Prompt Engineering para Executivos · Capítulo 27 de 28 · 12 min
Montar o plano de 90 dias com dono, prazo e evidência de pronto
Monte o plano de 90 dias de prompts e contexto com dono, prazo e evidência, na ordem do risco: inventário, medição, economia e relatório para a diretoria.
Este capítulo faz parte do curso gratuito Prompt Engineering para Executivos.
O plano de 90 dias põe cada frente de prompts e contexto com dono, prazo e evidência de pronto, na ordem do risco: inventário primeiro, medição depois, economia em seguida e relatório no fim. Serve a quem responde pela IA da empresa. Hoje, preencha a primeira linha do inventário com o fluxo de maior volume.
Plano montado pela facilidade abre pelo cache, porque economia rende slide em duas semanas. Sem inventário, ninguém sabe qual fluxo lê mensagem de estranho e mexe em dado de cliente ao mesmo tempo; sem suíte de avaliação, ninguém sabe se o modelo mais barato passou a errar mais. O dia 90 chega com fatura menor e risco desconhecido, e a diretoria pergunta justamente pelo risco.
A ordem por risco segue o custo de desfazer o erro. Um fluxo que reúne as três pernas da tríade letal (dado privado, conteúdo de fora e saída para fora, vistas no capítulo da Regra dos Dois) pode vazar dado hoje, e dado vazado não volta. Fatura alta se corrige no mês seguinte. Por isso o inventário e a classificação pela Regra dos Dois (no máximo duas dessas três pernas por fluxo) ocupam as duas primeiras semanas, e o cache espera.
Cada bloco do plano depende do anterior. A suíte de avaliação nasce de falhas reais, e a Anthropic recomenda começar com 20 a 50 tarefas tiradas delas; quem mede antes de inventariar mede o fluxo errado. A linha de base de custo (o custo por tarefa concluída medido antes de qualquer otimização, a foto do antes) é o que permite provar a economia do cache e do roteamento. Sem ela, a redução da fatura pode ser só queda de volume.
Desde 2024, o ritmo de lançamentos acelerou. Só em setembro de 2026 saíram o Grok 4.7 e o Gemini 3.8 Flash, e cada troca de versão mexe em preço, parâmetro aceito e comportamento. A biblioteca de prompts versionada (o repositório em que cada prompt tem número de versão e o modelo exato ao lado, como contrato com aditivos) é o que deixa trocar de modelo sem perder a memória do que funcionava. Ela entra antes da avaliação porque a suíte precisa saber qual versão está testando.
Quatro blocos de semanas, do maior risco ao relatório
- Semanas 1 e 2Agora
Inventário e Regra dos Dois
Uma linha por fluxo com IA em produção, com dono, modelo e versão. Cada fluxo marcado nas três pernas, e todo fluxo com as três perde uma ou ganha aprovação assinada.
- Semanas 3 a 6Previsto
Biblioteca, avaliação e linha de base
Todo prompt de produção com versão e modelo fixado. Suíte de 20 a 50 tarefas de falhas reais. Custo por tarefa concluída medido por sete dias em cada fluxo.
- Semanas 7 a 10Previsto
Cache, roteamento e política de uso
Cache ligado nos fluxos de maior volume, pedidos simples mandados ao modelo menor e regra escrita de quais contas e dados podem entrar em ferramenta de IA.
- Semanas 11 a 13Previsto
Revisão executiva e relatório
Trinta minutos com a diretoria sobre o que mudou, seguidos do relatório de uma página com três números, data e método.
Cache e roteamento só entram na semana 7 porque precisam das duas peças anteriores. O cache de prompt (memória do começo repetido do pedido, como a tarifa de assinante) exige prefixo estável, e a biblioteca versionada é o que mantém esse prefixo igual de uma chamada para outra. O roteamento (routing, mandar cada pedido ao modelo mais barato que resolve, como a triagem de um pronto-socorro) só vira produção quando a suíte mostra o mesmo acerto no fluxo roteado. A distância de preço justifica o esforço: o Claude Haiku 5.5 cobra US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada até 100 mil tokens de prompt, contra US$ 4 do Opus 5.5.
