Quebrando o Ciclo: Como as Organizações Podem Contornar o Doomprompting e Entregar o Sucesso

Desde seu conceito teórico na década de 1950, a inteligência artificial (IA) abriu caminho para que as empresas experimentassem oportunidades e produtividade aprimoradas por meio de várias técnicas, especialmente sistemas de aprendizado de máquina. Essas ferramentas/tecnologias melhoraram a previsão e a tomada de decisões, lançando as bases para futuros avanços técnicos. Nos tempos recentes, a IA Gerativa prometeu revolucionar tudo o que sabemos sobre trabalho e democratizar a experiência de IA. Os usuários agora interagem com modelos de IA, como o ChatGPT, por meio de “prompting”, onde se interage de volta e forth com um modelo de IA. No entanto, esses benefícios também vêm com um novo desafio: o Doomprompting. Isso é equivalente ao “doom scrolling” em conteúdo online, sem um objetivo definido, prendendo os usuários em buracos de coelho. Com a IA, no entanto, o buraco de coelho fala de volta. Essa ação de refinamento contínuo de prompt de IA para ambos os modelos gerativos e agênticos, impulsionada pela ambição de adquirir a saída perfeita (e às vezes por prompting sem um objetivo específico em mente), leva a custos aumentados e retornos decrescentes. Isso cria um grande obstáculo para o sucesso e derrota o propósito de usar a tecnologia de IA em si.

À medida que as empresas aumentam seus orçamentos relacionados à IA, os tomadores de decisões precisam entender o caminho para retornos reais sobre seus investimentos e qual é o valor que está sendo gerado. Um relatório de 2025 da IEEE, Os Custos Ocultos da IA: Como Ineficiências Pequenas se Acumulam, demonstra como ajustes menores podem se acumular em encargos econômicos significativos. Para evitar se tornar parte dessa luta custosa, as organizações devem aprimorar o treinamento de seus funcionários usando LLMs para alcançar o potencial total de seus investimentos em IA.

A IA Gerativa traz a promessa de otimização e eficiência. No entanto, quando as equipes ficam presas no ciclo de refinamento interminável (ou vagueando sem radar), a ineficiência mina essa base.

Limpar o “Workslop”

Uma das razões pelas quais as equipes continuamente refinam as saídas para gerar uma resposta perfeita é o workslop. Primeiramente descrito na Harvard Business Review, o workslop abrange ‘conteúdo de trabalho gerado por IA que se disfarça de bom trabalho, mas falta substância para avançar significativamente em uma tarefa dada.’

Esse ‘slop’ produzido por IA é o primeiro domino em uma longa linha que cria o ciclo de doomprompting. Embora modificar o conteúdo subpar por meio de iterações ou edições seja importante, é necessário entender quando parar, antes que isso se torne uma inclinação de retornos decrescentes. As organizações devem abordar seu investimento de tempo em treinamento de IA com um equilíbrio delicado. Por um lado, as equipes devem ser conscientes da qualidade necessária; por outro lado, devem saber quando é demais. O treinamento de funcionários no uso mais inteligente de modelos de IA por meio de prompting ótimo e metas claras também seria útil.

Usando IA Agêntica para Evitar o Doomprompting

Nos últimos anos, as empresas aumentaram significativamente seu interesse e investimento em IA agêntica, reconhecida por sua capacidade de melhorar a eficácia operacional. A IA agêntica pode tomar tarefas complexas, orquestrar com vários agentes (incluindo RAG e agentes de ação) para decidir o curso de ação e executar as tarefas para completar a tarefa geral de forma autônoma.

Essas qualidades podem ajudar a IA a mitigar o doomprompting ou contorná-lo completamente. Isso pode tirar a necessidade de instruir interfaces de GenIA por meio de vários prompts para completar a tarefa. Um exemplo disso pode ser encontrado em operações de TI alimentadas por IA, ou AIOps, que estão modernizando o TI ao integrar a IA em tarefas diárias. Tradicionalmente, as equipes gastam seu tempo ajustando manualmente os sistemas. Departamentos do século 21 são aqueles que usam a IA para lidar autonomamente com funções críticas como solução de problemas, resposta a incidentes e alocação de recursos.

