para ele ficar melhor numa tarefa específica.
- Função de perdaAvançado
- Loss: a medida de quão errado o modelo está. Treinar é, no fundo, minimizar essa função.
- Function callingAvançado
- Quando o LLM chama funções e ferramentas externas para executar ações, não só conversar. É a base técnica dos agentes.
G
- GANAvançado
- Redes adversárias generativas: duas redes competindo — uma gera, a outra critica — para produzir conteúdo cada vez mais realista.
- Gemini
- Família de modelos de inteligência artificial do Google.
- Geração de imagem
- IA que cria imagens a partir de uma descrição em texto.
- GPT
- Tipo de modelo de linguagem — o 'motor' por trás de ferramentas como o ChatGPT.
- Guardrails
- Limites e regras que definem o que a IA pode e não pode fazer, para manter o uso seguro e dentro do esperado.
H
- Habilidade
- Na MYIA, cada coisa que um Worker sabe fazer: atender, cobrar, emitir documento, acompanhar campanha, e assim por diante.
- HiperparâmetroAvançado
- Configuração definida antes do treino (taxa de aprendizado, tamanho do batch, nº de camadas), diferente dos parâmetros que o modelo aprende.
I
- IA (Inteligência Artificial)
- Sistemas que realizam tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como entender texto, conversar e tomar decisões.
- IA generativa
- IA que cria conteúdo novo — texto, imagem, áudio, vídeo — em vez de apenas classificar ou prever.
- In-context learningAvançado
- A capacidade do LLM de 'aprender' a tarefa só com instruções e exemplos dentro do prompt, sem alterar seus pesos.
- InferênciaAvançado
- O momento de usar o modelo já treinado para gerar uma resposta — diferente da fase de treino.
L
- Latência
- O tempo que a IA leva para responder. Quanto menor, mais fluida fica a experiência.
- LLM (modelo de linguagem)
- Modelo treinado com enormes quantidades de texto para entender e gerar linguagem. É a base do ChatGPT, do Claude e do Gemini.
M
- Mecanismo de atençãoAvançado
- Self-attention: faz o modelo pesar quais partes do texto importam mais para entender cada palavra. É a ideia central do paper que criou os Transformers — 'Attention is all you need'.
- Mixture of ExpertsAvançado
- MoE: o modelo ativa só partes especializadas a cada consulta, ganhando escala sem custo proporcional.
- Modelo
- O 'cérebro' treinado da IA. Existem modelos mais baratos e rápidos e outros mais avançados — você escolhe conforme a necessidade.
- Modelo de difusãoAvançado
- Diffusion: abordagem por trás de geradores de imagem. Parte de puro ruído e vai 'limpando' até formar a imagem pedida.
- Multimodal
- IA que lida com mais de um tipo de conteúdo ao mesmo tempo: texto, imagem, áudio e vídeo.
N
- NLP
- Processamento de Linguagem Natural: a área da IA que faz o computador entender e produzir linguagem humana.
O
- Open source
- Tecnologia de código aberto, que qualquer pessoa pode usar, inspecionar e adaptar.
- OverfittingAvançado
- Sobreajuste: o modelo decora os dados de treino em vez de aprender o padrão geral. Vai muito bem no treino e mal no mundo real.
P
- Parâmetros (pesos)Avançado
- Os números internos que o modelo ajusta durante o treino. 'Bilhões de parâmetros' é a medida da escala do modelo.
- PerplexidadeAvançado
- Métrica de quão 'surpreso' o modelo fica com um texto. Quanto menor, melhor ele previu a linguagem.
- Precisão, recall e F1Avançado
- Métricas de classificação: precisão (quão certos são os positivos), recall (quantos positivos foram achados) e F1 (o equilíbrio dos dois).
- Prompt
- A instrução que você dá para a IA. Quanto mais claro o pedido, melhor tende a ser a resposta.
- Prompt injectionAvançado
- Ataque em que instruções escondidas no conteúdo enganam a IA para ignorar as próprias regras. Risco de segurança real em agentes.
Q
- QuantizaçãoAvançado
- Reduzir a precisão numérica do modelo para ele rodar mais leve e barato, com perda mínima de qualidade.
R
- RAG
- Geração com busca: técnica em que a IA consulta os seus documentos antes de responder, deixando a resposta mais precisa e atualizada.
- Reconhecimento de voz
- Converter áudio em texto automaticamente — também chamado de transcrição.
- Rede neuralAvançado
- Modelo inspirado no cérebro, feito de camadas de 'neurônios' conectados que aprendem ajustando pesos.
- RegularizaçãoAvançado
- Técnicas (L1, L2, dropout) que penalizam complexidade desnecessária para evitar overfitting.
- RetropropagaçãoAvançado
- Backpropagation: calcula quanto cada peso contribuiu para o erro e permite corrigi-los. É o coração do treino de redes neurais.
- RLHFAvançado
- Aprendizado por reforço com feedback humano: alinha o modelo às preferências das pessoas. É por isso que o ChatGPT 'soa' prestativo.
S
- Síntese de voz
- Transformar texto em fala com voz artificial. Conhecida pela sigla TTS.
- Supervisionado vs. não supervisionadoAvançado
- Aprender com dados rotulados (supervisionado) ou achar padrões em dados sem rótulo (não supervisionado).
T
- Taxa de aprendizadoAvançado
- Learning rate: o tamanho do passo a cada ajuste. Alta demais faz divergir; baixa demais demora uma eternidade.
- TemperaturaAvançado
- Controle de criatividade na geração: baixa = respostas previsíveis; alta = mais variadas e arriscadas.
- Token
- Pedacinho de texto que a IA processa. O custo das ferramentas de IA costuma ser medido em tokens.
- TokenizaçãoAvançado
- Quebrar o texto em tokens antes de o modelo processar. A forma como se tokeniza afeta custo e desempenho.
- Top-p e Top-kAvançado
- Formas de limitar entre quais palavras prováveis o modelo sorteia a próxima, controlando a diversidade da resposta.
- Transfer learningAvançado
- Aprendizado por transferência: reaproveitar um modelo treinado numa tarefa como ponto de partida para outra. Economiza dados e tempo.
- TransformerAvançado
- A arquitetura de rede neural que viabilizou os LLMs modernos, baseada no mecanismo de atenção.
- Treinamento
- O processo de ensinar um modelo a partir de muitos exemplos, para que ele aprenda a executar uma tarefa.
- Treino, validação e testeAvançado
- Dividir os dados em três: treinar em um, ajustar em outro e medir o desempenho final num terceiro nunca visto.
U
- UnderfittingAvançado
- Subajuste: o modelo é simples demais e não captura nem o padrão dos dados de treino. Erra em praticamente tudo.
V
- Validação cruzadaAvançado
- Cross-validation: testar o modelo em diferentes fatias dos dados para confirmar que ele generaliza, e não só decorou.
- Viés e variânciaAvançado
- O equilíbrio central do ML: viés alto = modelo simplista (underfitting); variância alta = modelo colado aos dados (overfitting). O jogo é achar o meio.
- Visão computacional
- IA que 'enxerga' e interpreta imagens e vídeos.
W
- Webhook
- Aviso automático que um sistema envia a outro quando algo acontece, permitindo reações em tempo real.
- Worker
- O funcionário digital da MYIA: uma IA com personalidade, conhecimento e canais, que executa tarefas reais no seu negócio.
Z
- Zero-shot e Few-shotAvançado
- Pedir uma tarefa sem nenhum exemplo (zero-shot) ou com poucos exemplos no próprio prompt (few-shot), sem re-treinar o modelo.