Parte 01 - O manual de experiência e IA - Prompting recursivo: o processo que torna as saídas de IA (e você) mais inteligentes

Aprenda a pensar com IA, não apenas por meio dela — e melhore sua produtividade e suas habilidades ao longo do caminho.

Daria Cupareanu

Costumamos dizer que a vida é sobre a jornada, não sobre o destino. Que o processo importa mais do que o resultado.

Mas com a IA, preferimos pular direto para a saída, pulando a parte difícil onde o entendimento real é construído.

E não é surpresa. Vivemos em um mundo obcecado por resultados. Medimos o sucesso pelo que é entregue, pelo que viraliza, pelo que gera resultados. Então, quando falamos de IA, somos atraídos pelo que ela pode fazer: escrever o blog, gerar os slides, redigir a proposta.

Quando nos fixamos na produção, perdemos a parte que realmente nos torna melhores, a parte em que lutamos com ideias, tomamos decisões e aprendemos algo útil que podemos levar conosco.

Então a questão é: como podemos trabalhar com IA de uma forma que não apenas realize a tarefa, mas também nos torne melhores nela?

É sobre isso que vamos falar

Por que a maioria das pessoas que usam IA hoje estão presas em um ciclo superficial

A técnica de estímulo que transforma a IA em seu treinador de pensamento, não apenas em seu robô de tarefas

Exemplos reais que mostram como essa abordagem aumenta de 3 a 5 vezes a qualidade dos seus resultados

Uma estrutura passo a passo que você pode aplicar a qualquer domínio ou tarefa, para obter melhores resultados e ficar mais inteligente no processo de trabalho com IA

A mudança de mentalidade que ajuda você a aprender mais rápido, pensar melhor e obter uma vantagem real em um mundo onde a IA está cada vez melhor

Todo mundo usa IA. Poucos sabem como.

A adoção da IA ​​disparou. Um estudo global recente da Universidade de Melbourne e da KPMG entrevistou mais de 48.000 pessoas em 47 países e descobriu que 66% das pessoas usam IA intencional e regularmente para tarefas pessoais, profissionais ou de estudo.

No trabalho, a era do trabalho assistido por IA não está chegando. Ela já chegou: 75% dos trabalhadores globais do conhecimento agora usam ferramentas de IA generativa em suas rotinas diárias.

Mas aqui está a verdade desconfortável enterrada nos mesmos dados : 61% dos usuários não têm nenhum treinamento em IA, 48% dizem que não entendem como a IA funciona ou quando ela está sendo usada, mas 60% ainda acreditam que podem usá-la de forma eficaz.

Essa dissonância cognitiva cria algo chamado de " ilusão de competência ". A IA parece intuitiva, mas essa facilidade cria uma falsa confiança e, com ela, descuido.

E as consequências já estão aparecendo. Dois terços dos funcionários confiam nos resultados da IA ​​sem verificá-los. Mais da metade já cometeu erros no trabalho por causa disso.

As pessoas não são preguiçosas. Elas simplesmente não aprenderam a pensar com a IA, apenas a pedir algo a ela.

O atalho que está custando caro para você

Digite uma solicitação, obtenha um resultado e siga em frente.

Parece eficiente no início. Você recebe algo em troca instantaneamente, o atrito desaparece e não há necessidade de pensar demais.

Mas, com o tempo, esse modo padrão te treina a pensar menos . E, eventualmente, você se vê preso, porque, embora a IA lhe dê uma resposta, raramente ela lhe dá uma resposta excelente.

É aí que as pessoas começam a se sentir decepcionadas. Os resultados são genéricos, superficiais ou parecem algo que você já viu centenas de vezes.

E é frustrante, porque você esperava algo melhor.

Por que melhores prompts não são suficientes

Você provavelmente presume que o problema é com a IA. Ou acha que só precisa escrever um prompt melhor. É o que todo mundo diz, certo? "Para obter bons resultados com a IA, você precisa escrever um bom prompt." E é verdade. Eu sou um dos que diz isso.

Mas pelo que tenho visto, grandes resultados vêm de três coisas trabalhando juntas:

1. A experiência que você traz: o conhecimento e a compreensão da tarefa em questão, para que você possa orientar a IA de forma eficaz.

2. As técnicas de orientação que você usa: como você estrutura, instrui e guia a IA.

3. Seu contexto pessoal : algo que você nunca deve deixar de fora se quiser resultados que realmente façam sentido para você, não apenas no geral.

Quando você tem todos os três, os resultados podem ser excepcionais.

