--- title: "Melhor decompor o problema em partes menores" id: "4861" type: "post" slug: "decompor-o-problema" published_at: "2026-09-08T17:45:43+00:00" modified_at: "2026-09-10T14:43:40+00:00" url: "https://prazocerto.me/decompor-o-problema/" markdown_url: "https://prazocerto.me/decompor-o-problema.md" excerpt: "Se você olha para uma demanda e já trava antes mesmo de começar, saiba que é melhor decompor o problema em partes menores. Essa premissa está no manifesto genai, pois já perdi mais de 6 horas insistindo no mesmo erro...." taxonomy_category: - "IA Generativa" taxonomy_post_tag: - "IA generativa" - "manifesto genai" - "problema" - "produtividade" --- # Melhor decompor o problema em partes menores - [Mário Lúcio](https://prazocerto.me/author/prazocerto/) - 08/09/202610/09/2026 - [1 comentário](https://prazocerto.me/decompor-o-problema/#comments) ![Ilustração em estilo cartoon de uma criança negra de cabelo cacheado e moletom amarelo, em uma sala de estar com estantes de livros, observando com espanto uma caixa de quebra-cabeça sobre a mesa. A embalagem diz "Quebra-cabeça com 56 mil peças" e o balão de fala da criança traz: "É, acho que vai demorar um pouco". A cena abre o artigo sobre decompor o problema em partes menores e representa a paralisia diante de uma demanda que parece grande demais.](https://prazocerto.me/wp-content/uploads/2026/09/decompor-o-problema-Cr.webp) [Resuma o texto:](https://simplesharebuttons.com) - [Gemini](https://gemini.google.com/app) - [Claude](https://claude.ai/new?q=%0A%09%23%23%20Task%0ARead%20the%20text%20at%20the%20link%20below%20within%20the%20given%20context%20and%20summarize%20its%205%20key%20points%20in%20the%20following%20format%3A%0A%0A-%20key%20point%0A-%20description%0A%0A%23%23%20Rules%0A-%20The%20description%20must%20be%20no%20more%20than%2025%20words%20long.%0A-%20Do%20not%20include%20unnecessary%20introductions%2C%20comments%2C%20conclusions%2C%20or%20summaries.%0A%0A%23%23%20Context%0A%0AMelhor%20decompor%20o%20problema%20em%20partes%20menores%0A%0Ahttps%3A%2F%2Fprazocerto.me%2Fdecompor-o-problema%2F) - [Chatgpt](https://chatgpt.com/?q=%0A%09%23%23%20Task%0ARead%20the%20text%20at%20the%20link%20below%20within%20the%20given%20context%20and%20summarize%20its%205%20key%20points%20in%20the%20following%20format%3A%0A%0A-%20key%20point%0A-%20description%0A%0A%23%23%20Rules%0A-%20The%20description%20must%20be%20no%20more%20than%2025%20words%20long.%0A-%20Do%20not%20include%20unnecessary%20introductions%2C%20comments%2C%20conclusions%2C%20or%20summaries.%0A%0A%23%23%20Context%0A%0AMelhor%20decompor%20o%20problema%20em%20partes%20menores%0A%0Ahttps%3A%2F%2Fprazocerto.me%2Fdecompor-o-problema%2F&hints=search) - [Perplexity](https://www.perplexity.ai/search/new?q=%0A%09%23%23%20Task%0ARead%20the%20text%20at%20the%20link%20below%20within%20the%20given%20context%20and%20summarize%20its%205%20key%20points%20in%20the%20following%20format%3A%0A%0A-%20key%20point%0A-%20description%0A%0A%23%23%20Rules%0A-%20The%20description%20must%20be%20no%20more%20than%2025%20words%20long.%0A-%20Do%20not%20include%20unnecessary%20introductions%2C%20comments%2C%20conclusions%2C%20or%20summaries.%0A%0A%23%23%20Context%0A%0AMelhor%20decompor%20o%20problema%20em%20partes%20menores%0A%0Ahttps%3A%2F%2Fprazocerto.me%2Fdecompor-o-problema%2F) - [Grok](https://grok.com/?q=%0A%09%23%23%20Task%0ARead%20the%20text%20at%20the%20link%20below%20within%20the%20given%20context%20and%20summarize%20its%205%20key%20points%20in%20the%20following%20format%3A%0A%0A-%20key%20point%0A-%20description%0A%0A%23%23%20Rules%0A-%20The%20description%20must%20be%20no%20more%20than%2025%20words%20long.%0A-%20Do%20not%20include%20unnecessary%20introductions%2C%20comments%2C%20conclusions%2C%20or%20summaries.