Automação no Google Workspace: crie agentes de IA no-code para otimizar fluxos de trabalho

Agentes e automação: a nova era da produtividade - Apresentação

Dando as boas-vindas e introduzindo o curso

Olá a todos, sejam bem-vindos. Meu nome é Davi. Sou um homem com barba cheia, uso óculos escuros, não tenho cabelo e estou vestindo uma camisa polo azul escuro. Gostaria de dar as boas-vindas a todos ao nosso curso sobre Gemini Enterprise e Workspace Studio. Nosso grande objetivo nesta jornada é proporcionar a vocês solidez, muita prática e conhecimento para que possam elevar o nível do jogo em seu conhecimento, utilizando Gemini e a inteligência artificial em sua rotina de trabalho.

Desde o início do curso, quero deixar claro que não é necessário ter nenhum conhecimento técnico. Podem ficar tranquilos, pois nosso enfoque será muito prático e direcionado para que saibam fazer tudo o que precisam com a IA, sem a necessidade de abrir um ticket com a equipe de TI ou mesmo ter que lidar com código para realizar algo.

Apresentando o instrutor e o caso de estudo

Na minha apresentação, como já mencionei, sou especialista em uso e adoção do Google Workspace e Gemini. Meu trabalho hoje é, basicamente, elevar o uso e a adoção do Google Workspace nas rotinas de trabalho de vários clientes do setor corporativo, em indústrias como logística, finanças e comércio varejista. Estamos confiantes sobre como este conteúdo será abordado com vocês.

Desde o início, quero mostrar como nossa jornada funcionará. Vamos avançar do operacional ao estratégico ao longo do curso. Quero apresentar um ponto muito importante: nosso caso de estudo. Ao longo do curso, teremos como caso principal a Jornada Milhas, uma empresa que trabalha com viagens corporativas. No cenário do nosso caso, é uma empresa que cresceu muito nos últimos anos e enfrentou desafios com entregas, perda de tempo operacional e a questão de como podemos utilizar a IA de maneira consciente e produtiva para resolver problemas reais.

Explorando desafios e soluções práticas

Na tela, há alguns pontos adicionais para que conheçam sobre a jornada. Temos equipes sobrecarregadas com muitas tarefas e atenções, e começam a surgir vários pequenos problemas.

Imaginem o seguinte: há um cliente muito importante que está retido no aeroporto e precisa reprogramar um voo por uma questão de urgência. Essa pessoa está aguardando atendimento de alguém da equipe da Jornada Milhas. Uma questão que seria rápida, devido à sobrecarga operacional, em vez de levar 20 minutos, pode demorar até duas horas. Essa é uma diferença significativa que impacta entre um cliente que continuará usando nossa plataforma Jornada Milhas e aquele que talvez decida migrar para um concorrente.

Motivando o uso da inteligência artificial e metodologia do curso

Além disso, pontos importantes do nosso curso incluem a exploração de casos reais e prática guiada dentro do Google Gemini. Vamos entender como funcionam as automações do Google Workspace Studio. Ao longo de toda essa jornada, queremos motivá-los a utilizar a Inteligência Artificial. No último módulo, também abordaremos a metodologia do Google para a gestão da mudança e para o uso e adoção da Inteligência Artificial dentro de suas empresas. Não queremos apenas que conheçam as ferramentas, mas que saiam dessa jornada preparados para serem agentes ativos na transformação e no uso e adoção da IA de forma significativa.

Resumindo o curso e orientações finais

Resumindo nosso tema para encerrar este primeiro vídeo de boas-vindas, teremos seis aulas em vídeo, com prática focada. Algumas atividades serão mais trabalhosas, mas mantenham-se tranquilos, pois nossa progressão de dificuldade irá do menos complexo ao mais complexo. Não se preocupem e, desde já, convidamos vocês a, sempre que tivermos uma parte prática, pausarem o vídeo. Isso é muito importante para que possamos realizar juntos cada etapa. Observem um passo que realizamos na tela, sigam o passo a passo, façam também, analisem o resultado. Isso é fundamental, e assim seguiremos sempre avançando juntos nessas instruções.

