Prompts ChatGPT do Básico ao Avançado por Especialistas IA
Criar prompts ChatGPT deixou de ser um “nice to have” e passou a ser obrigatório para trabalhar de forma produtiva com inteligência artificial (IA).
Quer esteja a escrever e-mails, a gerar ideias para campanhas ou a resolver problemas operacionais complexos, saber comunicar com a IA poupa-lhe tempo, reduz retrabalho e otimiza recursos.
Também evita aqueles momentos clássicos de “isto não foi bem o que pedi”.
O ChatGPT é como uma criança prodígio, que segue as instruções à risca e, de vez em quando, tenta preencher as lacunas com suposições (sem o menor aviso de que está a inventar).
Cada início de conversa começa do zero.
Ele não sabe quem é, nem o que está a tentar fazer, a menos que lhe diga.
O que lhe diz (escreve/fala) é o chama-mos de prompts chatgpt (instrução, pergunta, pedido).
A grande diferença entre obter uma resposta genérica e uma solução verdadeiramente útil resume-se ao seu prompt.
É por isso que a equipa de especialistas em IA da Agência IA Gabriel, trabalha diariamente em automações e soluções de inteligência artificial, onde a engenharia de prompts é parte essencial para alcançar resultados concretos.
Se está a perguntar-se “Mas afinal, o que é exatamente um prompt?”, “Qual a melhor forma de criar prompts chatgpt? “este guia é para si.
Aqui vai encontrar as melhores práticas, técnicas e exemplos práticos de como criar ChatGPT prompts que funcionam, com aplicações diretas ao contexto empresarial português.
IDEIAS CHAVES (o que vai encontrar)
- Um prompt bem construído tem valor
A diferença entre “escreve um email” e um email pronto a enviar está na clareza das suas instruções - Contexto é rei
O ChatGPT funciona melhor quando sabe quem é você, para quem está a escrever e qual o objetivo final - Especificidade gera resultados
Prompts ChatGPT vagos geram respostas genéricas. Instruções detalhadas produzem soluções personalizadas - Erros comuns a evitar
A maioria das frustrações com IA vem de falhas simples de comunicação (que são fáceis de corrigir) - Prompt engineering não é programação
É uma competência de comunicação que qualquer líder pode dominar - Pequenos ajustes, grandes impactos
Adicionar uma frase de contexto ou definir um tom pode transformar completamente a qualidade da resposta - É uma ferramenta iterativa
Os melhores resultados vêm de refinar e ajustar prompts chatgpt, não de acertar à primeira tentativa
O que são Prompts ChatGPT?
Prompts ChatGPT são qualquer instrução, pergunta ou pedido que faz ao chatgpt para obter uma resposta antes de pressionar enter.
Parece básico, certo?
Mas aqui está a questão, um prompt é muito mais do que apenas uma pergunta casual.
Numa conversa normal, com um colega, ele tem de contexto sobre a empresa, experiências partilhadas e intuição humana para compreender o que quer dizer.
Pode perceber o seu tom, preencher lacunas e fazer suposições razoáveis sobre o que está a pedir.
O ChatGPT não tem nada disso.
Só tem as palavras que lhe fornece, naquele momento específico.
Não conhece o seu negócio.
Não sabe qual é o seu público-alvo.
Não compreende o contexto da sua indústria, a menos que lhe diga explicitamente.
É mais próximo de dar instruções precisas do que de ter uma conversa informal.
Pense nele como a “ordem de trabalho” que dá à IA.
Quanto mais clara e detalhada for a ordem, melhor será o resultado final.
Os prompts chatgpt podem ser muito simples…
Por exemplo, pode simplesmente escrever:
“Conta-me uma piada.”
E o ChatGPT vai responder.
Funciona? Sim.
É útil para o seu negócio?
Provavelmente não.
…Ou estrategicamente detalhados, mais elaborados:
“Sou diretor de marketing de uma empresa de software B2B em Portugal. Preciso de 3 ideias criativas para uma campanha de LinkedIn dirigida a CTOs de PMEs que promova a nossa nova ferramenta de automação. O tom deve ser profissional mas acessível, e cada ideia deve incluir um gancho de atenção e um CTA claro.”
Como pode ver o segundo prompt chatgpt fornece:
• Contexto (quem é você, qual o seu objetivo)
• Especificidade (público-alvo, plataforma, tipo de conteúdo)
• Direção clara (tom, estrutura esperada)
E isto traduz-se numa resposta muito mais útil e pronta a usar.
Melhores Práticas para criar Prompts Chagpt Eficazes
As melhores práticas para criar prompts chatgpt eficazes baseiam-se em princípios simples de comunicação clara.
Não precisa de ser engenheiro de software ou especialista em IA.
Pense nesta parte como um “manual de instruções” para transformar pedidos vagos em comandos precisos e resultados com o valor que quer.
Cada prática que vamos partilhar foi testada em contextos empresariais e pode ser aplicada imediatamente, quer esteja a redigir um email, a preparar uma apresentação ou a resolver um problema operacional.
Vamos começar pelo princípio mais importante de todos.
Seja Específico, é a diferença entre "ah" e "uau"
Pedidos vagos levam a respostas vagas. É tão simples quanto isso.
O ChatGPT não adivinha o que quer, trabalha apenas com a informação que lhe dá.
Quanto mais preciso for, mais útil será o resultado.
Vamos a um exemplo prático.
Em vez de perguntar “Como posso melhorar o meu website?”, experimente algo como:
“Quais são 5 estratégias práticas para reduzir a taxa de rejeição no meu website de e-commerce que vende joias artesanais, tendo em conta que o público-alvo são mulheres entre 30-50 anos?”O segundo prompt dá ao ChatGPT contexto suficiente para gerar uma resposta mais personalizada.
O que deve incluir nos prompts chatgpt?
- O seu objetivo ou o problema que está a resolver
“Preciso de aumentar o engagement no LinkedIn” - Quaisquer restrições ou requisitos
“Deve ter menos de 150 palavras e incluir um CTA” - O formato em que quer a resposta
“Apresenta como lista numerada” ou “Redige em formato de email” - O nível de detalhe que procura
“Explica de forma simples para não-técnicos” ou “Inclui dados e métricas”
Vejamos como funciona na prática.
Prompts Chatgpt Vago.
“Escreve-me um email para a equipa.”
Vai receber um email genérico que serve para tudo… e para nada.
Prompts Chatgpt Específico.
“Escreve um email motivacional e conciso para a equipa a anunciar a implementação do novo modelo híbrido de trabalho. Mantém o tom positivo e transparente, explica as principais mudanças (dias presenciais e remotos), reforça o compromisso com o bem-estar dos colaboradores e termina com um convite para partilhar feedback até sexta-feira.”
Vai obter um email equilibrado, empático e claro, pronto a enviar, que informa sem soar corporativo em excesso.
O segundo dá orientação suficiente para criar algo mais útil sem precisar de múltiplas trocas de mensagens para melhorar o resultado.
Antes de pressionar enter, pergunte-se!
“Se eu desse estas instruções a um estagiário, ele saberia exatamente o que fazer?“
Se a resposta é não, adicione mais contexto ao seu prompts chagpt.
Forneça contexto e informações de base
Como já referido, o chatgpt não sabe nada sobre si, sobre o seu negócio ou sobre a sua situação específica a menos que lhe diga.
Não tem acesso aos seus relatórios, não conhece o seu histórico, não percebe os desafios únicos do seu sector.
Começa sempre do zero.
Por isso tem que fornecer as informações e contexto adequado para obter qualidade nas respostas.
É a diferença entre receber conselhos genéricos que encontraria em qualquer sitio versus orientação verdadeiramente personalizada.
Que tipo de contexto deve Incluir?
- Quem é e com quem quer comunicar
“Sou CEO de uma startup tecnológica a comunicar com potenciais investidores” - O que já tentou (e o que não funcionou)
“Já testámos anúncios no Facebook sem sucesso; procuramos alternativas orgânicas” - Informações de base relevantes
“A nossa empresa tem 15 colaboradores, opera em Portugal há 3 anos” - Contexto específico do sector ou mercado
“Trabalhamos no sector B2B SaaS com ciclos de venda longos (6-12 meses)” - O seu nível de conhecimento no tema
“Sou novo em Marketing explica como se estivesses a ensinar um principiante”
Veja o seguinte exemplo sobre o poder do contexto.
Imagine que precisa de ajuda com estratégia de marketing.
Compare estas duas abordagens:
Sem Contexto.
“Dá-me ideias de marketing para o meu negócio.”
Vai receber uma lista genérica que serve para qualquer empresa, em qualquer sector, de qualquer dimensão.
Com Contexto.
“Sou proprietário de uma pequena loja online de produtos artesanais em cerâmica, com orçamento mensal de marketing de €500. O meu público-alvo são pessoas de 45 a 65 anos interessadas em decoração de casa sustentável. Já tentei anúncios no Facebook sem grande retorno. Que estratégias de marketing de baixo custo e alto impacto recomendam para alcançar este público?”
Vai receber conselhos específicos, adaptados ao orçamento, público e sector, muito mais acionáveis.
A primeira pergunta pode gerar sugestões como “invista em influencers do TikTok” (completamente desajustado para o público 45 a 65 anos).
A segunda gera recomendações realistas como “parcerias com blogues de decoração sustentável” ou “workshops presenciais em feiras locais”.
Porquê é que funciona melhor?
Porque não está apenas a fazer uma pergunta está a criar um cenário que ajuda o ChatGPT a entender:
• De onde vem
• Quais as suas limitações reais
• O que seria verdadeiramente útil para si
É como a diferença entre dizer ao seu contabilista “como posso poupar dinheiro?” versus “tenho uma PME com 8 funcionários, faturação anual de €300k, e quero otimizar custos operacionais sem despedir ninguém”.
Quanto mais a IA souber sobre a sua situação real, mais as respostas parecerão ter sido escritas por alguém que conhece o seu negócio.
Use restrições e diretrizes explícitas
Aqui está uma técnica que poucos usam, definir limites claros ao chatgpt.
Parece contra intuitivo, certo?
Afinal, não queremos limitar a criatividade da IA?
Na verdade, é precisamente o oposto.
Restrições bem definidas funcionam como calhas de bowling, canalizam a “criatividade” do chatgpt numa direção útil, em vez de deixá-lo divagar em todas as direções possíveis.
Quando dá total liberdade ao chatgpt, ele tende a adivinhar o que quer.
Quando define regras claras, elimina essa incerteza.
Que tipo de restrições pode definir?
- Requisitos de extensão ou contagem de palavras
“Máximo de 150 palavras” ou “Entre 3 a 5 parágrafos” - Preferências de tom e estilo
“Tom profissional mas acessível” ou “Linguagem casual e entusiasta” - Necessidades de formatação
“Apresenta em bullet points” ou “Cria uma tabela comparativa” - Nível de complexidade técnica
“Explica como se estivesses a falar com o departamento financeiro, não com IT” - Elementos específicos a incluir ou excluir
“Inclui sempre um exemplo prático” ou “Evita jargão técnico”
Veja um exemplo em baixo de restrições em ação.
Imagine que precisa de explicar um conceito técnico à sua equipa não-técnica.
Sem restrições.
“Explica o que é computação quântica.”
Vai ter uma explicação técnica cheia de termos como “qubits”, “sobreposição quântica” e “entrelaçamento” incompreensível para a maioria das pessoas.
Com restrições claras.
“Explica computação quântica em termos simples que um gestor sem formação técnica possa compreender. Usa analogias do dia a dia (como objetos do escritório ou situações quotidianas), mantém cada parágrafo com menos de 3 frases, e evita completamente jargão técnico. O objetivo é que a pessoa perceba o conceito geral, não os detalhes científicos.”
Vai obter uma explicação acessível, tipo “Imagine que um computador normal é como percorrer um labirinto caminho a caminho. A computação quântica é como poder ver todos os caminhos ao mesmo tempo.”
Sem restrições, o chatgpt pode assumir o que quer, uma explicação “completa” (que geralmente significa técnica).
Com restrições, ele sabe exatamente como deve responder.
Mais exemplos de restrições comuns para contexto empresarial
Para emails.
• “Máximo 200 palavras, tom cordial mas profissional, termina sempre com um CTA claro”
Para marketing de conteúdo.
• “Usa linguagem persuasiva mas não agressiva, evita clichés, inclui sempre dados ou estatísticas quando possível”
Para documentação interna.
• “Formato de lista numerada, cada ponto com máximo 2 frases, linguagem direta sem floreados”
Para apresentações.
• “Cada slide deve ter título + 3 bullet points máximo, linguagem visual e impactante”
Restrições claras eliminam ambiguidade. E quando elimina ambiguidade, reduz drasticamente o número de iterações necessárias.
Em vez de receber uma resposta, pedir ajustes, voltar a pedir… obtém algo utilizável logo à primeira.
Isso poupa-lhe tempo e frustração.
Antes de enviar o seu prompt, pergunte-se:
“Se esta resposta fosse uma encomenda num restaurante, já especifiquei tudo o que preciso ou vou ter de devolver o prato à cozinha?“
Quanto mais específico for nas suas “instruções de cozinha”, melhor será o resultado final.
Experimente várias formulações e abordagens
Vamos ser honesto, o ChatGPT não acerta sempre à primeira
.
Às vezes, a forma como formula uma pergunta pode mudar drasticamente a qualidade da resposta e isso não significa que o seu primeiro prompt estava “errado”.
Significa apenas que a IA interpreta nuances de linguagem de formas surpreendentes.
Se a primeira tentativa não funcionar, não desista reformule.
Muitas vezes, pequenos ajustes na forma como pede algo desbloqueiam respostas completamente diferentes (e melhores).
Variações simples que fazem toda a diferença.
- Mude de pergunta para instrução direta
Em vez de, “Pode explicar-me como funciona o SEO?”
Experimente, “Explica-me como funciona o SEO em termos práticos para pequenas empresas.” - Peça perspetivas diferentes
“Explica as vantagens do trabalho remoto do ponto de vista do colaborador, e depois do ponto de vista do gestor.” - Altere o formato da resposta
“Apresenta esta informação como uma tabela comparativa” ou “Resume isto em 5 bullet points acionáveis.” - Solicite exemplos ou analogias quando algo não estiver claro
“Usa uma analogia do mundo do desporto para me explicar este conceito.” - Peça alternativas ou variações
“Dá-me 3 versões diferentes deste email: uma formal, uma casual, e uma persuasiva.”
Veja como reformular muda tudo.
Imagine que está a tentar obter conselhos sobre liderança de equipas remotas.
Primeira tentativa (Genérica)
“Como posso ser um melhor líder?”
Resposta com conselhos vagos sobre comunicação, empatia, feedback… nada de concreto.
Segunda tentativa (Mais Específica)
“Quais são 5 técnicas práticas para manter uma equipa remota de 10 pessoas motivada e produtiva, especialmente quando há fusos horários diferentes envolvidos?”
A resposta já é melhor, pelo menos é específico ao contexto remoto.