%0A%0A%23%23%20Context%0A%0AMelhor%20decompor%20o%20problema%20em%20partes%20menores%0A%0Ahttps%3A%2F%2Fprazocerto.me%2Fdecompor-o-problema%2F) Se você olha para uma demanda e já trava antes mesmo de começar, saiba que é melhor decompor o problema em partes menores. Essa premissa está no [manifesto genai](https://prazocerto.me/manifesto-genai/) , pois já perdi mais de 6 horas insistindo no mesmo erro. Recentemente tentei puxar dados de um arquivo .csv, com o Gemini, que daria 56 mil células em uma planilha do Google Sheets. Só que me gerou retrabalho. Por falar nisso, de acordo com o relatório [State of AI Coding 2026](https://newrelic.com/pt/blog/ai/state-of-ai-coding-2026) , feito pela New Relic com 200 líderes de tecnologia dos EUA, 74% deles apontam retrabalho em pelo menos um quarto do código gerado por IA generativa. Entre os motivos apontados na pesquisa como causa desse problema estavam um contexto ruim, dados incompletos e suposições falhas. Ou seja, se não há um entendimento explícito sobre o problema em si, a chance de passar algo “sem pé nem cabeça” para a IA generativa pode ser enorme. Neste texto, a ideia é mostrar a importância de entender e decompor o problema em “probleminhas”, a fim de obter melhores resultados. Confira! ## Afinal, o que é um problema? Conforme consta no dicionário [Michaelis](https://michaelis.uol.com.br/moderno-portugues/busca/portugues-brasileiro/problema/) , uma das definições de problema é: “Dificuldade ou obstáculo que requer grande esforço para ser solucionado ou vencido.”. Um problema pode ser uma equação matemática, uma correção de um bug em um software, uma reforma em uma casa, uma questão filosófica, dificuldades financeiras etc. O problema em si pode ser muitas coisas. Mas todas elas parecem ter o mesmo efeito em nós, que é o de pensarmos no assunto imediatamente. O filósofo pragmático John Dewey, em seu livro [How we think](https://www.gutenberg.org/cache/epub/37423/pg37423-images.html) , parte da ideia de que o pensamento não pega fogo sozinho. Ou seja, para Dewey, a origem do pensar está sempre em alguma perplexidade, confusão ou dúvida. Sempre há algo específico que provoca e chama o pensamento. Se tudo estiver funcionando normalmente, a tendência é que sigamos em um piloto automático. Contudo, quando um problema surge é que paramos e pensamos na resolução. Talvez seja por isso que aprendemos muito mais em [projetos práticos](https://prazocerto.me/projetos-praticos/) do que só acumulando teoria. É ali que o obstáculo aparece de verdade e nos obriga a pensar. Só que reconhecer o obstáculo ainda não é suficiente. Tão importante quanto conceituar o que é um problema, torna-se relevante sabermos mensurar sua gravidade. Imagem gerada no Google Pics via modelo gemini-3.1-flash-image (nano banana 2). ## Como medir a gravidade de um problema? Se todo obstáculo nos obriga a pensar, a primeira pergunta diante de uma nova demanda não deve ser “como fazer rápido?”, mas sim “qual é o estrago se algo der errado?”. Por exemplo, imagine que uma gestora de uma agência de marketing pede uma [apresentação de slides](https://www.linkedin.com/posts/marioluciofjr_perguntas-para-responder-antes-de-fazer-slides-activity-7490749723197214720-wtvI?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAACHvXJYBKyTyP1ggw536I9ZWCnCwD7LTax0) . A ideia é mostrar, daqui duas semanas, o desempenho trimestral dos posts no LinkedIn de um cliente da área da saúde. Ela avisa que você pode usar alguma IA generativa para agilizar, mas que o cliente deu um feedback negativo sobre a apresentação do mês anterior, pois achou que estava muito prolixa e com poluição visual. Para mensurar a gravidade de uma situação e ajudar a priorizar os problemas que precisam de atenção, você pode utilizar a Matriz GUT. A Matriz GUT foi desenvolvida em 1981 por Charles H. Kepner e Benjamin B. Tregoe como uma ferramenta de apoio à solução