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Eu acabei de assistir às 7 horas do curso de prompt engineering do Google e, sem exagero, foi o treinamento mais útil de IA que eu já assisti. Só que eu fiz o que ninguém quer fazer. Eu destilei o curso inteiro e transformei em um mapa prático.
O meu nome é Tainara Shimit e seja muito bem-vindo ao canal Negócios em Mente. Aqui você aprende tudo que precisa sobre inteligência artificial.
Tudo começa entendendo como o modelo realmente pensa. O Google estrutura o curso em torno de cinco princípios fundamentais: tarefa, contexto, referências, avaliação e iteração.
A base de tudo é a tarefa. É simplesmente o que você quer que a IA faça, não o tópico geral, mas o resultado exato que você precisa. Por exemplo, uma tarefa ruim é: "Me ajude a reescrever esse texto." Já uma boa tarefa seria: "Reescreva essa mensagem em um tom profissional para eu enviar aos meus clientes no WhatsApp, informando que o prazo de entrega mudou de três para 5 dias."
Mas aqui é onde o Google vai além. Você pode adicionar dois elementos para fortalecer ainda mais a tarefa. O primeiro é a persona, que é o filtro que você coloca na resposta. Então, quando você define, por exemplo, "atue como um especialista", a IA escolhe palavras, estruturas e argumentos que um especialista usaria. Por exemplo, se você pedir "me ajude com um contrato" é OK, mas tudo muda quando você diz "atue como um advogado especializado em contratos". Assim, a IA vai incluir cláusulas, pontos de risco e linguagem formal. E assim a resposta muda completamente o tom.
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Agora, continuando, o segundo elemento é o formato e esse aqui é o seu maior poupador de tempo. Se você não definir um formato, a IA, por padrão, vai te entregar um bloco de texto genérico. Agora, quando você pede "me devolva em bullet points" ou "envia resposta em formato de bullet points" ou "em tabela", enfim, qualquer outro formato específico, você obriga a IA a organizar o raciocínio antes de te responder. Resultado, você para de receber informações cruas que dão trabalho para arrumar e começa a receber entregáveis prontos para utilizar.
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Agora, assim que a tarefa estiver clara, você precisa adicionar contexto. O contexto é o GPS que vai guiar a IA. Quanto mais contexto você dá, menos a IA precisa inventar, menos chute e mais acerto. A maioria das pessoas ignora completamente o contexto. Elas assumem que a IA vai descobrir sozinha ou que ela vai subentender, mas ela não vai. Não é assim que funciona.
Por exemplo, vamos supor que você queira criar o texto de venda para um aplicativo de finanças. Então, sem contexto, como que ficaria? "Crie o texto de uma landing page para o meu aplicativo de finanças pessoais." E o que você vai receber? Um resultado genérico, que serviria para qualquer aplicativo, que não tem um diferencial. Agora, com o contexto ficaria mais ou menos assim: "Estou lançando um aplicativo de finanças pessoais para pessoas que ganham entre 3.000 e 10.000 reais e sempre chegam no final do mês sem saber para onde o dinheiro foi. O diferencial é que ele categoriza gastos automaticamente via Pix e cartão, cria metas simples, tipo quitar dívidas ou montar reserva de emergência e envia alertas quando a pessoa foge do plano. A landing page é para mobile, então quero frases curtas, diretas e com tom amigável, sem parecer um banco."
Você consegue perceber a diferença gritante entre um prompt e o outro? O contexto aqui, ele faz toda a diferença. Ele mostra para a IA aonde ela deve ir, o que que ela deve fazer. E pronto, agora a IA entende para quem é, qual dor está atacando, qual que é o diferencial real, qual canal, por exemplo, mobile e qual o tom. E aí o texto deixa de ser aquele bonito, porém vazio e vira uma cópia que parece ter sido escrita sob medida. Porque de fato ela foi.
E o curso do Google enfatiza isso repetidamente. A maioria das pessoas ignoram o contexto completamente. Elas assumem que a IA vai descobrir sozinha, mas como eu já te falei, ela não vai.
