História, Evolução e Por Que os Truques Antigos Não Funcionam Mais
FEI - Formação em Engenharia de Intenção
Ao final deste módulo, você será capaz de:
Modelo: GPT-3 (175B parâmetros)
Contexto: 2.048 tokens (~1.500 palavras)
Empresa: OpenAI
Características:
Como as pessoas usavam:
❌ Prompt típico da época:
"Escreva um email profissional sobre reunião amanhã às 14h
com cliente importante sobre novo projeto de software.
Use tom formal. Máximo 150 palavras. Inclua saudação formal.
Mencione agenda. Peça confirmação. Assine com 'Atenciosamente'."
Por que funcionava: O modelo precisava de TUDO explícito porque não tinha capacidade de inferir contexto ou intenção. Era como programar em uma linguagem de baixo nível.
Limitações evidentes:
O problema fundamental: GPT-3 era um modelo de PREVISÃO de texto, não de COMPREENSÃO. Ele continuava padrões, não entendia significado.
Modelo: GPT-3.5 (parametrização não divulgada publicamente)
Contexto: 4.096 tokens (~3.000 palavras)
Inovação: Fine-tuning com RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
O que mudou:
O grande salto: RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ensinou o modelo a alinhar suas respostas com o que humanos realmente queriam, não apenas com padrões estatísticos de texto.
Como as pessoas usavam:
⚠️ Prompts da transição (ainda rígidos):
"Atue como especialista em marketing digital com 10 anos de experiência.
Liste 5 estratégias para aumentar engajamento no Instagram.
Para cada estratégia:
- Nome da estratégia
- Descrição em 2 linhas
- Exemplo prático
- Custo estimado (baixo/médio/alto)
- ROI esperado"
O problema: As pessoas ainda tratavam a IA como máquina de executar comandos, não como parceira de raciocínio. A mentalidade "programação de prompts" persistia.
Técnicas populares (e problemáticas) da época:
1. Role Playing excessivo
❌ "Atue como PhD em física quântica com 20 anos de experiência,
especializado em computação quântica, autor de 50 papers,
professor em Stanford..."
Por que era usado: Para "forçar" qualidade e especialização
Por que era problemático: Criava viés e limitava respostas
2. Few-Shot Learning forçado
❌ Dar 5-10 exemplos completos para tarefas simples
Por que era usado: Modelo precisava de padrões explícitos
Por que era problemático: Consumia contexto precioso
3. Delimitadores rígidos
❌ ### INSTRUÇÃO ###
### CONTEXTO ###
### FORMATO ###
### RESTRIÇÕES ###
Por que era usado: Para "organizar" informações para o modelo
Por que era problemático: IA moderna entende estrutura implícita
4. Prompt Chaining manual
❌ Quebrar tudo em 10 prompts separados:
Prompt 1: "Me dê ideias"
Prompt 2: "Escolha a melhor"
Prompt 3: "Desenvolva ela"
Prompt 4: "Crie título"
...
Por que era usado: Modelo perdia contexto rapidamente
Por que era problemático: Trabalho manual excessivo e perda de visão holística
Modelo: GPT-4 (estimados 1.7T parâmetros, arquitetura não divulgada)
Contexto: 8.192 tokens inicialmente (depois expandido para 32K e 128K)
Revolução: Multimodalidade (texto + imagens) + Raciocínio Estruturado + Compreensão Profunda
Capacidades transformadoras:
1. Raciocínio interno sofisticado sem precisar pedir explicitamente
2. Interpretação contextual profunda
3. Autocorreção e planejamento
4. Memória de contexto
O momento de ruptura:
Antes (GPT-3.5):
❌ Usuario: "Tenho uma startup de educação online. Nosso churn rate está em 40%."
IA: "Aqui estão 10 formas de reduzir churn:
1. Melhore a experiência do usuário
2. Ofereça mais conteúdo
3. Reduza o preço
..."
Depois (GPT-4):
✅ Usuario: "Tenho uma startup de educação online. Nosso churn rate está em 40%."
IA: "40% de churn é crítico. Para te ajudar de forma precisa, preciso entender:
1. Em que momento do ciclo os usuários cancelam?
- Primeiras 2 semanas?
- Após completar primeiro curso?
- Após renovação?
2. Você tem feedback dos que cancelaram?
- Qual a principal reclamação?
3. Qual seu modelo de preços?
- Assinatura mensal/anual?
- Pagamento único?
