Usar IA como em 2022 não funciona mais para os problemas atuais

Tem muita gente pulando uma etapa crítica no aprendizado em IA.

Profissionais e empresas estão indo direto para ferramentas de Vibe Coding, editores inteligentes e automações visuais. Lovable, Cursor, Claude Code, n8n, Make. Tudo parece rápido, poderoso e acessível. E é mesmo. O problema é outro.

Essas ferramentas não substituem a base técnica e os fundamentos. Quando a base técnica não existe, o resultado costuma ser frágil: sistemas difíceis de manter, automações que quebram com pouco contexto e agentes que até funcionam em testes, mas não se sustentam no mundo real.

Não é coincidência que a Gartner estime que mais de 40% dos projetos de IA com agentes serão cancelados até o fim de 2027. O motivo não é falta de tecnologia. É custo alto, valor mal definido e soluções construídas sem método. Em outras palavras: gente tentando escalar IA sem entender como ela realmente funciona hoje.

Outro ponto que pouca gente percebe é que muitos ainda usam IA como se estivéssemos em 2022. Naquela época, o ChatGPT operava basicamente com seu próprio treinamento e probabilidade de próxima palavra. Funcionava bem para textos simples, ideias iniciais e respostas genéricas.

O cenário mudou completamente

Hoje falamos de modelos com acesso a documentos externos, pesquisa na web, raciocínio estruturado, validação por critérios de sucesso e controle de contexto. A própria OpenAI mostra que, quando esses recursos são bem usados, a taxa de alucinação pode cair para menos de 1%. Isso não acontece por mágica. Acontece por engenharia.

É aqui que muita coisa se quebra

A Engenharia de Prompt foi essencial no início. Abriu portas, ensinou a perguntar melhor e deu resultado rápido. Mas ela sozinha não dá conta dos problemas atuais. Sistemas, agentes e automações exigem algo além:

• engenharia de contexto
• vocabulário especializado
• quebra inteligente de tarefas
• fluxos de trabalho bem definidos

Sem isso, não importa quão avançada seja a ferramenta. Você continua operando no modo antigo, tentando resolver problemas complexos com uma visão simplificada de IA.

O descompasso que está quebrando projetos de IA

O ponto central é simples, mas costuma ser ignorado: a IA atual não falha por falta de poder, ela falha por falta de estrutura.

Quando alguém cria um agente, uma automação ou um sistema com IA hoje, não está mais lidando com uma “caixa de texto inteligente”. Está lidando com um conjunto de capacidades que precisam ser orquestradas. Contexto, memória, critérios de sucesso, fontes externas, decisões encadeadas. Se isso não for pensado antes, a IA até responde, mas responde mal.

Duas técnicas que mudam o jogo no uso profissional da IA

É aí que entram duas técnicas que viraram divisor de águas.

1. Engenharia de Contexto

Engenharia de Contexto não é escrever prompts maiores. É definir com clareza o ambiente em que a IA opera:

• que papel ela assume,
• quais informações são confiáveis,
• qual vocabulário ela deve usar,
• o que é sucesso e o que é erro.

Sem isso, a IA improvisa. E improviso não escala.

2. Quebra de Tarefas

Já a Quebra de Tarefas resolve outro problema comum: pedir demais de uma vez. Muita gente ainda joga uma tarefa complexa inteira no colo da IA esperando um resultado consistente. Isso costuma a funcionar em demonstrações e falhar feio em produção.

Quando você divide uma tarefa grande em etapas menores, com objetivos claros e validação entre elas, a qualidade sobe drasticamente. O raciocínio fica mais previsível. O custo cai. O retrabalho diminui. Não é teoria. É prática de quem já passou do estágio de “brincar com IA”.

Quando não existe fluxo estratégico, cada ajuste vira gambiarra. Cada erro vira mais tokens, mais chamadas, mais dinheiro queimado.

Outro erro recorrente é tratar tudo isso como uma continuação simples da Engenharia de Prompt. Não é. Ela foi o começo. Funcionou muito bem quando a IA tinha menos recursos e menos responsabilidade. Hoje, insistir só nela é como tentar administrar uma empresa complexa usando apenas anotações soltas.

