ChatGPT Work: organização de dados e produtividade com IA

Conhecendo o ChatGPT Work - Introdução

Apresentando o curso e o chatgpt work

Boas-vindas a mais um curso na Alura. Eu sou Ricardo Bugan e serei a pessoa instrutora neste curso.

Neste curso, vamos falar sobre o ChatGPT e, em especial, sobre uma nova feature (funcionalidade) do aplicativo que instalamos em nosso computador: o ChatGPT Work. No aplicativo, temos o chat padrão — o mesmo disponível no navegador — e a versão Work, que oferece funcionalidades adicionais.

A versão Work consegue acessar pastas em nosso computador e manipular arquivos. Isso nos traz uma grande vantagem e confere muito mais poder ao nosso assistente.

Explorando objetivos e atividades do curso

Vamos explorar, ao longo do curso, essa feature, essa funcionalidade nova que a OpenAI está trazendo com o ChatGPT Work, a qual deve substituir, para quem não escreve código, o OpenAI Codex. Se você já utiliza o Codex, a experiência é muito parecida, porém mais focada em assistentes e em atividades como trabalho administrativo, trabalho de escritório e trabalho gerencial, além de apoiar tarefas que não são, necessariamente, de código.

Neste curso, vamos trabalhar com a Vértice Distribuidora como nosso projeto. Vamos abrir algumas conversas, entender como tudo funciona e explorar as skills (habilidades). Vamos criar uma skill (habilidade) para gerar uma ata de reunião e definir um template (modelo) a ser seguido passo a passo.

Vamos entender como nosso assistente pode nos ajudar a ler uma série de arquivos, identificar informações desatualizadas, cruzar dados para entender o que está faltando e o que se contradiz entre os próprios arquivos. Também veremos como organizar nossos arquivos de modo a facilitar e acelerar o carregamento e a visualização pelo assistente.

Configurando o assistente e integrando plugins

Além das boas práticas de orientação, teremos um prompt (instrução) de sistema completo associado ao agent.id. Esse prompt (instrução) de sistema, ao final, é um arquivo que utilizamos para guiar o assistente em cada nova conversa.

Vamos explorar amplamente os features (recursos) básicos do nosso ChatPT Work, incluindo a conexão com o mundo real por meio de plugins (extensões), como o do Trello.

Vamos ver tudo isso neste curso. Espero você lá!

Conhecendo o ChatGPT Work - OpenAI Chat, Codex e Work

Iniciando o curso e contextualizando o cenário

Vamos começar nosso curso sobre ChatGPT Work, novidade que a OpenAI está trazendo em um movimento para concorrer com outras plataformas, principalmente a Anthropic, com o Claude. Nesse cenário de IA, as mudanças são muito rápidas, tanto no lançamento de novos modelos quanto no de ferramentas para trabalharmos.

Neste primeiro vídeo, queremos apresentar um histórico dessas ferramentas, explicar como chegamos até aqui, como a OpenAI chegou a esta solução com a qual vamos começar a trabalhar, para quem ela serve e como foi pensada para ser utilizada.

Apresentando o chatgpt work e sua proposta

Estamos no site do ChatGPT, na seção Work. Em Recursos, encontramos o ChatGPT Work. A proposta apresentada é trazer projetos mais ambiciosos para dentro do ChatGPT. Nesta página, são destacadas algumas funcionalidades. O site já reconhece que estamos no Windows e oferece o instalador para essa plataforma. Também é possível levar o ChatGPT para a equipe, incluindo o uso no plano Enterprise.

Aproveitando para falar de precificação: para utilizar o ChatGPT Work em uma conta pessoal, é necessário ter, no mínimo, o plano Plus. No momento, há uma promoção que concede um mês gratuito desse plano para testes ao fazer login com a conta. No momento da gravação deste curso, não sabemos até quando essa promoção será mantida, mas é necessário ter uma assinatura paga para utilizar esse recurso. Registramos esse aviso desde o início.

Quais recursos o ChatGPT Work oferece? Se a proposta é trazer projetos mais ambiciosos para o ChatGPT, vale notar que, se estivermos trabalhando com o Claude ou com outras ferramentas da Anthropic, o ChatGPT Work é muito semelhante, em uso e capacidades, ao Claude Work.

Essa iniciativa busca atrair mais pessoas da área de negócios para utilizar o próprio ChatGPT Work.

Entendendo os ambientes e comparando com o codex

Temos três ambientes diferentes nos quais podemos trabalhar e interagir com a OpenAI; o ChatGPT Work é o mais recente deles. Aqui, estamos no aplicativo; é possível utilizá-lo aqui também.

