Comandos claros em IA reduzem até 50% custo e retrabalho hoje

Inteligência Artificial

Especialistas destacam como instruções precisas para IA otimizam resultados e diminuem custos operacionais.

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Usuários de inteligência artificial que descrevem com clareza o que querem, para quem é o material e em qual formato esperam a resposta conseguem reduzir de forma significativa o retrabalho, o tempo gasto em cada tarefa e o custo com tokens cobrados por algumas plataformas.

Quais são os erros mais comuns ao usar IA que desperdiçam tempo e tokens?

Os erros mais comuns envolvem comandos vagos, excesso de informação irrelevante, reformulações genéricas e uso confuso do histórico de conversas.

Pedidos amplos demais, como “escreva um bom texto”, obrigam a IA a adivinhar público, objetivo e tom. Isso aumenta a chance de respostas genéricas, que precisam ser refeitas. Especialistas recomendam informar logo de início o tema, o público-alvo, o objetivo (por exemplo, vender, informar, treinar) e o formato (roteiro, e-mail, lista de etapas, relatório).

Outro erro recorrente é colar documentos inteiros em perguntas simples, sem destacar o que realmente importa. Em vez disso, a orientação é selecionar apenas os trechos relevantes ou resumir o histórico da tarefa, mantendo o que é essencial para a resposta. Despejar tudo eleva o volume de texto processado, encarece o uso e torna mais difícil revisar o resultado.

Na hora de tentar de novo, muitos usuários apenas pedem “refaça melhor” ou “deixe mais claro”. Sem indicar o que deu errado, a IA tende a repetir o mesmo tipo de resposta. Um exemplo de correção considerada eficiente é: “O texto ficou formal demais. Mantenha os argumentos, mas use frases mais naturais”. Ao apontar o problema específico, o usuário orienta a próxima versão e reduz o número de tentativas.

Também é frequente concentrar muitas tarefas em um único comando — como pedir pesquisa, análise, planejamento, redação e revisão de um projeto de uma vez. O resultado costuma ser um texto longo, difícil de checar. Especialistas sugerem quebrar tarefas complexas em etapas e validar cada parte antes de avançar.

Por fim, há o uso desorganizado do histórico. Abrir um novo chat para cada ajuste faz a ferramenta perder contexto útil. Já manter uma conversa que muda completamente de assunto acumula mensagens irrelevantes, elevando o consumo de texto processado. A recomendação é seguir na mesma conversa quando o objetivo permanece e iniciar outra quando o tema ou o tipo de tarefa muda.

Como evitar gastar tokens desnecessariamente ao usar IA?

Para gastar menos tokens, o ponto central é reduzir o volume de texto inútil — tanto na entrada quanto na saída — sem comprometer o contexto.

Em serviços cobrados por volume processado, cada interação consome partes de texto chamadas tokens. Como resume uma das orientações: “Tokens não correspondem exatamente a palavras: sua quantidade depende do idioma, da estrutura e do conteúdo processado”. Textos mais longos, com repetições e detalhes que não influenciam a resposta, elevam a conta.

A recomendação é definir antes o resultado esperado (por exemplo, “resumo em até 10 linhas” ou “roteiro com 5 tópicos”), estabelecer limites de tamanho e pedir que a IA sinalize quando faltar informação, em vez de tentar adivinhar. Isso evita retornos extensos e pouco úteis.

Selecionar apenas trechos relevantes de relatórios, atas ou estudos, em vez de colar documentos inteiros, também ajuda a reduzir o custo. Ao mesmo tempo, especialistas alertam para o risco de cortar demais e prejudicar a precisão da resposta. A orientação é tirar o que é claramente supérfluo, mas manter dados, tabelas e passagens essenciais à tarefa.

Outro ponto é checar a qualidade das respostas antes de seguir adiante. “Uma resposta bem escrita não é necessariamente correta. Se houver erros, informações inventadas ou conclusões frágeis, o retrabalho pode custar mais do que a economia inicial”, alerta uma das orientações. Conferir dados, fontes e cálculos, sobretudo em tarefas profissionais, evita voltar várias etapas atrás e gastar ainda mais tokens.

Entenda o contexto

A discussão sobre eficiência no uso de IA ganha relevância à medida que a tecnologia entra em rotinas de trabalho, estudo e produção de conteúdo. Profissionais de diversas áreas começam a depender dos modelos de linguagem para rascunhar textos, analisar planilhas, resumir relatórios e estruturar apresentações.

Especialistas como Chris Williams recomendam usar a inteligência artificial para revisar argumentos, resumir informações extensas e organizar arquivos. Ele ressalta, porém, a necessidade de supervisão humana e alerta para os riscos de automatizar tarefas sem controle, principalmente em temas sensíveis ou que exigem precisão técnica.

Economistas consultados veem, em geral, um potencial relevante de ganho de eficiência. Em uma consulta com 94 economistas, 54% afirmam esperar ganhos significativos de crescimento e produtividade na próxima década a partir da adoção mais ampla da IA, sobretudo quando as ferramentas são usadas de forma estratégica.

Essa combinação de expectativas de produtividade e redução de custos operacionais pressiona empresas e profissionais a aprender a tirar mais proveito da tecnologia, evitando desperdiçar tempo e recursos por erros básicos na formulação de comandos.

Boas práticas e cursos para dominar o uso da IA

As principais boas práticas indicadas por especialistas incluem definir claramente o resultado esperado, fornecer apenas o contexto relevante, estabelecer limites de tamanho para as respostas, dividir tarefas complexas em etapas e explicar com precisão o que precisa ser ajustado a cada nova tentativa.

Em vez de buscar o “menor prompt possível”, a recomendação é buscar o comando mais útil: aquele que permite chegar a uma boa resposta com menos idas e vindas. Escolher a ferramenta adequada para cada tipo de demanda também evita esforço desnecessário e libera a IA para atividades em que ela agrega mais valor.

Com a demanda por capacitação em alta, instituições educacionais e empresas têm ampliado a oferta de treinamentos sobre IA. Um dos exemplos é o pré-MBA online oferecido pela EXAME em parceria com a Saint Paul, com quatro aulas por R$ 37, voltado a quem quer aprender o uso da tecnologia desde o início e aplicar os recursos no dia a dia profissional.

Para especialistas e economistas ouvidos, o avanço dessa formação tende a contribuir para uma maior profissionalização do uso da IA, com impacto direto em produtividade, custos operacionais e na forma como diferentes setores — de serviços a educação — organizam suas rotinas em torno da tecnologia.

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