A política de uso fecha o mesmo bloco porque, a essa altura, a empresa já sabe quais fluxos existem e quais dados passam por eles. Política escrita antes do inventário proíbe o que ninguém usa e esquece o que todo mundo usa. Na revisão executiva das semanas 11 a 13, a diretoria recebe números medidos e decide o trimestre seguinte em cima deles.
Entregas do plano com dono, prazo e evidência de pronto
| Entrega | Dono | Prazo | Evidência de pronto |
|---|---|---|---|
| Inventário de todos os fluxos com IA em produção | Líder de arquitetura, com o dono de negócio de cada fluxo | Semana 2 | Planilha com uma linha por fluxo: dono com nome, modelo, versão e volume mensal |
| Classificação pela Regra dos Dois | Gerente de segurança da informação | Semana 2 | Três colunas de sim ou não por fluxo, e cada fluxo com as três pernas desligado, reduzido ou aprovado por escrito |
| Biblioteca de prompts versionada | Líder de engenharia | Semana 4 | Repositório com todo prompt de produção, número de versão, modelo fixado e histórico de mudanças |
| Suíte de avaliação com 20 a 50 tarefas | Dono do produto de cada fluxo | Semana 6 | Cada tarefa ligada à falha real que a originou e primeiro relatório com pass@k e pass^k lado a lado |
| Linha de base de custo | Responsável por FinOps | Semana 6 | Custo por tarefa concluída por fluxo, com sete dias seguidos de série e data da tabela de preços |
| Cache nos fluxos de maior volume | Líder de engenharia | Semana 8 | Leitura de cache acima de zero na segunda chamada e custo por tarefa comparado à linha de base |
| Roteamento por complexidade | Dono do produto, com engenharia | Semana 10 | Suíte rodada no fluxo roteado com o mesmo acerto e custo por tarefa menor que a linha de base |
| Política de uso de IA | Diretoria jurídica, com RH | Semana 10 | Documento publicado com contas permitidas, dados proibidos e quem aprova fluxo novo, e ciência registrada |
| Revisão executiva | Executivo responsável por IA | Semana 12 | Ata com as decisões tomadas e o nome de quem decidiu cada uma |
| Relatório de uma página | Executivo responsável por IA | Semana 13 | Página única com três números apurados, data, método e o que não está sendo prometido |
Dono é uma pessoa com nome próprio, e a evidência é algo que alguém de fora da área confere sozinho, sem pedir explicação a quem executou.
O fornecedor principal muda três linhas do plano: como pinar a versão (fixar o identificador exato do modelo, como anotar o lote de um remédio), como ligar o cache e o que precisa ser devolvido ao modelo a cada chamada. A tabela abaixo diz o que entra na biblioteca e na linha de base conforme o fornecedor, e o que costuma quebrar na troca de versão.
