Glossário de IA para arquitetos: 30 termos explicados sem jargão

Como usar este glossário

Os termos estão em cinco grupos, na ordem em que costumam aparecer quando o escritório começa a usar IA: primeiro o texto, depois a imagem, depois a IA que age em outros programas, e por fim os dados do cliente e a responsabilidade de quem assina.

Cada verbete tem uma ou duas frases de definição e um exemplo de escritório. Quando a definição vem de uma lei ou de uma documentação técnica, a fonte está indicada no texto ou na lista de fontes no fim da página.

O básico: como funciona a IA que escreve

Estes seis termos explicam o que acontece quando você escreve um pedido no ChatGPT ou no Claude e por que a resposta às vezes vem errada com toda a segurança.

• IA generativa

  Classe de modelos de IA que aprendem a estrutura dos dados de treino e geram conteúdo novo derivado deles, como texto, imagem, áudio e vídeo (é a definição usada pelo NIST, o instituto de padrões dos Estados Unidos, em 2024). Exemplo: o assistente que escreve a ata da reunião e o gerador que transforma a vista do modelo em imagem são IA generativa.

• LLM (modelo de linguagem grande)

  Modelo de IA com muitos parâmetros, treinado com um volume enorme de texto, que gera texto, responde perguntas e resume. O Claude, por exemplo, é um LLM ajustado para trabalhar como assistente. Exemplo: quando você pede o programa de necessidades a partir das suas anotações, quem escreve é um LLM.

• Prompt

  O pedido que você escreve para a IA: a tarefa, o contexto, as restrições e o formato da resposta; no gerador de imagem, é a descrição do que a imagem deve mostrar. Exemplo: "Escreva a ata desta reunião em quatro blocos: decisões, pendências com responsável, dúvidas e mudanças de escopo. Não acrescente nada que não esteja nas anotações."

• Janela de contexto

  Tudo o que o modelo consegue considerar de uma vez ao responder: instruções, conversa até ali, arquivos colados e a própria resposta. A Anthropic avisa que, quanto mais coisa entra, mais a precisão e a memória do modelo caem. Exemplo: numa conversa com o memorial inteiro, três atas e uma transcrição longa, a IA pode misturar decisões; abra uma conversa nova para cada tarefa.

• Alucinação

  Quando a IA apresenta com confiança uma informação errada ou inventada. O NIST chama o fenômeno de confabulação e explica que ele decorre do jeito como esses modelos geram texto, prevendo a próxima palavra. Exemplo: citar uma NBR com número e item que não existem, ou registrar na ata uma decisão que ninguém tomou.

• Token

  A unidade em que o modelo lê e escreve: pode ser uma palavra, um pedaço de palavra ou um caractere, e quantos caracteres cabem em um token depende do modelo e do idioma. O tamanho da janela de contexto é medido em tokens. Exemplo: a transcrição de uma reunião de duas horas ocupa muitos tokens; colar só o trecho que interessa deixa espaço para o resto do trabalho.

Imagem e render

Estes termos aparecem nos geradores de imagem e nas ferramentas de render com IA. Entender como a imagem nasce ajuda a prever o que ela vai mudar sem você pedir.

• Modelo de difusão

  Tipo de modelo de imagem que parte de um ruído aleatório e o remove aos poucos, guiado pelo prompt, até formar a imagem; o Stable Diffusion é um exemplo. Exemplo: ao pedir "sala com piso de madeira clara e luz de fim de tarde", você recebe uma sala que nunca existiu, montada a partir do ruído, sem nenhuma relação com a sua planta.

• Render com IA

  Imagem gerada pela IA a partir de uma vista do seu modelo 3D, com material, luz e entorno descritos no prompt; como a imagem é nova, ela pode acrescentar o que não está no projeto. Exemplo: o SketchUp AI Render combina a vista do modelo aberto com um texto ou um estilo pronto e aceita uma imagem de referência para o estilo.

