Glossário de IA

Glossário de inteligência artificial em português, com 40 termos explicados em linguagem simples, para quem usa IA no trabalho: de agente e alucinação a prompt, RAG e token.

Última atualização: 8 de novembro de 2026 · por Luis Navalhas

Agente de IA (AI agent): Um sistema de IA que não só responde, mas executa tarefas em vários passos: pesquisa, abre ficheiros, usa outras aplicações e decide o passo seguinte até chegar ao objetivo.
AI Act: O Regulamento Europeu da Inteligência Artificial. Classifica os sistemas de IA pelo risco e define regras para quem os cria e para quem os usa, incluindo a obrigação de literacia em IA (artigo 4.º).
Alucinação (hallucination): Quando a IA inventa uma resposta com ar convincente: um número, uma citação ou uma fonte que não existe. É a razão para confirmar sempre factos importantes.
Amália: O modelo de linguagem público português, desenvolvido por universidades e centros de investigação para o português europeu.
API: A forma de um programa falar com outro. Com a API de um modelo de IA, uma empresa liga a IA aos seus próprios sistemas sem usar a janela de chat.
Assistente personalizado (custom GPT, Gem, Project): Uma versão de um chatbot com instruções, ficheiros e tom definidos por ti, para uma tarefa que repetes muitas vezes. Exemplos: GPTs (ChatGPT), Gems (Gemini), Projetos (Claude).
Automação: Pôr uma tarefa a correr sozinha, sem alguém a fazer cada passo. Com IA, inclui tarefas que antes precisavam de ler ou escrever texto.
Chatbot: Uma aplicação com que conversas por texto ou voz. ChatGPT, Claude, Gemini e Copilot são chatbots de IA generativa.
Contexto: Toda a informação que a IA tem em conta ao responder: o teu pedido, a conversa até ali e os ficheiros que anexaste. Mais contexto útil dá respostas melhores.
Copilot: O assistente de IA da Microsoft, presente no Windows, no Edge e nas aplicações do Microsoft 365 (Word, Excel, Outlook, Teams).
Dados de treino (training data): Os textos, imagens e outros dados usados para ensinar um modelo. Determinam o que o modelo sabe e os enviesamentos que traz.
Deepfake: Vídeo, imagem ou áudio falso criado com IA para parecer real, muitas vezes imitando uma pessoa verdadeira.
Enviesamento (bias): Quando a IA trata grupos ou temas de forma desigual porque os dados de treino já eram desequilibrados.
Fine-tuning: Treinar mais um modelo já existente com dados específicos, para o especializar numa tarefa ou num estilo.
GPU: O tipo de chip usado para treinar e correr modelos de IA. A procura por GPUs explica boa parte do investimento em data centers.
IA generativa (generative AI): IA que cria conteúdo novo (texto, imagens, áudio, vídeo, código) a partir de um pedido, em vez de só classificar ou prever.
Inferência: O momento em que um modelo já treinado responde a um pedido. Cada resposta do ChatGPT é uma inferência, e tem um custo de computação.
Inteligência artificial: Sistemas que fazem tarefas que associamos à inteligência humana, como perceber linguagem, reconhecer imagens, decidir ou escrever.
Janela de contexto (context window): Quanto texto o modelo consegue ter em conta de uma vez. Uma janela grande permite analisar documentos longos inteiros.
Literacia em IA: Saber o que a IA faz bem e mal, como usá-la com segurança e como avaliar o que ela produz. O AI Act obriga as empresas que usam IA a promovê-la.
LLM (large language model): Modelo de linguagem de grande dimensão: o tipo de modelo por trás dos chatbots, treinado com enormes quantidades de texto para prever e gerar linguagem.
Machine learning (aprendizagem automática): A área da IA em que os sistemas aprendem padrões a partir de dados, em vez de seguirem regras escritas à mão.
Modelo: O «cérebro» treinado de um sistema de IA. GPT, Claude, Gemini e Llama são famílias de modelos; o chatbot é a aplicação que os usa.
Modelo aberto (open-weight model): Um modelo cujos «pesos» são públicos, para qualquer pessoa descarregar e correr nos seus próprios servidores. Exemplos: Llama, Mistral.
Multimodal: Um modelo que trabalha com vários tipos de informação ao mesmo tempo: texto, imagem, áudio e vídeo.
NotebookLM: Ferramenta da Google onde carregas os teus documentos e fazes perguntas só sobre eles, com citações para o sítio exato da resposta.
Parâmetros: Os valores internos que um modelo ajusta durante o treino. Dão uma ideia do tamanho do modelo, mas não chegam para medir a qualidade.
Prompt: O pedido que escreves à IA. Um bom prompt diz o papel, a tarefa, o contexto e o formato da resposta que queres.
Prompt de sistema (system prompt): Instruções de fundo que definem como a IA se comporta numa conversa ou num assistente, antes de qualquer pedido do utilizador.
Raciocínio (reasoning model): Modelos que «pensam» em vários passos antes de responder. São mais lentos, mas melhores em matemática, lógica e problemas complexos.
RAG (retrieval-augmented generation): Técnica em que a IA vai buscar informação a documentos da empresa antes de responder, para dar respostas baseadas em fontes concretas.
RGPD: O Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados. Aplica-se sempre que colas dados pessoais numa ferramenta de IA.
Shadow AI: O uso de ferramentas de IA no trabalho sem autorização ou regras da empresa. É um dos maiores riscos de fuga de dados.
Temperatura: Uma definição que controla quão previsível ou criativa é a resposta. Baixa = mais consistente; alta = mais variada.
Token: A unidade em que a IA lê e escreve texto: um pedaço de palavra. Os limites e os preços dos modelos são contados em tokens.
Transformer: A arquitetura de rede neuronal, apresentada pela Google em 2017, em que se baseiam quase todos os modelos de linguagem atuais.
Treino (training): O processo, longo e caro, em que um modelo aprende a partir dos dados. Acontece antes de o usares.
Vibe coding: Criar aplicações ou sites descrevendo em linguagem normal o que queres, e deixando a IA escrever o código.
Visão computacional (computer vision): A área da IA que interpreta imagens e vídeo: reconhecer objetos, ler texto numa foto, detetar defeitos numa fábrica.
Zero-shot e few-shot: Pedir uma tarefa sem exemplos (zero-shot) ou com alguns exemplos no prompt (few-shot). Dar 2 ou 3 exemplos costuma melhorar muito o resultado.

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