Por Carlos Henrique
O que você pediria à IA se conhecesse muito bem um problema, mas ainda não soubesse construir a solução?
O caso de Hiroki Tomiyasu mostra um caminho: descrever uma necessidade concreta e aprender a criar uma ferramenta para atendê-la. Conhecer a operação ajuda a orientar a IA e a perceber se a resposta funciona.
Hiroki começou pelos problemas da própria fazenda
Hiroki trabalha em Hokkaido, no Japão, e administra cerca de 100 hectares com brócolis, abóbora, cebolinha e soja. Antes de se tornar agricultor, foi funcionário público e aprendeu agricultura na prática.
Em uma entrevista publicada em junho de 2026 pela comunidade ChatGPT for Pros, ele mostrou usos de ChatGPT e Codex para organizar informações e criar ferramentas na fazenda. O relato descreve a automação de partes do trabalho, sem medir qual proporção da operação foi automatizada. Leia a entrevista e os exemplos apresentados por Hiroki.
Entre os exemplos estão o controle remoto da ventilação de estufas pelo aplicativo LINE, consultas a temperaturas e tarefas pelo chat da equipe e a organização de registros do campo.
Codex é uma ferramenta de IA que ajuda a escrever e modificar código. No caso relatado, as solicitações partiam de necessidades específicas: o que controlar, quais informações consultar e como facilitar o uso pela equipe.
O detalhe útil está na maneira de explicar a tarefa
Pedir “automatize minha empresa” deixa perguntas demais em aberto. Qual tarefa? Com quais informações? O que deve acontecer quando falta um dado? Quem decide se a entrega está correta?
Quanto mais concreto for o pedido, mais fácil será avaliar a resposta. Essa é a ligação que eu faço entre o caso da fazenda e a rotina de um negócio.
Imagine uma empresa que recebe pedidos por e-mail. “Organize meus pedidos” é um ponto de partida. Mas ainda não explica o que a organização deve entregar.
Uma instrução mais clara seria: identificar cliente, produto e quantidade em cada mensagem; preparar uma lista; marcar informações ausentes; e deixar a conferência com uma pessoa. Esse exemplo é hipotético, não um sistema usado por Hiroki.
Você consegue explicar o processo do começo ao fim?
Escolha uma tarefa que você conhece bem e escreva suas etapas como se fosse orientar alguém novo na equipe. Comece pelo acontecimento que inicia o trabalho.
Depois, descreva as informações necessárias, as decisões e a entrega. Não esqueça as exceções: o pedido incompleto, o valor diferente ou o arquivo que não chegou.
Use este roteiro para organizar a explicação:
- Início: o que faz a tarefa começar?
- Entrada: quais informações preciso receber?
- Etapas: o que faço com essas informações?
- Exceções: quando devo parar ou pedir ajuda?
- Conferência: como reconheço um resultado correto?
Se outra pessoa conseguir seguir essa descrição, você terá um pedido mais claro para levar à IA. Ainda será necessário testar a solução; uma explicação compreensível é o começo do trabalho.
Conhecer o negócio ajuda, mas não elimina a parte técnica
O caso de uma fazenda não demonstra que qualquer sistema pode ser colocado em funcionamento sem apoio técnico. Uma planilha de conferência e um programa que controla equipamentos exigem cuidados diferentes.
Minha sugestão é começar com algo simples, reversível e fácil de conferir. Por exemplo, preparar uma lista para revisão antes de permitir que um programa altere registros ou tome decisões sozinho.
Conhecimento da operação, aprendizado e validação se complementam. Nenhuma dessas etapas desaparece porque a IA consegue escrever código.
O primeiro teste cabe numa folha
Hoje, escolha uma tarefa da sua empresa e escreva o passo a passo usando as cinco perguntas acima. Peça a alguém que leia e diga onde ficou em dúvida.
Corrija a explicação antes de pedir uma solução à IA. Você poderá descobrir que a dificuldade estava em uma regra que todos conheciam, mas ninguém havia escrito.
Para continuar, veja como levar essa descrição para uma rotina da equipe: Como transformar o uso de IA em um processo na empresa?.
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