O mercado já percebeu isso. A tecnologia avançou. Faltam os usuários de IA avançarem também.

É nesse ponto que a conversa deixa de ser sobre ferramenta e passa a ser sobre método.

Quando a gente olha para esse cenário com mais calma, fica claro que não se trata de “mais um curso” ou de acompanhar uma moda nova. Trata-se de amadurecimento técnico.

A Engenharia de Prompt ensinou a conversar com a IA.
A Engenharia de Contexto ensina a preparar o terreno onde essa conversa acontece.
A Quebra de Tarefas e os Fluxos Estratégicos ensinam a transformar conversa em execução confiável.

Sem isso, o que vemos é repetição de padrões frágeis: automações que funcionam até o primeiro caso fora do script, agentes que parecem inteligentes mas não sabem validar o próprio resultado, sistemas que dependem demais de tentativa e erro. Tudo isso custa tempo, dinheiro e confiança na tecnologia.

Jornada IA: Muito além do prompt

Foi exatamente observando esse gap que surgiram os dois novos cursos da Jornada IA: Muito além do prompt.

O primeiro, Jornada IA: Treine a IA com o poder da Engenharia de Contexto, foca em algo que quase ninguém ensina com profundidade: como construir contexto de forma intencional. Não só o que dizer para a IA, mas o que ela precisa saber, ignorar, validar e respeitar antes de responder. É aqui que entram vocabulário especializado, critérios claros e controle real do comportamento do modelo.

O segundo, Jornada IA: Fluxos Estratégicos para Tarefas Complexas, entra onde a maioria trava: transformar tarefas grandes em processos executáveis pela IA. Não no papel, mas na prática. Quebrar, ordenar, validar e encadear etapas para que a IA trabalhe com previsibilidade, mesmo em cenários mais complexos.

Esses cursos não substituem os anteriores da Jornada IA. Eles partem deles. São o próximo passo natural para quem já entendeu prompts, criação de conteúdo e estratégias iniciais, mas percebeu que isso não é suficiente para sistemas reais.

No fim das contas, a pergunta não é se você vai usar IA em fluxos, automações ou agentes. Isso já está acontecendo. A pergunta é outra: você vai continuar usando IA como em 2022 ou vai aprender a trabalhar com a IA que existe hoje?

Responder isso cedo costuma ser a diferença entre projetos que escalam e projetos que viram estatística.

Se tem algo que esse movimento recente da IA deixa evidente é o seguinte: não falta ferramenta, falta preparo.

Nunca foi tão fácil criar um agente, montar uma automação ou colocar um sistema “rodando”. Mas facilidade não é sinônimo de maturidade técnica. Quando o uso da IA fica raso, o custo aparece depois. Em manutenção, em retrabalho, em resultados inconsistentes. E, em muitos casos, em projetos abandonados.

A IA de hoje não exige prompts mais longos. Exige pensamento mais estruturado.

Exige contexto bem definido, tarefas quebradas com intenção, fluxos que façam sentido do início ao fim. Exige entender que conversar com a IA foi só o primeiro passo. Fazer a IA trabalhar direito é outro jogo.

A Jornada IA: Muito além do prompt nasceu exatamente dessa percepção. Os cursos iniciais cumpriram seu papel: ensinar fundamentos, abrir possibilidades, mostrar caminhos. Os dois novos cursos existem porque o cenário mudou e o nível de exigência também.

Se você sente que já passou da fase do “funcionou no teste”, mas ainda encontra dificuldade para escalar, manter ou confiar nos resultados da IA, talvez o problema não esteja na ferramenta que você escolheu. Talvez esteja na etapa que ficou para trás.

Usar IA como em 2022 não funciona mais para os problemas atuais.
Aprender a trabalhar com a IA que existe hoje não é luxo. É pré-requisito.

Se fizer sentido para você, vale conhecer os novos cursos da Jornada IA e entender como Engenharia de Contexto e Fluxos Estratégicos mudam completamente o jogo.