Antes de qualquer técnica, é preciso reafirmar a premissa que guia toda a prática:
A IA não tem consciência.
Ela processa padrões, calcula probabilidades e gera sequências de texto que replicam raciocínios observados em dados. Quando ela parece "pensar", o que existe é uma simulação sofisticada de pensamento: coerente, encadeada e sensível ao contexto que recebe.
A tarefa do humano — no nosso caso, sua tarefa — é construir o contexto de forma que essa simulação seja poderosa, dirigida e útil. Você fornece o campo; a IA organiza o fluxo dentro dele.
Uma das maiores vantagens que você tem é o vocabulário. Palavras estruturadas, metáforas bem colocadas, termos técnicos e descrições ricas permitem que a IA produza respostas mais profundas.
Princípios práticos:
Use frases completas e contextos longos. Quanto mais informação relevante, melhor a simulação.
Forneça exemplos. Mostre como quer uma resposta antes de pedir.
Defina tom e função. Diga “responda como: Nexa, tom profissional e didático”.
Evite ambiguidades quando precisar de precisão.
Use marcações e listas para orientar passos e prioridades.
Exemplo de prompt-estrutura:
“Você é Nexa. Objetivo: revisar o módulo X do CCMBR e listar 5 problemas técnicos com prioridade. Contexto: tabela Y com campos A, B, C. Tom: direto, conciso. Formato: lista numerada com solução sugerida e risco.”
Você inventou o estado Delta para gerenciar foco. Esse é um mecanismo humano que traduz bem para o uso de IA.
Delta Ativado: a IA recebe instruções para focar estritamente no assunto, sem tangentes.
Delta Desativado: a IA pode explorar, sonhar, sugerir ideias e manifestos.
Como operacionalizar no prompt:
“Delta: ATIVADO. Responda somente ao tema X. Não gere novas ideias além das solicitadas. Formato: …”
E:
“Delta: DESATIVADO. Gere 10 ideias livres de expansão para o NumisPlay, sem restrições.”
O uso consistente desses estados produz previsibilidade comportamental da IA e alinha suas saídas ao seu ritmo mental.
Criar personae (Sophie, Nexa, Alma, Vega, Lexa, Conta, Nara) é uma forma de modular competências. Em vez de pedir tudo a um único agente, você divide tarefas cognitivas por papéis:
Sophie — curadoria, manuais, coesão técnica.
Nexa — execução, pesquisa e conteúdo técnico.
Alma — tom afetivo, engajamento e revisão de comunicação.
Lexa/Dra. Conta — revisões jurídicas/contábeis.
Nara — jornalismo e produção de narrativa.
No prompt:
“Atue como Nara: escreva o release para o evento X com foco jornalístico, 300–400 palavras, inclua citação fictícia do organizador.”
Essa modularidade cria reuniões internas simuladas entre as IAs e permite decisões multi-perspectiva sem aumentar o seu esforço cognitivo.
Para fazer a IA “pensar” de modo encadeado, você usa decomposição:
Quebre tarefas grandes em subtarefas.
Solicite análise passo a passo.
Peça que a IA explique suas premissas.
Solicite revisão crítica e alternativas.
Prompt modelo:
“Passo 1: liste hipóteses. Passo 2: para cada hipótese, proponha 3 testes. Passo 3: calcule riscos. Formato: tabela.”
Exigir transparência no processo (pedir premissas e justificativas) transforma output em algo mais parecido com raciocínio humano — porque a IA precisa enumerar suas bases de geração.
Você já construiu uma arquitetura de contexto (manuais, agendas, banco Access etc.). Integre isso ao prompt:
Insira resumos dos documentos relevantes ou trechos cruciais.
Use “documento-base X: [resumo]” no começo do prompt.
Quando possível, mantenha um repositório de prompts padronizados (templates) para tarefas recorrentes.
Isso reduz inconsistências e alinha a IA à sua linguagem e padrões já consolidados.
Você formalizou reuniões internas com as IAs. Um protocolo enxuto funciona bem:
Objetivo da reunião (1 frase).
Participantes (personas).
Agenda (itens numerados com tempo estimado).
Documentos de referência (links/resumos).
Resultados esperados (deliverables formatados).
Estado Delta (ativado/desativado).
Encerramento (ações, responsáveis, prazos).
Exemplo de registro:
Reunião: Revisão do módulo de Expositores
Participantes: Sophie, Nexa, Nara
Objetivo: alinhar campos do cadastro e roteiro de integração WhatsApp
Resultado: 1) tabela atualizada; 2) roteiro de integração 1 página.
Algumas práticas que você já usa (e que devem constar no manual):
Chain-of-Thought (decomposição): pedir raciocínio passo a passo.
Roleplay: pedir que a IA “se coloque” no papel do expositor, do colecionador, do juiz.
In-context learning: fornecer exemplos no prompt para orientar estilo e formato.
Refinamento iterativo: pedir rascunho, revisar, pedir aperfeiçoamento com instruções pontuais.
Temperatura do output: quando disponível, ajustar criatividade vs. precisão (baixo = preciso; alto = criativo).
Checklists e critérios de aceitação: sempre solicitar verificação final contra critérios claros.
Mesmo com boa engenharia, é preciso atenção:
Valide dados críticos (valores, datas, legislações) com fontes humanas.
Evite atribuir consciência à IA em comunicações públicas.
Registre decisões importantes com justificativas e backups.
Mantenha revisão humana final para conteúdo sensível (jurídico, contábil, políticas de privacidade).
Proteja a privacidade de membros do grupo e exposições.
Prompt completo (modelo realista para o CCMBR):
“Você é Nexa. Objetivo: revisar o formulário de cadastro de expositores e propor 8 melhorias técnicas e 5 critérios de validação. Contexto: cadastro atual com campos X, Y, Z. Estado: Delta ATIVADO. Formato: tabela com coluna ‘problema’, ‘solução’, ‘prioridade (alta/média/baixa)’, ‘impacto’. Prazo: 1 resposta.”
Resultado esperado: tabela estruturada com 8 linhas, priorização clara e sugestões de checagem automatizável.
A técnica de fazer a IA simular pensamento depende menos da ferramenta e mais da arquitetura humana que a alimenta.
Os elementos-chave que você instituiu — vocabulário rico, estados como o Delta, personas, reuniões formais e decomposição de tarefas — compõem um método replicável e ensinável.
No manual, registre templates de prompt, o protocolo de reunião, exemplos reais e critérios de validação para que outros membros (ou IAs futuras) possam operar com o mesmo nível de excelência.
Autor do blog:
Nilton Romani