Durante muito tempo, a melhoria do uso de IA foi tratada como um problema de formulação. Se a resposta não era boa, ajustava-se o prompt. Se era inconsistente, acrescentava-se contexto. Se falhava num caso específico, criava-se uma exceção. O raciocínio parecia sólido: melhores instruções geram melhores respostas.

E, durante um período, funcionou.

Prompts mais detalhados produziram respostas mais alinhadas. Contexto adicional reduziu erros óbvios. Iteração trouxe resultados visivelmente superiores aos primeiros contactos com modelos genéricos. A sensação geral era de progresso. A IA parecia aprender a “responder melhor”.

O problema é que responder melhor não é o mesmo que decidir melhor.

À medida que a IA começou a ser usada em contextos onde decisões se repetem, se acumulam e têm consequências reais, algo começou a falhar. Não de forma espetacular, mas de forma persistente. As respostas continuavam plausíveis, mas o sistema já não ajudava a fechar decisões. Pelo contrário, começava a mantê-las abertas.

Prompts ajustam tom. Não criam responsabilidade.

Esta distinção é fundamental e muitas vezes ignorada. Um prompt pode orientar estilo, profundidade ou formato. Pode até condicionar certos limites explícitos. Mas não cria um enquadramento de responsabilidade ao longo do tempo. Não define o que deve ser fechado, o que pode variar e o que deve ser devolvido ao humano quando o impacto ultrapassa determinado limiar.

Quando se tenta resolver um problema de decisão apenas com prompts, está-se a tratar um problema estrutural como se fosse linguístico.

No início, isso não é evidente. As respostas parecem melhores. O utilizador sente maior controlo. Há uma sensação de domínio crescente sobre o sistema. Mas essa sensação é enganadora, porque depende de atenção constante. Sempre que o contexto muda, o prompt precisa de ser revisto. Sempre que surge uma exceção, o prompt cresce. Sempre que há um erro, adiciona-se mais uma camada.

O resultado não é estabilidade. É complexidade acumulada.

Mais contexto não substitui critérios.

Esta frase costuma gerar resistência, porque contraria uma intuição comum: a de que decisões melhores resultam de mais informação. Em sistemas humanos, isso já é discutível. Em sistemas de IA, é ainda mais problemático. O modelo não interpreta contexto como um decisor humano interpreta. Ele integra sinais probabilísticos sem noção intrínseca de prioridade, impacto ou responsabilidade.

Adicionar contexto aumenta a superfície de resposta, mas não define o que deve ser considerado essencial. Sem critérios explícitos, o sistema continua a improvisar — apenas com mais material.

É aqui que surgem comportamentos paradoxais. Dois prompts longos, ambos bem escritos, podem gerar respostas contraditórias para situações equivalentes. Não porque o modelo “errou”, mas porque não existe uma regra de fecho que diga: dadas estas condições, a decisão deve estabilizar aqui.

Quando isso acontece, o utilizador tende a reagir de uma de duas formas. Ou assume que o problema está na formulação e tenta mais uma vez, ou aceita a resposta que mais lhe agrada naquele momento. Em ambos os casos, a decisão deixa de ser um processo claro e passa a ser uma negociação implícita com o sistema.

Sem governação, a IA apenas improvisa melhor.

Improvisar melhor não é um defeito técnico. É uma consequência natural de modelos desenhados para gerar linguagem plausível em contextos variados. O problema surge quando essa capacidade é confundida com critério decisório. Um sistema pode improvisar de forma sofisticada e ainda assim ser estruturalmente instável.

A improvisação torna-se especialmente perigosa quando é consistente o suficiente para inspirar confiança. Nesse ponto, o sistema começa a ser seguido sem fricção. As respostas parecem razoáveis, o tom é seguro, a argumentação é fluida. Tudo indica competência. E, no entanto, não existe um mecanismo claro que diga quando a IA deve parar de sugerir e devolver explicitamente a decisão.

