Considerando o meu próprio perfil, proponho o seguinte prompt em múltiplos passos, elaborado a partir das técnicas de engenharia de prompt apresentadas:
Prompt:
Passo 1 — Explique de forma detalhada o conceito de "terceirização intelectual" (intellectual outsourcing) no contexto da produção científica com uso de inteligência artificial generativa, distinguindo entre o uso instrumental legítimo da tecnologia e a delegação indevida da atividade cognitiva central do pesquisador. Fundamente a explicação com referenciais teóricos e normativos, mencionando explicitamente as diretrizes do CNPq sobre o tema.
Passo 2 — A partir da explicação anterior, identifique três riscos concretos que a terceirização intelectual representa para a integridade acadêmica em programas de pós-graduação stricto sensu, como mestrados e doutorados. Para cada risco, apresente um exemplo prático e uma justificativa de por que a simples revisão humana posterior ao uso da ferramenta não é suficiente para neutralizar o dano epistêmico causado.
Passo 3 — Considerando o contexto brasileiro, com destaque para a atuação da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), proponha três diretrizes que poderiam integrar uma política institucional de uso ético de IA em programas de pós-graduação. Justifique cada diretriz com base nos riscos identificados no Passo 2.
Passo 4 — Com base no conteúdo desenvolvido nos Passos 1, 2 e 3, redija um post para publicação no LinkedIn pessoal de um professor e pesquisador da área do Direito. O post deve ter tom profissional, linguagem acessível ao público jurídico não acadêmico, extensão entre 10 e 15 linhas no texto visível (sem o "leia mais") e conter a hashtag #IAnaAlura. A abertura deve trazer uma provocação que conecte o tema da terceirização intelectual à experiência cotidiana de quem produz pesquisa jurídica no Brasil.
Passo 5 — Antes de finalizar, analise criticamente o post gerado no Passo 4 sob três critérios: precisão técnica das informações, adequação ao formato e ao tom do LinkedIn e pertinência do conteúdo para o perfil profissional descrito. Se houver algum problema em qualquer um dos critérios, refaça o post corrigindo as falhas identificadas e apresente a versão revisada como resultado final.
A estrutura do prompt segue as técnicas discutidas: há clareza nas instruções em cada etapa, a complexidade da produção de um post é decomposta em subtarefas progressivas (exposição conceitual, identificação de riscos, proposição de diretrizes, redação e revisão crítica), o modelo é instado a justificar as escolhas em cada passo e há uma camada de autocorreção ao final que submete o resultado a uma avaliação criteriosa antes da entrega definitiva. Essa arquitetura, que vai do geral ao particular e do conceitual ao aplicado, tende a produzir resultados mais sólidos do que um pedido único e genérico de "escreva um post sobre IA e ética acadêmica".
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!