Otimização do Raciocínio da IA: “Implementando Chain of Thought em Ambientes Reais”

Em um mundo onde a inteligência artificial está revolucionando a forma como trabalhamos, a implementação de técnicas avançadas como Chain of Thought (CoT) torna-se essencial para maximizar o potencial dos modelos de linguagem. Este artigo explora como aplicar essa metodologia em ambientes operacionais reais, destacando não apenas os benefícios de um raciocínio estruturado, mas também as considerações práticas necessárias para garantir uma integração eficaz. Por meio de exemplos concretos e uma abordagem técnica acessível, veremos como o CoT pode transformar processos e otimizar resultados em diversas aplicações.

Com o crescimento exponencial de dados, surge um desafio crítico: como identificar informações relevantes em grandes volumes de dados fragmentados?

O excesso e a fragmentação de informações podem dificultar a tomada de decisão eficaz.

Na Match<IT>, enfrentamos esse problema buscando métodos para transformar dados complexos em análises significativas, aplicando-os ao nosso agente especializado em processos de inovação, avaliação de projetos e cálculo de risco.

Para quem não está familiarizado com o tema, vamos contextualizar alguns conceitos-chave fundamentais em cada fase do design do nosso produto. Nesse contexto, exploramos o potencial do Chain of Thought e sua combinação com técnicas auxiliares.

O que é o Chain of Thought e por que ele é relevante?

Essa técnica permite decompor problemas complexos em etapas manejáveis, viabilizando uma análise mais granular do raciocínio.

Em vez de depender exclusivamente de modelos massivos com alto consumo de tokens, identificamos que segmentar o raciocínio pode ser uma estratégia muito mais eficiente e precisa.

Neste artigo, detalhamos nossa experiência com a integração do CoT na MatchIT, os desafios enfrentados e as estratégias desenvolvidas. Desde o prompting até os workflows, cada passo trouxe aprendizados significativos.

Nosso objetivo é mostrar como o CoT não apenas melhorou a capacidade analítica do nosso produto, mas também validou nossa visão sobre o potencial da inteligência artificial aplicada.

De Prompting a Workflows: Uma Transição Natural para o CoT

Começando pelo mais conhecido: desde o surgimento dos Large Language Models (LLMs), discute-se a engenharia de prompts — como uma simples instrução pode fazer com que o modelo gere exatamente o que precisamos.

Mas é importante diferenciar: uma coisa é aplicar uma técnica de extração de informação com um LLM, outra bem diferente é representar um processo de trabalho complexo. Para entender melhor, vejamos:

• Prompting: É a arte de instruir um modelo de linguagem para obter uma resposta específica. Pense como dar uma ordem direta.
• Workflow: É uma sequência organizada de passos que define como realizar uma tarefa. Como um mapa que guia o modelo por um processo complexo.

Resumidamente, o prompting guia o modelo com instruções diretas em linguagem natural, enquanto os workflows estruturam o processo em etapas modulares e controladas.

A combinação dos dois é essencial para explorar todo o potencial do Chain of Thought.

Chain of Thought (CoT): Técnica que permite aos modelos de IA decompor problemas complexos em etapas intermediárias, controlando o raciocínio por trás das respostas.

Essa integração permite um raciocínio mais preciso — chave para operar em ambientes complexos.

Workflow dividido em etapas + instruções no prompt = CoT

Durante o desenvolvimento do nosso agente de IA, compreender essa transição foi essencial para equilibrar agilidade e precisão na análise.

Abordagens Few-Shot em CoT e Delegação para Modelos Potentes: Quando Controlar e Quando Liberar?

Trabalhando com LLMs, existem diferentes formas de gerar boas respostas.

Uma delas é utilizando Chain of Thought com few-shot prompting: sequência de prompts bem estruturados com exemplos no próprio prompt. Essa técnica é comum entre engenheiros de prompt, ou seja, interação contínua com o chatbot para refinar as perguntas e ajustar o raciocínio.

Outra abordagem é aumentar o contexto com fontes documentais (RAG/RGA) e usar modelos mais potentes, processando tudo com um único prompt e depois aplicando um post-processing, adicionando uma camada de verificação antes da resposta final — algo comum em bots especializados.

A escolha entre uma abordagem ou outra depende do tipo de dado e da etapa do processo. Na MatchIT, combinamos ambas, sem que o usuário perceba — nosso agente decide quando e como usar.

• Few-Shot CoT: Inserimos exemplos no prompt, guiando o modelo com demonstrações concretas. Os exemplos seguem frameworks formais de análise. Útil quando queremos que o modelo siga um raciocínio específico.
• Delegação a Modelos Potentes: Em certos momentos do workflow, usamos modelos mais poderosos com mais liberdade contextual. Isso permite inferências mais criativas e identificação de riscos não óbvios. Mas há riscos — mais liberdade também pode gerar respostas descontextualizadas ou alucinações.

Naturalmente, também usamos prompts diretos em modelos menores para tarefas simples — mas não é o foco deste artigo.

