Se você trabalha no desenvolvimento de estratégias de marketing ou atua em ações de marketing digital, sabe que o seu tempo e a eficiência de suas ações são moedas valiosas. Quando não estamos planejando ou direcionando colaboradores, estamos operacionalizando. Às vezes, somos os 3 níveis do marketing dentro de uma empresa: o estratégico, tático e o operacional.
Salvo situações em que as empresas possuem capital e orçamentos generosos para um setor de marketing e diversos profissionais para cada atividade dele ou quando existe uma cultura da marca em trabalhar com parcerias e serviços terceirizados que agreguem ao marketing, profissionais dessa área acabam sendo "sufocados" pela quantidade de serviços demandados e não sobra tempo para a principal função do especialista de marketing: entender de mercado!
Pesquisar, analisar, criar, interagir com outras áreas, se relacionar com stakeholders ou apenas observar o mercado, são as principal funções do profissional de marketing, por mais teimosos e desatualizados que sejam alguns "gurus" de mercado que insistem na ideia de que o marketing é comunicar a marca. Mas vamos lá, e o que nos últimos anos nós passamos a observar da tecnologia como responsável por contribuir com nossas funções em termos de automação?
Chatbots que ganhávamos algum tempo até antedermos um consumidor já extremamente irritado? "Dicas" de melhorias para nossos ads promovidos por plataformas interessadas em nosso orçamento máximo? Modelos prontos de criativos para postagens de redes sociais? Nada disso parece ser realmente algo que melhorasse nossa atuação...
Então, surge o "BOOM" da Inteligência Artificial, com promessas de que iriamos ter tarefas facilitadas e que os "GPTs" iriam trabalhar como funcionários dedicados às nossas demandas. Mas ainda estamos caminhando lentamente para treinar esses nossos funcionários do jeito que precisamos, em um formato "perguntas rasas com respostas genéricas" e o poder real da Inteligência Artificial está sendo limitada ao "Crtl+C, Crtl+V" de respostas e inúmeros "Crucial", "Primordial" e "Eficiente" como fundamentação delas.
Desde o começo de ano, eu percebi que muitos termos novos vinham tomando conta do novo vocabulário de IA, como algoritmo, redes neurais,PNL, generativa, mas um deles me chamava a atenção, pois parecia o "patinho feio", seja pelo nome, que levam muitas pessoas a se desviar de sua real função ou por demandar muita paciência para alcançar seu real propósito: A Engenharia de Prompt.
Mas o que é Engenharia de Prompt?
Engenharia de Prompt é o processo de criação de comandos ou instruções claras e específicas para modelos de inteligência artificial, como o ChatGPT, para gerar respostas úteis e relevantes. No marketing, isso significa gerar ideias para campanhas, redigir textos persuasivos e até mesmo analisar dados, tudo de forma automatizada. É a forma como "conversamos" com as inteligências artificiais, para solicitar alguma tarefa.
Imagine que você está dando instruções para alguém que sabe muita coisa, mas que só responde com base no que você pediu. Se você não for claro, a resposta pode não ser o que você esperava. O segredo está em como você formula o pedido.
Mas, não é somente pedir e ela entende? Não é bem assim. Vejamos um exemplo prático:
Prompt Vago: “Escreva um e-mail para minha empresa.”
Prompt Elaborado: “Crie um e-mail de boas-vindas para novos clientes de uma loja online de moda feminina, com tom amigável, destacando um desconto de 20% na primeira compra e um call-to-action para visitar o site.”
Qual delas você acredita ter maiores chances de trazer resultados mais aplicáveis a sua marca?
Imagine agora, colocar um persona, contexto, regras de ouro, linguagem, exemplos, formatação, dicas, fundamentação teórica e outros exemplos para a tarefa?
E você tem um Assistente de IA realmente dedicado as suas tarefas.
E imagine ainda, ter ele configurado para tarefas do cotidiano com todas essas categorizações salvas e validadas?
E você tem um Agente de IA para seu trabalho diários.
