Usar IA para trabalhar, mas quem limita a eficiência é o ser humano.
Vou compartilhar uma experiência minha.
Como a IA é muito eficiente, meu hábito é começar primeiro com uma tarefa principal, dando a ela um context bem claro e suficiente para ela rodar. Nas primeiras rodadas, tudo vai muito bem.
Mas durante os períodos de espera, eu tento aproveitar para fazer mais uma coisa, então abro outra thread para lidar com outra tarefa.
No começo, ainda vai bem.
O problema costuma aparecer depois que os dois projetos já rodaram por um tempo. Um deles vai te trazer uma situação em que você precisa realmente entender o contexto e, só então, dar instruções claras para que ele continue. Mas, nesse momento, meu cérebro já está em outro projeto; pior ainda, ele fica “vagando” para coisas como passar tempo demais no Twitter, ler um newsletter, ou fazer outras tarefas enquanto espera a IA processar.
Nesse ponto, é difícil de novo trazer a atenção de volta para aquele contexto. É como um elefante que já viu bananas e entrou no bananal; tentar fazer ele voltar para o caminho original quase não é possível.
Então eu comecei a fornecer um contexto insuficiente, fazendo a IA ter que julgar por conta própria. Aí, a qualidade das saídas da IA começa a cair. Ou então a pessoa se afasta do computador e simplesmente interrompe.
Quando você pega de novo depois, não dá para fazer um “retomar de onde parou”; é preciso reaquecer o contexto desde o início, e a eficiência naturalmente cai.
Então, a minha conclusão hoje é: projetos em paralelo podem ser dois, mas precisa ter uma linha principal. Se houver um projeto auxiliar, o ideal é que seja algo simples, que exija pouco contexto, poucas decisões, e basicamente só confirmação. Do contrário, sua capacidade mental se esgota rápido, a qualidade do projeto fica baixa — e, o mais importante, você sabe que não fez bem.
Vou compartilhar uma experiência minha.
Como a IA é muito eficiente, meu hábito é começar primeiro com uma tarefa principal, dando a ela um context bem claro e suficiente para ela rodar. Nas primeiras rodadas, tudo vai muito bem.
Mas durante os períodos de espera, eu tento aproveitar para fazer mais uma coisa, então abro outra thread para lidar com outra tarefa.
No começo, ainda vai bem.
O problema costuma aparecer depois que os dois projetos já rodaram por um tempo. Um deles vai te trazer uma situação em que você precisa realmente entender o contexto e, só então, dar instruções claras para que ele continue. Mas, nesse momento, meu cérebro já está em outro projeto; pior ainda, ele fica “vagando” para coisas como passar tempo demais no Twitter, ler um newsletter, ou fazer outras tarefas enquanto espera a IA processar.
Nesse ponto, é difícil de novo trazer a atenção de volta para aquele contexto. É como um elefante que já viu bananas e entrou no bananal; tentar fazer ele voltar para o caminho original quase não é possível.
Então eu comecei a fornecer um contexto insuficiente, fazendo a IA ter que julgar por conta própria. Aí, a qualidade das saídas da IA começa a cair. Ou então a pessoa se afasta do computador e simplesmente interrompe.
Quando você pega de novo depois, não dá para fazer um “retomar de onde parou”; é preciso reaquecer o contexto desde o início, e a eficiência naturalmente cai.
Então, a minha conclusão hoje é: projetos em paralelo podem ser dois, mas precisa ter uma linha principal. Se houver um projeto auxiliar, o ideal é que seja algo simples, que exija pouco contexto, poucas decisões, e basicamente só confirmação. Do contrário, sua capacidade mental se esgota rápido, a qualidade do projeto fica baixa — e, o mais importante, você sabe que não fez bem.