• img2img (imagem para imagem)

  Geração que parte de uma imagem inicial além do prompt; um controle de força decide quanto a imagem nova pode se afastar da original, e força alta dá mais liberdade ao modelo. Exemplo: com força baixa, a captura da vista vira render com as aberturas no lugar; com força alta, a janela pode mudar de posição.

• Máscara (inpainting)

  Área da imagem que você marca para a IA refazer só ali, sem mexer no resto. Exemplo: no SketchUp AI Render, dá para mascarar a parede da TV e testar três revestimentos sem alterar o resto da sala.

• Prompt negativo

  Lista do que a imagem não deve ter, num campo separado do prompt, nas ferramentas que oferecem esse campo. Exemplo: "pessoas, carros, texto, móveis que não estão no modelo".

• Upscale (ampliação com IA)

  Aumentar a resolução de uma imagem pronta com IA, que cria os pixels que faltam; o AI Upscaler da Chaos, por exemplo, amplia a imagem 2x ou 4x. Exemplo: aprove a imagem em resolução menor e amplie só a versão final da prancha; depois, confira de perto texto, rejunte e logotipo.

• ControlNet

  Rede acoplada a um modelo de difusão que o obriga a seguir uma imagem de controle, como contornos, mapa de profundidade, segmentação ou pose, enquanto o prompt cuida do resto; foi apresentada em artigo científico de 2023. Exemplo: com um ControlNet de contornos, as linhas da sua vista seguram paredes e aberturas no lugar enquanto o prompt troca material e luz. Nem toda ferramenta comercial informa a técnica que usa.

Agentes, conectores e scripts

Aqui a IA deixa de só responder e passa a consultar sistemas e agir neles. É onde mais importa saber quem aprova o quê.

• Agente

  Sistema em que o modelo decide os próximos passos e as ferramentas que vai usar até concluir a tarefa, em vez de seguir um roteiro fixo; pode parar em pontos de revisão humana e costuma ter um limite de passos (Anthropic, dezembro de 2024). Exemplo: "veja quais projetos passaram das horas previstas e crie uma tarefa de revisão para cada responsável" é um pedido de agente: ele consulta, decide e age várias vezes.

• MCP (Model Context Protocol)

  Padrão aberto para conectar aplicações de IA, como o Claude e o ChatGPT, a sistemas externos: arquivos, bancos de dados, ferramentas e fluxos de trabalho. A documentação oficial compara o MCP a uma porta USB-C. Exemplo: é por MCP que o ChatGPT ou o Claude se conectam ao Projete para consultar projetos, horas e financeiro.

• Conector

  Ligação que dá à IA acesso a um aplicativo ou serviço para buscar dados e agir nele; no Claude, o conector herda as permissões que a pessoa tem no serviço conectado. Exemplo: com o conector do Projete no Claude, a IA só vê o que a sua permissão no Projete deixa ver.

• Uso do computador (computer use)

  Capacidade de a IA operar programas pela tela, como uma pessoa: ela tira capturas, move o mouse e digita. A Anthropic recomenda máquina virtual ou contêiner com poucos privilégios, nenhum dado sensível e confirmação humana para ações com consequência real. Exemplo: preencher um formulário num portal de prefeitura é o tipo de ação que deve parar para você conferir antes de enviar.

• Script

  Pequeno programa que roda dentro de um software e automatiza o que você faria à mão; no SketchUp, os scripts usam a API Ruby, que só funciona de dentro do programa. Exemplo: um script que cria as paredes de um quarto ou renomeia 200 cenas de uma vez; a IA consegue escrever, e você lê antes de rodar.

• Projete Connect (beta)

  Recurso em beta dos plugins do Projete para SketchUp, Revit, AutoCAD e Archicad: a IA conectada ao Projete propõe uma mudança no arquivo aberto, o plugin mostra o código e o que vai mudar, e nada roda antes de você aprovar. Exemplo: na beta, cada mudança aprovada no SketchUp vira uma única operação que um Desfazer volta; o recurso vem desligado e fica no plano Business.

Dados, privacidade e LGPD

Briefing, contrato e transcrição de reunião têm dado de cliente. Estes termos explicam o que acontece com esse dado quando ele entra numa conversa com a IA e o que a lei brasileira diz sobre isso.

