Hoje, o uso de IA no trabalho está se tornando cada vez mais presente e necessário. Vivemos uma fase de adoção gradual e acelerada: primeiro parece novidade, depois vira rotina, como aconteceu com o e-mail. Nascido nos anos 1970, ele hoje é tão natural no ambiente de trabalho que quase ninguém se dá conta que ele não existia a 50 anos atrás e se pergunta "como fazíamos sem e-mail?". A IA generativa deve seguir caminho parecido: integrar-se ao fluxo de trabalho sempre com responsabilidade, conformidade (LGPD) e aprovação humana.

Se eu fossemos aqui ensinar Excel, mostrasse todas as fórmulas, botões e até VBA, mas não ensinasse a coletar, imputar, combinar e trabalhar os dados, de pouco adiantaria, vocês sairiam sem saber usar o Excel de verdade.

Com IA é igual: sem aprender a solicitar corretamente (isto é, especificar bem o pedido), o sistema até produz algo, mas não há garantia de que será bom, útil ou confiável.

É de suma importância entendermos a intuição por trás da palavra token, afinal, é comum a aparição dessa palavra no contexto geral de IA, não só no mundo técnico/científico, mas também nas ferramentas que usamos no dia a dia.

Modelos interpretam e geram texto palavra por palavra.

Esse conceito é válido tanto para gerar uma frase, quanto para gerar um artigo, um relatório, uma conta matemática.

Mas há um detalhe importante nesse processo: os modelos não trabalham exatamente com palavras, e sim com tokens.

Modelos lêem, interpretam e escrevem/geram em tokens, que podem ser palavras inteiras, pedaços de palavras ou até mesmo caracteres isolados. É como eles enxergam nosso mundo, afinal para um máquina nada mais é do que representações matemáticas do mundo e bilhões de contas sendo executadas.

Serviços de IA são cobrados por tokens.

Temperatura é o controle de "criatividade vs. previsibilidade" na geração do modelo.

Na prática, é a temperatura que faz o mesmo prompt retornar saídas quase idênticas (temperatura baixa) ou bem diferentes (temperatura alta).

Nas IAs Generativas de imagem essa configuração é mais presente. Você pede a foto de um pato e vem algo normal ou algo extremamente criativo.

Lembra da janela de contexto? De ser uma barra de carregamento? Múltiplos assuntos no mesmo chat confundem o histórico. Chats muito extensos o modelo começa a esquecer, chats com múltiplos assuntos o modelo começa a mesclar nas suas respostas. Por isso, uma boa prática é um assunto por chat. Em um chat, você pede um resumo da nova regulamentação sobre transporte escolar, em outro uma lista das melhores práticas para campanhas de vacinação, assim separando os temas em conversas diferentes, cada chat mantém a "memória" organizada e o resultado fica muito mais preciso.

Como comentamos anteriormente, nunca aceite output "no escuro".

Até aqui, entendemos o que é um prompt, porque é importante, conceitos fundamentais e boas práticas.

Objetivo: demonstrar que instruções simples/vagas produzem múltiplas interpretações; instruções qualificadas reduzem ambiguidade e alinham resultados (como em prompts bem projetados).

Imagine os modelos de IA generativa como um supergênio de 5 anos: eles possuem um potencial ilimitado e são capazes de criar qualquer coisa que você possa imaginar, mas dependem completamente da clareza e precisão das suas instruções. Para resultados verdadeiramente espetaculares, precisamos ir além do básico.

Modelos ajustam vocabulário, tom e critérios quando recebem um "papel". Por exemplo, "Analista jurídico, médico e programador". Ou seja, você deve identificar qual a função desse modelo, quem ele é e o que ele sabe. É como se você limitasse o modelo em relação a assuntos que não tangenciam essa persona, evitando que o modelo busque por informações não úteis. Mostrar o exemplo da rede neural. Lembre-se de usar critérios claros, não apenas títulos.

É o padrão que adapta a explicação ao interlocutor. O modelo assume uma persona específica (cargo, conhecimentos prévios e necessidades) e ajusta vocabulário, profundidade, exemplos e tom para maximizar compreensão e utilidade. Resultado: mensagens mais claras, relevantes e acionáveis para cada público.

É o padrão em que o modelo conduz uma entrevista com você para descobrir requisitos e reduzir suposições. Ele faz uma pergunta por vez, adapta a próxima com base na sua resposta e para quando os critérios de sucesso estão atendidos. Resultado: pedidos mais claros e entregas alinhadas ao objetivo.