Quanto mais claro o prompt, melhores os resultados. É como dar as coordenadas certas para um GPS: quanto mais detalhes, mais rápido você chega ao destino.
No momento que descobri a engenharia de prompt, não tinha mais volta, pois, eu decidi que iria examinar como aprender a criar os melhores prompts para me ajudar em minhas tarefas. Estudei, analisei, testei, errei, e desenvolvi prompts que hoje são agentes atuando diariamente para mim em funções de grande valia para mim como consultor, professor, pesquisador, ministrante e palestrante. Veja alguns deles:
- Análise de sentimento para avaliações online e pesquisas qualitativas (meu xodó!)
- Web Scrapping de sites com análise de conteúdo e análise de sentimento
- Criador de cenários de pesquisa experimental
- Desenvolvedor de Ementas para cursos e Aulas
- Criador de calendário editorial para as minhas redes sociais
- Professor de Python, Power BI e Apache Spark
- Auxiliar de pesquisa acadêmica, pesquisa de mercado e análise de dados
- Pesquisador assistente de Revisão Bibliométrica e Meta-Análise
E muitos outros. Mas entendam, que, não são agentes criados do dia para a noite. São dias, semanas, até meses para que eu faça a calibração das respostas, encontre a documentação de apoio necessária, configure para que ele não "alucine" e uma supervisão constante para atualizá-los com novas informações, sem contar o meu entendimento se aquelas respostas são condizentes ou não, afinal, VOCÊ é o especialista e ele está para te ajudar. Eles passam de assistentes para agentes quando você entende que podem ser salvos para te ajudar de verdade.
Observação: Os agentes somente são possíveis de criação na versão paga do ChatGPT.
E isso me levou a ministrar alguns cursos - e cada dia aumentando mais - para ensinar a engenharia de prompt e ajudar profissionais que precisam destes assistente e agentes para seu cotidiano, principalmente, quando você está sobrecarregado em suas funções de marketing.
Por que a Engenharia de Prompt é Essencial no Marketing?
A primeira ideia é a personalização em escala, pois, ferramentas como ChatGPT permitem criar mensagens adaptadas a públicos específicos, aumentando a relevância e o impacto. Pense em ter um Agente para envio de seu funil de e-mail marketing, um para gargalos de negociações, um para seu calendário editorial de mídias, um para trazer um resumo dos artigos mais recentes sobre marketing, um para criar campanhas de newsjacking. As funções são ilimitadas e tudo depende de você identificar onde essas automatizações podem te ajudar.
Um segundo ponto é da eficiência operacional, ao qual a automação de tarefas como redação, planejamento e análise de dados economiza tempo e recursos. Como mostrei no começo do artigo, existe uma clara necessidade de que o tempo dos profissionais de marketing seja melhor aproveitado e dessa forma, mais eficiente. Se eu consigo elaborar um agente bem configurado para definir o que postar na próxima semana, alinhado com assuntos emergente e acompanhando minha necessidade de giro de estique, é sinal que a minha operação está permitindo que eu tenha mais tempo para o marketing estratégico.
Ainda podemos ter os benefícios dos insights acionáveis, pois, com prompts bem elaborados, você pode obter análises detalhadas sobre comportamentos do consumidor, tendências de mercado e resultados de campanhas. Digamos que você seja um entusiasta dos usos de gatilhos de escassez e urgência para vender seus produtos. Se você tiver uma boa base de dados atualizada, pedir para que o seu agente encontre mensalmente artigos e papers de estudos ou cases que utilizam ações de escassez e urgência, pode configurar um alerta para criar campanhas de incentivo nas redes sociais para consumidores, de acordo com o seu estoque e combinando produtos para aumentar o ticket médio.
São inúmeras soluções além dessas que contribuem com a importância dos agentes de IA. (além de que eles não precisam ser demitidos e recebe indenização!)
Mas, existe um prompt ideal?
De forma bem direta: Não.
