Um artigo publicado pela MIT Sloan Management Review propõe uma mudança de vocabulário que, segundo a publicação, reflete uma mudança de prática: em vez de “prompting” — a instrução pontual dada a um sistema de inteligência artificial para obter uma resposta —, profissionais que lidam com trabalho analítico deveriam adotar uma postura de “directing” (direcionamento contínuo) da IA ao longo de um processo, não apenas no momento da pergunta inicial. A proposta está amparada em duas linhas de pesquisa citadas pelos autores, que tratam, respectivamente, de como a IA produz descobertas em contextos analíticos e de como sistemas algorítmicos se inserem na estrutura das organizações.
O eixo central do artigo, conforme o resumo disponível, é a separação entre duas formas de uso da IA em atividades de análise: uma em que o profissional formula uma instrução (prompt) e recebe um resultado isolado, e outra em que o profissional atua como direcionador de um processo iterativo, no qual a IA participa de etapas sucessivas de exploração, checagem e refinamento. Essa distinção é apresentada como o argumento estrutural do texto, mas o material consultado não descreve, em detalhe, os passos práticos desse “direcionamento” nem oferece exemplos operacionais de como a técnica se diferencia, na prática, de um encadeamento comum de prompts.
Segundo a publicação, o argumento se apoia em dois estudos distintos. O primeiro é descrito como uma investigação qualitativa sobre “descoberta assistida por IA” (AI-assisted discovery), que teria identificado quatro caminhos (pathways) pelos quais a IA gera insights considerados surpreendentes durante o trabalho analítico. O segundo é apresentado como um exame de como organizações funcionam como “assemblages algorítmicos” — um conceito usado para descrever a forma como sistemas algorítmicos se combinam com processos, pessoas e decisões dentro de uma empresa.
O resumo consultado nomeia essas duas frentes de pesquisa, mas não especifica quais são os quatro caminhos de descoberta mencionados, nem detalha as conclusões do estudo sobre assemblages algorítmicos além de indicar que ele “mostrou que sistemas algorítmicos” desempenham determinado papel — a frase é interrompida na fonte disponível, sem indicação de qual é esse papel.
Como há apenas uma fonte disponível sobre este assunto, e ela chega de forma parcial, alguns pontos que normalmente estruturariam uma análise completa não podem ser confirmados aqui: a metodologia exata dos dois estudos, o número e a identidade das organizações ou profissionais pesquisados, os nomes dos autores do artigo e a lista concreta dos quatro caminhos de geração de insight. Também não há, no material disponível, uma definição operacional de “directing” que vá além da contraposição conceitual ao “prompting” — ou seja, não é possível descrever aqui um passo a passo de como aplicar a técnica proposta, apenas registrar que ela existe como recomendação central do artigo.
Pelo enquadramento do próprio texto — publicado em um veículo voltado a gestores e tomadores de decisão, tratando de trabalho analítico e de uso organizacional de IA —, o público mais diretamente afetado por essa discussão são profissionais que usam sistemas de IA generativa como parte de processos de análise, tomada de decisão ou gestão de equipes: coordenadores, gerentes e analistas que integram IA a rotinas de trabalho recorrentes, e não apenas a consultas isoladas. Também é citada, de forma mais ampla, a camada organizacional — a forma como a empresa estrutura processos ao redor de ferramentas algorítmicas —, o que sugere relevância para quem ocupa posições de gestão intermediária ou de liderança de times que adotam IA em escala.
Por se tratar de uma única fonte sobre o tema, não há neste momento outra interpretação, crítica ou leitura alternativa documentada sobre a distinção entre “prompting” e “directing” proposta pelo artigo. Isso não significa que o tema seja consensual no campo de estudos sobre IA e trabalho — apenas que, com o material disponível, não é possível mapear posições divergentes atribuíveis a outros pesquisadores ou instituições, e por isso este texto não faz esse mapeamento.
O artigo original, indicado como “Stop Prompting AI. Start Directing It”, está disponível na íntegra na MIT Sloan Management Review. Como o resumo consultado é parcial, o acompanhamento direto da publicação — incluindo a leitura completa das duas pesquisas citadas como referência — é o caminho indicado para obter a lista dos quatro caminhos de descoberta e a conclusão do estudo sobre organizações como sistemas algorítmicos, pontos que este texto não pôde detalhar.
A distinção entre “prompting” e “directing” é apresentada pela MIT Sloan Management Review como estrutural para o trabalho analítico assistido por IA, mas o detalhamento metodológico dos dois estudos de base não está disponível no resumo consultado.
Para gestores e coordenadores que buscam formalizar essa camada de uso estratégico de IA — indo além do prompt isolado e em direção a processos de direcionamento contínuo dentro de rotinas de análise e decisão —, a formação estruturada em técnicas de interação com sistemas de IA generativa é um caminho disponível no catálogo da Galícia Educação:
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1. A fonte consultada trata de um artigo da MIT Sloan Management Review, sem outros veículos que corroborem ou complementem os achados até o momento.
2. O resumo disponível não identifica os autores do artigo nem nomeia as organizações pesquisadas.
3. Os “quatro caminhos” de geração de insight citados pelo estudo qualitativo não estão listados no material consultado.
4. A conclusão do estudo sobre organizações como “assemblages algorítmicos” aparece truncada na fonte disponível.
5. Não há, até o momento, registro de interpretações divergentes de outros pesquisadores ou instituições sobre a proposta de substituir “prompting” por “directing”.
Este texto foi apurado a partir das publicações abaixo. As informações atribuídas a órgãos, normas e decisões devem ser conferidas na fonte oficial correspondente.
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Este artigo teve a curadoria do time da Galícia Educação e foi escrito utilizando inteligência artificial a partir de seu conteúdo original publicado por MIT Sloan Management Review.
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