4. Como é o onboarding?
- Autoguiado ou assistido?
5. Qual o perfil dos que ficam vs dos que saem?
Com essas informações, posso identificar a causa raiz e sugerir
soluções específicas ao invés de dicas genéricas."
Isso era IMPOSSÍVEL antes. A IA não apenas respondia - ela DIAGNOSTICAVA e QUESTIONAVA estrategicamente.
Técnicas que começaram a falhar com GPT-4:
❌ Prompts excessivamente detalhados
❌ Role playing exagerado
❌ Few-shot desnecessário
❌ Temperatura muito baixa (0.0-0.2)
Modelos: GPT-4o (otimizado) + o1 (reasoning specialist)
Contexto: 128K tokens (~96.000 palavras)
Inovação: Extended Thinking - raciocínio explícito e prolongado
GPT-4o (Omni Model):
o1 (Reasoning Model - "Strawberry"):
Exemplo de Extended Thinking (o1):
Pergunta: "Como resolver o problema de trânsito em São Paulo de forma sistêmica?"
🧠 Pensamento do modelo (visível no o1):
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Passo 1: Analisando a escala do problema │
│ - São Paulo: 12M habitantes, 20M região metropolitana │
│ - 8.5M veículos registrados │
│ - Tempo médio perdido: 2-3h/dia │
│ │
│ Passo 2: Identificando causas raiz │
│ - Infraestrutura: limitada, mal distribuída │
│ - Transporte público: insuficiente, baixa qualidade │
│ - Planejamento urbano: descentralizado, reativo │
│ - Cultura: dependência de carro individual │
│ │
│ Passo 3: Avaliando soluções conhecidas │
│ - Rodízio: paliativo, não resolve causa │
│ - Mais vias: induz demanda (fenômeno conhecido) │
│ - Pedágio urbano: funciona (Londres, Singapura) │
│ - Transporte público massivo: essencial │
│ │
│ Passo 4: Considerando viabilidade │
│ - Política: resistência previsível a mudanças │
│ - Econômica: alto investimento necessário │
│ - Social: aceitação depende de alternativas viáveis │
│ - Temporal: soluções levam 5-15 anos │
│ │
│ Passo 5: Sintetizando abordagem sistêmica │
│ Não há solução única. Precisa combinar: │
│ 1. Investimento massivo em transporte público │
│ 2. Restrição gradual de veículos no centro │
│ 3. Incentivos ao trabalho remoto │
│ 4. Descentralização de polos econômicos │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Resposta final:
[Análise profunda com múltiplas camadas, trade-offs explícitos,
cronograma realista e considerações políticas/sociais]
O que isso significa para usuários:
Modelos concorrentes:
Contexto: 200K+ tokens (~150.000 palavras)
Tendência: Raciocínio multimodal + consciência contextual extrema
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) - Destaque de 2025:
Características únicas:
O estado atual (2025):
Os modelos modernos:
✅ Entendem sarcasmo, ironia e subentendidos culturais
✅ Processam documentos inteiros (livros, relatórios, códigos gigantes)
✅ Adaptam tom e estilo automaticamente ao contexto
✅ Questionam premissas quando detectam inconsistências
✅ Admitem incerteza explicitamente quando apropriado
✅ Raciocinam sobre múltiplas possibilidades simultaneamente
✅ Mantêm personalidade consistente em conversas longas
Exemplo real de uso moderno (2025):
✅ Comunicação moderna (Engenharia de Intenção):
"Estou construindo uma plataforma de cursos online. Investidores
querem ver tração real antes de investir. Tenho 3 meses e $20k de
runway. Preciso validar se há mercado real para isso. Me ajude a
pensar estrategicamente no MVP."