Terceira Tentativa (Mudança de Perspetiva)
“Imagina que és um líder de equipa remota há 5 anos com experiência comprovada. Quais são os 3 maiores erros que vês outros líderes cometerem com equipas distribuídas, e como os evitas?”
Agora sim insights práticos, baseados em “experiência”, com foco em evitar problemas comuns.
Repare que o mesmo tema com três formulações diferentes, três tipos de resposta. Nenhuma estava “errada”, mas a terceira entregou o que precisava.
Utilize a técnica do “E se…?“, quando não estiver satisfeito com uma resposta.
• “E se eu fosse uma startup com orçamento limitado?”
• “E se o público-alvo fossem pessoas com mais de 60 anos?”
• “E se precisasse de implementar isto em menos de uma semana?”
Estes “e se” forçam o ChatGPT a ajustar o contexto e gerar algo mais adaptado à sua realidade.
Não tenha medo de refinar (é assim funciona).
A verdade é que raramente obtém a resposta perfeita logo à primeira.
E está tudo bem!
Interagir, refinar não é sinal de falha é parte natural do processo.
É como refinar uma pesquisa no Google até encontrar o que procura.
Utilize a regra dos três prompts chatgpt, se a primeira resposta não for útil.
1. Não edite, pressione “Regenerar” para ver se foi azar aleatório.
2. Reformule, ou seja mude a estrutura da pergunta (pergunta para instrução) ou (geral para específico).
3. Adicione contexto inclua informação que faltava na primeira tentativa.
Na maioria dos casos, uma destas três técnicas resolvem a questão.
"O sucesso de qualquer projeto de IA generativa depende da engenharia de prompt. Transformar intenções humanas em instruções que a IA entende e executa".
Definir contexto e papel – Quanto mais clara for a intenção, mais precisa será a resposta.
Usar padrões eficazes – Role prompting, chain-of-thought e few-shot prompting ajudam a estruturar o raciocínio da IA.
Interagir e refinar – Cada interação é uma oportunidade para ajustar o prompt e melhorar os resultados.
A Anatomia de um Prompt eficaz (segundo o Co-fundador da OpenAI)
Greg Brockman, o co-fundador da OpenAI, partilhou na rede social X uma análise do que chama de “prompt o1”.
Uma estrutura de prompt para gerar melhores resultados.
A estrutura não é muito complicada.
Os 4 componentes de prompts chatgpt
Segundo Brockman, os melhores prompts chatgpt contêm sempre quatro elementos principais, organizados numa sequência lógica.
1. Declaração clara do objetivo
O que quer alcançar?
Qual o resultado final desejado?
2. Instruções específicas sobre o formato de retorno
Como quer que a resposta seja estruturada?
Que formato serve melhor o seu propósito?
3. Avisos ou restrições importantes
O que deve ser evitado?
Que armadilhas ou limitações a IA precisa de conhecer?
4. Contexto relevante
Que informação de fundo ajuda a personalizar a resposta às suas necessidades específicas?
Exemplo de Greg Brockman para planeamento de caminhada
Para ilustrar esta estrutura, Brockman partilhou um exemplo para planeamento de uma caminhada (hiking trip).
Vejamos como os 4 componentes aparecem na prática:
1. Objetivo claro
“Preciso de um plano de caminhada de fim de semana…”
Estabelece imediatamente o que quer, um plano específico, não informação genérica sobre caminhadas.
2. Formato de retorno
“…apresentado como itinerário dia-a-dia, com horários, distâncias e níveis de dificuldade.”
Define como quer receber a informação: estruturado, com métricas específicas.
3. Restrições e avisos
“Evita trilhos com desnível superior a 500m. Não sugiras locais que requerem reserva com muita antecedência. Considera que tenho experiência moderada.”
Estabelece limites claros que previnem sugestões inadequadas.
4.Contexto personalizado
“Vivo no Porto, tenho carro, prefiro paisagens de montanha a praia, e gosto de terminar o dia numa aldeia com restaurante tradicional.”
Fornece informação de fundo que transforma uma resposta genérica numa recomendação personalizada.
Resultado Obtido
Um plano de caminhada sob medida, estruturado como precisa, que respeita as suas limitações e as suas preferências pessoais.
Porquê que é que esta estrutura funciona?
A estratégia desta abordagem está em eliminar ambiguidade em cada camada.
- Objetivo claro a IA sabe o que produzir
- Formato definido a IA sabe como estruturar
- Restrições explícitas a IA sabe o que evitar
- Contexto relevante a IA sabe como personalizar
Sem esta estrutura, a IA tem de adivinhar em cada uma destas dimensões e as hipóteses de acertar diminuem drasticamente.
Com esta estrutura, elimina praticamente toda a incerteza e os resultados melhoram exponencialmente.
Aplicação ao contexto empresarial
Vamos ver como esta mesma estrutura se traduz para um caso de uso empresarial.
Exemplo para email de follow-up pós-reunião.
1. Objectivo
“Preciso de um email de follow-up para enviar à equipa após a reunião trimestral de vendas de hoje.”
2. Formato
“Estrutura o email com: abertura de agradecimento, resumo dos 3 KPIs principais discutidos (com os números), próximos passos com prazos, e fecho motivacional. Máximo 200 palavras.”
3. Restrições
“Tom profissional mas não formal a mais somos uma startup. Evita jargão corporativo tipo ‘sinergias’ ou ‘alavancagem’. Não menciones os desafios que tivemos no Q2 (tema sensível).”
4. Contexto
“Somos uma equipa de 8 vendedores, principalmente millennials, cultura descontraída. Os KPIs discutidos foram: taxa de conversão (subiu para 18%), ciclo de vendas médio (reduzido para 45 dias), e satisfação do cliente (NPS de 72).”
Resultado
Um email pronto a enviar, com o tom certo, estrutura clara, que celebra os sucessos sem mencionar pontos sensíveis.
Template Prompts ChatGPT(Greg Brockman)
Para facilitar, tem aqui um template que pode adaptar a qualquer situação.
Este template funciona para 90% das situações empresariais.
Substitua o conteúdo entre parenteses retos ao seu contexto.
1️ OBJECTIVO
“Preciso de [resultado específico] para [finalidade/contexto].”
2️ FORMATO
“Estrutura a resposta como [formato desejado], incluindo [elementos específicos]. [Restrições de extensão/estilo].”
3️ RESTRIÇÕES
“Evita [o que não quer]. Não incluir [temas sensíveis]. Tom deve ser [característica de tom].”
4️ CONTEXTO
“Contexto relevante: [quem sou], [situação actual], [preferências], [limitações].”
Variações da estrutura (nem sempre precisa dos 4 componentes)
Nem todos os prompts chatgpt precisam dos 4 componentes com o mesmo peso.
Vai depender da complexidade da tarefa.
Tarefas Simples
Objetivo + Formato pode ser suficiente
“Resume este artigo em 3 bullet points, cada um com máximo 15 palavras.”
(Só tem objectivo + formato e funciona perfeitamente para algo simples)
Tarefas Médias
Objetivo + Formato + Restrições
“Cria 5 ideias de posts LinkedIn sobre produtividade. Formato: headline + 2 frases. Tom: profissional mas não chato. Evita clichés tipo ‘pense fora da caixa’.”
Tarefas Complexas
Os 4 Componentes Completos
“Preciso de uma estratégia de conteúdo trimestral para o nosso blog B2B (objetivo). Estrutura como calendário mensal com 12 temas, cada um com título sugerido, palavras-chave alvo, e formato (artigo/infográfico/vídeo) (formato). Evita temas já cobertos pela concorrência direta como Asana e Monday. Não sugiras formatos que requeiram orçamento de produção alto (restrições). Contexto: Somos SaaS de gestão de projetos para PMEs portuguesas, target é gestores não-técnicos 35-50 anos, blog atual tem 8 artigos/mês com média 800 palavras (contexto).”
Porquê seguir a estrutura do co-fundador da OpenAI?
Na nossa opinião, Brockman não está a dar “dicas aleatórias” está a partilhar como o modelo foi desenhado para funcionar melhor.
Se o arquiteto de um edifício lhe diz qual a melhor forma de usar os espaços, faz sentido ouvi-lo.
Esta estrutura aproveita como a IA processa informação.
1. Objetivo
Ativa o “modo” certo do modelo
2. Formato
Define a estrutura de output desde o início
3. Restrições
Previne caminhos errados
4. Contexto
Personaliza sem ambiguidade
É literalmente trabalhar com a arquitetura do modelo, não contra ela.
Para que possa ver melhor, criamos um exemplo de prompts chatgpt com a estrutura de Greg Brockman.
Objetivo
“Preciso de 5 ideias de campanhas de marketing digital para o próximo trimestre.”
Formato
“Para cada ideia, inclui: nome da campanha, canal principal, público-alvo, mensagem-chave, e KPI de sucesso. Apresenta em tabela.”
Restrições
“Orçamento máximo 500€ por campanha. Evita canais que requeiram produção de vídeo profissional. Tom: acessível, não corporativo.”
Contexto
“Somos uma PME de serviços de contabilidade em Portugal, target são pequenos empresários 30 a 55 anos. Atualmente só fazemos Google Ads com CAC alto (123€).”
Repare que a estrutura segue uma sequência lógica.
- Objetivo (o quê)
- Formato (como)
- Restrições (não fazer)
- Contexto (personalização)
Esta ordem não é acidental
• Objetivo primeiro, orienta tudo o resto
• Formato antes de restrições, define estrutura antes de limitar
• Contexto no final, personaliza depois de estabelecer os parâmetrosInverter a ordem geralmente piora os resultados.
Se tivesse de resumir tudo numa frase.
“Quanto mais clara for a sua instrução sobre O QUE quer, COMO quer, o que NÃO quer, e PORQUE quer, melhores serão os resultados.”
É simples. Mas poucos fazem consistentemente.
Truques e Técnicas Avançadas Prompts ChatGPT
Atribua um cargo (papel) especializado à IA
Uma das técnicas mais utilizadas é atribuir um cargo, papel específico ao ChatGPT logo no início da conversa.
Isto chama-se role prompting (ou “atribuição de papel”), e funciona porque força a IA a adoptar uma perspectiva, tom e nível de conhecimento específicos ao longo de toda a interação.
Em vez de fazer perguntas diretas, começa por definir quem quer que o ChatGPT seja.
É como contratar um consultor temporário altamente especializado.
“Você é [papel/especialização]. O seu estilo é [tom/características]. A sua função é [objetivo específico].”
Imagine que precisa de descrições para produtos mais premium.
Sem um papel definido e básico seria algo como “Escreve uma descrição para esta bicicleta.”
Com um papel atribuído a resposta obtida é bem diferente.
“Você é um copywriter especializado em marcas premium, com 10 anos de experiência a escrever para empresas como Canyon, Specialized e Bianchi. O seu tom é sofisticado mas inspirador, equilibrando desempenho técnico com estilo e exclusividade. Valoriza o design, a inovação e a experiência de condução. Evita clichés como ‘velocidade incomparável’ e prefere realçar a sensação de liberdade, precisão e prazer que cada modelo proporciona.
Agora, escreve uma descrição de 120 palavras para uma bicicleta de estrada em fibra de carbono, concebida para ciclistas que valorizam performance e estética.”
Com um cargo, papel atribuído a IA não está apenas a “responder” está a incorporar uma persona com conhecimento e estilo específicos.
Use o comando /ACT AS (role)
Este é o atalho universal para definir papéis de forma clara e imediata.
” /ACT AS especialista em marketing digital com experiência em marcas premium e foco em storytelling.”
O chatgpt foi treinado com milhões de textos de especialistas em todas as áreas.
Quando atribui um papel específico, está a ativar esse “conhecimento latente” e a pedir que responda como esses especialistas responderiam.
É a diferença entre perguntar “a qualquer pessoa na rua” versus “a um profissional com 20 anos de experiência”.
Divida tarefas complexas em etapas sequenciais
Um erro comum que vejo constantemente é pedir ao ChatGPT para resolver um problema complexo de uma só vez.
O resultado é resposta superficial, incompleta, ou que pulam etapas críticas.
O truque é dividir tarefas complexas em instruções passo a passo exatamente como faria ao delegar um projeto importante.
Isto não é apenas mais claro para a IA.
É também estrategicamente mais eficaz porque permite refinar cada fase antes de avançar para a seguinte.
Quando pede “cria-me um plano completo”, o ChatGPT tem de adivinhar:
• Que nível de detalhe quer
• Que informação já tem vs. precisa recolher
• Qual a ordem lógica de construção
• O que é prioritário vs. secundário
Quando divide em etapas, elimina toda essa incerteza e obtém resultados muito superiores.
Vamos a um exemplo prático (criação de um plano de negócios), compare as duas abordagens.
Pedido Genérico (tudo de uma vez).
“Ajuda-me a criar um plano de negócios para o meu serviço de dog walking.”
O mais certo é receber um esboço genérico de plano de negócios, copiado de templates standard, sem personalização real.
Com uma Abordagem Estruturada (passo a passo)
“Preciso de ajuda para criar um plano de negócios para o meu novo serviço de dog walking em Lisboa. Quero abordar isto de forma sequencial:
1. Primeiro: Lista as secções principais que um plano de negócios para este tipo de serviço deve incluir, adaptado ao mercado português.
2. Depois: Faz-me perguntas específicas sobre o meu negócio para reunires a informação necessária (público-alvo, preços, concorrência, etc.).
3. Em seguida: Com base nas minhas respostas, ajuda-me a redigir cada secção do plano, uma de cada vez.
4. Por fim: Sugere formas de tornar o plano mais atraente para potenciais investidores ou parceiros.
Começa pela etapa 1.”
A segunda abordagem transforma uma tarefa numa conversa produtiva por etapas.
- Torna a tarefa faseada para si e para a IA.
Ninguém (nem humano nem IA) faz o melhor trabalho quando sobrecarregado. - Garante que nada é esquecido.
Ao definir as etapas, está essencialmente a criar um checklist que a IA segue. - Permite refinamento progressivo.
Pode ajustar cada fase antes de avançar, em vez de ter de refazer tudo no final. - Cria conversas mais interativas.
A IA pode fazer perguntas de esclarecimento em cada etapa, resultando em outputs mais precisos. - Obtém respostas mais ponderadas.
Ao focar numa coisa de cada vez, a IA produz conteúdo mais detalhado e útil.
Use esta FÓRMULA BASE para estruturar instruções passo a passo.
“Preciso de [objetivo final]. Vamos abordar isto em etapas sequenciais:
1. Primeiro: [etapa inicial/preparação]
2. Depois: [recolha de informação/análise]
3. Em seguida: [execução/criação]
4. Por fim: [revisão/otimização]
Começa pela etapa 1 e aguarda a minha confirmação antes de avançar.”
