Uma técnica dividida em três etapas tem sido apontada como forma de melhorar a qualidade das respostas geradas por ferramentas de inteligência artificial.

O método  propõe uma abordagem estruturada para interagir com modelos de linguagem. A proposta parte do princípio de que comandos simples tendem a gerar respostas genéricas, portanto, em vez de uma única solicitação isolada, a orientação é estabelecer um processo contínuo de interação, com mais contexto e direcionamento ao longo do uso.

Veja como fazer isso com três etapas simples, mas funcionais. As informações foram retiradas da CNBC Make It.

1. Preparação: contexto antes do pedido

A primeira etapa consiste em preparar o modelo antes de solicitar qualquer entrega. Em vez de pedir diretamente um resultado, recomenda-se apresentar o cenário, o objetivo do trabalho, informações relevantes e o formato esperado da resposta.

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Essa preparação inclui detalhar o que está sendo desenvolvido, qual é o público-alvo e como o material será utilizado. Ao final, é indicado verificar se a ferramenta precisa de mais informações antes de avançar.

O objetivo dessa fase é reduzir ambiguidades e alinhar expectativas, aumentando as chances de o resultado atender à demanda inicial.

2. Estímulo: pedido estruturado e específico

Com o contexto definido, a segunda etapa envolve a elaboração do pedido de forma estruturada. Solicitações amplas e genéricas tendem a limitar o desempenho da ferramenta.

A orientação é incluir detalhes como quantidade de versões desejadas, formato de apresentação, canal de divulgação e características do público. Quanto mais específico for o direcionamento, maior a probabilidade de obter respostas alinhadas à estratégia.

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Essa etapa marca o momento em que o usuário solicita a produção efetiva do conteúdo, já com parâmetros claros.

3. Refinamento: ajustes e melhorias

A terceira etapa prevê o aprimoramento do resultado inicial. Caso a resposta não esteja totalmente adequada, recomenda-se indicar de forma objetiva o que precisa ser ajustado.

O processo pode incluir apontar aspectos que funcionaram, elementos que precisam ser modificados e instruções detalhadas sobre como melhorar o conteúdo gerado.

Ao tratar a interação como um processo contínuo de ajustes, a técnica busca ampliar a precisão e a utilidade das respostas produzidas pelas ferramentas de inteligência artificial no ambiente profissional.

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