Pesquisadores e profissionais que acompanham a evolução dos grandes modelos de linguagem (LLMs) indicam que a forma de dialogar com ferramentas como ChatGPT, Gemini ou Claude influencia diretamente a qualidade das respostas. Em transmissão exibida pela Record, especialistas detalharam seis práticas consideradas eficazes para quem deseja obter resultados mais claros e úteis.
1. Solicite múltiplas opções
Jules White, professor de Ciência da Computação da Universidade Vanderbilt, nos Estados Unidos, recomenda pedir três ou cinco alternativas de resposta sempre que possível. Segundo ele, a variedade estimula o usuário a comparar estilos e selecionar o material que mais se ajusta à necessidade.
2. Forneça exemplos concretos
Para aproximar o texto gerado do tom pessoal, White sugere disponibilizar mensagens antigas ou materiais referenciais. Ele observa que, ao enviar e-mails anteriores como amostra, o modelo tende a reproduzir o estilo individual sem a necessidade de instruções detalhadas de “faça” ou “não faça”.
3. Transforme a conversa em entrevista
Outra estratégia indicada é solicitar que o chatbot faça perguntas sucessivas antes de compor o conteúdo final. O método, segundo White, ajuda a refinar cada detalhe — útil, por exemplo, na elaboração de uma descrição de vaga de emprego, na qual o robô coleta as informações ponto a ponto.
4. Cuidado com encenações de papel
Sander Schulhoff, pesquisador que popularizou o termo “engenharia de prompts”, alerta para o uso indiscriminado de personagens, como “você é um professor de matemática”. Em perguntas que exigem resposta objetiva, esse artifício pode aumentar o risco de alucinações, ou seja, afirmações erradas fornecidas com segurança excessiva, conforme ressalta o engenheiro Rick Battle, da Broadcom.
5. Mantenha neutralidade nos pedidos
Battle aconselha evitar sugestões que possam direcionar a resposta. Ao comparar dois veículos, exemplifica, não informe preferência inicial por um modelo específico. A postura neutra reduz a probabilidade de a IA simplesmente confirmar o gosto do usuário.
6. Educação pode ajudar na rotina
Estudos ainda divergem sobre a eficácia de expressões como “por favor” e “obrigado” para elevar a precisão dos LLMs. Contudo, uma pesquisa de 2025 da editora Future revela que 70% dos usuários mantêm a cortesia por hábito ou conforto pessoal. Schulhoff acrescenta que a prática não altera o desempenho, mas torna a interação mais agradável — fator que pode incentivar o uso frequente da tecnologia.
Mitologia versus prática
Os especialistas concordam que fórmulas como bajular, ameaçar ou insultar a máquina dificilmente resultam em melhorias consistentes. A recomendação é tratar o sistema como ferramenta de trabalho, enfatizando instruções claras, exemplos e objetivos concretos. Atualizações constantes nos algoritmos fazem com que resultados de pesquisas anteriores se tornem rapidamente obsoletos, reforçando a importância de técnicas fundamentadas em testes recentes.
Com informações de G1
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