É o padrão que instrui o modelo a pensar em etapas e resolver passo a passo, numerando cada etapa. Isso reduz ambiguidade e ajuda a verificar o raciocínio antes do resultado final.

PACEFRe é um molde de prompt para padronizar pedidos e obter saídas claras, auditáveis e consistentes. Ele organiza o pedido em seis blocos:

Apenas copie e cole o prompt abaixo e veja a mágica acontecer.

O prompt mestre melhora o seu prompt de acordo com as melhores práticas, além de combinar diversas técnicas como a de estrutura e de perguntar ao usuário para esclarecer melhor os requisitos da atividade.

Few-shot com apenas entrada e saída consiste em fornecer ao modelo pares curtos de Entrada → Saída que demonstram formato e tom desejados, sem expor raciocínio, para que ele generalize o padrão ao novo caso.

São exemplos rotulados com uma pontuação que mostram ao modelo o que imitar (alta nota) e o que evitar (baixa nota). A "nota" funciona como uma régua de qualidade: além de ver o formato, o modelo entende critérios que diferenciam um bom de um mau exemplo.

É um padrão de exemplo em que cada few-shot traz SITUAÇÃO → PENSAMENTO → AÇÃO. A ideia aqui é ensinar ao modelo o seu processo de resolução, não o seu "monólogo interno". No bloco PENSAMENTO, descreva princípios, metodologias e regras de decisão que você usa (o seu "checklist mental"), para que o modelo imite o seu estilo de chegar a uma boa resposta.

Necessidade: os secretários recebem relatórios de dezenas de páginas e precisam extrair rapidamente objetivos, resultados, riscos e custos para tomar decisões. A busca manual consome horas e aumenta o risco de perder pontos essenciais. Estatísticas mostram que profissionais gastam até 1,8 h por dia apenas procurando informações.

Necessidade: secretários participam de entrevistas com pouco tempo de preparação. Os sound bites nas reportagens duram apenas 7–9 s, exigindo mensagens claras e memorizáveis. Sem apoio, o planejamento das respostas e a antecipação de perguntas podem levar horas.

Necessidade: para decidir sobre ampliação de programas (por exemplo, saúde), os gestores analisam planilhas complexas. Pesquisas mostram que executivos passam mais de 30 % do tempo em decisões e que esse tempo é frequentemente mal aproveitado.

OBSERVAÇÃO: cuidado com dados sensíveis

Necessidade: secretários frequentemente precisam discursar em eventos oficiais. A oratória é considerada uma habilidade vital para líderes, pois permite comunicar ideias complexas, adaptar a mensagem a públicos diversos e construir confiança. Criar um discurso inspirador demanda tempo e prática.

Necessidade: após reuniões, é preciso registrar decisões e atribuir tarefas. A sobrecarga de reuniões reduz o tempo para tarefas concretas: trabalhadores têm apenas 1h12 min de trabalho focado por dia, e 71 % dos gerentes seniores dizem que reuniões prejudicam a conclusão do trabalho.

Necessidade: em processos de compras ou projetos, os gestores precisam comparar diferentes propostas para tomar decisões justas e rápidas. A literatura sobre compras públicas destaca que os processos tradicionais são complexos, arrastam prazos e consomem recursos escassos. Adoção de acordos cooperativos ou métodos mais ágeis reduz o tempo de avaliação e libera a equipe para outras tarefas.

Necessidade: crises de reputação surgem rapidamente na era digital; a cobertura midiática é difícil de acompanhar e o ciclo de notícias é veloz. A monitorização constante de menções, tom e tendências permite antecipar crises e ajustar a comunicação.

Necessidade: memorandos (policy memos) são amplamente utilizados na administração pública para apresentar fatos, análises e recomendações a colegas e superiores. O guia da John Jay College observa que, no serviço público, a comunicação interna envolve memorandos, relatórios e cartas; esses documentos devem expor fatos, analisar questões e propor soluções de forma clara e concisa. O texto reforça que memorandos devem ser objetivos, diretos e que é essencial manter a clareza e concisão porque o tempo do leitor é valioso. Escrever um bom memorando manualmente exige tempo de pesquisa e organização das ideias.

Necessidade: muitos documentos governamentais são longos, técnicos e difíceis de entender. O Escritório de Gestão de Pessoal dos EUA (OPM) explica que escrita clara e objetiva leva menos tempo para ser lida e compreendida, economiza tempo e dinheiro e melhora a resposta do leitor.​ A lei federal americana exige que as agências escrevam em linguagem simples para o público, e as diretrizes recomendam o uso de palavras comuns, voz ativa e parágrafos curtos. Reescrever documentos complexos manualmente pode demandar horas.