No aplicativo, já existia a separação entre o ChatGPT e o Codex. O Codex — sobre o qual temos, inclusive, cursos na Alura — realizava ações semelhantes ao que conseguiremos fazer no Work, porém o viés do Codex e o propósito para o qual foi criado eram voltados à geração de código. O Codex, que era o aplicativo inicial e reunia várias features (funcionalidades) que também utilizaremos no Work, tinha forte orientação para código. Assim, conforme formulávamos perguntas aos seus modelos, ele tendia a resolver tudo por meio de projetos de código.

Na parte do ChatGPT em que havia apenas o chat (bate-papo) — que simulava a conversa no navegador, em que fazíamos perguntas e recebíamos respostas, mas sem amplo acesso a outras ferramentas — foi adicionado o botão do Work. A ideia do Work tem paralelo com o Cowork da Anthropic.

Com o Work, podemos escolher uma pasta de projeto e manter uma pasta no computador para o próprio ChatGPT acessar, ler e modificar os arquivos ali presentes, obtendo mais contexto e sustentando um projeto que executaremos no longo prazo. Essa é a grande diferença em relação ao chat do ChatGPT, que não dispõe de todos esses contextos e se limita ao contexto da conversa na sessão.

A diferença entre o Work e o Codex está no viés. O Codex foi pensado para pessoas programadoras, para quem vai escrever código, enquanto o ChatGPT Work foi pensado mais para projetos em áreas administrativas, de liderança e de negócios, em que nem sempre desejamos resolver tudo com código. Essas são as diferenças principais.

Detalhando recursos e objetivos do work

Quanto aos recursos, o Work permite conectar ferramentas e trabalhar com objetivos: definimos objetivos e recebemos entregas prontas usando o contexto da pasta do projeto. Nós vamos realizar esse processo durante este curso. Como é apresentado no material de divulgação, a proposta é “transformar ideias em ação”: criar entregas prontas para compartilhar, manter o trabalho interativo e atualizado, conectar ferramentas e fluxos de trabalho e manter os projetos avançando no próprio ritmo.

Esse paralelo entre o ChatGPT Work e o Cowork da Anthropic fica claro. Quem já utiliza um, terá facilidade para utilizar o outro. Caso não conheçamos nenhum dos dois e a empresa disponha do ChatGPT Work, este curso é para nós: vamos explorar como essa ferramenta funciona e como podemos utilizá-la para obter todo o contexto prometido.

Conhecendo o ChatGPT Work - Configurações e início do projeto

Conhecendo o work e a interface do chatgpt

Para começarmos o nosso projeto, estamos com o aplicativo oficial do ChatGPT instalado na nossa máquina. O projeto está aqui no aplicativo do ChatGPT. É preciso estar com a conta Plus; na conta que utilizamos, ela está no modo Plus, o que nos dá acesso ao Work (trabalho), uma ferramenta nova disponível dentro do aplicativo.

Na barra lateral, deve estar selecionado “GPT”, e não “Codex”; caso contrário, estaremos na área do Codex. Como falamos, o VS Code é diferente; portanto, o chat (bate-papo) é “GPT”. Repare que podemos alternar entre o Work e o chat, e a interface muda conforme a seleção. Basicamente, precisamos trabalhar sempre no Work para aproveitar essas vantagens. Como vimos no site (site) da própria OpenAI, há a explicação do porquê, as propostas, as features (funcionalidades) e o que a ferramenta faz. Inclusive, há a indicação “amplie a sua equipe”, com exemplos para equipes de vendas, de marketing (marketing) e de finanças, mostrando o que a ferramenta pode oferecer e como pode ajudar. O contexto proposto é de negócios e de equipes, mais amplo do que o do Codex para escrever código, como discutimos no vídeo anterior. Se houver curiosidade, é possível consultar essas informações no site.

Configurando o projeto e gerenciando pastas

Vamos configurar o nosso projeto. Tudo o que faremos no Work tem como grande diferença, em relação ao chat padrão, o fato de ele conseguir acessar uma pasta na nossa máquina e realizar alterações. Precisamos, então, escolher um projeto: o aplicativo separa tudo o que trabalhamos em projetos, cada um com pelo menos uma pasta (podendo ter mais de uma) e um nome.

No nosso caso, vamos trabalhar com a companhia Vértice Distribuidora. Trata-se de uma distribuidora de produtos onde nós trabalhamos e que será o projeto que vamos simular neste curso.

