Profissionais que usam inteligência artificial no trabalho podem chegar a resultados diferentes com o mesmo modelo. A razão nem sempre está na ferramenta escolhida, mas na forma como ela é configurada para executar determinada tarefa.

Duas estratégias aparecem nesse processo: prompt engineering, que melhora as instruções dadas ao modelo, e fine-tuning, que adapta o próprio modelo usando exemplos específicos.

A diferença é importante porque personalizar uma IA não significa necessariamente treiná-la. Em muitos casos, a primeira tentativa pode ser feita apenas com instruções mais estruturadas, exemplos e contexto.

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O que é prompt engineering

Prompt engineering é o processo de criar e testar instruções para orientar um modelo de inteligência artificial a produzir determinado resultado.

Um prompt simples pode pedir que a IA "resuma um relatório". Já uma instrução mais estruturada pode definir o público, o formato da resposta, os critérios de análise e exemplos do resultado esperado.

Na prática, um profissional pode estabelecer:

• objetivo da tarefa;
• contexto necessário;
• formato da resposta;
• critérios que devem ser seguidos;
• exemplos de respostas consideradas adequadas.

A técnica não altera os parâmetros internos do modelo. Ela utiliza a capacidade que o sistema já possui e organiza melhor as informações fornecidas na entrada.

Um estudo realizado por pesquisadores na área de engenharia de software comparou diferentes técnicas de prompt engineering com 18 modelos ajustados por fine-tuning em tarefas como geração, resumo e tradução de código.

Os resultados mostraram que a estratégia mais eficiente variava conforme a tarefa: em alguns casos, o prompting teve desempenho superior, enquanto modelos submetidos a fine-tuning levaram vantagem em outros.

Quando o fine-tuning faz sentido

No fine-tuning, o modelo passa por uma etapa adicional de treinamento com dados específicos. O objetivo é fazer com que ele se adapte melhor a determinados padrões, formatos ou tarefas.

Imagine uma empresa que precisa classificar milhares de documentos segundo critérios muito específicos. Se instruções e exemplos no prompt não forem suficientes para manter um padrão consistente, o fine-tuning pode ser considerado.

A técnica também pode ser útil quando a organização precisa reproduzir um comportamento de maneira recorrente, em grande escala, e já possui uma base de exemplos de qualidade.

O processo, entretanto, envolve mais etapas. É necessário preparar os dados, definir exemplos adequados, treinar o modelo e avaliar se o resultado realmente melhorou.

Pesquisas sobre o tema destacam que o custo do fine-tuning depende de fatores como modelo utilizado, quantidade de dados, infraestrutura e tempo de treinamento.

Fine-tuning não é sinônimo de conhecimento atualizado

Há uma diferença importante entre ensinar um comportamento e fornecer informações novas.

Se o problema é fazer a IA responder usando dados atualizados de uma empresa, por exemplo, treinar novamente o modelo pode não ser a solução mais eficiente. Uma arquitetura com recuperação de informações, como RAG, pode permitir que o sistema consulte uma base externa antes de responder.

Da mesma forma, se o problema é apenas obter respostas mais organizadas, vale testar primeiro instruções melhores.

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Como decidir entre as duas estratégias

Uma forma prática de escolher é começar pelo problema, e não pela tecnologia.

Se a dificuldade estiver na qualidade das instruções, comece pelo prompt engineering. Se o modelo já entende a tarefa, mas apresenta dificuldade para manter um comportamento específico de forma consistente, o fine-tuning pode entrar na avaliação.

Um estudo publicado em 2024 no Journal of Biomedical Informatics comparou quatro estratégias, incluindo fine-tuning tradicional, hard prompting e soft prompting, em tarefas de extração de informações clínicas.

Os pesquisadores observaram que o desempenho variava conforme a estratégia e o modelo utilizado. Em alguns testes, o soft prompting superou o fine-tuning tradicional.

Antes de investir em treinamento, vale responder a quatro perguntas:

1. O modelo atual já consegue executar a tarefa com exemplos e instruções?
2. Existe uma quantidade suficiente de dados confiáveis para treinamento?
3. O ganho esperado justifica o custo de desenvolvimento e manutenção?
4. O problema exige um comportamento específico ou apenas informações atualizadas?

Essa análise também ajuda a evitar um erro comum: tentar resolver com treinamento um problema que está, na verdade, relacionado ao fluxo de trabalho ou à qualidade dos dados.

Uma pesquisa da venture capital Andreessen Horowitz com empresas aponta que organizações têm recorrido ao prompt engineering e a contextos mais longos em situações nas quais o fine-tuning apresentava custo e esforço maiores. Ao mesmo tempo, casos altamente específicos continuam sendo candidatos ao treinamento personalizado.

O caminho mais econômico pode ser testar antes

Para a maioria dos profissionais, a decisão não precisa começar com um projeto de treinamento.

Um caminho mais simples é criar um pequeno teste com o modelo disponível, elaborar prompts estruturados, incluir exemplos e medir os resultados. Se a performance continuar insuficiente, outras estratégias podem ser avaliadas.

Isso também permite comparar o custo de cada alternativa. O fine-tuning pode envolver treinamento e infraestrutura, enquanto o prompt engineering tende a exigir principalmente tempo de experimentação e avaliação.

A própria adoção corporativa de IA ainda está em fase de expansão. Pesquisa da McKinsey publicada em 2025 mostrou que, embora 88% dos entrevistados afirmassem usar IA regularmente em pelo menos uma função, a maioria das organizações ainda estava em experimentação ou projetos-piloto.

Para o profissional, a principal lição é evitar a personalização pela personalização. O melhor método é aquele que resolve o problema com o menor nível de complexidade necessário.

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