Primeiro, quero me desculpar pela minha ausência. Nos últimos meses, me concentrei em analisar os avanços das inteligências artificiais generativas ao longo de 2025 e em atualizar o meu livro, que também recebeu três novos capítulos: redação com intencionalidade, uso da IA na pesquisa científica e como estudar e ensinar com IA.

Agora retorno com a newsletter em um formato um pouco diferente, com textos mais curtos e práticos, sem perder o fundamento conceitual, mas com foco maior no dia a dia.

Nesta primeira série, ANTES DOS PROMPTS, vamos conversar sobre os erros mais comuns no uso de modelos de linguagem, como o ChatGPT. Problemas que afetam tanto quem está começando a usar a IA, quanto quem já a usa com frequência, mas não consegue bons resultados na maior parte das vezes.

Desde o lançamento do ChatGPT, no final de 2022, esses aplicativos invadiram nossos celulares e nossas vidas. Eles têm uma interface minimalista, que lembra um aplicativo de mensagens. Seu uso parece simples: você escreve e ele responde rapidamente. Textos organizados, muitas vezes elegantes, que vão além do que foi perguntado. A sensação é a de estar conversando com outra pessoa.

Mas, quem nunca pegou a IA numa mentirinha? Ou achou que ela não entendia muito do assunto?

“Perguntei quem era o rei da Inglaterra e ela falou que era a Rainha Elizabeth. Quando falei que era o Rei Charles III, ela afirmou que esse rei não existe”

“Não sei por que chama inteligência, pois ela é meio burra. Indicou errado o tratamento da pressão alta, que mudou no mês passado.”

“Ela gerou um texto muito organizado e bem escrito, mas não respondeu a minha pergunta.”

Na maior parte das vezes, as primeiras experiências são boas. As respostas são completas e as explicações claras. É melhor que pesquisar no Google, pois não é preciso ficar lendo vários sites para chegar a uma conclusão. A IA já entrega tudo pronto.

Depois da Lua de Mel, vem o Vale das Sombras: você espera conseguir resultados melhores, e a coisa não funciona. Alguns desistem, outros trocam de aplicativo e outros persistem. Na base da tentativa e erro, muitos conseguem, a duras penas, desenvolver a habilidade de interagir com a IA. Desenvolvem a capacidade de fazer perguntas ou elaborar comandos que resolvem muitos de seus problemas. Mas será que os persistentes estão conseguindo explorar todos os recursos disponíveis? Talvez não.

Para conseguir utilizar os modelos de linguagem com maestria, é preciso compreender a lógica de sua construção e funcionamento e conhecer técnicas de interação, a chamada engenharia de prompt. Este processo é conhecido como letramento em inteligência artificial. A partir do conhecimento das vantagens e das limitações dos aplicativos, é possível selecionar qual deles é o mais indicado para determinada tarefa, como escrever e revisar textos, criar apresentações ou fazer pesquisas bibliográficas.

Apesar de simularem o pensamento e a escrita humana, os modelos de linguagem são programas baseados em probabilidades. Eles geram os textos palavra por palavra, selecionando qual tem a maior chance de completar a frase corretamente. Ou seja, são baseados em relações estatísticas e não na compreensão real do significado das palavras ou dos textos, como nós fazemos.

Ao longo das próximas 5 semanas, vou explorar alguns dos erros mais frequentes no uso de modelos de linguagem:

• desconhecer o funcionamento básico dos modelos de linguagem;
• desconsiderar a importância do contexto nas interações;
• não utilizar os princípios básicos de elaboração de prompts e de interação;
• considerar que eles têm a mesma forma de compreensão que os seres humanos;
• assumir que a IA não erra e sabe mais do que você.

A IA generativa não é intuitiva. Para obter-se bons resultados, é preciso conhecer alguns fundamentos sobre os aplicativos em si e desenvolver estratégias de uso.

O primeiro passo é avaliar se ela realmente está ajudando você a resolver seus problemas. Ou se está sendo um peso (morto) no seu dia a dia.

O uso correto da IA deve aumentar nossa produtividade. Nós devemos nos manter no controle do processo, em vez de terceirizar completamente as tarefas. Este é o conceito de inteligência ampliada.

Não perca o próximo episódio: A IA sabe muito, mas não sabe tudo.