Veja de seguida alguns exemplos para diferentes contextos empresariais
Para Estratégia de Marketing
“Preciso de desenvolver uma estratégia de conteúdo para o nosso blog B2B. Vamos fazer isto em etapas:
1. Analisa o nosso público-alvo e identifica os principais pain points
2. Sugere 10 temas de artigos alinhados com esses pain points
3. Para os 3 temas mais promissores, cria um outline detalhado
4. Desenvolve o primeiro artigo completo
Começa pela etapa 1.”
Para Resolução de Problemas Operacionais
“A nossa taxa de churn aumentou 15% no último trimestre. Vamos investigar isto sistematicamente:
1. Lista as causas mais comuns de churn em empresas SaaS B2B
2. Faz-me perguntas para identificar qual destas causas pode estar a afetar-nos
3. Com base nas respostas, propõe 5 ações corretivas priorizadas
4. Para a ação prioritária, cria um plano de implementação de 30 dias
Começa pela etapa 1.”
Para Criação de Processos
“Preciso de criar um processo de onboarding para novos colaboradores remotos. Estrutura isto assim:
1. Identifica as fases críticas do onboarding (pre-boarding, primeira semana, primeiro mês)
2. Para cada fase, lista as tarefas e responsabilidades
3. Cria um checklist accionável para o gestor
4. Sugere métricas para avaliar o sucesso do onboarding
Vamos etapa por etapa.”
Técnica Avançada: “Aguarda Confirmação”.
Repara que nos exemplos acima, termino com “Começa pela etapa 1” ou “aguarda confirmação antes de avançar”.
Isto é intencional.
Força a IA a focar-se totalmente numa fase de cada vez, não se precipitar para conclusões e permitir que você valide cada etapa antes de prosseguir.
É a diferença entre um colaborador que faz tudo de rajada (e provavelmente erra) versus um que confirma cada milestone consigo.
Esta abordagem é especialmente indicada para:
- Projetos com múltiplas variáveis
(Planos de negócio, estratégias de marketing, reestruturações) - Tarefas que requerem input seu
(Quando a IA precisa de informação específica sua para personalizar a resposta) - Situações onde a ordem importa
(Processos, implementações, troubleshooting) - Trabalho criativo complexo
(Campanhas, storytelling, design de serviç
Parece simples, mas requer:
- Pensamento estratégico (tem de saber dividir o problema logicamente)
- Gestão de conversa (está a “conduzir” a IA através de um processo)
- Disciplina (resistir à tentação de pedir tudo de uma vez)
Empresas que dominam isto reduzem drasticamente o tempo de obter resultados úteis do ChatGPT.
Se não sabe como dividir uma tarefa, use esta estrutura universal:
- Preparação/Análise – O que precisamos saber primeiro?
- Ideação/Opções – Quais são as possibilidades?
- Execução/Criação – Vamos construir a solução
- Refinamento/Optimização – Como melhoramos isto?
Funciona para 90% das tarefas empresariais.
Aplique a técnica da iteração e refinamento
Aqui está uma verdade libertadora, não precisa de criar o prompts chagpt perfeitos logo à primeira tentativa.
Na verdade, tentar ser perfeito à primeira é frequentemente menos eficaz do que começar com algo simples e refiná-lo progressivamente.
Utilize o ChatGPT como um colaborador criativo.
Raramente entrega o resultado final perfeito logo na primeira versão e nem devia.
O melhor trabalho nasce de iterações sucessivas, onde cada ronda adiciona uma camada de refinamento.
Esta é uma das técnicas mais utilizadas(e libertadoras) da engenharia de prompts avançado.
Em vez de tentar capturar todos os detalhes num único prompt gigante, trabalhe em fases:
- 1ª fase – Obtenha a estrutura base
- 2ª fase – Refine tom, estilo ou ênfases
- 3ª fase – Adicione elementos específicos ou detalhes
- 4ª fase – Continue a polir até estar satisfeito
É exatamente como um escultor trabalha primeiro a forma geral, depois os detalhes, por fim o polimento.
Vamos ver como isto funciona.
1ª Iteração (a base)
“Escreve uma descrição de produto para o meu novo champô orgânico.”
(Recebe uma descrição funcional, mas genérica).
2º Iteração (ajuste de tom)
“Está bom, mas podes torná-la mais emocional e enfatizar a nossa embalagem 100% reciclável? O nosso público valoriza muito a sustentabilidade.”
(Resposta agora tem mais personalidade e foca nos valores da marca).
3ª Iteração (adicionar detalhe)
“Perfeito. Agora adiciona uma secção sobre como é adequado para todos os tipos de cabelo, incluindo cabelo tingido e tratado quimicamente.”
(A descrição está completa, personalizada e pronta a usar).
4ª Iteração opcional (polimento final)
“Ótimo. Podes encurtar para máximo 120 palavras e terminar com um CTA que incentive compra?”
(A resposta final é concisa, impactante e acionável).
Cada iteração acrescenta valor à anterior.
Em vez de tentar capturar tudo num mega prompt confuso, constrói-se a solução perfeita passo a passo.
Algumas formas mais comuns de interagir:
Ajustes de Tom e Estilo
• “Torna isto mais formal/casual/persuasivo”
• “Usa linguagem mais técnica/acessível”
• “Adiciona humor subtil”
Mudanças de Foco
• “Dá mais destaque aos benefícios financeiros”
• “Enfatiza a rapidez de implementação”
• “Coloca sustentabilidade como prioridade”
Ajustes de Formato
• “Converte isto numa lista de bullet points”
• “Transforma em formato de email”
• “Encurta para metade mantendo as ideias principais”
Adições Específicas
• “Adiciona estatísticas ou dados de suporte”
• “Inclui um caso de estudo breve”
• “Acrescenta um CTA no final”
Remoções ou Simplificações
• “Remove o jargão técnico”
• “Elimina a secção sobre preços”
• “Simplifica o terceiro parágrafo”
Use esta estrutura mental para guiar os seus refinamentos.
BASE >> TOM >> FOCO >> FORMATO >> POLIMENTO
Base – Obtenha o conteúdo bruto ou estrutura
Tom – Ajuste a voz e estilo
Foco – Enfatize os elementos certos
Formato – Adapte ao meio ou uso final
Polimento– Refinamentos finais (extensão, CTAs, etc.)
Nem sempre precisa das 5 etapas, mas esta ordem tende a ser mais eficiente.
Quando deve usar iteração vs. prompt único.
Use iteração quando:
• O resultado final precisa de ser muito polido
• Não tem 100% de certeza do que quer
• O trabalho é criativo ou requer “feeling”
• Tem tempo para refinar (mas ganha qualidade)
Use prompt único quando:
• A tarefa é simples e bem definida
• Precisa de velocidade máxima
• O output é “bom o suficiente” mesmo sem perfeição
• Está a gerar conteúdo em volume
As empresas que aplicam a iteração estratégica produzem conteúdo de qualidade muito superior em comparação com quem desiste após a primeira tentativa.
Quanto mais importante o output, mais vale a pena iterar.
Um email interno? Talvez 1-2 iterações.
Uma landing page de vendas? Vale 5-10 iterações.
Uma apresentação para investidores? Refine até estar impecável.
Ensine pelo exemplo, não pela explicação (few-shot prompting)
Em vez de descrever o que quer, mostre exemplos concretos.
Esta técnica chama-se few-shot prompting (ou “aprendizagem por exemplos“), e é uma das ferramentas do arsenal de prompt engineering.
A fórmula é simples.
1º – Dê 2-3 exemplos do output que deseja
2º – Explique o padrão (opcional, mas ajuda)
3º- Peça ao ChatGPT para gerar novos outputs e seguir o mesmo padrão
É como treinar a IA pelo exemplo exatamente como ensinaria um novo colaborador ao mostra-lhe trabalhos anteriores antes de lhe pedir para criar algo novo.
Imagine que tem um estilo muito específico de headlines que funciona bem para a sua marca.
“Preciso de headlines para produtos seguindo o estilo da nossa marca. Aqui estão 3 exemplos que funcionam bem para nós:
Exemplo 1 (relógio de luxo)
“O Tempo Não Espera. Este Relógio Sim.”
Exemplo 2 (software de produtividade)
“Menos Reuniões. Mais Resultados. Simples.”
Exemplo 3 (café premium)
“Segundas-Feiras Merecem Café a Sério.”
Repara no padrão, Frases curtas. Contraste ou tensão. Tom confiante, mas acessível. Sem exclamações.
Agora cria 5 headlines neste estilo exato para o nosso novo software de contabilidade para PMEs.”
Os headlines apresentados vão parecer ter sido escritas pela mesma pessoa que fez os exemplos.
Com os exemplos, a IA captura o padrão intuitivamente algo que seria quase impossível de descrever só com palavras.
Anatomia de prompts chatgpt (few-shot prompt)
1ª Parte Contexto
“Preciso de [tipo de conteúdo] para [contexto/uso].”
2ª Parte Exemplos (2-5 idealmente)
“Aqui estão exemplos do estilo/formato que funciona: *Exemplo 1: […]
*Exemplo 2: […]
Exemplo 3: […]”
3ª Parte Padrão (opcional mas recomendado)
“Repara no padrão: [destaque os elementos-chave que tornam os exemplos bons]”
4ª Parte Pedido
“Agora cria [número] [tipo de output] neste estilo exato para [novo contexto].”
Vamos dar um exemplo quotidiano para ser mais prático.
Exemplo para emails follow-up.
Imagine que a sua equipa de vendas tem um estilo de follow-up que converte muito bem.
Prompts chagpt com Few-Shot:
“A nossa equipa de vendas tem um estilo específico de emails de follow-up que funciona bem. Aqui estão 2 exemplos reais:
Exemplo 1 (após demo): “Olá Ricardo,
Obrigado pelos 30 minutos de hoje. Duas coisas que ficaram comigo: 1) O vosso desafio com relatórios manuais (8h/semana perdidas)
2) A deadline de Março para reduzir custos operacionais
Anexei um cálculo rápido: com a nossa ferramenta, poupariam ~€2.400/mês só em tempo de equipa.
Faz sentido agendar 15min esta semana para ver como implementar antes de Março?
João”
Exemplo 2 (após proposta enviada): “Ana,
Enviei a proposta há 4 dias. Imagino que teve de a partilhar com a equipa.
Uma pergunta rápida: há algo na proposta que não esteja claro ou que queira ajustar?
Se ajudar, posso marcar uma call de 10min para esclarecer dúvidas.
Cumprimentos,
Sofia”
Repara no padrão:
– Tom directo mas cordial, sem formalidades excessivas
– Referência específica a algo da conversa anterior
– Valor concreto (números, datas, benefícios tangíveis)
– Pergunta no final (não CTA genérico)
– Sempre curto (máx 100 palavras)
Agora cria um email de follow-up neste estilo para um prospect que pediu informação sobre preços há uma semana mas não respondeu.”
Como resultado vai obter é um email que soa exatamente como a sua equipa escreveria.
Técnica "bom vs. mau"
Em alguns casos pode também ser útil mostrar o que NÃO quer.
Técnica “Bom vs. Mau”.
“Aqui está um exemplo do tom que QUEREMOS: “Testámos a ferramenta durante 3 meses. Poupámos 12 horas/semana em tarefas manuais.”
E aqui está o tom que EVITAMOS: “A nossa solução revolucionária de última geração transforma radicalmente o seu workflow com tecnologia disruptiva!”
Um é concreto e credível. O outro é puro marketing vazio.
Agora escreve 3 testemunhos de clientes no estilo “bom”.”
Esta abordagem define os limites do que é aceitável extremamente útil quando tem um estilo editorial muito específico.
Se não sabe quantos exemplos deve dar, siga esta regra prática.
• 2 exemplos: Mínimo aceitável (já funciona razoavelmente)
• 3 a 4 exemplos: Sweet spot (padrão fica claro sem sobrecarregar)
• 5+ exemplos: Overkill na maioria dos casos (pode até confundir)
Tarefas muito complexas ou com muita variação podem beneficiar de 5 a 7 exemplos.
Combinar com outras técnicas
Pode também combinar esta técnica com outras técnicas.
Few-Shot + Papel Atribuído.
“Você é um copywriter especializado em e-commerce de moda. Aqui estão 3 exemplos do nosso estilo: […]”
Few-Shot + Restrições
“Segue estes exemplos, mas mantém máximo 150 palavras e tom formal: […]”
Few-Shot + Iteração
“Aqui estão os exemplos. Primeira versão: replica o padrão. Segunda versão: adiciona mais urgência.
Casos de uso empresarial (few-shot prompt) que podes utilizar
Para Descrições de Produto
“Aqui estão 3 descrições de produtos que escrevemos anteriormente: [exemplos] Agora escreve uma descrição neste estilo para [novo produto].”
Para Posts de Redes Sociais
“Estes são os nossos 4 posts com melhor performance no LinkedIn: [exemplos] Cria 5 novos posts seguindo este padrão sobre [tema novo].”
Para Respostas a Reviews
“Aqui está como respondemos a reviews negativas: [2-3 exemplos] Agora redige uma resposta neste tom para esta nova review: [review].”
Para Propostas Comerciais
“Estas são 2 propostas que resultaram em fecho: [exemplos de secções-chave] Adapta esta estrutura para uma proposta para [novo cliente].”
Se consegue mostrar exemplos do que quer, mostre. Não tente descrever.
Descrições são para quando não tem exemplos. Quando tem, use-os é sempre mais eficaz.
Chain-of-Thought (cadeia de raciocínio)
Esta é provavelmente a técnica mais subestimada de todas.
Quando faz uma pergunta complexa ao ChatGPT, a resposta pode parecer confiante… mas como sabe se o raciocínio por trás está correto?
Chain-of-Thought (ou “Cadeia de Raciocínio“) resolve isto de forma elegante.
Em vez de pedir apenas a resposta final, pede explicitamente que a IA mostre o processo de raciocínio antes de chegar à conclusão.
É como a diferença entre um consultor que diz “faça X” versus um que explica “aqui está a análise completa, os fatores considerados, os trade-offs… e por isso recomendo X”.
O ChatGPT é excelente a gerar respostas que soam convincentes.
Mas quando se trata de:
• Decisões estratégicas complexas
• Análises multifactoriais
• Resolução de problemas com múltiplas variáveis
• Cálculos ou lógica encadeada
…a IA pode ocasionalmente “atalhar” o raciocínio ou cometer erros lógicos que passam despercebidos numa resposta direta.
Chain-of-Thought força transparência total e curiosamente, isso também melhora drasticamente a qualidade das respostas.
A fórmula é simples.
Adicione instruções explícitas como:
• “Antes de responder, mostra o teu raciocínio passo a passo”
• “Pensa em voz alta antes de dar a resposta final”
• “Explica como chegaste a essa conclusão”
• “Lista os fatores que consideraste e porquê”
Isto força a IA a estruturar o pensamento antes de saltar para conclusões.
Vamos a um exemplo prático para ser mais fácil de perceber.
Imagine que precisa de ajuda com uma decisão empresarial importante.
Sem Chain-of-Thought (resposta directa)
“Devo abrir uma segunda loja física ou investir em e-commerce?”
Poderá receber algo do género.
