🧠 Mudanca de mindset: de usuario a governante
A maior mudanca no GIPM nao e tecnica - e mental. Voce deixa de ser alguem que "usa IA" para se tornar alguem que "governa como IA opera".
😕 Mentalidade de Usuario
- • "Como faco a IA fazer isso?"
- • "O prompt nao funcionou, vou tentar outro"
- • "A IA errou, que pena"
- • "Vamos ver o que ela responde"
🎯 Mentalidade de Governante
- • "Como configuro o sistema para garantir isso?"
- • "Preciso ajustar a persona ou o contexto"
- • "A validacao falhou, o sistema bloqueou"
- • "Sei exatamente o que esperar do output"
💡 A Transformacao
Usuario reage ao que a IA faz. Governante define o que a IA pode fazer. Essa inversao e fundamental para projetos serios com IA.
🎯 Pensar em politicas, nao em prompts
O "prompt engineering" tradicional e tatico - resolve um problema de cada vez. Politicas sao estrategicas - resolvem classes inteiras de problemas.
📊 Prompt vs Politica
| Aspecto | Prompt | Politica |
|---|---|---|
| Escopo | Uma interacao | Todas interacoes similares |
| Duracao | Efemero | Persistente |
| Consistencia | Varia com o usuario | Igual para todos |
| Auditoria | Dificil rastrear | Documentada e versionada |
| Exemplo | "Seja formal na resposta" | Persona "Corporate Analyst" injetada automaticamente |
🔧 Tipos de Politicas
-
•
Personas
Como a IA deve "pensar" e se expressar
-
•
Guardrails
O que a IA nao pode fazer ou dizer
-
•
Limites de custo
Quanto pode gastar por execucao/usuario
-
•
Formatos de output
Estrutura esperada das respostas
✓ Beneficios das Politicas
- • Consistencia em toda a aplicacao
- • Nao depende de cada usuario lembrar
- • Facil de auditar e ajustar
- • Versionar e reverter mudancas
- • Testar antes de aplicar
- • Documentar intencoes
📊 IA como servico, nao como decisor
A IA e um servico que voce contrata para tarefas especificas. Ela nao e um colega que toma decisoes, e uma ferramenta que executa trabalho cognitivo sob demanda.
🔄 Analogia: IA como Servico de Traducao
📥 Voce envia
Texto + idioma de destino + contexto
⚙️ Servico faz
Traduz conforme especificado
📤 Voce recebe
Traducao + metadados + custo
Servico de traducao nao decide se voce deveria traduzir, para qual idioma, ou se o texto e apropriado. Ele executa o que foi pedido.
✗ IA como Decisor
- • "IA, decida o que fazer com esse cliente"
- • "IA, escolha a melhor estrategia"
- • "IA, priorize as tarefas do dia"
- • "IA, aprove ou rejeite esse pedido"
✓ IA como Servico
- • "Analise este perfil de cliente e estruture em JSON"
- • "Liste pros/contras de cada estrategia"
- • "Classifique estas tarefas por urgencia"
- • "Extraia criterios de aprovacao deste pedido"
🔍 Rastreabilidade como valor
Rastrear tudo nao e overhead - e valor de negocio. Cada registro de execucao e uma fonte de aprendizado, auditoria e otimizacao.
💎 Valor Extraido do Rastreamento
Auditoria
"Por que o sistema disse isso para aquele usuario em 15/01?"
Debug
"Qual contexto foi passado que gerou essa resposta errada?"
Otimizacao
"Quais prompts gastam mais tokens sem melhorar resultado?"
Metricas
"Qual persona tem melhor taxa de sucesso em suporte?"
📋 O que rastrear por padrao
💰 Custo como metrica de qualidade
Custo de IA nao e apenas "quanto gastei" - e uma metrica de eficiencia e qualidade. Alto custo pode indicar prompts ineficientes, contexto excessivo ou uso indevido.
📊 Metricas de Custo
⚠️ Sinais de Alerta
- • Custo subiu sem novos features
- • Uma feature custa 10x mais que outras
- • Usuario especifico gasta muito mais
- • Tokens de input >> tokens de output
✓ Indicadores Saudaveis
- • Custo por resultado se mantem estavel
- • ROI claro por feature
- • Distribuicao uniforme entre usuarios
- • Tendencia de otimizacao ao longo do tempo
💡 Custo como Quality Gate
Configure alertas: se uma execucao custar mais que $X, investigue. Pode ser prompt ineficiente, contexto desnecessario, ou uso indevido.
🏢 Visao institucional vs experimental
Ha dois modos de trabalhar com IA: experimental (rapido, informal, aprendizado) e institucional (governado, auditavel, escalavel). GIPM e para o segundo.
📊 Comparativo de Visoes
| Aspecto | Experimental | Institucional |
|---|---|---|
| Objetivo | Aprender, testar ideias | Entregar valor consistente |
| Tolerancia a erro | Alta - faz parte | Baixa - impacta usuarios |
| Documentacao | Opcional | Obrigatoria |
| Auditoria | Nao existe | Tudo registrado |
| Escala | 1 usuario, ad hoc | N usuarios, consistente |
| Custos | "Vale a pena testar" | Medido e otimizado |
🧪 Quando usar Experimental
- • Prototipos rapidos
- • Validacao de ideias
- • Aprendizado pessoal
- • POCs iniciais
- • Exploracao de capacidades
🏛️ Quando usar Institucional
- • Produtos em producao
- • Servicos para clientes
- • Sistemas de compliance
- • Projetos com stakeholders
- • Qualquer coisa que escale
💡 Transicao Natural
Comece experimental para validar. Quando decidir que vale a pena, migre para institucional aplicando GIPM. Nao tente fazer GIPM em experimentos - e overhead desnecessario.
📝 Resumo do Modulo
Proximo modulo:
1.6 - GIPM vs Abordagens Tradicionais - Compare GIPM com prompt engineering, agentes autonomos e outras abordagens.