Prompt treinando

Perfeito, Sasá — entrando no papel de engenheira de IA / prompt engineer. Vou te dar duas estratégias focadas no seu estilo visual + prático, com passo a passo para aplicar com sua equipe de atendentes no trabalho. No fim coloco prompts prontos que você pode usar com o GPT para gerar materiais (slides, fluxos, quizzes, scripts). Vamos lá!

Estratégia 1 — Microlearning visual + laboratórios práticos

Objetivo: ensinar em blocos curtos com material visual e prática imediata (roleplay / simulação).

Passo a passo (implementação rápida)
1. Mapear competências-chave (30–60 min)
• Liste 6–8 habilidades essenciais dos atendentes (ex.: abertura de atendimento, identificação da necessidade, script de oferta, solução de reclamação, encerramento, registro correto).
• Priorize 3 que terão maior impacto imediato.
2. Criar módulos visuais curtos (1 módulo = 20–30 min)
• Para cada competência, crie: 1 slide com fluxograma/cheatsheet + 1 imagem/infográfico com passos + 1 roteiro de 1–2 min (para vídeo Loom).
• Tamanho: cada módulo deve ser consumível em 20 minutos (10 min visual + 10 min leitura rápida).
3. Desenhar exercícios práticos (30–45 min por sessão)
• Ex.: simulação de atendimento em pares (15–20 min): atendente A, cliente B, observador C. Depois troca.
• Use checklists de comportamento (tom de voz, perguntas abertas, confirmação de dados, encerramento).
4. Aplicar + dar feedback imediato (15–20 min)
• Após cada roleplay, o observador e o coach dão 3 pontos fortes e 3 pontos a melhorar (foco em ações concretas).
• Grave 1 atendimento por sessão para análise posterior (se permitido).
5. Avaliar com micro-quizzes (5–10 min)
• Quiz de 5 perguntas (Múltipla escolha + explicação do gabarito). Reaplicar depois de 2 semanas para medir retenção.
6. Iterar semanalmente
• Refaça o módulo com ajustes, publique o “cheatsheet” final no repositório da equipe (drive / intranet).

Sugestão de cadência (ex.: 1 módulo por semana)
• Segunda: 10min revisar visual + 40min roleplay/prática.
• Sexta: 10min quiz + 20min coaching em grupo.

Ferramentas úteis (rápidas): Loom (vídeos curtos), Canva/Slides (infográficos), Miro (fluxos visuais), Google Drive (repositório), Kahoot/Quizlet (quizzes).

Estratégia 2 — Projeto real + prompt-driven coaching

Objetivo: aprender fazendo com um projeto real que resolve um problema de atendimento (ex.: reduzir tempo médio de atendimento mantendo satisfação).

Passo a passo (implementação em sprints)
1. Definir mini-projeto (Kickoff 1h)
• Exemplo: “Diminuir AHT (tempo médio) em 15% em 6 semanas mantendo CSAT ≥ 4,3”.
• Defina métricas, responsáveis e entregáveis.
2. Dividir em sprints de 1 semana
• Sprint 1: mapear processos (fluxos visuais das interações).
• Sprint 2: criar scripts e cheatsheets visuais.
• Sprint 3: treinar e testar com clientes simulados.
• Sprint 4: medir impacto real e ajustar.
3. Usar GPT como co-engenheiro de conteúdo (prompt engineering)
• Gere scripts, fluxos de decisão, checklists e roleplays com prompts controlados. (Exemplos abaixo.)
• Peça ao GPT análises de gravações/transcrições (ex.: 3 pontos de melhoria + frase modelo para o atendente).
4. Sessões práticas + gravação
• Roleplay diário curto (20 min) + 1 sessão de coaching semanal (30–40 min) com análise de trechos gravados.
5. Dashboard de desempenho
• Métricas: AHT, FCR (first call resolution), taxa de transferência para escalonamento, CSAT, % de scripts seguidos.
• Revise semanalmente, ajuste scripts e prompts conforme dados.
6. Padronizar e escalar
• Quando os ganhos aparecerem, transforme os melhores scripts em SOP visuais (um-pager) e treine os demais.

KPIs e metas sugeridas (exemplos)
• Meta inicial: aumentar acerto em scripts em 30% (medido por auditoria), reduzir AHT 10–20% em 6 semanas, elevar pontuação média de quiz para ≥ 85%.