Algoritmo é uma receita matemática: uma sequência ordenada de passos que transforma uma entrada em uma saída. A receita do bolo da sua avó é um algoritmo. O caminho que o Waze sugere é resultado de um algoritmo. A ordem dos posts no seu feed do Instagram é decidida por um algoritmo.
Em IA, "algoritmo" geralmente se refere ao método de aprendizado — como o modelo aprende a partir dos dados. Alguns algoritmos clássicos:
- Regressão linear: prevê valores numéricos (preço, temperatura).
- Árvore de decisão: faz perguntas sequenciais para classificar.
- Random Forest: combina várias árvores para mais precisão.
- K-means: agrupa dados parecidos.
- Gradiente descendente: o algoritmo que treina redes neurais.
É comum confundir "algoritmo" com "modelo". A diferença é importante:
- Algoritmo = a técnica de aprendizado (a receita).
- Modelo = o resultado do aprendizado (o bolo pronto, com pesos calibrados).
Por exemplo: o GPT-5 é um modelo. O algoritmo que o treinou inclui Transformer + gradiente descendente + RLHF. Você usa o modelo, não o algoritmo diretamente.
No debate público brasileiro, "o algoritmo" virou jargão para qualquer decisão automatizada — "o algoritmo do TikTok não me mostra meus amigos", "o algoritmo do banco negou meu crédito". É útil que essa palavra tenha entrado no vocabulário, mas vale lembrar: por trás de todo algoritmo existem decisões humanas (quais dados usar, qual métrica otimizar, quais grupos proteger). Algoritmo não é neutro — herda os vieses de quem o construiu e dos dados que o treinaram.