Precisamos selecionar uma pasta. Podemos clicar para escolher uma pasta específica ou arrastar a pasta do gerenciador de arquivos para o aplicativo, que já traz o nome da pasta selecionada. Também é possível adicionar uma segunda pasta; um projeto pode ter mais de uma pasta. No entanto, o mais comum é trabalharmos com apenas uma pasta, mantendo tudo centralizado. Ainda assim, é possível escolher mais de uma pasta, de acordo com a necessidade. Essa organização é pessoal e depende do que se pretende trabalhar com o agente.

Ao criar o projeto, o aplicativo sempre perguntará se aceitamos e se confiamos nessa pasta. Isso ocorre principalmente porque a pasta do projeto que passamos para o aplicativo pode não estar vazia; ela pode já conter arquivos. No nosso caso, a pasta está vazia. Se a arrastarmos para o aplicativo e a abrirmos, veremos que não há nada nela, então está tudo certo. Como sabemos que vamos adicionar tudo nessa pasta e que todo o trabalho ficará concentrado ali, podemos confiar.

Nossa primeira preocupação deve ser a origem da pasta do projeto. Se for uma pasta obtida de um projeto na internet, de uma fonte pouco confiável ou enviada por outra pessoa, precisamos proceder com cautela. Devemos analisar previamente o conteúdo da pasta, remover arquivos que não fazem sentido para nós e, somente então, informar à ferramenta se confiamos ou não naquele diretório antes de começar a utilizar o projeto.

Dito isso, temos nosso projeto configurado. Ele aparece na lateral, em "projetos", fica listado como "Vértice Distribuidora", e podemos iniciar uma conversa com nosso agente.

Escolhendo o modelo e ajustando o raciocínio

Falando de configuração, podemos ajustar alguns parâmetros importantes. Na lateral, temos o modelo que estamos utilizando. Estão disponíveis desde o modelo 5.5 até o 6 (Astra). O modelo padrão é o próprio Astra, com o nível de capacidade de processamento definido como "Astra leve". Ao descer a lista, encontramos o 5.6 nas variações "leve" e "médio". Esses níveis "médio" e "leve" representam a capacidade de raciocínio do modelo.

A escolha do modelo depende principalmente de dois fatores: a complexidade da tarefa e o custo que desejamos assumir para executá-la. Em geral, podemos começar com um modelo mais leve. Por exemplo, podemos deixar no 5.5 e configurar com raciocínio alto. Se a resposta não for satisfatória, podemos aumentar o nível do modelo, adotar um modelo mais recente ou utilizar o modelo ao qual já estamos habituados e que sabemos funcionar bem para nossa aplicação. Se houver dúvida, vale escolher a opção mais econômica, pois esses modelos atualmente são muito evoluídos, e podemos ajustar a qualidade do modelo ou sua base de treinamento conforme a necessidade.

Basicamente, as configurações iniciais são: selecionar a pasta, confirmar ao projeto que confiamos naquele diretório e escolher o modelo e o esforço (nível de raciocínio) que desejamos que ele empregue. Nossa recomendação é: em caso de dúvida, começar pelo mais simples para reduzir custos; se as respostas não estiverem adequadas, fornecer mais detalhes nas solicitações e, gradualmente, elevar o nível do modelo.

Definindo objetivos e escopo de automação

No projeto "Vértice Distribuidora", vamos trabalhar como equipe responsável pela implantação de um sistema de atendimento. Focaremos na parte gerencial, compreendendo relatórios e observando como a ferramenta do ChatGPT está operando. Teremos um cronograma a acompanhar, uma lista de tarefas, relatórios do time de atendimento e relatórios dos clientes, analisando como isso interfere ou melhora (ou não) a experiência. Vamos nos orientar de acordo com as necessidades do projeto.

Teremos um projeto guia durante este curso para utilizarmos nosso GPT. Vamos automatizar, com o GPT Work, as tarefas necessárias e que conseguirmos automatizar, desde que façam sentido para nossos objetivos. Embora a IA esteja em destaque e haja muitas possibilidades, nem tudo faz sentido delegar à IA. Precisamos avaliar quando vale a pena e quando não, para trabalharmos com a IA da melhor maneira possível e, de fato, obtermos apoio no dia a dia.

É isso que vamos ver no próximo vídeo.

Sobre o curso ChatGPT Work: organização de dados e produtividade com IA

O curso ChatGPT Work: organização de dados e produtividade com IA possui 112 minutos de vídeos, em um total de 35 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Automação & Produtividade em Inteligência Artificial, ou leia nossos artigos de Inteligência Artificial.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Conhecendo o ChatGPT Work
• Mapeando processos antes de aplicar IA
• Estruturando o contexto e analisando múltiplas fontes
• Padronizando Skills e criando entregáveis
• Do conhecimento à gestão de tarefas