Eu mesmo configuro cada prompt de acordo com a atividade. Vejamos por exemplo a diferença entre um agente que irá me ajudar a criar e-mails de retenção e outro que me ajudará com alertas de quando minha marca foi citada nos canais digitais. No primeiro, o tom precisa ser amigável, convincente, alinhas com a ideia de minha marca. No segundo, eu quero as informações factuais, precisas, sem enrolação. Dessa forma, posso até mesmo eliminar a orientação do "Tom" no segundo Prompt.
Mas como eu crio esses Prompts para me ajudar nas várias tarefas de marketing?
Calma lá! Como falei, isso não acontece de uma hora para outra. Você pode me chamar para uma consultoria ou contratar um curso meu para isso me chamando aqui e então se aprofundar.
Mas então você não vai me ajudar?
Vou sim, mas explicando os conceitos-chave para criação, com alguns métodos:
1) O Método BRASIL (Meu favorito)
Eu desenvolvi esse método por ser um acrônimo fácil de decorar. Parto sempre dele, acrescentando detalhes que condizem com o agente que eu quero.
- Base: Persona desejada (quem ele irá ser)
- Roteiro: A ação desejada (o que quer que ele faça)
- Sentimento: Tom ou emoção (linguajar e modo de se expressar)
- Ambiente: O contexto (situá-lo na sua necessidade)
- Ideias: Exemplos e conceitos (apoio fundamentado)
- Linguagem: Formatação (estilos, tópicos, resumido, lista, caracteres etc.)
# Base
Você é um [assistente de marketing com formação superior em marketing digital], com [mais de 10 anos de experiência como responsável em criar ações de marcas com influenciadores]. Seu estilo de liderança é [participativo], ao qual permite que [influenciadores contribuam com suas ideias nas campanhas]. Você já recebeu prêmios por campanhas com influenciadores para as marcas [Nubank e Burger King]
# Roteiro
Você irá promover [uma campanha com influenciadores no formato "Burst Campaign" ou Campanhas de explosão], ao qual por [15 dias] levará influenciadores a criarem peças em [vídeo, enquetes e reels]. A campanha será para a marca [Zé Eletro], que vende [produtos de informática]
# Sentimento
Utilize um tom [jovial e descontraído, focado em um linguajar que reúne tech e termos da geração Z]. Seus consumidores têm [média de idade entre 16 e 24 anos].
# Ambiente
Essa é uma campanha que [irá ampliar o alcance das redes sociais da marca, que sofrem com engajamento] ser]ao investidos [R$5.000] e a ideia é ter a marca como [uma referência tech entre jovens e influenciadores]. Ao criar a campanha, pense como [poderia levar influenciadores a desejarem ser o "rosto" da marca, mas por merecimento, por representar realmente o que a marca é]. A marca tem o site [link do site] e as redes sociais [link das redes sociais].
# Ideias
Você irá se basear no livro ["Marketing de Influência" de Gordon Glenister, capítulos 2, 5 e 8, e nos dois artigos de setembro de 2024 do Journal of Marketing, que falam sobre Influência]. Segue link para acesso deles [colocar os links]. Também quero que se baseie nas campanhas de influenciadores da marca ["Jovem Tech" e "Talking With Yougers"], que estão nos links [link 1 e link 2].
# Linguagem
Forneça os resultado em formato de [roteiro, subdivididos pelos posts]. Cada influenciador será responsável por um tema. Os temas serão ["Tendências Tech", "Tecnologia e Empregos" e "Tecnologia e Estudo"]
Divida os resultado em 5 partes. Dessa forma, pense com calma cada uma delas e me envie os resultados.
Todo o conteúdo que está entre colchetes pode ser substituído, de acordo com a marca. Veja o quanto de informação existe na criação deste prompt, que vai muito além de um "Crie uma campanha de influenciadores para minha marca de tecnologia". Mas isso ainda nem está perto do prompt ideal, pois ele ainda atuará como assistente, ajudando a calibrar seu resultado, para depois se tranformado em agente. Além disso, veja quanto conhecimento meu é embutido na criação do prompt, pois, novamente, eu sou o especialista e ele está ali para me ajudar. Quanto mais informação você incrementar, melhor será o resultado.
