Importante

Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!

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Mão na massa: criando um post para seu trabalho

Seguindo os princípios da Engenharia de Prompt para a atividade, utilizei o seguinte fluxo:

  1. Fale sobre os 3 modelos de linguagem mais utilizados para tarefas do cotidiano do usuário comum brasileiro.
  2. Determine o que na visão do usuário faz de cada uma ser a mais utilizada
  3. Explique passo a passo e o porquê dessa sua resposta
  4. Gere mais de uma resposta e decida qual a melhor se aplica
  5. Ao final, gere um post com formato adequado para ser publicado em meu Linkedin pessoal, deve conter a hashtag #IAnaAlura.

A resposta foi :

  • Processo de Seleção de Resposta
    Para responder à sua pergunta, formulei mentalmente duas abordagens distintas:

    1. Visão Técnica: Listar arquiteturas de código aberto e fechado (como Llama 3, Claude 3.5 e GPT-4o) e focar em benchmarks de performance.

    2. Visão Prática (Vencedora): Listar as plataformas comerciais consolidadas. Escolhi aplicar esta resposta, pois o usuário médio brasileiro não interage com o modelo bruto, mas sim com interfaces otimizadas, gratuitas e integradas à sua rotina digital.

  • Os 3 Modelos Mais Utilizados no Brasil
    Na percepção do público geral, a adoção em massa está diretamente ligada à facilidade de acesso.

    1. ChatGPT (OpenAI): O pioneiro absoluto. Na visão do usuário, ele é a principal escolha porque sua marca virou o próprio sinônimo de "inteligência artificial". A simplicidade da interface e a praticidade do aplicativo de celular o tornam o favorito para redigir textos, traduzir documentos e buscar ideias criativas.

    2. Gemini (Google): A força do ecossistema. O que torna esta IA indispensável para o brasileiro é sua conexão invisível com o que já usamos todos os dias: Google Search, Gmail, Docs e Android. O usuário a percebe como a opção mais rápida e melhor contextualizada com eventos atuais.

    3. Copilot (Microsoft): O custo-benefício. A percepção de valor do usuário é altíssima, pois a ferramenta oferece acesso gratuito a recursos avançados (como geração de imagens) diretamente na barra de tarefas do Windows, no navegador Edge e, mais recentemente, integrado ao WhatsApp e Telegram.

  • Por Que Essa Conclusão? (Passo a Passo)

    1. Mapeamento de Pontos de Contato: Analisei onde o brasileiro passa a maior parte do tempo online (Windows no trabalho, Android e WhatsApp no uso pessoal). Ferramentas nativas nesses ambientes lideram a adoção.

    2. Análise da Barreira Financeira: O modelo de assinatura em dólar afasta o usuário comum. Logo, as IAs mais utilizadas são aquelas com os melhores planos freemium (gratuitos) disponíveis no mercado.

    3. Curva de Aprendizado: Concluí que a popularidade não se baseia em qual IA resolve os códigos de programação mais complexos, mas em qual exige menos esforço para gerar um resumo de reunião ou uma receita para o jantar.

  • Sugestão de Post para LinkedIn

    Você já parou para pensar em qual Inteligência Artificial o brasileiro realmente usa no dia a dia?

    Como usuários, muitas vezes não ligamos para benchmarks ou contagem de parâmetros. Queremos saber o que resolve nossos problemas rápido e de graça. Hoje, três gigantes dominam a nossa rotina:

    1️⃣ ChatGPT: O pioneiro. Virou sinônimo de IA e mora no nosso celular para tirar qualquer dúvida em segundos.
    2️⃣ Gemini (Google): O ecossistema. Integrado ao Docs e ao Gmail, é o braço direito para acelerar tarefas na web com dados atualizados.
    3️⃣ Copilot (Microsoft): A facilidade. Embutido no Windows e no Edge, popularizou a geração de imagens e análises complexas sem cobrar nada a mais por isso.

    A adoção da IA não é mais sobre quem tem o melhor código, mas sobre quem se integra melhor à nossa rotina de trabalho e estudos.

    #IA #Tecnologia #Inovacao #ChatGPT #Copilot #Gemini #IAnaAlura

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Oi, Victor. Tudo bem com você?

Curti muito como você estruturou o prompt para essa atividade de engenharia de prompt. Você aplicou de forma clara várias das técnicas vistas na aula: pediu explicação do passo a passo, pediu justificativa da resposta, e ainda solicitou a geração de mais de uma resposta com escolha da melhor entre elas, que é exatamente a técnica de gerar respostas alternativas e comparar. Isso mostra domínio do conceito de dividir uma tarefa complexa em subtarefas menores, já que você não pediu direto o post final, mas construiu um raciocínio em camadas antes de chegar lá.

Um ponto que vale destacar no resultado que você trouxe é como o modelo justificou a escolha entre a visão técnica e a visão prática antes de responder, isso é reflexo direto do "explique seus passos antes de dar a resposta" que você pediu no prompt.

Se quiser explorar ainda mais essa técnica em prompts futuros, dá pra tentar pedir pro modelo simular personas diferentes de leitores (por exemplo, um recrutador de RH e um dev sênior) e comparar como cada um reagiria ao post, isso costuma refinar ainda mais o resultado final.

Qual dessas técnicas de engenharia de prompt você achou que fez mais diferença no resultado final que você teve?

Parabéns pelo exercício, Victor, ficou muito bem construído. O fórum está sempre à disposição pra você continuar compartilhando suas atividades.

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!