Agora, na Parte 2, vamos aprofundar o vocabulário com +10 termos que você precisa saber para acompanhar discussões, documentações e projetos envolvendo inteligência artificial generativa.

Esses conceitos vão aparecer frequentemente no dia a dia de quem desenvolve ou utiliza ferramentas de IA, seja criando modelos, ajustando parâmetros ou integrando sistemas. Com isso, você estará mais preparado para interagir com profissionais da área e aproveitar ao máximo as capacidades dessa tecnologia emergente.

1. Contexto

Conjunto de informações que uma IA usa para interpretar solicitações. Um bom contexto aumenta a assertividade das respostas.

2. Memória

Capacidade do sistema de armazenar informações e relembrar elas em interações futuras, permitindo continuidade e personalização.

3. Output

O resultado gerado pela IA após processar um comando ou prompt.

4. API

Já falamos dela no Glossário com Termos para Programadores, mas aqui, ela é uma interface que conecta sistemas e aplicativos à IA, possibilitando integrações e automações.

5. Automação

Execução automática de tarefas repetitivas, potencializada com IA para ganhar eficiência.

6. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Técnica que combina busca de dados externos com geração de conteúdo, garantindo respostas mais precisas.

7. Multimodal

Modelos capazes de compreender e gerar diferentes formatos: texto, imagem, áudio e vídeo.

8. System Prompt

Instruções iniciais que definem o comportamento da IA, normalmente invisíveis aos usuários.

9. Temperatura

Parâmetro que controla o grau de criatividade nas respostas da IA: valores altos produzem resultados mais variados.

10. Viés (Bias)

Tendências ou preconceitos herdados dos dados de treinamento, influenciando a saída gerada.

Ao dominar esses termos, você amplia sua capacidade de conversar com desenvolvedores, arquitetar soluções e identificar limitações éticas e técnicas da IA.

Comente aqui qual desses termos você mais utiliza. E se ainda não leu a Parte 1, aproveite para conferir e completar seu conhecimento!

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Quando você pede “faz um código”, o retorno é um produto final pronto, mas limitado ao que foi solicitado. Por outro lado, quando você pede “revisa meu código”, a IA age como um code reviewer experiente, apontando melhorias que vão muito além da sintaxe ou da função imediata. Isso é aprendizado direto, quase como ter um mentor técnico sempre disponível.

O que uma IA costuma detectar na revisão de código:

• Nomes ruins de variáveis e funções, que confundem quem lê.
• Funções gigantes sem modularização, dificultando manutenção.
• Repetição de lógica, que poderia virar uma função reutilizável.
• Falta de tratamento de erros, aumentando riscos em produção.
• Ausência de testes, deixando o sistema sem proteção contra regressões.
• Código difícil de manter, com dependências desnecessárias ou estrutura complexa.

Como criar prompts de revisão realmente eficazes

Um bom exemplo de prompt para avaliação seria:

“Vou te mandar um trecho de código. Quero que você revise como um code reviewer sênior. Aponte melhorias de legibilidade, organização, performance e segurança. Depois sugira uma versão refatorada mantendo o comportamento original. Crie testes unitários e explique só o essencial.”

Essa estrutura transmite objetivo claro e escopo definido, evitando respostas superficiais. Já falamos disso em outro artigo, dando dicas sobre prompts para devs.

Estratégia para mudanças

Ao receber sugestões da IA, organize as melhorias por prioridade:

1. Crítico – bugs ou vulnerabilidades que precisam da correção imediata.
2. Médio – ajustes que melhoram manutenção e facilitam evolução futura.
3. Opcional – refinamentos de estilo ou estética que não impactam funcionalidade.

Dicas extras para aproveitar ao máximo

• Envie trechos menores de código para revisão; isso aumenta a precisão do feedback.
• Peça exemplos de boas práticas e compare com seu projeto para entender diferenças.
• Solicite comentários explicando por que determinada mudança é necessária.
• Use linguagem de revisão profissional: termos como legibilidade, acoplamento, coesão ajudam a IA a entender melhor.
• Combine revisão de IA com análise estática de ferramentas como SonarQube ou ESLint.
• Mais importante: se seu código contém dados sensíveis ou sigilosos, não coloque! Revise antes, tire todos esses dados para aí sim colocar para revisar.

Conclusão

IA não é só um gerador de código. Ela é um excelente parceiro de revisão. Usando dessa forma, você não apenas entrega algo funcional, mas também aprende padrões, boas práticas e estratégias que vão refletir em todo seu trabalho daqui pra frente.

Aproveite para ir no Discord da Orange e compartilhe seus prompts de revisão de IA e exemplos de melhorias que ela trouxe. Trocar experiências sobre esse uso é a chave para evoluir rápido e gerar código cada vez mais sólido.

