A engenharia de contexto funciona no marketing?

Engenharia de prompts e codificação por vibe. Dois termos muito usados online. Um é onde você formula suas perguntas de forma a obter a resposta perfeita dos modelos de IA. O outro permite que pessoas, principalmente não desenvolvedores, criem funções sem escrever uma única linha de código.

Agora, temos um terceiro na mistura – engenharia de contexto.

Engenharia de contexto é o superconjunto da engenharia de prompts. Uma metodologia onde você constrói sistemas para modelos de linguagem grandes (LLMs) que fornecem aos seus agentes de IA as informações e ferramentas corretas, no formato certo, para que possam completar uma tarefa.

Não importa o quão complexa ela seja.

Como a engenharia de contexto funciona sincronizando dados, memória, ferramentas e intenção do usuário, é uma maneira garantida de obter resultados que realmente importam, e quanto melhor a qualidade do contexto, melhor o desempenho. Atualmente, está sendo usada para criar assistentes de codificação de IA e chatbots de serviço que aceleram o desenvolvimento de produtos e o atendimento ao cliente.

Mas e quanto à engenharia de contexto no marketing – como funciona? Neste artigo, você encontrará as respostas para essa questão e aprenderá como profissionais de marketing podem usá-la para reduzir a carga de trabalho e alcançar personalização em escala.

O que é Engenharia de Contexto?

Embora relativamente nova, a engenharia de contexto está enraizada nos princípios de gerenciamento do fluxo de informações para sistemas de IA. Não é nada mais que a prática de alimentar um modelo de IA com tudo que ele precisa, sejam dados, ferramentas ou instruções, para que possa fazer seu trabalho de forma confiável, todas as vezes.

Aqui está um tweet de Andrej Karpathy, um ex-membro da equipe fundadora da OpenAI, sobre a natureza da engenharia de contexto:

"As pessoas associam prompts com descrições curtas de tarefas que você daria a um LLM no uso diário. Quando em cada aplicativo LLM de nível industrial, a engenharia de contexto é a delicada arte e ciência de preencher a janela de contexto com exatamente a informação certa para o próximo passo."

Não é nada como engenharia de prompt, onde você digitaria um comando. Afinal, um único prompt só pode levar você até certo ponto. Porque, o que acontece quando a IA precisa recordar conversas anteriores, extrair dados do usuário, resumir discussões passadas e então escrever um e-mail personalizado para um usuário?

Não em partes, mas em um único fluxo de trabalho?

É para isso que a engenharia de contexto foi criada. Ela muda a narrativa de designs centrados em prompts para sistemas holísticos que dão aos modelos LLM um "cérebro externo" – completo com contexto estruturado, registros de conversas, armazenamento de documentos, APIs e dados em tempo real.

Como funciona a engenharia de contexto?

Vamos começar com o que significa o "contexto" na engenharia de contexto. Contexto é tudo que os modelos de IA consultam antes de gerar uma saída. E não são apenas as consultas do usuário; também inclui prompts do sistema sobre como o agente deve se comportar, junto com registros de interação do usuário, dados obtidos sob demanda e as ferramentas que o modelo pode usar.

Com o contexto adequado, um LLM sem estado é transformado em um agente que parece "lembrar", "entender" e "agir" conforme suas direções.

Dito isso, estes são os componentes essenciais do "contexto" na engenharia de contexto:

• Prompt do sistema: Define o papel do agente, regras e voz ("Você é um assistente de marketing...").
• Prompt do usuário: A solicitação ou tarefa imediata do usuário.
• Memória de curto prazo: Um resumo ou histórico da conversa atual.
• Memória de longo prazo: Preferências do usuário, arquivos de projetos e históricos de conversas passadas armazenados em uma base de conhecimento externa.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Busca dinâmica de documentos externos, bancos de dados ou APIs para fornecer fatos atualizados.
• Ferramentas e definições disponíveis: Um catálogo de funções chamáveis (APIs, executores de código, analisadores de documentos) com nomes e descrições.
• Saída estruturada: Formatos predefinidos (JSON, tabelas ou modelos markdown) orientando a forma de resposta do modelo.
• Metadados: Indicadores contextuais como marcadores de tempo, localização do usuário ou tipo de dispositivo.

