1
resposta

Relato de Experiência | Atividade 04: Engenharia de Prompt e Pensamento Computacional

Olá, pessoal! Compartilho o processo que utilizei para realizar a Atividade 04 do curso de IA Generativa. Como sou músico profissional (trompista) em transição para a área de tecnologia, utilizei esta oportunidade para criar um post de LinkedIn que demonstrasse essa síntese de conhecimentos.

O que foi feito (Passo a Passo):

Definição de Persona (System Prompting): Iniciei o prompt estabelecendo meu contexto profissional e o objetivo de gerar autoridade sobre o uso estratégico da IA.

Aplicação da Decomposição: Seguindo as técnicas da aula, não solicitei o texto de uma vez. Quebrei a tarefa em subtarefas focadas no framework PAS (Problema, Agitação, Solução).

Fundamentação com Dados: Instruí a IA a integrar dados reais (como a posição do Brasil no mercado do Notion e relatórios do BCG) para dar peso à tese central.

Refinamento de Tom (Iteração): Realizei rodadas de feedback para remover clichês e "hypes" de mercado, focando em um tom sóbrio e técnico.

Exemplo Prático e Tangível: Pedi que a IA me ajudasse a decompor um planejamento de estudo musical. Isso transformou o conceito abstrato de "Decomposição" em algo prático para o leitor.

Geração Multimodal: A imagem do post também foi orquestrada via prompt para representar visualmente a união entre a lógica sistêmica e a execução da tecnologia.

Aprendizado Principal:
A atividade comprovou que a eficácia da IA depende da clareza lógica do usuário. Ao dominar a Decomposição, deixamos de ser apenas usuários de comandos básicos e passamos a dirigir sistemas complexos.

Link do post para quem quiser ver o resultado final:
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7455678636893925376/

#IAnaAlura #EngenhariaDePrompt #PensamentoComputacional #TechTransition

1 resposta

Olá, André. Como vai?

Parabéns pelo excelente relato de experiência! É inspirador ver como você utilizou sua bagagem como músico profissional (trompista) para dominar conceitos complexos como a Decomposição e o Pensamento Computacional. A transição de carreira para a tecnologia exige exatamente essa clareza lógica que você demonstrou ao orquestrar o seu prompt.

A sua estratégia de não solicitar o texto de uma vez, mas quebrar a tarefa em subtarefas focadas no framework PAS (Problema, Agitação, Solução), é uma das técnicas mais avançadas e eficazes da engenharia de prompt.

Para contribuir com sua jornada de transição e elevar ainda mais o nível dos seus experimentos com IA, deixo aqui algumas sugestões:

  • Otimização de Prompt com Variáveis: Como você está entrando na área técnica, experimente usar "Placeholders" em seus prompts, como [CONTEXTO_PROFISSIONAL] ou [DADOS_MERCADO]. Isso permite que você reutilize a mesma estrutura lógica de decomposição para diferentes temas, mantendo a consistência do resultado.
  • Prompt para Código (Interpretação): Já que você está estudando lógica, tente usar a IA para explicar trechos de código complexos usando analogias musicais. Um prompt como: "Explique esta função em Python usando uma analogia com a estrutura de uma sinfonia ou a técnica de respiração no trompete" pode acelerar muito o seu aprendizado técnico.
  • Refinamento de Dados: No seu passo de "Fundamentação com Dados", você pode instruir a IA a citar não apenas o relatório, mas o ano e a métrica específica, o que aumenta drasticamente a confiança do seu público no LinkedIn.

O seu aprendizado principal tocou no ponto central da era da IA: deixamos de ser apenas usuários e passamos a ser diretores de sistemas complexos. A lógica sistêmica que você aplicou na música agora é o seu maior trunfo na tecnologia.

Continue com essa sede de aprendizado e compartilhando seus resultados!

Espero que possa ter lhe ajudado!