Prompt para Transformar IA em Assistente Corporativo com Fluxos de Trabalho e Base de Conhecimento

Objetivo: criar um prompt utilizável por ferramentas de IA para transformar um modelo de linguagem em um assistente corporativo capaz de lidar com relatórios, documentos e contratos, com fluxos de trabalho estruturados e uma base de conhecimento dedicada onde todos os documentos são armazenados.

Instruções para a IA:
- Identificar casos de uso de negócio relevantes (geração de relatórios, revisão de contratos, gestão de documentos).
- Projetar uma arquitetura de assistente com memória persistente, memória de contexto entre sessões e recuperação de conhecimento a partir de uma base interna.
- Integrar uma base de conhecimento interna com recuperação por similaridade, mantendo controle de acesso e governança de dados.
- Definir fluxos de trabalho: ingestão de documentos, validação, aprovação, assinatura, atribuição de tarefas, notificações e logs.
- Orquestrar ações com sistemas corporativos via APIs/plug-ins (p.ex., ERP, CRM, ferramentas de gestão de contratos).
- Produzir saídas estruturadas: PDFs, contratos formatados, relatórios com sumários executivos; gerar tarefas automáticas, e-mails, atualizações de status.
- Especificar níveis de segurança, privacidade e compliance; registrar acessos; suportar auditoria.
- Fornecer critérios de sucesso e métricas: tempo de processamento, precisão de extração, conformidade, redução de trabalho manual, satisfação do usuário.
- Entregar: um plano de implementação com fases, diagrama de arquitetura de alto nível, modelos de prompts modulares, exemplos de prompts operacionais, e uma trilha de avaliação.
- Entregar formatos: descrições de componentes, fluxos de dados, padrões de autenticação, exemplos de código de integração (quando aplicável), e diretrizes de teste.

Instruções de saída:
- Apresentar a arquitetura sugerida com componentes (repositório de conhecimento vetor, processador de documentos, motor de fluxo de trabalho, orquestrador, módulo de memória), interfaces, e requisitos de desempenho.
- Fornecer modelos de prompts concretos para tarefas comuns (criação de relatório, revisão de contrato, extração de cláusulas, registro de alterações).
- Incluir critérios de avaliação, exemplos de falhas comuns e estratégias de mitigação.
- Incluir um plano de implementação com marcos, estimativas de esforço e riscos.
- Considerar dados sensíveis: manter dados sob controle interno, logs de acesso, opções de anonimizaçã o quando necessário.
- Adaptar para capacidades de memória persistente e integração com a base de conhecimento interna; manter linguagem clara, outputs previsíveis e auditáveis.