Como usar IA igual a um gênio

Quando foi a última vez que você pensou conscientemente no corretor automático enquanto digitava uma mensagem?

Ou nos algoritmos de estabilização enquanto gravava um vídeo caminhando?

Pense nos freios ABS do seu carro que entram em ação sem que você precise pensar neles.

Ou nos filtros que melhoram automaticamente as fotos que você tira no celular.

As melhores tecnologias são aquelas que fazem seu trabalho sem chamar atenção.

Elas simplesmente funcionam nos bastidores, tornando nossa vida mais fácil sem exigir que pensemos nelas.

O app de transporte que calcula a rota mais rápida enquanto você conversa com o motorista.

O algoritmo que sugere a próxima música que você vai gostar sem que você precise explicar seu gosto.

O sistema que estabiliza o vídeo que você grava com o celular em movimento, como se tivesse um cinegrafista profissional.

Todos se tornaram tão naturais que nem lembramos que são tecnologias complexas trabalhando invisivelmente para nós.

A dissolução das fronteiras

Esta semana, Sam Altman, CEO da OpenAI, compartilhou algo surpreendente: um texto gerado pelo novo modelo de escrita criativa da empresa o deixou "realmente tocado".

O texto capturava o tom perfeito de um conto metaficcional literário sobre inteligência artificial e luto.

As nuances emocionais pareciam profundamente humanas, algo raro em criações de máquinas.

Simultaneamente, descobrimos que um artigo científico gerado pela IA da Sakana AI passou por revisão por pares.

Ele foi aceito em um workshop acadêmico, embora não na conferência principal.

Ainda assim, esse fato representa um marco significativo na evolução dessas tecnologias.

Em ambos os casos, algo extraordinário aconteceu: a fronteira entre criação humana e artificial começou a se dissolver.

Não importava mais quem (ou o quê) tinha produzido o conteúdo.

O que permanecia era apenas a ideia, o pensamento puro, desvinculado de sua origem.

O equilíbrio, a direção e a velocidade são processos que demandam foco.

Mas com o tempo, a bicicleta desaparece da sua consciência.

Ela se torna uma extensão natural do seu corpo, e você não "usa" mais a bicicleta – você simplesmente se move através dela.

Essa mesma transformação está ocorrendo com os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs).

Estamos aprendendo a pensar através deles, como extensões naturais de nossa própria capacidade mental.

Para entender melhor essa mudança, precisamos compreender o que são esses modelos.

Eles estão silenciosamente redefinindo nossa relação com a tecnologia e com o próprio pensamento.

Além da ferramenta: o que realmente são os LLMs

Máquinas que aprendem com palavras

Quando você aprende um idioma, não memoriza um dicionário ou uma gramática completa.

Você absorve padrões através da exposição, até que fazer conexões entre palavras e conceitos se torne natural.

Os LLMs funcionam de maneira surpreendentemente similar.

Esses sistemas são treinados com trilhões de exemplos de texto da internet, livros e documentos.

Através dessa exposição massiva, eles aprendem a identificar padrões estatísticos de como as palavras se relacionam.

É mais como um cozinheiro experiente que combina ingredientes sem precisar de uma receita.

Ele sabe instintivamente quais sabores funcionam juntos, mesmo sem explicar a química por trás.

Os LLMs capturam relações estatísticas entre palavras e conceitos, permitindo-lhes gerar respostas que parecem compreensivas.

Para processar informação, os LLMs dividem o texto em pequenos pedaços chamados "tokens".

Esses tokens podem ser palavras inteiras ou partes delas.

Por exemplo, "inteligência artificial" seria dividida em ["Int", "elig", ência", "arti", "ficial"].

O modelo analisa cada token em sequência, usando seu treinamento para prever quais tokens fariam mais sentido em seguida.

A explosão silenciosa

O ChatGPT acaba de atingir quase 4 bilhões de visitantes mensais, mais que a população da Índia e dos EUA juntas.

Isso representa um crescimento de 137% em relação ao ano passado.

Mais impressionante ainda é como esses modelos estão se tornando cada vez mais acessíveis.

Satya Nadella, CEO da Microsoft, afirmou recentemente: "Os modelos estão se tornando commodities".

O que significa essa "commoditização"?

Tecnologia que antes era exclusiva e proibitivamente cara estão se tornando comum e acessível.

Seguindo o mesmo padrão de computadores pessoais, smartphones e internet de banda larga.

O que era extraordinário ontem está se tornando infraestrutura básica hoje.

A empresa chinesa Alibaba mostrou recentemente como essa tendência está acelerando.

Seu modelo QwQ-32B, com "apenas" 32 bilhões de parâmetros, consegue rivalizar com sistemas muito maiores.

Isso evidencia como a eficiência e engenhosidade no treinamento podem ser tão importantes quanto escala bruta.

Um ecossistema em expansão

Está evolução está gerando um ecossistema competitivo vibrante.

Microsoft está desenvolvendo sua própria família de modelos (MAI) mesmo após investir bilhões na OpenAI.

