Um prompt é a instrução — pergunta, comando ou contexto — que você fornece para uma inteligência artificial gerar uma resposta. Em outras palavras, é o “pedido” que você faz ao ChatGPT, Gemini, Claude ou qualquer modelo de linguagem. Neste momento da inteligência artificial, saber escrever um bom prompt virou uma habilidade-chave para ganhar qualidade, velocidade e previsibilidade nos resultados.
Primeiramente, pense no prompt como a ponte entre a sua intenção e a capacidade da IA. Se você pede “me dê dicas de marketing”, a resposta será genérica. Mas se você escreve “liste 5 estratégias de marketing digital para e-commerce de moda feminina, focadas em aumentar o engajamento no Instagram”, o resultado vem direcionado, aplicável e útil. Se quiser acelerar essa evolução com exemplos prontos, vale ver também estes comandos estratégicos para usar no ChatGPT.
Além disso, a engenharia de prompt — a prática de criar comandos estruturados e estratégicos — já está sendo usada por 75% das organizações em 2025. Dessa forma, dominar essa competência deixou de ser diferencial técnico e virou requisito para profissionais de todas as áreas.
O que é prompt (na prática)
Na prática, prompt é tudo o que você digita no campo de entrada da IA. Pode ser uma pergunta curta, um parágrafo detalhado ou até um conjunto de instruções divididas por tópicos. O modelo de linguagem processa essa entrada e gera uma saída baseada em padrões aprendidos durante o treinamento.
Em seguida, a IA interpreta o tom, o contexto e as palavras-chave do seu prompt para decidir qual tipo de resposta entregar. Por isso, quanto mais claro e estruturado for o seu comando, melhor será a precisão do resultado.
Vale destacar que prompts podem ser de diferentes tipos: informativos (pedindo definições), criativos (solicitando histórias ou ideias), transacionais (gerando listas ou roteiros) e técnicos (como pedidos de código ou análise de dados). Cada tipo exige uma abordagem distinta na forma de escrever.
Por que um bom prompt virou habilidade essencial agora
Principalmente porque a IA generativa está presente no trabalho, nos estudos e na criação de conteúdo. Ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot já fazem parte da rotina diária de milhões de pessoas. No entanto, a qualidade da resposta depende diretamente da qualidade do comando.
Além disso, estudos mostram que uma boa engenharia de prompt pode aumentar em até 90% a eficácia dos resultados gerados pela IA. Ou seja, o mesmo modelo, com o mesmo poder computacional, entrega respostas radicalmente diferentes dependendo de como você pede.
Por outro lado, um prompt mal formulado gera respostas vagas, genéricas ou irrelevantes. Isso desperdiça tempo, frustra o usuário e diminui a confiança na ferramenta. Portanto, saber fazer um bom prompt é o que separa quem usa IA de forma mediana de quem realmente multiplica produtividade e criatividade.
O que muda entre um prompt ruim e um bom
Um prompt ruim é vago, sem contexto e sem direção clara. Exemplo: “Fale sobre IA”. A IA não sabe se você quer uma definição técnica, uma aplicação prática, um resumo histórico ou um caso de uso. Como resultado, a resposta vem genérica e pouco útil.
Por outro lado, um bom prompt é específico, contextualizado e orientado a resultado. Exemplo: “Explique o que é inteligência artificial generativa, com exemplos de aplicação em marketing de conteúdo, para um público iniciante”. Dessa forma, a IA entende o tom, o nível de profundidade e o objetivo da resposta.
Além disso, prompts bem estruturados incluem restrições (tamanho do texto, formato da saída, o que evitar) e especificam o público-alvo ou cenário de uso. Isso aumenta a precisão e reduz a necessidade de ajustes posteriores.
Checklist de um bom prompt
Diga a tarefa com verbo de ação
Inicialmente, comece o prompt com um verbo claro que indique a ação desejada. Use “crie”, “liste”, “resuma”, “compare”, “explique”, “analise” ou “traduza”. Isso orienta a IA sobre o tipo de resposta esperada.
Em vez de “queria saber sobre marketing digital”, escreva “liste 5 estratégias de marketing digital para pequenas empresas”. Dessa forma, a IA entende imediatamente o formato e o foco da resposta.
Cabe destacar que verbos de ação também ajudam a evitar respostas divagadas ou excessivamente teóricas. Quanto mais direto for o comando, mais objetiva será a saída.
