Glossário A–Z

Glossário de IA

47 termos explicados em linguagem simples. Toque em qualquer um para ver exemplos e termos relacionados.

Agente de IA: Sistema de IA que não se limita a responder: dá passos por conta própria para concluir uma tarefa, como pesquisar na web, preencher um formulário ou usar outras aplicações. Convém supervisioná-lo, porque pode errar ao agir.
Ajuste fino (fine-tuning): Treino adicional de um modelo já existente com exemplos concretos para o especializar numa tarefa ou num estilo.
Alucinação: Quando uma IA apresenta como verdadeira uma informação inventada ou errada, muitas vezes com total segurança. Por isso é preciso confirmar dados, números e citações.
API: Porta de acesso que permite a um programa usar os serviços de outro. As empresas de IA vendem o acesso aos seus modelos por API para que outras aplicações os integrem.
ATS (sistema de gestão de candidaturas): Programa que algumas empresas usam para receber, ordenar e filtrar currículos. Um CV claro e com o vocabulário da oferta é mais fácil de processar.
Chat temporário: Modo de conversa que não fica no histórico nem é usado para treinar modelos. No ChatGPT, a OpenAI pode guardar uma cópia até 30 dias por motivos de segurança.
Chatbot: Programa com o qual conversa por escrito ou por voz. Os chatbots atuais, como o ChatGPT ou o Gemini, funcionam com modelos de linguagem.
Chave de API: Código secreto que identifica a tua conta perante um serviço de IA para o usares a partir de outros programas. Quem a tiver pode gastar em teu nome: não a partilhes.
Código aberto: Software cujo código-fonte é público e pode ser consultado, modificado e partilhado segundo a sua licença. Em IA também se fala de «pesos abertos»: modelos que se podem descarregar e executar.
Credenciais de conteúdo (C2PA): Norma aberta que acrescenta a uma imagem ou vídeo informação verificável sobre a sua origem, por exemplo se foi gerado ou editado com IA.
Deepfake: Imagem, áudio ou vídeo gerado ou manipulado com IA para parecer real, por exemplo pondo palavras na boca de alguém. O Regulamento europeu da IA obriga a identificá-los como conteúdo artificial.
Embedding (vetor semântico): Forma de representar um texto como uma lista de números de modo que textos com significado parecido fiquem próximos. Usa-se para pesquisar pelo significado e não só pelas palavras.
Enviesamento: Tendência de um modelo para dar respostas desequilibradas ou injustas, muitas vezes herdadas dos dados com que foi treinado.
Fluxo de trabalho (workflow): Conjunto de nós ligados que define, passo a passo, como se gera um resultado. Pode ser guardado como ficheiro e reutilizado.
Gateway (passarela): Programa intermediário que liga as tuas apps de mensagens ou outros canais a um agente de IA e controla quem pode falar com ele.
GPT: Sigla de «Generative Pre-trained Transformer», a família de modelos da OpenAI usada no ChatGPT. Em outubro de 2026, a versão mais recente no ChatGPT é o GPT-6.
Habilidade (skill): Pacote de instruções e recursos que ensina um agente a fazer uma tarefa concreta de forma repetível.
IA generativa: Tipo de inteligência artificial que cria conteúdo novo (texto, imagens, áudio, vídeo ou código) a partir de um pedido.
Inferência: O momento em que um modelo já treinado é usado para responder. Cada resposta de um chatbot é uma inferência e tem um custo de computação.
Injeção de prompts: Ataque em que um texto que a IA lê (uma página web, um email, um documento) esconde instruções para que faça algo que o utilizador não pediu. É um risco especial nos agentes.
Instruções de sistema: Indicações fixas dadas a um assistente antes da conversa para definir o seu papel, tom ou limites. Muitas apps permitem acrescentar instruções personalizadas.
Janela de contexto: Quantidade de texto (medida em tokens) que um modelo consegue ter em conta de uma vez: a conversa, os documentos anexados e a resposta.
Literacia em IA: Conhecimentos básicos para usar a IA com critério: o que pode fazer, os seus limites e riscos. O Regulamento europeu da IA exige-a ao pessoal de quem implanta sistemas de IA (art. 4.º).
