Inteligência Artificial (IA) na Prática

Notas da 2ª edição

Prazer, meu nome é Aydamari Faria-Jr. Sei que o certo seria já começar a falar do meu currículo logo de cara, junto com vários porquês você deve acreditar nas coisas que estão neste e-book, mas não é isso que eu vou fazer. A primeira edição deste ebook foi lançada no início de 2025 e muitas coisas aconteceram desde então.

A primeira e mais importante: meu site está "no ar": https://www.iaemedicina.com.br. Lá você vai encontrar mais sobre meu currículo, atuações, textos, entrevistas e podcasts que tenho participado ultimamente. E não, não se preocupe: esse e-book não é destinado a acadêmicos de medicina ou a profissionais já graduados. Todo este material foi pensado para qualquer pessoa que tenha o interesse em aprender um pouco mais sobre inteligência artificial, independentemente da formação acadêmica ou profissional.

Escrever um documento formal sobre inteligência artificial é um exercício complicadíssimo: enquanto eu estou ajustando esta segunda edição com o que há de mais atual possível, novidades das mais variadas estão sendo lançadas no mercado. Vale, inclusive, datar formalmente este documento: estamos em julho de 2025.

Podemos olhar para o desafio da atualização constante como um problema ou como um estímulo e eu escolho a segunda opção. A lógica é direta: é possível considerar que estudar seja enfadonho, chato, massante... Mas aprender - aprender é sempre fascinante!

Independente de nossa verve ideológica sobre o bem ou o mal que a IA trará para a sociedade (provavelmente trará ambos), ela "chegou para ficar". Aprender sobre o que é IA, como usá-la no nosso cotidiano pessoal e profissional tornou-se parte fundamental do nosso currículo - tão fundamental que nossa profissão "apenas" direciona a ênfase do estudo de IA, mas não exclui sua importância.

Por fim, diferente da primeira edição deste ebook, optei por estender alguns conceitos para além do básico aqui - espero que ajude.

Introdução

Sejam bem-vindos(as)!

Este é um e-book pensado para servir de apoio para as aulas do curso "IA na prática: como utilizar ferramentas de IA no dia a dia acadêmico". Como o objetivo da aula é ser o mais objetivo possível, este documento terá a mesma proposta: evitarei ao máximo definições desnecessárias e apresentarei as informações com um foco na compreensão de vocês (muitas vezes em detrimento de um preciosismo técnico).

Planejo agendar outros encontros recorrentes, trazendo mais informações sobre as ferramentas de IA e seus usos. À medida que avançarmos nesses encontros, vamos adicionando os detalhes técnicos quando forem úteis ou necessários. No fim do documento disponibilizarei links de contato: minhas redes sociais e um grupo de whatsapp especificamente destinado à troca de informações sobre aplicações das ferramentas de IA, principalmente nas áreas acadêmica e de saúde. Fiquem à vontade para entrar em contato.

Sem mais delongas, comecemos.

Ferramentas Principais

Na primeira edição, decidi apresentar uma lista mais restrita de assistentes de IA. Desde então a lista cresceu bastante e acho que faz mais sentido agora apresentar um número maior de ferramentas.

Uma pergunta frequente que recebo é "qual é a melhor ferramenta"? A resposta é "depende", mas vou elaborar. Para fazer sentido, vou te dar um exemplo: o que é melhor: um martelo, uma chave de fenda ou um alicate? Depende: do que você precisa?

Com assistentes de IA, a lógica é mais ou menos a mesma. GPT e Gemini são os mais gerais. O GPT, por exemplo, tem o melhor Deep Research¹, de longe, até a presente data. O Gemini tem o ecossistema Google/Android e melhorou assustadoramente desde a primeira edição deste livro. Vale acompanhar. Se você pensa em assinar algum assistente de IA, esses dois devem ser considerados (com um detalhe: você pode usar os modelos do Google, de graça, em https://ai.dev).

¹ Um modo de busca/pesquisa muito avançado que alguns modelos de IA oferecem.

De forma geral, para acompanhar meu curso/palestras, acesse algumas das ferramentas abaixo e cadastre-se - é suficiente.

Funcionamento básico das ferramentas de IA

Mantendo a lógica de definições teóricas ao mínimo necessário: entender como funcionam as ferramentas de IA é fundamental para extrair seus melhores resultados. É apenas por esta razão que faz sentido tentar entender o mínimo sobre o funcionamento dessas ferramentas e não será muito complicado. Como você já deve ter ouvido falar, as ferramentas como o chatGPT funcionam como se fossem grandes preditores de texto - guarde esse exemplo, ele será importante.

Estamos mais ou menos acostumados com esses recursos em alguns aplicativos do celular e quando respondemos aos nossos emails: mal começamos a mensagem e já há uma sugestão de texto subsequente.