A IA (Claude 3.5 Sonnet):
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Antes de propor um MVP, preciso entender alguns pontos │
│ críticos que vão definir toda a estratégia: │
│ │
│ 1. VALIDAÇÃO DO PROBLEMA │
│ - Você já conversou com potenciais usuários? │
│ - Qual a dor específica que eles sentem? │
│ - Como resolvem hoje (concorrentes/workarounds)? │
│ │
│ 2. DEFINIÇÃO DE "TRAÇÃO" │
│ - Investidores querem ver: receita, usuários, ou ambos? │
│ - Qual a métrica mínima convincente para eles? │
│ │
│ 3. RECURSOS REAIS │
│ - $20k: quanto vai para dev vs marketing vs operação? │
│ - Você programa ou precisa contratar? │
│ - 3 meses: dedicação full-time ou part-time? │
│ │
│ 4. APRENDIZADO VS RECEITA │
│ - Prioridade: aprender rápido ou gerar receita logo? │
│ - Está disposto a pivotar baseado no feedback? │
│ │
│ Baseado nas suas respostas, vou sugerir um MVP específico │
│ com cronograma realista e métricas de validação claras. │
│ │
│ Uma observação crítica: "plataforma de cursos" é amplo. │
│ Investidores vão perguntar: "cursos de quê, para quem?". │
│ Nichos específicos validam mais rápido que genéricos. │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Isso é Engenharia de Intenção pura:
Como era feito (2021-2023):
❌ "Atue como um especialista em nutrição com PhD pela Harvard,
15 anos de experiência clínica, especialização em nutrição esportiva
para atletas de alto rendimento, autor de 3 livros best-sellers
na área de performance atlética, consultor de 5 times olímpicos,
com publicações em revistas científicas de alto impacto..."
Por que funcionava antes:
Por que não funciona mais:
Como fazer agora:
✅ "Preciso orientação nutricional para treino de força.
Contexto: tenho 35 anos, sedentário há 5 anos, sem restrições
alimentares, objetivo é ganhar massa magra de forma saudável."
Resultado: A IA acessa conhecimento especializado automaticamente, adaptado ao SEU contexto específico, sem precisar "fingir" ser alguém.
Como era feito (2021-2023):
❌ "Vou te dar 5 exemplos de como escrever títulos virais:
Exemplo 1:
Input: artigo sobre produtividade
Output: '7 Segredos Que Ninguém Te Conta Sobre Produtividade'
Exemplo 2:
Input: artigo sobre investimentos
Output: 'A Verdade Chocante Sobre Investir Que Bancos Escondem'
Exemplo 3:
Input: artigo sobre saúde
Output: 'Como Eu Perdi 15kg Em 3 Meses Fazendo Isso'
Exemplo 4:
Input: artigo sobre carreira
Output: 'O Erro Fatal Que Te Impede de Ser Promovido'
Exemplo 5:
Input: artigo sobre relacionamentos
Output: 'Por Que Seu Relacionamento Está Fadado ao Fracasso'
Agora crie 10 títulos virais para meu artigo sobre IA."
Por que funcionava antes:
Por que não funciona mais:
Como fazer agora:
✅ "Preciso de títulos para artigo sobre IA na educação.
Público: professores universitários de 40-60 anos, céticos com tecnologia.
Tom: acadêmico mas acessível, sem clickbait sensacionalista.
Objetivo: atrair leitura mas manter credibilidade profissional.
Foco: aplicações práticas, não futuro distópico."
Resultado: Títulos originais, alinhados com o público específico, sem copiar fórmulas batidas. A IA usa seu conhecimento de psicologia, educação e comunicação para criar algo personalizado.
Como era feito (2021-2023):
❌
### INSTRUÇÃO ###
Escreva um email profissional
### CONTEXTO ###
- Destinatário: Cliente importante
- Assunto: Reunião cancelada
- Objetivo: Reagendar
### RESTRIÇÕES ###
- Máximo 150 palavras
- Tom formal mas cordial
- Não usar desculpas excessivas
### FORMATO DE SAÍDA ###
Assunto: [texto do assunto]
Corpo do email:
[saudação]
[parágrafo 1: motivo do cancelamento]
[parágrafo 2: proposta de novo horário]
[parágrafo 3: reforço da importância]
[despedida formal]
### TOM ###
Profissional, respeitoso, não servil
Por que funcionava antes:
Por que não funciona mais:
Como fazer agora:
✅ "Preciso enviar um email para a cliente Ana sobre o cancelamento
da nossa reunião de amanhã. Tive uma emergência familiar e preciso
reagendar para próxima semana. Ana é uma cliente de longa data com
quem temos excelente relacionamento, mas ela é muito ocupada e valoriza
pontualidade. Quero ser honesto sobre o motivo mas manter o
profissionalismo, sem parecer que estou me desculpando excessivamente."
Resultado: Email natural, empático, profissional - como você escreveria para alguém que respeita. A IA entende toda a nuance da situação sem precisar de estrutura artificial.
