Da engenharia de prompt para a engenharia de contexto: uma abordagem prática para tornar a inteligência artificial generativa mais útil, verificável e responsável no trabalho técnico e de gestão.
A CAREL publicou o seu novo white paper, “Gen AI in HVAC/R: making it more reliable. From prompt engineering to context engineering”, dedicado à utilização da inteligência artificial generativa no setor de HVAC/R e às condições necessárias para a transformar numa ferramenta eficaz de apoio à análise, à tomada de decisões e à qualidade do trabalho.
Escrito por Giandomenico Lombello, Conselheiro Sénior e membro do Comité de IA do Grupo, o documento parte de uma premissa clara: não existe um “prompt perfeito” capaz, por si só, de tornar a IA Generativa fiável. Num setor onde as decisões podem ter implicações técnicas, operacionais, económicas e de segurança, a qualidade dos resultados depende, acima de tudo, da qualidade do contexto fornecido ao modelo.
É aqui que começa a mudança da engenharia de prompt para a engenharia de contexto: não se trata apenas de fazer perguntas melhores, mas sim de construir as condições de informação que permitam ao modelo produzir respostas úteis, verificáveis e consistentes com o caso real. O documento destaca como o risco não se limita às alucinações, mas inclui também respostas plausíveis que são formalmente corretas, mas insuficientemente ancoradas às condições físicas, da instalação ou de operação.
O white paper interpreta a IA Generativa como Inteligência Aumentada: uma ferramenta que não substitui o conhecimento técnico, o discernimento e a experiência, mas que os amplifica. Relembra também que a segurança, os dados e a conformidade são pré-requisitos essenciais ao lidar com relatórios de serviço, registos de instalações, especificações de clientes, desenhos, documentos de concursos ou documentação técnica.
Através de dez aplicações operacionais, o white paper mostra como utilizar a IA Generativa de forma mais estruturada: desde o método Zoom Out / Zoom In à multimodalidade, desde os Projetos de IA ao grounding e RAG (Geração Aumentada por Recuperação), até à revisão baseada em funções e à Pesquisa Profunda (Deep Search).