TL;DR: O GPT-5, apesar das críticas iniciais sobre respostas frias e instabilidade, oferece avanços significativos em raciocínio e análise de dados, especialmente em contabilidade e consultoria. Para maximizar seu potencial, é crucial dominar técnicas de Prompt Engineering avançado e Engenharia de Contexto, adaptando o modelo às necessidades específicas e integrando-o aos fluxos de trabalho existentes. O GPT-5 se torna um colaborador inteligente quando usado com conhecimento técnico e estratégico.

Takeaways:

• O sucesso do GPT-5 depende do uso estratégico de modos de raciocínio, contexto detalhado e técnicas de prompting.
• A Engenharia de Contexto é fundamental para fornecer ao modelo as variáveis relevantes, evitando respostas genéricas.
• Técnicas como Chain-of-Thought (CoT) e Role Prompting melhoram a qualidade e a precisão das respostas.
• A integração com ferramentas externas e a simulação de múltiplas personas (SPP) enriquecem a análise e aumentam a precisão.
• Dominar o GPT-5 é uma vantagem competitiva, permitindo ganhos de produtividade e qualidade em contabilidade e consultoria.

GPT-5: Desmistificando opiniões e maximizando resultados em contabilidade e consultoria

Introdução

O lançamento do GPT-5 pela OpenAI reacendeu um debate intenso: de um lado, avanços técnicos relevantes; de outro, críticas sobre respostas frias, instabilidade de qualidade e mudanças que afetaram a rotina de uso. Apesar das queixas, especialistas apontam que, quando configurado e conduzido com as técnicas corretas, o GPT-5 supera modelos anteriores justamente em tarefas que exigem precisão, lógica e análise de dados mais profunda. Em setores como contabilidade e consultoria, esse diferencial é decisivo.

O modelo chegou com a promessa de raciocínio mais estruturado, maior velocidade de resposta e integração nativa com ferramentas, o que elevou as expectativas em áreas dependentes de análise contextualizada e tomada de decisão informada. Ao mesmo tempo, a transição envolveu atritos: limites de uso mesmo para assinantes, ajustes na disponibilidade de modelos anteriores e uma curva de adaptação às novas capacidades. O resultado foi uma percepção inicial ambígua que este artigo busca esclarecer de forma didática e baseada em práticas concretas.

Aqui, organizamos o que mudou com o GPT-5, as principais reclamações dos usuários e, sobretudo, como destravar o desempenho do modelo com modos de raciocínio, Prompt Engineering avançado e Engenharia de Contexto. O objetivo é transformar frustração em método: apresentar conceitos, exemplos e prompts que ajudem profissionais de contabilidade e consultoria a elevar a qualidade das análises, padronizar entregas e integrar o modelo aos seus fluxos com segurança e eficiência.

Lançamento e expectativas do GPT-5

O GPT-5 foi anunciado como um sucessor que “mudaria o cenário da IA generativa”, com ênfase em raciocínio estruturado, velocidade e integração com ferramentas corporativas. A mensagem central do lançamento foi clara: entregar respostas mais consistentes e úteis em processos complexos, reduzindo o retrabalho e ampliando a confiabilidade nas tomadas de decisão. Essa orientação de produto favorece tarefas com múltiplas variáveis, como as que predominam em finanças, tributação e estratégia empresarial.

Nos setores de contabilidade e consultoria, a expectativa era de um salto qualitativo nas análises: mais contexto, menos alucinações e uma capacidade superior de justificar conclusões. Como essas áreas dependem de precisão técnica e conformidade regulatória, a promessa de raciocínio estruturado e integração com dados e sistemas internos gerou entusiasmo. A combinação de raciocínio + dados + automação tornou-se o foco para capturar valor.

Ainda assim, a transição trouxe relatos de atritos e frustrações. Parte dos usuários percebeu mudanças no “estilo” do modelo, agora mais comedido e orientado a processos, o que foi interpretado como frieza ou perda de criatividade. Em paralelo, ajustes operacionais e limites de uso criaram ruído, alimentando a sensação de que a evolução não era evidente no dia a dia sem adaptações no modo de usar o sistema.