Os pontos fundamentais sempre serão transmitidos, e estejam atentos aos materiais que acompanharão os vídeos para que possam aprofundar-se na teoria, além da prática. Muito obrigado, nos vemos no próximo vídeo.

Agentes e automação: a nova era da produtividade - O Gemini Enterprise e o Workspace Studio

Apresentando as ferramentas do percurso

Olá, pessoal! Neste vídeo, vamos fazer uma visão geral para conhecer um pouco as ferramentas do nosso percurso. Queremos apresentar oficialmente o Gemini Enterprise e o Workspace Studio. Antes de mais nada, vamos discutir um pouco para entender como cada ferramenta funciona, qual é o propósito de cada uma e como podemos aplicá-las à nossa realidade de trabalho no ambiente corporativo.

Começando, trazemos uma reflexão e uma analogia interessante para trabalharmos com os dois: o cérebro e o sistema nervoso. É assim que vemos o funcionamento do Gemini Enterprise e do Workspace Studio. Vamos começar pelo Gemini Enterprise. Esta é uma ferramenta que podemos descrever como um hub de conexões, nosso cérebro motor no trabalho. Por que um hub de conexões? Porque é uma ferramenta que conecta você a várias interfaces distintas.

Explorando o Gemini Enterprise

Imagine a situação: temos nosso navegador com várias abas abertas, uma com o Salesforce, outra com tarefas do Jira, outra com uma rotina do SAP que precisamos revisar, talvez de um processo logístico ou financeiro. Quantas abas mais precisamos? Uma pesquisa de mercado indica que grandes empresas globais usam cerca de 250 aplicativos de terceiros em seu trabalho. Claro que esse número varia, mas a média está em torno de 250. Imagine ter 254, 255 abas abertas no navegador para trabalhar. Seria uma loucura.

Pensando nisso, o Google criou um hub onde conectamos cada uma delas por meio de uma única interface conversacional, o Gemini Enterprise. A grande vantagem é que ele é um conector de tudo o que precisamos no trabalho. Vamos mostrar um slide com uma animação simples e um link para acessar a ferramenta. Um aviso importante: para cada acesso ao Gemini Enterprise da sua empresa, haverá um link personalizado e diferente. O link no slide é para que possam acessar e testar a ferramenta, conhecê-la, ver suas funcionalidades e se aprofundar antes de chegar à versão que sua empresa usa. Para testar, acesse cloud.google.com/Gemini-Enterprise e faça um teste de até 30 dias para nosso curso. Se quiserem colocar a mão na massa e ainda não têm acesso, incentivamos a habilitar esse teste de 30 dias.

Conectando ferramentas e interfaces

Como dissemos, temos um hub de conexões. Hoje, há cerca de 70 a 80 conexões habilitadas, e ao longo do ano haverá mais. O que são as conexões dentro do Gemini Enterprise? É um link, de forma simples, onde podemos conectar uma ferramenta de terceiros que não é nativa do Google ou do Gemini, dentro da nossa interface. Como mencionamos no início, podemos conectar Salesforce, Slack, Jira, entre outras, e dentro dessa interface, fazer consultas, conversas, análises e obter insights.

Acompanhem na tela para mostrar a interface desta aplicação. Primeiramente, é uma interface simples, intuitiva e tranquila para trabalhar. Como dissemos, é uma interface conversacional. No centro, onde passamos o mouse, veremos nosso nome, e aqui está a caixa onde fazemos buscas, pedimos insights, coletamos notícias e outras informações necessárias para trabalhar. Dentro do universo do Google, nesta caixa, podemos selecionar algumas coisas importantes.

Utilizando modelos de linguagem e integração de arquivos

Começando pelo canto direito da caixa, onde diz automático. O que é esse automático? É a seleção do modelo de linguagem que podemos usar ou não para pedir algo, fazer uma solicitação, realizar uma tarefa. Ao clicar, notamos que temos vários modelos para trabalhar. O PRO 3.1 PRO é o modelo mais atual do mercado, robusto, competente e moderno. Temos o 3.0 FLASH, orientado à velocidade, e o 2.5 PRO e 2.5 FLASH. Para quem é curioso sobre IA, esses modelos são estáveis e amplamente disponíveis, até mesmo para contas pessoais.