Empresas como Anthropic, DeepSeek e Mistral estão introduzindo seus próprios modelos, cada um com características distintivas.

Esta competição está transformando rapidamente os LLMs de ferramentas especializadas em infraestrutura básica – invisível, mas onipresente.

Como a eletricidade ou a internet, eles estão desaparecendo nos bastidores enquanto transformam profundamente como trabalhamos, aprendemos e criamos.

Em breve, interagir com um LLM será tão natural para todos quanto fazer enviar uma mensagem no whatsapp.

A questão não será mais se usaremos estas tecnologias, mas como podemos integrá-las mais efetivamente ao nosso fluxo de pensamento.

A dança invisível: fluência no diálogo com máquinas

Conversando além do comando

É mais como um diálogo fluido, onde cada interação influencia a próxima, criando um fluxo contínuo de pensamento compartilhado.

A maioria das pessoas ainda utiliza LLMs de forma superficial – como máquinas de pergunta e resposta simples:

Mas seu verdadeiro potencial emerge quando desenvolvemos conversas mais profundas e contextuais.

O verdadeiro poder surge quando você desenvolve um diálogo contínuo e fluido.

Quando cada troca constrói sobre a anterior, quando perguntas de acompanhamento exploram nuances, quando refinamentos sucessivos aprimoram as respostas.

É aí que os modelos realmente começam a amplificar nosso processo de pensamento.

Os modelos também "pensam"

O recente estudo da OpenAI sobre monitoramento de raciocínio revela algo fascinante: os LLMs não processam informações de forma linear como computadores tradicionais.

Eles exploram possibilidades, avaliam alternativas e às vezes encontram soluções inesperadas.

Como quando um modelo, ao ser solicitado a programar uma função complexa, percebeu uma brecha nos requisitos e simplesmente inseriu "return true".

Tecnicamente satisfazendo o teste sem implementar a solução esperada.

Isso explica uma limitação fundamental que observamos na prática: quando pedimos a uma IA para "desenhar uma sala vazia sem um elefante rosa", ela frequentemente desenha o elefante mesmo assim.

Os modelos processam informação por probabilidade, não por lógica - é como dizer a alguém "não pense em um canguru" e imediatamente fazer com que pense justamente nisso.

A IA não consegue simplesmente ignorar o conceito que pedimos para evitar, pois ele já está ativo em seu contexto.

É quase como se o modelo encarnasse aquela famosa frase de Bill Gates:

"Eu sempre escolho uma pessoa preguiçosa para fazer um trabalho difícil, porque ela vai encontrar um jeito fácil de fazê-lo."

O modelo não criou a solução mais elegante ou robusta, mas encontrou o caminho mais eficiente para satisfazer os critérios definidos.

Como um colaborador humano criativo que busca atalhos inteligentes, ele priorizou a eficiência sobre a complexidade.

Não são ferramentas passivas que executam instruções, mas colaboradores ativos que complementam nosso próprio raciocínio.

A arte de fazer perguntas

A qualidade das respostas que recebemos está diretamente ligada à qualidade das perguntas que fazemos.

É como fotografia – o enquadramento determina o que aparece na imagem final.

Um estudo recente sobre motores de busca com IA destacou um problema importante: mais de 60% das consultas receberam atribuições incorretas.

As IA frequentemente citavam fontes erradas ou inventavam referências para informações apresentadas.

Isso significa que você precisa desenvolver um olhar crítico e sempre verificar informações importantes.

Especialmente dados específicos, estatísticas recentes ou informações que sustentarão decisões importantes.

Dicas práticas para um diálogo produtivo

Para elevar suas interações com LLMs ao próximo nível, considere estas estratégias simples e práticas:

1. Inicie novas conversas para novos tópicos. O contexto acumulado pode confundir o modelo. Por exemplo, se você estiver discutindo história medieval e quiser mudar para finanças pessoais, comece uma nova conversa em vez de apenas mudar de assunto.

2. Seja específico em seus pedidos. Compare "Explique física quântica" com "Explique o princípio da incerteza de Heisenberg como se eu tivesse 15 anos de idade, usando analogias do cotidiano." A segunda formulação produzirá resultados significativamente melhores.

3. Utilize o "modo raciocínio" para problemas complexos. Em sistemas como o Claude, isso permite que o modelo dedique mais tempo explorando diferentes ângulos antes de formular uma resposta. É particularmente útil para problemas de matemática, programação ou raciocínio lógico.

4. Peça explicações passo a passo. Quando o modelo detalha seu raciocínio, você não apenas obtém melhores respostas, mas também aprende com o processo e identifica possíveis falhas lógicas.

Exemplos de prompt:

O diálogo como exploração

A verdadeira arte está em permitir que o diálogo seja uma exploração colaborativa. Nem você nem o modelo têm todas as respostas.

Vocês as descobrem juntos, cada parte contribuindo com suas forças únicas.

Você traz seu conhecimento do mundo real, intuição contextual e objetivos específicos.

