Olá, Dieter! Como vai?
Excelente aplicação do modelo 70-20-10 para a estruturação do seu aprendizado. Como você bem demonstrou nas imagens compartilhadas, essa metodologia é extremamente eficaz para áreas dinâmicas como o Marketing Digital e a Engenharia de Prompt, onde a teoria rapidamente se torna obsoleta sem a prática constante.
Análise do seu Plano de Estudos
O seu plano reflete uma distribuição inteligente do tempo:
- 70% Prática: Focar em criação de prompts para campanhas e testes A/B de copy é onde o aprendizado real acontece. É no erro e no ajuste do prompt que você entende as nuances da IA.
- 20% Social: A troca em comunidades como Discord e LinkedIn é vital. Muitas vezes, um "truque" de prompt compartilhado por um colega economiza horas de estudo individual.
- 10% Teoria: Manter a base teórica através da documentação oficial da OpenAI garante que você entenda as atualizações estruturais dos modelos (como janelas de contexto e tokens).
Sugestão para os Exercícios Práticos
Os 5 exercícios que você listou são fundamentais para o mercado atual. Para torná-los ainda mais desafiadores, você pode tentar aplicar a técnica de Few-Shot Prompting no exercício de E-mail Marketing, fornecendo à IA exemplos do tom de voz específico da marca antes de gerar a sequência de 5 e-mails.
Fontes de Estudo Complementares
Além das excelentes fontes que você citou (HubSpot, OpenAI e Coursera), recomendo explorar:
- DeepLearning.AI: Possui cursos curtos e gratuitos sobre engenharia de prompt em parceria com a OpenAI.
- Marketing Artificial Intelligence Institute: Ótimo para entender o impacto estratégico da IA no funil de vendas.
Sua justificativa final foi muito precisa: a combinação de experimentação e troca acelera o desenvolvimento de habilidades reais voltadas ao mercado.
Qual desses 5 exercícios práticos você pretende executar primeiro para começar seu portfólio?