Para quem deseja criar um currículo atrativo para o mercado, existem algumas competências que se apresentam como diferenciais quase que imprescindíveis. O domínio de softwares estratégicos, como Excel, ou o conhecimento em idiomas, como o inglês e o espanhol, são exemplos de habilidades desejadas e valorizadas pelas empresas. Dentro desse contexto, um novo conhecimento tem ganhado relevância, ainda que de forma sutil: a chamada engenharia de prompt.

Assim como é essencial formular comandos eficientes nas ferramentas de busca, como Google e Bing, para encontrar a informação desejada, saber interagir de forma eficaz com a inteligência artificial é fundamental para aproveitar ao máximo essas novas tecnologias. É justamente aí que a engenharia de prompt atua, se concentrando no design estratégico das instruções, os chamados “prompts”, com foco em maximizar a assertividade com que os modelos respondem às solicitações dos usuários.

Engenharia de prompt

Dominar essa habilidade pode ser crucial para os brasileiros, especialmente com o crescente interesse da população pela IA Generativa. De acordo com a Boston Consulting Group (BCG), 84% da população brasileira já conhece as aplicações da IA Generativa, como o ChatGPT, superando a média global de 82%.

O gosto do país pela tecnologia foi medido também por uma pesquisa do estúdio Talk Inc, que revelou que 63% da população local já utilizou algum serviço de IA para fins profissionais ou vida pessoal. Deste público, 70% dizem ainda ter começado a fazer uso do recurso há menos de um ano.

Esses números indicam que a IA já se incorporou ao dia a dia dos brasileiros. Por isso, dominar essas ferramentas tornou-se fundamental, especialmente no mercado de trabalho. Se antes essa habilidade era limitada à área da tecnologia, hoje é crucial para praticamente qualquer profissional, pois permite alcançar novos níveis de produtividade e inovação.

Diferentes abordagens

O mais empolgante é que dominar essa nova forma de “linguagem” não exige conhecimentos profundos de programação ou ciência de dados, mas uma compreensão das abordagens para comandos eficazes.

Vamos imaginar a IA como um gênio da lâmpada digital, pronto para atender aos seus desejos. Quem nunca viu alguma piada ou meme que ironiza o fato do personagem mágico entregar um pedido de forma equivocada justamente porque a solicitação não foi tão precisa assim? Com a IA, o mesmo pode acontecer. Neste caso, a engenharia de prompt tem o foco de evitar que isso aconteça, garantindo a capacidade de formular desejos assertivos para que sejam atendidos sem surpresas.

Para isso, é fundamental conhecer algumas das diferentes técnicas que integram o conceito e que contribuem para a compreensão de como as ferramentas funcionam e lidam com os comandos. Neste cenário, os principais métodos são:

Zero-shot prompting

Ideal para tarefas simples e diretas, essa técnica consiste em formular um comando claro e conciso, sem fornecer exemplos prévios à IA. Utilizando novamente a analogia com o gênio, é como pedir “me traga um café”, sem necessariamente explicar que tipo de café você espera tomar.

Few-shot prompting

Quando a tarefa é mais complexa e requer um estilo específico, o método few-shot é ideal para tornar a solução mais eficaz. Esse método consiste em fornecer à IA alguns exemplos que ilustram o tipo de resposta desejada. É como se o usuário mostrasse ao gênio um tipo de café e pedisse algo semelhante.

Chain-of-Thought prompting

Para tarefas que exigem raciocínio lógico e resolução de problemas, a chain-of-thought é a mais indicada. A técnica estimula a IA a “pensar em voz alta”, descrevendo o passo a passo e o raciocínio por trás da construção de sua resposta. É como ensinar o gênio da lâmpada toda a trajetória de preparação até a entrega de um tipo de café, e pedir para ele preparar outro similar.

Least-to-most prompting

Com foco em problemas complexos e extensos, a técnica de least-to-most prompting consiste em dividir a tarefa em etapas menores e progressivas. Nesse processo, a própria IA é utilizada para dividir um pedido inicial em diversas etapas, garantindo uma resposta mais próxima do esperado. É como se a pessoa pedisse ao gênio: “Me prepare um capuccino”. Em vez de atender ao pedido imediatamente, o gênio elaboraria um roteiro com passos intermediários: “Primeiro, devo encontrar os grãos de café. Depois, selecionar os melhores. Em seguida, moer os grãos…” até finalmente chegar à entrega do cappuccino.

Self-consistency

Nesta abordagem, o usuário pede à IA que gere várias soluções para um problema e, em seguida, escolha a mais consistente. O objetivo é garantir que a resposta final seja a mais precisa possível. Usando a analogia com o gênio, seria como pedir: “Prepare o café dez vezes seguindo essa receita. Depois, analise quantos ficaram fiéis à receita. Esses provavelmente serão os resultados corretos”.

Ao dominar as técnicas de engenharia de prompt, você não só otimiza suas interações com a IA, mas também se torna um agente ativo na criação de soluções inovadoras. Pense em como você pode aplicar essas habilidades no seu dia a dia e como elas podem transformar sua relação com a tecnologia. Afinal, o futuro da IA está nas suas mãos – e suas palavras têm o poder de moldá-lo.