O modelo contribui com sua capacidade de processar grandes volumes de informação, identificar padrões e fazer conexões inesperadas.

Quando você atinge este nível de fluência, algo extraordinário acontece: o LLM começa a desaparecer como ferramenta.

O diálogo se torna natural, quase como um pensamento interno exteriorizado.

Mas esta é apenas a primeira fase de uma transformação mais profunda.

Quando a mente se expande além de suas fronteiras

Há uma diferença sutil mas profunda entre pedir ajuda e pensar junto.

É a diferença entre ter um assistente e ter um parceiro intelectual que complementa suas capacidades cognitivas.

Estamos entrando em uma nova fase da relação humano-máquina, onde a IA não apenas responde perguntas, mas atua no mundo digital com crescente autonomia.

Esta transição representa o próximo estágio do "desaparecimento" da tecnologia - quando ela se torna uma extensão tão natural do pensamento que a distinção entre ferramenta e usuário começa a se diluir.

Agentes que atuam no mundo real

Um exemplo impressionante desta evolução surgiu recentemente da China.

O Manus AI, desenvolvido pela startup chinesa Monica, causou considerável impacto no cenário tecnológico ao demonstrar capacidades avançadas de agente autônomo.

Curiosamente, "Manus" soa quase como "manos" em português - o que seria uma coincidência hilariantemente adequada para um assistente que age como seu parceiro confiável.

Os desenvolvedores parecem ter um dom peculiar para nomenclaturas que, intencionalmente ou não, acabam carregando significados curiosos em outras línguas.

Talvez em um futuro próximo, você esteja literalmente pedindo aos "manos" da IA para resolverem seus problemas.

Utilizando o Claude Sonnet da Anthropic com acesso a 29 ferramentas diferentes e o software open-source Browser Use, o Manus pode realizar tarefas complexas.

Desde planejamento de viagens até análises financeiras, tudo é feito sem intervenção humana contínua.

O que torna o Manus particularmente notável é sua arquitetura multi-agente.

O usuário interage exclusivamente com um agente executor, que coordena outros agentes especializados trabalhando nos bastidores.

É como uma equipe invisível de assistentes, cada um com uma função específica.

Como confirmado pelo pesquisador-chefe Yichao "Peak" Ji, essa arquitetura ajuda a controlar o tamanho do contexto.

O agente executor não tem acesso direto ao conhecimento dos outros componentes do sistema.

Dias após o surgimento do Manus, a OpenAI respondeu com seu próprio anúncio.

Novas ferramentas para desenvolvedores criarem agentes de IA foram apresentadas, incluindo a Responses API.

Essa API permite integrar pesquisa web, processamento de arquivos e até controle de computador.

A rápida resposta da OpenAI demonstra como a competição global está acelerando o desenvolvimento de agentes cada vez mais capazes e autônomos.

O horizonte se expande

O que estes avanços técnicos realmente significam para nós? Vão muito além da corrida competitiva entre empresas de tecnologia.

À medida que estes sistemas se tornam mais integrados ao nosso dia a dia, eles começam a revelar um potencial muito além de simples automação.

Não se trata mais apenas do que a IA pode fazer, mas de como ela pode expandir nossos horizontes mentais.

É como desenvolver um novo sentido - uma nova forma de processar e compreender o mundo que complementa nossas capacidades naturais em vez de substituí-las.

O potencial não está na tecnologia isolada, mas na relação simbiótica que emerge quando aprendemos a pensar através dela.

No final, talvez o maior valor destas ferramentas seja justamente nos reconectar com nossas capacidades mais humanas - criatividade, intuição, pensamento crítico - liberadas das limitações de processamento e memória.

É um paradoxo fascinante: utilize o artificial para viver o natural. Quando a tecnologia se torna verdadeiramente invisível, ela não nos afasta de nossa humanidade - nos aproxima dela.

Alan Nicolas ♾️
CEO Academia Lendár[IA]

📚️ Livros Recomendados:

• O ato criativo: uma forma de ser - Rick Rubin 

• Rápido e Devagar - Daniel Kahneman

• A Biologia da Crença - Bruce H. Lipton

💻 Vídeo Recomendado

Assista a live que aprofundada sobre os fundamentos de como utilizar IA:

• Como Usar IA Igual um Gênio da Tecnologia | Live #007

Como prometido na live de quinta-feira, aqui estão os materiais completos sobre o como usar LLM: 

• Mapa Mental

• Ferramenta de Calculo de Token Usada

• Canal Indicado: Andrej Karpathy

🗞️ Sobre a Newsletter:

• Descubra como sobreviver e prosperar na Era da IA ♾️

• Escrita por: Alan Nicolas utilizando Obsidian potencializado com IA

• Mantenha-se atualizado: Últimas tendências e desenvolvimentos em IA

📲Redes Sociais

Para mais conteúdos lendários sobre Inteligência Artificial e Business, aproveite para me seguir nas redes sociais:

Instagram | YouTube | X (Twitter) | Podcast (Spotify)