Nossa sugestão é sempre usar a opção automática. O Gemini entenderá seu prompt e avaliará qual modelo de linguagem é mais apropriado. Se precisamos de um modelo mais robusto, para uma tarefa complexa que demanda pensamento paralelo, uma cadeia de raciocínio, entre outras opções, ou se podemos usar algo mais simples, como gerar o texto de um e-mail.

No canto esquerdo da nossa caixa conversacional, temos três botões. Este é para adicionar arquivos, podemos subir arquivos do nosso computador, fazer upload do Drive e também adicionar do OneDrive. Isso é interessante. O Gemini, como chamamos em demonstrações e conversas com clientes, é descrito de duas maneiras: totalmente flexível ou agnóstico. Por que usamos esses termos? Porque é uma ferramenta que não está atada ou restrita ao universo Google. Se somos usuários de toda a pilha da Microsoft, Office 365, SharePoint, OneDrive, entre outras, podemos usar esta interface para fazer consultas sobre tudo o que provém da Microsoft. Da mesma forma, podemos fazer o mesmo com informações dentro do nosso ecossistema de soluções de colaboração e comunicação do Google.

Explorando funcionalidades do Gemini Enterprise

Ao lado, temos as opções do que podemos fazer dentro do Gemini. No Gemini Enterprise, podemos fazer buscas de empresas, de dados que temos na empresa, buscar informações na web, usar o Deep Research, gerar imagens com o famoso NanoBanana, agora na versão 2, e também gerar vídeos com Vell. Aqui, utilizaremos o Vell 3.1 para criar esses conteúdos.

Então, buscas de dados empresariais. O que faz aqui? O ambiente é criado pela equipe técnica, que traz algumas informações que podem estar em buckets, em dados dentro do GCS, que é o Google Cloud Storage, entre outros lugares. Se selecionarmos a opção de buscas de dados da empresa, sempre trará informações internas. Garantimos que a geração de dados generativos não buscará informações da internet, e aqui geramos um ponto chamado grounding, um fundo de verdade para assegurar informações mais específicas e precisas.

Abaixo está a busca no Google, que se dirigirá à internet. Se ainda não somos usuários do Gemini, temos o Deep Research. Deep Research é uma ferramenta excelente para fazer pesquisas profundas, baseadas em links e fontes reais. Não gera dados aleatórios ou sem fundamento, mas entrega um relatório robusto. Podemos usar o Deep Research para, por exemplo, fazer uma análise de mercado, ver tendências no setor e pedir que gere essa informação.

Gerando imagens, vídeos e conectores

A geração de imagens e vídeos é como descrito, sem segredo. Ao lado, temos os conectores. O tema dos conectores estará disponível através da equipe técnica. No ambiente criado para nosso percurso, adicionamos alguns para entender as possibilidades. Ao gerar uma consulta, podemos selecionar um deles ou todos para gerar um texto, uma imagem ou alguma informação mais complexa. Podemos, por exemplo, selecionar nosso e-mail e pedir informações que estão na caixa de entrada sem problema algum.

Aqui é outro ponto onde direcionamos a informação necessária para gerar consultas. Além disso, sempre mostrará acessos diretos. Colocamos alguns pensando em um ambiente corporativo modelo. Os últimos arquivos usados ou com os quais trabalhamos durante o dia, as reuniões no Google Calendar, aparecem aqui também. Criamos algumas simulações de reuniões para que possam vê-las.

Explorando o Notebook LM e segurança

Dentro do Gemini Enterprise, temos uma ferramenta espetacular que tem causado muito alvoroço na internet e na comunidade de IA, que é o Notebook LM. Notebook LM é uma ferramenta poderosa para fazer estudos, analisar dados e contextos. Também está integrada dentro do ambiente do Gemini Enterprise.

Falando de segurança e conformidade, esse é um ponto forte, pois garantimos que toda a informação manejada na empresa se mantém retida dentro de um ambiente seguro, sem problemas, sem risco de vazamentos, sem possibilidade de perda de inteligência de dados corporativos.

