O advento da inteligência artificial generativa (IA) inaugurou uma era em que as máquinas se tornaram capazes de produzir resultados que se assemelham muito à criação humana, abrangendo texto, imagens, código e similares. Embora seja uma capacidade transformadora em si, seu sucesso depende de um aspecto muito básico: a eficácia da comunicação entre nós e os modelos de IA — em outras palavras, a eficácia de um conjunto de instruções definirá a qualidade da resposta do modelo de IA.

O que são prompts de IA?

O conjunto de instruções que inserimos em um modelo de IA, ou um modelo de linguagem de grande porte (LLM), na esperança de obter uma saída desejada é o que todos conhecemos como um prompt de IA (ou simplesmente, prompt) e constitui uma parte crítica da engenharia de prompts. A Fortune Business Insights estima que o tamanho do mercado global de IA crescerá de US$ 294.16 bilhões em 2025 para US$ 1,771.62 bilhões em 2032, com uma parcela significativa desse crescimento sendo impulsionada por aplicações de IA generativas onde a engenharia rápida desempenha um papel vital.

No entanto, todos nós enfrentamos situações em que parece que a saída gerado por uma ferramenta de IA generativa (gen AI), como o ChatGPT da Open AI ou o Gemini do Google, está longe do que era necessário, ou pelo menos esperado.

É nesse momento que é uma boa ideia dar um passo para trás e dar uma segunda (ou terceira, quarta ou até quinta, se necessário) olhada no prompt original. Talvez ele não seja específico, falte contexto ou até mesmo faltem informações importantes que teriam tornado a resposta válida.

O poder dos prompts de IA

Por muito tempo, a narrativa em torno da IA ​​foi dominada por algoritmos complexos e codificação intrincada. A verdade é que aproveitar ao máximo os modelos generativos de IA não exige um doutorado em ciência da computação. Tudo o que é necessário é a capacidade de articular instruções claras, específicas e bem estruturadas, já que esses modelos de IA são impulsionados por aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (PLN). É uma habilidade tão extraordinária que deu origem a um campo especializado conhecido como engenharia imediata.

A estudo recente demonstrou que a aplicação de técnicas específicas de engenharia de prompts levou a uma melhoria média de 11.46% em comparação com consultas não modificadas. Na verdade, demonstra claramente que mesmo refinamentos sutis no design de prompts podem levar a ganhos substanciais de desempenho.

Todos nós já ouvimos falar do uso da IA ​​como assistentes inteligentes, mas poucos de nós prestamos atenção ao fato de que isso inteligente assistente só é inteligente enquanto continua a receber específico ordens (prompts). Sem elas, estamos essencialmente entregando a uma ferramenta poderosa uma solicitação vaga e torcendo pelo melhor. E como diz o velho ditado, lixo que entra, lixo que sai.

Outro trabalho de pesquisa estudos sobre engenharia de prompts mostraram que grandes modelos de linguagem, quando equipados com prompts bem elaborados, podem corresponder às capacidades de engenharia de prompts de nível humano, alcançando desempenho comparável em várias tarefas.

A beleza da IA ​​orientada por prompts é sua acessibilidade. Aprender a escrever prompts eficazes não exige experiência em uma área específica, e indivíduos de diversas funções dentro de uma organização devem tirar proveito disso. Por exemplo:

• As equipes de marketing podem usar prompts para gerar textos publicitários atraentes
• As equipes de vendas podem aproveitá-los para personalizar o contato com o cliente
• As equipes de operações podem utilizá-los para analisar dados e otimizar processos. 

O que exatamente torna um prompt de IA excelente?

Algo a ter em mente é que, embora as organizações possam delegar muitas tarefas cotidianas à IA, a verdadeira vantagem competitiva reside na qualidade de condução. Veja, por exemplo, o seguinte prompt fornecido ao ChatGPT:

À primeira vista, este prompt parece direto e estabelece uma base razoável. Ele instrui a IA a gerar um e-mail de marketing persuasivo e informativo, com foco nos principais recursos do produto e fornecendo uma chamada para ação.

Aqui está o resultado:

No entanto, ao analisar o e-mail gerado, fica óbvio que ele é genérico, carece de ressonância emocional e desperdiça oportunidades de persuasão estratégica. Não é preciso ser um gênio para afirmar que o prompt é o culpado, porque:

• O prompt não instrui a IA a criar um linha de assunto que chama a atenção, deixando ao acaso se a abertura do e-mail será envolvente o suficiente
• Nenhuma menção de nome do produto qualquer que seja
• Embora o prompt identifique “profissionais ocupados” como o público-alvo, ele não direciona a IA para reconhecer seus desafios ou frustrações específicas
• Sem orientação para incluir depoimentos de clientes, histórias de sucesso ou prêmios do setor, a resposta da IA ​​carece de credibilidade e elementos de construção de confiança
• Embora o prompt original peça um e-mail de marketing, ele não determina como o conteúdo deve ser estruturado para impacto máximo
• O prompt pede uma “chamada para ação forte”, mas não especifica o que a torna forte. Uma CTA sem uma oferta com prazo determinado ou um incentivo é improvável que obrigue o leitor a tomar medidas imediatas

Agora, vamos tentar com um prompt modificado:

Aqui vemos um prompt mais detalhado, abordando os detalhes da demanda.

