Provavelmente, o maior problema não está na IA que você escolheu. Muitas vezes, isso acontece na forma como você preparou essa IA para trabalhar. 

Pense comigo: você pode contratar um profissional excelente, mas, se não explicar o negócio, mostrar os dados, definir objetivos ou oferecer acesso às ferramentas necessárias, dificilmente ele vai entregar o melhor resultado. Com inteligência artificial, acontece algo parecido. 

É justamente por isso que a engenharia de contexto está ganhando tanta importância. 

O modelo de IA é só uma parte da equação 

Jeff Dean, uma das principais referências em inteligência artificial e cientista-chefe do Google, chamou atenção recentemente para esse ponto. O desempenho de um sistema não depende apenas do modelo. Depende também das informações, ferramentas e mecanismos que colocamos ao redor dele. 

Eu gosto dessa visão porque ela aproxima a IA daquilo que nós já fazemos em gestão.  

Não adianta ter a melhor ferramenta se o processo está errado. Você pode usar um dos modelos mais avançados disponíveis hoje e continuar recebendo respostas superficiais. Isso porque talvez ele não tenha contexto suficiente para entender o problema que você quer resolver. 

Então, antes de sair trocando de plataforma, vale analisar o ambiente que você está criando ao redor da inteligência artificial. É aqui que começamos a falar sobre engenharia de contexto. 

Prompt bom ajuda, mas não resolve tudo 

Durante algum tempo, todo mundo falou sobre prompt engineering. E sim, saber dar uma boa instrução continua sendo importante. 

Mas hoje, podemos escrever um excelente prompt e ainda assim obter uma resposta ruim se a IA não tiver as informações necessárias para trabalhar. 

Imagine que eu peça para uma inteligência artificial criar uma estratégia comercial para uma empresa. Se eu não disser quem é o cliente, qual é o ticket médio, como funciona o ciclo de vendas, quais são os principais concorrentes e onde o funil está travando, ela vai preencher os espaços com generalizações. 

E aí nasce aquele conteúdo que parece bonito, mas não serve para tomar decisão. A engenharia de contexto tenta justamente evitar isso. 

Afinal, o objetivo aqui é garantir que ela tenha acesso ao que precisa saber para fazer bem. 

Mais informação nem sempre significa mais contexto 

Aqui existe um ponto importante: quando as pessoas entendem que contexto melhora a resposta, muitas começam a jogar tudo dentro da ferramenta. 

Relatórios, apresentações, atas de reunião, documentos, planilhas, históricos e dezenas de instruções. Só que quantidade não significa qualidade, já que o contexto bom precisa ser relevante. 

Se eu coloco informação demais, sem organização, posso aumentar o ruído em vez de melhorar a resposta. Portanto, o trabalho continua sendo nosso. 

Precisamos decidir quais dados importam, quais referências ajudam e quais informações não têm relação direta com a decisão. Isso vale para IA e para a gestão também. 

Marketing orientado por dados nunca significou olhar todas as informações disponíveis. Na verdade, significa identificar quais dados ajudam você a tomar uma decisão melhor. 

Com engenharia de contexto, seguimos exatamente a mesma lógica. 

5 ajustes da engenharia de contexto que eu faria antes de culpar a IA 

Se você está usando inteligência artificial dentro da empresa e sente que os resultados ainda estão abaixo do esperado, eu começaria analisando estes cinco pontos. 

1. Defina exatamente o problema.  

Não peça simplesmente uma análise. Explique qual decisão você precisa tomar e qual resultado espera alcançar. 

2. Entregue informações relevantes.  

Dê contexto sobre empresa, mercado, cliente, produto, histórico e restrições sempre que esses dados influenciarem a resposta. 

3. Organize suas fontes.  

A IA precisa saber de onde vêm determinadas informações e quais referências têm mais importância. 

4. Disponibilize as ferramentas necessárias.  

Em algumas atividades, a IA precisa consultar documentos, bancos de dados, sistemas ou outras fontes para executar o trabalho corretamente. 

5. Analise os erros.  

Quando uma resposta não funciona, eu não trocaria imediatamente de ferramenta. Primeiro descobriria o que faltou no contexto. 

Agentes de IA deixam essa discussão ainda mais importante 

Agora imagine esse cenário aplicado aos agentes de IA. Em vez de apenas responder perguntas, esses sistemas podem consultar fontes, usar ferramentas e executar diferentes etapas de uma tarefa. 

O agente precisa saber o que pode fazer, quais ferramentas pode utilizar, onde encontrar determinadas informações e quais regras precisa respeitar. 

Porém, se isso estiver mal estruturado, você terá uma automação rápida fazendo a coisa errada. 

Por isso, quando alguém me pergunta como uma empresa deveria começar a usar agentes de inteligência artificial, eu não começaria pela ferramenta, mas sim pelo processo. 

IA boa precisa de contexto melhor 

Eu acredito que a engenharia de contexto representa uma mudança importante na forma como vamos trabalhar com inteligência artificial. Aos poucos, vamos parar de avaliar apenas qual modelo responde melhor e começar a avaliar qual sistema ajuda melhor o negócio. 

Essa diferença parece pequena, mas muda praticamente tudo, já que o valor aparece quando ela ajuda você a analisar melhor, decidir melhor e executar melhor. 

Se você quer colocar inteligência artificial dentro da sua empresa, eu começaria justamente por aí. Antes de procurar mais uma ferramenta, olhe para os seus processos, seus dados, seus objetivos e seus KPIs. Nós podemos construir uma aplicação de IA conectada à estratégia do negócio, porque crescimento começa com estratégia, não com tecnologia isolada. 

