Dominando a Arte da Engenharia de Prompts em Contabilidade Consultiva: Um Guia Prático

A engenharia de prompts é um exercício de alinhamento entre a inteligência humana e artificial

Roberto Dias Duarte

No cenário atual da contabilidade consultiva, a inteligência artificial (IA), especificamente o , desempenha um papel significativo na otimização de processos e na tomada de decisões estratégicas. Este artigo busca explorar a arte da engenharia de prompts, uma habilidade fundamental para maximizar o potencial das interações com o . Ao compreender e aplicar adequadamente técnicas avançadas de formulação de perguntas, profissionais de contabilidade podem extrair insights valiosos e soluções detalhadas de sistemas baseados em IA, transformando assim a maneira como enfrentam desafios contábeis complexos.

A Relevância da Engenharia de Prompts no Mundo da Contabilidade Consultiva

A engenharia de prompts é essencial no uso efetivo de IA na contabilidade consultiva. Ao formular perguntas estratégicas, contadores e consultores podem direcionar a IA para analisar dados, interpretar regulamentações complexas e fornecer recomendações precisas. A capacidade de elaborar prompts eficazes permite extrair informações específicas e aplicáveis de uma quantidade massiva de dados, facilitando decisões mais informadas e estratégicas.

Neste contexto, a engenharia de prompts não é apenas uma habilidade técnica; é uma ponte entre a expertise humana e a capacidade analítica da IA. Ao utilizar prompts bem construídos, os profissionais de contabilidade podem moldar o output do para atender às necessidades específicas de seus clientes, garantindo que a tecnologia trabalhe em harmonia com o conhecimento humano. Isso é especialmente relevante em cenários onde as nuances e particularidades dos dados contábeis requerem uma interpretação cuidadosa e personalizada.

A engenharia de prompts, portanto, é mais do que uma simples formulação de perguntas; é um exercício de alinhamento entre a inteligência humana e artificial. Com ela, os profissionais da contabilidade consultiva podem aproveitar ao máximo as capacidades do , transformando grandes volumes de dados em insights acionáveis e estratégicos.

Visão Geral dos 9 Frameworks de Prompts

Cada um dos 9 frameworks de prompts descritos abaixo oferece uma abordagem única para interagir com o ChatGPT. Ao aplicá-los em contextos de contabilidade, é possível extrair informações precisas e relevantes. Por exemplo, o framework APE (Ação, Propósito, Expectativa) é útil para definir claramente uma tarefa, entender seu objetivo e estabelecer um resultado esperado. Isso é especialmente valioso ao lidar com consultas fiscais complexas ou análises financeiras detalhadas.

Outro exemplo é o framework RACE (Role, Action, Context, Expectation), que ajuda a especificar o papel que o ChatGPT deve desempenhar, detalhar a ação necessária, fornecer o contexto relevante e definir a expectativa de resultado. Este framework é particularmente eficaz ao explorar cenários de ou ao avaliar o impacto de mudanças regulatórias. Ao utilizar estes frameworks, os contadores podem estruturar suas consultas de maneira que maximizem a eficácia do ChatGPT.

O domínio desses frameworks é fundamental no mundo da contabilidade consultiva. Eles não só orientam a formulação de prompts mais eficazes, mas também ajudam a refinar as perguntas com base nas necessidades específicas de cada caso. Isso resulta em uma interação mais fluida e produtiva com o ChatGPT, possibilitando a obtenção de insights mais precisos e aprofundados.

9 Frameworks*

Aqui estão as 9 Estruturas para dominar a Engenharia de Comandos do ChatGPT:

  1. APE: Ação, Propósito, Expectativa
    • Ação: Definir o trabalho ou atividade a ser feita.
    • Propósito: Discutir a intenção ou objetivo.
    • Expectativa: Declarar o resultado desejado.
  2. RACE: Papel, Ação, Contexto, Expectativa
    • Papel: Especificar o papel do ChatGPT.
    • Ação: Detalhar qual ação é necessária.
    • Contexto: Fornecer detalhes relevantes da situação.
    • Expectativa: Descrever o resultado esperado.
  3. COAST: Contexto, Objetivo, Ações, Cenário, Tarefa
    • Contexto: Preparar o cenário para a conversa.
    • Objetivo: Descrever o objetivo.
    • Ações: Explicar as ações necessárias.
    • Cenário: Descrever o cenário.
    • Tarefa: Descrever a tarefa.
  4. TAG: Tarefa, Ação, Objetivo
    • Tarefa: Definir a tarefa específica.
    • Ação: Descrever o que precisa ser feito.
    • Objetivo: Explicar o objetivo final.
  5. RISE: Papel, Entrada, Etapas, Expectativa
    • Papel: Especificar o papel do ChatGPT.
    • Entrada: Descrever as informações ou recursos.
    • Etapas: Pedir etapas detalhadas.
    • Expectativa: Descrever o resultado desejado.
  6. TRACE: Tarefa, Pedido, Ação, Contexto, Exemplo
    • Tarefa: Definir a tarefa específica.
    • Pedido: Descrever o que está sendo solicitado.
    • Ação: Declarar a ação necessária.
    • Contexto: Fornecer o contexto ou situação.
    • Exemplo: Dar um exemplo para ilustrar seu ponto.
  7. ERA: Expectativa, Papel, Ação
    • Expectativa: Descrever o resultado desejado.
    • Papel: Especificar o papel do ChatGPT.
    • Ação: Especificar quais ações precisam ser tomadas.
  8. CARE: Contexto, Ação, Resultado, Exemplo
    • Contexto: Preparar o cenário ou contexto para a discussão.
    • Ação: Descrever o que você deseja que seja feito.
    • Resultado: Descrever o resultado desejado.
    • Exemplo: Dar um exemplo para ilustrar seu ponto.
  9. ROSES: Papel, Objetivo, Cenário, Solução Esperada, Etapas
    • Papel: Especificar o papel do ChatGPT.
    • Objetivo: Declarar o objetivo ou propósito.
    • Cenário: Descrever a situação.
    • Solução: Definir o resultado desejado.
    • Etapas: Pedir pelas ações necessárias para alcançar a solução.

Vantagens e desvantagens do uso de uma estrutura

Vantagens:

  1. Estrutura e Clareza: Os frameworks fornecem uma estrutura clara para formular perguntas, o que ajuda a obter respostas mais precisas e relevantes do ChatGPT. Por exemplo, ao usar o framework APE (Ação, Propósito, Expectativa), você especifica claramente o que deseja (Ação), o motivo (Propósito) e o que espera como resultado (Expectativa). Isso guia o modelo a entender melhor o pedido.
  2. Consistência: Utilizando frameworks padronizados, as perguntas mantêm uma consistência que facilita a interpretação pelo ChatGPT. Isso é especialmente útil em ambientes corporativos ou educacionais, onde várias pessoas podem estar interagindo com o modelo.
  3. Eficiência: Frameworks podem economizar tempo, já que ajudam a formular perguntas de maneira eficiente e direta, levando a respostas mais rápidas e focadas.

Desvantagens:

  1. Limitação da Criatividade: O uso rígido de frameworks pode limitar a criatividade na formulação de perguntas. Em alguns casos, a estrutura fixa pode não ser a melhor abordagem para explorar temas mais complexos ou abstratos.
  2. Complexidade Desnecessária: Para perguntas simples, o uso de um framework pode adicionar complexidade desnecessária, tornando o processo mais demorado do que seria com uma pergunta direta.
  3. Dependência de Estruturas: Há o risco de se tornar excessivamente dependente dos frameworks, o que pode resultar em falta de habilidade para formular perguntas efetivas sem eles. Isso pode ser um desafio particularmente para novos usuários do ChatGPT.

Em resumo, os frameworks de prompts são ferramentas úteis para estruturar e otimizar interações com o ChatGPT, mas é importante usá-los de maneira flexível e adaptada ao contexto da pergunta.

A Técnica de Múltiplas Interações: Quando e Por Que Utilizar

A técnica de múltiplas interações é particularmente útil em situações contábeis complexas. Ela permite desdobrar um problema em várias etapas, cada uma focando em um aspecto específico da questão. Esta abordagem é recomendada quando o problema requer uma análise detalhada, como na interpretação de legislações fiscais complexas ou na realização de auditorias financeiras profundas.

Ao empregar múltiplas interações, é possível construir sobre as respostas do ChatGPT, refinando e aprofundando a investigação a cada etapa. Por exemplo, inicialmente, um contador pode usar o ChatGPT para obter uma visão geral das tendências atuais em legislação fiscal. Em seguida, com base nessa informação, ele pode solicitar uma análise mais detalhada de como essas tendências impactam um setor específico. Essa progressão gradual permite uma compreensão mais completa e matizada do problema.

Além disso, essa técnica é valiosa quando há necessidade de explorar diferentes cenários ou possibilidades. Ao dividir o problema em partes menores, é mais fácil gerenciar e interpretar a complexidade inerente a muitos aspectos da contabilidade consultiva. Isso leva a insights mais profundos e soluções mais criativas e eficazes.

