A Inteligência Artificial já está presente no dia a dia das empresas de diferentes setores. É ela que vem acelerando processos, aumentando a eficiência e levando entregas para outro patamar. Apesar disso, muita gente ainda se perde na hora de entender ou usar os termos mais comuns. Saber o vocabulário de IA facilita o contato com parceiros, a tomada de decisões e até a busca por inovação real para sua empresa.
Na NextAge, a gente faz questão de usar IA como potencializador de eficiência e resultados, em todas as etapas do desenvolvimento. Pensando nisso, preparamos esse dicionário para você nunca mais errar.
Dicionário de IA
Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
Machine Learning, ou aprendizagem de máquina, em português, é quando um sistema é programado para aprender com dados, sem ser explicitamente instruído para cada tarefa. Ele reconhece padrões, se adapta e melhora o desempenho com o tempo. Por exemplo, imagine um sistema de recomendação em e-commerce, sugerindo produtos com base em compras anteriores, isso é machine learning funcionando nos bastidores. Segundo o estudo “Machine Learning Market Size, Share & Trends Analysis Report”, o mercado global de soluções em ML deve crescer em média 38% ao ano até 2030.
LLMs (Large Language Models)
LLMs são modelos de linguagem treinados com quantidades enormes de dados, como textos de livros, artigos ou conversas. Eles geram conteúdos novos, respondem perguntas e traduzem textos com alto grau de compreensão do contexto. O ChatGPT é um exemplo popular. Essa tecnologia pode transformar desde o atendimento ao cliente até a produção de documentação técnica em larga escala.
Deep Learning
Deep Learning é um dos pilares da IA moderna. Ele usa redes neurais profundas, estruturas inspiradas no cérebro, para lidar com tarefas complexas, como reconhecimento facial, análise de imagens e até diagnósticos médicos. Essa tecnologia é base para avanços recentes em visão computacional e análise de dados não estruturados.
Treinamento e Inferência
O processo se divide em duas fases. No treinamento, a IA aprende com grandes volumes de informações, ajustando seus parâmetros para reduzir erros. Na inferência, ela utiliza esse conhecimento para fazer previsões (“essa foto contém um gato ou um cachorro?”) ou sugerir respostas em tempo real. Cada etapa exige recursos e cuidados diferentes.
IA Generativa
Aqui a IA vai além de analisar: ela cria. IA generativa compõe textos, imagens, músicas e códigos inéditos, com base no que aprendeu. Empresas usam essa tecnologia para acelerar campanhas de marketing, gerar protótipos ou testar ideias com muito mais agilidade. Uma pesquisa da McKinsey estima que a IA generativa pode adicionar até US$ 4,4 trilhões ao ano na economia global (McKinsey, “The economic potential of generative AI”).
Prompt
Prompt é o comando ou instrução inicial que você dá à IA para obter as respostas desejadas. A clareza do prompt faz toda a diferença no resultado. Em contextos corporativos, saber pedir certo pode economizar tempo e garantir automações mais precisas.
Dataset
Dataset é simplesmente o conjunto de dados usados para treinar e avaliar a IA. Pode ser composto de textos, imagens, planilhas ou qualquer informação relevante. Um bom dataset é fundamental para que a IA seja eficiente e confiável, se os dados forem ruins, o resultado será igualmente ruim.
Alucinação
Alucinação é quando a IA gera informações erradas ou sem base nos dados, mesmo apresentando as respostas com confiança. Isso ainda é um desafio para aplicações realistas, então garantir validação humana e dupla checagem faz parte do uso responsável da tecnologia.
Fine-tuning
Fine-tuning é o ajuste fino de modelos já prontos para casos específicos, usando dados da própria empresa. Assim, a IA entende o vocabulário, padrões ou regras do negócio e entrega resultados mais assertivos, otimizados para sua realidade.
Automação inteligente
Não se trata só de automatizar tarefas, mas de usar IA para enxergar oportunidades, priorizar demandas e liberar equipes para atividades mais estratégicas. Automação inteligente permite que empresas façam mais, e melhor, sem aumentar a equipe.
Como a NextAge aplica IA nos projetos
Como inovação, a IA está cada vez mais presente em todas as etapas de projeto. No desenvolvimento, automatizamos tarefas repetitivas, aceleramos testes e garantimos qualidade com visão de futuro.
Nosso modelo de Outsourcing 2.0, com squads multidisciplinares e acompanhamento próximo de Tech Leads, diminui em até 40% o custo dos projetos, além de garantir flexibilidade, escalabilidade e transparência. Tudo é respaldado por contratos descomplicados e compliance.
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