Prompt engineer em queda: por que a profissão está mudando na era da IA

Nos últimos dois anos, o termo prompt engineer passou de promissor a defasado. O profissional, que surgiu para preencher a lacuna de interações eficientes com modelos de linguagem, consolidou-se em meio à ascensão dos LLMs como peça-chave na extração de respostas relevantes. Uma pesquisa global da McKinsey revelou que 7% das organizações que adotam IA já haviam contratado engenheiros de prompt, indicando a adoção antecipada dessa função em vários setores.

O trabalho de elaborar comandos precisos, antes considerado diferencial, vem sendo progressivamente automatizado. Ferramentas como o DSPy exemplificam esse movimento ao transformar o ajuste de prompts em um processo programático, capaz de gerar, testar, analisar e otimizar instruções em tempo real. Essa dinâmica coloca em xeque a necessidade de manter profissionais dedicados exclusivamente a essa função.

A essência do prompt engineering sempre esteve ligada à tentativa e erro. Variar frases, analisar resultados e ajustar parâmetros constituíam um processo artesanal, que, embora efetivo em fases iniciais, carecia de escalabilidade e consistência. A automação rompe com essas limitações ao oferecer ciclos contínuos de otimização, menos suscetíveis a erros humanos e mais adequados à complexidade crescente das aplicações de IA.

Essa transição também reflete uma mudança conceitual, em que o foco deixa de ser o “prompting” manual para se tornar um processo de programação. Tal como a escolha manual de pesos de redes neurais foi substituída por algoritmos de otimização, a escrita de prompts passa a ser tratada como problema técnico a ser resolvido sistematicamente. O resultado é previsibilidade e velocidade em níveis inalcançáveis pela atuação humana isolada.

O impacto vai além da eficiência operacional. A extinção gradual da figura do prompt engineer mostra como especializações podem se tornar transitórias diante da automação. Profissões surgem para suprir lacunas temporárias até que ferramentas mais sofisticadas as incorporem de forma nativa. No caso, a expertise migra da execução artesanal para campos como arquitetura de sistemas, automação de fluxos e design estratégico de soluções.

A mudança também evidencia um padrão recorrente da evolução tecnológica, onde tudo o que pode ser sistematizado tende a ser automatizado. A disciplina de prompt engineering, por sua própria natureza, tornou-se alvo inevitável. O profissional que se limitava à interação textual com modelos agora vê seu espaço comprimido por pipelines que assumem essa função de forma contínua e autônoma.

Esse deslocamento não significa a eliminação do conhecimento acumulado, mas sua redistribuição. Compreender o funcionamento dos modelos de linguagem e suas limitações segue relevante, porém a aplicação passa a estar em níveis mais abstratos da cadeia de valor. A diferença está em quem projeta e integra sistemas, não em quem manipula diretamente o texto do comando.

O desaparecimento do prompt engineer como especialização isolada confirma a velocidade com que a inteligência artificial redefine funções profissionais. O episódio sinaliza um alerta mais amplo, em que adaptações que antes levavam décadas agora acontecem em questão de poucos anos. Em um cenário em que a automação absorve até mesmo atividades intelectuais emergentes, flexibilidade e antecipação estratégica tornam-se indispensáveis para profissionais e organizações.

*Com mais de 30 anos de experiência em tecnologia e negócios digitais, Fabio Seixas é empreendedor, mentor e especialista em desenvolvimento de software. Fundador e CEO da Softo, uma software house que introduziu o conceito de DevTeam as a Service, Fabio já criou e dirigiu oito empresas de internet e mentorou mais de 20 outras. Sua trajetória inclui expertise em modelos de negócios digitais, growth hacking, infraestrutura em nuvem, marketing e publicidade online.