“Recomendo investir em e-commerce porque tem menor risco inicial e maior escalabilidade.”
Parece razoável, mas baseado em quê? Considerou o seu contexto específico? Que fatores pesou?
Com Chain-of-Thought (raciocínio visível)
“Preciso de decidir se devo abrir uma segunda loja física ou investir em e-commerce.
Antes de dar a tua recomendação, MOSTRA O TEU RACIOCÍNIO seguindo esta estrutura:
1. Lista os fatores-chave que devo considerar nesta decisão
2. Para cada opção (loja física vs. e-commerce), analisa:
– Investimento inicial necessário
– Risco associado
– Potencial de retorno
– Complexidade de execução
3. Identifica os principais trade-offs
4. Considera o meu contexto: pequena marca de roupa artesanal em Portugal, orçamento limitado (~€30k), target 30 a 50 anos
5. SÓ DEPOIS dá a tua recomendação final com justificação clara
Pensa passo a passo.”
Deverá receber uma análise estruturada que mostra:
• Todos os fatores considerados
• Comparação lado a lado
• Trade-offs específicos ao seu contexto
• Recomendação fundamentada (não apenas “achismo”)
A segunda abordagem não só dá uma resposta melhor, como permite validar a lógica antes de aceitar a recomendação
Vamos ver um Caso Prático na área dos Recursos Humanos.
Prompts chatgpt com Chain-of-Thought
“Tenho 2 candidatos finalistas para Diretor de Marketing. Preciso de ajuda a decidir.
Candidato A
– 12 anos de experiência em grandes empresas (Unilever, P&G)
– Expertise em branding e campanhas de grande escala
– Pede salário €80k + bónus
– Disponível imediatamente
Candidato B
– 7 anos de experiência em startups e scale-ups
– Forte em growth marketing, digital, performance
– Pede salário €65k + equity
– Precisa de 2 meses de notice period
Contexto da empresa
– Somos uma scale-up B2B SaaS com 45 pessoas
– Precisamos de crescer de €2M para €5M ARR nos próximos 18 meses
– Orçamento marketing: €300k/ano
– Cultura informal, muito orientada a métricas e testes rápidos
Antes de recomendar, ANALISA ASSIM:
1. Identifica as competências críticas para o nosso momento de empresa
2. Avalia cada candidato contra esses critérios
3. Considera os riscos de cada escolha
4. Pondera o fit cultural além das hard skills
5. Analisa o custo-benefício (não só salário, mas impacto esperado)
6. Identifica potenciais red flags em cada opção
7. SÓ DEPOIS dá a recomendação com justificação completa
Pensa como um consultor de RH experiente. Raciocina passo a passo.”
De certeza que vai receber, uma análise que considera:
• Stage da empresa (scale-up, não enterprise)
• Cultura data-driven vs. branding tradicional
• Urgência vs. fit perfeito
• Trade-off entre experiência e adaptabilidade
• Risco de over/under-qualification
E uma recomendação fundamentada que você pode defender perante stakeholders.
Para decisões ainda mais complexas, peça análise de múltiplos ângulos.
“Analisa esta decisão de 3 perspetivas diferentes:
1. Perspetiva otimista: Assume que tudo corre bem – qual a melhor opção?
2. Perspetiva cautelosa: Assume riscos moderados – o que é mais seguro?
3. Perspetiva pessimista: Se as coisas correrem mal – qual limita o downside?
Para cada perspetiva, mostra o raciocínio completo.
Depois sintetiza: qual a recomendação considerando os 3 cenários?”
Isto força a IA a considerar cenários alternativos extremamente valioso para gestão de risco.
Anatomia de prompts chatgpt (chain-of-thought)
Para máxima eficácia, estruture o prompts chatgpt assim.
1ª Parte Contexto da Situação
“Preciso de [decisão/análise/solução] para [situação específica].”
2ª Parte Instrução de Transparência
“Antes de responder, MOSTRA O TEU RACIOCÍNIO:”
3ª Parte Estrutura do Raciocínio (Opcional mas Poderoso)
“1. [Primeiro passo lógico]
2. [Segundo passo]
3. [Análise de alternativas]
4. [Consideração de restrições]
5. [Conclusão fundamentada]”
4ª Parte Gatilho Final
“Pensa passo a passo.” ou “Raciocina em voz alta.”
A última frase é quase mágica estudos mostram que esta instrução simples melhora significativamente a qualidade do raciocínio da IA.
Esta técnica é absolutamente essencial para decisões estratégicas de alto impacto, análise de múltiplas variáveis, resolução de problemas complexos e em cálculos ou lógica encadeada.
- “Pensa passo a passo”
- “Mostra o teu raciocínio”
- “Explica como chegaste a essa conclusão”
- “Considera múltiplas perspetivas antes de concluir”
- “Identifica suposições que estás a fazer”
- “Que informação adicional seria útil para melhorar esta análise?”
- “Antes de responder, identifica se esta pergunta requer raciocínio simples ou complexo. Se complexo, decompõe o problema em sub-questões.”
Combinar com outras técnicas
CoT + Papel Atribuído
“Você é um CFO experiente. Analisa esta decisão de investimento mostrando o raciocínio financeiro completo passo a passo.”
CoT + Restrições
“Mostra o raciocínio, mas apresenta a análise final em formato de tabela comparativa com máximo 200 palavras de texto.”
CoT + Few-Shot
“Aqui está como analisámos decisões anteriores: [exemplo]. Agora usa este formato de análise para a nova decisão, mostrando o raciocínio.”
CoT + Iteração
“Primeira ronda: Mostra análise inicial. Segunda ronda: Identifica buracos na análise. Terceira ronda: Refina a recomendação.”
Casos de uso empresarial (chain-of-thought) que podes utilizar
Para Análise de Mercado
“Antes de recomendar se devemos entrar neste mercado, analisa: dimensão do mercado, concorrência, barreiras de entrada, fit com capacidades atuais, investimento necessário, risco. Pensa passo a passo.”
Para Optimização de Processos
“Identifica o bottleneck no nosso processo de onboarding. Mostra o raciocínio: mapeia o fluxo actual, identifica onde há atrasos, analisa causas-raiz, sugere soluções. Raciocina metodicamente.”
Para Pricing Strategy
“Ajuda-me a definir preço para este produto. Analisa: custo de produção, valor percebido, preços da concorrência, elasticidade esperada, posicionamento desejado. Depois recomenda com justificação.”
Para Gestão de Crises
“Temos [situação de crise]. Antes de sugerir acções, analisa: severidade, stakeholders afectados, consequências se não agirmos, opções disponíveis, trade-offs. Pensa como crisis manager.”
Quanto maior o impacto da decisão, mais importante é exigir raciocínio transparente.
• Decisão de €100? Resposta directa está bem.
• Decisão de €10.000? Mostre o raciocínio.
• Decisão que afecta estratégia de 12 meses? Exija análise completa passo a passo.
Erros comuns a evitar (como corrigi-los)
Mesmo depois de dominar as melhores práticas e técnicas avançadas, há armadilhas surpreendentemente comuns que podem sabotar os seus resultados com o ChatGPT.
A maioria destes erros é fácil de evitar, desde que saiba identificá-los.
Nesta secção, vamos explorar os erros mais frequentes que vejo empresas cometerem (até as mais sofisticadas), e mais importante como corrigi-los imediatamente.
Pense nisto como a lista de “o que NÃO fazer” que pode poupar-lhe horas de frustração e resultados medíocres.
Ser demasiado vago ou aberto
Este é, sem dúvida, o erro mais comum e o que mais desperdiça potencial.
Acontece quando faz perguntas tão amplas ou genéricas que o ChatGPT tem de adivinhar o que realmente quer.
E quando a IA adivinha, raramente acerta no que precisa.
Perguntas deste género, “Fale-me sobre marketing”, “Como posso melhorar no meu trabalho?”, “Dá-me ideias para o negócio”.
São o equivalente digital de entrar num restaurante e dizer ao chef “faça-me comida”.
Vai receber algo, mas provavelmente não será o que realmente queria.
Vamos ver este erro em ação.
Prompt Vago
“Como posso melhorar no meu trabalho?”
A sua utilidade é quase zero. Não é acionável nem personalizado.
Prompt Específico
“Sou gestor de produto numa startup SaaS B2B. A minha maior dificuldade é priorizar features quando toda a gente tem “urgências”. Recentemente deixei passar uma oportunidade crítica de mercado porque estava focado em pedidos de clientes individuais.
Que framework ou metodologia me recomendas para priorizar features de forma mais estratégica? Preciso de algo que considere: impacto no negócio, esforço de desenvolvimento, feedback de clientes, e oportunidades de mercado.
Dá-me um método prático que possa implementar esta semana.”
A sua utilidade imediatamente acionável e relevante.
Para corrigir utilize a técnica dos "5 W's + H"
Antes de fazer uma pergunta genérica, force-se a responder.
Who (Quem) – Quem sou eu neste contexto? Que papel desempenho?
What (O quê) – O que especificamente preciso de saber ou fazer?
Where (Onde) – Em que contexto/plataforma/situação?
When (Quando) – Que timeline ou urgência existe?
Why (Porquê) – Qual o objectivo final? Para que vou usar isto?
How (Como) – Que formato ou nível de detalhe preciso?
Use as seguintes transformações como modelo.
“Fale-me sobre marketing” (Vago)
“Explica-me as 3 estratégias de marketing digital mais eficazes para PMEs B2B no sector tecnológico com orçamento mensal inferior a €2.000, focado em geração de leads qualificados.” (Específico)
“Dá-me ideias para o negócio” (Vago)
“Sou dono de uma pastelaria tradicional no Porto. Quero aumentar vendas ao final do dia (depois das 17h) quando tenho muito stock por vender. Dá-me 5 ideias criativas de promoções ou parcerias que possam funcionar no contexto português, sem desvalorizar a marca.” (Específico)
“Como posso usar redes sociais?” (Vago)
“Trabalho numa empresa de contabilidade. Queremos usar LinkedIn para atrair PMEs como clientes. Que tipo de conteúdo devemos publicar, com que frequência, e qual deve ser o tom, considerando que contabilidade não é o tema mais sexy do mundo?” (Específico)
“Ajuda com a estratégia” (Vago)
“Preciso de definir a estratégia de produto para os próximos 6 meses. Somos uma plataforma de reservas para restaurantes com 150 estabelecimentos ativos. A nossa maior dificuldade é low engagement só 30% dos restaurantes usam ativamente. Que framework devo usar para identificar prioridades?” (Específico)
Se não sabe o suficiente para ser específico, o seu primeiro prompt deve ser pedir ajuda a SER específico.
“Estou a tentar melhorar [área vaga]. Que informação precisas de saber sobre mim/empresa/situação para me poderes dar conselhos verdadeiramente úteis e personalizados?”
Sobrecarregar o Prompt com Informação excessiva
Aqui está um paradoxo irónico.
Acabou de aprender que ser específico é crítico. Mas existe um limite perigoso onde “específico” se transforma em “sobrecarregado” e os resultados desmoronam-se.
É como a diferença entre dar instruções claras a um colaborador versus enterrá-lo num email de 3 páginas com cada detalhe possível.
A certa altura, demasiada informação torna-se ruído que obscurece o que realmente importa.
Este é um erro particularmente comum entre utilizadores mais experientes que já perceberam a importância do contexto… mas não sabem quando parar.
Como identificar se está a cometer este erro
O seu prompt tem mais de 300 palavras
(Exceção: prompts chatgpt estruturados em etapas ou com exemplos few-shot)
Está a fornecer informação “just in case”
Detalhes que podem ser relevantes mas não tem certeza.
Inclui múltiplos objetivos diferentes no mesmo prompt
“Quero que faças X, Y, Z e também consideres A, B, C…”
Detalha coisas que a IA não precisa saber para responder
Histórico completo da empresa quando só quer uma descrição de produto.
A resposta da IA parece… perdida
Quando o output soa genérico apesar de ter dado muito contexto.
4 Princípios para o equilíbrio
Para encontrar o sweet spot entre vago e sobrecarregado.
1. Contexto Mínimo Viável
Inclua apenas a informação que a IA precisa para responder bem à sua pergunta específica.
Pergunte-se: “Se eu removesse esta frase, a resposta seria pior?”
Se sim mantenha, se não remova.
2. Um Objetivo de cada Vez
Se tem múltiplos objetivos, divida em prompts separados ou use a técnica de etapas sequenciais.
“Primeiro, vamos focar só em marketing. Depois abordo retenção.”
3. Priorize Relevância Imediata
Detalhes históricos raramente são necessários, exceto se diretamente relevantes.
“Empresa com 8 anos no mercado” (se a maturidade for relevante)
4. Use Estrutura para Informação Complexa
Se realmente precisa de fornecer muita informação, estruture claramente.
Contexto
[2-3 linhas essenciais]
Problema
[1 frase clara]
Objetivo
[Resultado desejado específico]
Pergunta
[O que realmente quer saber]
Isto ajuda a IA a processar mesmo prompts chatgpt mais longos.
Contexto suficiente + Objetivo claro + Pergunta focada = Prompt adequado
Demasiado contexto + Múltiplos objetivos + Pergunta vaga = Prompt confuso
Confiar em "Factos" gerados pela IA
Este é potencialmente o erro mais perigoso de todos e não tem a ver com como escreve prompts, mas sim com validação.
O ChatGPT é um modelo de linguagem que gera texto baseado em padrões estatísticos o que significa que pode produzir informações que soam absolutamente convincentes… mas são completamente incorretas.
Este fenómeno tem até um nome técnico: “alucinações da IA”, quando o modelo inventa factos, estatísticas, citações ou até referências bibliográficas que parecem reais mas não existem.
O especto mais traiçoeiro das “alucinações” é que não parecem erros.
A IA não diz “não tenho certeza” ou “isto pode estar errado”. Em vez disso, apresenta informação falsa com o mesmo tom confiante que usa para factos verdadeiros.
E o pior é que quanto mais específica for a pergunta, mais confiante (e potencialmente errada) pode ser a resposta.
Ao utilizar o ChatGPT, seja cético em relação a fatos, números, datas e citações específicos.
Verifique informações importantes com fontes confiáveis.
Tenha especial cuidado com informações técnicas, médicas, legais, jurídicas, financeiras e faztos históricos recentes.
Mesmo com o ChatGPT Search, acesso à web a verificação é essencial, o modelo ainda pode interpretar mal as fontes ou priorizar informação errada.
Pode mitigar isso um pouco ao pedir ao ChatGPT para citar fontes ou indicar quando não tiver certeza.
Framework para minimizar riscos
1 – Trate Como Ponto de Partida, Não Verdade Absoluta
Use a IA para gerar ideias e rascunhos, em vez de trabalhos finais.
2 – Peça Explicitamente Transparência Sobre Incerteza
“Se não tiveres certeza sobre algum facto, diz explicitamente ‘não tenho certeza’ em vez de adivinhar.”
“Indica claramente quando estás a fazer suposições vs. quando tens informação factual.”
Isto não elimina alucinações, mas reduz.
