Na época, eu não sabia, mas ser demitida da Meta estava prestes a ser o trampolim para uma nova carreira — uma na vanguarda da mais nova obsessão tecnológica. Frequentemente me perguntam como eu migrei para a engenharia de prompts de IA, especialmente quando era algo tão novo. Na época, a maioria das pessoas — incluindo eu! — não sabia o que era engenharia de prompts.
O trabalho ainda está evoluindo à medida que as empresas abrem vagas e integram essas habilidades. E ainda não ouvi duas histórias de origem idênticas. Mas aqui estão alguns passos que dei ao mudar de carreira, do jornalismo de TV na CNN e NBC, e depois parcerias estratégicas na Meta, para me estabelecer como engenheira de prompts.
Identifiquei a oportunidade certa para mim
Depois da demissão, eu tinha certeza de que queria continuar na área de tecnologia, então passei muito tempo pesquisando onde minha experiência em jornalismo e parcerias tecnológicas poderia ser valorizada. Consumi todas as fofocas sobre tecnologia e examinei empresas e descrições de cargos em busca de habilidades transferíveis. Eu estava focada em encontrar empresas que pudessem estar bem posicionadas para evitar a onda de demissões em andamento, ou pelo menos se recuperar rapidamente.
Busquei por estabilidade e crescimento. Isso significava que ouvi muito (muito mesmo) sobre o recém-lançado ChatGPT da OpenAI e todas as mudanças que as pessoas esperavam e temiam que ele pudesse trazer. Como criadora de conteúdo e ex-jornalista, hesitei em entregar as rédeas literárias para um robô. Mas pude perceber que uma mudança de mercado muito real estava chegando — e isso era uma oportunidade para mim.
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Assumi riscos calculados
Encontrei uma vaga temporária na LinkedIn, uma empresa em que estava muito ansiosa para trabalhar, na equipe de notícias, onde certamente me encaixaria. Havia algumas desvantagens, como a curta duração do contrato e a função menos sênior. Mas era em uma das minhas empresas-alvo, e a descrição do trabalho deixava claro que esse papel de editora de conteúdo seria focado nos mais novos projetos de IA generativa da plataforma. Isso me pareceu um risco digno de ser assumido.
A exposição à nova e rapidamente evolutiva tecnologia tinha o potencial de me dar uma vantagem em outras candidaturas, mesmo que esse contrato não fosse estendido ou convertido em uma função em tempo integral.
Tive curiosidade e fui prestativa
Antes mesmo de ter o emprego, perguntei como era trabalhar na melhoria da qualidade do conteúdo de IA gerativa. A resposta do gerente de contratação foi, na verdade, a primeira vez que ouvi o termo engenheira de prompts! Enquanto trabalhava editando e avaliando o resultado da IA gerativa, certifiquei-me de que meu feedback fosse claro e tentei identificar temas que observava no geral. Foquei no que achava que ajudaria a resolver os maiores problemas nos prompts ou no treinamento, e esperava que demonstrar um entendimento de entradas úteis pudesse abrir uma porta para eu me envolver mais.
Esse palpite deu muito certo. Agora, quando penso em fazer um processo de IA gerativa funcionar em grande escala, não escrevo um prompt para cada tarefa individual. Quero que funcione dezenas ou centenas de vezes com muito poucos erros ou desvios do objetivo, o que significa que devo focar em prompts que abordem os temas ou tendências no resultado.
Quando converso com alguém que espera entrar na área de engenharia de prompts, sempre digo para pensar onde podem começar agora: a empresa atual está implementando algum projeto de IA gerativa com o qual possam oferecer ajuda? Eles têm habilidades ou conhecimento que possam qualificá-los para avaliar ou anotar respostas de modelos? Se você pode começar pequeno e provar que sua contribuição é valiosa para o processo de prompting, você pode criar oportunidades para si mesmo na engenharia de prompts.
Adicionei habilidades práticas ao meu currículo
Eu adorei as tarefas de prompting que assumi e logo me determinei a garantir uma posição em tempo integral onde esse trabalho pudesse ser meu foco principal. Uma habilidade que sempre via nas vagas de engenheiro de prompts era algum nível de habilidade em programação, especificamente com Python. Não precisava escrever scripts em Python para o trabalho que já fazia, mas trabalhava com alguns scripts existentes. Eu queria entender como funcionavam e o que significavam os erros. Queria me tornar mais autossuficiente e trabalhar de forma mais eficiente, sem esperar pela ajuda de um engenheiro. Queria me tornar uma candidata mais forte para futuras funções.
Então, fiz um curso online para aprender o básico de Python, na esperança de aprender o suficiente sem precisar parar para voltar à escola e conseguir um diploma. Rapidamente peguei o jargão que facilitava para mim conversar com engenheiros e mostrava para a equipe que eu estava comprometida e era valiosa. Isso também me deu uma vantagem nas minhas candidaturas, ajudando-me a passar em testes básicos de programação e, finalmente, conseguir minha posição atual como diretora de prompts para uma startup de IA.
Olhando para trás, eu diria que a maior lição para qualquer carreira, e onde quer que a engenharia de prompts me leve, é sempre continuar aprendendo e manter a mente aberta.
Kelly Daniel é uma líder em engenharia de prompts de IA com vasta experiência na implementação de soluções de IA para empresas. Como Diretora de Prompts para a Lazarus AI, ela desenvolve técnicas de prompting e novas aplicações para LLMs e tecnologias de ponta, como modelos agenticos. Ela é instrutora do curso online da CNBC “Como Usar IA para Ser Mais Bem-Sucedido no Trabalho”.
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Este conteúdo foi fornecido pela CNBC Internacional e a responsabilidade exclusiva pela tradução para o português é do Times Brasil.