Exemplo de “framework quebrado”

Utilizar um framework de prompts, como o RACE (Role, Action, Context, Expectation), em uma sessão de diálogo com o ChatGPT envolve dividir sua interação em etapas distintas, cada uma focando em um aspecto específico do framework. Vamos explorar como isso pode ser feito:

  1. Contexto (Context):
    • Inicie a sessão estabelecendo o contexto. Isso pode incluir fornecer informações de fundo, compartilhar links, documentos, PDFs ou detalhes específicos sobre o assunto em questão.
    • Por exemplo: “Bob, estou analisando a eficácia das estratégias de marketing digital para escritórios de contabilidade. Aqui estão alguns relatórios de mercado e análises de tendências [fornecer links ou resumos].”
    • Este passo ajuda a definir o cenário e fornece ao ChatGPT as informações necessárias para entender melhor a situação.
  2. Papel (Role):
    • Defina claramente o papel que deseja que o ChatGPT desempenhe. Pode ser o de um analista, um consultor, um planejador estratégico, etc.
    • Exemplo: “Gostaria que você atuasse como um consultor analisando esses dados para identificar oportunidades de melhoria nas estratégias de marketing.”
  3. Ação (Action):
    • Aqui, você especifica as ações que deseja que o ChatGPT execute. Isso pode envolver análise de dados, geração de ideias, formulação de estratégias, etc.
    • Por exemplo: “Com base no contexto fornecido, analise os pontos fortes e fracos das atuais estratégias de marketing e sugira melhorias.”
  4. Expectativa (Expectation):
    • Por fim, declare suas expectativas quanto ao resultado desse processo. Isso pode incluir o tipo de solução ou resposta que você espera.
    • Exemplo: “Espero um relatório detalhado com insights práticos e recomendações específicas para otimizar as estratégias de marketing.”

Ao “quebrar” o framework em vários prompts, você direciona o diálogo de maneira estruturada, garantindo que cada aspecto da sua questão seja abordado de forma completa e metódica. Isso também permite flexibilidade, já que você pode adaptar cada parte do framework conforme necessário para se ajustar ao contexto específico da sua sessão com o ChatGPT.

Comece pelo contexto

Agora, vamos “quebrar” o framework TRACE (Tarefa, Pedido, Ação, Contexto, Exemplo) em várias interações. Para isso, é importante iniciar pelo Papel e Contexto, especialmente em sessões mais extensas ou complexas. Vamos explorar como isso pode ser aplicado:

  1. Contexto (Context):
    • Começar com o Contexto estabelece as bases para a conversa. Fornece ao ChatGPT informações cruciais sobre a situação, o ambiente ou o cenário específico.
    • Exemplo: “Estamos implementando um novo sistema de gestão contábil em nossa empresa, que atende a clientes no setor de varejo.”
  2. Papel (Role):
    • Em seguida, definir o Papel do ChatGPT ajuda a esclarecer como ele deve se posicionar ou que tipo de ajuda você espera dele.
    • Exemplo: “Preciso que você atue como um consultor para identificar as melhores práticas de integração desse sistema no nosso fluxo de trabalho atual.”
  3. Tarefa (Task):
    • Depois de estabelecido o contexto e definido o papel, a Tarefa se torna mais clara e direcionada.
    • Exemplo: “A tarefa é analisar os processos atuais e sugerir como integrar o novo sistema de forma eficiente.”
  4. Pedido (Request):
    • Com o cenário já contextualizado, o Pedido pode ser mais específico e alinhado com as informações fornecidas.
    • Exemplo: “Por favor, avalie nossos processos de contabilidade e identifique onde o novo sistema pode melhorar nossa eficiência.”
  5. Ação (Action):
    • A Ação pode ser detalhada com base nas informações anteriores, proporcionando uma direção clara para a execução.
    • Exemplo: “Analise as características do novo sistema e compare com nossos processos para sugerir adaptações práticas.”
  6. Exemplo (Example):
    • Por fim, um Exemplo específico pode ser utilizado para ilustrar um ponto chave ou uma situação particular.
    • Exemplo: “Como exemplo, considere nosso processo de faturamento atual e como o sistema poderia automatizá-lo.”

Adotar essa ordem – começando pelo Contexto e Papel – pode ser especialmente útil em situações onde é necessário estabelecer um entendimento compartilhado antes de mergulhar nas especificidades da tarefa. Isso ajuda a garantir que as interações subsequentes sejam mais focadas e alinhadas com as necessidades e objetivos estabelecidos.

