A qualidade do que a Inteligência Artificial (IA) generativa entrega depende da forma como você pergunta. Entenda o papel da engenharia de prompt nesse processo em uma empresa!

A engenharia de prompt virou uma das habilidades mais importantes para quem quer extrair valor real da IA generativa. Afinal, por mais avançado que seja o modelo, ele só entrega bons resultados quando recebe comandos bem formulados.

Se a instrução é vaga, genérica ou mal estruturada, a resposta da IA também será, e isso vale tanto para um simples chatbot quanto para soluções mais robustas usadas no dia a dia das empresas. Quem domina a arte de conversar com a IA, domina a IA.

Neste conteúdo, você entenderá o que é engenharia de prompt, quais erros comprometem a qualidade das respostas e como aplicar boas práticas para tornar a IA generativa uma aliada estratégica na sua empresa. No final, mostramos como dominar esse processo com segurança, escalabilidade e inteligência de negócio.

O que é engenharia de prompt e por que ela é essencial para o sucesso da IA generativa?

Embora modelos de IA generativa sejam extremamente flexíveis, capazes de “imitar os humanos” na criação de textos, imagens ou outras mídias, eles dependem de instruções detalhadas e bem elaboradas para entregar conteúdo de alta qualidade e relevância.

A engenharia de prompt formula e otimiza comandos (prompts) para sistemas de inteligência artificial generativa, para obter respostas mais relevantes. Em termos simples, um prompt é a instrução em linguagem natural que fornecemos a um modelo de IA (como o ChatGPT ou outros modelos de linguagem) para ele realizar uma tarefa ou gerar um conteúdo.

A engenharia de prompt, portanto, envolve selecionar cuidadosamente as palavras, formatos e contextos nessas instruções, guiando a IA a produzir exatamente o resultado desejado.

A área despontou para tirar o máximo proveito da IA generativa, que hoje revoluciona diversos setores. A qualidade da saída do modelo está diretamente ligada à qualidade da instrução fornecida, prompts claros, contextualizados e específicos levam a respostas muito mais úteis. Por outro lado, sem esse cuidado, a IA interpreta a solicitação de maneira incorreta ou genérica.

Erros comuns na engenharia de prompt que comprometem a IA generativa

Mesmo reconhecendo a importância da engenharia de prompt, é comum cometer erros na formulação de comandos, resultando em respostas decepcionantes: conteúdos vagos, irrelevantes ou simplesmente incorretos em relação ao que se esperava.

Vamos entender como alguns equívocos pioram a interação com modelos de IA.

Instruções ambíguas ou vagas

Prompts formulados de maneira vaga, com múltiplas interpretações possíveis, deixam o modelo sem uma direção clara, levando a respostas imprecisas. Por exemplo, se um banco perguntar “Como podemos melhorar a experiência do cliente?” abre margem para dezenas de interpretações: atendimento, canais digitais, produtos, onboarding, relacionamento, segurança… Sem delimitar o foco (“na etapa de abertura de conta digital”), a IA segue caminhos irrelevantes ou pouco úteis.

Esse problema ocorre porque modelos de linguagem estatísticos tentam “adivinhar” qual resposta o usuário quer, baseados no que foi perguntado. Se a pergunta é aberta ou dúbia, o modelo pode escolher qualquer direção plausível.

Falta de contexto ou detalhes importantes

Prompts sem contexto suficiente ou sem informações essenciais geram respostas genéricas e equivocadas. Nesses casos, a IA não recebe elementos para ancorar sua resposta, resultando frequentemente em algo distante do que o usuário precisava.

Por exemplo, perguntar “Como reduzir falhas na produção?” parece uma boa pergunta, mas carece de contexto: em qual linha? Em qual turno? Que tipo de falha? Sem esses detalhes, a IA traz respostas genéricas que não se aplicam ao seu processo, desde manutenção preditiva até controle de qualidade, isto é, sem profundidade prática.

Prompts muito extensos ou complexos

Também é possível errar pelo excesso. Quando juntamos muitas perguntas ou tarefas em uma única solicitação confusa, o modelo se perde e entrega uma resposta desorganizada ou superficial em todos os aspectos.

Prompts tendenciosos ou direcionados

Um erro menos óbvio, mas importante, é elaborar prompts de maneira tendenciosa, isto é, que já induzem ou pressupõem uma determinada resposta. Esses prompts enviesados limitam a objetividade da IA ou até geram respostas eticamente problemáticas.

Por exemplo, perguntar “Por que tal tecnologia falha em todos os casos?” já parte do pressuposto de que a tecnologia falha em todos os casos e o modelo seguirá essa premissa, possivelmente ignorando fatos contrários.