Lembre-se de que mesmo essas citações precisam de verificação.
3 – Verifique SEMPRE Informação Crítica
Qualquer informação que impacte decisões importantes deve ser verificada em fontes confiáveis.
• Estatísticas – Fontes primárias (INE, estudos originais)
• Legislação – Portal oficial (dre.pt, eur-lex.europa.eu)
• Informação técnica – Documentação oficial
• Dados financeiros – Fontes oficiais de mercado
• Citações – Documentos originais
4 – Use a Técnica da “Dupla Verificação” para Factos
Quando obtém um “facto” do ChatGPT.
Passo 1
Pergunte de forma diferente
“Confirma: a legislação X entrou em vigor em [data]?”
Passo 2
Peça a fonte (mesmo que invente, ajuda a validar)
“Qual a fonte dessa informação?”
Passo 3
Pesquise independentemente a informação crítica
Se as respostas forem inconsistentes red flag.
5 – Para Tópicos de Alto Risco, Adicione Disclaimer no Prompt
Para áreas sensíveis, force o modelo a ser conservador.
“Estou a perguntar sobre [tema legal/médico/financeiro]. És um assistente de IA, não um profissional qualificado. Fornece informação geral e educativa apenas, e lembra-me de consultar um [advogado/médico/contabilista] para decisões importantes.”
Isto “ancora” a IA a ser mais cautelosa.
Se uma decisão tem consequências (financeiras, legais, reputacionais, saúde), SEMPRE verifique com fontes primárias ou profissionais qualificados.
Use este prompt de validação “Fact-Checking Prompt”
“Acabaste de me dizer [facto X]. Antes de eu confiar nisso:
- Indica o teu nível de confiança (0-100%)
2. Lista as suposições que fizeste
3. Sugere como eu poderia verificar esta informação
4. Identifica que aspetos podem estar desatualizados”
Isto força o modelo a “auditar” a própria resposta, mas não substituí validação externa.
Desistir à Primeira Resposta Medíocre
Este não é um erro de técnica é um erro de expectativa.
E é provavelmente o que mais separa utilizadores frustrados de utilizadores bem sucedidos com o ChatGPT.
O padrão é sempre o mesmo.
1. Fazem uma pergunta ao ChatGPT
2. Recebem uma resposta “meh” (medíocre, mas não terrível)
3. Fecham a janela, frustrados
4. Concluem: “O ChatGPT não funciona para mim”
O que não percebem é que estavam literalmente a 2 a 3 interações de distância do resultado perfeito.
Estamos habituados ao Google, onde fazemos uma query (pesquisa), obtemos resultados e se não gostamos, fazemos uam nova pesquisa diferente.
O ChatGPT não funciona assim.
Funciona mais como uma conversa com um colaborador.
• Dá uma instrução inicial
• Vê o resultado
• Refina e ajusta na mesma conversa
• Constrói progressivamente até ao resultado ideal
É uma mentalidade de pintor (camadas sucessivas) , não de pesquisador.
Vamos ver como uma conversa deveria funcionar.
Interação 1 (Início)
“Escreve um email de vendas para o nosso software de contabilidade.”
Interação 2 (Primeiro Refinamento)
“Está demasiado formal. Torna o tom mais conversacional, como se estivesses a falar com um amigo que é dono de um pequeno negócio.”
Interação 3 (Foco no Gancho)
“Bom, mas o início é fraco. Começa com uma pergunta que faça o leitor parar e pensar: algo relacionado com o tempo que perde em tarefas de contabilidade manual.”
Interação 4 (Polimento Final)
“Perfeito. Agora termina com um CTA específico: ‘Agenda 15 minutos esta semana’ em vez de ‘contacte-nos’. E encurta para máximo 120 palavras.”
No final vai ficar com um email pronto a enviar, personalizado, com tom certo, gancho forte e CTA claro.
O padrão é simples, cada iteração adiciona uma camada de refinamento até chegar ao resultado ideal.
Exemplos de Prompts ChatGPT no Contexto Empresarial
Agora vem a parte mais valiosa deste guia, prompts chagpt prontos a usar.
Não são exemplos teóricos.
São situações concretas que gestores, empresários e profissionais enfrentam todas as semanas.
Adapte os prompts chatgpt apresentados à sua situação específica.
Para cada exemplo, marketing, vendas, operações, rh, entre outros vai ter.
• O contexto empresarial real
• O prompt completo (pronto a adaptar)
• Porque é que funciona (anatomia)
• O resultado esperado
• Variações para diferentes situações
• Erros comuns a evitar
Guarde esta secção.
Vai voltar a ela repetidamente.
Criar persona de cliente baseada em dados (marketing)
Contexto
É gestor de marketing numa PME e precisa de criar personas detalhadas para orientar a estratégia de conteúdo, mas não tem orçamento para agência ou estudos de mercado caros.
Desafio
Transformar dados dispersos (analytics, feedback, CRM) numa persona accionável que a equipa possa usar.
Você é um estratega de marketing especializado em criação de buyer personas baseadas em dados.
OBJECTIVO
Preciso de criar uma persona detalhada do nosso cliente ideal para orientar estratégia de conteúdo e posicionamento.
DADOS DISPONÍVEIS
– Google Analytics: 68% visitantes são homens, 30-50 anos, maioria acede via desktop
– CRM: Ciclo de venda médio 45 dias, ticket médio €3.200
– Feedback: Principais dores mencionadas são “falta de tempo”, “processos manuais”, “dificuldade em escalar”
– Conversões: 73% vêm de pesquisa orgânica, keywords tipo “software gestão projetos Portugal”
– Sector: Principalmente construção civil, engenharia, consultoria
FORMATO DESEJADO
Cria 1 persona principal estruturada assim:
1. Nome fictício + foto (descrição)
2. Demographics (idade, cargo, sector, empresa)
3. Dia típico e responsabilidades
4. Objectivos profissionais (3 principais)
5. Pain points (5 específicos)
6. Como pesquisa soluções (comportamento online)
7. Objecções típicas à compra
8. Mensagens que ressoam (3 exemplos)
9. Canais preferidos
RESTRIÇÕES
– Base tudo nos dados fornecidos, não inventes
– Quando fazeres suposições lógicas, indica claramente
– Tom profissional, mas humanizado
– Comprimento: máximo 400 palavras
CONTEXTO ADICIONAL
Somos SaaS B2B de gestão de projetos para PMEs portuguesas. Preço €45-80/utilizador. Concorremos com ferramentas internacionais, mas destacamo-nos pelo suporte PT e conhecimento do mercado local.
Cria a persona agora, seguindo exatamente a estrutura acima.
Porque é que o prompt funciona?
- Papel atribuído “estratega especializado” (ativa conhecimento específico)
- Dados concretos fornecidos (elimina invenção, ancora na realidade)
- Estrutura de output rígida em 9 secções (garantem completude)
- Distinção “dados vs. suposições” (transparência)
- Contexto empresarial personaliza ao mercado PT e B2B
Resultado esperado (uma persona tipo)
“João Silva, Director de Operações
45 anos, empresa de engenharia civil com 35 colaboradores…
Pain points: “Perco 8h/semana a consolidar relatórios de obra manualmente…”
Objeções “Já tentámos Trello mas a equipa não adotou…”
Pronto para a usar em briefings, campanhas, e reuniões de equipa.
Pode usar VARIAÇÕES!
Para E-commerce B2C
Substitua “CRM data” por “dados de compra” (AOV, frequência, categorias)
Adicione “Motivações emocionais de compra”
Para Serviços Locais
Adicione “Geografia específica e hábitos locais”.
Foque mais em “como descobre serviços locais” (Google Maps, reviews)
Erros comuns
- Dar dados insuficientes (persona genérica)
- Não pedir distinção dados/suposições (não sabe o que é real)
- Estrutura vaga (output inconsistente)
Email frio que não parece spam (vendas)
Contexto
Precisa de contactar potenciais clientes B2B que nunca ouviram falar da sua empresa. Cold emails típicos têm 2% de taxa de resposta (ou vão para spam).
Desafio
Criar emails personalizados em escala que gerem reuniões, sem soar robótico ou vendedor.
Você é um especialista em cold outreach B2B conhecido por taxas de resposta acima de 15%.
TAREFA
Escreve 3 versões diferentes de um cold email para potencial cliente B2B.
CONTEXTO DO DESTINATÁRIO
Nome: [Carlos Mendes]
Cargo: CFO
Empresa: PME de retalho com 8 lojas em Portugal
Desafio provável (pesquisámos LinkedIn): Acabaram de expandir para 3 novas lojas, mencionou “desafios de cash flow” em post recente
O QUE VENDEMOS
Software de gestão financeira para PMEs de retalho. Ajuda a prever cash flow, consolidar vendas multi-loja, e automatizar relatórios. Preço €200/mês.
FORMATO DAS 3 VERSÕES
Versão A: “Referência a insight específico” (menciona post LinkedIn)
Versão B: “Problem-first” (começa com dor, não produto)
Versão C: “Social proof local” (case study cliente PT similar)
RESTRIÇÕES CRÍTICAS
– Máximo 100 palavras cada
– Assunto: máximo 6 palavras, sem caps lock, sem “Re:” fake
– Nunca usar: “solução inovadora”, “líder de mercado”, “gostaria de agendar”
– TOM: Conversacional, como se conhecesse a pessoa vagamente
– Termina com pergunta suave, não CTA agressivo
– Português de Portugal, não BR
ESTRUTURA DE CADA EMAIL
[Assunto]
Olá [Nome],
[Gancho personalizado – 1 frase]
[Conexão ao problema dele – 1-2 frases]
[Como ajudamos (sem vender demais) – 1-2 frases]
[Pergunta suave para resposta]
[Nome]
Escreve as 3 versões agora. Depois de cada versão, explica em 1 linha a psicologia por trás da abordagem.
Porque é que o prompt é adequado?
- 3 abordagens diferentes (testa qual ressoa melhor)
- Pesquisa prévia incorporada (personalização real, não falsa)
- Lista de “nunca usar” (evita clichés que matam conversão)
- Tom específico “como se conhecesse vagamente” (guideline perfeita)
- Estrutura rígida, garante brevidade (crucial em cold email)
- Pede explicação psicológica (aprende enquanto usa)
Resultado esperado versão A (LinkedIn insight)
Assunto: Sobre as 3 lojas novas
Olá Carlos,
Vi o vosso post sobre a expansão para Braga e Coimbra parabéns! Imagino que consolidar cash flow de 8 lojas agora seja… interessante.*
Trabalhamos com 3 retalhistas PT em situação similar (um deles tinha 6 lojas, agora tem 12). O maior ganho deles foi prever problemas de liquidez 30 dias antes.
Faz sentido uma conversa de 10min sobre como fazem isso?
Muito diferente de “A nossa solução inovadora de gestão financeira…”
Outras VARIAÇÕES
Para Produtos Técnicos
Adicione “exemplo técnico concreto que resolve problema específico”.
Use “viu isto?” com link para case study técnico.
Para Serviços de Consultoria
Foque em “pergunta provocativa” em vez de venda.
Exemplo “pergunta rápida, como estão a medir X agora?”
Erros comuns
- Personalização falsa (Sr.(a)[FirstName]) (pior que genérico)
- Falar de si, não dele (delete imediato)
- CTA agressivo “Quando podemos agendar? (pressãoc
Diagnosticar bottleneck em processo (operações)
Contexto
Algo no seu processo está lento, mas não consegue identificar onde exatamente está o problema. Precisa de abordagem sistemática.
Desafio
Usar ChatGPT como consultor de processos para diagnosticar raiz do problema através de perguntas estruturadas.
Você é um consultor de otimização de processos empresariais com 15 anos de experiência em metodologias Lean e Six Sigma.
SITUAÇÃO
O nosso processo de onboarding de novos clientes tornou-se lento. Antes levava 5 dias, agora leva 12-15 dias. Isto está a impactar satisfação e criando gargalo.
TAREFA EM ETAPAS
ETAPA 1 – MAPEAMENTO
Primeiro, faz-me perguntas específicas para mapear o processo atual.
Pergunta sobre:
– Cada passo do processo (desde venda fechada até cliente ativo)
– Quem está envolvido em cada passo
– Tempo médio de cada etapa
– Handoffs entre pessoas/departamentos
– Sistemas/ferramentas utilizados
Faz 8-10 perguntas diretas. Aguarda as minhas respostas.
ETAPA 2 – ANÁLISE
Com base nas respostas, identifica os 3 bottlenecks mais prováveis, explicando o raciocínio para cada um (chain-of-thought).
ETAPA 3 – RECOMENDAÇÕES
Para cada bottleneck identificado, sugere:
– Solução quick-win (implementável esta semana)
– Solução estrutural (requer mais tempo/investimento)
– Impacto esperado em tempo de processo
RESTRIÇÕES
– Perguntas devem ser específicas, não vagas
– Não assumes informação que não dei
– Soluções devem ser práticas para PME (sem consultores caros)
– Prioriza automatização/eliminação sobre “fazer mais rápido”
CONTEXTO
Somos SaaS B2B, equipa de 8 pessoas, processo envolve Vendas → Customer Success → Técnico. Não temos software dedicado de onboarding, usamos mix de email, Trello, e Google Drive.
Começa pela ETAPA 1 agora. Faz as perguntas de mapeamento
Porque é que funciona?
- Estrutura sequencial em 3 etapas (processo metodológico claro)
- Papel de consultor experiente (ativa conhecimento Lean/Six Sigma)
- Pede perguntas específicas (força diagnóstico rigoroso)
- Chain-of-thought explícito (mostra raciocínio, não só conclusão)
- Soluções em dois níveis (quick-wins + estrutural)
- Contexto de recursos (PME, não enterprise (soluções realistas))
Resultado Esperado
Etapa 1 – Perguntas
1. Quanto tempo passa entre “venda fechada” e “primeiro email de boas-vindas”?
2. Quantos emails/documentos diferentes são enviados ao cliente durante onboarding?
3. Quem cria a conta técnica do cliente? Vendedor ou equipa técnica?
4. Há algum passo que requer aprovação ou espera por outra pessoa?
Etapa 2 – Análise
Baseado nas respostas, identifiquei 3 bottlenecks prováveis.
Bottleneck 1: Handoff Vendas CS (4 dias de atraso)
Raciocínio: Mencionou que vendedor “avisa CS por email quando tem
tempo”. Sem trigger automático, CS só descobre novo cliente quando verifica inbox.
Perdem-se 2-4 dias aqui…
Etapa 3 – Soluções
Quick-win: Criar template Trello “Novo Cliente” que Vendas preenche, que automaticamente notifica CS via Zapier.
Impacto: Redução de 3-4 dias…
Outras VARIAÇÕES
Para Problemas de Qualidade
Etapa 2 altera para “Análise de causa-raiz usando 5 Why´s”
Adiciona: “Identifica se é problema de processo, pessoas, ou ferramentas”
Para problemas de custos
Adiciona “Análise de custo por etapa”
Foque em: “Onde está o desperdício (waste) de recursos”
Erros comuns
- Pular Etapa 1 (perguntas) – Diagnóstico baseado em suposições.
