A IA generativa está presente em cada vez mais empresas e estas precisam que os sistemas de IA produzam resultados realmente úteis. Para tal é preciso saber interagir com a IA corretamente.

É aí que surge o Prompt Engineering, a competência de formular instruções corretas e eficazes para orientar os modelos de IA nas suas respostas.

Prompt Engineering é uma competência bastante recente. A procura por prompt engineers em Portugal pode não ser muito acentuada em 2025, mas o LinkedIn’s Emerging Jobs Report 2025 citou Prompt Engineer como um dos 5 cargos mais procurados nos EUA, India e Europa.

O que é Prompt Engineering?

Prompt Engineering é a competência de criar e otimizar prompts (comandos de texto) para guiar modelos de IA generativa, como o ChatGPT o3, DeepSeek e Claude, a produzir respostas ou resultados desejados e funciona como a ponte de comunicação natural entre humanos e LLMs.

Um bom prompt distingue uma resposta genérica de uma boa resposta, pelo que os prompt engineers são capazes de criar prompts específicos, com contexto adequado, exemplos definidos, restrições, persona e outros atributos necessários para melhor entendimento.

Em vez de escrever “cria um relatório de vendas do 2º trimestre”, um prompt deve incluir mais detalhes, como “Com base nos recursos e dados existentes, cria um relatório de vendas do 2º trimestre. Destaca os 3 produtos mais vendidos em cada categoria + principais clientes. Identifica picos e/ou quebras de vendas e compara com o período homólogo”.

O Prompt Engineering requer o conhecimento de várias técnicas de prompting. Desde 2022 que surgiram técnicas como zero-shot; one-shot e few-shot prompting, chain-of-thought, tree-of-thought e outras que melhoram ainda mais a interação com modelos de IA. Estas técnicas estão em constante desenvolvimento visto que a interação com LLM é uma forma prática de aprendizagem.

Para que serve o Prompt Engineering?

O Prompt Engineering vai orientar os modelos usados pelas empresas nos seus processos e respostas para os otimizar com base em prompts. Ao otimizar o processo de análise, inferência, raciocínio e desempenho do modelo, este vai criar soluções mais alinhadas com os objetivos do negócio.

Esta skill também permite reduzir custos com IA. A otimização de system prompts, comandos de sistema que definem a atuação dos modelos de IA, permite a redução de consumo de tokens de input devido à otimização do volume de dados processados em cada input.

Por sua vez, uma boa eficácia dos prompts criados para interação com os sistemas de IA permitem reduzir a quantidade de interações necessárias para obter uma boa resposta e gastar menos tokens de output.

Em adição ao aspecto financeiro, a produtividade pode ser aumentada através do uso dos prompts corretos. Uma interação com sistemas de IA bem preparada aumenta a eficiência e eficácia das tarefas e reduz o tempo gasto por cada tarefa.

Prompt engineer e as suas tarefas na empresa

O Prompt engineer é o especialista que faz a ligação entre os modelos de IA (LLM) e as necessidades da empresa. Traduz os desafios do negócio em prompts que a IA entende e garante que o LLM entrega resultados de qualidade.

Este profissional reúne conhecimentos técnicos de Prompt Engineering, LLMs, ferramentas IA e conhecimentos de negócio. Pode não ter conhecimentos de programação (não são obrigatórios para a competência) mas precisa ter uma visão holística de como a IA se integra na empresa.

Duas das principais competências do prompt engineer são o domínio da linguagem escrita e compreensão de contexto. Deve conseguir comunicar com as diferentes áreas de negócio e traduzir as suas necessidades em linguagem estruturada.

O prompt engineer trabalha em colaboração com equipas técnicas e de negócio para entender as necessidades e desafios de uma forma holística. Algumas das suas tarefas são:

• Criar prompts eficazes para diferentes setores ou casos de uso (criar prompt para chatbot de apoio ao cliente, criar soluções digitais através de prompts para diferentes equipas, criar prompts para resumos executivos ou extração de relatórios)
• Testar e melhorar os prompts continuamente ao ajustar formulários de QCA (question, context and answers) até obter outputs satisfatórios. Envolve analisar as respostas e processos internos do modelo de IA e interação constante para melhorar a precisão dos prompts
• Curadoria de IA e manutenção da performance dos modelos usados pela empresa, ajuste de prompts conforme requisitos ou novos modelos para que a solução esteja alinhada com os objetivos do negócio
• Criar documentação e melhores práticas (como guias de prompts) e treinar outras equipas para usar a IA de forma adequada. Deve criar padrões internos de interação com IA e promover a adoção da tecnologia