Configurando e personalizando a interface

Esta é nossa interface principal. Queremos guiá-los agora para a parte inferior esquerda da tela, onde temos um botão chamado Configuração e Ajuda.

Ao clicar, vemos algumas opções, que são aparência, personalização e conversas compartilhadas. Ao selecionar aparência, também acessamos a janela de personalização, onde podemos definir certas informações e características de como preferimos usar a ferramenta. Se preferirmos o modo escuro, podemos definir o modo claro. Podemos ajustar a densidade das conversas, como elas aparecerão na tela, e quais informações queremos que apareçam na tela inicial. Removemos alguns elementos das caixas para que a página inicial fique mais limpa. Se quisermos voltar a mostrar essa informação, como documentos recentes, agenda, lembretes e outros, retornamos à configuração, clicamos em aparência e selecionamos os elementos da página que desejamos que apareçam.

Na personalização, podemos inserir informações específicas como nome, cargo e função. Em conversas compartilhadas, como a própria descrição indica, são as conversas que compartilhamos na organização. Um ponto importante: eliminar uma conversa não a removerá do histórico. Tudo o que fazemos no ambiente corporativo sempre é armazenado e rastreado. Devemos lembrar disso e ter cuidado com a forma como utilizamos. Em uma conversa, podemos compartilhá-la com outros colaboradores ou usuários do nosso ambiente.

Navegando pelo menu e funcionalidades adicionais

Vamos agora conhecer o canto esquerdo. A lateral esquerda é nosso menu. Na parte superior, vemos nova conversa e busca, relacionadas às nossas conversas marcadas como favoritas, aquelas que queremos acessar com mais frequência. Nossa biblioteca é um espaço onde podemos guardar imagens, documentos e arquivos que usamos frequentemente para gerar outras informações. Abaixo, temos o campo de agentes, sobre o qual falaremos em breve, e mais abaixo está o Deep Research, que comentamos, uma funcionalidade interessante chamada Geração de Ideias e o ícone do Notebook LM. Abaixo está o histórico das últimas conversas que foram geradas e salvas aqui. Ao passar o mouse sobre elas, vemos três pontinhos à direita. Ao clicar, temos a opção de compartilhar a conversa com outro colaborador ou usuário, selecionar e marcar com estrela para que fique guardada acima como favorita, renomear essa conversa e também eliminá-la. Um ponto de atenção: dependendo de como esse ambiente está configurado, algumas dessas opções podem aparecer ou não. É uma questão de configuração do próprio ambiente.

Utilizando a ferramenta de geração de ideias

Vamos! Já falamos do Deep Research, vamos clicar em Geração de Ideias e explicar o que essa ferramenta faz de forma surpreendente. Imaginem que, ao chegar em casa após o trabalho, temos uma situação complexa para resolver e vamos tomar banho. Durante o banho, temos aquele momento rápido e pensamos: "Uau, já encontrei a solução para o meu problema!" E pensamos em chamar a equipe para conversar, mas já são 9 da noite. Essa conversa não vai acontecer. Pensando nisso, o Google nos trouxe uma ferramenta muito boa que basicamente cria um brainstorming ou, como dizemos no Brasil, um "toró" de ideias. Temos um exemplo pronto, mas como funciona? Em nossa caixa conversacional, podemos colocar um problema específico para trabalhar. Faremos um exemplo: gerar uma estratégia de retenção de colaboradores. Pronto? Prompt super simples, direto e objetivo. Pressionamos, entramos, clicamos na flechinha, e ele gerará para nós uma estrutura de pensamento paralelo. Voltaremos ao início porque já temos algo pronto. Tudo o que geramos fica guardado à direita da tela. Ao clicar, qual é o ponto interessante dessa ferramenta de geração de ideias? Ela vai gerar vários cartões com ideias. Então, aqui pedimos que pense em estratégias de uso e adoção para clientes que estão migrando de Microsoft para Google e como fazer um trabalho impactante, que faça sentido para clientes em transição entre ferramentas, um processo de mudança muito complicado com muitos pontos a considerar. Em vez de obter uma única sugestão, veja na tela à esquerda: temos vários cartões. Cada um desses cartões é uma ideia que o Gemini Enterprise gerou para nós. Acima, vemos uma classificação ELO. O que é a classificação ELO? É basicamente uma pontuação que mostra a força da ideia. Como funciona aqui? Temos um pensamento paralelo que vai gerando várias ideias ao mesmo tempo. A IA discute entre si qual é a melhor ideia e, com base nisso, gera uma pontuação, e temos desde a melhor ideia até a última. Se precisamos de ideias e sugestões para ganhar tempo e agilidade, essa é uma ferramenta maravilhosa que já está integrada no Gemini Enterprise.

