Conheça cinco técnicas de prompt engineering para gestores e aprenda a criar comandos mais precisos para obter melhores resultados com IA generativa.
Em resumo:
Veja mais informações a seguir!
A inteligência artificial generativa pode ajudar gestores a elaborar relatórios, analisar riscos, comparar alternativas e tomar decisões estratégicas. No entanto, a qualidade dessas entregas depende, em grande parte, da maneira como as instruções são formuladas.
Um problema recorrente no uso dessas ferramentas é a criação de prompts vagos. Quando o gestor solicita, por exemplo, apenas um relatório de andamento de projeto, sem fornecer informações adicionais, a IA tende a produzir respostas genéricas, que exigem muitas correções.
É nesse contexto que entra o prompt engineering, habilidade de elaborar instruções para que modelos de inteligência artificial entreguem respostas mais precisas, relevantes e adequadas a cada necessidade.
Não é necessário ter conhecimentos avançados de programação para desenvolver essa competência. O principal é compreender como fornecer contexto, definir objetivos e orientar o formato das respostas.
A seguir, conheça cinco técnicas de prompt engineering que podem melhorar o uso da IA generativa na rotina de gestão.
Sua gestão de projetos está pronta para a inteligência artificial?
Um dos erros mais comuns na criação de prompts é não especificar o que se espera da inteligência artificial.
Uma instrução como “escreva um relatório de status do projeto” deixa muitas informações em aberto. O modelo não sabe qual é o público do documento, quais dados devem ser considerados nem como organizar o conteúdo.
Para evitar esse problema, uma estratégia é estruturar o prompt em quatro elementos:
1. Papel: indique qual especialidade ou perspectiva o modelo deve assumir.
Exemplo: “Você é um gerente de projetos sênior com 15 anos de experiência em projetos de transformação digital para o setor financeiro.”
2. Contexto: apresente as informações necessárias para a execução da tarefa.
Exemplo: “O projeto está no terceiro mês de execução. O cronograma apresenta um atraso de dez dias, enquanto os custos permanecem dentro do orçamento. O risco de integração com o sistema legado foi classificado como alto na última semana.”
3. Tarefa: explique exatamente o que a IA deve produzir.
Exemplo: “Elabore um relatório semanal de status do projeto para apresentação ao patrocinador.”
4. Formato: determine como a resposta deve ser organizada.
Exemplo: “Divida o relatório em três seções: status geral, principais desvios com suas causas e ações corretivas, e decisões que precisam ser tomadas pelo patrocinador.”
Ao reunir esses quatro elementos, o gestor oferece parâmetros mais claros para a inteligência artificial. Isso reduz a necessidade de ajustes e aumenta a possibilidade de obter uma resposta adequada desde a primeira tentativa.
A técnica chain-of-thought, ou cadeia de pensamento, está relacionada à orientação de modelos de IA para lidar com problemas que exigem diferentes etapas de raciocínio.
Ela pode ser útil em atividades como:
Na prática, o gestor pode solicitar que a ferramenta organize a análise em etapas, apresentando os critérios considerados e as justificativas para suas recomendações.
Exemplo de prompt:
“Analise o seguinte cenário de risco do projeto e organize sua avaliação em etapas antes de recomendar uma resposta: [descrição do risco].
Essa abordagem ajuda a tornar a resposta mais estruturada e facilita a revisão das premissas utilizadas pela ferramenta.
Vale lembrar que uma análise organizada não garante que o raciocínio ou a conclusão estejam corretos. O gestor ainda precisa verificar os dados, questionar as premissas e validar as recomendações.
Quando o objetivo é obter respostas que sigam um modelo específico, explicar todas as características desejadas pode ser trabalhoso.
Uma alternativa é utilizar a técnica few-shot learning, que consiste em fornecer alguns exemplos para orientar a geração de novas respostas.
Em vez de descrever detalhadamente o estilo, a estrutura e o nível de profundidade esperados, o gestor apresenta um exemplo de referência.
