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Mão na Massa: Quatro erros no uso da inteligência artificial que estão deixando seu conteúdo genérico
Quando a IA empobrece o texto profissional
No vídeo, analiso como o uso inadequado da inteligência artificial na criação de conteúdo profissional gera textos genéricos e previsíveis, apresentando quatro erros recorrentes e como corrigi-los na prática com critérios claros, estrutura lógica e controle consciente da ferramenta.
Experiência em Áudio
A leitura integral do conteúdo em formato de áudio, mantendo estrutura, ritmo e intenção original.
Como evitar que a inteligência artificial padronize sua escrita
Eu decidi criar este episódio porque observei um padrão claro no LinkedIn ao longo dos últimos meses.
O feed está ocupado por textos longos, organizados, tecnicamente corretos e visualmente semelhantes.
A leitura transmite a sensação de competência, porém raramente transmite identidade humana.
O problema central está na homogeneização da linguagem.
A inteligência artificial acelerou esse fenômeno ao replicar estruturas, cadências e escolhas formais que já estavam consolidadas como padrão aceitável.
O objetivo aqui não é ensinar a usar inteligência artificial, mas estabelecer critérios de uso que preservem voz, clareza e autoridade intelectual.
A seguir, eu organizo o raciocínio completo do episódio em formato textual, expandindo cada erro, explicando o mecanismo estrutural por trás dele e detalhando o passo a passo prático de correção dentro da ferramenta.
A saturação do LinkedIn e o papel da inteligência artificial
O LinkedIn entrou em um estágio de previsibilidade estrutural.
Os textos seguem a mesma lógica de abertura, desenvolvimento e fechamento.
As ideias são apresentadas em blocos bem delimitados, com marcadores visuais recorrentes e argumentos organizados por contraste simplificado.
Nós criamos esse padrão, e a IA passou a amplificá lo.
Ferramentas de IA operam por reconhecimento e reprodução de padrões dominantes.
Quando o ambiente já recompensa determinados formatos, a máquina aprende rápido e replica em escala.
Sem restrições claras, ela entrega exatamente aquilo que estatisticamente funciona, mesmo que isso custe identidade e densidade intelectual.
O ponto central deste conteúdo é estabelecer critério.
Critério de forma, critério de estrutura, critério de saída e critério de responsabilidade intelectual.
Erro #1 Vícios visuais de escrita e excesso de travessões ( - )
O primeiro erro é facilmente identificável.
Textos cheios de travessões, barras, separadores gráficos e listas fragmentadas.
O leitor reconhece o padrão visual antes de processar o conteúdo.
Esse reconhecimento automático gera rejeição silenciosa.
O texto passa a ser lido com menos atenção, mesmo quando a ideia é relevante.
Esse problema trata se de consistência visual e fluidez de leitura.
A inteligência artificial utiliza marcadores gráficos para organizar ideias de forma rápida e genérica.
Esse comportamento reduz o esforço da máquina, mas transfere esse esforço para o leitor.
Correção prática
O ajuste ocorre nas instruções persistentes da ferramenta.
Eu deixo explícito que não utilizo travessões, barras ou estruturas gráficas repetitivas.
Passo a passo:
1- Acesse a área de instruções persistentes da ferramenta.
Declare de forma direta que o texto deve evitar travessões, barras e marcadores visuais recorrentes.
Rode o mesmo pedido antes e depois da instrução para validar o efeito.
Eu usei esse prompt no comparativo de antes e depois:
A partir desta instrução, todo texto gerado deve excluir completamente o uso de travessões, barras inclinadas e marcadores visuais recorrentes. Esses sinais não devem ser considerados recursos gramaticais disponíveis, nem utilizados para explicar, separar ideias ou criar ritmo visual.
O teste leva menos de vinte segundos.
A diferença aparece imediatamente no ritmo visual do texto.
Observe no antes e depois:
Erro #2 Estrutura semântica repetitiva e argumento previsível
O segundo erro está na arquitetura do raciocínio.
A inteligência artificial tende a responder seguindo fórmulas semânticas repetidas.
Introdução ampla, explicação por contraste simplificado, fechamento conciliatório.
Essa estrutura se repete independentemente do tema.
O problema que gera previsibilidade é a estrutura argumentativa.
Quando o leitor identifica o padrão cedo demais, ele antecipa o texto e perde interesse.
Correção prática
A correção ocorre por bloqueio estrutural, aqui muita gente acha que precisa colocar muitas instruções de comportamento, mas não é bem assim, pedido de criatividade trabalharemos depois, os filtros vem sempre em primeiro lugar.
Eu deixo claro nas instruções persistentes que não aceito estruturas retóricas repetidas nem fórmulas de contraste artificiais.
Eu peço respostas declarativas, cumulativas e orientadas por encadeamento lógico.
Passo a passo
Inclua nas instruções persistentes a restrição a estruturas retóricas padronizadas.
Solicite desenvolvimento por progressão lógica, sem oposição artificial de ideias.
Teste o mesmo prompt antes e depois da instrução.