- Não dar contexto de recursos – Soluções irrealistas (contratar 3 pessoas)
- Aceitar primeira resposta sem iterar – Análise superficial
Criar job description que atrai talento certo (RH)
Contexto
Job descriptions genéricas atraem centenas de CVs desadequados. Precisa de JD que filtra por si e atrai perfis ideais.
Desafio
Escrever anúncio que seja simultaneamente realista, atrativo, e funcione como filtro.
Você é um especialista em employer branding e talent acquisition, conhecido por escrever job descriptions que atraem os candidatos certos e repelem os errados.
OBJECTIVO
Escrever job description para [Product Manager] que atraia candidatos de qualidade e funcione como filtro auto-selectivo.
CONTEXTO DA EMPRESA
– Startup SaaS B2B, 30 pessoas, funding Série A
– Cultura: autonomia alta, pouca hierarquia, ritmo rápido
– Remote-first mas preferimos quem esteja em PT (timezone)
– Stack: React, Node.js, PostgreSQL, AWS
– Momento: crescimento rápido, algum caos controlado
O PERFIL IDEAL (o que realmente importa)
– Já foi PM em tech (não importa se startup ou não)
– Confortável com ambiguidade e mudança
– Sabe dizer “não” com dados
– Não precisa de hand-holding
– Prefere fazer do que apenas planear
O PERFIL ERRADO (que queremos afastar)
– Precisa de processo definido para tudo
– Quer gerir equipa grande desde dia 1
– Vem de corporação estruturada e vai sofrer
– Procura trabalho 9-18h com tarefas muito definidas
FORMATO DESEJADO
[Título cativante – não “Product Manager”]
[Parágrafo abertura – 2-3 frases que mostram cultura/desafio]
O que vais fazer (não responsabilidades vagas)
– [5 tarefas reais, específicas, com exemplos]
O que procuramos (não requisitos genéricos)
– [5 critérios, alguns “must have”, outros “nice to have” – distinguir claramente]
O que oferecemos (realista)
– [Comp, benefícios, equity, ambiente – honesto]
Como é trabalhar aqui realmente
– [2-3 frases honestas, não marketing]
Red flags (isto é para ti se…)
– [2-3 sinais de que esta vaga NÃO é para ti]
RESTRIÇÕES
– TOM: Directo, honesto, sem corporativês
– Máximo 400 palavras
– Sem: “Fast-paced environment”, “Wear many hats”, “Rockstar”
– Inclui: 1 exemplo concreto de desafio que a pessoa vai enfrentar no primeiro mês
– Especifica: Remote OK, mas fuso GMT-1/GMT+1 preferível
Escreve a JD agora.
Porque é que o prompt RH funciona?
- Perfil ideal e errado (cria filtro bidirecional)
- O que vais fazer realmente (não lista genérica)
- Secção “Red flags (auto-eliminação de desajustes)
- Tom especificado (directo, honesto = autenticidade)
- Lista de “nunca usar (evita clichés de RH)
- Exemplo concreto de desafio (candidato visualiza realidade)
Resultado esperado
Título: Product Manager que Prospera no Caos (Controlado)
Somos uma startup em crescimento onde “como sempre fizemos” não existe porque literalmente nunca fizemos antes. Se isso te assusta, não é para ti. Se te entusiasma, continua a ler
O que vais fazer:
– Decidir que features NÃO vamos fazer nos próximos 3 meses (mais difícil que parece quando todos têm “prioridades”)
– Falar com clientes semanalmente, não delegar, tu próprio para validar hipóteses
Red flags, isto NÃO é para ti se:
– Precisas de “alinhamento” antes de cada decisão
– Trabalhas melhor com roadmap definido a 12 meses
VARIAÇÕES
Para Posições Técnicas
Adiciona “desafio técnico concreto” que vão resolver.
Inclui “stack e ferramentas reais” (não generalidades)
Para Posições Seniores
Foca em “impacto estratégico real” vs. apenas tarefas.
Adiciona “nível de autonomia e ownership”.
Erros Comuns
- Medo de ser honesto sobre cultura (contrata pessoas erradas).
- Lista de requisitos gigante (afasta ótimos candidatos (síndrome do impostor)).
- Não especificar o que NÃO querem (recebe 200 CVs irrelevantes).o
Análise SWOT com Chain-of-Thought (estratégia)
Contexto
Precisa de fazer análise SWOT para decisão estratégica, mas quer ir além do superficial “lista de pontos”.
Desafio
Gerar insights acionáveis, não apenas listas descritivas.
Você é um consultor de estratégia empresarial especializado em análise competitiva para PMEs tecnológicas.
TAREFA
Realizar análise SWOT profunda para decisão sobre expansão internacional.
CONTEXTO DA EMPRESA
– SaaS de gestão de projectos para PMEs
– 3 anos no mercado português
– 150 clientes activos, €480k ARR
– Equipa de 12 pessoas
– Produto em português, suporte em PT
– Concorrentes principais são ferramentas internacionais (Asana, Monday, Trello)
DECISÃO EM ANÁLISE
Expandir para Espanha (mercado 5x maior) vs. consolidar posição em Portugal primeiro.
METODOLOGIA – ANALISA EM 4 ETAPAS
ETAPA 1 – SWOT TRADICIONAL
Lista Forças, Fraquezas, Oportunidades, Ameaças (4-5 pontos cada). Mas para cada ponto, adiciona:
– [Evidência]: facto ou dado que suporta
– [Peso]: Alto/Médio/Baixo impacto na decisão
ETAPA 2 – ANÁLISE CRUZADA
Identifica 3 insights usando cruzamentos:
– Forças + Oportunidades = Estratégias ofensivas
– Forças + Ameaças = Estratégias defensivas
– Fraquezas + Oportunidades = Onde precisamos melhorar primeiro
– Fraquezas + Ameaças = Riscos críticos a mitigar
ETAPA 3 – CENÁRIOS
Cria 2 cenários:
– Cenário A: Expandimos para Espanha agora
– Cenário B: Consolidamos PT por 12 meses primeiro
Para cada cenário, analisa:
– Que forças/fraquezas ficam mais expostas
– Que oportunidades/ameaças se amplificam
– Recursos necessários
– Risco vs. retorno
ETAPA 4 – RECOMENDAÇÃO FUNDAMENTADA
Baseado na análise, recomenda A ou B, mostrando o raciocínio completo (chain-of-thought):
– Pesa os factores críticos
– Identifica suposições que estás a fazer
– Sugere “sinais” que indicariam mudar de direção
– Propõe próximos passos concretos para validar
RESTRIÇÕES
– Não inventes dados – se não sei algo, pergunta ou indica como “suposição”
– Prioriza insights acionáveis sobre listas longas
– Considera recursos de PME (sem orçamento ilimitado)
– Pensa em timeline 12-18 meses, não 5 anos
Começa pela ETAPA 1.
Porque é que funciona?
- 4 etapas progressivas (SWOT básico >> Cruzamentos >> Cenários >> Decisão)
- Cada ponto tem evidência + peso (não é lista genérica)
- Análise cruzada forçada (gera insights não-óbvios)
- Cenários concretos (compara opções estruturadamente)
- Chain-of-thought na recomendação (mostra raciocínio completo)
- Pede “sinais de mudança (prepara para adaptação)
Resultado esperado
Etapa 1 – SWOT com evidência
FORÇAS
Suporte em português (único no mercado PT)
[Evidência: NPS 72, reviews mencionam “suporte em PT” em 68% dos casos]
[Peso: ALTO – é o nosso principal diferenciador]
Etapa 2 – Cruzamento exemplo
FORÇAS (Suporte PT) + AMEAÇAS (Concorrentes entram mercado PT)
Insight: Devemos consolidar vantagem competitiva em PT ANTES de concorrentes investirem em localização. Timing é crítico.
Etapa 3 e 4 – Recomendação
Recomendo Cenário B (consolidar PT primeiro), pelo seguinte raciocínio
1. A nossa principal força (suporte PT) seria diluída em Espanha onde não temos essa vantagem…
2. Com €480k ARR, não temos recursos para fazer ambos os mercados bem…
3. SUPOSIÇÃO: Assumo que mercado espanhol tem mesmas dores, mas isso precisa validação…
4. SINAIS DE MUDANÇA: Se (1) atingirmos €800k ARR PT, ou (2) concorrente entrar PT com força, reavaliamos…
VARIAÇÕES
Para Decisões de Produto
SWOT altera para: análise de features A vs B.
Adiciona “Análise de impacto em diferentes segmentos de clientes.
Para Decisões de Parcerias
Adiciona “Análise de alinhamento cultural e estratégico”.
Inclui “Riscos de dependência.
Erros Comuns
- SWOT sem evidências (opiniões, não análise).
- Pular análise cruzada (perde os insights mais valiosos).
- Recomendação sem raciocínio (não consegue defender decisão.
Resposta a review negativo (atendimento )
Contexto
Recebeu review negativo online. Resposta errada pode escalar problema. Resposta certa pode até melhorar reputação.
Desafio
Responder de forma que mostre profissionalismo, empatia, mas sem admitir culpa excessiva ou soar defensivo.
Você é um especialista em gestão de reputação online e crisis communication, com experiência em transformar reviews negativos em oportunidades.
SITUAÇÃO
Recebemos review negativo de 2 estrelas no Google. Preciso de resposta que:
– Mostre que levamos a sério
– Não soe defensiva ou corporativa
– Proteja reputação perante outros leitores
– Tente recuperar cliente (se possível)
REVIEW RECEBIDO
“Contratei o serviço de manutenção de website há 3 meses. Nas primeiras semanas foi óptimo, mas nos últimos 2 meses tenho problemas que reporto por email e demora dias ou semanas a responder. Quando respondem é sempre “vamos verificar” mas nunca resolvem. Muito frustrado, não recomendo.”
CONTEXTO INTERNO (não mencionar na resposta pública):
– Cliente tem razão, tivemos rotatividade na equipa técnica
– Os emails dele foram para spam folder em 2 ocasiões
– Resolvemos o problema técnico ontem (depois da review)
– Queremos recuperá-lo se possível
FORMATO DA RESPOSTA
[Agradecimento genuíno pelo feedback]
[Reconhecimento específico do problema, sem desculpas vazias]
[Explicação breve (se apropriado) – SEM culpar cliente]
[O que fizemos/vamos fazer]
[Convite para contacto direto offline]
RESTRIÇÕES CRÍTICAS
– Tom: Humano, genuíno, não corporativo
– Máximo 120 palavras
– Não usar: “Lamentamos”, “Pedimos desculpa pelo incómodo”, “Isto não é normal”
– Não fazer: Prometer genericamente “vamos melhorar”
– Fazer: Ser específico sobre ação tomada
– Português de Portugal, tom acessível
IMPORTANTE
Outros potenciais clientes vão ler isto. A resposta deve transmitir:
– Levamos feedback a sério
– Agimos rapidamente
– Somos humanos, não robots
– Assumimos responsabilidade
Escreve 2 versões:
Versão A: Foco em “resolvemos e queremos reconquistar”
Versão B: Foco em “aprendemos e melhorámos processo”
Para cada, explica em 1 linha a diferença psicológica
Porque é que o prompt é adequado?
- Contexto interno separado (sabe o que aconteceu mas não expõe publicamente)
- Lista de “nunca usar” (evita frases que soam vazias)
- Audiência dupla explícita (resposta é para cliente e outros leitores)
- 2 versões com explicação (aprende estratégia por trás)
- Estrutura sugerida (garante elementos essenciais)
- Limite de palavras (força concisão (reviews longos ninguém lê)
Resultado previsto
Versão A (reconquistar)
Obrigado pelo feedback honesto, [Nome]. Tem toda a razão, falhamos na comunicação e tempo de resposta nas últimas semanas.
Mudanças na equipa técnica criaram falhas que não são aceitáveis. Identificámos o problema específico do seu site e resolvemos ontem. Mais importante: implementámos sistema de alertas para que isto não se repita.
Gostaria de falar consigo diretamente para garantir que está tudo resolvido. Pode contactar-me em [email/telefone]?
João Silva, Diretor de Operações
Versão B (processo melhorado)
Obrigado por partilhar isto, [Nome]. Este feedback expôs uma falha real no nosso processo de suporte.
Tinha razão, os seus emails não receberam a atenção que mereciam. Resolvemos o problema técnico do seu site, mas mais importante: mudámos completamente como monitorizamos e respondemos a pedidos. Nenhum email fica sem resposta em 24h agora.
Posso contactá-lo para garantir que está tudo resolvido?
João Silva
Diferenças psicológicas
Versão A foca no cliente específico, mais pessoal, maior probabilidade de reconquistar.
Versão B Foca na melhoria sistémica, tranquiliza futuros clientes, mostra aprendizagem
VARIAÇÕES
Para Produto Defeituoso
Adiciona “Oferta de substituição/reembolso” (mencione offline se possível).
Foca em “O que falhou no controlo de qualidade”.
Para Problema de Serviço
Adiciona, “Reconhecimento emocional” (frustração é válida).
Evita “Explicações técnicas” que cliente não quer ouvir .
Erros Comuns
- Defensiva, “mas o cliente não seguiu instruções” (parece que não assume responsabilidade)
- Desculpas genéricas “lamentamos” (soa corporativo e vazio)
- Resposta longa (ninguém lê, parece que está a justificar demais)
- Ignorar review (67% dos consumidores dizem que falta de resposta os afasta)
Interpretar Google Analytics (análise de dados)
Contexto
Tem dados de analytics mas não sabe o que significam ou que ações tomar. Precisa de transformar números em insights acionáveis.
Desafio
Extrair recomendações estratégicas de dados brutos sem ser analista de dados.
Você é um analista de dados digitais especializado em e-commerce e conversão, conhecido por transformar números em ações concretas.
CONTEXTO
Tenho um e-commerce de produtos artesanais. Vendas estagnadas nos últimos 3 meses apesar de tráfego estável. Preciso de entender porquê e o que fazer.
DADOS DO GOOGLE ANALYTICS (últimos 3 meses)
TRÁFEGO
– Visitantes únicos: 8.500/mês (estável vs. período anterior)
– Páginas por sessão: 2.1 (antes era 3.4)
– Duração média sessão: 1min 15seg (antes era 2min 45seg)
– Taxa de rejeição: 68% (antes era 52%)
COMPORTAMENTO
– 73% tráfego mobile, 27% desktop
– Página mais visitada: Homepage (40% de todo tráfego)
– Segunda mais visitada: Página de produto “Velas artesanais” (12%)
– 85% saem da homepage sem clicar em produto
CONVERSÃO
– Taxa de conversão: 0,8% (antes era 2,1%)
– Carrinho abandonado: 78% (antes era 65%)
– Ticket médio: €42 (estável)
– 90% abandonos acontecem na página de checkout
ORIGENS
– 45% Instagram (antes 35%)
– 30% Google orgânico (estável)
– 15% directo
– 10% outros
TAREFA EM 4 ETAPAS
ETAPA 1 – IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES
Analisa os dados e identifica 3 padrões preocupantes mais óbvios. Para cada, explica porque é problemático.