Como era feito (2021-2023):
❌
Prompt 1: "Me dê 10 ideias de conteúdo sobre marketing digital"
[resposta da IA]
Prompt 2: "Pegue a ideia número 3 e desenvolva um outline"
[resposta da IA]
Prompt 3: "Agora crie um título chamativo para esse outline"
[resposta da IA]
Prompt 4: "Escreva a introdução desse artigo"
[resposta da IA]
Prompt 5: "Agora o desenvolvimento da primeira seção"
[resposta da IA]
Prompt 6: "Agora a segunda seção"
[resposta da IA]
Prompt 7: "Agora a conclusão"
[resposta da IA]
Prompt 8: "Revise tudo e sugira melhorias"
[resposta da IA]
Prompt 9: "Implemente as melhorias"
[resposta da IA]
Prompt 10: "Crie um resumo executivo"
Por que funcionava antes:
Por que não funciona mais:
Como fazer agora:
✅ "Preciso criar um artigo completo sobre IA na educação.
Contexto:
- Público: professores universitários, céticos com tecnologia
- Objetivo: mostrar aplicações práticas e seguras
- Extensão: ~2000 palavras
- Tom: acadêmico mas acessível
- Estrutura: problema → soluções → casos reais → implementação
Pode me ajudar desde o brainstorm até o artigo final? Vá me apresentando
as etapas e peça feedback quando precisar de decisões sobre direção."
Resultado: A IA conduz o processo inteiro mantendo coerência total, fazendo perguntas estratégicas quando necessário, e mantendo visão do objetivo final em cada etapa.
Como era feito (2021-2023):
❌ Configurações típicas para "qualidade":
temperature: 0.0
top_p: 0.1
frequency_penalty: 0.0
presence_penalty: 0.0
Por que era feito:
Por que não funciona mais:
Como fazer agora:
✅ Ajuste baseado na TAREFA, não em superstição:
Análise técnica/código: temperature 0.2-0.4
- Precisa ser preciso e consistente
- Variação não agrega valor
Escrita criativa/marketing: temperature 0.7-0.9
- Originalidade é valiosa
- Evita frases clichês
Brainstorming/ideação: temperature 0.8-1.0
- Máxima diversidade de ideias
- Quer opções não óbvias
Conversação geral: temperature 0.6-0.7
- Balance entre naturalidade e coerência
Insight crítico: Controle output pela qualidade da intenção, não por hiperparâmetros. Uma intenção clara com temperatura 0.8 supera uma instrução vaga com temperatura 0.0.
Como era feito (2021-2023):
❌
"VOCÊ DEVE fazer X"
"NUNCA faça Y"
"SEMPRE inclua Z"
"É OBRIGATÓRIO que..."
"JAMAIS mencione..."
"SOMENTE use..."
"EXCLUSIVAMENTE faça..."
Por que era feito:
Por que não funciona mais:
Como fazer agora:
✅ Tom colaborativo e contextual:
"É importante que a resposta inclua dados reais, não estimativas.
Se você não tiver certeza de algo, melhor sinalizar do que inventar.
Prefiro uma resposta parcial mas precisa do que completa mas duvidosa."
Ou ainda melhor:
"Preciso apresentar isso para investidores, então dados precisos são
críticos. Eles vão questionar qualquer número que parecer estimativa."
Resultado: Parceria colaborativa onde a IA entende PORQUE certas coisas importam, não apenas que são "obrigatórias". Isso leva a decisões mais inteligentes e contextualizadas.