Como fica em cada modelo
| Modelo | O que muda | Cuidado |
|---|---|---|
| Claude (Anthropic) | Pinar pelo ID completo, como claude-opus-5-5, e anotar a aposentadoria mínima (Opus 5.5 não antes de 22/09/2027). Cache explícito com cache_control, a partir de 512 tokens, por 5 min ou 1 h. | No Opus 5.5 e no Fable 5.1, temperature fora do padrão e prefill do assistente devolvem erro 400. Desde o Opus 4.7, o tokenizador gera cerca de 30% mais tokens: refaça a linha de base ao migrar. |
| GPT (OpenAI) | O guia oficial manda fixar o snapshot do modelo e manter evals. GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol só chamam ferramentas pela Responses API, então a migração entra nas semanas 3 a 6. | Do GPT-5.6 em diante, cache automático a partir de 1.024 tokens, por 30 min. Nos anteriores, a retenção sai de prompt_cache_retention. Com raciocínio ligado, tire temperature e top_p. |
| Gemini (Google) | Quando o seu código guarda o histórico, as thought signatures (blocos de pensamento criptografados) voltam exatamente como vieram, ou a chamada seguinte falha. A Interactions API guarda esse estado no servidor. | O 3.1 Pro está em preview. Os preços do 3.8 Flash e do 3.6 Flash dobram em 01/01/2027: registre a linha de base com as duas tabelas. Cache explícito cobra armazenamento por hora. |
| Grok (xAI) | O raciocínio não desliga no Grok 4.5, 4.6 e 4.7. No 4.7, o raciocínio criptografado sempre volta e precisa ser repassado sem alteração no pedido seguinte. | O Grok 4.7 não aceita Batch API. Prompt a partir de 200 mil tokens paga a tarifa alta em todos os tokens do pedido. |
| Modelos abertos (DeepSeek, Qwen) | A DeepSeek anunciou em 10/09/2026 que pedidos ao deepseek-v4-pro passariam a ser atendidos pelo V4.1 Flash a partir de 14/09/2026: o ID ficou e o modelo mudou. No Qwen3.8-27B (Apache 2.0), pinar é guardar os pesos. | No DeepSeek com ferramentas, o reasoning_content volta inteiro em todo pedido seguinte, ou o retorno é erro 400. O Qwen publica temperatura recomendada por modo, e a biblioteca precisa registrá-la. |
Fonte: Anthropic, OpenAI, Google, xAI, DeepSeek e Qwen, documentação de modelos, raciocínio e cache, 13/10/2026
O mesmo plano produz entregas diferentes em cada área, porque o inventário aponta riscos diferentes. Num fluxo, a semana 1 corta uma perna; noutro, as duas primeiras semanas terminam sem mudança nenhuma, e o ganho aparece na biblioteca e na suíte.
O plano aplicado em três áreas (cenários ilustrativos)
1 de 3Atendimento de varejo
O bot de WhatsApp lia mensagens de clientes, consultava pedidos no ERP e enviava link de pagamento sozinho. Na semana 2, o envio automático saiu e o link passou a exigir clique do atendente. O cache só foi ligado na semana 7, com a linha de base de custo por conversa medida.
Jurídico de uma indústria
O resumo de contratos de fornecedor tinha duas pernas e ficou como estava. O ganho veio da biblioteca: o prompt de resumo ganhou versão, o modelo ficou pinado e a suíte de 30 contratos com erros reais passou a rodar antes de qualquer troca de modelo.
Recrutamento em RH
A triagem de currículos recusava candidatos por e-mail sem revisão humana, com as três pernas ligadas. A recusa automática saiu na semana 1, e a política de uso da semana 10 passou a exigir aprovação do RH para fluxo novo que envie mensagem a candidato.
Como gerar a primeira versão do plano em uma hora
Um assistente de IA monta o rascunho do plano a partir do inventário em minutos, desde que a regra de ordenação venha escrita no prompt. Sem ela, nada impede o rascunho de seguir a ordem da lista ou de pôr a economia na frente. Escreva o prompt direto, com objetivo, regras e formato de saída; os guias da OpenAI e da Anthropic para modelos de raciocínio mandam tirar o pedido de pensar passo a passo, porque o modelo já raciocina por dentro. O rascunho é ponto de partida: nomes, datas e evidências passam pela sua revisão antes de chegar à diretoria.
Guia prático: gerar o plano a partir do inventário
Reserve uma hora com o inventário em mãos, mesmo incompleto, e um assistente de IA com conta corporativa.
Passo 1: Monte o inventário em texto
Uma linha por fluxo com nome, dono, modelo e versão, volume mensal e as três pernas em sim ou não.
Deu certo quando: Todo fluxo em produção aparece, inclusive o que roda na planilha de alguém.
Erro comum: Listar só os fluxos que a TI conhece e deixar de fora o uso das áreas.
Passo 2: Cole o prompt com o inventário dentro
Use o prompt abaixo trocando os dados de exemplo pelos seus, sem mudar as regras de ordenação.
Deu certo quando: O modelo devolve primeiro a classificação e depois o plano, em tabelas.
Erro comum: Pedir o plano sem a classificação, o que esconde os fluxos com três pernas.