ETAPA 2 – DIAGNÓSTICO PROVÁVEL:
Baseado nos padrões, propõe 2-3 hipóteses sobre o que pode estar a causar a estagnação. Usa raciocínio lógico conectando os dados.
Exemplo de raciocínio:
“Se taxa de rejeição subiu 16pp e páginas por sessão desceu de 3.4 para 2.1 e 85% saem da homepage. Hipótese: Problema de navegação ou expectativa não correspondida na homepage.”
ETAPA 3 – TESTES DE VALIDAÇÃO
Para cada hipótese, sugere como validar (que dados adicionais olhar, que testes fazer).
ETAPA 4 – ACÇÕES QUICK-WIN
Lista 5 acções prioritizadas que podemos implementar ESTA SEMANA para começar a melhorar, sem grandes investimentos.
Para cada ação indica:
– Impacto esperado (Alto/Médio/Baixo)
– Esforço (Alto/Médio/Baixo)
– Métrica que deve melhorar se funcionar
RESTRIÇÕES
– Foca em ações para PME (sem orçamento para refazer site)
– Prioriza “baixo esforço, alto impacto”
– Sê específico: não digas “melhorar UX”, diz “adicionar filtros na homepage”
Começa pela ETAPA 1.
Porque é que o prompt analista é adequado
- Dados estruturados fornecidos (contexto completo)
- Comparação temporal “Antes vs. Agora” (crucial para identificar mudanças)
- Análise em 4 etapas (Padrões >> Hipóteses >>Validação>> Acção)
- Exemplo de raciocínio (ostra como conectar dados)
- Priorização impacto/esforço (framework acionável)
- Foco em quick-wins (implementável sem orçamento)
Resultados
ETAPA 1 – Padrões
Padrão 1
Queda dramática em engagement (páginas/sessão -38%, duração -54%)*
Visitantes entram, mas não exploram, sinal de expectativa não correspondida ou navegação confusa.
Padrão 2
Aumento de tráfego Instagram mas piora de métricas
Tráfego cresceu 10pp de Instagram mas todas métricas pioraram. Qualidade de tráfego baixa ou desalinhamento mensagem IG vs. Site.
Padrão 3
Funil quebra em dois pontos críticos (Homepage 85% saem + Checkout 90% abandonam)
Problemas em série Homepage não converte para produto E checkout não converte para compra.
ETAPA 2 – Hipóteses
Hipótese A
Desalinhamento Instagram e Site
Tráfego IG subiu 10pp, maioria mobile (73%), taxa rejeição homepage brutal (85%). Provável que posts IG prometem algo que homepage não entrega. IG é visual, homepage pode ser confusa em mobile.
Hipótese B
Problema técnico no checkout mobile
90% abandonos no checkout + 73% mobile. Possível bug ou UX péssima em mobile checkout. Isto explicaria carrinho abandonado subir de 65% para 78%.
ETAPA 4 – Acções Quick-Win
Ação 1
Audit mobile checkout em 1 dispositivo real
(Impacto alto / Esforço baixo)
Como – Tente você mesmo comprar via telemóvel. Cronometra. Identifica fricções
Métrica- Se carrinho abandonado descer mesmo 5pp, ganhas €X/mês
Ação 2
Adiciona produtos em destaque na homepage (não só hero)
(Impacto médio / Esforço baixo)
Como – Cria secção “Mais Vendidos” com 6 produtos logo após hero clicáveis.
Métrica – Páginas/sessão deve subir se funcionar (target: 2.5)
Ação 3
A/B test CTA na bio Instagram
(Impacto alto / Esforço baixo)
Como – Muda link bio para landing page específica de produto, não homepage genérica. Alinha mensagem IG com página destino.
Métrica -Taxa rejeição tráfego IG deve melhorar
VARIAÇÕES
Para SaaS/B2B
Foca em “Funil de conversão trial >> pago”.
Adiciona, “Análise de feature adoption”.
Para Conteúdo/Blog
Foca em “Engagement por tipo de conteúdo”.
Adiciona “Análise de caminho até conversão (newsletter, etc)”.
Erros Comuns
Dar dados sem contexto temporal (impossível identificar mudanças)
Pedir “o que fazer” sem dar dados (conselhos genéricos)
Aceitar recomendações vagas “melhorar UX” (não é acionável)anal
Brainstorming com restrições criativas (inovação)
Contexto
Tem dados de analytics mas não sabe o que significam ou que ações tomar. Precisa de transformar números em insights acionáveis.
Desafio
Extrair recomendações estratégicas de dados brutos sem ser analista de dados.
Você é um facilitador de inovação especializado em “constrained creativity”. Usar limitações para forçar pensamento criativo.
DESAFIO
Preciso de 10 ideias criativas para aumentar retenção de clientes no nosso SaaS (churn actual: 8%/mês).
CONTEXTO
– SaaS de gestão de projectos para PMEs
– Produto maduro, funcionalidades estáveis
– Churn acontece principalmente entre mês 2-4
– Principais razões de cancelamento: “não uso o suficiente”, “muito complexo”, “não vejo valor”
– Orçamento: €10k para testar ideias
RESTRIÇÕES CRIATIVAS (tens de respeitar TODAS)
1. Restrição Financeira: Cada ideia max €2k para implementar MVP
2. Restrição Temporal: Implementável em 6 semanas
3. Restrição “Antes do Produto”: Pelo menos 3 ideias não podem envolver mudanças no produto (zero código)
4. Restrição “Comportamental”: Cada ideia deve mudar um comportamento específico do utilizador
5. Restrição “Anti-desconto”: Nenhuma ideia pode ser desconto ou incentivo financeiro
FORMATO DAS IDEIAS
Para cada ideia, estrutura assim:
Ideia [N]: [Nome criativo]
Categoria: [Produto/Comunicação/Educação/Gamification/Comunidade/Outro]
O problema específico que resolve:
[Qual das razões de churn ataca]
Como funciona:
[Descrição em 2-3 frases, específica]
Comportamento que muda:
[De “fazer X” para “fazer Y”]
Por que pode funcionar:
[Psicologia ou lógica por trás]
MVP em 6 semanas:
[Como testar versão mínima]
Custo estimado:
[€X-Y, assumindo que ferramentas existentes]
MÉTODO
Usa técnicas de criatividade diferentes para gerar variedade:
– 2 ideias usando “inversão” (o que se faz normalmente? Faz o oposto)
– 2 ideias usando “analogia” (como outras indústrias resolvem retenção?)
– 2 ideias usando “forçar conexão” (combina 2 conceitos aleatórios)
– 4 ideias usando outro método criativo à tua escolha
Gera as 10 ideias agora, indicando que técnica usaste em cada.
Gerar ideias criativas mas implementáveis, usando restrições para forçar criatividade.
Porque é que funciona
- Restrições forçam criatividade (paradoxo – limites geram mais inovação)
- 5 restrições específicas (elimina ideias óbvias descontos, features complexas)
- Estrutura rigorosa por ideia (garante que são acionáveis)
- Métodos criativos explícitos (força diversidade de abordagem) “
- Por que pode funcionar” (não é só brainstorming aleatório)
- MVP + custo (ancora na realidade de implementação)
Previsão
IDEIA 1 “Confissão do CEO”
Categoria Comunicação
Técnica Inversão (o oposto de email corporativo)
Problema “Não vejo valor”, clientes não entendem roadmap/visão
Como funciona?
Email mensal do CEO em vídeo de 90 segundos, filmado no telemóvel, extremamente casual.
Partilha 1 feature que falhou, 1 que teve sucesso, 1 pedido de feedback sobre próximo trimestre.
Tom vulnerável, não polido.
Comportamento que muda.
De “empresa anónima que uso” para “sei quem está por trás e porquê
Por que pode funcionar.
Transparência gera conexão emocional. Clientes toleram mais imperfeições quando conhecem a “pessoa” por trás
MVP
CEO grava 3 vídeos, envia para segmento de 200 clientes em risco, mede engagement + churn
Custo
€0 (só tempo CEO)
…
IDEIA 5 “Desafio 30 Dias”
Categoria Gamification + Educação
Técnica da Analogia (apps de fitness/Duolingo)
Problema “Não uso o suficiente”
Como funciona
Challenge de 30 dias após signup. Cada dia, 1 missão micro (2-5min) dentro do produto que ensina feature. Progresso visual tipo Duolingo streak. Dia 30 = “certificado” partilhável LinkedIn. Email diário só lembra missão do dia.
Comportamento que muda
De “abro quando lembro” para “hábito diário de usar
Por que pode funcionar
Commitment + pequenos wins diários = formação de hábito. LinkedIn share = accountability social.
MVP
30 missões escritas, emails automáticos via tool existente, badge simples (Canva). Test com 100 novos signups
Custo
€500 (design badge + setup emails)
…
IDEIA 8 “Adopção em Par”
Categoria Comunidade
Técnica de forçar conexão (onboarding + dating apps)
Problema “Muito complexo”
Como funciona
Matching de novos clientes com clientes ativos (3+ meses) dispostos a mentorar. 1 call de 30min na primeira semana. Mentor recebe €25 crédito por call concluída. Novo cliente vê como alguém real usa na prática.
Comportamento que muda
De “descobrir sozinho” para “aprender com peer”
Por que pode funcionar Peer learning >> tutoriais. Mentores engajam mais (paradoxo do protégé effect). Ambos retêm melhor.
MVP
Convidar 20 top users a ser mentores, matching manual via email, 1 template de estrutura de call.
Custo
€500 (créditos para 20 calls)
…
VARIAÇÕES
Para Produto Físico
Restrições ajustam para “Nenhuma mudança no produto físico”.
Foca em “Experiência de unboxing/uso/pós-venda”.
Para Serviço Local
Restrição adicional, “Tem de funcionar offline”Foca em, “Word-of-mouth e referral orgânico”
Erros Comuns
- Sem restrições (ideias genéricas ou impossíveis)
- Restrições vagas (não força verdadeira criatividade)
- Não pedir “como testar” (ideias ficam teóricas)
- Aceitar primeira ronda (primeiras ideias são sempre as óbvias
Landing Page de Conversão (copy)
Contexto
Precisa de copy para landing page que converta, mas não quer soar “salesy” demais.
Desafio
Equilibrar persuasão com autenticidade, usando frameworks de copywriting comprovados.
Você é um copywriter directo-resposta especializado em landing pages B2B SaaS, conhecido por taxas de conversão acima da média da indústria.
OBJECTIVO
Escrever copy completo para landing page de produto SaaS.
PRODUTO:
Software de automação de facturação para pequenos negócios em Portugal. Cria, envia, e gera relatórios de facturas automaticamente. Integra com software de contabilidade português (Sage, Primavera).
TARGET
Donos de pequenos negócios/freelancers que fazem faturação manual (Excel, Word) e odeiam essa parte do trabalho. Não são tech-savvy.
PROBLEMA ACTUAL DELES
– Perdem 4-6h/mês em faturação manual
– Erros frequentes (falta info, NIF errado, etc)
– Stress com prazos legais
– Faturas têm aspeto pouco profissional
– Não sabem quanto faturaram sem fazer contas
FORMATO USA ESTRUTURA PAS (Problem-Agitate-Solution):
HERO SECTION
[Headline principal – promessa transformacional, 8-12 palavras]
[Sub-headline – amplifica ou clarifica, 12-15 palavras]
[CTA primário]
SECÇÃO PROBLEM (Problema)
[Parágrafo: Descreve problema específico que target sente diariamente, 3-4 frases]
[Amplifica com exemplo concreto]
SECÇÃO AGITATE (Agitação)
[“Não é só o tempo… é o custo real” → Lista 3-4 consequências do problema que target não considera]
SECÇÃO SOLUTION (Solução)
[Como o produto resolve, não listing features mas benefícios concretos]
[Estrutura: “Em vez de [dor], agora [ganho]” × 4]
SECÇÃO HOW IT WORKS
[3 passos simples, cada um com micro-benefit]
SECÇÃO SOCIAL PROOF
[2 testemunhos curtos – 1 frase cada + nome/empresa]
[1 estatística impressionante]
SECÇÃO PREÇO/CTA FINAL
[Framing do preço (não só €X/mês, mas “menos que 2 cafés/dia”)]
[CTA com micro-commitment (“teste 14 dias grátis”)]
[Garantia risk-reversal]
RESTRIÇÕES DE TOM
– Conversacional, como falar com amigo sobre problema chato
– Sem: “revolucionário”, “inovador”, “solução completa”, “transforme o seu negócio”
– Usa: Linguagem concreta, números específicos, benefícios tangíveis
– Português PT (não BR), tom acessível não corporativo
EXEMPLO DO TOM QUE QUERO (não copiar, só sentir vibe):
“Já passou pela vergonha de enviar factura com NIF errado a cliente importante? Nós passámos. Por isso criámos isto.”
FEW-SHOT EXAMPLES (estilo headline que funciona para este público):
Bom: “Faturação em 2 Minutos. Sem Erros. Sem Stress.”
Bom: “Pare de Odiar o Dia de Fazer Facturas”
Mau: “A Solução Completa de Facturação para o Seu Negócio”
Escreve o copy completo agora, seguindo EXACTAMENTE a estrutura PAS acima.
Porque é que prompt copy funciona
- Framework PAS explícito (estrutura de persuasão comprovada)
- Target definido precisamente (copy fala com pessoa específica)
- Lista de “nunca usar” (evita clichés que matam conversão)
- Few-shot de headlines (mostra tom certo vs. errado)
- Exemplo de tom desejado (impossível de descrever, melhor mostrar)
- Estrutura rígida secção-a-secção (garante elementos essenciais)
Resultado previsto
HERO
Headline: “Faturas Feitas em 2 Minutos. Zero Erros. Finalmente.”
Sub-headline: “Software de facturação que fala português (a sério) e integra com o seu contabilista. Porque tem coisas melhores para fazer.”
[CTA: Experimente 14 Dias Grátis]
SECÇÃO PROBLEM
É domingo à noite. Lembra-se que tem 8 facturas por fazer antes de segunda para cumprir prazos. Abre o Excel. Copia-e-cola info. Verifica NIF, morada, detalhes… Guarda PDF. Envia email. Regista na folha de controlo. Repete × 8. São 23h30 quando termina.
E ainda fica aquela dúvida: “Será que pus o IVA certo na última?”
SECÇÃO AGITATE
Não é só o tempo perdido (que já são 5-6 horas por mês). Mas também!
