Chatbots de inteligência artificial (IA) generativa estão cada vez mais consolidados na escrita, inclusive em áreas como geração de textos, revisão de materiais e pesquisas aprofundadas. Porém, essas ferramentas ainda possuem limitações que reforçam os riscos da dependência desse tipo de serviço.Um desses casos já é antigo, mas foi recentemente retomado por ainda ser uma falha existente nas plataformas. É o fato de IAs generativas serem especialmente ruins e imprecisas ao contar letras dentro de palavras, independentemente do idioma.As primeiras investigações sobre esse fenômeno são ainda de 2024, quando o ChatGPT demonstrou não conseguir contar a quantidade de "Rs" em “strawberry”, que é "morango" em inglês. Porém, por mais que não sejam alucinações perigosas ou questionamentos feitos com muita frequência, essas falhas se espalham para outras palavras e também várias concorrentes.Google is revamping its entire search engine to this btw pic.twitter.com/PIR4llFhiV— mersomas (@mersomas) May 27, 2026 Como o Google agora está mudando o jeito de se fazer buscas na internet e privilegiando cada vez mais as respostas geradas por IA, usuários estão preocupados com uma possível piora nos serviços de pesquisa. Para além do problema de contagem, a plataforma apresentou problemas até para buscar palavras específicas."A contagem dentro das palavras tem sido um desafio conhecido para os grandes modelos de linguagem e estamos trabalhando para resolver esse problema específico", confirmou o Google em nota ao site TechCrunch.A IA erra a contagem também em português?Nos testes realizados pelo TecMundo, os resultados foram inconsistentes e mistos, exatamente como o descrito por quem tentou antes o mesmo experimento, como o site TechCrunch.Perguntamos para alguns dos principais chatbots do mercado quantas letras "G" existem em "TecMundo", esperando as respostas de que obviamente não há nenhuma. Porém, os candidatos ChatGPT, Claude, Perplexity e a Visão geral criada por IA do Google, baseada no Gemini, não se comportaram como deveriam.A primeira tentativa com os chatbots. (Imagem: Nilton Kleina/TecMundo)O ChatGPT foi o chatbot que mais chegou próximo da resposta correta, apesar de falar sobre um "G implícito se você considerar o som". O Perplexity entregou as duas respostas no mesmo material, uma delas correta.A visão geral do Google apontou duas letras incorretas, enquanto o Claude chegou a até a contabilizar uma sílaba que não existe na palavra, quando questionado sobre o resultado em um segundo prompt. Em seguida, ele mesmo fez a recontagem e chegou até a resposta correta.O segundo teste com IAs. (Imagem: Nilton Kleina/TecMundo)Em um segundo teste e sendo mais específicos com o comando "Quantos Gs tem na palavra 'TecMundo'?", Perplexity e ChatGPT acertaram o resultado sem problemas e de forma direta. O Claude novamente fez o caminho de errar e se “autocorrigir”, enquanto a busca do Google seguiu identificando uma letra inexistente.Por que a IA erra em uma tarefa tão simples?A explicação sobre como um chatbot tão capaz em entregar conteúdos aparentemente completos sobre os mais variados temas erra algo tão básico está no funcionamento e na infraestrutura dessa tecnologia.Os grandes modelos de linguagem (LLMs) contemporâneos são baseados na arquitetura Transformer ou de transformadores. Ao mesmo tempo em que ela virou especialista em replicar conteúdos e até a linguagem humana, na verdade ela não compreende exatamente o que está entregando. Ver essa foto no Instagram Um post compartilhado por TecMundo (@tecmundo)Normalmente, um LLM não analisa frases, palavras e letras como "unidades" diferentes de uma estrutura. Ele trabalha com base em tokens, que são as unidades fundamentais de dados usados para processar e gerar informações — e não correspondem exatamente a uma palavra ou letra.Os cálculos da rede neural trabalham com padrões de linguagem e recriam materiais que se parecem com aqueles dos conteúdos usados no treinamento da base de dados. Ou seja, embora a IA saiba até a explicação gramatical ou histórica sobre a palavra, caso você peça o conteúdo, ela pode ter dificuldades em entender naturalmente que uma palavra pode ser quebrada em várias letras e que você só quer saber algo que parece tão simples para a linguagem humana.Como a IA impacta o conteúdo criativo e por que o ‘toque humano’ segue essencial? Descubra neste debate do SPIW!