Passo 3: Confira a ordem por risco
Os fluxos com três pernas precisam estar nas semanas 1 e 2, antes de qualquer linha de cache.
Deu certo quando: Nenhuma entrega de economia aparece antes da semana 7.
Erro comum: Aceitar a ordem do modelo quando ela põe o cache primeiro por render mais rápido.
Passo 4: Troque cargos por nomes
Onde o plano trouxer área ou cargo, escreva a pessoa que responde na reunião de acompanhamento.
Deu certo quando: Cada linha tem um nome próprio e uma data de calendário.
Erro comum: Deixar “equipe de dados” como dono, o que ninguém cobra.
Passo 5: Teste cada evidência com alguém de fora
Peça a uma pessoa de outra área que diga, linha a linha, se conseguiria conferir a evidência sozinha.
Deu certo quando: Toda evidência apontada como vaga volta reescrita antes de o plano circular.
Erro comum: Testar com quem escreveu o plano.
No fim você tem: Um plano de dez a doze linhas, ordenado por risco, com dono, prazo e evidência de pronto, pronto para a diretoria aprovar.
| Fluxo | Entrada não confiável | Dado sensível | Age para fora | Ação |
| Atendimento WhatsApp | sim | sim | sim | Link de pagamento passa a exigir clique do atendente |
| Triagem de currículos | sim | sim | sim | Recusa automática sai; e-mail só após revisão do RH |
| Resumo de contratos | sim | sim | não | Mantém; entra na suíte de avaliação |
| Conciliação de notas | sim | sim | não | Mantém; entra na suíte de avaliação |
| Descrições de produto | não | não | sim | Mantém; revisão humana segue antes de publicar |
| Semanas | Entrega | Dono | Prazo | Evidência de pronto |
| 1 e 2 | Envio automático de link desligado | Juliana Moreira Santos | 23/10/2026 | Log sem envio automático por sete dias |
| 1 e 2 | Recusa automática de currículo desligada | Paulo Henrique Lima | 23/10/2026 | Configuração exportada e caixa de saída sem recusa automática |
| 1 e 2 | Inventário assinado pelos cinco donos | Marcos Vinícius Oliveira | 30/10/2026 | Planilha com as cinco assinaturas |
| 3 a 6 | Biblioteca com os cinco prompts versionados | Camila Ferreira Rocha | 13/11/2026 | Repositório com versão e modelo pinado em cada prompt |
| 3 a 6 | Descrições migradas para a Responses API | Camila Ferreira Rocha | 13/11/2026 | Fluxo em produção pela Responses API, com data |
| 3 a 6 | Suíte de 30 tarefas por fluxo | Ricardo Almeida Prado | 27/11/2026 | Relatório com pass@k e pass^k, a medir na semana 6 |
| 3 a 6 | Linha de base de custo, com a tabela do Gemini de 01/01/2027 | Fernanda Costa Ribeiro | 27/11/2026 | Sete dias de série por fluxo, a medir na semana 6 |
| 7 a 10 | Cache no atendimento | Juliana Moreira Santos | 11/12/2026 | Leitura de cache acima de zero e custo comparado à linha de base |
| 7 a 10 | Política de uso publicada | Marcos Vinícius Oliveira | 18/12/2026 | Documento com ciência registrada |
| 11 a 13 | Relatório de uma página | Marcos Vinícius Oliveira | 15/01/2027 | Página com três números, data e método |Armadilhas que derrubam o plano antes do dia 90
Antes de aprovar o plano
0/4Durante a execução
0/4A pressão mais comum contra a ordem por risco vem da fatura. Quando o custo sobe rápido, a diretoria pede economia na primeira semana, e o plano precisa mostrar por que o cache espera até a sétima sem parecer descaso com o dinheiro.
A fatura de IA dobrou em dois meses e a diretora quer o cache ligado na primeira semana. O inventário não existe, a assistente de agendamento lê mensagens de pacientes, consulta prontuários e remarca consultas sozinha, e não há suíte de avaliação nem custo por tarefa medido.
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