Sem entrar nas razões e diferenças técnicas de ambos recursos, o resumo é que esse autocompletamento existe por uma questão de "contexto" e pela probabilidade das palavras na sequência. Vamos entender melhor: se eu te peço para completar a frase "o céu é ___", em qual(is) palavra(s) você pensou? Eu não posso dizer exatamente qual a palavra veio à sua memória agora, mas posso estimar que a probabilidade de você ter pensado na palavra "azul" ou na palavra "grande" é maior que a probabilidade de você ter pensado na palavra "carmim" (vermelho).

Treinamento: de maneira bem simples, é o nome dado ao processo de apresentação de fontes de material (por exemplo, textos em diferentes idiomas) às ferramentas de IA, para que seja possível o reconhecimento de padrões (e, daí, o processo de decidir qual texto/palavra deve vir na sequência).

Usando as ferramentas

Vamos começar pelo chatGPT, Gemini e Claude. Nosso objetivo agora é entender o que está indicado pela seta azul: a área de prompt. Este é um conceito fundamental: prompt é o nome dado para as instruções que passamos às ferramentas de inteligência artificial.

Modelos de IA

Quando você abre o Gemini e o chatGPT, vai se deparar com as imagens abaixo: (...) Você vai entender como versões das IAs, como temos com bicicletas (bicicletas sem marchas, com 18 marchas, freio XYZ) ou carros (Ônix LT, LTZ, Premier...): é mais ou menos a mesma lógica.

Aqui entram duas categorias importantes: modelos que são chamados de raciocínio ("thinking models") e modelos "comuns". Em teoria, os modelos de raciocínio são mais adequados para tarefas complexas, que envolvem consideração de múltiplos fatores. Eles são mais capazes, em termos de processamento, mas também são mais lentos para gerar as respostas.

Na prática, não se preocupe muito com isso para começar. A ideia é testar, sem medo, todos os modelos disponíveis e ver quais dão as melhores respostas para o que você precisa. Com o tempo você verá que há modelos mais adequados para cada tarefa e você os verá como muitas ferramentas dentro de uma grande caixa de ferramentas ou oficina.

A treta dos nomes

Definitivamente "nomear modelos" não é uma habilidade dos cientistas que trabalham nas empresas de IA! Os nomes são os piores possíveis! Alguém deveria ensiná-los a usar ferramentas de IA para marketing, mas isso é outro tema rsrs. Sempre que me perguntam o motivo desses nomes eu penso no seguinte: sabe quando você já trabalhou HORRORES num arquivo e sempre tem que refazer? Vai ficando assim:

• teseV1
• teseV2
• teseV3a
• teseVfinal
• teseVfinal_agoravai
• teseVfinal_agoravai_3a²

Eu realmente acredito que seja isso. Mas no caso dos modelos do GPT, há outras explicações: eles começaram com números: GPT 2, GPT 3 e chegaram ao 4 e, depois, houve um salto para os modelos multimodais, ou seja, que também processam imagens, além de texto. Isso incluiu a letra "o", de "omni" (do latim para "tudo"). Isso trouxe o "o" ao modelo 4 (4o). Na sequência começaram a aparecer os modelos de raciocínio, que trazem o "o" na frente do número, e seguem numeração crescente: o1, o3, o4-mini. Um resumo da OpenAI é o seguinte: se tem "o" na frente, é de raciocínio.

Em relação aos modelos do Google: os modelos 2.5 são de raciocínio, sejam eles Flash ou PRO. A diferença é que os modelos Flash têm como prioridade a velocidade, enquanto os PRO em computação.

Aspectos fundamentais do prompt

Vamos entender o prompt de forma ridiculamente direta: imagine que você está fazendo um lanche e alguém te pede "me passe a manga?". Há um contexto, implícito, de que você está comendo manga. Se você não estiver comendo manga, mas estiver comendo outras frutas, a pessoa se confundiu e pensou que alguma outra fruta era manga (um cajá?) e o comando não vai funcionar como a pessoa esperava. Agora pense além: imagine que você é um(a) costureiro(a) e uma pessoa te pede "me passe a manga". Tudo muda, concorda? Agora imagine que você é um(a) costureiro(a), fazendo um lanche, comendo frutas e a pessoa te pede "me passe a manga" (?!). Hum, qual delas?

Prompts eficientes são prompts específicos.

Prompts mais eficientes são específicos e fornecem contextos.

Isso nos traz outro conceito importante: é mais útil pensar em prompt "eficiente" ou "ineficiente" do que em "certo ou errado": o que torna nossos prompts mais eficientes é nossa habilidade (decorrente da prática) em adequar o prompt que escrevemos à tarefa que precisamos fazer. Não deixa de ser um exercício de comunicação como muitos outros que temos que fazer no nosso cotidiano.

Exemplos de prompts:

1) Prompt direto

"Traduza a letra de música abaixo para o português brasileiro" => é um exemplo de prompt direto, válido e que pode ser muito útil ou não - a depender do que você precisa.