Outro exemplo adequado é como os sistemas de IA agêntica podem lidar com um incidente complexo de forma autônoma. Esses agentes, juntamente com ITOps, são capazes de entender o contexto do problema, orquestrar com agentes de raciocínio para decidir o curso de ação, usar agentes de ação para fazer os ajustes finais nos sistemas de TI e, finalmente, empregar agentes de aprendizado para compreender a resolução e aplicá-la de forma mais eficaz em incidentes futuros.

A automação inteligente da IA agêntica ajuda na redução da interação humana e executa tarefas de forma autônoma. Para atender às demandas de negócios em evolução, tarefas e operações repetitivas devem ser transferidas para a IA autônoma. Essa delegação elimina o ciclo de re-prompting e refinamento repetitivo que frequentemente alimenta o doomprompting. Operações autônomas permitem que os modelos de IA otimizem continuamente e respondam a variáveis em mudança sem entrada manual, levando a resultados mais rápidos com intervenção humana mínima.

Embora profissionais treinados ainda desempenhem um papel instrumental no dia a dia das operações por meio da abordagem human-in-the-loop, seu tempo será melhor utilizado na verificação de resultados.

O Papel da Governança na Prevenção do Doomprompting

Em uma pesquisa recente da McKinsey, O Estado da IA, 88% dos respondentes relataram usar a IA em pelo menos uma função de negócios. Isso foi um salto de 10% em relação a 2024 e um aumento impressionante de 33% desde 2023. Para a IA Agêntica, esse salto foi ainda mais profundo. De apenas 33% em 2023 para quase 80% em 2025.

Essa adoção generalizada está impulsionando as empresas a encontrar novas soluções para o doomprompting. Uma dessas ferramentas é a estrutura de governança robusta. Essas devem ser cuidadosamente elaboradas para garantir que os projetos de IA permaneçam alinhados com os objetivos de negócios e não sucumbam à dança interminável de otimização. Quando as equipes desenvolvem essas estruturas, elas devem considerar:

• Estabelecimento de diretrizes: Os fluxos de dados para e de modelos de IA estão se tornando cada vez mais complexos. Para simplificar isso, as diretrizes de IA devem criar um quadro para que as equipes lidem com dados, tomem decisões e gerenciem as saídas de IA de forma responsável.
• Treinamento dos usuários: Um treinamento adequado no uso de prompts pode ajudar na produtividade ótima
• Uso de modelos especializados: Modelos de IA específicos de indústria e propósito são prováveis de fornecer saídas contextuais e significativas mais rapidamente
• Treinamento dos modelos de IA: Treinar os modelos de IA com dados específicos de indústria/tarefa/organização (sempre que possível) pode levar a menos workslop e saídas mais adequadas mais rapidamente.
• Desenvolvimento de regras: Elaborar e implementar um conjunto claro de regras é essencial para orientar o desenvolvimento e a implantação de IA. Quando as equipes estabelecem limites operacionais, elas garantem que os sistemas adotados estejam alinhados com os objetivos organizacionais, padrões éticos e requisitos regulatórios.

Embora a taxa de adoção de soluções de IA esteja aumentando, a governança não está. De acordo com o Relatório da Indústria PEX de 2025 , menos da metade tem uma política de governança de IA em vigor. Enquanto isso, apenas 25% estavam no processo de implementação de uma, e quase um terço não tinham nenhuma política de governança de IA em vigor. Essas estruturas podem ser o fator definidor para ajudar as empresas a estabelecer limites claros sobre o que constitui desempenho aceitável.

Escapando do Loop de Doomprompting

Para contornar a queda no ciclo de doomprompting, as empresas devem abraçar estratégias de IA que priorizam resultados sobre perfeição. O uso de treinamento de prompts, modelos de IA específicos de propósito e modelos treinados com dados contextuais de empresa pode reduzir a necessidade de re-prompting extensivo. As empresas que aproveitam a IA agêntica, operações de TI autônomas e estruturas de governança robustas podem realocar recursos críticos para alcançar seus objetivos de negócios sem se perder em ciclos intermináveis de otimização. O sucesso virá quando as equipes mudarem sua mentalidade de refinamento constante para uma de execução focada e resultados mensuráveis. As empresas que conseguirem isso poderão aproveitar ao máximo o potencial da IA e alcançar seus objetivos de negócios de forma eficaz.