Essa prática pode ser perigosa, por exemplo, em contexto empresarial, uma pergunta carregada de viés faz a IA gerar recomendações equivocadas porque não foi questionada de forma neutra.

Desconsiderar o público-alvo ou o objetivo da resposta

Uma resposta ótima pode variar muito conforme o público-alvo, o contexto de uso ou o objetivo. Se o prompt não deixa claro esses aspectos, a IA gerará uma resposta genérica que não se adequa bem à necessidade real.

Por exemplo, solicitar “Explique o conceito de blockchain” poderia produzir uma explicação técnica aprofundada demais para um leigo, ou superficial demais para um especialista, depende do que o modelo “imaginar” sobre o leitor.

Não iterar ou aprimorar os prompts

Muitos usuários fazem uma pergunta à IA generativa e, ao não obterem de imediato a resposta ideal, concluem que “o modelo não serve” para aquele fim. No entanto, os melhores resultados costumam emergir de um processo de tentativa e erro bem conduzido, ajustando a pergunta conforme necessário.

Como melhorar a engenharia de prompt na IA generativa?

Vistos os principais erros, surge a questão: como então elaborar prompts que tirem o máximo proveito da IA generativa? A melhoria na engenharia de prompt envolve adotar algumas melhores práticas e técnicas simples, que correspondem em grande parte a poupar ou corrigir os deslizes mencionados. Organizamos essas práticas abaixo!

Use linguagem clara e específica

Prompts que funcionam bem geralmente são unívocos (só permitem uma interpretação) e vão direto ao ponto. Portanto, escreva instruções explicitas, como formato, análise, exemplos, etc. Além disso, use termos neutros e objetivos, evitando inclinar a pergunta para um lado, sugerindo a “resposta certa”.

Forneça contexto e detalhes relevantes

Lembre-se de que o modelo de IA não sabe automaticamente do que você está falando; ele depende 100% do que for escrito no prompt (e de seu conhecimento prévio treinado). Portanto, se algo é importante para a compreensão da pergunta, coloque essa referência.

Não economize nas informações úteis: tudo o que puder definir melhor o contexto e os parâmetros da resposta deve estar no prompt para diminuir a ambiguidade e impedir que o modelo tenha de recorrer somente ao conhecimento geral.

Estruture o prompt e (se necessário) divida tarefas complexas

Um prompt bem organizado orienta o raciocínio da IA de maneira lógica. Para consultas que envolvem múltiplos pontos ou etapas, pode-se estruturar o prompt em itens ou passos.

Além disso, simplifique solicitações muito abrangentes partindo-as em partes menores. Primeiro, peça um diagnóstico geral, depois aprofunde um aspecto específico em outro prompt. Essa abordagem de encadear prompts — conhecida como prompt chaining — muitas vezes resulta em respostas mais acertadas, pois o modelo foca em um subproblema de cada vez.

Defina o tom, estilo ou formato desejado

Aponte como você quer que a informação seja apresentada, especialmente no que tange ao tom e estilo. Modelos de IA conseguem mudar de registro conforme a instrução: podem falar de modo técnico, coloquial, motivacional, crítico, etc., bastando que se indique.

Teste, ajuste e refine continuamente

Mesmo seguindo todas as boas práticas acima, é possível que a primeira resposta da IA não seja exatamente o que você imaginava. Use essa resposta inicial para calibrar o próximo prompt. Essa dinâmica de feedback e ajuste é uma das vantagens da IA generativa: você pode rapidamente tentar variações até atingir o resultado ótimo.

Como a Supero ajuda sua empresa a dominar a engenharia de prompt na implementação de IA generativa

Adotar IA generativa com bons resultados depende de algo essencial: saber conduzir a tecnologia com uma engenharia de prompt bem pensada, e a Supero domina essa prática de ponta a ponta.

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Além da implementação, a Supero cuida da sustentação, garante alta disponibilidade e treina sua equipe para usar os prompts corretamente. Ou seja, sua empresa não depende só da tecnologia, mas sim da capacidade de interagir com ela de forma estratégica.

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Com o modelo Talent as a Service (TaaS), você também tem acesso a talentos prontos para operar e evoluir a solução com você, com alta performance.

Faça a IA trabalhar a favor do seu negócio

Mais do que ter acesso à tecnologia, é preciso saber conduzi-la com precisão, e a engenharia de prompt ajuda a não ter respostas genéricas. Prompts bem estruturados são indispensáveis no que a IA entrega e são eles que definem se a solução será útil ou só mais uma promessa.

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