Aqui está como esses elementos se unem. Primeiro, o prompt do sistema instrui o assistente de IA sobre como deve se comportar. Então, o usuário faz uma pergunta. Isso inicia um processo de recuperação de dados que obtém informações relevantes, enquanto a memória fornece tanto o resumo da conversa atual quanto as preferências anteriores do usuário.

Também temos o catálogo de ferramentas em espera. Por exemplo, APIs para enviar emails, bancos de dados para consultar registros de clientes ou analisadores para extrair conteúdo de PDF.

Todos esses componentes se fundem em um "pacote de contexto" que o modelo consome em uma única chamada. O LLM processa tudo — histórico de conversas, dados externos e instruções de ferramentas — como um todo unificado. Em seguida, produz uma saída que se alinha perfeitamente com o esquema definido, seja um rascunho de email de marketing ou uma tabela de resumo do produto.

Depois de gerar uma resposta, um ciclo de feedback é iniciado. Se a resposta precisa de ajustes, você pode refinar os componentes do contexto. Com o tempo, esse ajuste iterativo garante que cada pacote de contexto se torne mais preciso e ajustado às necessidades do usuário.

Então, por que a engenharia de contexto é importante atualmente?

Os LLMs, como os conhecemos, não carregam realmente nada de uma interação para outra. Eles quase sempre começam cada nova conversa sem memória de eventos passados.

Uma IA agêntica não pode navegar quem é o usuário ou o que a tarefa exige sem uma estrutura clara para fornecer contexto relevante. Em vez disso, divaga, recicla erros ou simplesmente faz suposições. A engenharia de contexto preenche essas lacunas reunindo tudo que o modelo precisa em uma única unidade bem estruturada.

Com pacotes de contexto, você elimina as quatro principais falhas associadas aos LLMs: alucinações, ausência de estado, respostas genéricas e respostas desatualizadas.

• Alucinações já que as saídas são baseadas em dados reais.
• Ausência de estado conforme você constrói sistemas de memória de curto e longo prazo.
• Respostas genéricas devido às preferências do usuário e dados de interações passadas.
• Respostas desatualizadas graças a documentos atualizados ou feeds de API.

Geralmente, um agente de IA falha não porque não tem os dados ou ferramentas corretas para fazer o trabalho, mas porque o LLM em que opera se atrapalha. É em grande parte devido aos LLMs não receberem o contexto correto para gerar uma boa resposta.

Ou o contexto está faltando, ou está mal formatado.

E mesmo os melhores modelos não ajudarão se a qualidade do contexto for ruim. Então, conforme seus fluxos de trabalho de IA se tornam mais complexos, seguir as melhores práticas, como definir um esquema claro ou marcar fontes de dados, garante que seu agente sempre tenha as informações corretas no formato certo.

Ao projetar o contexto, decidindo exatamente o que o agente "vê", como ele vê e em qual ordem, você transforma um gerador de texto de prompt único em um assistente confiável e de múltiplas etapas. A melhor parte? Ele segue suas regras e aprende com erros passados.

Engenharia de Contexto vs. Engenharia de Prompt

Você pode estar pensando, "A engenharia de contexto não é apenas engenharia de prompt sofisticada?" Não exatamente. Engenharia de prompt trata-se de escolher as frases, palavras-chave e estruturas de frases corretas para obter a melhor resposta possível de um LLM.

No entanto, por si só, esse método opera no vácuo: não fornece ao modelo nenhum dado adicional, nem incorpora instruções ou conecta-se a ferramentas externas. Tudo o que faz é ajustar um único comando sem dar ao modelo a inteligência necessária para resolver desafios complexos.

