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O resultado da IA depende sobretudo do que lhe pede.

  • Duração4 a 16h, conforme os objetivos
  • FormatoPresencial, online ou híbrido
  • InvestimentoProposta após diagnóstico

A competência que decide a qualidade do resultado

Esta formação é dedicada por inteiro à escrita de prompts: estruturas que funcionam, controlo do formato de saída, iteração e refinamento, e construção de bibliotecas reutilizáveis por contexto de trabalho.

Porque é que a mesma ferramenta dá resultados tão diferentes

A adoção de modelos de linguagem trouxe ganhos claros, mas expôs um problema recorrente: a maioria das pessoas não sabe dar instruções eficazes. A diferença entre um resultado inútil e um resultado aproveitável está quase sempre no pedido.

Para quem é esta formação
  • Profissionais de qualquer área que utilizem ou pretendam utilizar IA generativa no contexto de trabalho
  • Quadros, técnicos e chefias intermédias que pretendam melhorar a qualidade e consistência das respostas obtidas de ferramentas de IA
  • Profissionais sem experiência prévia em engenharia de prompts
O que a equipa fica capaz de fazer

No final da formação, os participantes conseguem:

  • Compreender como os LLMs interpretam e respondem a prompts
  • Estruturar prompts claros, eficazes e reutilizáveis
  • Controlar o formato, o tom e a profundidade dos outputs gerados pela IA
  • Refinar e iterar prompts de forma estratégica, identificando e corrigindo respostas incompletas, erradas ou alucinadas
  • Criar um Prompt Pack funcional, adaptado à sua função profissional
Programa

6 módulos. A carga horária ajusta-se aos objetivos da equipa, entre 4 e 16 horas.

  • O que é Prompt Engineering e o que não é: não é "saber falar bem com a IA" nem um conjunto de truques secretos, mas sim saber definir contexto, pedir exatamente o que se pretende, controlar o tipo de resposta e iterar até obter qualidade profissional
  • Como funcionam os LLMs: os modelos não pensam nem compreendem intenções humanas, funcionando com base em padrões linguísticos, probabilidade estatística e no contexto fornecido no prompt (tokenização, embeddings, processamento, decodificação)
  • Porque os prompts genéricos falham: falta de objetivo definido, ausência de formato especificado, ambiguidade e mistura de várias tarefas numa só instrução
  • Perguntar vs. Instruir vs. Orquestrar tarefas: três níveis crescentes de controlo sobre o resultado obtido
  • Personalização da IA: definição de instruções persistentes que funcionam como um "prompt de enquadramento permanente" (contexto profissional, tipo de tarefas mais frequentes, preferências de comunicação, formato de output preferencial, limites e expectativas)
  • Limitações e expectativas realistas: a IA pode errar e inventar informação, não substituindo o julgamento humano
  • Atividade prática: Mapa de Trabalho com IA — identificação de 10 a 15 atividades reais do dia a dia profissional (já utilizadas com IA e a explorar) e definição do prompt base pessoal de personalização

  • Porque a estrutura do prompt é crítica: os modelos não interpretam intenções implícitas, respondendo exclusivamente ao texto fornecido
  • Anatomia de um prompt eficaz: contexto, objetivo, instrução principal, formato de saída, critérios e restrições e, opcionalmente, um exemplo ou referência
  • Framework DCPT como forma sistemática de estruturar prompts: Definir a situação, Contexto, Persona e Tarefa
  • Boas práticas de escrita e erros comuns: misturar várias tarefas no mesmo prompt, não definir objetivo nem formato, contexto excessivo ou irrelevante, instruções contraditórias
  • Atividade prática: reescrita de prompts reais aplicando a estrutura completa (contexto, objetivo, instrução, formato, critérios), comparação de outputs obtidos e partilha e reflexão orientada em grupo, com os prompts a serem tratados como artefactos de trabalho sujeitos a crítica construtiva