Dê contexto (cenário, objetivo e público)
Logo depois, forneça informações sobre o cenário, o objetivo da tarefa e quem vai usar o resultado. Exemplo: “Você é um consultor de marketing digital com 10 anos de experiência. Sugira três estratégias de SEO para um blog de tecnologia que acabou de ser lançado”.
Da mesma forma, contextos ajudam a IA a ajustar o tom, o nível de complexidade e o estilo da resposta. Se você não explicar o público-alvo, a IA pode gerar conteúdo técnico demais ou superficial demais.
Portanto, sempre inclua frases como “para iniciantes”, “para executivos”, “para uso interno da equipe” ou “para publicação em blog”. Isso define o tom e o formato ideal.
Defina formato da saída
Na sequência, especifique como você quer receber a resposta. Pode ser uma lista numerada, um parágrafo corrido, uma tabela comparativa, um roteiro passo a passo ou até um código comentado.
Exemplo: “Crie um roteiro de vídeo para o YouTube. O objetivo é ensinar empreendedores a aumentar as vendas usando inteligência artificial. O vídeo deve ser claro, didático e com exemplos reais. Estruture em: introdução, 3 dicas práticas e conclusão com call to action”.
Bem como, definir o formato evita respostas desorganizadas ou difíceis de aplicar. A IA gera exatamente o que você pediu, pronto para usar.
Adicione restrições
Por fim, inclua limites claros sobre o que a IA deve ou não fazer. Exemplo: “Escreva um resumo de até 150 palavras”, “não use jargões técnicos”, “evite tom promocional” ou “foque apenas em ferramentas gratuitas”.
Além disso, restrições ajudam a evitar respostas excessivamente longas, fora do escopo ou com informações irrelevantes. Quanto mais específico você for nas limitações, mais preciso será o resultado.
É importante ressaltar que você também pode pedir para a IA ignorar certos assuntos ou perspectivas. Exemplo: “não mencione soluções pagas” ou “foque apenas em técnicas aplicáveis no Brasil”. A partir disso, se a sua dor é receber texto vago, você pode complementar seu processo com este prompt que elimina respostas sem sentido.
3 dicas práticas para fazer um bom prompt
Dica 1: Use a técnica Few-Shot (mostre exemplos)
Primeiramente, a técnica few-shot consiste em fornecer exemplos concretos dentro do próprio prompt. Isso ensina a IA o estilo, o tom e a estrutura que você espera. Exemplo:
“Crie títulos de blog otimizados para SEO.
Exemplo 1: Como criar um bom prompt: guia prático para ter respostas melhores da IA
Exemplo 2: O que é inteligência artificial generativa e como ela funciona na prática
Agora crie 3 títulos sobre automação de marketing”
Dessa forma, a IA replica o padrão dos exemplos fornecidos. Estudos mostram que few-shot prompting é uma das técnicas mais eficazes para aumentar a precisão.
Dica 2: Divida tarefas complexas em etapas (Decomposition)
Em seguida, quando a tarefa for complexa, quebre o prompt em subtarefas menores. Em vez de pedir “faça uma análise completa de mercado”, divida em etapas: “Primeiro, liste os 5 principais concorrentes. Depois, identifique os diferenciais de cada um. Por fim, sugira 3 oportunidades de posicionamento”.
Como resultado, a IA processa cada parte com mais atenção e entrega respostas mais organizadas e completas. Além disso, essa abordagem facilita ajustes no meio do processo.
Dica 3: Aplique o framework APE (Action, Purpose, Expectation)
Por fim, use o framework APE para estruturar prompts de forma rápida e eficaz. Defina:
- Action (Ação): O que a IA deve fazer (criar, listar, resumir, comparar)
- Purpose (Propósito): Por que você precisa disso (ensinar, vender, informar, planejar)
- Expectation (Expectativa): Como deve ser o resultado (claro, didático, técnico, com exemplos)
Exemplo prático: “Crie um roteiro de email marketing (Ação). O objetivo é converter leads em clientes para um curso online de IA (Propósito). O email deve ser persuasivo, com linguagem direta e um call to action forte no final (Expectativa)”.
Vale destacar que o framework APE é ideal para quem está começando, pois organiza o raciocínio e garante que nenhum elemento essencial seja esquecido. Além disso, quando você quiser padronizar um “modo de trabalho” da IA (tom, critérios, checagens e estilo), este exemplo de um único prompt que transforma o GPT-5 em assistente pode servir como inspiração.