Essa técnica pode ser aplicada em tarefas como:
Exemplo de prompt:
“Este é um exemplo de ata de reunião utilizado pela empresa: [inserir exemplo].
Com base nesse modelo, elabore uma nova ata a partir das anotações a seguir: [inserir anotações].
Mantenha a mesma estrutura, o nível de detalhamento e o tom profissional do documento de referência.”
Ao receber exemplos, a IA consegue identificar padrões de organização, linguagem e apresentação. Dessa forma, o gestor pode padronizar entregas sem precisar repetir todas as orientações em cada solicitação.
Suas equipes executam atividades ou geram valor estratégico?
O outside view, ou perspectiva externa, é uma abordagem que busca avaliar uma situação considerando experiências e resultados de casos semelhantes.
No contexto da gestão, isso significa não limitar a análise às informações disponíveis sobre um projeto específico. O gestor também pode solicitar que a inteligência artificial considere padrões históricos, referências do setor e problemas recorrentes em iniciativas semelhantes.
A técnica é especialmente útil durante o planejamento de projetos, a avaliação de investimentos e a identificação de riscos.
Exemplo de prompt:
“Estou planejando um projeto de implementação de ERP em uma empresa de médio porte do setor de manufatura.
Com base em referências históricas de projetos semelhantes, identifique:
A proposta é utilizar referências externas para identificar riscos que poderiam passar despercebidos em uma análise restrita ao projeto.
Entretanto, é importante solicitar fontes verificáveis e conferir os dados apresentados. A IA pode produzir informações imprecisas ou generalizar resultados de estudos que não representam o contexto da empresa.
Outra maneira de melhorar o uso da inteligência artificial na gestão é utilizá-la como uma ferramenta de questionamento.
Em vez de solicitar apenas uma recomendação favorável à sua ideia, o gestor pode orientar o modelo a assumir a perspectiva de um especialista que precisa identificar falhas, riscos e argumentos contrários à decisão.
Essa abordagem ajuda a reduzir vieses de confirmação e ampliar a avaliação de alternativas.
Exemplo de prompt:
“Estou considerando cancelar o projeto X pelos seguintes motivos: [apresente os motivos].
Adote a perspectiva de um conselheiro de estratégia experiente e questione minha decisão.
Apresente:
O objetivo é utilizar a IA para explorar perspectivas diferentes e identificar possíveis pontos cegos antes de tomar uma decisão.
A técnica não substitui a avaliação de especialistas ou a análise dos responsáveis pelo projeto. Ela funciona como um recurso adicional para testar argumentos e ampliar o processo decisório.
Por que algumas ideias nunca se transformam em projetos reais?
As cinco técnicas apresentadas têm um princípio em comum: a qualidade das respostas depende da clareza e da especificidade das instruções fornecidas ao modelo.
Modelos de linguagem generativa produzem respostas a partir dos padrões identificados nos dados e das informações presentes no contexto da solicitação. Por isso, prompts vagos tendem a gerar resultados genéricos, enquanto instruções bem estruturadas ajudam a direcionar a ferramenta.
Para gestores, desenvolver essa habilidade pode trazer benefícios em diferentes atividades, como:
No entanto, o prompt engineering não substitui o conhecimento técnico nem o julgamento profissional. A inteligência artificial pode acelerar a produção de uma primeira versão, mas cabe ao gestor verificar informações, avaliar recomendações e decidir quais ações fazem sentido para a organização.
O principal ganho está em direcionar o esforço intelectual para atividades que exigem análise crítica, experiência e tomada de decisão, utilizando a IA como ferramenta de apoio.
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Mario H. Trentim é membro do Board of Directors do PMI, Reitor da Allevo Tech / Qeevo Group, doutorando do ITA e autor de 13 livros sobre gestão e execução estratégica.
Atua como conselheiro e conector estratégico em organizações em transformação.
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