de problemas e à definição de prioridades. A lógica consiste em atribuir notas de 1 a 5 para cada problema, considerando três critérios: Gravidade, Urgência e Tendência. Em seguida, multiplicam-se as três notas, produzindo uma pontuação de 1 a 125. Quanto maior a pontuação, maior a prioridade atribuída ao problema. Portanto, uma pontuação de 125 representa a combinação máxima de gravidade, urgência e tendência. Neste exemplo, se a apresentação continuar com textos prolixos e muitos elementos, podemos considerar que cada parte da matriz teria as notas abaixo. ### Gravidade Com certeza a gravidade seria nota 5, porque corre o risco de um novo feedback negativo ou mesmo uma rescisão contratual por insatisfação do cliente com o atendimento. ### Urgência Bem provável que no quesito urgência seja nota 3, pois são duas semanas de prazo. Ou seja, torna-se relevante ter que resolver o problema mais cedo possível. ### Tendência A tendência é ser nota 5, tendo em vista que a demanda não foi atendida e é bem provável que haja uma piora rápida na comunicação com o cliente. A pontuação desse problema seria de 75 pontos então. Caso seja a maior, deve ser priorizada para que a relação com essa conta não se desgaste. Com IA generativa, pode-se pensar em guardrails do número de palavras e reforço do contexto para evitar prolixidade, bem como uma direção mais explícita sobre os elementos permitidos para evitar poluição visual. Assim sendo, se ignoramos a gravidade do problema em si, inevitavelmente podemos ter um certo retrabalho indesejado. ## De que maneira o não entendimento do problema causa retrabalho? Quando pulamos a etapa de entender o problema e partimos direto para a execução com IA generativa, podemos ter chats intermináveis, frustração e uma montanha de tokens desperdiçados. Na prática, a conversa vira uma bola de neve. A IA entrega uma resposta torta, você tenta corrigir no prompt seguinte com “não era bem isso”, ela conserta um ponto mas erra em outro e assim por diante. Imagem gerada no Google Pics via modelo gemini-3.1-flash-image (nano banana 2). Na engenharia de software com IA generativa, por exemplo, esse vício é ainda mais destrutivo. Quando um agente recebe uma tarefa mal delimitada, ele começa a gerar coisas desnecessárias. Aí os desenvolvedores podem perder a paciência, consumir a cota de tokens semanais e terminarem com um código pior do que o original. Esse desastre operacional não acontece por acaso. Separei dois artigos científicos que podem explicar melhor sobre essa situação: - [Context Rot](https://www.trychroma.com/research/context-rot) – nessa pesquisa da Chroma, à medida que a janela de contexto acumula mensagens antigas, ruídos e correções prévias, a capacidade de raciocínio e recuperação de dados do modelo sofre uma queda brusca. - [Lost in the Middle](https://arxiv.org/html/2307.03172v3) – publicado por pesquisadores de Stanford e Berkeley, o estudo prova que os LLMs captam muito bem as instruções no início e no fim do contexto, mas tendem a “esquecer” ou ignorar informações no meio das conversas. Ou seja, insistir em chats infinitos para contornar um problema mal compreendido é a pior estratégia possível e pode te dar um baita retrabalho. Se o rumo desandou na interação com a IA generativa, pare, abra um chat novo e aprenda a decompor o problema em partes menores para resolver uma coisa de cada vez. ## O que você está tentando resolver tem que ser com IA generativa? Usar IA generativa para adiantar um ou mais processos não quer dizer necessariamente que você tenha que usar IA generativa em tudo. Eu sei que parece um tanto paradoxal essa afirmativa vindo de mim, mas nem tudo precisamos usar IA generativa e ter senso crítico para isso é importante. Outro dia eu estava preparando um exercício para uma mentoria de Gemini no Google Sheets. Estipulei