Por outro lado, a engenharia de contexto entrelaça regras, documentos, conjuntos de dados dinâmicos e ferramentas em uma única estrutura. No marketing, pode envolver alimentar um LLM com um catálogo de produtos, diretrizes da marca e dados comportamentais do usuário, junto com instruções claras sobre tom e formato.

Infográfico de Dex Horthy, publicado no X/Twitter.

Isso não significa que os prompts não sejam importantes dentro de um sistema com engenharia de contexto.

Criar perguntas específicas ajuda as aplicações de IA a navegar adequadamente em sua extensa base de conhecimento. Mas os prompts são apenas uma parte do quadro maior. Quando você constrói um agente de IA que pode recordar conversas anteriores, extrair dados externos ou integrar-se com um CRM, você está praticando engenharia de contexto.

Seus prompts guiam as ações do modelo, mas o contexto fornece a "memória", dados e regras do modelo.

Quatro Principais Aplicações da Engenharia de Contexto

De acordo com Tobi Lutke, CEO da Shopify, "[Engenharia de contexto]... descreve melhor a habilidade central (da engenharia de prompt): a arte de fornecer todo o contexto para que a tarefa seja plausivelmente solucionável pelo LLM."

O método permite construir sistemas dinâmicos que podem não apenas acessar dados externos, mas também usar ferramentas externas durante as conversas. Eles podem consultar documentos, encontrar informações relevantes usando APIs e incluí-las na janela de contexto junto com a pergunta ou tarefa. E quanto mais você os usa, melhor eles funcionam.

Assim, não é surpresa que a engenharia de contexto possa ser usada para diferentes propósitos, alguns dos quais abordamos abaixo.

Assistentes de codificação AI

A engenharia de contexto está no centro dos assistentes de codificação modernos. Windsurf e Cursor são os melhores exemplos neste caso, mesclando RAG com comportamento semelhante a agentes para interagir com bases de código altamente estruturadas e interconectadas.

Considere uma solicitação como refatorar uma função. Pode parecer que você está apenas reescrevendo algumas linhas. Mas um assistente AI requer mais contexto. Ele precisa saber onde essa função é usada em toda a base de código, os tipos de dados que manipula, como interage com dependências externas e o que pode quebrar se a lógica mudar, mesmo que levemente.

Bons agentes de codificação são construídos para lidar com essa complexidade. Eles se adaptam ao seu estilo de codificação, mantêm consciência da estrutura do projeto e relacionamentos de arquivos, e acompanham commits recentes para desenvolver uma memória funcional do sistema.

Gestão do conhecimento

Para empresas que empregam sistemas agênticos internamente, a engenharia de contexto une silos de dados fragmentados – registros CRM, tickets Jira, wikis internos e mais – para entregar respostas atualizadas sem sobrecarregar suas contrapartes humanas.

Esses sistemas automaticamente resumem históricos de sessão, buscam documentos relevantes em tempo real e aplicam regras personalizadas para que cada resposta esteja alinhada com as diretrizes internas. Ao mesmo tempo, eles coordenam memória e alternância de tarefas entre departamentos, para que a AI possa lidar com consultas em camadas e múltiplas etapas e ainda responder com uma única resposta.

Chatbot(s) de atendimento ao cliente

No atendimento ao cliente, a engenharia de contexto pode ser usada para construir chatbots intuitivos e sistemas de AI conversacional que orientam cada interação com o cliente.

Saiba que um chatbot básico fornece respostas genéricas, às vezes com dados desatualizados.

No entanto, a engenharia de contexto transforma esses bots básicos em sistemas que proporcionam uma sensação de familiaridade.

Como eles têm acesso a uma variedade de dados, como transcrições de suporte, consultas de faturamento, status de contas de usuário, preferências e documentos de produtos, eles podem fornecer consistentemente informações personalizadas para o usuário.

Então, no final, você tem agentes de suporte que se referem a você pelo nome, lembram do que eram suas consultas anteriores e verificam o status da sua conta antes de recomendar uma solução.