Mas, na maioria das vezes, não. Principalmente na primeira. Nem sempre você tem a expertise necessária para enquadrar o problema com clareza, para saber o que significa "bom" ou para dizer se a IA realmente fez um bom trabalho.

E quando isso acontece, você tem duas opções: gastar uma hora pesquisando só para entender a tarefa bem o suficiente para criar um prompt decente, ou se contentar com o que a IA lhe der e seguir em frente.

Como obtive ótimos resultados sem ser um especialista

Foi exatamente isso que aconteceu comigo com SEO. Eu sei que importa. Entendo o básico. Mas não sou especialista em SEO e, quando precisei do GPT para me ajudar a escrever títulos de artigos otimizados, percebi que a familiaridade básica não era suficiente. Eu não conseguia diferenciar sugestões boas de ruins, além do instinto.

Em teoria, eu precisaria pesquisar estruturas de SEO, estudar exemplos de alto desempenho e talvez até testar algumas opções antes de conseguir escrever um bom prompt.

Mas eu não queria fazer tudo isso. Eu só queria que a IA me ajudasse com a tarefa que tinha pela frente, sem transformá-la em um projeto de pesquisa.

Então fiz outra coisa.

Usei a IA para dividir a tarefa. Fiz perguntas a ela. Exploramos as melhores práticas de SEO juntos, analisamos exemplos e aprimoramos nossa compreensão à medida que avançávamos. Só depois disso pedi ajuda para escrever o título.

O resultado não foi apenas uma saída melhor, mas também uma entrada melhor. Criamos o "prompt" juntos, simplesmente conversando sobre o assunto, e o resultado final refletiu isso.

Com o tempo, isso se tornou um hábito. Comecei a usar essa abordagem de vai e vem instintivamente para qualquer tarefa que eu não entendesse completamente, porque percebi que isso não só me ajudava a aprender sobre o tópico e a orientar melhor a IA. Também ajudava a IA.

Isso permitiu que a empresa se concentrasse nos padrões certos, apresentasse as melhores práticas já conhecidas e considerasse ângulos mais relevantes. O resultado não foi apenas um pouco melhor, mas sim em um nível diferente.

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Entre no prompt recursivo: seu criador de expertise com tecnologia de IA

O prompt recursivo não é apenas um truque pessoal. É uma habilidade que falta a milhões de pessoas que usam IA todos os dias no trabalho sem perceber que a estão usando de forma errada.

Isso inverte todo o roteiro. Em vez de pedir à IA para realizar tarefas que você não entende, você usa a IA para construir o entendimento necessário e, em seguida, orientá-la para executar em um nível mais alto.

É um processo de duas fases:

Fase 1: Desenvolver expertise por meio de perguntas estratégicas

Fase 2: Aplicar essa expertise para obter resultados excepcionais

A mágica acontece na iteração. Cada pergunta se baseia na resposta anterior. Cada resposta fornece mais contexto para fazer perguntas melhores. Quando estiver pronto para atribuir a tarefa em si, você essencialmente deu à IA uma aula magistral sobre o que está tentando alcançar.

Exemplos reais: prompting recursivo em ação

Deixe-me mostrar como isso acontece na prática, usando alguns exemplos.

Exemplo 1: otimização de título de SEO

A abordagem típica: "Dê-me 10 títulos otimizados para SEO para meu artigo"

A abordagem recursiva: comece com perguntas que construam conhecimento fundamental:

• O que é SEO?

• Quais são os principais elementos de um ótimo título de artigo de SEO?

• Como você garante que o título do seu artigo seja escolhido pelos mecanismos de busca?

• Quais são os principais fatores que os mecanismos de busca usam para classificar o conteúdo?

• Existem modelos ou fórmulas que funcionam sempre bem para títulos de SEO?

E não parei por aí. Compartilhei o contexto principal sobre a minha newsletter, quem é o meu público e qual era o meu objetivo. Depois, fiz perguntas complementares para me aprofundar mais com base nessas respostas e nas necessidades específicas do meu público.

Quando solicitei 30 variações de título, já tínhamos construído um entendimento comum da tarefa. O ChatGPT não estava apenas chutando. Ele tinha a estratégia, o contexto e a intenção de entregar resultados de alta qualidade.

Aqui está o prompt final que usei depois de construir a base:

Com base nas práticas recomendadas de SEO e títulos que você compartilhou sobre como escrever títulos que ranqueiam bem e prendem a atenção dos leitores, por favor, me dê 30 opções alternativas de títulos que sigam esses princípios para este artigo que escrevi:

“artigo“

Exemplo 2: DM de divulgação fria de alta conversão

A abordagem típica: "Escreva-me uma mensagem no LinkedIn para vender meu produto".

