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Competências para o futuro: como dominar a engenharia de prompt

Fonte: Canva

A IA Generativa está mudando o perfil dos empregos e as expectativas das empresas sobre as habilidades das pessoas que lá trabalham, ou que vão ser contratadas no futuro. Saber lidar com a IAGen como "companheira de trabalho" ou copiloto de tarefas, e ser capaz de extrair as melhores respostas ou ideias, passam a ser requisitos nos perfis de cargo das ofertas de emprego em praticamente todas as áreas.

O relatório 2024 IBM’s CEO Study, que entrevistou 3 mil CEOs globais, aponta que, em 2025, 40% planejam contratar pessoas por causa da IA Generativa. E, ainda que 47% concordem que a tecnologia impactará empregos, o número de novos postos de trabalho é promissor. Em média, as empresas planejam aumentar em quase 6% a força de trabalho nos próximos três anos. Mas a prioridade da vaga será para quem souber usar a tecnologia.

Se faltam habilidades no mercado, há grande oportunidade para quem as tem. Quando se trata das pessoas que trabalham na economia do conhecimento (chamados de knowledge workers), para aproveitar ao máximo o potencial da IA Generativa, é crucial ser capaz de traduzir necessidades complexas em instruções claras e precisas (os chamados prompts). Embora entenda e se comunique em linguagem natural, a IAGen é uma assistente que precisa de coaching: quanto mais contexto e detalhes a pergunta tem, mais riqueza e precisão de conteúdo. 

“Devemos encarar a IA como uma pessoa superinteligente. Sua capacidade de processamento pode e deve ser estimulada ao máximo, não apenas buscando simples respostas”, disse Fúlvio Mascara, cientista-chefe da empresa de tecnologia Foursys, ao Jornal Dia Dia, lembrando que a primeira regra é não lidar com a IAGen como se fosse uma plataforma de busca tradicional.

Perceba a diferença:

• Prompt vago: “Escreva sobre economia.”
• Prompt claro e específico: “Escreva um artigo de 500 palavras sobre as tendências econômicas no Brasil em 2024, focando nos setores de tecnologia e energia.”
• Prompt com Contexto: “Com base nos dados de crescimento do PIB nos últimos cinco anos, analise as possíveis tendências econômicas no Brasil em 2024 e como elas podem impactar o setor de tecnologia.”

Como criar prompts eficazes

Para dominar a engenharia de prompts (chamada de prompt engineering), é necessário desenvolver uma combinação de competências, técnicas e experiência prática. Um primeiro passo importante é familiarizar-se com os pontos fortes e fracos do modelo de IA com que irá trabalhar — ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot, Dall-E, Midjourney, Stable Diffusion, entre outros. Isso inclui entender possíveis vieses, alucinações e limitações. A maioria das empresas oferece aos usuários um guia para a melhor utilização dos modelos, conhecido como Prompt Engineering Guide, que descreve técnicas avançadas de prompt.

Dicas práticas para seus prompts:

• Incorpore contexto relevante. Isto ajuda o modelo a compreender os antecedentes e as nuances da tarefa, conduzindo a respostas mais exatas e contextualmente adequadas. Evite a ambiguidade.
• Faça testes iterativos dos seus prompts. Analise as respostas que recebe, modifique os seus prompts e continue a experimentar. Este processo de tentativa e erro é essencial para aperfeiçoar as suas competências.
• Desconfie dos números. Peça explicitamente que a resposta contenha a fonte de onde os dados foram captados. Se usar o Perplexity, as fontes já virão indicadas na resposta.
• Evite alucinações. Quando pedir a análise de relatório, por exemplo, diga claramente que a resposta só deve conter dados que estejam no documento. Acredite, isso funciona.
• Use exemplos: essa técnica é chamada de "one-shot prompting" ou "few-shot-prompting". Funcionam para tarefas que exigem um formato ou contexto específico, ou para tarefas mais complexas que exigem combinar diferentes elementos. Os exemplos servem para orientar a resposta: "Essa é uma descrição de cargo (inclua o exemplo). Escreva uma semelhante para uma posição de Analista de Dados", por exemplo.

Para o seu radar:

• A busca pela excelência em prompts está criando marketplaces em que usuários compartilham ou vendem instruções sofisticadas para tarefas. Um dos mais conhecidos é o PromptBase, que oferece mais de 130 mil alternativas para diferentes modelos de IAGen.
• Empresas de cursos online, como Coursera e Udemy, já oferecem aulas para quem quer aperfeiçoar suas técnicas. A Coursera, uma parceria com a Vanderbilt University, inclui três cursos de especialização sobre o tema.
• Novas técnicas, mais truques. O site Prompt Engineering Guide é um dos mais completos em instruções, desde as mais básicas até as mais sofisticadas, com exemplos e explicações em texto e vídeo.
• Para quem usa ChatGPT: a OpenAI tem um guia completo de prompts com exemplos detalhados que vale conferir.

Sinais de fumaça no horizonte…

• Entrevista: para o cientista James Landay, cofundador do prestigiado instituto Stanford HAI, centrado em pesquisas sobre Inteligência Artificial, não há risco de uma superinteligência de IA exterminar a humanidade.
• Reflorestamento de empregos: uma empresa que troque pessoas pela adoção de IA deveria também ser cobrada por investir em educação e upskilling da IA?
• Estratégia de venture capital: a análise e o deck de slides do relatório "View on the State of the Markets”, do fundo de investimentos Coatue, detalha os quatro vetores de oportunidade da IA. E contesta o risco de bolha.
• Por dados melhores. o relatório "State of Data Analytics", da Salesforce, sinaliza a frustração das lideranças corporativas com a qualidade dos dados. E isso inclui o Brasil.
• Cenários de futuro: já imaginou o que a Inteligência Artificial Geral (AGI) poderia fazer? O IBM Master Inventor, Martin Keen, explora oito cenários em que a AGI poderia revolucionar campos como atendimento ao cliente, saúde, educação, manufatura, serviços financeiros e pesquisa e desenvolvimento.
• Vai faltar matéria-prima: os dados que treinam os modelos de IA estão desaparecendo rapidamente. Muitas das fontes mais importantes da Web restringiram a ação de crawlers, de acordo com um estudo publicado pela Data Provenance Initiative.