Durante anos, a ideia de criar com inteligência artificial foi reduzida a uma simplificação técnica: fornecer uma entrada, pressionar um botão, e obter uma saída aparentemente funcional. Porém, na prática, quem trabalha com IA — especialmente em ambientes de produção, design ou desenvolvimento de conteúdo — sabe que o processo é mais complexo. Criar com IA é, essencialmente, uma atividade iterativa, guiada por objetivos claros, curadoria criteriosa e refinamento humano.

Visão: direção e intencionalidade no uso da IA

Visão, nesse contexto, é a capacidade de estruturar um prompt ou input com clareza de propósito. É entender que o resultado da IA depende diretamente da formulação da tarefa e da parametrização envolvida. Testar múltiplas saídas, ajustar hiperparâmetros (temperatura, top-p, penalidades de repetição) ou iterar sobre variações de imagem fazem parte da rotina técnica. Não se trata de aceitar a primeira sugestão, mas sim de validar hipóteses visuais e textuais a partir de um objetivo comunicacional ou funcional definido.

Critério: avaliação qualitativa baseada em contexto

O julgamento crítico é o que transforma uma geração de IA em uma solução válida. No campo técnico, isso se traduz em revisão de consistência factual, aderência semântica e precisão de linguagem. Uma imagem pode estar visualmente coerente e ainda assim conflitar com a identidade visual de uma marca. Um texto pode parecer bem estruturado, mas conter falhas conceituais. O critério envolve conhecer o domínio, avaliar a relevância e eliminar ruído — inclusive aquele que a IA ainda não é capaz de identificar sozinha.

Mão na massa: pós-processamento e integração manual

No desenvolvimento com IA, a etapa de pós-processamento é inevitável. No caso de imagens, envolve desde remoção de fundos até composição de camadas, ajustes de opacidade, tratamento de cores e aplicação de filtros. No caso de texto, significa revisar gramática, remover redundâncias, checar referências e adequar o tom. Em pipelines mais avançados, o processo pode incluir integração com ferramentas como GIMP, Figma, VS Code ou editores markdown, além de automações com scripts, APIs e bancos de dados para complementar o trabalho da IA com lógica personalizada.

Criar sites e programas de todo tipo com IA: não é tão simples

Você até consegue pedir algo e uma IA construir para você, na programação é ainda mais fácil que em outras atividades, porém lembre-se que o código gerado com certeza terá erros, poderá aparentemente estar funcionando perfeitamente, porém internamente pode estar guardando uma surpresa desagradável.

Ao programar utilizando IA, testei na prática, você será mais feliz se fizer com que a IA seja aquele estagiário que está aprendendo e acaba por fazer as tarefas repetitivas e pesquisas para a equipe, com certeza você terá mais sucesso no desenvolvimento.

Na complexidade de código uma IA mostra-se péssima, porém em trechos pequenos e isolados ela é bem melhor, e quando o profissional é bem criterioso no prompt, explicando e pedindo exatamente o que precisa ser feito, incluindo a lógica que precisa ser seguida, o resultado que precisa ser gerado e os valores que serão fornecidos, fazendo tudo isso, teremos um código muito bom e da forma que você precisa, na realidade, na prática achei muito melhor utilizar uma IA para acelerar a escrita de código simples, para pesquisar sobre técnicas que podem ser aplicadas e também para avaliar o código que escrevi e solicitar à ela um analise do que foi feito e sugestões para melhorar, muitas vezes a sugestão não foi boa, porém foi ótima para servir como parâmetro.

Então lembre-se que quando for usar uma IA para programar, não delegue o poder de programador ou analista de sistemas a ela, você está no comando e ela é apenas um assistente de codificação e pesquisa, o seu "auto complete", você tem que ser responsável pela produção, ou vai apenas colaborar para um caos nos códigos muito em breve.

Criar artigos com IA: muito além do copiar e colar

Na produção de conteúdo textual com IA, o processo técnico ideal segue uma estrutura modular:

1. Definir o escopo e título: baseado em análise de intenção, persona, palavras-chave e objetivo comunicacional.
2. Gerar rascunho com IA : usando LLMs ajustados (como GPT-4, Claude ou Mistral), com prompts estruturados.
3. Apontar gaps e tópicos críticos : identificar trechos ausentes, abordagens superficiais e validações necessárias.
4. Fazer verificação cruzada : checar dados em fontes confiáveis, aplicar fact-checking e análise de coerência temporal/contextual.
5. Refinar com estilo e identidade : revisar o conteúdo para que reflita a voz da marca ou do autor, com tom, ritmo e densidade textual adequados.
6. Criar artigos com IA, portanto, não é um processo trivial. Requer integração entre ferramentas, domínio de linguagem e pensamento crítico.

A IA é um acelerador, não um autor. Quem simplesmente copia e cola o que ela gera não está otimizando : está abdicando da autoria.

Criar com IA não é sinônimo de produtividade automática. É um processo técnico e criativo que exige visão estratégica, sensibilidade estética e rigor analítico. A IA é uma aliada poderosa, mas o controle final a assinatura de qualidade continua sendo responsabilidade humana. E isso, nenhuma automação ainda consegue replicar com autenticidade.