Inicia-se a era do prompt

(Adobe Stock)

A Editora Casa do Código surpreendeu o mercado ao anunciar que seus três livros mais vendidos em 2024 giram em torno de um mesmo tema: inteligência artificial (IA). Como autor do mais vendido dos três, Engenharia de Prompt para Devs, compartilho algumas reflexões sobre esse fenômeno e o que ele nos diz sobre o presente e, principalmente, sobre o futuro do desenvolvimento de software e dos negócios em geral.

A IA chegou para ficar. É cada vez mais comum ver profissionais das mais diversas áreas – de marketing a desenvolvimento de software, passando pela logística portuária – utilizando ferramentas como ChatGPT, Claude ou Gemini para resolver problemas cotidianos. Entretanto, essa adoção inicial ainda é “amadora” em muitos casos: profissionais utilizam IA no dia a dia, mas sem a devida preparação ou consciência de como extrair o máximo potencial dessas ferramentas. Muitos se decepcionam justamente por falta de conhecimento sobre engenharia de prompt. E por incrível que pareça, a maioria das empresas não investe em versões empresariais dos assistentes e submetem seus profissionais ao uso das versões gratuitas disponíveis, que não oferecem sigilo e são de pior qualidade.

Há grandes corporações investindo pesado em novas arquiteturas de IA, e poucas sobrevivem à competição acirrada – a “bolha” atual está nesses investimentos astronômicos para criar o próximo modelo revolucionário. Enquanto isso, sobra um oceano de oportunidades pouco exploradas para quem faz uso inteligente da IA que já existe, aplicando conceitos de RAG (Retrieval-Augmented Generation), combinando dados especializados a prompts bem construídos. É nessa lacuna que muitas empresas pequenas e médias poderiam prosperar. Falta, porém, conhecimento de como fazer esse “casamento” de IA com dados proprietários para ganhar vantagem competitiva.

As pessoas querem aprender rapidamente como melhorar suas interações pessoais com a IA. Mesmo desenvolvedores experientes se surpreendem quando descobrem que a forma de “conversar” com modelos de linguagem impacta a qualidade das respostas, a profundidade das análises e a automatização de tarefas. Quando percebem que, com poucos ajustes, a ferramenta se torna muito mais eficiente, fica óbvio o motivo de tanta procura.

Outra evidência disso é o terceiro livro mais vendido, Inteligência Artificial e ChatGPT, de Fabrício Carraro, que aborda também a Engenharia de Prompt. Isso confirma que hoje a modelagem de IA não está no centro das atenções de quem quer resultados imediatos – a bola da vez é aprender a orquestrar os modelos que já temos, extraindo deles o que há de melhor.

É inegável que a IA permeia nosso cotidiano. Contudo, usar a inteligência artificial sem o devido direcionamento leva a soluções genéricas que não agregam valor real ao negócio. Muitas empresas no setor portuário, por exemplo, alegam ter projetos de IA, mas poucos mostram resultados práticos em automação de processos, análise preditiva e melhoria de eficiência operacional. Enquanto não houver foco em aplicações concretas e treinamento de equipes, seguiremos nesse dilema: altas expectativas, mas baixa entrega.

Com a previsão de IAs mais autônomas, veremos uma corrida ainda maior de empresas tentando desenvolver (ou alegando desenvolver) seus próprios modelos. Mas a verdade é que só as big techs e algumas gigantes com bolsos fundos podem bancar esse tipo de investimento.

Hoje, temos uma realidade em transformação acelerada, onde as empresas e profissionais buscam entender como se manter relevantes. Minha opinião é que a “febre” da modelagem de grandes modelos tende a ceder, enquanto desponta com força a necessidade de compreender como usar bem esses modelos. E é justamente nessa convergência – uso prático, engenharia de prompt e foco em aplicação real – que reside a melhor forma de aproveitar a era da IA. A tecnologia, afinal, não é um fim em si, mas um meio para criarmos soluções mais eficientes, ágeis e competitivas.

*Engenheiro de computação, sócio-fundador da T2S, professor e pesquisador na Fatec Rubens Lara