Neves, MarcoLi Wenyan2026-03-312026-03-312026-01-082025-11http://hdl.handle.net/10362/201906Versão corrigida e melhorada após a sua defesa pública.O presente trabalho adota uma metodologia quantitativa, baseado no enquadramento teórico da literacia em IA, focando-se nos conhecimentos fundamentais que os tradutores possuem nesta área. A partir de uma análise multidimensional, analisam-se as diferenças entre dois grupos de participantes (N = 67) em IA. Os resultados revelam diferenças significativas nas preferências de ferramentas, frequência de utilização e níveis de compreensão tecnológica. De modo geral, os inquiridos demonstram consciência básica das limitações e questões éticas da IA, evidenciando um nível moderado de literacia, com persistência de lacunas a melhorar. As dificuldades principais concentram-se na compreensão cognitiva, nas competências operacionais, na avaliação dos resultados e nas preocupações éticas e de segurança. A maioria dos participantes apoia a integração precoce da IA na formação em tradução. Conclui-se que a integração da IA generativa (GenAI) nos currículos de tradução é necessária para reduzir lacunas de conhecimento e reforçar de forma sistemática a literacia em IA.The present study adopts a quantitative methodology, grounded in the theoretical framework of AI literacy, focusing on the fundamental knowledge that translators should acquire in this field. Employing a multidimensional analysis, differences between two groups of participants (N = 67) in context of AI are examined. The results indicate significant variations in tool preferences, frequency of use, and levels of technological understanding. Overall, respondents demonstrate a basic awareness of AI’s limitations and ethical issues, reflecting a moderate level of literacy, although notable gaps remain. The main difficulties are concentrated in cognitive understanding, operational skills, evaluation of outputs, and ethical and security concerns. Most participants support the early integration of AI into translation training. These findings suggest that incorporating generative AI (GenAI) into translation curricula is necessary to reduce cognitive gaps and systematically enhance AI literacy.porInteligência Artificial (IA)IA generativa (GenAI)Literacia em IATraduçãoTecnologiaModelos de linguagem de grande escala (LLMs)ChatGPTArtificial Intelligence (AI)Generative AI (GenAI)AI literacyTranslationTechnologyLarge language models (LLMs)master thesis204177235