A abordagem recursiva: desenvolva primeiro a expertise:

• O que torna uma mensagem de divulgação fria eficaz?

• Quais são os principais componentes de uma mensagem de divulgação fria de alto desempenho no LinkedIn?

• Como as melhores mensagens frias geram confiança e curiosidade sem parecerem comerciais?

• Como o contato direto deve ser diferenciado com base na função do destinatário?

• Que sinais ou pontos de dados devo procurar para criar uma divulgação contextualmente relevante?

• Quais são os tipos mais eficazes de abertura para mensagens frias?

• Como devo estruturar meu CTA para que ele pareça de baixo atrito e fácil de dizer sim?

• Existem truques de formatação que melhoram a legibilidade em mensagens frias do LinkedIn (por exemplo, espaçamento entre frases, negrito, quebras de linha)?

• Qual é a duração e a estrutura ideais para mensagens diretas no LinkedIn?

• Quais são as diferenças entre a abordagem fria que agenda reuniões e a abordagem que vende um produto diretamente?

• Qual é a sequência de acompanhamento ideal se alguém não responder à minha primeira mensagem?

Então aplique com contexto:

Exemplo 2: DM de divulgação fria de alta conversão

A abordagem típica: "Escreva-me uma mensagem no LinkedIn para vender meu produto".

A abordagem recursiva: desenvolver primeiro a expertise:

O que torna uma mensagem de divulgação fria eficaz?

Quais são os principais componentes de uma mensagem de divulgação fria de alto desempenho no LinkedIn?

Como as melhores mensagens frias geram confiança e curiosidade sem parecerem comerciais?

Como o contato direto deve ser diferenciado com base na função do destinatário?

Que sinais ou pontos de dados devo procurar para criar uma divulgação contextualmente relevante?

Quais são os tipos mais eficazes de abertura para mensagens frias?

Como devo estruturar meu CTA para que ele pareça de baixo atrito e fácil de dizer sim?

Existem truques de formatação que melhoram a legibilidade em mensagens frias do LinkedIn (por exemplo, espaçamento entre frases, negrito, quebras de linha)?

Qual é a duração e a estrutura ideal para mensagens diretas no LinkedIn?

Quais são as diferenças entre a abordagem fria que agenda reuniões e a abordagem que vende um produto diretamente?

Qual é a sequência de acompanhamento ideal se alguém não responder à minha primeira mensagem?

Então aplique com contexto:

Usando esses princípios, ajude-me a escrever uma sequência de contato frio para um produto que estou desenvolvendo.

Quero entrar em contato com gerentes de vendas, diretores comerciais, diretores de vendas e até mesmo CEOs — pessoas que gerenciam muitos representantes de vendas e gerentes de contas, especialmente os juniores. A ideia é ver se eles estão tendo dificuldades para contratar as pessoas certas e garantir que essas pessoas realmente tenham as habilidades de negociação necessárias para ter sucesso em suas empresas.

Estou desenvolvendo uma solução com tecnologia de IA que os ajuda a avaliar as habilidades de vendas por meio de simulações de role-play e cenários realistas que correspondem ao nicho e ao contexto de vendas de suas empresas. Ela mostra como alguém lida com objeções, pressão e negociações, para que possa ver se um candidato é adequado antes da contratação.

Escreva uma sequência de divulgação não solicitada de duas mensagens que use as melhores práticas de divulgação não solicitada eficaz: a primeira mensagem e um acompanhamento, para cada uma das funções que estou almejando.

Exemplo 3: Desenvolvimento de estratégia de preços

A abordagem típica: "Ajude-me a definir o preço do meu produto SaaS".

A abordagem recursiva: Desenvolver experiência em precificação:

• Quais são os tipos de modelos de preços mais comuns (freemium, em camadas, baseado no uso)?

• Como as páginas de preços de SaaS de alta conversão normalmente apresentam seus planos?

• Qual é o número ideal de níveis antes que fique complicado?

• Como usar ancoragem de preço ou contraste de forma eficaz?

• Quais princípios psicológicos fazem um preço parecer “valioso”?

• Quais são os erros comuns na página de preços que matam conversões?

• Que perguntas devo fazer para decidir a estrutura de preços correta?