Exemplos prontos (antes e depois)
Marketing
Antes: “Dê dicas de marketing”
Depois: “Liste 5 estratégias de marketing de conteúdo para aumentar o tráfego orgânico de um blog sobre tecnologia, focadas em SEO e redes sociais”
Criação de conteúdo
Antes: “Escreva um texto sobre IA”
Depois: “Escreva um artigo de 800 palavras explicando o que é inteligência artificial generativa, com exemplos práticos de uso em marketing, para um público iniciante. Use tom profissional e linguagem clara”
Análise
Antes: “Analise esse texto”
Depois: “Analise o seguinte texto e identifique: 1) o tom de voz utilizado, 2) o público-alvo implícito, 3) sugestões de melhoria para aumentar o engajamento. Texto: [cole aqui]”
Planejamento
Antes: “Me ajude a planejar um projeto”
Depois: “Crie um cronograma de 30 dias para lançar um blog de tecnologia, incluindo: definição de nicho, criação de conteúdo, SEO on-page e estratégia de divulgação. Estruture em semanas, com tarefas específicas”
Prompt engineering: o que é e quando vale aprender
Engenharia de prompt (ou prompt engineering) é a disciplina que estuda como criar, testar e otimizar comandos para modelos de IA. Trata-se de uma habilidade técnica que combina linguagem natural, estrutura lógica e conhecimento sobre como os modelos de linguagem funcionam.
Por isso, antes de partir para técnicas avançadas, muita gente começa com um modelo pronto e vai refinando. Se você quer testar uma abordagem mais “direta ao ponto”, veja este prompt secreto e observe como pequenas instruções mudam o comportamento da resposta.
Em seguida, essa área inclui técnicas avançadas como chain-of-thought (cadeia de pensamento), self-critique (autocorreção) e meta-prompting (uso de IA para gerar prompts). Além disso, frameworks como TRACE, ERA e CLARA ajudam a organizar comandos complexos de forma sistemática.
Vale aprender prompt engineering quando você usa IA diariamente no trabalho, cria conteúdo em escala ou precisa de respostas altamente precisas e customizadas. Profissionais de marketing, redatores, analistas, programadores e gestores de produto já aplicam essas técnicas para ganhar produtividade e qualidade.
Principalmente, a engenharia de prompt está se tornando uma profissão emergente, com demanda crescente no mercado. Empresas buscam especialistas capazes de otimizar interações com IA, reduzir custos de API e melhorar a experiência do usuário final.
Por fim, se você está começando, foque primeiro nas dicas práticas apresentadas neste artigo. Depois, explore frameworks e técnicas avançadas conforme a complexidade das suas tarefas aumenta.
Fontes e Referências
- DocuSign Brasil: O que é prompt, para que serve, exemplos, como criar e usar
- Distrito: Prompt: o que é, como funciona, importância e boas práticas
- Salesforce Brasil: Prompt: O que é e como usar estrategicamente?
- IBM Brasil: O que é engenharia de prompt?
- Neil Patel: Conheça os melhores prompts para ChatGPT e otimize sua produção de conteúdo
- LinkedIn (Kleber Araújo): 9 Frameworks para criar Prompts e obter respostas precisas da IA
- Alura: O que é Engenharia de Prompt e quais as suas principais técnicas
- ChatGPT Português: Melhores prompts para ChatGPT: exemplos e estratégias
- LusoAI: Como a Engenharia de Prompts Pode Aumentar em 90% os Resultados com IA em 2025
- Quiker: Engenharia de Prompts: o guia definitivo 2025 para dominar a IA
- Semrush: 195 Prompts do ChatGPT (e como você pode escrever os seus)
- Treinamentos AF: Como fazer prompts que a IA entende de primeira – Framework CLARA
- Corre! Como Resgatar 15 Meses de Google Gemini Pro Grátis (Oferta Estudante)
- ChatGPT para Professores: Planejamento Inteligente e Alinhado à BNCC
- O que é prompt (e por que dominar isso agora na era da IA)
- ChatGPT, Gemini e Perplexity: Qual a Melhor IA para Trabalho Acadêmico?
- ChatGPT vs DeepSeek: Qual é Melhor para Matemática em 2026?