Outros métodos podem ser visto abaixo e te ajudar a criar seu prompt:
EPCPV (Ideal para ideias de brainstorming e gerar soluções inovadoras)
- Explore (opções de ideias)
- Possibilidades (resultados possíveis)
- Considere (mostre implicações possíveis)
- Proponha (proponha um curso de ação)
- Visualize (resultados esperados)
PTIPA (Para resolver desafios ou problemas específicos)
- Predict: Preveja tendências
- Trends: Analise potencial impacto
- Impact: Considere os efeitos no cenário
- Prepare: Prepare estratégias ou adaptações
- Antecipate: Antecipe possíveis resultados
Entre muitos outros modelos, mas mais importante é entender que cada uma desta categorias contribuem para o ajuste dos seu prompt. É o que chamamos de "Few Shots", Veja como funciona
- Zero-Shot (sem exemplos ou instruções)
Prompt: "Classifique o sentimento da seguinte frase: 'Estou muito decepcionado com o serviço.”
Resposta: "A frase expressa um sentimento negativo."
- Few-shots (alguns exemplos de entrada e saída)
Prompt: "Dados os exemplos a seguir, gere uma pergunta sobre biologia:
1. 'O que é a fotossíntese?’ (*One-shot)
2. 'Como funciona o sistema circulatório humano?’
3. 'Qual é o papel dos ribossomos nas células?’
Resposta: "Como as plantas convertem dióxido de carbono e água em oxigênio e glicose?"
Essas técnicas de prompting pode seguir outros formatos mais básicos:
Estímulo de Prompt Direcional: Direciona a resposta do modelo de linguagem para um resultado específico, utilizando palavras-chave, frases e instruções claras no prompt. É como dar um mapa detalhado para o modelo seguir.
Exemplo: Ao invés de perguntar "Escreva sobre a inteligência artificial", você poderia usar um estímulo direcional como "Descreva os principais desafios éticos na criação de sistemas de inteligência artificial autônomos."
Cadeia de Pensamento (Chain-of-Thought): Guia o modelo a raciocinar de forma mais humana, decompondo um problema em passos menores e explicando cada etapa do processo. É como mostrar ao modelo como pensar em voz alta.
Exemplo: Para resolver um problema matemático, você poderia usar uma cadeia de pensamento como "Primeiro, precisamos identificar a operação matemática. Em seguida,
Cadeia de Pensamento Contrastiva: Compara e contrasta diferentes perspectivas ou soluções para um problema, estimulando o modelo a considerar múltiplas opções e a justificar sua escolha.
Exemplo: Ao perguntar sobre as vantagens e desvantagens de uma determinada tecnologia, você poderia usar uma cadeia de pensamento contrastiva para que o modelo compare essa tecnologia com outras alternativas.
Cadeia de Pensamento com Zero-Shot: Combina a cadeia de pensamento com o paradigma zero-shot, onde o modelo é capaz de realizar uma tarefa sem exemplos específicos de treinamento. Ou seja, o modelo é capaz de generalizar seu conhecimento para novas situações.
Exemplo: Ao apresentar um problema completamente novo para o modelo, você poderia usar uma cadeia de pensamento para guiá-lo na resolução, mesmo que ele nunca tenha sido treinado para essa tarefa específica.
Ou um formato mais avançado:
Árvore de Pensamento: Estimula o modelo a pensar de forma mais estruturada e lógica, decomposto um problema em subproblemas menores. O prompt guia o modelo a construir uma árvore de decisões, onde cada nó representa um passo no raciocínio.
Exemplo: "Para resolver um problema de matemática, primeiro identifique a operação principal, depois analise os números envolvidos e, finalmente, aplique a fórmula adequada."
Esqueleto de Pensamento: Fornece uma estrutura pré-definida para a resposta, garantindo que o modelo aborde todos os pontos relevantes. O prompt apresenta um esqueleto ou outline da resposta, com espaços em branco para o modelo preencher.
