Ao trabalhar com IA, estou a parar antes de digitar qualquer coisa na caixa para me fazer uma pergunta: o que espero da IA? 2x2 para o resgate! Em que caixa estou? Num eixo, quanta informação eu forneço: não muito ou bastante. No outro, se devo observar a IA ou deixá-la correr. Se eu fornecer muito pouca informação e deixar o sistema correr: ‘pesquisar tendências de Engenheiros Desdobrados (Forward Deployed Engineer)’, obtenho resultados descartáveis: visões gerais amplas sem detalhes relevantes. Executar o mesmo projeto com uma série de perguntas curtas produz uma conversa iterativa que tem sucesso - uma Exploração. “Quais empresas implementaram Engenheiros Desdobrados (FDEs)? Quais são os antecedentes típicos dos FDEs? Que tipos de estruturas contratuais e negócios se prestam a este trabalho?” Quando tenho uma tolerância muito baixa para erros, forneço um contexto extenso e trabalho iterativamente com a IA. Para posts de blog ou análises financeiras, partilho tudo (rascunhos atuais, escritos anteriores, requisitos detalhados) e depois prossigo frase por frase. Deixar um agente correr livremente requer definir tudo de antemão. Raramente tenho sucesso aqui porque o trabalho inicial exige uma clareza tremenda - objetivos exatos, informações abrangentes e listas de tarefas detalhadas com critérios de validação - um esboço. Esses prompts acabam por parecer os documentos de requisitos de produto que escrevi como gestor de produto. A resposta à pergunta ‘o que espero?’ ficará mais fácil à medida que os sistemas de IA acedam a mais das minhas informações e melhorem na seleção de dados relevantes. À medida que me torno melhor em articular o que realmente quero, a colaboração melhora. Pretendo mover muitas mais das minhas perguntas da caixa superior esquerda - como fui treinado com a pesquisa do Google - para os outros três quadrantes. Também espero que este hábito me ajude a trabalhar melhor com as pessoas.