Quando você faz uma pergunta a um modelo moderno, isto acontece internamente:
Entrada do usuário:
"Preciso melhorar as vendas da minha loja online"
Análise interna da IA:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CONTEXTO IDENTIFICADO: │
│ - Usuário é dono/gerente de e-commerce │
│ - Tem problema de performance em vendas │
│ - Busca ação prática, não teoria │
│ │
│ AMBIGUIDADES DETECTADAS: │
│ - "Melhorar" = aumentar volume? valor médio? conversão?│
│ - Problema é tráfego ou conversão? │
│ - Qual o contexto: nova loja ou queda de performance? │
│ - Recursos disponíveis: desconhecidos │
│ │
│ ESTRATÉGIA DE RESPOSTA: │
│ → Fazer perguntas clarificadoras ANTES de sugerir │
│ → Oferecer framework diagnóstico │
│ → Manter resposta inicial aberta mas estruturada │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Domínios ativados (em paralelo):
✓ E-commerce (funil de vendas, métricas, otimização)
✓ Marketing digital (tráfego, conversão, CAC, LTV)
✓ Análise de dados (métricas, KPIs, benchmarks)
✓ UX/UI (usabilidade, design, checkout)
✓ Psicologia do consumidor (persuasão, objeções)
Conhecimento suprimido (não relevante agora):
✗ Programação backend (não mencionado)
✗ Logística e fulfillment (não o foco)
✗ Legislação tributária para e-commerce
✗ SEO técnico (pode ser relevante depois)
Opções consideradas internamente:
A) RESPOSTA GENÉRICA
"10 dicas para aumentar vendas em e-commerce"
❌ Rejeita: muito genérico, não personalizado
B) PERGUNTAS DIAGNÓSTICAS
"Preciso de mais contexto: [perguntas]"
✅ Escolhe: coleta dados antes de sugerir
C) FRAMEWORK DIAGNÓSTICO
"Vamos diagnosticar juntos o problema"
✅ Escolhe: ensina a pescar, não dá o peixe
D) ANÁLISE DE FUNIL
"Vamos mapear seu funil de vendas"
⚠️ Possível, mas precisa de dados primeiro
DECISÃO: B + C (perguntar + oferecer framework)
Formato escolhido automaticamente:
1. RECONHECIMENTO do problema
"Melhorar vendas depende de diagnosticar onde está o gargalo"
2. PERGUNTAS CLARIFICADORAS (3-5)
Cada uma revelando dimensão diferente do problema
3. FRAMEWORK DIAGNÓSTICO
Ensinar a identificar o problema real
4. OFERECIMENTO DE PRÓXIMOS PASSOS
"Quando você tiver essas respostas, posso [X]"
Tom escolhido: Consultivo, não prescritivo
Profundidade: Inicial diagnóstica, não solução prematura
Todo esse processamento acontece em ~2 segundos, sem você precisar pedir NADA disso explicitamente.
Pergunta: "Qual a melhor forma de aprender programação para iniciante?"
O modelo internamente (invisível):
├─ Passo 1: Identifica que é iniciante (zero experiência)
├─ Passo 2: Considera diferentes caminhos (bootcamp, autodidata, faculdade)
├─ Passo 3: Avalia trade-offs (tempo vs custo vs profundidade)
├─ Passo 4: Pondera contexto implícito (provavelmente quer empregabilidade)
└─ Passo 5: Sintetiza recomendação personalizada
Resposta apresentada: Direta e contextualizada, sem mostrar os passos
Pergunta complexa: "Devo abrir uma filial da empresa em outro estado?"
Prompt com CoT explícito:
"Analise esta decisão mostrando seu raciocínio passo a passo:
1. Viabilidade financeira
2. Aspectos legais e tributários
3. Análise do mercado local
4. Logística e operações
5. Alternativas (expansão digital, franquia)
6. Recomendação fundamentada com pros e contras"
Resposta: Mostra CADA PASSO do raciocínio explicitamente
Quando usar CoT explícito:
✓ Decisões críticas de alto impacto
✓ Análises multi-variável complexas
✓ Problemas matemáticos/lógicos
✓ Quando você precisa AUDITABILIDADE do raciocínio
Modelos modernos (2024-2025) têm representação interna sofisticada de:
✅ Relações causais e correlações
"Vendas caíram após mudança no site"
→ IA infere: provavelmente problema de UX, não coincidência
→ Sugere: análise de métricas de engajamento, heatmaps, abandono de carrinho
✅ Padrões temporais e sazonalidade
"Lançamento de produto de Natal em dezembro"
→ IA considera: sazonalidade, logística de produção, timing de marketing
→ Alerta: dezembro pode ser tarde, considera lançamento em outubro
✅ Contextos culturais e regionais
"Marketing para público brasileiro"
→ Adapta: referências culturais, humor local, sensibilidades regionais
→ Evita: traduções literais, referências estrangeiras desconhecidas
✅ Trade-offs comuns em decisões
"Startup com pouco dinheiro"
→ Prioriza: MVPs, validação rápida, soluções low-cost
→ Desencoraja: perfeccionismo, features complexas, contratações prematuras
✅ Domínios de expertise e limites
"Qual a dose exata deste remédio para minha condição?"