- O risco real (erro numa fatura pode custar uma auditoria ou perder cliente)
- O custo de oportunidade (essas 6h/mês são 72h/ano que podiam gerar receita)
- O stress invisível (prazos de faturação a rondar a cabeça quando devia descansar)
- A imagem (faturas excel não gritam “profissional)
SECÇÃO SOLUTION
Em vez de / Copiar dados manualmente / Agora / Preenche 1 vez, template guarda tudo
Em vez de / Calcular IVA/retenção / Agora / Sistema calcula automaticamente (sem erros)
Em vez de / Adivinhar se está legal / Agora / Templates validados por contabilistas PT
Em vez de / Não saber quanto faturou / Agora / Dashboard mostra tudo em tempo real
PREÇO/CTA
€29/mês. Menos que 2 cafés por semana.
Ou paga-se em 2-3 horas poupadas.
[CTA: Teste 14 Dias — Sem Cartão, Sem Compromisso]
Garantia – Se não poupar pelo menos 3 horas no primeiro mês, devolvemos o dinheiro. Simples.
VARIAÇÕES
Para Produto Premium/Luxury
Estrutura altera para “Status-Aspiration-Exclusivity”.
Tom Elegante, não desperate.
CTA “Request Access” não “Try Free”
Para B2C Emocional
Mais storytelling, menos features.
Testemunhos com transformação pessoal.
CTA Benefício emocional (“Start Feeling Better”).
Erros Comuns
- Começar com features, não problema (perde atenção imediata)
- Linguagem vaga (“melhor”, “fácil”) (não persuade)
- CTA sem risk-reversal (fricção desnecessária)
- Copy longo sem estrutura (ninguém lê)
Avaliar Colaborador (feedback construtivo)
Contexto
Precisa de dar feedback a colaborador sobre área que precisa melhorar, mas não quer desmotivar ou soar vago.
Desafio
Feedback específico, acionável, equilibrado, que a pessoa possa realmente implementar.
Você é um coach executivo especializado em feedback construtivo e desenvolvimento de talentos, conhecido por conversas difíceis que fortalecem relações em vez de danificá-las.
SITUAÇÃO
Preciso de preparar feedback para 1-on-1 com colaboradora Júnior de marketing (8 meses na empresa).
CONTEXTO DA PESSOA
– Nome: Sofia
– Cargo: Marketing Assistant
– Pontos fortes: Criativa, proactiva, trabalha bem em equipa
– Área a desenvolver: Comunicação de progresso frequentemente avança em tarefas sem atualizar equipa, o que cria retrabalho quando alguém faz em paralelo
SITUAÇÃO ESPECÍFICA RECENTE
Na semana passada, Sofia começou a redesenhar newsletter sem avisar. Outro colega (que não sabia) também começou. Descobrimos só quando ambos apresentaram versões. Perdemos 6h de trabalho duplicado.
Isto aconteceu 3x nos últimos 2 meses em tarefas diferentes.
OBJECTIVO DO FEEDBACK
– Sofia entenda o impacto real (não só “comunica mal”)
– Tenha ação concreta para melhorar
– Não se sinta atacada ou que “faz tudo mal”
– Veja isto como desenvolvimento, não crítica
FORMATO DESEJADO
Cria estrutura completa para a conversa seguindo SBI + F (Situation-Behavior-Impact + Forward):
1. ABERTURA (como começar a conversa):
[2-3 frases que criam contexto seguro]
2. SITUATION (Situação específica):
[Descreve situação concreta recente — newsletter]
3. BEHAVIOR (Comportamento observado):
[O que Sofia fez/não fez, factual, sem julgamento]
4. IMPACT (Impacto no trabalho/equipa):
[Consequências concretas: 6h perdidas, frustração colega]
[Impacto mais alargado: padrão de 3x]
5. CHECK-IN (Perspetiva dela):
[Perguntas para ouvir o lado dela – 2-3 perguntas específicas]
6. FORWARD (Caminho para melhorar):
[Acão concreta que Sofia pode fazer]
[Como vou apoiar]
[Como medimos sucesso]
7. BALANCE (Reforço positivo):
[Ligação a um ponto forte dela que pode ajudar nisto]
RESTRIÇÕES DE TOM
– Direto mas empático, não “sandwich” falso (elogio-crítica-elogio)
– Específico: usa factos, números, exemplos concretos
– Forward-looking: 70% da conversa deve ser “como melhorar” não “o que foi mal”
– Sem: “sempre”, “nunca”, “tens de”, comparações com outros
– Linguagem: Comportamento, não personalidade (“não comunicaste” vs “és má comunicadora”)
CONTEXTO ADICIONAL
Sofia tem potencial alto, queremos desenvolvê-la. É primeira experiência profissional dela pós-universidade. Não teve feedback structured antes.
Prepara o guião completo
Porque é que prompt funciona
- Framework SBI+F (estrutura comprovada de feedback eficaz)
- Contexto completo (situação específica, não vaga)
- Objetivo claro (desenvolvimento, não punição)
- Check-in explícito (garante espaço para perspectiva dela)
- Forward 70% (foca em solução, não problema)
- Exemplos de linguagem (comportamento vs personalidade)
1. ABERTURA
“Sofia, queria falar contigo sobre algo que notei e que acho que pode ajudar-te a crescer aqui. Antes de mais, valorizo muito a tua proatividade e criatividade, são pontos fortes reais. Isto é sobre desenvolver uma skill que vai tornar-te ainda mais eficaz.”2-4. SITUATION + BEHAVIOR + IMPACT
“Na semana passada, quando começaste a redesenhar a newsletter, não avisaste no Slack do projeto que estavas a trabalhar nisso. Entretanto, o Miguel também começou, porque não sabia que já estavas. (Resultado) vocês estavam responder ao mesmo trabalho, e quando descobrimos tínhamos duas versões, perdemos cerca de 6 horas combinadas.
Reparei que isto é um padrão aconteceu situação similar com o calendário de conteúdo em Outubro, e com as imagens do Instagram em Setembro. ( Impacto) Acumula-se retrabalho, frustração da equipa, e pior, a tua contribuição boa acaba meio desperdiçada porque vem tarde ou duplicada.”
5. CHECK-IN
“Antes de continuar, quero perceber a tua perspetiva.
– Quando começaste a trabalhar na newsletter, o que te levou a não partilhar que estavas nisso?
– Quando trabalhas em algo, o que decide quando/se comunicas à equipa?
– Há algo que te impede de comunicar mais frequentemente?”
(Ouvir genuinamente, tomar notas)
6. FORWARD
“Aqui está o que sugiro como próximo passo concreto.
“Sempre que começares qualquer tarefa que não foi explicitamente atribuída só a ti num 1-on-1, faz isto:
ANTES de começa – Mensagem rápida no canal do projecto
“Vou pegar na [tarefa X], prevejo ter pronta [quando]. Alguém já está nisso?”
DURANTE – Update rápido quando atingires 50% ou se mudares direcção
“Newsletter: versão draft pronta, falta só ajustar footer”
QUANDO TERMINAR – Partilha no canal
“Newsletter redesenhada está aqui [link], feedback welcome”
São literalmente 30 segundos por update, mas poupa horas de retrabalho.
Da minha parte, vou fazer check-in mais frequente contigo nas primeiras 2 semanas para te ajudar a criar o hábito.
E garantir que tarefas estão mais claramente atribuídas no TrelloComo medimos
Nos próximos 30 dias, situações de trabalho duplicado. E notar se comunicação proactiva aumenta conta como win mesmo que sob-comuniques no início.”
7. BALANCE
“Uma coisa que admiro em ti é a tua proatividade vês o que precisa ser feito e ages. Isso é raro e valioso. Agora, imagina esse teu impulso de agir combinado com comunicação clara. Vais tornar-te imparável.
A melhor parte? Já tens metade da skill trabalhas super bem com equipa quando estão presencialmente. Isto é só estender essa colaboração natural para o assíncrono.”
FECHO
“Faz sentido? Algo que não ficou claro ou que queiras ajustar na abordagem?
E só para reforçar isto não é sobre ti ‘fazer algo mal’. É sobre crescer numa área específica. Todos temos. Eu próprio estou a trabalhar em [vulnerabilidade genuína do gestor].
Conta comigo para te apoiar nisto. Vamos fazer check-in sobre isto no nosso próximo 1-on-1 em 2 semanas?”VARIAÇÕES
Para Feedback Sobre Performance/Resultados
IMPACT foca em “Métricas concretas não atingidas”.
FORWARD inclui “Recursos/treino específico que vou providenciar”.Para Feedback Comportamental Mais Sensível
ABERTURA mais longa “Esta conversa pode ser desconfortável, mas…”.
CHECK-IN maior Mais tempo para ouvir antes de avançar.Para Feedback a Sénior
Tom mais peer-to-peer, menos “vou apoiar-te”.
FORWARD é discussão conjunta “Como queres abordar isto?”.Erros Comuns
- Começar com “Tens um problema com…” (põe pessoa na defensiva)
- Exemplos vagos (“às vezes não comunicas”) (pessoa não sabe o que mudar)
- Só apontar problema, zero solução (pessoa sai frustrada e perdida)
- Sandwich falso (pessoa desconfia do elogio e ignora feedback real)
- Comparar com outros “O João sempre avisa…” (gera ressentimento)
Lições Chave dos Exemplos Anteriores
Agora que viu 10 exemplos profundos em diferentes contextos, aqui estão os padrões que atravessam todos eles.
Especificidade Vence Sempre
• “Ciclo de venda 45 dias, ticket €3.200” vs “vendas B2B”
• “Email com máximo 100 palavras” vs “email curto”
• “Taxa rejeição subiu de 52% para 68%” vs “métricas pioraram”
Contexto Molda Tudo
• Todos os exemplos incluem quem sou, situação actual, limitações
• Sem contexto, resposta genérica serve qualquer empresa
•Com contexto, resposta como se ChatGPT conhecesse o seu negócio
Estrutura Gera Qualidade
• Nenhum exemplo eficaz é só “pergunta aberta”
• Todos têm estrutura clara (SBI, PAS, Etapas, etc.)
• Estrutura não limita criatividade, canaliza-a
Exemplos vs Descrições
• Few-shot de headlines funciona melhor que descrever “tom casual”
• Exemplo de raciocínio (chain-of-thought) gera análises melhores
• “Mostre, não conte” aplica-se a prompts chagpt também
Restrições São Poder
• “Não usar palavras X, Y, Z” melhora copy
• “Máximo 100 palavras” força concisão
• “€2k budget” força ideias realistas
• Limites geram criatividade, não matam
Iteração está Implícita
• Vários exemplos têm “Etapa 1… aguarda resposta”
• Conversação vs prompt único gigante
• Construção progressiva vs tudo de uma vez
Output acionável, Não Teórico
• Todos os prompts chagpt pedem próximos passos concretos
• “O que fazer” + “Como medir” + “Quando avaliar”
• IA como consultor, não enciclopédia
Tom Importa mais do que Imagina
• “Conversacional como amigo” gera copy diferente
• “Analista de dados” activa linguagem diferente
• Role prompting não é cosmético muda output
Evitar é tão Importante quanto Incluir
• Lista de “nunca usar” elimina clichés
• “Red flags” em JD filtra candidatos errados
• Definir limites é definir qualidade
Variações mostram Flexibilidade
• Cada exemplo tem 2-3 variações para contextos diferentes
• Nenhum prompt é “one size fits all”
• Adaptar vs copiar cegamente
Como usar os Prompts ChatGPT anteriores
Esta não é uma secção para ler uma vez e esquecer.
Pode ser uma biblioteca de referência.
Quando enfrentar uma situação empresarial:
1. Encontre o exemplo mais próximo (mesmo que não seja exato)
2. Copie a estrutura do prompt
3. Substitua:
• O contexto pelo seu
• Os dados pelos seus números
• As restrições pelas suas limitações
4. Mantenha:
• A estrutura (4 componentes, etapas, etc.)
• O nível de especificidade
• Os pedidos de raciocínio/transparência
5. Itere 2-3 vezes conforme aprendeu
O essencial em 60 seg (para quem não tem tempo)
Se só guardar 5 coisas deste guia inteiro, que sejam estas!
1. Estrutura de 4 Componentes
Objetivo + Formato + Restrições + Contexto = Prompt perfeito
Use isto em TODOS os prompts chatgpt importantes. Não falha.
2. Especificidade vence Vaguidade, Sempre
“Escreve email” vs “Escreve email 100 palavras, tom profissional-acessível, para CFO de PME, sobre atraso de 2 semanas, incluir oferta de 5% desconto”
A segunda versão poupa 30 minutos de iteração.
3. Contexto transforma Genérico em Personalizado
O ChatGPT não conhece o seu negócio, equipa, mercado, desafios.
Diga-lhe. Três frases de contexto mudam tudo.
4. Iteração Não É Falha, É o Processo
Primeira resposta = rascunho. Sempre.
Utilizadores frustrados fazem 1 tentativa. Bem sucedidos fazem 3 a 6.
Comprometa-se, mínimo 3 refinamentos para tarefas importantes.
5. Valide Factos, Sempre
ChatGPT é brilhante para criatividade, estrutura, ideias.
Terrível como fonte única de verdade para dados críticos.
Se a decisão tem consequências, verifique com fontes primárias.
- Clareza Elimina Retrabalho
- Contexto é Empatia
- Restrições Libertam Criatividade
- Iteração é Escultura, Não Falha
- Ferramentas Ampliam, não Substituem, Pensamento
Da teoria à prática (próximo passo)
Depois de saber o que são prompts chatgpt.
Conhecer os erros que destroem resultados.
Ficar com algum conhecimento das melhores práticas e técnicas avançadas dos melhores engenheiros de prompts chatgpt.
Ver 10 casos reais prontos a aplicar.
Aprender a estrutura validada pelo co-fundador da OpenAI.
Agora, a pergunta crítica é e depois?
Porque na nossa opinião conhecimento sem ação é de certa forma “entretenimento”.
Este guia mostro-lhe o mapa.
Agora precisa de executar.
Não precisa de fazer tudo de uma vez.
Mas precisa de começar.
Aqui está o roadmap mais simples e eficaz.
Faça download (descarregue), execute plano de ação em 7 dias veja os resultados.
As respostas vão surpreendê-lo.
Não são ganhos marginais. São transformacionais.
No final dos 7 dias, pergunte-se
Quanto tempo poupo por semana agora?
Que tipo de trabalho consigo fazer que antes era impossível?
Como isto mudou a minha forma de trabalhar?
Comece hoje. Comece pequeno. Mas comece.
Escolha um dos prompts chatgpt apresentados neste guia.
Adapte ao seu contexto e aplique no seu trabalho.
Veja como as suas conversas com IA se transformam de respostas básicas, para respostas valiosas com insights que talvez não tivesse descoberto sozinho.
A diferença entre utilizador básico e avançado do ChatGPT, não é inteligência.
Não é formação técnica.
Não é “jeito para tecnologia”.
É simplesmente isto saber pedir e refinar (melhorar).
E agora, que sabe.
O resto é prática.
Autor
Gabriel Cunha
Especialista em Marketing Digital, SEO e Anúncios Pagos na Agência de Marketing Digital & IA, que oferece serviços de marketing digital e de inteligência artificial altamente qualificados e equipas especializadas em estratégias e desenvolvimento de negócios.
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