O post Engenharia de contexto: entenda novos ajustes que melhoram o uso da IA  apareceu primeiro em Adriano Klumpp.

Boris Cherny, criador e responsável pelo Claude Code na Anthropic, afirmou recentemente que o prompt engineering perdeu parte da importância que tinha. Para ele, nós alcançamos resultados melhores quando entregamos uma tarefa relevante, fornecemos os recursos necessários e criamos formas de verificar o trabalho. “laração” surgiu em um contexto de programação. Portanto, nós não devemos tratá-la como uma regra automática para toda aplicação de inteligência artificial. Ainda assim, ela apresenta uma lição importante para o marketing: um comando bem escrito não corrige uma estratégia mal definida. 

O que realmente muda na IA no marketing? 

A discussão não indica o fim do prompt engineering mas, basicamente, ela mostra uma mudança de prioridade. Nós ainda precisamos comunicar objetivos com clareza, informar restrições e explicar o formato esperado. Porém, já não faz sentido acreditar que uma combinação secreta de palavras resolverá qualquer problema. 

A própria Anthropic define a engenharia de contexto como uma evolução do prompt engineering. Em vez de procurar apenas a frase ideal, nós selecionamos as informações que ajudam o modelo a compreender a situação no geral, tomar decisões e produzir uma entrega mais coerente. No marketing, esse contexto inclui posicionamento competitivo, perfil do cliente, etapa da jornada, oferta, histórico das campanhas, objeções comerciais e critérios da marca. Consequentemente, quanto melhor organizamos essas informações, menor fica a dependência de comandos enormes. 

Prompt perfeito ou briefing consistente? 

Quando um conteúdo apresenta baixa qualidade, nós culpamos a ferramenta. Entretanto, o problema pode começar antes do prompt. Uma equipe que não definiu público, objetivo e proposta de valor dificilmente conseguirá uma comunicação consistente, com ou sem inteligência artificial. 

Isso acontece porque o modelo trabalha com os sinais disponíveis. Caso nós entreguemos informações genéricas, receberemos respostas ainda mais genéricas. Se não definirmos o porquê da campanha, a IA poderá produzir textos corretos, mas desconectados do ciclo de vendas. 

A pergunta que precisamos fazer não é apenas “qual prompt devemos usar?”, mas “quais informações sustentam a ideia que eu quero chegar?” 

5 ajustes para usar IA no marketing com mais critério 

1. Começar pelo resultado de negócio 

Antes de pedir anúncios, artigos ou publicações, nós precisamos determinar o resultado esperado. A tarefa pode buscar tráfego qualificado, geração de oportunidades, avanço no funil ou retenção de clientes. 

Além disso, devemos definir o indicador correspondente para que a IA no marketing funcione um apoio na estratégia de crescimento mensurável, e não uma fábrica de materiais aleatórios. 

2. Entregar apenas o contexto que orienta decisões 

Mais informação não significa, necessariamente, melhor informação. Dados irrelevantes podem confundir o modelo e esconder as regras prioritárias. 

Por isso, nós devemos trazer elementos que alteram a entrega: público, problema, oferta, posicionamento, canal, etapa da jornada e ação esperada. A Anthropic recomenda um conjunto enxuto de informações relevantes, em vez de um contexto extenso e desorganizado. 

Nós precisamos explicar como reconhecer uma boa entrega. Em um artigo, por exemplo, os critérios podem incluir intenção de busca, profundidade, clareza, originalidade e conexão com o serviço oferecido. 

Esse cuidado reduz avaliações subjetivas. Além disso, ele permite comparar versões e identificar por que uma produção apresentou desempenho superior. 

4. Separar produção, revisão e aprovação 

Uma única solicitação não precisa executar todas as etapas. Primeiro, nós podemos estruturar a pauta. Em seguida, desenvolvemos o conteúdo. Depois, revisamos fatos, linguagem, SEO e adequação à marca. 

Cherny destaca a verificação como um dos pontos mais importantes no uso de modelos atuais. Traduzindo isso para o marketing, isso significa conferir fontes, promessas, números, coerência da oferta e aderência ao posicionamento. a publicação, nós também precisamos avaliar impressões, taxa de cliques, tempo de leitura, conversões e oportunidades geradas. Sem essa análise, não sabemos se a IA no marketing contribuiu para o negócio ou apenas aumentou o volume de produção. 

Os erros que nenhum prompt consegue corrigir 

Mesmo com modelos mais capazes, alguns erros continuam comprometendo os resultados: 

Além disso, nós não devemos microgerenciar cada frase quando o objetivo pede análise e criatividade. Instruções rígidas demais podem limitar alternativas úteis. Por outro lado, comandos vagos também prejudicam o trabalho. O equilíbrio está em definir resultado, contexto, limites e critérios de aprovação. 

A vantagem continuará nas mãos de quem sabe gerir 

A evolução dos modelos reduz a importância de alguns truques, mas aumenta a responsabilidade de quem conduz o processo. A IA no marketing não substitui posicionamento, leitura de mercado ou gestão de funil. Ela amplia a capacidade de execução de uma empresa que já sabe quais problemas precisa resolver. 

Por isso, nós tratamos inteligência artificial como parte da gestão, não como uma solução isolada. Quando conectamos contexto, branding, performance e KPIs, transformamos produtividade em progresso mensurável. Na nossa empresa, estruturamos esse processo para integrar tecnologia, estratégia e vendas, sempre com foco em crescimento consistente. 

Enfim, essas foram as dicas de hoje para você que quer um uso de IA de qualidade e sem mistérios. Se gostou desse artigo, não esqueça de me seguir nas redes sociais e acompanhar o que tá rolando de novo no marketing! 

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