→ Reconhece: está fora da zona de conhecimento seguro
→ Responde: "Isso é uma decisão médica que só seu médico pode fazer"
✅ Incerteza e probabilidades
Usa qualificadores apropriados:
- "Provavelmente" vs "Certamente"
- "Pode ser que" vs "Sempre"
- "Geralmente" vs "Invariavelmente"
- "Sugiro" vs "Você deve"
| Conceito | Era Antiga (2020-2023) | Era Moderna (2024-2025) |
|----------|------------------------|-------------------------|
| Objetivo do usuário | Executar comandos programados | Entender e alcançar intenção |
| Estilo de comunicação | Formal, estruturado, rígido | Natural, contextual, colaborativo |
| Controle de output | Hiperparâmetros (temp=0.0) | Contexto e clareza de intenção |
| Uso de exemplos | Few-shot obrigatório (5-10) | Inferência contextual |
| Estrutura | Delimitadores explícitos (###) | Implícita e fluida |
| Raciocínio | Pedido explicitamente | Automático e profundo |
| Revisão | Manual pelo usuário | Autocorreção interna |
| Memória de contexto | 2K-8K tokens (curto prazo) | 128K-200K tokens (longo prazo) |
| Papel do usuário | Programador de prompts | Designer de intenção estratégica |
| Resposta a erros | Culpa da instrução mal feita | Oportunidade de refinamento |
| Relacionamento | Ferramenta que obedece | Colaborador que co-cria |
| Foco | "Como fazer" (procedimento) | "O que alcançar" (objetivo) |
| Qualidade | Via microgerenciamento | Via contexto e critérios claros |
Você ainda está usando técnicas obsoletas se:
❌ Sintoma 1: Prompts Gigantes
Seus prompts têm mais de 10 linhas de "instruções" antes de começar
❌ Sintoma 2: Delimitadores Everywhere
Você usa ### SEÇÃO ### ou --- para separar cada parte
❌ Sintoma 3: Role Play Excessivo
Todo prompt começa com "Atue como especialista em X com Y anos de experiência..."
❌ Sintoma 4: Few-Shot Obsessivo
Você dá 5+ exemplos mesmo para tarefas simples
❌ Sintoma 5: Temperatura Zero Sempre
Você sempre usa temperature=0.0 porque "funciona melhor"
❌ Sintoma 6: Chaining Manual
Você quebra tarefas simples em 10 prompts separados
❌ Sintoma 7: Comandos Autoritários
Você usa "VOCÊ DEVE", "NUNCA", "SEMPRE", "OBRIGATÓRIO"
❌ Sintoma 8: Relação Mestre-Servo
Você trata a IA como robô executor, não como parceiro
❌ Sintoma 9: Formatação Microscópica
Você especifica fonte, tamanho, cor, espaçamento...
❌ Sintoma 10: Medo da Criatividade
Você evita deixar a IA "pensar livremente"
Autoavaliação:
Mentalidade Antiga:
"Como eu programo a IA para fazer exatamente o que quero?"
→ Foco: controle total
→ Método: instruções detalhadas
→ Resultado: output previsível mas limitado
Mentalidade Moderna:
"Como eu comunico minha intenção para a IA me ajudar da melhor forma?"
→ Foco: colaboração estratégica
→ Método: contexto rico + objetivo claro
→ Resultado: output criativo e otimizado
Antes: "Se eu não especificar tudo, a IA vai errar"
Agora: "Se eu der contexto claro, a IA vai otimizar melhor que eu"
Antes: "Preciso revisar e corrigir tudo"
Agora: "A IA já faz autocorreção, eu refino o necessário"
Antes: "IA é ferramenta burra que precisa de instruções"
Agora: "IA é colaboradora inteligente que precisa de intenção"
✅ História Completa: De GPT-3 (2020) até modelos de 2025
✅ Evolução Técnica: Como cada geração mudou fundamentalmente
✅ Técnicas Obsoletas: 6 truques antigos e por que falharam
✅ Pensamento da IA: Como modelos modernos processam informação
✅ Sintomas: 10 sinais de que você está usando métodos antigos
✅ Transformação: De programador de prompts para designer de intenção
A revolução não é técnica - é conceptual.
Não se trata de aprender "novos truques" para substituir os antigos.
Trata-se de mudar COMO VOCÊ PENSA sobre comunicação com IA.
De: "Como eu faço a IA obedecer?"
Para: "Como eu colaboro com a IA para alcançar meu objetivo?"
No Módulo 2, você aprenderá em profundidade:
🎓 Progresso da Formação: 1/7 módulos completos (14%)
© 2025 FEI - Formação em Engenharia de Intenção
📍 https://inematds.github.io/FEI/
Voce dominou os conceitos essenciais de A Morte da Engenharia de Prompts Antiga no contexto da Engenharia de Intencao.