Agentes de IA

Agentes autônomos de IA são o próximo passo na engenharia de contexto. Eles vão além dos sistemas RAG básicos e se tornam entidades dinâmicas e orientadas por objetivos que podem raciocinar, planejar e agir.

Esses agentes não apenas respondem a prompts; eles resolvem problemas.

A engenharia de contexto impulsiona sua capacidade de gerenciar memória, definir objetivos e usar as ferramentas certas, mesmo durante sessões longas ou complexas. Por exemplo, eles podem chamar uma API de marketing para obter insights de anúncios ou conectar múltiplas ferramentas para completar um fluxo de trabalho completo de campanha. Eles decidem quais ferramentas usar com base na tarefa em tempo real.

Em vez de dar respostas únicas, esses agentes se adaptam a situações em mudança e executam tarefas de múltiplas etapas em ambientes do mundo real. Eles agem como colegas de trabalho digitais, identificando problemas e entregando resultados com supervisão humana mínima.

Até agora, abordamos quatro casos de uso da engenharia de contexto em diferentes setores.

Então, a engenharia de contexto pode ser aplicada ao marketing? Absolutamente. Na próxima seção, veremos como ela transforma a comunicação genérica em experiências personalizadas que realmente geram engajamento.

Contexto, Agentes de IA e Fluxos de Marketing

Há algum tempo, Christina J. Inge, uma instrutora de marketing da Universidade de Harvard, destacou a Delve AI em seu Marketing AI & Analytics News no LinkedIn.

Para começar, ela falou sobre como você pode aproveitar o software para criar personas usando os dados do seu site. O interessante é o caso de uso que ela mencionou depois: alimentar as personas geradas no ChatGPT e solicitar a criação de calendários de conteúdo, testar estratégias de mensagens e simular respostas de grupos focais.

Isso não é apenas um exemplo de outro experimento em automação; é um exercício em engenharia de contexto.

O tipo de fusão que você vê aqui entre personas e IA generativa, onde uma ferramenta alimenta texto rico em dados em outra para criar uma estratégia de marketing, é do que se trata a engenharia de contexto em marketing.

Quando essa abordagem é combinada com agentes — entidades de IA autônomas capazes de usar ferramentas e tomar decisões com envolvimento humano mínimo — torna-se possível automatizar grandes partes dos seus fluxos de marketing sem perder a profundidade estratégica que você esperaria de uma equipe liderada por humanos.

Isso pode significar executar uma campanha de e-mail completa.

O agente de e-mail não apenas escreverá e-mails; ele segmentará seu público, verificará seu calendário, consultará seu CRM, adaptará às promoções e medirá o engajamento. Ele usará todas as ferramentas e dados disponíveis para atingir seus objetivos de marketing.

Mas diferentemente de um humano, ele não ficará sobrecarregado ao gerenciar milhares de clientes. Não esquecerá detalhes ou perderá o contexto.

O que a engenharia de contexto significa para os profissionais de marketing...

Significa criar um agente de marketing, ou um copiloto, executando em um sistema que tem o contexto relevante: seus perfis de público, dados de desempenho de campanha, ativos da marca, análise competitiva, objetivos de negócio, sinais de mercado e mais.

Assim, não é apenas um gerador de texto genérico, mas um assistente dinâmico e consciente do contexto.

Engenharia de prompts é coisa do passado. Profissionais de marketing precisam ir além do uso superficial de ferramentas como ChatGPT e Claude, e aumentar o engajamento e conversões com engenharia de contexto.

Em vez de olhar para dados, funções e ferramentas como componentes isolados, você precisa construir um sistema interconectado e holístico que entenda: quem é o cliente, onde ele está na jornada, o que a marca representa e como as campanhas anteriores se saíram para completar tarefas e tomar decisões.