um problema e dados fictícios para importar na planilha. Pois bem, no modo “Criar” do Gemini no Google Sheets, pode-se construir uma planilha do zero só com alguns prompts. Eu fui tentar importar dados de um arquivo .csv para esta nova planilha. A questão é que o agente trouxe apenas 100 linhas das 4 mil linhas do arquivo original. Faltou eu levar em consideração o que sempre comento ao fazer prompts: “[O óbvio também precisa ser dito](https://prazocerto.me/o-obvio-tambem-precisa-ser-dito/) ”. Eu esqueci de reforçar que era para pegar as 4 mil linhas. Mesmo eu sendo explícito, ainda havia alguma falha. Então eu percebi que o agente alucinava, pois eram 4 mil linhas em 14 colunas, totalizando 56 mil células. O coitado não estava aguentando. A solução que arranjei foi importar no modo tradicional mesmo: 1. Cliquei no menu **Arquivo**; 2. Optei pelo submenu **Importar**; 3. Selecionei o arquivo que eu queria; 4. Cliquei no botão **Inserir**; 5. Escolhi a opção **Substituir dados na célula selecionada**; 6. Cliquei no botão **Importar dados**. Print do meu processo de importar um arquivo .csv Apenas 6 passos que me proporcionaram puxar todos os dados e evitaram todo aquele desgaste que eu tava com o Gemini. Depois pude continuar com a IA generativa normalmente. Ou seja, utilizar IA generativa com atitude crítica é também reconhecer a capacidade e incapacidade dos modelos. Tive que decompor o problema em partes menores para me dar conta disso. ## Como decompor o problema em partes menores? Decompor o problema em partes menores é como se você olhasse um quebra-cabeça gigantesco e começasse pelas laterais. É buscar um plano para tornar o problema menos complexo. Pensando nisso, eu reuni algumas dicas que podem tornar sua produtividade um pouco melhor, levando em consideração o uso de IA generativa na cocriação. ### Mapeie dependências lógicas Você pode descrever um problema para uma IA generativa, bem como solicitar que ela divida esse problema em dependências lógicas tanto no modo sequencial quanto no paralelo. Com isso, você consegue entender melhor o caminho que precisa percorrer. Vai perceber que a distância entre o problema e a resolução não é uma Odisseia de Homero. Imagem gerada no Google Pics via modelo gemini-3.1-flash-image (nano banana 2). ### Solicite perguntas de verificação antes da execução Esse é um recurso ótimo para programar com IA generativa. Basta pedir para o modelo fazer a solicitação de requisitos e criar um plano a partir disso. Nesse processo de responder as perguntas, você pode notar que esqueceu de detalhes relevantes e, até mesmo, compreender nuances que nem fazia ideia. ### Faça engenharia reversa do artefato que resolve o problema Vamos supor que um cliente quer melhorar a comunicação no Instagram sobre um produto do e-commerce dele. O artefato para esse post será um vídeo com IA generativa que enalteça o produto. Pois bem, se você não sabe muito bem como chegar até o artefato, faça o processo contrário. Pergunte à IA generativa de sua preferência quais são os passos necessários para chegar àquele vídeo do jeito que o cliente espera. ## Como uma mentoria pode ajudar a decompor o problema? Decompor o problema no papel é uma coisa. Fazer isso de maneira solitária, sob prazo e com cliente esperando é outra bem diferente. Uma mentoria de letramento em IA generativa ajuda a decompor o problema porque coloca alguém de fora fazendo as perguntas difíceis antes do primeiro prompt. A pessoa mentora pode apontar as variáveis que você não viu, questionar as premissas que você assumiu sem perceber e conduzir o papo em uma rota lógica de solução. Quem já superou obstáculos parecidos reconhece o padrão rápido, afinal [nem todas as experiências são individuais](https://prazocerto.me/nem-todas-as-experiencias-sao-individuais/) . O que parece um