Principais reclamações dos usuários sobre o GPT-5

As críticas mais recorrentes incluem respostas consideradas frias, menos criativas e, por vezes, excessivamente formais. Usuários também relataram qualidade instável, com desempenho oscilando entre entregas excelentes e outras que exigiam retrabalho. Fóruns e redes sociais registraram um volume expressivo de relatos de frustração, refletindo a dificuldade de reproduzir resultados consistentes com prompts genéricos.

Outro ponto sensível foi a imposição de limites de uso, inclusive para assinantes Plus, que restringiu sessões longas de análise ou projetos simultâneos. Somam-se a isso períodos de perda temporária de modelos anteriores, o que elevou a resistência à migração, especialmente entre quem havia consolidado fluxos em versões mais antigas. Para muitos, a percepção era de pouca evolução em tarefas cotidianas com prompts básicos.

Essas reclamações, embora legítimas, revelam um padrão: a necessidade de adaptação. O GPT-5 responde melhor quando o usuário ajusta modos de operação, estrutura o prompt com dados contextuais e explora recursos de raciocínio avançado. Em vez de esperar melhorias “automáticas”, é preciso dirigir o modelo com técnicas adequadas ao objetivo da tarefa e ao nível de precisão exigido.

A importância do conhecimento do usuário no uso do GPT-5

Uma parte substancial da insatisfação está ligada ao uso inadequado de recursos e ajustes que determinam o resultado. Analistas apontam que limitações percebidas decorrem da falta de domínio sobre modos de operação, engenharia de contexto e integração com ferramentas externas. Em especial, muitos prompts falham por falta de dados específicos e contexto suficiente para orientar o raciocínio do modelo.

O entendimento dos modos de operação é crucial. Como sintetizado no briefing, “O GPT-5 oferece o modo ‘Thinking’, que aciona um processo de raciocínio mais profundo, ideal para análises complexas, projeções e tarefas críticas. Ajustar o parâmetro reasoning.effort permite escolher entre uma resposta rápida e objetiva ou um processamento mais longo e detalhado.” Esse controle permite calibrar custo, tempo de resposta e profundidade da análise conforme a criticidade da entrega.

A Engenharia de Contexto e o Prompt Engineering são igualmente determinantes. Vale a citação: “Muitos prompts falham por falta de dados específicos: cenário, público-alvo, restrições legais, objetivos e formato de saída. Um bom prompt para contabilidade, por exemplo, incluiria informações como regime tributário, setor de atuação, receita anual e normas aplicáveis.” Ao preencher essas lacunas, a qualidade deixa de ser instável e aproxima-se do nível esperado em projetos reais.

Técnicas avançadas de Prompt Engineering para GPT-5

No GPT-5, o Prompt Engineering avançado molda diretamente o estilo e a qualidade da resposta. As técnicas indicadas no briefing são: “Chain-of-Thought (CoT): solicitar que o modelo mostre o raciocínio passo a passo antes da resposta final; Role Prompting: atribuir papéis claros, como ‘contador sênior especializado em IFRS’ ou ‘consultor de M&A’; Few-Shot / Multi-Shot Prompting: fornecer exemplos de entrada e saída para moldar o estilo de resposta; Error Anticipation Prompting: instruir o modelo a listar possíveis erros antes de concluir a resposta.” Essas abordagens mudam radicalmente o resultado e otimizam a precisão das respostas.

Exemplos práticos de prompts seguem a mesma lógica. Para CoT: “Antes da conclusão, desenvolva o raciocínio passo a passo, explicitando premissas, cálculos e verificações.” Para Role Prompting: “Atue como contador sênior especializado em IFRS e explique o impacto do IFRS 16 nas métricas EBITDA e ROIC de uma empresa de varejo.” Para Few-Shot: “Veja este exemplo de análise de fluxo de caixa com entradas X e saídas Y, e replique o formato para a empresa Z.” Para Error Anticipation: “Liste possíveis erros e ambiguidades na interpretação dos dados antes de apresentar a resposta final.”

