Não peça a resposta, peça o script

Pergunte duas vezes a mesma coisa para um assistente de IA e você recebe duas respostas diferentes. Às vezes só muda a redação. Às vezes muda o número. Isso não é defeito: é o funcionamento normal de um sistema que, como vimos no capítulo 2, sorteia a continuação mais plausível.

Para escrever um e-mail, ótimo — variedade é bem-vinda. Para somar a planilha de reembolsos do mês, é um problema.

Todo trabalho é do mesmo tipo?

Probabilístico: cada execução pode sair diferente. É o modo natural da IA generativa. Brilha onde não existe uma única resposta certa: redigir, resumir, interpretar um pedido confuso, propor alternativas, ler um documento bagunçado.

Determinístico: mesma entrada, mesma saída, sempre. É o modo natural do código. Brilha onde só existe uma resposta certa: somar, filtrar, converter, mover arquivo, aplicar uma regra fiscal.

O erro clássico é usar o primeiro para fazer o trabalho do segundo. Eu mesmo já caí nessa: passei dias tentando fazer um agente reorganizar uma planilha complicada, até perceber que o caso era determinístico e pedir o código — contei em Quando usei uma bazuca para matar uma mosca. Eu gravei um vídeo meio torto sobre isso há um tempo — processos agênticos determinísticos e probabilísticos — e a ideia só ficou mais importante desde então.

Tem uma conta que ajuda a lembrar por quê. Se você encadeia três etapas probabilísticas que acertam 70%, 90% e 98% das vezes, o conjunto acerta perto de 61%. Cada etapa que vira código determinístico sai dessa multiplicação.

E se a IA escrevesse o código em vez da resposta?

A grande virada de usar IA “como código” em vez de “como chat” é esta. Em vez de pedir:

Some a coluna de valores dessa planilha.

eu peço:

Escreva um script que some a coluna de valores dessa planilha, rode e me mostre o resultado.

No primeiro caso, o modelo estima um total. No segundo, ele usa a parte em que é realmente bom — escrever um programa curto — e quem faz a conta é o computador, que não erra soma.

A diferença na prática:

Onde eu uso isso?

• Remover o fundo de uma imagem. Eu poderia pedir para um modelo de imagem “redesenhar sem o fundo” e torcer para ele não mexer no resto. Prefiro pedir um script que recorta o fundo: o que não é fundo fica intocado, pixel por pixel.
• Análise de dados. Quando peço mediana de tempo parado por etapa de um processo, não quero que o modelo “ache” a mediana. Quero o código em Python que calcula, os gráficos que esse código gera e o arquivo salvo no projeto para rodar de novo mês que vem.
• Rotinas. Tarefas que se repetem viram scripts guardados em uma pasta de runbooks no repositório. Na próxima vez, o agente não reinventa: ele roda o que já existe.

Isso é o oposto de precisar saber programar. Eu não escrevo esses scripts — eu descrevo o que preciso, leio o que foi feito e confiro o resultado. O que mudou é que a expertise agora chega em um formato que eu consigo ler: o agente explica, em português, o que o script faz e por quê. Saber que essa opção existe muda o que você pede. Falei sobre perder o medo disso em Pessoas de produto, não tenham medo de um script.

Como decidir?

Três perguntas rápidas antes de pedir qualquer coisa:

1. Existe uma única resposta certa? Se sim, peça código.
2. Vou repetir isso? Se sim, peça código e guarde.
3. Alguém vai me cobrar o resultado depois? Se sim, peça código — você vai querer mostrar como chegou lá.

Se as três respostas forem “não”, vá de conversa mesmo. E muitas tarefas boas misturam os dois: a IA interpreta o pedido bagunçado (probabilístico) e chama um script para executar (determinístico). Um bom agente é, no fundo, essa combinação.