À medida que ferramentas de inteligência artificial se tornam parte da rotina de empresas e profissionais, uma diferença começa a ficar cada vez mais evidente: enquanto alguns conseguem ganhos reais de produtividade, outros continuam obtendo respostas genéricas e pouco úteis. O motivo, segundo especialistas, é menos técnico do que parece: contexto.
Um estudo da Amazon Web Services (AWS) mostrou que cerca de 40% das 9 milhões de empresas brasileiras já utilizam inteligência artificial de forma sistemática. No entanto, grande parte dos usuários ainda interage com plataformas de IA como se estivesse fazendo uma busca tradicional: pede um texto, um resumo ou uma ideia e espera que a qualidade venha automaticamente.
O problema é que esses sistemas não partem de um entendimento prévio sobre quem está fazendo a pergunta. Sem informações sobre objetivo, nível de conhecimento, público-alvo ou formato esperado, a tendência é que a IA recorra a padrões médios, entregando respostas corretas, mas pouco diferenciadas.
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Para Dan Koe, autor do livro “A Arte do Foco” e criador das plataformas Maestria Moderna e Córtex, esse é um dos erros mais comuns no uso da tecnologia: esperar qualidade sem fornecer contexto. “Quanto menos contexto você oferece, mais a IA precisa inferir, e isso geralmente leva a respostas genéricas”, defende.
Como melhorar os resultados da IA
Na prática, usuários mais avançados tratam a IA menos como um gerador automático e mais como um sistema que precisa de instruções claras. A lógica se aproxima de um briefing profissional: quanto mais detalhado o direcionamento, maior a chance de um resultado alinhado.
Isso inclui explicar o objetivo da tarefa, descrever o cenário, indicar o público, definir o estilo e, sempre que possível, fornecer referências. Mas, para quem ainda não domina esse tipo de interação, algumas estratégias descritas por Koe podem ajudar a estruturar melhor os pedidos e extrair mais valor da ferramenta:
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1. Descreva o seu próprio processo
Em vez de solicitar apenas o resultado final, detalhe como a tarefa deve ser executada. No caso de um texto, por exemplo, isso pode incluir o tom de voz, a estrutura desejada, o nível de profundidade e o uso de exemplos. Ao fazer isso, o usuário transfere não apenas a tarefa, mas também parte do seu raciocínio, o que tende a elevar a qualidade da entrega.
2. Peça um guia antes da resposta final
Outra abordagem é inverter a lógica da interação. Ao invés de pedir diretamente o resultado, vale solicitar que a IA organize um passo a passo sobre o tema. Com essa base estruturada, fica mais fácil aprofundar cada etapa e personalizar o conteúdo de acordo com a necessidade.
3. Use referências confiáveis
Recorrer a fontes reconhecidas também pode melhorar significativamente os resultados. Ao direcionar a IA a trabalhar com base em especialistas, metodologias ou conteúdos já validados, o usuário reduz a chance de respostas genéricas e aumenta a consistência das informações.
4. Analise exemplos que funcionam
Há ainda um caminho interessante: apresentar conteúdo considerado de alta qualidade e pedir que a IA identifique sua estrutura, linguagem e elementos principais. O objetivo não é copiar, mas entender o que torna aquele material eficaz e aplicar esse padrão em novas demandas.
Esse tipo de uso tende a gerar um efeito cumulativo. Com o tempo, o usuário deixa de depender de comandos simples e passa a desenvolver modelos próprios de interaçãoque podem ser reutilizados e aprimorados.
Fonte ==> Exame