No nosso caso, a natureza do raciocínio do nosso analista de IA requer a combinação de ambas as técnicas.

CoT + orquestração de modelos + variação no grau de controle = profundidade de análise ajustável

Esse equilíbrio entre controle e flexibilidade nos permite explorar ao máximo as capacidades dos LLMs sem comprometer a qualidade.

Captura Passiva de Dados vs. Tomada de Decisão: Por que a combinação importa?

Modelar o processo de trabalho de um analista envolve tanto a coleta de dados quanto a análise.

O CoT é aplicado principalmente na análise, mas às vezes isso ocorre simultaneamente à coleta de dados (para validar coerência), e outras vezes, após reunir visões de diferentes stakeholders sobre os mesmos dados.

O workflow representa o processo completo de pensamento e trabalho — mais do que uma simples cadeia de raciocínio (agentic model). Ele permite extrair informações de fontes humanas e digitais, e aplicar CoT no momento exato da análise.

Em outras palavras, captamos informações em linguagem natural no chat, e quando há dados suficientes, seguimos para uma análise estruturada.

Modo de Captura de Dados + Modo de Análise + Workflow Engine = Modelagem do Processo de um Analista

Essa combinação tecnológica representa fielmente o fluxo real de trabalho e resolve um ponto-chave: dados não digitalizados, que só existem na cabeça das pessoas. Só conseguimos extrair perguntando.

Nem tudo pode ser inferido. O contexto também vive fora dos dados digitalizados.

O Cenário Atual para Agentes baseados em CoT

Modelos como GPT-4, GPT-4o, Claude, Perplexity e outros já integram elementos de raciocínio encadeado que melhoram a profundidade das respostas.

Mas, em casos reais de tomada de decisão, ainda enfrentamos um grande desafio: a contextualização.

Ao tentar incluir muito contexto no prompt, há uma queda no desempenho se o raciocínio não for bem segmentado. Isso é conhecido como degradação progressiva (Wang et al., 2022).

Tentamos incluir todo o histórico de um projeto em um só prompt, mas os resultados foram superficiais e contraditórios.

Mesmo os modelos mais modernos ainda sofrem com esse problema, especialmente quando lidam com domínios vagos. É diferente resolver uma equação matemática (contexto finito) de entender o que um usuário quis dizer (vida real).

A solução: CoT + workflow + segmentação contextual por etapa de análise.

Exemplo prático:

• Requisitos: somente objetivos do projeto + perfil do proponente.
• Riscos: métricas técnicas + histórico da organização.
• ROI: dados financeiros e históricos normalizados.

Essa abordagem controla a degradação e força o modelo a operar em limites bem definidos.

Segundo Wang et al. (2022), a segmentação melhora a coerência em até 37% em tarefas de raciocínio multi-etapas. Outros estudos (Zhou et al., 2023) propõem prompts hierárquicos para aumentar ainda mais a coerência.

Custo Computacional, Sustentabilidade e Relação com o Custo Humano-Hora

Apesar de o CoT melhorar o raciocínio, ele consome mais recursos (mais tokens = mais custo).

Estudos como Wei et al. (2024) mostram que algumas melhorias aumentam o custo em até 200%.

Hoje, alguns modelos cobram dezenas de dólares por bloco de análise via CoT. Não é escalável.

A IA precisa ser viável economicamente: o custo computacional não pode superar o valor-hora de um analista humano.

Técnicas como segmentação e controle de contexto são essenciais para evitar desperdício de tokens.

Adotar IA deve considerar o equilíbrio entre custo e benefício, levando em conta tanto o valor analítico quanto os custos de operação.

Conclusão

O Chain of Thought, combinado com técnicas como prompting, workflows e orquestração, se mostra uma ferramenta poderosa para estruturar o raciocínio de modelos de IA.

Apesar dos custos atuais, a tendência é de redução — tornando essa tecnologia cada vez mais viável.

Já é possível aplicá-la em cenários reais, mesmo sem depender de modelos comerciais “perfeitos”. O ideal é modelar os processos cognitivos desejados sobre os dados — e é isso que fazemos com nosso agente de IA, o Matchias.

O Futuro do MatchIT e do Matchias

Na Match<IT>, enxergamos um futuro onde o Matchias se torna um aliado estratégico dos especialistas humanos. Estamos avançando em áreas como:

• Conexão de Dados Avançada: usando grafos para interligar conhecimento simbólico e não simbólico, ampliando a análise de riscos e oportunidades.
• Personalização Contextual: criando uma “memória” para que o Matchias adapte suas respostas com base em interações anteriores.
• Simulação e Análise Contrafactual: simulando cenários futuros para planejar melhor e mitigar riscos.
• Feedback Preditivo: validando suas próprias conclusões com modelos especializados e aprendendo continuamente.

Nos próximos anos, nosso objetivo é combinar agilidade e análise profunda para oferecer insights estratégicos em tempo real.

Nosso foco não é substituir os especialistas, mas potencializar suas capacidades.

— Por Pablo Gottifredi, Co-founder e CTO da Match<IT>.