beco sem saída no seu projeto costuma ser algo que outra pessoa já mapeou antes. Mas como saber se chegou a hora de contratar uma mentoria? Separei cinco sinais. ### 1 – Você não sabe dar contexto suficiente Manda a tarefa sem dizer o objetivo, o público, o formato nem as restrições. Espera que o modelo adivinhe o resto e depois reclama que a resposta veio genérica demais. Contexto não é enfeite do prompt. Sem saber para quem o material vai, qual o tom e o que não pode aparecer, a IA generativa preenche as lacunas com o que é medíocre. ### 2 – Você repete o mesmo prompt no chat várias vezes Não adianta lidar com a IA generativa de maneira teimosa, esperando que uma hora acerte. Se a quinta tentativa é igual à primeira, não é a IA que precisa mudar. A repetição custa caro em dois sentidos. Você queima cota de tokens sem ganhar nada e ainda entope a janela de contexto com tentativas fracassadas, o que piora as respostas seguintes. ### 3 – Você copia e cola a resposta sem conferir Fonte, número, cálculo e citação passam direto e a alucinação vai junto para os clientes. Esse tipo de comportamento pode ser bem prejudicial profissionalmente. O detalhe é que a resposta errada quase nunca parece errada. Ela vem bem escrita, com estrutura correta e tom seguro, o que desarma a sua desconfiança justamente quando ela seria mais necessária. ### 4 – Você refaz a mesma tarefa do zero toda semana O que se repete no dia a dia deveria virar uma rotina, um fluxo de automação ou até mesmo uma [skill](https://github.com/marioluciofjr/skills) . Só que otimizar exige enxergar o padrão embaixo da tarefa. Você sabe fazer, mas não sabe descrever o que faz em etapas que outra pessoa ou uma máquina consiga repetir. Enquanto isso não acontece, cada semana começa do zero e a sua produtividade fica presa. ### 5 – Você joga dado sensível na conversa com a IA generativa Sem pensar duas vezes coloca informação confidencial de cliente, dado pessoal e material com direito autoral no chat. Tudo isso pede um cuidado que nenhuma lista de prompts na internet vai te ensinar. Aqui o custo do erro sai do seu tempo e vira problema jurídico. Cláusula de confidencialidade, LGPD e política de uso da ferramenta são coisas que você precisa considerar antes de colar qualquer arquivo. Vale dizer também o que uma mentoria não é. Ela não escreve seus prompts, não entrega o projeto pronto e não vende atalho mágico. O que a mentoria desenvolve é autonomia. Pense em qualquer demanda complexa como uma receita de bolo. Você precisa separar os ingredientes, respeitar as proporções, trabalhar bem com o tempo e analisar. Em vez de se assustar com o tamanho do desafio, aprenda a decompor o problema em partes menores. Se ainda encontra dificuldades em resolver problemas, então aproveite que está aqui e [solicite um orçamento para uma mentoria de IA generativa](https://prazocerto.me/contato/) . ## Autor - [Mário Lúcio](https://prazocerto.me/author/prazocerto/) Estrategista digital com foco em IA generativa. Graduado em Administração, com pós em Finanças estratégicas e Investimentos pela Universidade Nove de Julho. Certificado de IA generativa e programação pela Alura, Google Skills e Data Science Academy. [/cdn-cgi/l/email-protection#3e535f4c5751524b5d57517e4e4c5f44515d5b4c4a5110535b](/cdn-cgi/l/email-protection#3e535f4c5751524b5d57517e4e4c5f44515d5b4c4a5110535b) [https://prazocerto.me/sobre](https://prazocerto.me/sobre) LinkedInWhatsAppTelegram Twitter/X Threads Facebook Marcações:[IA generativa](https://prazocerto.me/tag/ia-generativa/) [manifesto genai](https://prazocerto.me/tag/manifesto-genai/) [problema](https://prazocerto.me/tag/problema/) [produtividade](https://prazocerto.me/tag/produtividade/) ## 1 comentário em “Melhor decompor o problema em partes menores” 1. 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