Projetos nas ferramentas de IA

Já faz algum tempo que as ferramentas de Inteligência Artificial (IA) vêm disponibilizando recursos para a criação de projetos. Achei importante falar um pouco sobre esse assunto por aqui. Antes de começar, preciso falar sobre o contexto da IA.

O que é contexto na IA generativa

Imagine o seguinte cenário: você faz a mesma pergunta pra duas pessoas igualmente inteligentes. A primeira conhece sua empresa, seu cliente e seu histórico. A segunda chegou hoje e não sabe nada disso. Mesma capacidade. Respostas completamente diferentes. A diferença é que a primeira conhece o seu contexto e a segunda não; com inteligência artificial é a mesma coisa.

O contexto na IA é o conjunto de informações que ela utiliza para entender melhor o que você quer e produzir uma resposta mais útil. Pense assim: a IA não responde apenas à última frase que você escreveu. Ela tenta usar tudo o que está “disponível” naquele momento. Por exemplo:

Sua pergunta atual é “Explique Scrum para iniciantes.”

1. A conversa anterior
   Se antes você disse que trabalha com a criação de produtos de crédito, a IA pode adaptar a resposta a esse contexto.
2. Instruções que você dá
   Exemplo: “Responda de forma simples”, “use exemplos reais”, “faça em tom institucional”, “não seja pedante”.
3. Arquivos, textos ou imagens enviados
   Um PDF, uma planilha, um trecho de código, uma imagem etc.
4. Memórias ou preferências, quando disponíveis
   Exemplo: saber que você prefere uma linguagem clara, exemplos práticos ou um determinado estilo visual.

Todos esses pontos serão utilizados para melhorar a resposta à pergunta que você fez.

Quais tipos de contextos existem

Quando falamos em “dar contexto pra IA”, não é uma coisa só. Há vários tipos de informação, cada um com um papel. Os principais:

Tipo de contexto	O que é	Exemplo
Instruções	O papel e as regras que a IA deve seguir	“Você é um atendente. Responda de forma formal e em até 3 frases.”
O pedido	A pergunta ou tarefa do momento	“Resuma este contrato e aponte os riscos.”
Conhecimento	Documentos e dados que a IA não tem “de cabeça”	Manuais, políticas, base de clientes, planilhas da empresa
Histórico	O que já foi dito antes na conversa	Lembrar que o cliente já informou o número do pedido
Exemplos	Modelos do resultado que você espera	Mostrar 2 e-mails bem escritos antes de pedir um novo
Ferramentas	O que a IA pode acionar pra agir	Consultar o estoque, abrir um chamado, buscar na web

Repare que, entre todos esses tipos, só um “pedido” é o que a maioria das pessoas chama de prompt. Os outros cinco costumam ficar de fora, e é exatamente aí que mora a diferença entre uma resposta genérica e uma realmente útil: quanto mais desses tipos de contexto você oferece, melhor a IA entende o que você precisa.

Mas conhecer os tipos é só metade da história. Tão importante quanto o que você informa é onde esse contexto fica e por quanto tempo a IA consegue mantê-lo à disposição. É isso que os níveis de contexto organizam.

Níveis de contextos existem

Atualmente as IAs possuem 4 níveis de contexto:

1. Interação → É o nível mais básico e está diretamente relacionado ao prompt que você escreveu e à resposta imediata que a IA lhe forneceu.
2. Conversa → Quando você está na ferramenta e inicia uma conversa (chat) específica. 
3. Projeto → Ferramentas como o Claude Code, o ChatGPT, o Grok e o Gemini (atualmente em versão alfa no Google Drive) fornecem contexto ao projeto. Quando você informa um prompt, ele utiliza os resultados de outras conversas, arquivos e instruções que você já usou no projeto. Algumas dessas ferramentas, nas versões Time (Teams) ou Empresa (Enterprise), permitem que você compartilhe o projeto com outras pessoas.
4. Global → Tudo o que a IA generativa já aprendeu sobre você (trabalho que você faz, onde você trabalha, preferências de resposta etc.), além das preferências que você declarou para ela (ex.: respostas curtas, formato de tabela sempre que possível etc.).

O que é um projeto nas ferramentas de IA

Você já viu, no nível “Projeto”, que algumas ferramentas permitem agrupar contexto. Vale entender isso melhor, porque é aqui que a coisa fica realmente útil para quem usa IA no dia a dia. Um projeto é um espaço, dentro da ferramenta de IA, onde você reúne tudo o que diz respeito a um mesmo objetivo: 

• as instruções sobre como a IA deve se comportar, 
• os arquivos de referência, 
• e as conversas relacionadas.

Sem projeto, cada conversa nova é como falar com aquela pessoa que “chegou hoje”: você reexplica quem é, o que faz e o que quer. Com um projeto, todo o conhecimento sobre tudo o que foi conversado a respeito daquele objetivo permanece junto.