Uma vez que você terminar de construir contexto, unificar ativos, ferramentas, dados de mercado, regras e KPIs de negócios, seu agente de IA pode:

• Criar materiais de marketing aderindo à voz e mensagem da marca.
• Entregar conteúdo personalizado e recomendações de produtos baseados no histórico de navegação e comportamento de compra.
• Aproveitar dados em tempo real como localização ou clima para oferecer descontos ou cupons.
• Automatizar tarefas repetitivas de marketing como captura de leads, acompanhamentos e fluxos de nutrição.
• Prever necessidades do usuário e recomendar o melhor próximo produto ou conteúdo antes que o usuário solicite.

Esses agentes de IA te dão a habilidade de personalizar tudo em escala e automaticamente otimizar seus planos de marketing baseados em dados de mercado em tempo real, com um ciclo de feedback responsivo que continua melhorando.

Os Problemas com a Engenharia de Contexto

Embora a engenharia de contexto ofereça grandes benefícios, ela também traz desafios que precisam de soluções inteligentes para funcionar bem.

1. Contaminação do contexto

Quando a AI alucina ou interpreta mal seus dados de treinamento, essa resposta ruim pode se infiltrar em seu contexto. A partir desse ponto, o sistema pode continuar citando ou construindo sobre detalhes falsos. Com o tempo, esses erros se acumulam, e removê-los se torna um problema.

Solução: Implementar verificações de validação rigorosas e armazenamento de contexto versionado. Quando você identifica um trecho ruim, pode reverter ou substituir apenas esse fragmento, sem apagar todo o resto.

2. Distração do contexto

Conforme você começa a alimentar mais dados ao modelo, podem surgir situações em que ele começa a se concentrar no histórico acumulado. Em vez de se basear em seu treinamento, ele fica em loop sobre respostas antigas.

Solução: Usar resumo e abstração de contexto. Periodicamente comprimir históricos longos em resumos concisos. Isso mantém a AI focada em informações novas e relevantes.

3. Confusão de contexto

Sobrecarregar o contexto com informações extras pode levar a respostas confusas. Dados irrelevantes, como diretrizes de marketing quando você está redigindo um e-mail de suporte, podem desviar a AI do caminho. Você acaba com respostas que misturam duas ou mais tarefas.

Solução: Aplicar filtros de contexto. Antes de cada chamada, filtrar quaisquer documentos não relacionados ou descrições de ferramentas para que o modelo só "veja" o que precisa para aquela tarefa.

4. Conflito de contexto

Às vezes, duas fontes no contexto se contradizem, por exemplo, duas versões de uma especificação de produto ou preços desatualizados versus taxas atuais. A AI então tem que adivinhar em qual confiar, o que leva a respostas confusas.

Solução: Usar poda de contexto. Regularmente verificar entradas desatualizadas ou conflitantes e removê-las. Isso mantém a "memória" coerente e confiável.

Enfrentar esses desafios é a chave para construir fluxos de marketing que sejam eficientes e precisos.

Um Caminho Adiante

A engenharia de contexto é uma das habilidades mais essenciais na era da AI. Ela, obviamente, superou a engenharia de prompts tradicional, dando aos seus usuários uma vantagem significativa sobre seus competidores.

Você não precisa mais de um prompt perfeito para escrever textos publicitários; você precisa de um sistema inteligente que gerencie e execute campanhas inteiras.

Com engenharia de contexto e agentes de AI, você pode personalizar conteúdo em escala, adaptar-se às preferências evolutivas dos clientes e entregar respostas específicas do domínio que constroem valor para a marca, com zero entrada manual.

Isso não é um futuro distante. Com engenharia de contexto, você pode construir fluxos de trabalho onde agentes de AI trabalham como assistentes de marketing. Eles conhecem seus clientes, falam a linguagem da sua marca e tomam decisões baseadas em dados.

Claro, ainda há pessoas no centro, guiando o agente e refinando os resultados da campanha. Mas as tarefas repetitivas e dependentes de contexto? Isso agora pode ser gerenciado pelos seus colegas potencializados por AI.

E para profissionais de marketing que querem avançar rapidamente sem perder nuances, isso é uma grande vitória.