#Audiodescrição: Fotografia em um ambiente de laboratório. Em primeiro plano, vista de perfil, uma pessoa de cabelos crespos escuros, vestindo jaleco branco sobre uma camisa estampada, segura um smartphone com a mão esquerda. Ela mantém a mão direita espalmada cobrindo o próprio rosto. A tela do celular exibe a interface de um aplicativo de mensagens, destacando um balão de texto com a frase estruturada em Glosa (Libras): “EU PRECISAR CONSULTAR SALDO”. Ao fundo, levemente desfocados, há uma janela, um microscópio e monitores de computador sobre uma bancada. (Créditos: Imagem criada com IA).
Pesquisa da UFLA revela que chatbots de grandes bancos falham ao interagir com a comunidade surda. Estudo propõe o “ajuste fino” de IAs para reconhecer a Glosa, estrutura escrita baseada na Libras.
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Lavras-BH, 21 de agosto de 2026 — Se você precisar consultar o saldo do seu banco, tirar uma dúvida em uma loja virtual ou acessar um serviço do governo, é muito provável que seja atendido por um chatbot — um robô de Inteligência Artificial (IA). Para uma parte da população, a ferramenta até pode trazer agilidade. Mas, para milhares de pessoas surdas no Brasil, a resposta na tela costuma ser uma barreira frustrante: “Desculpe, não entendi”.
Viés algorítmico: uma falha de chatbots bancários
O apagão tecnológico ocorre porque as IAs generativas são treinadas com bilhões de textos em “português padrão”. No entanto, para a comunidade surda que tem a Língua Brasileira de Sinais (Libras) como primeira língua, o português é um segundo idioma (L2). Ao escreverem, muitas pessoas surdas utilizam a Glosa — uma transcrição textual que segue a estrutura sintática e visual da Libras, ignorando preposições e conjugações verbais complexas do português.
Para o robô, a frase em Glosa parece um erro. Para as pessoas surdas, a falha do robô é a negação de um direito básico como consumidor e cidadão.
Foi para resolver esse abismo comunicacional que uma pesquisadora da Universidade Federal de Lavras (UFLA) desenvolveu um estudo pioneiro, avaliando e treinando Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) para compreenderem a escrita da comunidade surda.
O que é Glosa? Entenda de forma simples
Glosa é uma forma de representar, por escrito, alguns aspectos de uma língua de sinais, como a Libras, usando palavras ou abreviações como rótulos para os sinais.
Ela não é uma tradução para o português e também não é a escrita natural da Libras. A glosa é uma ferramenta usada principalmente para estudar, analisar e registrar como uma língua de sinais funciona.
Exemplo
Uma frase em Libras pode ser registrada por meio de uma sequência de glosas como:
ONTEM CARRO EU COMPRAR NÃO
Essas palavras não devem ser entendidas simplesmente como uma frase em português. Elas funcionam como rótulos que ajudam a representar os sinais e a estrutura da Libras.
Por isso, a glosa é especialmente útil em pesquisas linguísticas, materiais acadêmicos e estudos sobre Libras. Ela permite registrar aspectos da língua de sinais em textos, mas não consegue representar completamente elementos visuais e espaciais, como movimentos, expressões não manuais, simultaneidade e uso do espaço.
Em resumo: glosa é uma ferramenta de representação e análise da língua de sinais — não é português escrito em Libras.
O tamanho da exclusão: Dados globais e locais
A urgência de tecnologias assistivas baseadas em IA é global. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), mais de 1,5 bilhão de pessoas vivem com algum grau de perda auditiva no mundo — número que deve saltar para 2,5 bilhões até 2050. Na América Latina e no Caribe, as barreiras de comunicação afetam o acesso à saúde, educação e mercado de trabalho. A própria ONU alerta que quase 1 bilhão de pessoas com deficiência auditiva no mundo não têm acesso a nenhum tipo de tecnologia assistiva adequada.
No Brasil, dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS/IBGE) apontam que cerca de 2,3 milhões de pessoas possuem deficiência auditiva severa ou profunda. Para a parcela dessa população que se comunica prioritariamente em Libras, a internet baseada em texto é um território hostil.
“São necessários milhares de dados para treinar uma IA. O modelo de linguagem que não tem uma base de treinamento com textos de pessoas surdas, consequentemente, não apresenta um bom desempenho na hora de reconhecer um texto do jeito que essas pessoas escrevem”, explica o professor André Pimenta Freire, coorientador do estudo no Departamento de Ciência da Computação da UFLA.
O teste: Bancos reprovados na acessibilidade
A pesquisa, conduzida pela cientista da computação Anna Paula Figueiredo Gonçalves, começou com um teste prático (caixa preta). Os pesquisadores simularam interações financeiras — como pedir um extrato ou relatar a perda de um cartão — usando a escrita em Glosa nos chatbots de quatro grandes bancos brasileiros via WhatsApp.
O resultado expôs o viés algorítmico: os robôs apresentaram taxas de erro que variaram de 50% a 80% ao tentar interpretar a Glosa, especialmente em linguagem coloquial. Em um dos bancos, a IA errou 70% das solicitações simples feitas por usuários com surdez.
“Desde o início, esse projeto trouxe desafios — principalmente por estar em uma área ainda pouco explorada e com pouca documentação e literatura disponível na época. Ao longo do caminho, foram muitos aprendizados sobre IA, modelos de linguagem, fine-tuning, dados e, principalmente, sobre como tecnologia e acessibilidade precisam caminhar juntas.” — Anna Paula Figueiredo, no LinkedIn .
A Solução: “Ensinando” a IA a ler em Libras
Para reverter o quadro, a equipe da UFLA utilizou o fine-tuning (ajuste fino). Eles criaram uma base de dados inédita com cerca de 55.000 conversas traduzidas para o formato Glosa e treinaram modelos de IA de código aberto (como Qwen, Phi, Llama e Zephyr).
O impacto foi imediato. O modelo Phi-4-14B, por exemplo, que antes do treinamento tinha uma taxa de acerto de pífios 0,01% ao ler textos em Glosa, saltou para 53,6% de precisão após quase 12 horas de ajuste fino. O modelo Qwen2.5-14B alcançou o melhor desempenho geral, com 54,6% de acertos.
Apesar do avanço expressivo, os números mostram que a IA ainda tem um longo caminho a percorrer. Para fins de comparação, o mesmo modelo atinge 68,5% de acurácia quando o texto é inserido em inglês, idioma dominante no treinamento das IAs globais.
“Percebemos que o desempenho com a Glosa ainda não é o ideal, há perda de eficácia nas respostas. Porém, o treinamento já contribui para melhores resultados, ao invés de usarmos modelos genéricos”, afirma o professor Denilson Alves Pereira, orientador do estudo.
Tecnologia centrada no humano
O estudo da UFLA, alinhado aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU (ODS 4 – Educação de Qualidade e ODS 10 – Redução das Desigualdades), prova que a acessibilidade digital não pode ser uma reflexão tardia no Vale do Silício ou nas corporações brasileiras.
“Os resultados da pesquisa podem ser usados por empresas e desenvolvedores para que produtos sejam criados beneficiando a sociedade e chegando até grupos minoritários, que muitas vezes são excluídos”, conclui Denilson.
A inovação verdadeira não é aquela que responde mais rápido, mas aquela que entende todas as vozes — inclusive as que se expressam pelo silêncio e pela sintaxe única das mãos.
O estudo completo, desenvolvido no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC/UFLA), está disponível no Repositório Institucional da UFLA (neste link) .
