FAQ: Criação e Utilização de Projetos de IA para Análise de Convenções Coletivas de Trabalho (CCT)

Introdução

A análise de Convenções Coletivas de Trabalho (CCTs) é uma tarefa comum em áreas como direito trabalhista e recursos humanos. Com o avanço da Inteligência Artificial (IA), especialmente modelos de linguagem como GPT, é possível automatizar e otimizar esse processo. Este FAQ aborda como criar e utilizar projetos de IA para análise de CCTs, explorando técnicas de engenharia de prompt, a criação de projetos e o uso de ferramentas como GPTs customizados. O objetivo é fornecer respostas claras e acessíveis para profissionais que desejam integrar IA em suas rotinas de trabalho.

1. O que é engenharia de prompt e por que ela é importante?

A engenharia de prompt é a prática de criar instruções (prompts) que guiam modelos de linguagem, como GPT, a fornecer respostas precisas e úteis. Técnicas como cadeia de pensamento, zero-shot, one-shot e few-shot são essenciais para interagir eficazmente com esses modelos.

A escolha da técnica de prompt depende da complexidade da tarefa. Por exemplo, para análises simples, um prompt direto pode ser suficiente. Já para tarefas mais complexas, como a análise de CCTs, técnicas como a cadeia de pensamento (COT) podem ser mais eficazes, pois dividem o problema em etapas menores.

A engenharia de prompt é a base para obter o máximo dos modelos de linguagem. Sem uma instrução bem estruturada, o modelo pode gerar respostas vagas ou imprecisas. Portanto, dominar essa prática é crucial para quem deseja utilizar IA em análises trabalhistas.

2. Quando devo usar projetos em vez de prompts simples?

Prompts simples são eficazes para tarefas pontuais, mas podem ser insuficientes para trabalhos complexos e repetitivos, como a análise de múltiplas CCTs. Nesses casos, projetos oferecem uma solução intermediária, permitindo organizar e reutilizar prompts e bases de conhecimento.

Projetos são ideais para tarefas que envolvem múltiplas etapas e repetições. Eles permitem manter um banco de dados de conhecimento acessível, o que é especialmente útil ao lidar com grandes volumes de informações, como arquivos de CCTs.

Além disso, projetos facilitam a automação de tarefas complexas. Por exemplo, você pode criar um projeto específico para análise de CCTs, adicionar arquivos relevantes à base de conhecimento e usar prompts específicos para extrair informações importantes de forma consistente.

3. Como criar um projeto para análise de CCTs?

Criar um projeto para análise de CCTs envolve algumas etapas básicas. Primeiro, você precisa adicionar os arquivos relevantes à base de conhecimento do projeto. Isso pode incluir documentos de CCTs, tabelas de referência ou qualquer material necessário para a análise.

Em seguida, é importante definir os prompts que serão usados para extrair informações dos arquivos. Esses prompts podem variar em complexidade, desde instruções simples até técnicas avançadas como cadeia de pensamento (COT).

Por fim, o projeto deve ser organizado de forma a permitir a reutilização de instruções e a manutenção de um banco de dados estruturado. Isso facilita a consulta futura e a análise de novas CCTs de forma eficiente.

4. Como construir instruções (prompts) dentro de um projeto?

As instruções em um projeto são essencialmente prompts que guiam o modelo de linguagem. Para criar um prompt eficaz, comece sempre com um novo chat para garantir que o contexto esteja claro. Preencha a janela de contexto com o assunto principal, como “análise de CCTs”.

A complexidade do prompt deve ser adaptada à tarefa. Para análises simples, um prompt direto pode ser suficiente. Já para tarefas mais complexas, como cálculos de folha de pagamento, técnicas como cadeia de pensamento (COT) podem ser mais eficazes.

Uma boa prática é pedir ao modelo para pensar como um especialista, como um analista de RH, para obter insights mais relevantes. Isso ajuda a garantir que as respostas sejam alinhadas com as necessidades do projeto.

5. Quais técnicas posso usar para criar prompts eficazes?

Existem várias técnicas para criar prompts eficazes. Uma delas é a cadeia de pensamento (COT), que divide o problema em etapas menores, guiando o modelo passo a passo. Outra técnica é pedir ao modelo para pensar como um especialista, como um analista de RH, para obter insights mais relevantes.

O próprio chat pode ajudar a criar a instrução. Por exemplo, você pode pedir ao modelo para gerar um prompt específico para análise de CCTs, simulando ser um especialista em folha de pagamento. Isso facilita a criação de instruções mais precisas e adaptadas à tarefa.

Além disso, GPTs customizados, como prompt builders, podem simplificar o processo de criação de prompts. Essas ferramentas já incluem técnicas avançadas de engenharia de prompt, como cadeia de pensamento, tornando o processo mais eficiente.

6. O que são GPTs customizados e como eles podem ajudar?

GPTs customizados são versões adaptadas de modelos de linguagem que podem ser configuradas para tarefas específicas. Um exemplo é o prompt builder, que facilita a criação de prompts utilizando técnicas avançadas, como cadeia de pensamento.

Essas ferramentas são especialmente úteis para quem precisa criar prompts de forma rápida e eficiente. Elas já incluem técnicas encapsuladas, o que elimina a necessidade de dominar todos os detalhes da engenharia de prompt.

Por exemplo, ao usar um prompt builder, você pode criar instruções para análise de CCTs de forma mais estruturada, garantindo que o modelo forneça respostas precisas e alinhadas com as necessidades do projeto.

7. Quais são os benefícios de usar projetos em vez de prompts simples?

Projetos são mais poderosos que prompts simples porque permitem reutilizar instruções e bases de conhecimento. Isso é especialmente útil em tarefas repetitivas, como a análise de múltiplas CCTs, onde a consistência e a organização são essenciais.

Além disso, projetos mantêm a base de conhecimento organizada, o que facilita a consulta e a atualização de informações. Eles também oferecem a capacidade de usar canvas e quadros para visualizar e dar continuidade ao processo, tornando o fluxo de trabalho mais eficiente.

Por fim, projetos permitem renomear ou remover informações, o que é útil para manter a base de conhecimento atualizada e relevante. Isso garante que as análises sejam sempre baseadas nos dados mais recentes e precisos.

Conclusão

A criação de projetos de IA para análise de Convenções Coletivas de Trabalho (CCTs) envolve a utilização de técnicas de engenharia de prompt, a organização de bases de conhecimento e a exploração de ferramentas como GPTs customizados. Projetos oferecem uma abordagem mais estruturada e reutilizável em comparação com prompts simples, permitindo maior eficiência e precisão na gestão de informações trabalhistas.

A contínua evolução das ferramentas de IA promete tornar esses processos ainda mais acessíveis e eficazes, ajudando profissionais de RH e áreas afins a tomar decisões mais informadas e estratégicas.

Fonte: Dados fornecidos no briefing. “Criação e utilização de projetos de IA para análise de convenções coletivas de trabalho (CCT)”. Disponível em: [link]. Acesso em: hoje.