Por que usar projetos

Porque um bom contexto dá trabalho para montar. Seria um desperdício remontá-lo do zero a cada conversa. O projeto resolve isso. Você configura o contexto uma vez e ele passa a valer para todas as conversas a partir daí.

Quais as vantagens em usar projetos na IA

• Contexto que não se perde → Você para de repetir as mesmas informações em cada conversa.
• Organização → Cada tema fica no seu espaço, sem misturar assuntos nem arquivos.
• Consistência → Como o contexto é o mesmo, as respostas seguem o mesmo padrão e tom
• Reaproveitamento → Arquivos e instruções ficam disponíveis para qualquer conversa do projeto
• Colaboração → Nas versões Time ou Empresa, o time inteiro acessa o mesmo contexto

Exemplo de uso de projeto na IA

Imagine que você utiliza o Claude Code Enterprise e está trabalhando no Projeto: Gestão de Contratos. Você pode criar um projeto que se conecte à ferramenta de gestão de fluxo de trabalho (Jira, Taiga, Business Map etc.). Incluir todos os documentos, planilhas e arquivos do Google Drive da empresa relacionados ao projeto. Se atualizar o arquivo, ele já fica atualizado no projeto do Claude.

Você também pode criar instruções específicas para o projeto. Por exemplo: Todo o código gerado deve ser em Java, no padrão MVC, com classes de modelo, de infraestrutura e de serviço…. Você pode, inclusive, se conectar ao banco de dados da empresa utilizando o Oracle SQLcl (concedendo acesso mínimo aos objetos do banco de dados para evitar comandos indesejados).

Como criar projetos

No Claude

Os projetos estão disponíveis para todos, inclusive para contas gratuitas (no plano free é possível criar até cinco projetos)

1. Abra o Claude (web ou app) e, na barra lateral esquerda, clique em Projetos. Clique em “+ New Project” no canto superior direito.
2. Dê um nome e uma descrição ao projeto. Essas informações são para você, pois o Claude não as lê; então, o contexto de verdade precisa estar nas instruções e na base de conhecimento.
3. Se você estiver num plano Team ou Enterprise, escolha a visibilidade: manter privado (só você e quem convidar) ou compartilhar com a organização.
4. Adicione as instruções do projeto (o papel, o tom e as regras que valem para toda conversa) e, em seguida, a base de conhecimento: qualquer coisa que você subir nesse espaço será usada em todas as conversas do projeto.

No ChatGPT

Os projetos estão disponíveis em todos os planos, grátis e pagos — mas é preciso estar logado numa conta para usá-los.

1. Abra “Projetos” no menu à esquerda, crie um novo projeto e dê um nome.
2. Em seguida, você pode adicionar arquivos, definir as instruções do projeto ou mover conversas existentes para dentro dele.
3. Para as instruções: clique nos três pontos no canto superior direito do projeto e selecione “Configurações do Projeto” (Project settings) para adicioná-las. Vale lembrar que as instruções do projeto só valem dentro dele e têm prioridade sobre as instruções personalizadas globais da sua conta. 
4. Para os arquivos, clique em “Fontes”: você pode subir PDFs, planilhas, documentos, imagens ou colar texto.
5. Você também pode puxar contexto de apps conectados: dá pra colar links de fontes, como um canal do Slack ou um arquivo/pasta do Google Drive, na área de fontes do projeto, conectando o app e aprovando o acesso.

Dicas sobre arquivos em projetos

Um conselho que vale para todas as ferramentas de projeto. Prefira uma biblioteca enxuta, com poucos documentos realmente importantes, a uma “gaveta de bagunça” com dezenas de documentos que você nem lembra de ter colocado ali. Dê preferência a conectar-se a fontes “vivas” desses arquivos (Google Drive, Office 365, aplicativos conectados), pois as atualizações no arquivo original serão refletidas automaticamente no arquivo anexado ao projeto. Caso não consiga esse tipo de fonte de dados, se um arquivo for atualizado, substitua-o em vez de empilhar o novo sobre o antigo.

Conclusão

No fim, a diferença entre uma IA que parece um chute genérico e uma que vira braço direito não está no modelo, mas sim no contexto que você lhe dá. Os tipos e os níveis de contexto mostram o que informar e onde isso vive; o projeto é o que transforma esse contexto num ativo reaproveitável, configurado uma vez e colhido sempre. Parar de reexplicar tudo a cada conversa e passar a tratar a IA como um espaço de trabalho organizado é uma virada simples que transforma completamente o seu dia a dia. 

Se você quer dar esse passo com método e ir além do “tentar na sorte”, é exatamente isso que a gente aprofunda no treinamento Product AI da K21: como usar IA de forma estratégica na gestão de produtos.

Espero ter ajudado. Até a próxima.