Como fazer a IA raciocinar passo a passo: quando e como

Um azulejista precisa assentar 34 m². Ele conta 10% de perdas, e seus ladrilhos são vendidos em caixas de 1,44 m². Ele pergunta à IA:

Quantas caixas eu encomendo?

Se o modelo responde apenas “26 caixas”, o número está certo, mas nada prova isso. Em outra obra, uma resposta seca desse tipo pode estar errada, e você não terá como ver onde as coisas desandaram.

Agora peça o detalhe: 34 × 1,10 = 37,4 m², 37,4 ÷ 1,44 = 25,97, portanto 26 caixas, ou seja, 37,44 m² entregues. Você vê cada hipótese e descobre de quebra uma informação útil: a margem que sobra é de 0,04 m². Com qualquer quebra a mais, falta uma caixa. A resposta curta escondia isso.

Por que o detalhe melhora a resposta com frequência

Um modelo de linguagem produz a resposta palavra por palavra. Se ele precisa dar o resultado já na primeira linha, compromete-se sem ter estabelecido as etapas intermediárias. Ao pedir que ele as escreva primeiro, cada etapa se apoia na anterior e o resultado vem no final.

A técnica se chama chain of thought, ou cadeia de pensamento. Uma equipe de pesquisadores (Kojima e coautores, 2022) mostrou que a simples frase “Let's think step by step” melhorava nitidamente os resultados em problemas de raciocínio da época. Os modelos mudaram muito desde então, e várias ferramentas oferecem hoje um modo de raciocínio integrado. Confira na sua no momento em que ler estas linhas: se esse modo existir, ative-o para os problemas difíceis, e a fórmula mágica se torna menos útil.

O segundo benefício continua valendo, e é o que mais conta no dia a dia: um raciocínio escrito pode ser relido. Você identifica a hipótese errada, a taxa mal escolhida, o dado que a IA inventou para tapar um buraco.

A fórmula curta nem sempre basta

“Pense passo a passo” funciona, mas você obtém mais dizendo quais etapas espera e o que a IA deve fazer quando falta um dado.

Preciso resolver este problema: [DESCREVA O PROBLEMA COM TODOS OS DADOS NUMÉRICOS]

Proceda nesta ordem:
1. Liste os dados fornecidos e depois as hipóteses que você precisa assumir, sinalizando-as como tais.
2. Se faltar um dado indispensável, pare e me faça a pergunta em vez de estimá-lo.
3. Faça o cálculo passo a passo, uma operação por linha, com as unidades.
4. Verifique o resultado por outro método ou por um cálculo inverso.
5. Termine com uma linha “Resposta:” e indique o que faria esse resultado mudar.

A etapa 2 evita o defeito mais incômodo: um raciocínio impecável construído sobre um número inventado. A etapa 4 obriga a um controle, sem garanti-lo por isso. Para qualquer valor que envolva o seu dinheiro ou o de um cliente, refaça o cálculo numa planilha: a IA ainda pode errar em aritmética, sobretudo em operações longas.

Onde ajuda e onde não muda nada

Pedir um raciocínio alonga a resposta. Não adianta fazer isso em tudo.

Atenção ao último caso. Num fato que o modelo desconhece, um raciocínio bem apresentado dá uma impressão de seriedade sem verificar nada. Para esse tipo de risco, leia antes como reduzir as alucinações.

Separar o raciocínio da resposta

Quando o resultado precisa ser reaproveitado como está, o raciocínio atrapalha. Você pode guardá-lo para si e obter uma saída limpa, dando a ele duas zonas distintas. Exemplo para uma tesoureira de associação que prepara uma decisão para a diretoria:

Nossa associação está em dúvida entre duas opções para [ASSUNTO DA DECISÃO].
Opção A: [DETALHES, CUSTOS, RESTRIÇÕES]
Opção B: [DETALHES, CUSTOS, RESTRIÇÕES]
Nossos critérios, do mais para o menos importante: [CRITÉRIOS]

Responda em duas partes.

Parte RACIOCÍNIO: examine cada critério, um por um, para as duas opções. Escreva os cálculos. Sinalize o que você não consegue avaliar com essas informações.

Parte NOTA À DIRETORIA: no máximo 6 linhas, sem jargão, com a opção recomendada, o motivo principal e o risco a acompanhar.

Você lê a primeira parte para conferir e repassa a segunda. Se você trabalha com um formato imposto, como uma saída destinada a uma planilha, mantenha a mesma lógica e copie apenas a zona final.

Fazer uma segunda passada revisar o raciocínio

Um modelo que acabou de produzir uma cadeia de raciocínio tende a defendê-la se você simplesmente perguntar “você tem certeza?”. Ele também pode mudar de opinião sem motivo, só porque a pergunta sugere uma dúvida. Um controle melhor consiste em abrir uma nova conversa e apresentar o trabalho como sendo de outra pessoa.

Este é um raciocínio escrito por um colega. Não sei se está correto.

Enunciado original: [ENUNCIADO]
Raciocínio: [COLE O RACIOCÍNIO]

Retome-o linha por linha. Para cada linha, indique “correto” ou explique o erro. Procure em especial hipóteses sem justificativa, erros de unidade e dados ausentes do enunciado. Se você não encontrar nenhum erro, diga isso sem inventar nenhum.

A última frase limita a tentação de achar um problema a qualquer custo. Um raciocínio relido duas vezes ainda pode continuar errado, mas os erros grosseiros costumam cair nessa etapa. Se o problema for longo, divida-o em uma cadeia de prompts e faça conferir cada elo em vez do conjunto.

Para experimentar no seu próximo cálculo

Pegue um cálculo que você já conhece do seu trabalho, com uma resposta que você sabe estar certa. Passe-o pelo primeiro prompt acima e leia as hipóteses da etapa 1. Se a IA acrescentou alguma que você não tinha dado, você sabe o que precisa especificar no seu enunciado da próxima vez.