  • Definição do formato de saída: listas numeradas, tabelas comparativas, passos sequenciais, resumos executivos, checklists
  • Controlo de tom, nível técnico e profundidade da resposta
  • Pedir exemplos, passos e validações; diferença entre pedir o raciocínio e pedir apenas o resultado final
  • Como evitar respostas vagas, genéricas ou pouco reutilizáveis
  • Atividade prática: partir do mesmo prompt para obter múltiplos outputs controlados, com ajuste fino das instruções de saída

  • O prompt como ciclo iterativo, não como um pedido único e definitivo
  • Técnicas de follow-up inteligente e de refinamento sem necessidade de recomeçar do zero
  • Identificação e correção de respostas incompletas, respostas erradas e alucinações
  • Estratégias de validação de resultados obtidos da IA
  • Atividade prática: exercício de "debugging de prompt" — melhorar um output problemático até atingir um nível profissional

  • Aplicação direta ao dia a dia de trabalho, com seleção de área conforme o grupo de formandos: Gestão e Estratégia, Marketing e Conteúdos, Produto, UX e Design, IT/Desenvolvimento, Administrativo e Financeiro, Formação e Educação
  • Para cada área: casos reais, prompt base reutilizável e checklist de adaptação ao contexto
  • Atividade prática: criação de prompts reais para tarefas concretas do próprio formando

  • Alucinações e confiança excessiva nos resultados da IA
  • Privacidade e tratamento de dados sensíveis
  • Direitos de autor associados a conteúdo gerado por IA
  • Situações em que não deve ser utilizada IA
  • Boas práticas organizacionais para uso responsável da IA
  • Objetivo: criar um conjunto de prompts reutilizáveis, adaptados à função profissional de cada formando
  • Entrega final: um Prompt Pack com 5 a 10 prompts estruturados, cada um com objetivo claro, contexto de uso e output esperado
  • O conjunto deve incluir, no mínimo, um prompt de análise, um prompt de criação e um prompt de revisão/validação
Como decorre

A formação combina exposição teórica breve com demonstrações práticas ao vivo em diferentes ferramentas de IA, seguidas de exercícios aplicados em que os participantes trabalham prompts a partir de tarefas reais do seu próprio contexto profissional. São utilizados momentos de verificação de conhecimentos através de quizzes e sondagens, discussão crítica sobre riscos e limitações da IA, e sessões de partilha e revisão de prompts entre formandos, tratando-os como artefactos de trabalho sujeitos a melhoria contínua. A formação culmina na criação individual de um Prompt Pack Profissional, aplicando de forma integrada todas as técnicas trabalhadas ao longo do curso.

Ferramentas usadas
  • ChatGPT
  • Perplexity (assistente de pesquisa)
  • Perplexity Comet (agente de IA integrado no browser)
  • Grok
  • Mentimeter para quizzes
  • sondagens em sala
O que fica no fim
  • Os participantes compreendem como os LLMs interpretam prompts e porque a estrutura da instrução é determinante para a qualidade do resultado
  • Sabem aplicar uma estrutura sistemática de prompt (contexto, objetivo, instrução, formato, critérios) a qualquer pedido feito à IA, em qualquer ferramenta
  • Sabem controlar o formato, o tom e a profundidade dos outputs, e iterar e depurar prompts de forma estratégica até obter um resultado utilizável
  • Conhecem os principais riscos e limites de um uso responsável da IA, incluindo alucinações, privacidade de dados e direitos de autor
  • Saem com um Prompt Pack Profissional próprio, contendo entre 5 a 10 prompts estruturados e diretamente reutilizáveis na sua função

Pré-requisitos

Não é exigido conhecimento técnico prévio.

Formato

Presencial, online ou híbrido, adaptado à realidade e aos processos da sua equipa.

Perguntas Frequentes

Aprende-se por tentativa e erro, devagar e sem consistência. Esta formação dá o método e as estruturas já testadas.

Sim. Os princípios transferem-se entre assistentes; os exercícios usam vários.

Sim, cada participante constrói uma biblioteca aplicada ao seu contexto de trabalho.

Não.

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