Exemplo: "Escreva um parágrafo sobre a importância da água para os seres vivos, abordando os seguintes pontos: consumo humano, agricultura e ecossistemas."
Geração de Conhecimento: Capacita o modelo a gerar novas informações a partir do conhecimento existente. O prompt incentiva o modelo a combinar diferentes conceitos e informações para criar novos insights.
Exemplo: "Com base no que você sabe sobre inteligência artificial e mudanças climáticas, como a IA pode ser utilizada para desenvolver soluções sustentáveis?"
Prompt Direcional: Guia o modelo para gerar respostas específicas e relevantes ao contexto. O prompt inclui palavras-chave e frases que direcionam a atenção do modelo para os aspectos mais importantes da tarefa.
Exemplo: "Escreva um poema sobre a natureza, enfatizando a beleza das flores e a importância da preservação ambiental."
Prompt Maiêutico: Conduz o modelo a uma conclusão específica através de uma série de perguntas e respostas. O prompt formula perguntas que levam o modelo a refletir sobre o tema e chegar a uma resposta desejada.
Exemplo: "Você acha que a tecnologia está nos aproximando ou nos afastando? Por quê? E quais seriam as consequências disso para a sociedade?"
Geração Argumentada de Recuperação: Combina a geração de texto com a recuperação de informações relevantes. O modelo gera um argumento e, em seguida, busca em uma base de dados por evidências que o suportem.
Exemplo: "Escreva um argumento a favor da energia solar e encontre dados científicos que comprovem sua eficiência e sustentabilidade."
Linguagem Programática Assistida: Facilita a criação de código através de instruções em linguagem natural. O prompt descreve a funcionalidade desejada em linguagem natural, e o modelo gera o código correspondente.
Exemplo: "Crie uma função em Python que calcule a média de uma lista de números."
ReAct: Permite que o modelo execute ações no mundo real, como buscar informações na internet ou controlar dispositivos. O modelo gera um plano de ação, executa as ações e observa os resultados, adaptando seu comportamento ao longo do tempo.
Exemplo: "Encontre a previsão do tempo para amanhã em São Paulo e me diga se vai chover."
Vejamos alguns exemplos destas técnicas mais avançadas:
- Prompt Direcional (Modelar para seguir uma determinada direção ou abordagem específica)
Prompt: "Descreva os benefícios da energia solar para o meio ambiente, focando na redução das emissões de carbono.“
Resposta: "A energia solar contribui significativamente para a redução das emissões de carbono, pois substitui fontes de energia baseadas em combustíveis fósseis. Como resultado, diminui a quantidade de gases de efeito estufa liberados na atmosfera, ajudando a mitigar as mudanças climáticas."
- Esqueleto de Pensamentos (estruturar uma resposta complexa, delineando os principais pontos ou esqueleto de ideias a serem abordadas)
Prompt: "Para explicar as consequências da deflorestação, siga o esqueleto:
1. Perda de biodiversidade.
2. Alterações climáticas.
3. Impacto sobre as comunidades locais."
Resposta: "A deflorestação leva à perda de biodiversidade, uma vez que muitas espécies perdem seus habitats naturais. Isso também contribui para alterações climáticas, pois menos árvores estão disponíveis para absorver o CO2. Além disso, as comunidades locais são afetadas pela perda de recursos naturais e mudanças no clima."
Um caminho que eu gosto de seguir para ampliar meu prompt é:
Prompt Direcional
+
Esqueleto de Pensamento
+
Few-Shots (Opcionais)
Dessa forma, ele consegue chegar mais próximo do desejado, mesmo que leve algum tempo para construí-lo. Lembre-se: é uma maratona e não uma corrida de 100 metros
Dica Extra: Sala de Especialistas. Um "shot" adicional é ao terminar o prompt pedir que 3 especialistas conhecidos na área que você está criando o prompt "conversem" para colocar uma ideia democrática como resultado. Por exemplo, eu posso pedir um prompt e no final pedir que a ideia do prompt final seja definida após uma reunião entre "Philip Kotler, Peter Drucker e Seth Godin", e, então, o ChatGPT fará uma resposta com um "mix" do modo de pensar dos 3. Você também pode pedir uma resposta no estilo de cada um e então você mesmo analisar a melhor.