DEEP INSIGHT: Um Framework para Múltiplas Interações em Contabilidade Consultiva

O framework DEEP INSIGHT é projetado especificamente para facilitar múltiplas interações em cenários complexos de contabilidade consultiva. Começando com “Detalhamento”, o profissional fornece informações minuciosas sobre um problema específico ou tópico. Isso estabelece uma base sólida para a interação, garantindo que o ChatGPT tenha todas as informações necessárias para entender o contexto. Por exemplo, detalhar a estrutura fiscal de uma empresa particular pode ser o ponto de partida.

Seguindo para “Esclarecimento”, o objetivo é definir claramente o que se espera alcançar com a interação. Isso pode envolver a formulação de um objetivo específico, como identificar oportunidades de otimização tributária. Este passo assegura que tanto o usuário quanto o ChatGPT estejam alinhados em termos de expectativas e objetivos.

“Execução” refere-se a pedir ao ChatGPT para realizar tarefas específicas, como analisar dados fiscais ou comparar diferentes regimes tributários. Esta etapa transforma o contexto e os objetivos definidos anteriormente em ações concretas, direcionando o ChatGPT a fornecer resultados específicos e úteis.

A etapa “Perspectiva” envolve solicitar ao ChatGPT para fornecer sua análise ou visão sobre o tópico. Isso pode revelar insights únicos ou alternativas que não foram consideradas anteriormente. Por exemplo, o ChatGPT pode oferecer uma perspectiva diferente sobre a eficácia de uma estratégia fiscal.

“Inovação” é onde se explora novas ideias ou abordagens para o problema. Aqui, o ChatGPT pode ser utilizado para sugerir soluções criativas, como a implementação de novas tecnologias contábeis ou processos inovadores de auditoria.

Em “Solução”, o foco é em obter respostas concretas ou recomendações do ChatGPT. Baseando-se nas análises anteriores, esta etapa procura soluções práticas para os desafios identificados.

“Investigação” permite aprofundar em áreas específicas, pedindo ao ChatGPT para realizar análises mais detalhadas, como estudos de caso ou avaliações de impacto regulatório.

“Gestão” aborda a implementação das soluções ou estratégias propostas, discutindo como elas podem ser aplicadas no contexto real da contabilidade consultiva.

Por fim, “Transformação” foca em como as soluções propostas podem ser utilizadas para efetuar mudanças significativas e de longo prazo, como aprimorar processos contábeis ou adaptar-se a novas regulamentações fiscais.

Integrando Frameworks e Múltiplas Interações na Prática

Integrar diferentes frameworks de prompts e a técnica de múltiplas interações requer um entendimento claro de quando e como cada abordagem deve ser aplicada. Na contabilidade consultiva, onde os problemas variam em complexidade e escopo, essa integração pode ser a chave para desbloquear insights profundos. Por exemplo, um contador pode começar com o framework APE para uma visão geral e, em seguida, aplicar o DEEP INSIGHT para investigações mais detalhadas.

Ao escolher um framework, é importante considerar a natureza da questão e o objetivo desejado. Frameworks como RACE e COAST são excelentes para estruturar uma consulta inicial, enquanto o DEEP INSIGHT é ideal para explorações aprofundadas. A transição entre diferentes frameworks deve ser fluida, permitindo uma progressão lógica e uma análise mais abrangente.

Além disso, a prática de combinar frameworks com múltiplas interações exige flexibilidade e adaptação. Dependendo da resposta do ChatGPT, pode ser necessário ajustar o , o framework ou a estratégia de interação. Esta abordagem dinâmica garante que as consultas permaneçam relevantes e focadas, conduzindo a resultados mais precisos e aplicáveis no contexto contábil.

Desafios e Considerações na Engenharia de Prompts para Contabilidade

Apesar da utilidade dos prompts na contabilidade consultiva, existem desafios e considerações importantes. Um desafio comum é a formulação de prompts que sejam ao mesmo tempo específicos o suficiente para obter respostas úteis e suficientemente abertos para permitir análises amplas. Equilibrar esses dois aspectos requer prática e compreensão do funcionamento do ChatGPT.

Outra consideração é a confiabilidade e precisão das informações fornecidas pelo ChatGPT. Enquanto o sistema oferece análises baseadas em extensos dados e modelos de aprendizado de máquina, a validação humana dessas informações é indispensável. Os contadores devem sempre comparar os insights da IA com seu conhecimento e experiência profissional.