Analisando ideias e referências

No painel central, temos a visão geral da ideia, tudo o que foi envolvido, colocado e explicado para poder consultar e analisar. Mostra os tópicos para consulta, o resumo da análise e o análise completo. Traz até as referências de onde vieram essas informações. Mais uma vez, aqui sempre trabalharemos com algum tipo de fundamento ou referência a uma base de verdade. E temos várias outras informações que podem nos ajudar, além do torneio. Dentro do torneio, mostra que foram jogadas 41 partidas. Dessas 41, essa ideia ganhou 31, perdeu 10 e a taxa de vitória foi de 76%. O que é esse histórico? Mostra como foi o debate da IA consigo mesma para entender qual ideia foi melhor. Traz comentários de especialistas. Pense que estamos ativando a pessoa especialista da equipe para explicar como funciona cada processo aqui. Então, nos dá essa explicação muito útil.

Explorando o Notebook LM e criação de agentes

Voltando ao menu lateral, já temos o Notebook LM. Não entraremos em muitos detalhes agora. Ao clicar, aparecerá a opção para criar novos notebooks para acessar, gerar informação e, dentro, podemos adicionar fontes para analisar dados. Podem ser PDF, texto, imagem, informação que vem da pilha Microsoft, como planilhas, Excel e outros. Até mesmo álbuns. Podemos colocar links e sites também. Depois de adicionar todos esses recursos, o Notebook LM nos entrega uma série de informações com as quais podemos trabalhar dentro do estudo. Por exemplo, gerar um resumo de áudio, um vídeo, relatórios para aprofundar nessa informação.

Mais abaixo, à esquerda, temos um novo agente ou o campo de agentes. É a área de criação de agentes que veremos com mais calma nos próximos capítulos do nosso percurso. A tela do agente é onde voltaremos com frequência para trabalhar com o Builder ou o Agent Builder, que é uma ferramenta que nos ajuda a criar agentes mais direcionados, mais focados no que realmente precisamos para gerar quase uma automatização.

Apresentando o Workspace Studio

Falando de automatização, queremos apresentar agora o Workspace Studio. Bem, se aqui temos todo o cérebro que executa e está conectado a tudo, nosso sistema nervoso de automatização está nesta tela do Workspace Studio. O Workspace Studio é muito semelhante a algumas ferramentas do mercado que geram automatizações baseadas em IA. A diferença é que o Workspace Studio gera automatizações dentro de tudo o que temos no Google Workspace. Ele tomará informações da agenda, do Gmail, de documentos, slides, apresentações, e a partir daí gerará para nós vários tipos de automatizações diferentes. Seu acesso é pelo link studio.workspace.google.com, e chegamos a esta tela principal, que é a janela da ferramenta. No topo, temos alguns modelos prontos, então, ao passar o mouse, vemos algumas sugestões de automatizações já feitas; ao clicar, uma já está basicamente pronta, só ajustamos algum detalhe. Aqui temos uma caixa conversacional onde podemos pedir que gere uma automatização específica. Novamente, não precisamos de conhecimentos técnicos, nem conhecer código. O mais importante é trabalhar com a definição de pronto. Termo que usamos muito em produtos. Então, que tarefa queremos que seja executada, que automatização precisamos? Pense no que queremos que seja feito, descreva aqui, não precisamos de uma estrutura complicada.