Essas técnicas funcionam como “trilhos” para o raciocínio do modelo, reduzindo devaneios e aumentando a verificabilidade. Em contabilidade e consultoria, isso se traduz em justificativas rastreáveis, conformidade mais clara com normas e recomendações alinhadas ao objetivo do cliente. O efeito combinado é mais consistência, menos retrabalho e um padrão replicável de entrega.

Engenharia de contexto (Context Engineering)

A Engenharia de Contexto é o componente que alimenta o modelo com as variáveis que realmente importam para a tarefa. Instruções genéricas geram respostas genéricas, por isso é essencial incluir cenário, público-alvo, restrições legais, objetivos e formato de saída. Não por acaso, o briefing alerta: a falta de contexto leva a prompts falhos, com diagnósticos superficiais e recomendações pouco aplicáveis.

Um bom prompt para contabilidade, por exemplo, deve explicitar regime tributário (Simples, Lucro Presumido, Lucro Real), setor de atuação (indústria, varejo, serviços), receita anual, normas aplicáveis (IFRS, CPC, legislação local) e o produto final esperado (relatório, parecer técnico, planilha de cálculo). Exemplo objetivo: “Tarefa: elaborar parecer sobre impactos tributários. Contexto: empresa do varejo, faturamento anual de R$ 50 milhões, Lucro Real, operações interestaduais. Normas: legislação federal vigente e CPCs aplicáveis. Objetivo: recomendar 3 cenários de planejamento, com prós, contras e riscos. Formato: síntese executiva em 500-700 palavras com checklist de conformidade.”

Esse cuidado com o contexto potencializa o Modo Thinking quando necessário e mantém o Modo Normal eficiente em rotinas padronizadas. Além de elevar a acurácia, melhora a legibilidade e a comparabilidade entre entregas, favorecendo auditorias internas e a governança do conhecimento. Na prática, contexto bem definido transforma o GPT-5 de um “gerador de respostas” em um analista assistido por dados.

O lado positivo do GPT-5: Raciocínio e personalização

Quando utilizado estrategicamente, o GPT-5 demonstra raciocínio estruturado, capacidade de lidar com múltiplas variáveis e personalização por meio de prompts bem elaborados. Soma-se a isso a integração eficiente com fluxos de trabalho e automações corporativas, resultando em ganhos reais de produtividade. Em cálculos e lógica, o desempenho é superior, com melhor interpretação de dados e justificativas mais claras.

O briefing resume essa vantagem: “Raciocínio estruturado e capacidade de lidar com múltiplas variáveis simultaneamente; personalização total por meio de prompts bem elaborados; integração eficiente com fluxos de trabalho e automações corporativas; desempenho superior em cálculos, lógica e interpretação de dados. Em vez de apenas responder perguntas, ele se torna um colaborador inteligente e proativo.” Isso é particularmente valioso em análises financeiras, simulações e auditorias internas.

Na prática, o resultado é um modelo que explica como chegou a um número, aponta suposições e indica onde estão as incertezas. Com prompts adequados, o GPT-5 não só entrega a conclusão como revela o caminho, fortalecendo a confiança do usuário. Essa transparência melhora a governança de decisões e facilita a revisão técnica por equipes multidisciplinares.

Técnicas para maximizar o uso do GPT-5 em contabilidade e consultoria

Para extrair o máximo do GPT-5, profissionais devem combinar Prompt Engineering Avançado, Solo Performance Prompting (SPP), uso estratégico do Modo Thinking, controle de verbosidade e integração com ferramentas externas. O SPP é útil para simular múltiplas personas (por exemplo, “contador sênior IFRS”, “tributarista”, “consultor de M&A”), enriquecendo a análise com ângulos complementares. A integração com dados e sistemas corporativos aumenta a precisão factual e a auditabilidade das saídas.