Além disso, aspectos éticos não podem ser ignorados. A utilização de IA na contabilidade deve estar alinhada com as regulamentações e princípios éticos do setor. Isso inclui garantir a privacidade dos dados e evitar a dependência excessiva da IA para tomadas de decisão críticas.

Conclusão

A engenharia de prompts no ChatGPT oferece uma oportunidade extraordinária para profissionais de contabilidade consultiva. Ao aplicar frameworks estratégicos e técnicas de múltiplas interações, é possível extrair insights valiosos e soluções práticas para uma variedade de desafios contábeis. Enquanto existem desafios e considerações a serem observados, o uso efetivo da engenharia de prompts promete transformar a maneira como a contabilidade é praticada, combinando a precisão da IA com a expertise humana. À medida que avançamos, é provável que vejamos inovações contínuas nesta área, abrindo novas possibilidades para a contabilidade consultiva no futuro.

Resumo rápido do framework DEEP INSIGHT

Depois de analisar diversos frameworks e considerando as necessidades específicas do mundo da contabilidade consultiva, proponho um framework otimizado para sessões de múltiplas interações complexas. O objetivo é extrair informações e soluções detalhadas e práticas para desafios específicos na contabilidade consultiva. O framework pode ser denominado “DEEP INSIGHT” (Detalhamento, Esclarecimento, Execução, Perspectiva, Inovação, Solução, Investigação, Gestão, Transformação):

  1. Detalhamento (Detailing):
    • Comece fornecendo detalhes específicos sobre o tópico ou problema em questão. Isso pode incluir dados financeiros, relatórios de tendências do setor, informações sobre regulamentações específicas, etc.
    • Exemplo: “Estamos avaliando as implicações fiscais das recentes mudanças na legislação para PMEs.”
  2. Esclarecimento (Clarification):
    • Esclareça o contexto e os objetivos específicos. Defina claramente o que você espera alcançar com a interação.
    • Exemplo: “Nosso objetivo é entender como essas mudanças afetam nossos clientes e identificar estratégias de planejamento fiscal eficazes.”
  3. Execução (Execution):
    • Detalhe as ações que você deseja que o ChatGPT realize. Isso pode incluir análise de dados, revisão de literatura, comparação de cenários, etc.
    • Exemplo: “Analise as alterações fiscais e compare com as práticas contábeis atuais para identificar desafios e oportunidades.”
  4. Perspectiva (Perspective):
    • Solicite a perspectiva do ChatGPT sobre o assunto, aproveitando sua capacidade de processamento de dados e análise de tendências.
    • Exemplo: “Qual é a sua visão sobre as melhores práticas de planejamento fiscal em resposta a essas mudanças legislativas?”
  5. Inovação (Innovation):
    • Explore abordagens inovadoras ou criativas para o problema. Isso pode envolver sugestões de novas ferramentas tecnológicas, processos ou estratégias.
    • Exemplo: “Sugira abordagens inovadoras para o planejamento fiscal que poderiam ser implementadas em nosso escritório.”
  6. Solução (Solution):
    • Peça soluções específicas ou recomendações práticas.
    • Exemplo: “Quais estratégias específicas você recomenda para nossos clientes em termos de planejamento fiscal?”
  7. Investigação (Investigation):
    • Incentive uma investigação aprofundada em áreas específicas, como estudos de caso relevantes ou análises de impacto.
    • Exemplo: “Investigue como empresas similares estão lidando com essas mudanças fiscais e quais soluções estão adotando.”
  8. Gestão (Management):
    • Discuta a gestão e implementação das soluções ou estratégias propostas.
    • Exemplo: “Como podemos efetivamente implementar essas estratégias de planejamento fiscal em nossa prática?”
  9. Transformação (Transformation):
    • Finalmente, foque em como aplicar essas soluções para transformar práticas existentes, visando resultados a longo prazo.
    • Exemplo: “Como essas estratégias podem transformar a maneira como nossos clientes abordam o planejamento fiscal no futuro?”

O framework “DEEP INSIGHT” foi projetado para guiar os usuários através de uma série de etapas lógicas e profundas, garantindo que cada aspecto de um problema complexo de contabilidade consultiva seja abordado de forma abrangente.

Referência

Gostaríamos de atribuir o crédito dos 9 frameworks de engenharia de prompts apresentados neste artigo a @pradeepeth (perfil no X). Pradeep é um escritor técnico e consultor de automação de IA, conhecido por explorar os limites da inteligência artificial e compartilhar os segredos do ChatGPT e outras ferramentas de IA.

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