• Treino

  Processo em que o modelo aprende a partir de um volume grande de dados; depois do treino inicial, ele pode ser ajustado com dados adicionais. Exemplo: nos planos individuais do Claude, é a opção Model Improvement, nas configurações de privacidade, que decide se as suas conversas podem entrar no treino, e os chats anônimos (Incognito) ficam de fora.

• Retenção

  Por quanto tempo o fornecedor guarda o que você mandou, inclusive depois que você apaga; é diferente de treino. Exemplo: nos planos individuais do Claude, a conversa apagada some do histórico na hora e dos servidores em até 30 dias, mas, com o treino permitido, os dados podem ficar até 5 anos, sem identificação, no processo de treino.

• LGPD

  A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (Lei 13.709/2018), que regula o uso de dados de pessoas, inclusive pelo escritório; colar dado de cliente numa ferramenta de IA também é tratamento de dados (art. 5º, X). Exemplo: a ficha do cliente, o briefing com a rotina da família e a gravação da reunião estão todos sob a LGPD.

• Dado pessoal

  Informação relacionada a pessoa natural identificada ou identificável (LGPD, art. 5º, I); não é só nome e CPF, porque a combinação de detalhes que aponta para alguém também conta. Exemplo: "a casa do médico na rua tal, no condomínio tal" identifica o cliente mesmo sem o nome.

• Dado pessoal sensível

  Dado sobre saúde, origem racial ou étnica, religião, opinião política, filiação sindical, vida sexual, dado genético ou biométrico ligado a uma pessoa (LGPD, art. 5º, II), com regras mais estritas de tratamento (art. 11). Exemplo: no briefing, um diagnóstico de quem vai morar é dado sensível; para a IA, basta "um morador precisa de um quarto com pouco estímulo visual e sonoro".

• Anonimização

  Uso de meios técnicos razoáveis para que o dado perca a ligação, direta ou indireta, com a pessoa (LGPD, art. 5º, XI); o dado anonimizado deixa de ser pessoal, salvo se a anonimização puder ser revertida com esforço razoável (art. 12). Exemplo: trocar o nome por "cliente A" e manter o endereço exato não anonimiza nada.

• Controlador

  Quem toma as decisões sobre o tratamento dos dados pessoais (LGPD, art. 5º, VI); para os dados dos clientes, é o escritório, não a ferramenta de IA, e o controlador que causar dano ao tratar dados é obrigado a repará-lo (art. 42). Exemplo: colar o contrato do cliente numa conta pessoal de IA é uma decisão do escritório.

Responsabilidade: o que continua sendo do arquiteto

A Lei 12.378/2010, que regulamenta a profissão, não fala de inteligência artificial, mas diz quem responde pelo trabalho. Estes quatro termos valem com ou sem IA no processo.

• RRT (Registro de Responsabilidade Técnica)

  Registro que a Lei 12.378/2010 exige para o trabalho de competência do arquiteto e urbanista, privativa ou compartilhada (art. 45), e que define os responsáveis técnicos a partir da autoria e da coautoria (art. 46). Exemplo: o memorial que a IA ajudou a escrever entra no RRT com o seu nome; a ferramenta não aparece em lugar nenhum.

• Responsabilidade técnica

  Responder legal e eticamente pelo trabalho técnico: o RRT identifica, para todos os efeitos legais, o responsável pela atividade (Resolução CAU/BR 91/2014, art. 3º), e deixar de observar as normas técnicas é infração disciplinar (Lei 12.378/2010, art. 18, IX). Exemplo: se a IA errou a altura de um guarda-corpo no memorial e ninguém conferiu, a falha é de quem assinou.

• Direito autoral

  Proteção da criação intelectual: a Lei 9.610/98 protege os projetos e esboços de arquitetura (art. 7º, X) e diz que autor é a pessoa física criadora da obra (art. 11), então a ferramenta de IA não é autora. Exemplo: o projeto que você concebeu com ajuda de IA continua seu; para a imagem gerada só a partir de texto, a lei, que é de 1998, não dá resposta.