Aqui, muitos tentam resolver o problema com ainda mais instruções. Criam prompts que especificam “não tomar decisões”, “apenas sugerir”, “pedir confirmação”. Estas cláusulas ajudam em casos isolados, mas não resolvem o problema de fundo. Porque o sistema continua a operar sem um modelo explícito de responsabilidade.

O prompt diz o que dizer. Não diz quando parar.

Decidir não é escolher uma resposta. É fechar um ciclo.

Esta é outra distinção crítica. Uma decisão não se define apenas pela escolha de uma opção, mas pelo encerramento de alternativas. Enquanto um sistema continua a gerar variações plausíveis, a decisão permanece aberta, mesmo que alguém acredite tê-la tomado.

Em contextos organizacionais, isto tem consequências claras. Decisões são reabertas, critérios mudam, justificações variam consoante quem pergunta e quando pergunta. A IA, em vez de reduzir incerteza, passa a amplificá-la subtilmente.

Mais prompts não resolvem isto porque não alteram o comportamento do sistema ao longo do tempo. Cada interação é tratada como um evento isolado, mesmo quando o utilizador está a lidar com o mesmo problema de fundo. Não existe memória assumida, nem continuidade explícita, nem compromisso com decisões anteriores.

O sistema responde sempre “como se fosse a primeira vez”.

Consistência não é repetir respostas. É manter critérios.

Este ponto é frequentemente mal compreendido. Muitas equipas procuram consistência textual: querem que a IA responda da mesma forma a perguntas semelhantes. Mas isso é apenas superfície. O que realmente importa é consistência de critério. Duas respostas podem ser diferentes no texto e ainda assim coerentes se seguirem a mesma lógica decisória.

Prompts não conseguem garantir isso porque não operam nesse nível. Eles moldam output, não comportamento. Para manter critérios ao longo do tempo, é necessário algo que os prompts, por definição, não oferecem: um enquadramento persistente que sobreviva a variações de contexto, formulação e utilizador.

Quando isso falta, o sistema adapta-se demasiado bem. E essa adaptabilidade, sem governação, transforma-se em volatilidade.

É neste ponto que muitas organizações sentem que “algo não está certo”, mesmo que não saibam explicar o quê. A IA continua útil, mas começa a gerar fricção invisível. Decisões demoram mais. Discussões repetem-se. A sensação de avanço dá lugar a uma estranha estagnação.

O erro não está na IA. Está na expectativa colocada sobre os prompts.

Prompts são interface. Decisão é estrutura.

Confundir estas duas camadas é um erro comum porque ambas se manifestam através de linguagem. Mas a semelhança é superficial. A interface serve para interagir. A estrutura serve para governar comportamento. Uma não substitui a outra.

Quando se tenta resolver problemas de decisão apenas ao nível da interface, acaba-se por criar sistemas que parecem inteligentes, mas não são fiáveis. Sistemas que ajudam a pensar, mas não a decidir. Sistemas que falam bem, mas não fecham nada.

Isso não é um fracasso do modelo. É uma limitação do método.

Quanto mais cedo esta limitação é reconhecida, menos energia é desperdiçada.

Mais prompts podem melhorar respostas individuais, mas não criam estabilidade decisória. Pelo contrário, muitas vezes aumentam a dependência do utilizador, que precisa de intervir constantemente para manter coerência.

No limite, o utilizador torna-se o sistema de governação que a IA não tem.

Este texto não propõe abandonar prompts, nem minimizar a sua utilidade. Prompts são essenciais como meio de interação. O que ele propõe é algo mais simples e mais exigente: reconhecer que problemas de decisão não se resolvem no nível da linguagem.

Enquanto forem tratados assim, continuarão a reaparecer sob novas formas.

A maturidade no uso de IA começa quando se aceita que nem tudo o que pode ser melhorado com palavras deve sê-lo. Algumas coisas exigem estrutura. Outras exigem limites. E algumas exigem, simplesmente, que a decisão seja explicitamente devolvida ao humano — sem negociação implícita, sem variação contextual, sem improviso elegante.

Mais prompts não resolvem isso.
Nunca resolveram.