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Então aqui vai 3 prompts para devs que funcionam, seguindo um template simples que vai elevar o nível das suas interações com IA.

O que um bom prompt precisa ter

Um prompt bem construído não é apenas um pedido solto. Ele deve conter:

1. Contexto – O que você está fazendo agora no projeto.
2. Objetivo – O que você quer alcançar com a resposta.
3. Stack – Linguagem, framework ou tecnologia usada.
4. Regras – Considerações sobre performance, segurança ou padrões de código.
5. Entrada/Saída – Exemplos claros quando possível.
6. Extras (opcional) – Testes automatizados, explicações curtas, documentação.

Com isso, você deixa a IA “na mesma página” que você, evitando interpretações vagas.

Exemplo 1 — Criando uma rota segura

“Estou desenvolvendo uma API REST em Node.js usando Express. Preciso criar uma rota POST /users que valide os dados recebidos usando Joi, retorne erros padronizados e siga boas práticas de segurança. Inclua testes unitários com Jest.”

✅ Por que funciona: Dá contexto (API REST), especifica stack (Node.js, Express, Joi, Jest), impõe padrões (boas práticas, erros padronizados) e define objetivo claro (rota funcional com testes).

Exemplo 2 — Melhorando performance de frontend

“Tenho um componente React pesado que lista 500 itens. Quero que você otimize o código usando memoização e lazy loading de imagens. Mostre antes/depois e explique brevemente as melhorias de performance.”

✅ Por que funciona: Traz contexto (componente React), objetivo (otimizar), stack (React), regras (memoização, lazy loading) e pede um comparativo com explicação para aprendizado.

Exemplo 3 — Refatorando com padrão de design

“Estou trabalhando com Python e preciso refatorar um código que processa dados CSV para usar o padrão Strategy. O código deve ser flexível para futuros formatos de dados, incluir docstrings e testes unitários com pytest.”

✅ Por que funciona: Define linguagem (Python), objetivo (refatorar aplicando pattern), regras (flexibilidade, docstrings) e extras (testes com pytest), garantindo que a IA entregue algo estruturado e pronto para uso.

Conclusão e CTA

Quanto mais você treina a clareza no seu prompt, mais útil e precisa será a resposta da IA. Troque o “faz aí pra mim” pelo “faça isso, com essas regras e este contexto”. Quando você começar a usar esse modelo, vai perceber que suas respostas serão bem mais detalhadas e sem tantas alucinações da IA.

📌 Desafio para a comunidade: Pegue um dos seus últimos prompts que gerou resposta fraca e reescreva usando esse template. Depois, poste lá no Discord da Orange e compartilhe o antes e depois. Vamos ver juntos a diferença!

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Carla Mendanha, Lead Product Designer na FCamara, e Joel Backschat, Technical Fellow e Sócio na FCamara e Founder da Orange Juice, compartilharam vários conhecimentos necessários para quem quer usar a IA como uma porta para novas oportunidades. Aqui neste artigo separamos alguns desses ensinamentos para você.

Principais momentos e aprendizados

1. Engenharia de prompt na prática

Carla compartilhou técnicas essenciais para criar prompts claros, objetivos e contextualizados. Por exemplo, os modelos como CARE e PROMPT, que ajudam a estruturar instruções para obter respostas mais assertivas de modelos de linguagem.

Entre as dicas:

• Tratar a IA como um “estagiário” que precisa de contexto e revisão constante.
• Evitar ambiguidade e excesso de informação irrelevante.
• Utilizar exemplos e bases de conhecimento (RAG) para enriquecer respostas.

2. O papel da IA no desenvolvimento de software

Joel trouxe a perspectiva do desenvolvedor. Ele ressaltou que a IA pode gerar até 90% do código necessário. Contudo, sempre é preciso revisar, aplicar padrões de arquitetura e garantir segurança.

Sua mensagem foi direta:

“Você não vai perder seu emprego para a IA, mas pode perder para quem sabe usá-la bem”.

Portanto, dominar essas ferramentas é essencial para se manter competitivo.

3. Agentes vs. Assistentes

O workshop também esclareceu a diferença entre agentes e assistentes. Você sabia disso?

• Assistente: mais reativo, executa tarefas específicas com base no que foi configurado no prompt.
• Agente: mais autônomo, podendo integrar sistemas, executar múltiplas funções e orquestrar tarefas complexas.

Por outro lado, os agentes exigem mais configuração e conhecimento técnico para serem plenamente aproveitados, mas oferecem possibilidades mais avançadas.

