Escrever instruções claras e conferir as respostas são práticas que distinguem o uso consciente da inteligência artificial da dependência excessiva. Recomendações de empresas como a OpenAI e pesquisas da Microsoft ajudam a transformar essas práticas em hábitos aplicáveis no dia a dia profissional. Este artigo reúne orientações para criar prompts eficazes e explorar ferramentas de IA.
Cinco práticas para criar prompts melhores
Um prompt é a instrução que o usuário envia a um sistema de IA. O guia de prompts da OpenAI apresenta seis estratégias, das quais cinco podem se tornar hábitos simples:
- Seja específico: informe contexto, público-alvo e formato desejado. Exemplo: “Resuma este relatório em cinco linhas para a diretoria financeira e destaque os três principais riscos.”
- Forneça material de referência: peça que a IA baseie sua resposta em um texto e cite os trechos utilizados. Exemplo: “Use apenas o documento abaixo e indique de onde tirou cada informação.”
- Divida tarefas complexas: atividades complexas tendem a gerar mais erros. Sugira etapas, como pedir primeiro uma lista de tópicos e depois um rascunho para cada um.
- Peça o raciocínio: oriente a IA a resolver o problema antes de concluir e revise se algo foi esquecido. Exemplo: “Liste as premissas usadas e aponte o que pode estar faltando.”
- Teste as mudanças: um ajuste pode melhorar um caso específico, mas prejudicar o conjunto. Compare versões do prompt em mais de um exemplo para avaliar o impacto.
Explorando ferramentas de IA
Assistentes conversacionais gerais, como ChatGPT, Gemini e Copilot, são úteis para produzir rascunhos, resumos e ideias. O NotebookLM, do Google, segue uma lógica diferente: suas respostas são baseadas nas fontes enviadas pelo usuário, com citações de trechos que permitem verificar a precisão.
Um exemplo prático é enviar três relatórios trimestrais e perguntar: “Segundo as fontes, o que mudou nos custos entre o primeiro e o terceiro trimestre?”. O Google informa que é possível ativar ou desativar fontes para definir de quais a resposta deve partir.
Um exercício simples é enviar o mesmo prompt a duas ferramentas distintas e comparar a clareza, os erros e as fontes citadas.
Verificação: o hábito que complementa o uso
Um estudo da Microsoft Research em parceria com a Carnegie Mellon ouviu 319 profissionais do conhecimento e identificou que maior confiança na IA está associada a menor pensamento crítico. Segundo os pesquisadores, o esforço passa a se concentrar em verificar informações, integrar respostas e supervisionar a tarefa.
Três perguntas ajudam a aplicar essa verificação: os dados batem com a fonte original? O texto é adequado para o público-alvo? Quem é responsável pelo resultado final?
Um experimento publicado na PNAS com quase mil estudantes mostrou que quem usou uma IA aberta e solicitou respostas prontas teve um desempenho 17% menor em uma prova sem a ferramenta. Quem usou uma versão que orientava o raciocínio obteve resultados semelhantes ao grupo de controle.
O que vale lembrar
As recomendações apresentadas são baseadas em guias de boas práticas e não em testes controlados. O desempenho varia conforme a ferramenta e a tarefa. Em comum, as fontes destacam a importância de instruções claras, material de referência, divisão de tarefas em etapas e verificação do resultado antes de utilizá-lo.
