A nova atualização do ChatGPT e o impacto da Engenharia de Prompt

A Nova Atualização do ChatGPT e o Impacto da Engenharia de Prompt

Recentemente, o ChatGPT recebeu uma atualização incrível: agora ele consegue gerar imagens em estilos artísticos diversos, incluindo visuais inspirados nos filmes do Studio Ghibli. O resultado? Uma galera super curiosa testando prompts no chatgpt e compartilhando seus resultados na rede vizinha (Instagram).

Achei muito interessante ver esse movimento (um verdadeiro experimento social), mas algo me chamou a atenção: muitas pessoas não sabiam como pedir o que queriam. Algumas vinham me perguntar por que o ChatGPT delas "não fazia imagens"; outras, mesmo com a versão paga, juravam que não funcionava. Acabei gerando imagens para cinco pessoas, simplesmente porque elas não sabiam como estruturar os prompts.

Isso me fez refletir sobre algo maior: saber perguntar se tornou uma habilidade essencial. No passado, o diferencial era saber onde procurar as informações certas. Hoje, o conhecimento está disponível, mas só conseguimos acessá-lo plenamente quando sabemos como formular a pergunta certa.

Essa habilidade tem nome: engenharia de prompt, saber instruir as IAs para obter as respostas desejadas é um exercício fundamental para realizar bom proveito da ferramente, as vezes uma pequena palavrinha pode fazer toda a diferença no seu prompt. A engenharia de prompot não é relevante apenas para quem gera imagens bonitas com IA. A engenharia de prompt é uma competência chave no desenvolvimento de software (e basicamente em qualquer área onde a IA seja uma aliada).

No último ano, o uso das IAs para escrever códigos e automatizar tarefas tem disparado, no entanto, uma pesquisa da GitClear, que analisou mais de 153 milhões de linhas de código geradas por IA, revelou algo preocupante: embora o uso de ferramentas de IA tenha disparado, a qualidade do software caiu. Isso mostra que não basta usar IA — é preciso saber como usá-la. A instrução correta influencia diretamente na qualidade da resposta. E tão importante quanto isso: é preciso saber interpretar o que a IA respondeu.

Saber dar boas instruções parte de um raciocínio lógico, de pensamento estruturado e clareza de objetivos. Mas interpretar a resposta exige repertório, conhecimento técnico e senso crítico. É um ciclo: perguntar bem, entender melhor, ajustar com precisão.

Outro ponto importante é que comunicação não é apenas entre pessoas. Estamos entrando numa era onde comunicar-se com inteligências artificiais será tão cotidiano quanto mandar uma mensagem por WhatsApp. Dominar essa nova forma de diálogo é tão crucial quanto saber se comunicar com clareza em uma reunião de equipe. Afinal, a IA só nos entende bem quando nos comunicamos bem com ela.

Na geração de imagens, por exemplo, certos verbos usados no prompt podem travar o processo. Verbos como "transformar", "alterar", "converter", "aplicar" ou "trocar" podem sugerir ações que a IA não consegue executar de forma direta. Em vez disso, termos como "criar", "gerar", "adicionar" e "remover" têm muito mais efetividade.

Verbos problemáticos:

Transformar

Alterar

Converter

Aplicar

Trocar

Verbos mais eficazes:

Criar - Ex: Crie uma imagem em forma de anime

Gerar - Ex: Gere uma imagem de um robô futurista

Adicionar - para mudanças específicas em imagens geradas

Remover - para edições básicas, como retirar o fundo

Estamos vivendo um momento em que saber se comunicar não se resume a falar com pessoas. É também sobre como interagimos com a tecnologia. A IA pode ser uma ferramenta poderosa ou uma fonte de frustração, a diferença está em como nos comunicamos com ela.

O futuro pertence a quem sabe fazer as perguntas certas e interpretar com profundidade as respostas que recebe.

Referências:

GitClear: AI’s Growing Impact on Code Quality