• Imagem ilustrativa

  Aviso de que a imagem representa uma intenção de projeto, não um compromisso de execução; ele não apaga o que a imagem promete, porque, na relação de consumo, a informação suficientemente precisa obriga o fornecedor e integra o contrato (Código de Defesa do Consumidor, art. 30). Exemplo: "imagem ilustrativa gerada com IA a partir do estudo; materiais e mobiliário conforme memorial", e a imagem não mostra o que o memorial não tem.

Pares de termos que costumam ser confundidos

Boa parte das dúvidas sobre IA no escritório vem de dois termos parecidos tratados como sinônimos. A tabela separa os casos mais comuns.

Perguntas frequentes

O que é prompt?

Prompt é o pedido que você escreve para a IA. No escritório, um prompt que funciona tem quatro partes: o contexto (quem é o escritório e para quem é o texto), a tarefa, as restrições (não inventar valor, prazo nem norma) e o formato da resposta. No gerador de imagem, o prompt é a descrição do que a imagem deve mostrar, e o prompt negativo lista o que ela não deve ter.

O que é LLM?

LLM é a sigla em inglês para modelo de linguagem grande: um modelo de IA com muitos parâmetros, treinado com um volume enorme de texto, que gera texto, responde perguntas e resume. O ChatGPT e o Claude funcionam sobre LLMs ajustados para conversar como assistentes. O LLM não consulta o sistema do escritório por conta própria: para isso, precisa de um conector.

O que é alucinação de IA e como evitar no escritório?

É quando a IA apresenta uma informação errada ou inventada com a mesma segurança de uma certa, como uma NBR com número inexistente. O NIST chama isso de confabulação. Para reduzir, dê à IA o material de base e peça que use só ele, autorize a resposta "não sei" e peça a marca [CONFERIR] em toda norma, lei e número. A conferência na fonte continua sendo sua.

O que é MCP e por que importa para o escritório de arquitetura?

MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto para conectar aplicações de IA, como o Claude e o ChatGPT, a sistemas externos. Importa porque, sem conexão, a IA só sabe o que você cola na conversa. Conectada ao sistema de gestão por MCP, ela consulta projetos, horas e financeiro com as permissões de quem conectou, sem planilha copiada.

Anonimizar é só tirar o nome do cliente?

Não. Pela LGPD, anonimizar é usar meios técnicos razoáveis para que o dado perca a ligação, direta ou indireta, com a pessoa (art. 5º, XI). Se o endereço, o condomínio ou detalhes únicos da família continuam no texto, o cliente ainda pode ser identificado e o dado continua pessoal. Para pedir um texto à IA, descreva o imóvel e as necessidades sem nada que aponte para quem mora lá.

Fontes

1. NIST. AI 600-1: Artificial Intelligence Risk Management Framework, Generative Artificial Intelligence Profile (julho de 2024) (consultado em 16 de outubro de 2026)
2. Anthropic. Glossary (LLM, tokens, MCP, pretraining, fine-tuning) (consultado em 16 de outubro de 2026)
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4. Anthropic. Reduce hallucinations (consultado em 16 de outubro de 2026)
5. Hugging Face. Diffusers: Text-to-image (prompt, modelo de difusão e prompt negativo) (consultado em 16 de outubro de 2026)
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7. Zhang, Rao e Agrawala. Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models (ControlNet, 2023) (consultado em 16 de outubro de 2026)
8. Hugging Face. Diffusers: ControlNet (consultado em 16 de outubro de 2026)
9. SketchUp. SketchUp AI Render (central de ajuda) (consultado em 16 de outubro de 2026)
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19. Lei nº 12.378, de 31 de dezembro de 2010 (regulamenta o exercício da Arquitetura e Urbanismo) (consultado em 16 de outubro de 2026)
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21. Lei nº 9.610, de 19 de fevereiro de 1998 (Lei de Direitos Autorais) (consultado em 16 de outubro de 2026)
22. Lei nº 8.078, de 11 de setembro de 1990 (Código de Defesa do Consumidor) (consultado em 16 de outubro de 2026)