- Avaliando Meu Prompt
É muito comum que após duas calibradas a gente pense "Meu prompt é perfeito. Posso colocar ele de forma definitiva para automatizar meus processo". É ai que erramos.
Uma das formas que eu gosto de começar o ajuste é perguntando ao próprio ChatGPT. Por exemplo:
"Eu quero que você avalie cada prompt que eu te enviar. Dê uma classificação de 1 a 10. Adicione comentários sobre o que você acha que eu poderia ter melhorado sobre isso. Faça isso para cada prompt. Se a classificação do prompt for 8 ou superior, execute o prompt. Se for menor do que isso não execute, e me gere um prompt melhor."
Dica: Você pode pedir explicações no estilo Richard Feynman (da Técnica Feynman). Também pode pedir no estilo de outras pessoas e marcas (ex. Apple, Fanta etc.)
Uma forma mais avançada é solicitar para um GPT pronto de engenharia de prompt te ajudar. Eu, por exemplo, gosta de utilizar o "Prompt Engineer", que me ajuda dando notas ao prompt criado e também sugere mudanças. É uma conversa sempre no estilo "ping-pong", ao qual o resultado vai se aperfeiçoando conforme a própria IA te ajuda na calibração do prompt.
- Assistentes e Agentes
Assistentes e Agentes são duas formas da IA se comportar quando usamos o ChatGPT. Mas qual a diferença entre eles?
Os Assistentes estão atuando no momento que abrimos uma janela para "pedir para criar um e-mail de boas-vindas" ou desenvolver conteúdo para posts sobre o Natal", ao qual a conversa não é tão específica e nem tão especializada. Serve para atividades rápidas do cotidiano, ao qual a rapidez é mais importante que a qualidade e a personalização.
Com os Agentes, é como se "promovêssemos o freelancer" para trabalhar de forma definitiva. Definimos suas funções, sua base teórica, seus limites, o formato desejado, o contexto que ele se insere e até mesmo, podemos "emprestá-los" para outras pessoas.
O Agente é configurado com a criação do prompt, mas também pode receber fundamentação de:
- Livros
- Artigos
- Resumo de Vídeos
- Exemplos de respostas personalizadas
- Mapas Mentais
- Mapas Conceituais
- Tabelas
E outros. Além de possibilitar que APIs abertas, de outros Agentes, softwares ou aplicativos, sejam colados em linguagem JSON para copiar funções que estejam bem validadas.
A NP Marketing pode ajudar sua empresa a criar e personalizar agentes de IA, dentro do ChatGPT, que otimizam suas ações de marketing. Nossa expertise em tecnologia e marketing digital pode transformar sua estratégia de comunicação.
- Casos Reais de Sucesso com Engenharia de Prompt
Empresas de pequeno e grande porte já estão usando engenharia de prompt para maximizar resultados. Com o capital sempre apertado, elas estão desenvolvendo seus agentes que ajudam em funções do cotidiano, sem contar que são mais racionais e não sofrem influência do ambiente. Vejamos alguns exemplos a seguir.
E-commerce
No e-commerce, os agentes de IA se destacam, principalmente, pela redução de tempo na criação de campanhas promocionais segmentadas. Com agentes configurados para compreender estoque atual, comportamento preditivo do consumidor, aumento na demanda de mercado e outros fatores, os agentes podem sugerir desde pacotes combinados de produtos até promoções que ajudem a ter rotatividade maior de estoque.
Startups
Para Startups, os agentes de IA servem desde planejamento de conteúdo, baseados em tendências e palavras-chave que enfoquem no seu mercado e na transmissão de uma mensagem de reconhecimento dessas marcas até contribuir com os processos de testes, validação, mínimos produtos viáveis e insights que se alinham ao design thinking desejados por elas.