Então seja específico:

Estou desenvolvendo uma solução com tecnologia de IA que os ajuda a avaliar habilidades de vendas por meio de simulações de role-play e cenários realistas que correspondem ao nicho e ao contexto de vendas da empresa. Ela mostra como alguém lida com objeções, pressão e negociações, para que possam avaliar se um candidato é adequado antes da contratação.

--
Ajude-me a responder a estas perguntas que devo me fazer para decidir a estrutura de preços correta. Sempre que a resposta não for óbvia, faça perguntas esclarecedoras.

Agora, eu não pararia por aí.

Neste ponto, eu começaria a restringir o contexto. Por exemplo, os níveis de preços e o número de simulações incluídas devem depender do tamanho das empresas que estou almejando e de quantos candidatos elas normalmente contratam.

Eu também começaria a desafiar um pouco mais a IA. Que suposições ela está fazendo? O que mudaria se eu cobrasse por simulação em vez de mensalmente? E se eu quiser tornar a integração fluida para PMEs, mas ainda oferecer flexibilidade empresarial?

Você também pode trazer benchmarks competitivos, com base no preço de ferramentas semelhantes e se há uma maneira de reduzir, diferenciar ou igualar com base no seu posicionamento.

Este foi apenas um exemplo, mas você pode adaptar as perguntas e iterações ao seu produto, mercado e objetivos. A questão é: você não está mais apenas pedindo uma resposta. Você está moldando uma conversa que leva a insights.

Por que você e a IA trabalham melhor quando vocês pensam na tarefa juntos.

Quando você pula a fase de desenvolvimento de conhecimento e não dá contexto à IA sobre sua situação, você está basicamente pedindo para ela ler sua mente.

Ele precisa adivinhar seus objetivos, seu público, suas restrições e suas métricas de sucesso para entregar sua tarefa. Mesmo a IA mais avançada não consegue preencher lacunas que ela desconhece.

Mas quando você desenvolve expertise primeiro, várias coisas acontecem:

1. O contexto se torna concreto - a IA já tem o conhecimento, mas ao pensar com você primeiro, ela sabe quais princípios aplicar e priorizar, para que o resultado se alinhe com sua intenção real.

2. Marcadores de qualidade são definidos - a IA entende o que "bom" significa em sua situação específica.

3. As restrições ficam claras : a IA sabe o que evitar, não apenas o que incluir.

4. Você se torna um avaliador melhor - Como você explorou o tópico com IA, agora entende tanto o assunto quanto a abordagem da IA. Isso facilita a identificação de boas sugestões, o refinamento das mais fracas e a aplicação do que aprendeu em trabalhos futuros.

O resultado? Uma saída de IA que parece criada, não gerada.

O método passo a passo

Veja como implementar o prompt recursivo para qualquer tarefa:

Etapa 1: Identifique suas lacunas de conhecimento

Antes de abrir o ChatGPT, pergunte-se: "O que um especialista nesta área sabe que eu não sei?" Se você não consegue responder isso claramente, ainda não está pronto para atribuir a tarefa.

Etapa 2: Gerar perguntas estratégicas

Use este prompt quando estiver travado:

"Preciso de [tarefa específica], mas não tenho conhecimento profundo em [área relevante]. Quais são as 8 a 10 perguntas mais importantes que devo fazer para entender os princípios-chave, as melhores práticas e as armadilhas comuns nessa área?"

Etapa 3: Faça perguntas uma por uma

Não faça todas as perguntas de uma vez. Faça-as individualmente e deixe que cada resposta oriente a próxima pergunta. Isso cria um fluxo natural na conversa e permite que você se aprofunde nas áreas mais relevantes para a sua situação.

Etapa 4: Sintetizar e aplicar

Depois de criar contexto suficiente, apresente sua situação específica:

"Com base nos princípios que acabamos de discutir, ajude-me em [tarefa específica] para [seu contexto]. Aqui está o que torna minha situação única: [detalhes relevantes]."

Etapa 5: iterar e refinar

Não aceite o primeiro resultado. Use sua expertise recém-adquirida para identificar fraquezas e orientar melhorias:

"Isso é bom, mas com base no [princípio específico] que você mencionou anteriormente, como poderíamos fortalecer [elemento específico]?"

(Opcional) Etapa 6: Crie seu prompt reutilizável

Depois de usar o prompt recursivo com sucesso para uma tarefa, você pode transformar a conversa em um prompt reutilizável ou em um CustomGPT que encapsula todo o conhecimento que vocês construíram juntos. Isso é especialmente valioso para processos repetíveis.