Agora, para realmente garantir qualidade, você precisa adicionar referências. As referências são exemplos prontos que você entrega para a IA entender na prática o padrão que você quer. Então, em vez de dizer: "Ah, escreva em um tom simpático", você pode colar de duas a três mensagens suas que você escreveu, que você já enviou e gostou, e dizer: "Escreva uma nova mensagem seguindo o mesmo estilo desses exemplos." E você pode fazer isso para qualquer coisa do seu dia a dia: convite, aviso, cobrança, resposta para cliente e etc. E se for rede social é a mesma coisa. Pegue os seus posts que melhor performaram, envie para a IA e peça: "Analise o que esses posts têm em comum: gancho, tamanho, estrutura, linguagem. Depois gere cinco novos posts, mantendo esse mesmo padrão." Ou seja, referência é o jeito mais rápido de transformar "faz algo legal" e "faz exatamente desse jeito".
Inclusive, se você quer sair na frente da maioria e receber as notícias mais importantes de IA, entre no nosso grupo grátis de WhatsApp. E fica tranquilo que lá não tem gente enviando bom dia, são apenas notícias selecionadas manualmente pela nossa equipe. É só apontar a câmera do seu celular para esse QR code que está aparecendo aqui na tela ou clicar no link que está na descrição e no comentário fixado. Lá você também encontra nossos materiais gratuitos como prompts, planilhas, cursos e ferramentas que recomendamos com descontos e bônus. Então dá uma olhadinha.
Agora, depois de receber uma resposta, a gente avança então para avaliação. Isso significa checar se o resultado realmente atingiu o objetivo. Parece básico, né? Mas é aqui que a grande maioria das pessoas falham. Elas passam o olho no texto, aceitam o "Ah, está bom o suficiente"? E seguem em frente. O Google ensina uma avaliação sistemática. Então, verificar ativamente se o resultado corresponde à tarefa, atinge o tom certo e se baseia em dados precisos, senão você corrige.
E isso nos leva à fase final, que é iterar. Então, por exemplo, vamos supor que você esteja organizando uma viagem. Qual que seria um prompt ruim ou confuso? "Me ajude a organizar a viagem do fim de semana com roteiro, horários, orçamento, o que levar, onde comer e ainda um plano B se chover." É muito melhor você utilizar um prompt dividido, então seguindo exatamente essa ordem que eu coloquei: "Primeiro, monte um roteiro para um fim de semana em Florianópolis. Dois, considere que eu gosto de lugares ao ar livre. Três, inclua um orçamento aproximado. Quatro, liste o que levar. Cinco. Crie um plano B caso chova." Veja que passa as mesmas informações do primeiro prompt, só que a forma como foi escrita no primeiro ficou confusa. Já nesse segundo, e você vai enviar todos esses tópicos em uma única mensagem, ficou muito mais estruturado. É a mesma informação, só que com uma estrutura que a IA consegue seguir sem tropeçar.
Agora, se a abordagem falhar, você pode tentar utilizar um outro ângulo, que é o que chamamos de tarefas análogas. Então, por exemplo, se você digitar "escreve uma proposta de negócio", gerar resultados secos e chatos, você pode mudar o foco. Então, você poderia solicitar: "Escreva um argumento persuasivo para uma parceria entre uma empresa de skincare e uma influenciadora de moda." Você está mudando o modelo mental que a IA utiliza, o que geralmente traz um resultado muito melhor. É, você tá pedindo a mesma coisa, só que aqui você adicionou um contexto e mudou o foco. Então, ao invés de pedir só "escreve uma proposta de negócio", a gente pediu para escrever um argumento persuasivo e explicou para quê. Ali em cima a gente também explicaria, tá, pessoal? Não tem essa parte cortada, mas você viu que a gente só mudou a forma de escrever a tarefa que ela precisa executar.
E por fim, você pode adicionar restrições. As restrições forçam a criatividade. Se você pedir ideias de vídeo e receber respostas genéricas, você pode restringir os requisitos. Por exemplo, diga que o vídeo deve ter menos de 90 segundos, focar em uma única dica principal e começar com uma pergunta. Agora você forçou a IA a trabalhar dentro de uma caixa, tornando as ideias específicas em vez de amplas.
Agora eu quero te mostrar algo que o curso ensinou, que é uma estratégia realmente muito boa, que são os prompts multimodais. É aqui que modelos como o Gemini se destacam, pois além de ter texto, eles também processam imagem, áudio e vídeo nativamente. Digamos que você esteja redesenhando um site e precise de um feedback. Então, ao invés de perder tempo descrevendo um layout em palavras, faça o upload de um print. E realmente faça, porque você vai ver que o resultado final é completamente diferente. E aí, junto com um print você pode adicionar o comando. Por exemplo: "Analise o design desta página inicial. Identifique três áreas específicas onde a atenção do usuário pode cair e sugira melhorias." Veja que é muito melhor do que você falar: "Ah, eu tenho um site onde eu vendo bolsas rosas, mas eu não estou recebendo muito tráfego. O que que eu posso mudar no meu site?" Não, é muito melhor você adicionar um print do seu site, porque ele consegue ver e realmente fornecer um feedback útil. Então você substitui descrições vagas por referências visuais ou sonoras de alta fidelidade.
