Conversar com uma IA não é muito diferente de conversar com um especialista: se você não sabe o que quer ou não consegue expressar isso com clareza, dificilmente terá uma resposta útil. Assim como na filosofia, a essência está na pergunta — ou melhor, em como perguntar.

No dia a dia de profissionais técnicos e gestores, criar um bom prompt é quase como escrever um requisito bem feito: precisa ter clareza, contexto e um direcionamento que faça sentido. A seguir, exploramos sete princípios para formular prompts de alto nível, sempre com a mentalidade de que perguntar bem é o primeiro passo para responder melhor.

1. Clareza na Solicitação

Um bom prompt começa com um pedido direto e sem rodeios. “Explique IA” é amplo demais e abre espaço para respostas fora do que você quer. Já “Explique inteligência artificial para um desenvolvedor pleno, com exemplos práticos em Python” elimina ambiguidade.

Pense no prompt como uma user story bem escrita: se o requisito for vago, a entrega também será. Clareza evita retrabalho e acelera a chegada ao resultado final.

2. Fornecimento de Contexto

O modelo não sabe o que você está pensando nem o cenário onde vai usar a resposta. Dizer “Preciso de um texto para explicar microsserviços a gestores não técnicos” é bem diferente de “Explique microsserviços”.

Compartilhar contexto — público-alvo, objetivo e uso final — é o que faz a IA moldar a resposta para o que realmente importa para você.

3. Especificidade nos Detalhes

Um prompt que já define formato, tom e requisitos técnicos economiza tempo e evita ajustes depois. Por exemplo: “Liste em tabela 5 boas práticas de DevOps, com colunas ‘Prática’, ‘Descrição’ e ‘Benefício’”.

Essa precisão é ouro no ambiente corporativo. Você recebe algo já no formato de uso, sem precisar reescrever ou formatar depois.

4. Estrutura Lógica

Prompts desorganizados confundem a IA tanto quanto confundiriam um ser humano. Separar as instruções em passos ou tópicos claros ajuda o modelo a entregar tudo o que você pediu, sem pular partes.

É como montar um pipeline de dados: se a sequência não fizer sentido, o resultado final vai sair errado ou incompleto.

5. Exemplos e Modelos de Saída

A IA aprende mais rápido quando vê um exemplo. Se você quer um texto com um formato específico, mostre antes um modelo.

No dia a dia, isso significa enviar algo como: “Quero que a resposta siga este formato: [exemplo]”. Isso dá um norte claro e reduz drasticamente a chance de desalinhamento.

6. Restrições e Critérios de Qualidade

Sem limites, a resposta pode vir longa demais, curta demais ou até técnica demais para quem vai ler. Restrições garantem objetividade.

Pode ser algo simples: “No máximo 200 palavras, linguagem clara e sem jargões técnicos”. Assim, a IA sabe até onde pode ir.

7. Iteratividade e Ajustes

Escrever um prompt não é tarefa única: é um processo. Muitas vezes, a primeira resposta não vai ser perfeita — e tudo bem. O segredo é ajustar, refinar e testar até chegar no resultado certo.

Esse ciclo de feedback transforma a IA numa parceira de trabalho, não apenas numa caixa de respostas.

Conclusão

Assim como na filosofia, o mais importante não é apenas ter a resposta, mas saber formular a pergunta — ou melhor, saber como perguntar. A qualidade do que você recebe está diretamente ligada à clareza do que você pede.

Organize seu pensamento antes de escrever o prompt. Se não conseguir de primeira, use a iteratividade com a IA para amadurecer suas ideias e refinar o que está perguntando. Lembre-se: a própria IA pode ser sua parceira nesse processo, ajudando você a escrever perguntas melhores para ela mesma.