Gosto de usar esse prompt:
A partir desta instrução, evite completamente construções semânticas baseadas em contraste retórico, oposição binária ou negação seguida de substituição conceitual. Não utilize estruturas do tipo “não é X, é Y”, “não estamos falando de A, mas de B”, “não era apenas algo simples, era algo maior” ou variações equivalentes.
Avalie se a mudança ocorreu na estrutura.
A validação correta ocorre quando o texto passa a evoluir por aprofundamento. Estrutura previsível cansa a audiência antes que o conteúdo seja absorvido.
Erro #3 Prompt longo e ideia mal estruturada
Aqui existe uma confusão comum.
As pessoas tratam a IA como se cada conversa fosse um pedido isolado, quando na prática ela se comporta muito melhor quando opera dentro de um padrão previamente definido.
O problema se encontra em pedir execução antes de estabelecer filtros e comportamento.
O que eu faço é separar completamente essas etapas.
Eu trato definição de comportamento como um projeto independente, anterior a qualquer execução.
Correção prática
Antes de pedir qualquer entrega, eu faço a IA se comportar do jeito que eu espero.
Passo a passo
Primeiro, eu uso a própria inteligência artificial para me ajudar a estruturar um prompt de comportamento.
Eu pergunto explicitamente como criar uma instrução focada no tipo de escrita, no tipo de raciocínio, no nível de profundidade e nos limites que eu quero impor.
Nesse momento, eu estou desenhando regras.
Eu defino filtros antes de definir saída.
Estou estabelecendo o que pode acontecer e o que não pode acontecer dentro daquele ambiente.
Depois disso, eu abro um novo projeto
Depois do projeto criado coloco essas instruções na área de personalização da ferramenta.
Esse espaço serve para definir contrato.
É exatamente ali que eu descrevo como a IA deve se comportar de forma consistente e, principalmente, quais comportamentos devem ser evitados.
A partir desse ajuste, toda interação passa a partir de um padrão mais limpo, mais controlado e mais próximo da minha forma de pensar.
A ferramenta deixa de improvisar para passar a operar dentro de um conjunto claro de restrições.
Erro #4 de critério de saída
O quarto erro é aceitar qualquer resposta longa como boa resposta.
Quando formato, tamanho, tom e restrições não são definidos, a inteligência artificial entrega excesso.
Correção prática
O controle ocorre antes da geração.
Eu descrevo a resposta antes que ela exista.
Passo a passo
Defina o formato desejado, por exemplo texto contínuo para LinkedIn.
Estabeleça limite aproximado de tamanho.
Declare critérios de qualidade como clareza, ausência de clichês e ausência de repetição estrutural.
Indique explicitamente o que não deve aparecer no texto.
Ao comparar uma resposta com e sem formato definido, a diferença é evidente. A saída se torna mais objetiva, mais densa e mais utilizável.
Recortes Essenciais
Fragmentos do conteúdo original apresentados em formato rápido, sem perda de contexto.
Primeiro o filtro, depois o comportamento
Quando eu apliquei essas modificações de forma estruturada, o resultado mudou de maneira evidente.
A diferença no comportamento da própria ferramenta ao longo das interações.
As respostas passaram a ser mais contidas, mais previsíveis no bom sentido e mais próximas da forma como eu raciocino e escrevo.
Isso acontece porque a IA deixa de reagir a estímulos soltos e passa a operar dentro de um sistema de restrições claras.
O ponto central está em entender que a IA trabalha a partir de camadas de memória e que cada uma delas cumpre uma função distinta.
Quando essas camadas são usadas sem consciência, a ferramenta mistura padrões, improvisa estruturas e replica fórmulas dominantes.
Quando são organizadas corretamente, ela se torna muito mais precisa.
A primeira camada é a memória geral.
É aqui que eu faço a limpeza.
Nessa memória, eu defino tudo aquilo que não deve fazer parte de nenhuma resposta, independentemente do contexto.
Travessões, barras, marcadores visuais repetitivos, contrastes retóricos artificiais e estruturas argumentativas previsíveis são bloqueados nesse nível.
Essa camada funciona como um filtro permanente.
Tudo o que passa pela IA já passa por esse crivo inicial.
O objetivo aqui não é direcionar comportamento criativo, mas remover ruído estrutural e vícios automáticos.
Somente depois dessa limpeza é que faz sentido avançar para a segunda camada, que é a memória do projeto.
Essa memória serve para orientar.
É nela que eu descrevo como a inteligência artificial deve se comportar naquele contexto específico.
Tipo de escrita, tipo de raciocínio, nível de profundidade, limites editoriais e critérios de qualidade.
Essa camada funciona como um contrato operacional.
A IA deixa de improvisar porque já sabe quais são as regras do jogo.
A ordem dessas etapas é determinante.
Quando o comportamento é definido antes da limpeza, a ferramenta continua carregando padrões indesejados por baixo das instruções.
Quando a limpeza vem primeiro, o comportamento passa a se manifestar de forma muito mais fiel.
Esse é o ponto em que ela deixa de ser um gerador genérico de texto e passa a funcionar como uma ferramenta profissional de apoio ao pensamento e à execução.
Conteúdos Complementares
Estes conteúdos aprofundam os fundamentos de estratégia, decisão e comunicação que sustentam esta análise.
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