Aí inclusive eu fiz essa apresentação aqui no Gamma. Eu fiz um super roteiro completo com o meu resumo do curso. Depois eu enviei pro Gamma e ele rapidamente criou esses slides. Então eu selecionei só o layout, mas eu posso deixar também automático para ele escolher. E ele já criou tudo, sem adicionar nada do que eu tinha no meu roteiro. Então ele foi fiel e ainda resumiu de uma forma concisa para ficar melhor aqui pra apresentação. E assim, economizou muito tempo, porque fazer isso manualmente, você sabe, demora pelo menos uma hora ou mais. Então, aproveita para você testar. O link vai estar aqui na descrição e no comentário fixado.
Bom, mas vamos lá. A gente precisa conversar sobre o elefante na sala. Mesmo os melhores modelos atuais sofrem de duas grandes falhas estruturais. A primeira delas é a alucinação. A IA pode ser uma mentirosa muito confiante, então ela inventa informações que parecem autoritárias, mas que na verdade são falsas. E a segunda são os vieses. Como os modelos aprendem com a internet aberta, eles absorvem preconceitos humanos de gênero, raciais e culturais.
E a solução do Google é o conceito de humano no controle, ou seja, você é a rede de segurança, você é o responsável pelo resultado final. Então aqui uma regra de ouro: como você é o responsável, sempre desconfie do que parece certeza. Então não trate a IA como uma verdade pura, porque como eu te falei, a IA é uma ótima mentirosa também. Segundo, confirme números, datas e termos. Verifique informações factuais antes de você utilizar e também questione as suposições. Trate como um estagiário muito rápido. Ele ajuda, mas você precisa conferir.
Agora eu quero te mostrar um exemplo bem prático do dia a dia de como você pode aplicar o que esse curso ensina. Então, vamos supor que você recebe sempre as mesmas perguntas no seu WhatsApp. Ah, qual que é o valor? Tem horário? Como funciona pagamento? Onde fica? Em vez de você responder tudo do zero todas as vezes, você pode criar um prompt e só preencher o que muda. Por exemplo: "Você é meu atendente comercial. Respondo a mensagem do cliente no WhatsApp de forma curta e simpática. Contexto: eu vendo [produto ou serviço]. Meu preço começa em [valor]. Eu tenho horários [horários]. Aceito [formas de pagamento] e o meu endereço é [endereço]. Objetivo: esclarecer dúvidas e sugerir o próximo passo. Por exemplo, agendar ou enviar o link. Regras: No máximo seis linhas sem linguagem robótica. Terminem com uma pergunta."
Esse prompt, gente, leva 2 minutos para montar, só que toda vez que alguém pergunta, você economiza 10 a 15 minutos e mantém um atendimento consistente. E o curso do Google está cheio de cenários assim. Mas essas são tarefas simples, de um único passo.
Agora, para extrair o máximo da IA, você pode aplicar uma técnica chamada encadeamento de prompt, que é basicamente transformar um pedido grande em uma sequência de etapas onde o resultado de um prompt é o início do próximo. Por exemplo, organizar uma festa. Primeiro peça "10 ideias de temas fáceis e baratos" em uma conversa ali, né, com ele, em um chat, uma mensagem. Depois que ele enviar a resposta, aí você pede para ele "refinar as melhores com paleta de cores, decoração e brincadeiras". E aí por fim você vai pedir para ele "montar o plano completo: lista de compras, cardápio, cronograma e convite pronto". Então é uma sequência de mensagens que você vai enviando, onde você pede uma coisa por vez ao invés de pedir tudo uma vez só. Esse encadeamento funciona porque você guia passo a passo. Assim você reduz suposições e constrói complexidade em camadas, chegando em um resultado pronto para usar.
Agora nós vamos subir de nível novamente. Às vezes você precisa de uma lógica profunda e é aqui que entra a cadeia de pensamento ou chain of thought. Então, quando você precisar de uma lógica profunda, você vai pedir que a IA explique seu raciocínio passo a passo. Em vez de apenas receber a resposta final, você faz a IA mostrar os cálculos. Por exemplo: "Estou em dúvida entre três títulos para o meu vídeo no YouTube. Analise cada um passo a passo, considerando clareza, curiosidade, promessa, risco de clickbait e potencial de CTR. Depois, escolha o melhor e explique o porquê." A IA não só aponta um título, ela mostra a lógica por trás da decisão e te ajuda a entender o que melhorar.