LLM (grande modelo de linguagem): Modelo de IA treinado com enormes quantidades de texto para prever e gerar linguagem. É o «motor» de chatbots como o ChatGPT, o Gemini ou o Claude.
Marca de água de IA: Sinal, visível ou invisível, que se incorpora num conteúdo gerado por IA para o poder identificar depois.
MCP (Model Context Protocol): Padrão aberto para ligar aplicações de IA a ferramentas e dados externos, como ficheiros, calendários ou bases de dados. O seu site compara-o a uma porta USB-C para a IA.
Memória: Função de alguns assistentes que guarda dados sobre si entre conversas para personalizar as respostas. Pode ser revista e desativada nas definições.
Modelo de raciocínio: Modelo que dedica mais tempo a «pensar» antes de responder, decompondo o problema em passos. Costuma acertar mais em tarefas complexas, em troca de demorar um pouco mais.
Modelo local: Modelo de IA que funciona no seu próprio computador ou telemóvel, sem enviar os seus dados pela internet. Costuma ser menos potente do que os modelos na nuvem.
Motor de pesquisa com IA: Ferramenta que responde à tua pergunta com um texto redigido e ligações às páginas de onde tira cada dado, em vez de uma simples lista de resultados.
Multimodal: Capacidade de um modelo para compreender ou gerar vários tipos de conteúdo: texto, imagens, áudio ou vídeo.
Nó: Em programas como o ComfyUI, cada uma das caixas da tela que realiza uma única tarefa: carregar um modelo, escrever a descrição, gerar ou guardar a imagem.
Parâmetros: Os valores internos que um modelo aprende durante o treino. Contam-se aos milhares de milhões; mais parâmetros nem sempre significa melhores respostas.
Pesos abertos: Modelo de IA cujos parâmetros treinados são publicados para que qualquer pessoa o possa descarregar e executar. Nem sempre inclui os dados nem o código de treino.
Pesquisa aprofundada: Função de alguns assistentes que procura e lê muitas fontes durante vários minutos e entrega um relatório com citações. Poupa tempo, mas é preciso verificar as fontes.
Prompt: A instrução ou pedido que escreve a uma IA. Um bom prompt inclui contexto, tarefa, formato e tom.
Quantização: Técnica que reduz a precisão dos números de um modelo para que ocupe menos memória e funcione em computadores mais modestos, à custa de alguma qualidade.
RAG (geração aumentada por recuperação): Técnica em que a IA primeiro procura informação em documentos concretos e depois responde com base neles. Reduz, mas não elimina, as invenções.
Regulamento europeu da IA: Regulamento (UE) 2024/1689, a primeira lei geral sobre inteligência artificial. Classifica os sistemas por nível de risco e impõe obrigações de transparência, como identificar os deepfakes.
RGPD: Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da UE (2016/679). Regula o tratamento de dados pessoais e dá-lhe direitos como o de acesso ou o de apagamento.
Sandbox (ambiente isolado): Espaço separado do resto do sistema onde um programa ou agente pode executar ações sem tocar nos teus ficheiros nem no teu computador.
Sistema de IA de risco elevado: Categoria do Regulamento europeu da IA para usos que podem afetar direitos das pessoas, como avaliar estudantes ou selecionar pessoal. Têm obrigações mais exigentes.
Texto para imagem: Modelos que criam uma imagem a partir de uma descrição escrita. Os principais assistentes incluem esta função com limites nos planos gratuitos.
Token: Pedacinho de texto (uma palavra ou parte dela) com que os modelos trabalham. Os limites e os preços da IA medem-se em tokens.
Treino: Processo através do qual um modelo aprende a partir de grandes quantidades de dados. Muitos serviços permitem impedir que as suas conversas sejam usadas para isso.
Verificação: Confirmar numa fonte fiável (site oficial, organismo público, documento original) o que uma IA lhe diz antes de o usar.
VRAM (memória de vídeo): Memória da placa gráfica. Para executar modelos de IA localmente, quanto mais do modelo couber na VRAM, mais depressa responde.