A engenharia de prompts ocupou, durante algum tempo, uma posição central nas discussões sobre o uso da inteligência artificial generativa. O interesse estava concentrado na elaboração de instruções claras e precisas, capazes de orientar os modelos de linguagem e de melhorar a qualidade dos resultados. Nesse período, ganharam destaque técnicas como a especificidade, a atribuição de papéis, a apresentação de exemplos e o refinamento sucessivo dos comandos, cujo domínio passou a ser considerado uma competência importante para a utilização eficiente dos sistemas de IA.
MagnificEntretanto, à medida que os modelos evoluíram, o debate passou a abranger também a seleção e a organização das informações disponibilizadas à IA, o que ampliou o interesse pela chamada engenharia de contexto. Isso porque mesmo um prompt bem elaborado pode produzir resultados inadequados, seja quando faltam dados essenciais ou fontes confiáveis, seja quando há excesso de informações, conteúdos contraditórios ou desatualizados e ausência de critérios de seleção, o que evidencia a importância de estruturar adequadamente o contexto de cada tarefa.
Em seguida, o avanço dos sistemas de IA capazes de executar tarefas complexas trouxe uma nova perspectiva sobre o papel do profissional, que passa progressivamente a coordenar e supervisionar agentes dotados de maior autonomia. No início de 2026, Andrej Karpathy adotou a expressão engenharia agêntica (agentic engineering) para caracterizar uma abordagem de trabalho baseada em método, conhecimento especializado e supervisão humana.[1] Nela, os agentes podem utilizar ferramentas, executar ações e avaliar os resultados obtidos em ciclos sucessivos, respeitando limites e pontos de verificação previamente estabelecidos.[2]
Embora a engenharia agêntica tenha ganhado destaque no desenvolvimento de software, seus princípios também podem ser aplicados a outras atividades intelectuais. Na prática jurídica, por exemplo, o advogado pode assumir a responsabilidade de definir objetivos, estabelecer critérios de qualidade, acompanhar a execução e revisar os resultados, em vez de realizar diretamente cada etapa do trabalho.
Nessa discussão, ganhou espaço a chamada engenharia de harness (harness engineering), relacionada à engenharia de contexto e voltada à estruturação dos elementos que envolvem o modelo e orientam a atuação dos agentes, como instruções, ferramentas, ambientes de execução e mecanismos de verificação.[3] A importância dessa abordagem foi evidenciada em um relato da OpenAI sobre o desenvolvimento, em cinco meses, da versão beta interna de um produto de software cujo código foi integralmente produzido por agentes. Segundo a equipe responsável, o principal desafio passou a residir no desenho dos ambientes, dos ciclos de retorno e dos sistemas de controle.[4]
Chama a atenção a velocidade com que ocorreram essas transformações. Entre novembro de 2022, quando o ChatGPT foi lançado publicamente, e outubro de 2026, momento em que escrevo estas linhas, transcorreram menos de quatro anos. Embora seja difícil prever quais denominações prevalecerão, a emergência da engenharia de contexto, da engenharia agêntica e da engenharia de harness, sem eliminar a relevância da engenharia de prompts, revela uma tendência que ultrapassa as próprias nomenclaturas. À medida que os modelos assumem etapas mais complexas, a atenção humana passa a se concentrar na definição dos objetivos, na estruturação dos processos e na avaliação dos resultados.
No âmbito jurídico, esse deslocamento exige uma reflexão sobre as competências que passam a ser valorizadas em ambientes de trabalho mediados por IA. O domínio das ferramentas, embora importante, representa apenas uma dimensão dessa mudança. Também é necessário compreender como estruturar processos, selecionar informações relevantes, estabelecer critérios de avaliação e identificar os momentos em que a intervenção humana é indispensável. A capacidade de formular boas perguntas continua relevante, mas passa a integrar uma competência mais ampla de concepção, coordenação e supervisão de sistemas inteligentes.
Nesse cenário, o julgamento humano continua ocupando uma posição central. Cabe a quem atua na área compreender os objetivos envolvidos, ponderar riscos, identificar as informações relevantes, avaliar criticamente os resultados produzidos e assumir responsabilidade pelas decisões tomadas. Essas atribuições não podem ser simplesmente transferidas a sistemas autônomos, pois a IA pode ampliar a capacidade de análise e acelerar diversas etapas do trabalho, mas compreender as circunstâncias concretas e responder pelas consequências das decisões continua sendo tarefa humana.
Quanto mais atividades forem delegadas a agentes de IA, maior será a exigência sobre quem os orienta, tanto na definição do que deve ser feito quanto na avaliação crítica do resultado produzido. Portanto, a transformação em curso não se limita ao aperfeiçoamento das técnicas de interação com modelos de linguagem; ela alcança a própria organização do trabalho intelectual e exige dos profissionais uma combinação cada vez mais sofisticada de conhecimento especializado, capacidade de coordenação e pensamento crítico.
Diante desse cenário, a pergunta que se coloca aos líderes jurídicos é como se preparar para coordenar sistemas de IA sem abrir mão do julgamento profissional. Esse será o ponto de partida em 28/10 do workshop “Prompt Thinking: A Nova Mente Estratégica do Líder Jurídico”, na Fenalaw 2026, voltado à estruturação de contextos, orientação dos sistemas de IA e preservação do julgamento humano em decisões que envolvam riscos, que será precedido de palestra teórica.
Bernardo de Azevedo e Souza é pós-doutor e doutor em Direito pela UNISINOS, mestre em Ciências Criminais pela PUCRS, advogado e professor.
Referências
[1] KARPATHY, Andrej. A lot of people quote tweeted this as 1 year anniversary of vibe coding. X: @karpathy, 4 fev. 2026. Disponível em: https://x.com/karpathy/status/2019137879310836075. Acesso em: 21 out. 2026.
[2] ANTHROPIC. Building effective agents. Anthropic Engineering, 19 dez. 2024. Disponível em: https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents. Acesso em: 21 out. 2026.
[3] BÖCKELER, Birgitta. Harness engineering for coding agent users. Martin Fowler, 2 abr. 2026. Disponível em: https://martinfowler.com/articles/harness-engineering.html. Acesso em: 21 out. 2026.
[4] LOPOPOLO, Ryan. Alavancando o Codex em um mundo centrado no agente. OpenAI, 11 fev. 2026. Disponível em: https://openai.com/pt-BR/index/harness-engineering. Acesso em: 21 out. 2026.
Serviço
Fenalaw 2026
Workshop “Prompt Thinking: A Nova Mente Estratégica do Líder Jurídico” – com Bernardo de Azevedo e Souza – 28/10, no Auditório 03. Palestra teórica das 11h às 12h30; workshop prático ‘Contexto, Estratégia e Decisão’ das 14h às 16h
Evento: Fenalaw 2026
Data: 27, 28 e 29 de outubro de 2026
Local: Transamérica Expo Center
Endereço: Avenida Dr. Mário Vilas Boas Rodrigues, 387 – Santo Amaro, São Paulo/SP
Inscrições e informações: www.fenalaw.com.br
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