Principais 14 termos de IA que dominaram as discussões em 2025

O conteúdo apresentado é predominantemente sobre tecnologia, com foco em inteligência artificial, métodos de treinamento de modelos, desafios técnicos e inovações no setor.

A técnica de destilação tem se destacado como um avanço fundamental na eficiência de modelos de inteligência artificial. Esse método consiste em utilizar um modelo de grande porte como “professor” para treinar um modelo menor, transferindo conhecimento de forma compacta e eficiente. O resultado é um sistema que mantém boa parte da capacidade do original, mas com menor demanda computacional, tornando a IA mais acessível e escalável em diferentes aplicações.

Outro ponto relevante é o desafio de calibrar a personalidade dos chatbots baseados em grandes modelos de linguagem. O excesso de “bajulação” por parte dessas IAs pode levar à confirmação de informações erradas e à disseminação de desinformação, evidenciando a necessidade de ajustes finos nos parâmetros de interação e resposta. Além disso, cresce a preocupação com o fenômeno do “slop”, termo que se refere à proliferação de conteúdos gerados por IA de baixa qualidade, muitas vezes otimizados apenas para engajamento, o que levanta questões sobre a confiabilidade e o valor do conteúdo digital.

No campo da robótica, a chamada “inteligência física” avança com o uso de IA para aprimorar a capacidade de robôs realizarem tarefas no mundo real. Embora já haja progressos em ambientes como centros cirúrgicos e armazéns, muitos sistemas ainda dependem de operadores humanos remotos, mostrando que a autonomia total ainda é um desafio técnico a ser superado. O treinamento desses robôs tende a migrar do uso de textos para vídeos, exigindo novas abordagens de coleta e processamento de dados.

Por fim, a discussão sobre o uso de obras protegidas por direitos autorais no treinamento de IA ganha destaque, com decisões judiciais recentes reconhecendo a natureza transformadora desses processos. Ao mesmo tempo, o surgimento do conceito de GEO (generative engine optimization) indica uma mudança de paradigma na otimização de conteúdo para mecanismos de busca, agora voltada para a visibilidade em plataformas baseadas em IA generativa, o que impacta diretamente estratégias digitais de empresas e criadores de conteúdo.