Agências de Marketing
Uso de agentes de IA podem gerar relatórios e insights mais rápidos para agências de marketing. Com o cruzamento de informações das campanhas de marketing digital, os agentes podem propor alterações e ajustes baseado em comportamento atual dos internautas e também do perfil dos seguidores das redes sociais de seus clientes.
Esses exemplos talvez sejam os mais básicos quando nos referimos aos agentes de IA para essas empresas, mas acontece que quanto mais profundo é o conhecimento sobre a engenharia de prompt mais elas buscarão se aprofundar na implementação destes agentes. Eles passarão a fazer parte do dia a dia delas.
- Como Aplicar Engenharia de Prompt no Dia a Dia do Marketing?
Ok, você já deve estar tentando direcionar esses prompts para tarefas suas no marketing e se perguntando: Onde esses agentes funcionam melhor?
No dia a dia do marketing existem inúmeras "micro tarefas" que encaixam bem para esses agentes. Mas você pode pensar grande e ter um dedicado para tarefas como:
Criação de Conteúdo: gerar ideias para blogs, posts em redes sociais, e-mails e roteiros de vídeos.
Planejamento de Campanhas: desenvolver estratégias detalhadas com base em dados e objetivos específicos.
Análises de Mercado: obter insights sobre tendências e preferências do consumidor.
Atendimento ao Cliente Automatizado: criar respostas personalizadas e interativas para perguntas frequentes.
Meu conselho pela NP Marketing é de que se pudermos "especializar" um agente em micro tarefas, melhor para nossa operação. Primeiro, porque não pagamos por agentes criados. Segundo, porque permitimos respostas mais direcionadas as nossas necessidades. Terceiro, porque aprendemos a entender melhor o marketing de forma fragmentada e como parte de um todo.
É muito melhor um agente para e-mail marketing de retenção e outro de recuperação de clientes, do que um que faça tudo. Se eu não posso ter um funcionário para cada e-mail marketing do funil de marketing, posso desenvolver 6 agentes e mostrar ao meu funcionário de e-mail marketing como gerenciá-los, inclusive ser o "tutor" deles e calibrá-los para serem melhores.
Dessa forma, o dia a dia dos agentes passam a fazer parte das operações de marketing.
- Tokens
Uma última coisa para não esquecermos na criação de nossos prompts: Tokens!
Tokens são uma forma de representação das informações processadas pela IA. Pensando de forma bem simples, é como se fosse uma contagem de caracteres.
1 Token é aproximadamente 4 caracteres. 4 mil Tokens são aproximadamente 10 mil caracteres. O máximo em um único prompt é atualmente 17.000 palavras (110.000 caracteres e aproximadamente 44 mil tokens)
A "Janela do Contexto", ou seja, o mesmo chat onde o prompt está acontecendo, tem um limite de 96.000 palavras ou 128.000 tokens.
Quando entender que está próximo desse limite de tokens, você deve sempre relembrar os contextos importantes, de forma resumida, para que ele capte os principais pontos e continue na conversa de forma a não alucinar.
Uma outra solução é abrir um novo chat, mas entenda que você começará uma nova conversa, com um novo contexto.
É uma sobrecarga, ainda não ajustada pela Inteligência Artificial, o que nos ajuda a entender melhor até mesmo o comportamento humano. Por que eu lembraria tão fácil da conversa que tivemos a duas semanas, com todos os detalhes?
Por isso esse feedback do contexto ou abertura de um novo chat servem para manter o padrão das respostas que buscamos.
Na NP Marketing, ajudamos empresas a não errarem e configurarem seus agentes de forma estratégica. Entre em contato e descubra como podemos ajudar sua marca com agentes de IA, seja criando seu(s) agente(s), dando consultoria para que você desenvolva seu próprio agente ou fornecendo treinamento para que sua equipe desenvolva seus agentes. Você também pode acessar nossos cursos de engenharia de prompt para aprender sozinho como criar seus agentes.
É hora de fazer a inteligência artificial trabalhar para você!
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