4. Demonstração prática

Houve uma demonstração de criação de assistentes personalizados no AI Symphony, plataforma interna da FCamara que integra GPT, Gemini, Claude e outros modelos. Além disso, foram mostradas configurações semelhantes no ChatGPT e no Gemini.

É possível definir persona, contexto, regras e exemplos para tarefas como documentação técnica e fluxos de atendimento. Logo, uma boa configuração inicial poupa tempo e reduz erros.

5. Desafio interativo

Para colocar o aprendizado em prática, os participantes foram convidados a criar um agente capaz de migrar código de Python para Node, avaliando riscos e priorizando etapas da migração. Dessa forma, foi possível aplicar imediatamente os conceitos discutidos.

Aqui trazemos agora os três destaques que ganharam acesso por um mês ao AI Symphony:

• Jadson de Sousa Mattos
• Luisa Frugoli Valente Lopes
• Maria Eduarda da Costa Barros Gonçalves

Parabéns a todos que participaram do desafio! E para quem não participou, mas mesmo assim quer fazer seu agente, manda lá no Discord da Orange para podermos discutir sobre ele!

Se você não pode participar do Workshop VitaminAI, você pode assistir a gravação que está dentro da Trilha de IA na Plataforma Orange!

Por que participar da Orange Juice?

O Workshop VitaminAI mostrou que a comunidade Orange Juice é um espaço para aprender, experimentar e crescer na tecnologia. Além disso, oferece acesso a profissionais experientes e ferramentas práticas.

Seja para aprofundar conhecimentos em IA ou ampliar sua rede de contatos, participar da comunidade é um passo estratégico para qualquer pessoa da área tech. Portanto, se você deseja se manter atualizado e conectado, vale a pena se envolver.

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A evolução da programação até a IA Generativa

A jornada do desenvolvimento de software passou por diversas fases: desde a linguagem de máquina, passando pela programação procedural, orientação a objetos, até chegarmos ao momento revolucionário da IA generativa . Esta evolução não representa apenas novas ferramentas, mas uma mudança fundamental na forma como criamos software.

Como destaca a professora na FIAP, Evelyn Cid, em um meetup que fez na Orange Juice: “Até recentemente, tínhamos ferramentas que facilitavam o desenvolvimento. Agora, temos tecnologias que criam código a partir de simples perguntas em linguagem natural.”

Principais vantagens da IA no desenvolvimento de software

1. Aumento da Produtividade

A IA generativa permite que desenvolvedores criem códigos mais rapidamente. Em vez de escrever linhas de código do zero, é possível solicitar à ferramenta que produza blocos de código funcionais, acelerando significativamente o processo de desenvolvimento.

2. Automação de Tarefas Repetitivas

Tarefas que antes consumiam horas de trabalho podem ser automatizadas, permitindo que os desenvolvedores foquem em aspectos mais criativos e estratégicos dos projetos.

3. Documentação Aprimorada

Além de gerar código, ferramentas de IA podem criar documentação detalhada, explicando o funcionamento de cada parte do código de forma clara e compreensível. Uma tarefa que é cansativa no processo de desenvolvimento, mas necessária nos projetos.

4. Acessibilidade para Iniciantes

Para quem está começando na área, as ferramentas de IA servem como excelentes recursos de aprendizado, ajudando a entender conceitos e práticas de programação através de exemplos práticos.

Ferramentas de IA que estão transformando o mercado

GitHub Copilot

O GitHub Copilot destaca-se como uma das ferramentas mais utilizadas no mercado atualmente. Embora seja uma solução comercial, oferece diversos pacotes que se adaptam às necessidades de diferentes projetos e empresas. Grandes organizações como BMW, Uber, Microsoft e Spotify já incorporaram esta ferramenta em seus fluxos de desenvolvimento.

ChatGPT

O ChatGPT foi o primeiro contato de muitos com a IA generativa. Lançado em 2022, alcançou 100 milhões de usuários em apenas dois meses. As versões mais recentes apresentam capacidades avançadas de raciocínio, podendo auxiliar em tarefas complexas, inclusive problemas de física e lógica.

Visual Studio Code AI Extension

Para usuários do VS Code, existe uma extensão de IA que permite escrever código através de linguagem natural. É especialmente útil para iniciantes e oferece um período de teste gratuito de 15 dias. Uma de suas funcionalidades mais impressionantes é a capacidade de gerar código CSS a partir de imagens de sites.

Gemini (Google)

A IA Gemini da Google é uma ferramenta poderosa que já está sendo adotada por grandes empresas, incluindo instituições financeiras. Até mesmo universidades como a FIAP estão criando parcerias com a Google para incorporar o Gemini em competições de programação.

