Contexto, Role, Especificação e Ação: a estrutura C.R.E.A. aplicada a um prompt de análise de margem, com o antes, o depois e quatro formas de refinar.
Prompt vago gera resposta genérica, e resposta genérica não serve para nada em finanças. A IA não sabe quais dados você tem, qual período importa, para quem o resultado vai nem em que formato precisa chegar. Ela preenche as lacunas sozinha, e o que sai você reescreve quase todo.
A estrutura C.R.E.A. é o mapa de qual informação dar e em que ordem. Quatro elementos: Contexto, Role, Especificação e Ação. Vamos aplicá-la a uma tarefa real, a análise de margem.
Analise a margem da minha empresa.
Faltam o período, as linhas de produto, a pergunta que o leitor quer responder, o nível de detalhe e o formato. O resultado será um texto correto e inútil sobre o que é margem bruta.
C de Contexto. Quem é você e qual é a situação. A IA não tem memória entre conversas: ela não sabe que você é analista de FP&A, que o fechamento é nesta semana nem que o diretor comercial quer decidir sobre descontos.
R de Role. O papel que a IA assume. Pedir a postura de analista sênior de FP&A gera um resultado diferente de pedir a de um consultor de comunicação. Quanto mais específico o perfil, mais ajustado o tom e a profundidade.
E de Especificação. O que exatamente você quer: período, métricas, restrições, o que incluir e o que deixar de fora. É a parte que mais pesa na qualidade.
A de Ação. O formato do output: tabela, parágrafo de tantas palavras, lista, e-mail. Sem isso, a IA escolhe o formato por conta própria.
Contexto: sou analista de FP&A de uma distribuidora de médio porte. Estou preparando a revisão de margem do trimestre para o diretor comercial, que quer decidir sobre política de descontos.
Role: atue como analista sênior de FP&A, com experiência em rentabilidade por produto e comunicação executiva.
Especificação: com os dados abaixo (receita, custo e volume por linha de produto, nos dois últimos trimestres), calcule a margem bruta de cada linha e a variação em pontos percentuais. Identifique as três linhas que mais contribuíram para a variação da margem total. Separe, quando os dados permitirem, o efeito de preço, de custo e de mix. Não invente causas que os dados não sustentam e liste o que faltaria para confirmar cada hipótese.
Ação: entregue uma tabela com as linhas e as variações, seguida de um parágrafo de até 120 palavras em linguagem executiva e de três perguntas que o diretor comercial provavelmente fará.
Os dados colados nesse prompt têm valores reais, o que os coloca no amarelo do semáforo de dados: anonimize antes, ou use ambiente corporativo.
Com o prompt vago, você recebe uma aula. Com o C.R.E.A., recebe uma tabela que bate com a sua base, um parágrafo que você usa com poucos ajustes e as perguntas que vão prepará-lo para a reunião. A diferença de tempo, acumulada no mês, é grande.
Repare que a instrução "não invente causas" e o pedido de listar o que falta não são enfeite. São o que impede a IA de transformar correlação em explicação, um problema tratado em cinco sinais de alucinação.
O primeiro output quase nunca é o final, e isso é normal. Quatro jeitos de melhorar a segunda rodada:
Role genérico. "Seja um especialista" não muda nada. "Analista sênior de FP&A com experiência em rentabilidade por produto" muda.
Especificação sem critério. "Destaque o que for relevante" deixa a IA decidir o que é relevante. Diga o critério: as três maiores variações, desvios acima de 1 ponto percentual.
Prompt que não é guardado. Se funcionou, salve, com a data e o que ele faz. Daqui a três meses você vai querer o mesmo prompt, e reescrever do zero custa o mesmo tempo da primeira vez.
C.R.E.A. não é fórmula mágica. É organização de informação que você já tinha, colocada na ordem certa.
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