Tá, mas e se não tiver uma única resposta correta? Aí você pode utilizar a árvore de pensamentos. Essa técnica explora múltiplos caminhos de raciocínio ao mesmo tempo e é perfeita para decisões estratégicas. Por exemplo: "Gere três abordagens completamente diferentes para o meu vídeo no YouTube. Uma focada em velocidade, promessa de resultado rápido. Uma focada em educação, explica o método passo a passo, e uma focada em personalização adaptada para perfis diferentes. Para cada abordagem, descreva como seria a experiência do espectador nos primeiros 60 segundos e aponte possíveis pontos de desistência com sugestões de como evitar." Então aqui você não segue um caminho único, você explora ramificações e escolhe a que tem mais chance de performar.
Tá bom? Agora chegamos em um ponto alto do curso, que são os agentes de IA. O Google dedica um módulo inteiro do curso só sobre isso. Um agente de IA é uma persona especializada, projetada para tarefas específicas de alto valor. O Google ensina a construir dois tipos poderosos.
O primeiro é o agente de simulação. Então é um parceiro de treino que simula situações reais para você praticar sem pressão. Por exemplo, "Estrategista de YouTube que analisa sua abertura e trabalha em ciclos de melhoria." Então, por exemplo, se você cria conteúdos no YouTube e quer aumentar a sua retenção, você pode dizer: "Aja como estrategista de YouTube, especialista em retenção e CTR. Eu vou te enviar a abertura do meu roteiro e você deve analisar como um espectador real. Aponte onde eu perderia a atenção. Sugira três alternativas de hook e faça perguntas para preencher lacunas. Depois, reescreva e revise de novo. Trabalhe em ciclos até eu dizer que a sessão está encerrada."
Já o segundo tipo é um agente de feedback especialista. Pense nele como um consultor pessoal que critica, sugere melhorias e reescreve com base em princípios de especialista. Por exemplo: "Você é um especialista em vendas com 15 anos de experiência. Vou te mandar meu modelo de e-mail e você deve criticar a eficiência do assunto, clareza de valor e fraquezas na chamada para ação (CTA). Seja brutalmente honesto." Assim, a IA vai criticar, sugerir melhorias e reescrever o texto com base em princípios de especialistas.
O melhor é que o Google fornece um roteiro simples para criar esses agentes. Então, primeiro de tudo, você vai definir a persona, quem é o especialista. Depois, forneça o contexto. Qual é a situação específica? Em seguida, defina a interação, como que será o diálogo. E por fim, estabeleça o parada, ou seja, quando que ele deve encerrar a sessão. Igual o exemplo que eu te falei, que ele deve parar quando eu falar que a sessão está encerrada, senão ele deve continuar fazendo aquilo repetidamente. Então, eu reviso, dou meu feedback, ele vai enviando novos e assim, pronto, você tem uma ferramenta personalizada para as suas necessidades específicas.
E isso nos leva à tática final, que sinceramente é a minha preferida desse curso todo, que é o metaprompting. Então, se você travar, você pode usar a IA para melhorar os seus próprios prompts. Então, a IA se torna sua copilota. Basicamente, você vai pedir para a IA melhorar o seu prompt. Então, você pode usar alguns comandos como esses: "Como posso tornar esse prompt específico?" Ou "Que contexto estou esquecendo para obter um resultado melhor?" Ou então "Sugira três variações desse prompt que possam gerar resultados mais precisos."
E é isso. Esse é o resumo do curso de 7 horas do Google em um guia prático. Então assim, lembre-se do fluxo: defina a tarefa, estabeleça o contexto, forneça referências, avalie e itere. Esse loop é a diferença de quem reclama que a IA é porque a IA não funciona e de quem realmente consegue economizar horas de trabalho com essa tecnologia. Então, tente isso da próxima vez que você abrir o ChatGPT, Claude, Gemini, entre outras. Comece a construir o seu prompt por camadas.
Mas quando se trata de utilizar inteligência artificial, tem outras coisas que é muito importante que você precisa saber, além de ser só o prompt. E eu te ensinei aqui as principais habilidades de IA que vão te levar de iniciante para profissional.