Cursor

O Cursor representa uma evolução significativa no conceito de IDEs inteligentes. Construído com base no VS Code (que é de código aberto), o Cursor nasceu já integrado com IA – “a IA está no sangue dela”, como destacam os especialistas. Sua característica mais impressionante é a capacidade de transformar descrições em linguagem natural diretamente em código funcional.

Para iniciantes que desejam entender melhor como funciona a programação, o Cursor oferece uma experiência única: você pode simplesmente descrever o que deseja e ver o código sendo gerado instantaneamente. Um exemplo prático: você pode fazer upload da imagem de um site e pedir para o Cursor gerar o código CSS correspondente em apenas alguns minutos.

Tabnine

O Tabnine se destaca principalmente por sua abordagem focada em segurança. Um dos grandes diferenciais desta ferramenta é a possibilidade de usá-la localmente, na própria máquina do desenvolvedor, sem necessidade de enviar o código para servidores externos.

Watson Code Assistant (IBM)

O Watson Code Assistant da IBM representa uma evolução interessante no mundo das IAs para desenvolvimento. Inicialmente criado pensando em sistemas mainframe, esta ferramenta tem um objetivo específico muito valorizado no mercado corporativo: facilitar a migração de códigos legados em COBOL para linguagens modernas como Java.

Como empresas estão implementando IA no desenvolvimento

Grandes empresas como BMW, Airbnb e Uber já estão utilizando ferramentas de IA em seus processos de desenvolvimento. O principal objetivo é aumentar a agilidade no desenvolvimento de software. Outro exemplo, é a FCamara, uma empresa parceira da Orange Juice, que criou a sua própria IA interna para acelerar as tarefas através de agentes personalizados para cada squad.

É importante ressaltar que estas ferramentas não substituem os desenvolvedores, mas atuam como “copilotos”, automatizando tarefas repetitivas e permitindo que os profissionais se concentrem em aspectos mais estratégicos.

O futuro do desenvolvimento com IA

A tendência é clara: a integração da IA no processo de desenvolvimento de software veio para ficar e continuará evoluindo. Como destacado pelo próprio Joel Basckchat, founder da Orange Juice, “é um movimento que não vai recuar, pelo contrário, só vai avançar.”

Para profissionais da área de desenvolvimento, manter-se atualizado sobre estas tecnologias não é mais opcional. Independentemente da área de atuação específica, a IA está se tornando uma presença constante em todos os setores. Na Plataforma Orange, você tem acesso a uma trilha de estudos gratuita sobre Inteligência Artificial.

A IA está revolucionando o desenvolvimento no mundo da tecnologia. As ferramentas de IA generativa não apenas aumentam a produtividade, mas também transformam fundamentalmente a forma como pensamos sobre programação e criação de software.

Como profissionais da tecnologia, precisamos encarar a IA não como uma ameaça, mas como uma copilota poderosa que pode nos ajudar a alcançar novos patamares de eficiência e criatividade. Como bem diz o Joel: “Você é o piloto da sua jornada, mas ela precisa estar do seu lado. As coisas ficam mais práticas com ela do lado.”

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O valor das técnicas de prompt

Nos últimos anos, a capacidade de formular prompts eficazes para interagir com modelos de linguagem como o ChatGPT tem se mostrado imprescindível. Um prompt bem estruturado não apenas economiza tempo, mas também aprimora a precisão das respostas geradas. Isso é especialmente relevante em um ambiente corporativo, onde a eficiência e a clareza na comunicação são fundamentais para se ter uma performance de sucesso.

Estruturando seus prompts

Contextualize claramente

É essencial fornecer um contexto claro a LLM. Lembre-se de que, embora o modelo possua um vasto conhecimento, ele não possui insights específicos sobre o seu negócio. Portanto, estabelecer um contexto explícito aumenta a eficácia das respostas.

Seja específico nos detalhes

Ao elaborar um prompt, seja específico sobre o que você espera como resposta. Isso reduz ambiguidades e aumenta as chances de obter a informação desejada com precisão.

Experimentação e aprendizado

Criar um bom prompt é um processo de tentativa e erro. Experimente diferentes abordagens e aprenda com as respostas obtidas para refinar seus futuros prompts.

Técnicas avançadas de prompt

Para desenvolvedores mais experientes, técnicas avançadas de prompt, como “One-shot” e “Few-shot learning”, podem oferecer interações ainda mais ricas com LLMs. Ao fornecer exemplos concretos dentro do prompt, você prepara o modelo para entender melhor o que é esperado, melhorando a qualidade das respostas.

Ao aplicar estratégias de prompt de forma estruturada e específica, você não apenas melhora a qualidade das suas interações, mas também aumenta sua eficiência como profissional de tecnologia. Assista a live que fizemos com nosso founder, Joel Backschat, compartilhando exemplos práticos para que você domine as técnicas de prompt.

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