Explorando automatizações e fluxos

Ok, pessoal. Abaixo, temos mais exemplos para explorar. Temos uma galeria bastante completa de automatizações. No botão Discover, no canto esquerdo, voltamos a essa mesma galeria e podemos filtrar por tipos diferentes: para agendas, para executar ações, por exemplo, criar automaticamente uma ação no Google Tasks. E aqui está a automatização pronta. Não se preocupem, a ideia agora é apenas apresentar a ferramenta para que nos acostumemos ao seu aspecto visual e, mais adiante, com calma, na parte prática, veremos juntos como construir automatizações que transformem nossa produtividade e também a da jornada milhas.

À esquerda do menu, temos também a parte chamada Meus Fluxos, certo? Meus Fluxos mostra as automatizações que já criamos. Observem que nosso ambiente está em branco, não fizemos nada ainda, e esse é o objetivo: mostrar como funciona sem interações prévias. Tudo o que criarmos aparecerá aqui em My Flows. E há modelos que podemos compartilhar com outros usuários para trabalhar em conjunto.

Encerrando a apresentação

Encerrando o vídeo, nesta aula vimos um primeiro vislumbre para sentir um pouco o sabor das ferramentas do Workspace Studio e também automatizações e mais sobre o Gemini Enterprise. Nos vemos na próxima aula.

Agentes e automação: a nova era da produtividade - De Chatbot para Assistente de IA

Introduzindo conceitos de IA e engenharia de prompts

Olá a todos, sejam bem-vindos. Neste vídeo, vamos discutir um pouco sobre linguagens, inteligência artificial e termos que se tornaram populares quando falamos sobre a comunidade de IA e a IA generativa. Um dos termos frequentemente ouvidos, além do famoso "envie um prompt para mim para fazermos juntos", é o famoso prompt engineering (engenharia de prompts), que nada mais é do que uma estrutura metodológica muito clara e bem organizada para testar modelos de linguagem.

No início desta jornada em IA, trabalhar com a engenharia de prompts era algo muito comum, como one shot, two shot, few shot, chain of thought, entre outras opções de abordagens mais metodológicas. Isso permitia testar como o modelo de linguagem funcionava, observar seu comportamento e, em seguida, entender o que realmente era necessário como estrutura para trabalhar.

Explorando a evolução dos modelos de linguagem

Com o avanço que tivemos hoje, que é cada vez mais rápido, imediato e ágil, os modelos de linguagem de IA dependem cada vez menos de uma estrutura de prompt. Qual é o ponto principal aqui? Para quem trabalha no mundo corporativo e não é técnico, que não lida com código ou machine learning, é muito mais eficiente trabalhar de forma semântica, ou basicamente conversacional. O que isso significa? Quando pedimos algo à IA, é mais importante ser claro na forma como conversamos do que pensar em uma estrutura rígida e fixa para gerar respostas.

Dando um passo atrás, convidamos a refletir: como podemos trabalhar com a geração de estruturas de prompts sem a necessidade imediata da engenharia de prompts e ainda assim obter boas respostas? O primeiro ponto importante é a clareza no que se pede. Voltando ao tema de produtos, mencionado no primeiro vídeo, que é a definição de prompt. Antes de pedir algo, reflita: o que quero como prompt? O que desejo que seja entregue?

Definindo a estrutura de comunicação em e-mails

Por exemplo, se vamos pedir um rascunho de um e-mail para uma campanha ou para comunicar colaboradores sobre uma situação específica dentro da empresa, tanto o email marketing quanto o marketing externo, o que queremos na estrutura desse e-mail? Queremos um e-mail curto? Um e-mail longo? Palavras específicas que expressem o tom da marca ou da empresa onde trabalhamos? O que gostaríamos de evitar?

Se vamos fazer um e-mail direcionado à área de marketing, não podemos ter um e-mail longo. É muito importante, como prática desse setor, ter o famoso CTA (call to action), que é aquela frase de impacto que engaja o usuário a clicar e consumir um produto ou ativar algo promovido na comunicação.

Refletindo sobre a flexibilidade na criação de prompts

Esse é o ponto mais crítico e importante, muito mais do que precisar de fato de uma estrutura de prompts para trabalhar. Está claro que esses termos famosos que conhecemos, como pessoa, contexto, formato e tudo mais, ajudam muito na criação. Mas, caso sejamos mais criativos e queiramos trabalhar em uma área mais flexível, uma definição clara nos prompts também trará bons resultados.

