Submódulo 2: Automação de tarefas simples: transformar prompts em ações

Mapeamento de Tarefas Simples: transformar prompts em ações

🎯 Mapear Tarefas para Ações: do Prompt à Automação

Nesta primeira parte, vamos entender como transformar uma tarefa cotidiana em um fluxo simples de automação usando prompts para ChatGPT, Gemini e Claude. A ideia central é decompor cada tarefa em etapas repetíveis: Entrada (dados brutos), Processamento (IA gera conteúdo ou insights), Saída (documento, checklist, agenda) e Validação (checagens rápidas). Ao tratar a tarefa como um fluxo, criamos condições de saída e critérios de sucesso que ajudam a IA a entregar resultados consistentes. Pense em ações como redigir um e‑mail profissional, compilar uma lista de itens ou gerar o resumo de uma reunião. Leve em conta que cada etapa pode exigir prompts diferentes, formatação específica e verificações simples antes da entrega final. (1) (2) (3)

Antes de começar a escrever prompts, pense no caso de uso: Quem precisa do resultado, Para quê, e Qual formato é o adequado? Essa reflexão inicial prepara o terreno para fluxos estáveis. Em seguida, descreva o Critério de Sucesso para cada saída: por exemplo, uma resposta de e-mail com tom profissional, sem erros factuais e com itens acionáveis claramente destacados. (1)

Para estruturar prompts de forma escalável, seguimos o modelo COSERAF: Contexto (quem/para quê), Objetivo (o que deseja), Saída (formato e tamanho), Exemplos (referências ou rascunhos), Restrições (tom, público, limitações), Avaliação (critérios de qualidade) e Feedback (como deseja iterar). A prática consistente dessa estrutura facilita replicação entre tarefas diferentes e entre ferramentas (ChatGPT, Gemini, Claude). (2)

Para consolidar o aprendizado, vamos mapear alguns cenários: 1) redigir um e‑mail profissional com tom adequado, 2) gerar um relatório semanal com itens acionáveis e 3) criar uma checklist de lançamento de projeto. Em cada caso, apresentaremos prompts que alimentam as etapas, incluindo checagens simples de qualidade e a possibilidade de revisão humana em pontos críticos. (3)

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Desenhando fluxos de trabalho entre ChatGPT, Gemini e Claude

🔗 Fluxos de Trabalho entre ChatGPT, Gemini e Claude

Vamos aprofundar o design de fluxos simples que envolvem mais de uma ferramenta de IA. A ideia é manter uma sequência lógica: entrada, processamento em uma IA, passagem de dados para outra IA quando necessário, saída final e validação. Ao distribuir tarefas entre ferramentas, você pode aproveitar pontos fortes distintos de cada plataforma (por exemplo, melhores capacidades de síntese em uma e de formatação em outra). (1) (2) (3)

Estruture o fluxo com etapas claras:

• Etapa 1: Entrada padronizada (dados ou rascunhos) para as três ferramentas.
• Etapa 2: Processamento inicial em uma IA (geração de rascunho, lista de itens, resumos).
• Etapa 3: Transferência de saída para outra IA para refinamento (tom, estilo, checagem de fatos).
• Etapa 4: Saída consolidada e validação final com verificação humana em pontos críticos.

Exemplos de cenários: 1) redigir um e‑mail com ajuste automático de tom, 2) gerar um relatório semanal com itens acionáveis e 3) criar uma checklist de lançamento de projeto. Ao projetar, use templates de prompts padronizados para cada etapa, de modo que qualquer tarefa repetitiva possa ser replicada entre as três plataformas. (1)

Práticas seguras, avaliação de qualidade e auditoria

🛡️ Práticas Seguras, Avaliação de Qualidade e Auditoria

Ao usar IA no dia a dia, é essencial adotar uma abordagem de qualidade que combine clareza, factualidade, tom adequado e considerações legais. Primeiro, estabeleça critérios de avaliação para cada saída: clareza (o texto é compreensível), factualidade (as informações são corretas), tom (conforme o público), referências (quando houver), direitos autorais (uso apropriado de conteúdos) e privacidade (dados sensíveis ausentes ou anonimizados). (1)

Em situações críticas, mantenha a revisão humana como etapa obrigatória antes de publicar outputs. Defina gatilhos claros para intervenção humana, como quando a saída envolve dados sensíveis, decisões legais ou financeiras, ou quando o modelo gera alucinações frequentes. Além disso, crie logs simples de decisões (quem revisou, qual versão, qual foi a intervenção) para facilitar auditorias internas. (2)

Para governança de dados, siga diretrizes de privacidade e conformidade, assegurando que o uso de IA esteja em linha com LGPD e políticas da organização. Recomenda-se checagem cruzada com 2–4 fontes confiáveis e a atualização periódica de referências. Por fim, mantenha um ciclo de melhoria contínua: avalie resultados, registre lições aprendidas e atualize prompts e templates. (3)

🎯 Exercícios