Aqui está o resultado:

As melhorias são imediatamente perceptíveis — o e-mail agora está mais envolvente, estruturado e persuasivo. Mais uma vez, o prompt desempenha um papel vital:

• O prompt pede explicitamente uma linha de assunto, garantindo que o e-mail comece forte e capture a atenção imediatamente
• O produto é denominado (SmartNest), o que acrescenta marca, credibilidade e um senso de familiaridade à mensagem
• Ele direciona a IA para reconhecer os desafios do público, tornando o e-mail mais relacionável e persuasivo
• Ele instrui a IA a inclua um depoimento do cliente e reconhecimento do setor, adicionando elementos de construção de confiança que fortaleçam a credibilidade
• A formatação é especificada (parágrafos concisos, marcadores onde necessário), garantindo a legibilidade e tornando o e-mail mais fácil de ler
• O apelo à ação é refinado, com um elemento sensível ao tempo que cria urgência e incentiva a ação imediata

Dicas para escrever prompts de IA eficazes

A principal lição aqui é que um prompt de IA sólido é aquele que: 

• Tem instruções claras, específicas e detalhadas
• Fornece contexto e os detalhes de fundo necessários
• Tem um fluxo lógico e solicita a estrutura de resposta necessária
• Atribui uma função relevante (por exemplo, “assuma que você é um especialista em integração de dados”)
• Fornece informações sobre qual tom e estilo adotar
• Não é desnecessariamente complexo
• Não envolve uma cadeia de múltiplas tarefas complicadas
• Reduz o número de iterações (ida e volta)

Resumindo, ele orienta a IA descrevendo exatamente o que precisa ser incluído para que o resultado fique o mais alinhado possível com o propósito pretendido.

Agentes de IA: preenchendo a lacuna entre os prompts de IA e o desempenho

Dada a ascensão de agentes autônomos de IA e sua aplicação em diversos contextos, é importante reconhecer que sua eficácia é diretamente influenciada pela precisão e clareza da entrada (prompt) que recebem. Isso ocorre principalmente porque os agentes de IA, independentemente de sua autonomia, ainda precisam que definamos metas que queremos que eles alcancem em nosso nome.

Agentes AI Analisar a linguagem natural e executar as tarefas descritas no prompt do sistema, incluindo as instruções principais, diretrizes e contexto que regem as respostas do agente. É por isso que é tão importante que os prompts de IA sejam precisos e bem estruturados.

Outro ponto a ter em mente é que a clareza de um prompt está diretamente relacionada à velocidade e precisão da resposta de um agente de IA. Um prompt bem elaborado reduz idas e vindas desnecessárias para esclarecimentos, resultando em um desempenho mais rápido e preciso — seja na análise de dados, na otimização de processos de fluxo de trabalho ou no suporte às interações com o cliente.

Um prompt bem articulado pode levar um agente de IA a:

• Discernir padrões sutis em conjuntos de dados complexos
• Gerar soluções criativas em ambientes competitivos
• Gerenciar projetos multifacetados com foco na eficiência
• Adapte-se a cenários em evolução com intervenção mínima

Redefinindo a interação da IA ​​com engenharia rápida e eficaz

À medida que os LLMs se tornam mais sofisticados, a qualidade de seus resultados é cada vez mais moldada pela forma como estruturamos nossos prompts.

Para as organizações, a engenharia de prompts não se limita ao refinamento de consultas, mas sim à concepção de uma abordagem sistemática para extrair as respostas mais precisas, contextualmente relevantes e de alto valor. Em vez de tratar os prompts como consultas isoladas, as organizações precisam desenvolver uma "capacidade de engenharia de prompts" interna que se integre aos fluxos de trabalho digitais e processos de tomada de decisão existentes.

Para isso, as organizações devem:

Crie centros de conhecimento centralizados para prompts e práticas recomendadas de IA

Desenvolver repositórios internos onde prompts eficazes, categorizados por caso de uso e função, sejam documentados e facilmente acessíveis é uma das primeiras coisas a serem feitas. Isso deve ser acompanhado de um documento continuamente atualizado que descreva as melhores práticas para a construção de prompts, incluindo diretrizes sobre clareza, contexto, formatos desejados e técnicas para mitigar vieses. O objetivo é alcançar consistência e evitar que as equipes resolvam repetidamente os mesmos desafios de prompts de forma isolada.