Gostaríamos de trazer um enfoque, uma sugestão sobre como podemos pensar na questão de fazer pedidos à IA. Na tela, estamos mostrando uma lista de verbos e ações baseada em um enfoque educacional chamado taxonomia de Bloom.

Utilizando a taxonomia de Bloom para aprimorar prompts

Não vamos entrar em detalhes sobre isso agora, mas queremos deixar claro a origem do que estamos discutindo. Por favor, pausem o vídeo e observem os verbos apresentados. Pensem conosco: se desejamos descrever uma ação para que a IA a execute, podemos utilizar essa estrutura de verbos e ações que está na tela para realizar uma ação com mais complexidade ou profundidade. Essa é a grande ideia ao trabalhar com esses verbos.

Se quisermos que a IA trabalhe com um fundo de compreensão para analisar algo melhor, podemos utilizar algumas sugestões de verbos que estão na tela. Da mesma forma, se desejamos algo focado em criação, em vez de usar uma ação como "fazer", podemos solicitar algo como "elaborar", "desenhar", "produzir" ou "prototipar". A ideia é que possamos trazer um corpo mais robusto na execução dos prompts.

Aplicando a estrutura de prompts no Gemini App

Podemos trabalhar com a estrutura padrão de pessoa, contexto, atividade, formato desejado e output. No entanto, convidamos todos a refletirem mais sobre esses verbos e essa abordagem para aprimorar o trabalho.

Para aqueles que se sentem mais confortáveis com uma estrutura que ajude a elaborar o trabalho, vamos juntos à interface do Gemini App para gerar uma estrutura de prompt baseada em verbos. Algo simples e rápido. Na tela, já estamos dentro do Gemini App, acessível em gemini.google.com. A imagem mostrada anteriormente será inserida na conversa. A mesma imagem das nossas diapositivas está aqui.

Demonstrando a criação de prompts no Gemini App

Vamos selecionar o modelo de raciocínio e dar uma instrução simples. Testamos vários modelos durante a semana e, com base nessas experiências, percebemos que pedir de forma clara, como faríamos a uma pessoa, traz melhores resultados. É importante ser claro e objetivo sobre o que se deseja como resultado.

Na tela, colocamos um prompt simples e objetivo, baseado na imagem das ações. A imagem é a mesma das diapositivas, e o prompt utilizado está aqui. Vamos corrigir um detalhe e seguir em frente. Essa imagem cria uma estrutura de prompt que pode ser copiada e colada em assistentes de IA. Adicionamos alguns elementos desejados e, ao clicar em enviar, o Gemini gera automaticamente.

Concluindo com a aplicação prática de prompts

Caso queiramos criar uma estrutura para trabalhar com dados e informações, podemos ter um modelo de atuação pronto, que é o foco das estruturas de prompts. Temos aqui um exemplo baseado na taxonomia de Bloom, inspirado nesse enfoque. Não é necessário aprofundar no significado, mas sim entender a estrutura e como podemos trabalhar com ela.

Com um modelo pronto, podemos utilizá-lo em um Gems ou assistente de IA, adotando esse formato para obter outputs mais completos e bem elaborados. Não é necessário ter uma estrutura de prompts extensa; basta explicar de forma clara e objetiva o que se espera. A IA fará o possível para entregar a informação desejada. Quanto mais claro formos, mais fácil será o processo.

Sobre o curso Automação no Google Workspace: crie agentes de IA no-code para otimizar fluxos de trabalho

O curso Automação no Google Workspace: crie agentes de IA no-code para otimizar fluxos de trabalho possui 311 minutos de vídeos, em um total de 49 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de IA para Negócios 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:

• Agentes e automação: a nova era da produtividade
• Primeiros passos no Workspace Studio
• Desvendando o Gemini Enterprise
• Deep dive & automação total no Workspace Studio
• Agentes especialistas e grounding no Gemini Enterprise
• Liderando a mudança: cultura, adoção e ROI