Por exemplo, depois de desenvolver experiência em SEO, você pode pedir à IA para:

Crie um prompt reutilizável que eu possa usar para gerar [títulos de artigos otimizados para SEO]. Este prompt reutilizável deve:

- Incluir e repetir todas as melhores práticas e princípios que discutimos sobre [SEO]

- Incluir o contexto que forneci sobre minha [publicação]

- Ser escrito de forma que eu possa reutilizá-lo a qualquer momento, simplesmente inserindo um [novo artigo], com um espaço reservado claro para colar meu [artigo].

O resultado deve ser um prompt pronto para uso, do tipo copiar e colar, que eu possa usar no futuro.

Isso economiza tempo em tarefas semelhantes futuras, mantendo a qualidade da sua abordagem recursiva original.

Vamos elevar o nível de uso da IA. Se isso te ajudou a pensar diferente, compartilhe.

A mudança de longo prazo que o prompt recursivo cria para você

Essa abordagem não se trata apenas de melhores resultados de IA (embora você certamente os obtenha). Trata-se de mudar fundamentalmente a forma como você aprende e trabalha.

Você para de se basear na "execução de tarefas" e passa a encarar cada projeto como uma oportunidade de aprimorar seu pensamento. Você deixa de consumir respostas de IA e passa a cocriá-las. E essa mudança se intensifica com o tempo.

Veja como isso aparece no seu dia a dia:

Você aprende mais rápido. Não precisa mais ler cinco posts de blog ou fazer um curso antes de começar. Você adquire expertise em tempo real, diretamente ligada ao que você está tentando realizar.

Você se adapta mais rápido a novos desafios. Como está acostumado a fazer perguntas estratégicas, consegue se aventurar em territórios desconhecidos, se orientar rapidamente e descobrir as coisas na hora.

Você se torna menos dependente de modelos. Em vez de procurar o prompt perfeito, você pode desenvolver a expertise necessária para criar o seu próprio, adaptado às suas necessidades específicas.

Você constrói conhecimento duradouro. Cada vez que passa por esse processo, você não apenas conclui uma tarefa. Você internaliza como ela funciona. Esse conhecimento permanece com você, mesmo quando não estiver usando IA.

A vantagem competitiva que você não pode ignorar para o futuro do trabalho

Lembra daquelas estatísticas de antes? 61% dos usuários de IA não têm nenhum treinamento. 48% não entendem como a IA funciona. Mesmo assim, todos a usam diariamente, produzindo resultados com qualidade de atalho.

Essa lacuna entre confiança e competência é enorme. E é a sua oportunidade.

Em um mundo onde todo trabalhador do conhecimento teme ser substituído pela IA, tornar-se alguém que sabe usá-la corretamente é um superpoder. Mas a maioria das empresas e escolas não ensina isso. Isso significa que a vantagem vai para quem assume o controle do aprendizado .

A solicitação recursiva é uma maneira de fazer exatamente isso. Porque, ao mudar sua mentalidade, de usar a IA como um atalho para usá-la como um acelerador de aprendizagem, você começa a operar em um nível diferente.

Você não está evitando o trabalho de compreensão. Você está fazendo esse trabalho melhor, com mais eficiência e a serviço direto dos seus objetivos imediatos. E o mais importante: você não perde sua vantagem humana. Você a fortalece.

À medida que a IA se torna mais eficiente, os vencedores não serão aqueles que conseguirem usar as ferramentas. Todos conseguirão. Os vencedores serão aqueles que mantiverem sua autonomia.

Seus próximos passos

Escolha uma tarefa que você tem vontade de realizar, mas não se sente especialista o suficiente para abordá-la com confiança. Talvez seja:

• Escrevendo melhores textos de marketing

• Otimizando seu perfil do LinkedIn

• Criando uma estratégia de conteúdo

• Construindo um processo de vendas

• Projetando uma pesquisa com clientes

Em vez de pedir à IA para "simplesmente fazer", dedique 15 minutos para desenvolver expertise primeiro. Faça perguntas estratégicas. Deixe que cada resposta embase sua próxima pergunta. Construa a base.

Então observe o que acontece quando você aplica essa expertise ao seu desafio específico.

Você pode descobrir que o melhor prompt de IA não se resume a sintaxe perfeita ou truques inteligentes. Trata-se de trazer entendimento suficiente para a conversa para que a IA possa fazer o que ela faz de melhor: usar sua expertise e executá-la em velocidade e escala sobre-humanas.

Os robôs não estão assumindo o controle. Eles estão esperando você liderar.

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