O glossário cobre os termos do uso diário. Este tópico cobre os que aparecem quando o assunto vira negócio: reunião com fornecedor, notícia, apresentação de diretoria.
LLM. Sigla em inglês para “grande modelo de linguagem”. É o motor por trás de todo assistente de texto. Quando alguém diz “o LLM da OpenAI”, está falando do modelo que move o ChatGPT.
Modelo de fundação. Um modelo grande e genérico, treinado por uma das poucas empresas que têm recursos para isso, sobre o qual outros produtos são construídos. Quase todo “software com IA” usa um modelo de fundação de terceiro por baixo.
IA generativa. IA que produz conteúdo novo (texto, imagem, código) em vez de só classificar ou prever. Todo assistente deste site é IA generativa. O termo é usado para distinguir dessa IA antiga que recomendava produto ou detectava fraude.
Open source vs. fechado. Modelos abertos podem ser baixados e rodados na sua infraestrutura; os fechados só existem no servidor do fabricante. Aberto dá controle e exige equipe técnica; fechado é mais simples e, em geral, mais capaz. Para uso comum, a diferença não importa; para dado que não pode sair da empresa, importa muito.
On-premise vs. nuvem. Rodar o sistema nos seus próprios servidores versus no servidor de um provedor. On-premise é a resposta de quem tem restrição legal forte sobre dados e equipe para manter. É caro e raro em empresa média.
Copiloto. Nome de marketing para “assistente dentro do software que você já usa”. Além do Copilot da Microsoft, todo fornecedor tem o seu.
Agente. Assistente que executa ações, não só escreve. Tópico próprio na trilha.
Guardrails. Regras que limitam o que o assistente pode dizer ou fazer: não falar de concorrente, não dar orientação médica, não sair do assunto. Sistema sério para cliente final tem guardrails; pergunte quais.
Prompt injection. Um ataque em que alguém esconde instruções num texto que o assistente vai ler (um e-mail, um documento, um site), para fazê-lo agir contra o seu usuário. É o principal risco novo dos agentes com acesso a e-mail e sistemas. Fornecedor que nunca ouviu falar não deveria vender agente.
Parâmetros. O “tamanho” do modelo, em bilhões. Aparece em notícia como medida de capacidade. Para você, é irrelevante: o que importa é se resolve a tarefa.
Benchmark. Teste padronizado em que fornecedores comparam modelos. Bom para notícia; pouco preditivo do desempenho na sua tarefa, com o seu vocabulário. Teste com o seu caso.
Latência. Tempo até a resposta começar. Importa em atendimento ao cliente; pouco importa em tarefa de escritório.
Alucinação, RAG, embedding, fine-tuning, token, janela de contexto. Cada um tem tópico próprio nesta trilha ou no glossário.