O idioma pode mudar o desempenho da IA; entenda o que acontece por trás das respostas

Um mesmo modelo de inteligência artificial pode apresentar resultados diferentes quando recebe a mesma tarefa em idiomas distintos. A diferença não está necessariamente em uma língua ser mais fácil do que outra, mas em como o modelo foi treinado e como processa cada idioma.

Pesquisas recentes mostram que fatores como quantidade de dados disponíveis, características linguísticas e método de processamento do texto influenciam o desempenho dos grandes modelos de linguagem, conhecidos como LLMs.

Um estudo publicado na conferência EMNLP 2025 analisou 13 versões de modelos em 11 bases de avaliação e encontrou diferenças relevantes de desempenho entre idiomas. Os pesquisadores também observaram que modelos com desempenho geral maior não necessariamente apresentam maior equilíbrio entre as línguas.

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A quantidade de dados faz diferença

LLMs aprendem padrões a partir de grandes volumes de textos. O problema é que nem todos os idiomas têm a mesma quantidade de dados digitais disponíveis.

Inglês, espanhol e outras línguas com forte presença na internet possuem grandes volumes de livros, artigos, páginas e outros conteúdos utilizados no treinamento. Idiomas com menos dados disponíveis são considerados de menor recurso, ou low-resource languages.

Um estudo da EMNLP 2024 que avaliou mais de 250 idiomas mostrou que adicionar dados de outros idiomas pode melhorar o desempenho de línguas com poucos recursos, mas também pode gerar efeitos negativos quando o modelo precisa dividir sua capacidade entre muitas línguas.

Isso ajuda a explicar por que um modelo multilíngue não é igualmente bom em tudo. O desempenho depende da combinação de dados disponíveis, arquitetura e treinamento.

O que é tokenização e por que ela importa

Antes de interpretar um texto, o modelo transforma as palavras em unidades menores chamadas tokens. Uma palavra pode ser representada por um único token ou dividida em várias partes.

Essa divisão não acontece da mesma maneira em todos os idiomas. Características como morfologia, ortografia e formação das palavras podem fazer com que determinada língua precise de mais tokens para representar a mesma informação.

Uma revisão sobre modelos multilíngues aponta que diferenças de tokenização podem aumentar o custo computacional e afetar a geração de texto em determinados idiomas.

Pesquisas mais recentes também encontraram relação entre a quantidade de tokens necessários para representar um texto e a precisão dos modelos em diferentes línguas.

Na prática, isso significa que o idioma influencia até a forma como o texto chega ao modelo.

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A estrutura da língua também conta

Português, inglês, japonês e árabe possuem estruturas gramaticais e formas de organização diferentes. Um modelo precisa aprender essas características a partir dos exemplos presentes nos dados de treinamento.

Por isso, diferenças de conjugação, ordem das palavras, gênero, flexão, expressões idiomáticas e contexto cultural podem afetar tarefas como tradução, resumo, classificação e geração de texto.

Um estudo de 2026 sobre as causas das diferenças de desempenho destaca justamente fatores como tokenização, exposição aos dados e características linguísticas como elementos que ajudam a explicar essas disparidades.

Isso significa que a IA é ruim em português?

Não. A relação não é simplesmente entre inglês bom e português ruim.

Uma avaliação publicada em 2025, chamada PoETa v2, analisou mais de 20 modelos em mais de 40 tarefas específicas em português. O trabalho mostra que adaptação ao idioma e investimento computacional podem influenciar o desempenho dos modelos na língua.

Além disso, um benchmark publicado na ACL em 2026 avaliou modelos em 61 idiomas e encontrou diferenças persistentes entre inglês e línguas com menos recursos. Ao mesmo tempo, os resultados mostram que o desempenho varia conforme a capacidade avaliada e o modelo utilizado.

Para quem utiliza IA profissionalmente, portanto, não basta perguntar se uma ferramenta "fala português". É necessário verificar como ela performa na tarefa específica que será realizada.

O que isso muda para quem usa IA no trabalho

Um profissional que utiliza IA para produzir relatórios, traduzir documentos ou analisar informações pode obter resultados diferentes dependendo do idioma usado no comando e nos materiais fornecidos.

Isso não significa que escrever o prompt em inglês seja sempre melhor. Em muitos casos, o português é a opção mais adequada porque preserva o contexto e o objetivo da tarefa.

O mais importante é testar o modelo com exemplos reais, revisar resultados relevantes e evitar assumir que uma resposta bem escrita necessariamente está correta.

A variação entre idiomas é, portanto, resultado de uma combinação de fatores técnicos e linguísticos. Quantidade de dados, tokenização, estrutura da língua e processos de treinamento ajudam a determinar como um modelo compreende e produz informações.

Para empresas e profissionais, conhecer essas diferenças é importante porque fluência não significa precisão. A qualidade da resposta precisa ser avaliada de acordo com o idioma, a tarefa e o nível de risco envolvido.

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