O briefing sintetiza boas práticas assim: “Prompt Engineering Avançado: definir contexto, objetivo, formato e tom antes de solicitar respostas; Solo Performance Prompting (SPP): simular múltiplas personas para enriquecer a análise; uso estratégico do Modo Thinking: priorizar tarefas críticas de alto impacto; controle de verbosidade: ajustar o nível de detalhamento conforme a necessidade; integração com ferramentas externas: conectar dados e sistemas para maior precisão.” Exemplo de SPP: “Personas ativas: 1) Contador sênior IFRS, 2) Tributarista, 3) Consultor de M&A. Tarefa: avaliar aquisição de empresa de serviços B2B. Fluxo: cada persona apresenta análise, depois consolidar divergências e consenso.”

Aplicações diretas incluem Análise de Demonstrações Financeiras com comparativos históricos e insights estratégicos; Planejamento Tributário simulando cenários conforme legislação vigente; Consultoria Estratégica com projeções baseadas em dados internos e externos; Automação de Relatórios padronizados; e Auditorias Internas simuladas para detecção rápida de inconsistências e riscos. Além de acelerar entregas, esse conjunto de técnicas melhora a qualidade e a rastreabilidade dos resultados. Assim, o GPT-5 torna-se parte de um processo, e não apenas um ponto de consulta.

Conclusão

O GPT-5 não é inerentemente inferior; ao contrário, é o modelo mais avançado da OpenAI no escopo do briefing. Seu sucesso, porém, depende do uso estratégico: modos de raciocínio bem escolhidos, contexto detalhado e técnicas de prompting que direcionem o estilo e a profundidade da resposta. A combinação entre engenharia de contexto, Prompt Engineering avançado e integrações é o que libera seu potencial.

A frustração inicial de muitos usuários está mais ligada ao desconhecimento do que a limites intrínsecos do modelo. Dominar Normal vs Thinking, aplicar CoT, Role/Few-Shot e Error Anticipation, além de estruturar prompts com dados específicos, tende a elevar a precisão e a consistência, superando expectativas em tarefas que exigem rigor técnico. Em contabilidade e consultoria, isso significa análises melhor justificadas e decisões mais seguras.

No mercado atual, a competência técnica no uso do GPT-5 é uma vantagem competitiva decisiva. Profissionais que padronizam prompts, documentam fluxos e integram o modelo aos seus sistemas colhem ganhos de produtividade e qualidade difíceis de replicar sem esse domínio. O passo seguinte é institucionalizar essas práticas: guias internos de prompting, bibliotecas de contextos e integração contínua com dados, consolidando o GPT-5 como um colaborador inteligente e proativo.

Referências

Fonte: OpenAI. “GPT-5 e a nova era do trabalho”. Disponível em: https://openai.com/pt-BR/index/gpt-5-new-era-of-work/. Acesso em: hoje.

Fonte: InfoMoney. “OpenAI lança modelo GPT-5 mais poderoso para programação e escrita”. Disponível em: https://www.infomoney.com.br/business/openai-lanca-modelo-gpt-5-mais-poderoso-para-programacao-e-escrita/. Acesso em: hoje.

Fonte: Olhar Digital. “GPT-5 da OpenAI atrasa e gera custos bilionários”. Disponível em: https://olhardigital.com.br/2024/12/22/pro/gpt-5-da-openai-atrasa-e-gera-custos-bilionarios/. Acesso em: hoje.

Fonte: arXiv. “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2201.11903. Acesso em: hoje.

Fonte: AIbase. “GPT-5: lançamento previsto para o final de 2025 ou início de 2026, segundo CEO da OpenAI; promete grande avanço”. Disponível em: https://www.aibase.com/pt/news/9937. Acesso em: hoje.

Fonte: Exame. “OpenAI planeja lançamento do GPT-5 em agosto, com novas funcionalidades e integração com o3”. Disponível em: https://exame.com/inteligencia-artificial/openai-planeja-lancamento-do-gpt-5-em-agosto-com-novas-funcionalidades-e-integracao-com-o3/. Acesso em: hoje.