Como criar o prompt de IA ideal? Recomendação de ex-designer da Apple viraliza

No último final de semana, uma estrutura de prompt otimizada para inteligência artificial circulou entre grandes nomes do setor, chamando atenção de especialistas e entusiastas. A abordagem, atribuída a Ben Hylak, ex-designer da Apple, ganhou ainda mais destaque após ser compartilhada por Greg Brockman, presidente da OpenAI. O framework propõe um método estruturado para interagir com modelos de IA como o ChatGPT, garantindo respostas mais precisas e relevantes.

A ideia central da estrutura é simples: em vez de apenas solicitar uma informação de forma genérica, o usuário deve dividir o prompt em quatro pilares fundamentais. Dessa forma, a IA recebe um alto nível de contexto, otimizando as respostas e reduzindo a incidência de respostas vagas ou imprecisas.

Os quatro pilares do prompt ideal

1. Defina objetivos claros

A primeira etapa consiste em explicitar exatamente o que se deseja obter da IA. Hylak exemplifica essa abordagem ao buscar trilhas diferentes para explorar com sua namorada nos arredores de São Francisco. Ele descreve seu objetivo de forma concisa:

“Eu quero uma lista com as melhores caminhadas de média/longa distância em um raio de duas horas de São Francisco. Cada caminhada deve proporcionar uma aventura única e diferente, além de ser pouco conhecida.”

A recomendação é formular objetivos com clareza, como se estivesse escrevendo um tweet de até 280 caracteres. Isso impede que o usuário perca o foco ou forneça informações desnecessárias.

2. Como você quer ser respondido?

O segundo passo é definir exatamente o formato da resposta desejada. O modelo de IA não sabe, por padrão, como o usuário prefere receber a informação, a menos que isso seja especificado. No exemplo de Hylak, ele detalha:

“Para cada caminhada, forneça: nome da trilha (como aparece no AllTrails), endereço do ponto de partida e chegada, distância total em quilômetros, tempo de carro de São Francisco até lá, duração da caminhada e seu diferencial. Depois, me entregue os três melhores resultados.”

A recomendação é repetir termos-chave para garantir que a IA compreenda corretamente a demanda. Especificidade é essencial para maximizar a eficiência do chat.

3. Defina alertas e restrições

Modelos de IA podem ocasionalmente gerar informações erradas, conhecidas como “alucinações”. Para minimizar isso, é importante estabelecer alertas e critérios de verificação. No exemplo citado, o usuário reforça:

“Certifique-se de que o nome da trilha está correto, que a trilha efetivamente existe e que sua duração e distância estão informadas com precisão.”

Ao definir limitações claras, o usuário reduz a chance de receber dados incorretos e aprimora a confiabilidade das respostas.

4. Ofereça um contexto detalhado

A última etapa consiste em fornecer o máximo de informações relevantes para que a IA compreenda melhor a solicitação. Hylak exemplifica:

“Minha namorada e eu fazemos muitas trilhas! Já percorremos praticamente todas dentro de São Francisco e queremos sair da cidade. Recentemente fizemos a trilha do Monte Tam e foi muito longa, então buscamos algo diferente. Gostamos de vistas para o mar e boas opções gastronômicas ao fim da caminhada.”

Ao contextualizar a solicitação, o usuário permite que a IA ajuste suas sugestões com maior precisão, tornando a experiência de uso significativamente mais eficiente.

Por que essa estrutura importa?

Muitas pessoas interagem com a IA de maneira superficial, o que resulta em respostas genéricas e pouco úteis. A proposta compartilhada por Brockman demonstra que, com a abordagem correta, os modelos de linguagem podem oferecer insights mais profundos e personalizados.

Além disso, a estrutura de Hylak é altamente adaptável para diferentes contextos, desde pesquisas acadêmicas até tomadas de decisão em negócios e finanças.

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