Crie uma equipe de colaboração cruzada

Uma engenharia rápida ideal requer uma mistura de compreensão técnica e conhecimento específico do domínio, o que significa que cientistas de dados, especialistas no assunto e usuários finais precisarão se unir para coprojetar projetos que sejam tecnicamente sólidos e alinhados aos objetivos de negócios.

Simplifique a criação de prompts de IA para usuários empresariais

Indivíduos com experiência direta em dados e desafios de negócios têm a melhor compreensão dos resultados desejados. A organização deve, portanto, implementar ferramentas intuitivas e interfaces visuais que permitam que usuários não técnicos criem e refinem prompts facilmente, sem a necessidade de escrever códigos complexos.

Integrar engenharia rápida na infraestrutura tecnológica existente

Em vez de tratar a engenharia rápida como uma tarefa separada, as organizações devem aproveitar ferramentas e plataformas unificadas para facilitar a integração perfeita integração com diversas fontes de dados empresariais. O objetivo aqui é permitir a criação de prompts ricos em contexto que usem as informações comerciais mais atualizadas e forneçam insights cada vez mais confiáveis.

Democratizar a engenharia rápida e capacitar as equipes para experimentar e melhorar

Um ambiente onde as equipes possam criar e testar rapidamente diferentes versões de prompts é fundamental para a melhoria contínua. Assim, as organizações devem capacitar uma gama mais ampla de funcionários em todos os departamentos para interagir efetivamente com os LLMs e criar soluções baseadas em IA adaptadas às suas necessidades específicas.

O que a engenharia rápida e eficaz significa para as empresas

Então, como a engenharia de prontidão está afetando todos os outros negócios? Para começar, a IA deixou de ser apenas uma ferramenta de back-end para cientistas de dados. Tornou-se um fator essencial de eficiência para as empresas, e as organizações que tratam a engenharia de prontidão como uma disciplina estratégica, em vez de uma habilidade ad hoc, estão obtendo vantagens reais.

• As equipes departamentais capazes de elaborar instruções bem articuladas poderão criar agentes de IA eficazes para seus casos de uso específicos sem serem prejudicadas por restrições técnicas.
• A engenharia estratégica de prompts permite que as organizações adaptem a IA às suas necessidades comerciais específicas, seja automatizando o suporte ao cliente ou analisando dados complexos.
• Prompts otimizados levam a resultados mais rápidos e relevantes, reduzindo a necessidade de correções manuais ou múltiplas iterações.
• As empresas que dominam as interações de IA ganham uma vantagem distinta sobre seus concorrentes que as utilizam com uma abordagem de tentativa e erro.
• Com as melhores práticas padronizadas, as equipes podem dimensionar implementações de IA em todos os departamentos sem reinventar a roda para cada caso de uso.

Será que a IA algum dia superará a necessidade de bons avisos?

É certo que a IA está ficando mais inteligente. Avanços contínuos em LLMs e interfaces aprimoradas estão tornando a interação com a IA cada vez mais intuitiva para todos. Mas isso significa que chegaremos a um ponto em que os prompts não importarão mais?

A resposta curta: não exatamente.

A resposta longa: mesmo que os sistemas de IA se tornem mais conscientes do contexto e capazes de compreender melhor a linguagem natural, eles ainda dependem de informações estruturadas para produzir respostas relevantes e de alta qualidade. E a razão subjacente é o simples fato de que a IA não "pensa" como nós. Portanto, sem uma direção clara, ela pode interpretar mal a intenção, ignorar nuances cruciais ou adotar respostas genéricas e de baixo valor, como já vimos nos exemplos acima.

Embora os próximos modelos de IA reduzam a curva de aprendizado dos usuários, tornando as interações mais fluidas, eles não eliminarão a necessidade de prompts bem elaborados. Na verdade, a capacidade de dominar os prompts se tornará ainda mais valiosa à medida que a IA assumir tarefas mais complexas.

E não podemos esquecer que entender as limitações da IA ​​também é uma vantagem competitiva. Como a IA pode causar alucinações, interpretar mal linguagem ambígua ou gerar confiança enganosa em respostas incorretas, os usuários que reconhecem essas armadilhas e criam dicas para mitigá-las sempre obterão resultados mais confiáveis ​​do que aqueles que presumem que a IA é perfeita.

Conclusão: o verdadeiro poder da IA ​​está no usuário, não no modelo

O maior equívoco sobre a IA é que ela é uma entidade totalmente autônoma e onisciente. Na realidade, a IA é tão poderosa quanto a pessoa que a utiliza. É por isso que desenvolver a capacidade de prontidão está rapidamente se tornando uma habilidade essencial, não apenas para engenheiros de IA, mas também para líderes empresariais, profissionais de marketing, analistas e criativos.

Com plataformas de dados modernas integrando agentes de IA, como Astera, a capacidade de elaborar um bom prompt se tornará tão essencial quanto escrever um código eficiente.

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