2) Prompt com contexto

"O texto abaixo será enviado como resumo de um trabalho de um congresso do curso de [psicologia/engenharia/direito/medicina]. Revise a gramática, coerência e coesão do texto, sugerindo alterações quando necessárias."

3) Prompt para o dia a dia

"Um eletricista esteve na minha residência e falou sobre a necessidade da instalação de um DR. Me explique o que é e qual a função deste dispositivo."

4) Prompt com persona

"Você atuará como um professor especialista em radiologia. Eu disponho de 20 dias para aprender o básico sobre ultrassonografia e você será meu professor: construa um cronograma detalhado de aprendizado, para estes 20 dias, com os conceitos fundamentais de ultrassonografia que um excelente módulo básico deve conter."

5) Prompt composto

"Você atuará como um professor de inglês especializado no ensino de inglês como língua estrangeira. Eu disponho de 20 minutos por dia e você será meu professor: construa um cronograma detalhado de aprendizado, com o conteúdo básico/intermediário/avançado de inglês para um estrangeiro conseguir se comunicar adequadamente."

Iteração

Posso ter deixado implícita uma ideia equivocada: a de que, uma vez feitos os prompts, eles trarão respostas certíssimas-premium-gourmet-ninjas. Não é o caso em boa parte das vezes e, por isso, precisamos corrigir essa ideia. Muitas vezes precisaremos ajustar o prompt inicial, por meio de prompts subsequentes, para que a ferramenta de IA forneça exatamente o que precisamos. Chamamos isso de "iteração" (está escrito certo), um termo mais utilizado na programação e que pode ser entendido como "repetição" ou "progressão".

Módulo Intermediário: outros tipos de prompt

Uma vez que compreendemos os processos fundamentais do uso das IAs e de como fazer prompt mais eficientes, podemos começar a avançar por conceitos e estruturas mais complexas: a tal da engenharia de prompt.

Cadeia de pensamento ("Chain of Thought")

O objetivo básico do prompt conhecido como "cadeia de pensamento" é o de realizar uma tarefa passo a passo. Isso era muito útil, por exemplo, para resolver problemas de matemática, porque historicamente as IAs não eram muito competentes nessas tarefas e frequentemente "alucinavam" (é o nome dado para respostas aleatórias ou erradas das IAs).

"Você é um advogado especialista em direito do consumidor e responsabilidade civil. Analise o caso de Maria contra a empresa 'Reforma Rápida' usando o método IRAC. Pense passo a passo para construir sua resposta, detalhando cada etapa do raciocínio."

Árvore de pensamento ("Tree of Thought")

A árvore de pensamento é um dos modelos de prompt mais complexos em termos de construção, mas é extremamente poderoso. A ideia básica por trás do prompt é o de permitir uma análise de múltiplos cenários de forma simultânea, realizando simulações controladas de cada cenário e, a partir destas análises, seguir para o cálculo dos desfechos mais prováveis.

"Analise a seguinte situação jurídica à luz da Consolidação das Leis do Trabalho (CLT) e da jurisprudência dominante no Brasil: Uma empresa pretende demitir um funcionário por justa causa por ter utilizado o e-mail corporativo para enviar mensagens ofensivas a um concorrente.

Elabore uma 'Árvore de Pensamentos' para fundamentar o parecer jurídico:

1. Argumentos a Favor da Justa Causa: (...)
2. Argumentos da Defesa do Empregado: (...)
3. Análise de Riscos e Procedimentos: (...)
4. Síntese e Recomendação: (...)"

Cadeia de aprendizagem ("Chain of Learning")

Se você acompanha meu trabalho há algum tempo, sabe que não é uma novidade o meu interesse por IA e cognição - especificamente aprendizagem. O prompt a seguir foi desenvolvido por mim; não está pronto e pode melhorar bastante, mas está bom o suficiente para ser compartilhado e usado. A ideia é que você use este prompt de forma a fazer com que o assistente de IA que você escolher se transforme num tutor/professor personalizado, apto a te ensinar o que você quiser.

[Objetivo Principal] Você atuará como um simulador interativo para me auxiliar no treinamento de habilidades de análise, resolução de problemas e aplicação de conhecimento em um domínio específico (que será definido por mim).

[Seu Papel como Simulador]
Criação do Cenário/Problema: Você criará um cenário, problema ou questão inicial relacionada ao(s) tema(s) dentro do domínio que eu especificar. A criação deve se basear em princípios, dados ou situações típicas desse campo de conhecimento, mas sem revelar a solução ou conclusão esperada.
Fonte de Informação Neutra: Você agirá primariamente como uma fonte neutra de informações. (...)
(...)

[Início] Antes de começarmos e eu definir o primeiro domínio e tema, você tem alguma dúvida sobre como proceder com base nestas instruções generalizadas?

Conclusões

Acompanhe o www.iaemedicina.com.br para ter acesso às atualizações deste e-book. O conteúdo abaixo será abordado nas próximas atualizações.