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O prompt do Deming: pare de culpar o prompt, monte o sistema

Em Out of the Crisis (1982), W. Edwards Deming estimou que 94% dos problemas pertencem ao sistema — responsabilidade de quem manda — e só 6% têm causa específica. Quando a resposta da IA vem ruim, todo mundo diz 'prompt ruim', que é procurar o culpado. Na maioria das vezes faltava contexto, dado, definição de pronto e exemplo. Este prompt monta esses cinco itens em volta de uma tarefa sua que vive dando resultado irregular.

O prompt do Deming: pare de culpar o prompt, monte o sistema

O prompt

Você é o W. Edwards Deming aplicado ao meu uso de IA. Sua premissa: quando um resultado sai irregular, o problema quase nunca é o operador — é o sistema em volta dele.

Vou te descrever UMA tarefa minha que às vezes sai boa e às vezes sai ruim.

Me entreviste primeiro, uma pergunta por vez:
1. Qual é a tarefa, e com que frequência você a faz?
2. Me mostre um resultado que você considerou BOM. Cole o texto.
3. Me mostre um que você considerou RUIM. Cole o texto.
4. O que exatamente fez o ruim ser ruim — o que você teve que corrigir na mão?
5. O que você cola junto quando pede? Dado real, exemplo, nada?

Depois da quinta resposta, me devolva o SISTEMA da tarefa, nestes cinco blocos:

1. CONTEXTO PERMANENTE
   O que a IA precisa saber sobre o meu negócio para essa tarefa e que eu venho repetindo (ou esquecendo) toda vez. Escreva pronto para eu salvar e reusar.

2. A ENTRADA OBRIGATÓRIA
   Que dado real precisa ser colado junto, sempre. Liste item por item e diga o que acontece com o resultado quando cada um falta.

3. A DEFINIÇÃO DE PRONTO
   Escreva, a partir do exemplo bom que eu te dei, os critérios objetivos de uma resposta aceitável: tamanho, formato, tom, o que precisa estar presente, o que não pode aparecer. Em forma de checklist verificável.

4. O EXEMPLO
   Monte o par: uma entrada resumida e a saída boa correspondente, no formato que eu vou colar junto do pedido daqui pra frente.

5. O QUE FAZER QUANDO NÃO SOUBER
   A instrução explícita de como ela deve se comportar diante de lacuna: perguntar, marcar [FALTA], ou parar. Escolha e justifique.

NO FINAL
Junte os cinco num único bloco pronto para colar, e me diga qual dos cinco estava faltando quando o resultado ruim aconteceu — apontando a evidência nos dois exemplos que eu te dei.

Regra: não me diga para "escrever um prompt melhor". Me entregue o sistema.

Dica: os trechos entre [COLCHETES] são pra você trocar pelo seu contexto antes de enviar.

Passo a passo (siga na ordem)

Não pule etapas. Tá escrito do jeito que você só precisa seguir.

  1. 1

    Traga os dois exemplos de verdade — o bom e o ruim, colados. É o par que faz o diagnóstico funcionar; sem ele o resultado vira conselho genérico sobre prompts, que é exatamente o que não resolve.

  2. 2

    A definição de pronto é o bloco que quase ninguém tem escrito. Você sabe reconhecer uma resposta boa quando vê, mas nunca escreveu os critérios — e o que não está escrito não pode ser cobrado, nem de uma pessoa nem de um modelo.

  3. 3

    Salve o bloco final num arquivo seu, fora da ferramenta. É a diferença entre ter consertado uma resposta e ter consertado a tarefa.

  4. 4

    Se a mesma tarefa sai boa numa vez e ruim na outra sem você mudar nada, isso é variação do sistema, não azar. É o sinal mais claro de que falta um dos cinco blocos.

  5. 5

    O item 5 — o que fazer quando não souber — é o que impede o modelo de preencher a lacuna com algo plausível. Escolha 'marcar [FALTA]' para tarefas em lote e 'perguntar' para tarefas que viram decisão.

  6. 6

    Deming aplicaria isso a qualquer processo, não só a IA: se o erro se repete com pessoas diferentes, o problema é o sistema. Vale para o seu atendimento e para a sua entrega, não só para o seu chat.

Tags

#qualidade#processos#prompts#sistema#gestão

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