Tentei resumir um livro com o ChatGPT e as proteções contra plágio funcionaram –

• Utilização de inteligência artificial para resumir livros de negócios;
• Tentativa de resumir o livro “Deep Work” de Cal Newport através do ChatGPT;
• Desafios encontrados no processo de utilizar a IA para obter insights do livro.

Nos finais de semana, eu me aconchego no sofá com meu café, e deixo meu telefone em outro cômodo, na esperança de alcançar meu objetivo de ler um livro por mês. Esse ritual cria um espaço livre de tempo e listas de tarefas – mas à medida que minha lista de leitura cresce, me vejo tentando passar por mais páginas e mais livros. Eu queria ver se poderia usar inteligência artificial para resumir os principais conceitos, lições e sabedoria de um livro que talvez não conseguisse ler por meses ou até anos. Mantenha a prosa bonita para a página física, mas use IA para resumir livros de negócios de não ficção, por exemplo. Escolhi “Deep Work” de Cal Newport para testar no ChatGPT. Depois de usar várias ferramentas de IA, pensei que o ChatGPT, uma das ferramentas de chat de texto mais conhecidas, faria o melhor trabalho. Também tenho a associação de US$20 por mês, então quis aproveitar ao máximo. Mas a missão não foi muito bem-sucedida – em parte por causa das proteções contra plágio incorporadas nas ferramentas (e com razão), e em parte porque foi necessário muito trabalho de engenharia de prompts e pesquisa independente para obter algo que valesse a pena usar. A primeira coisa que aprendi foi que o ChatGPT não tem acesso aos manuscritos completos – para evitar plágio e respeitar os direitos de propriedade intelectual – e apenas resume informações existentes online. Se aprendi algo sobre IA, foi que o pensamento prévio ao prompt é tão importante quanto o primeiro prompt. Não queria apenas um grande resumo do livro. Eu queria aprender as grandes ideias, argumentos, estratégias e estruturas de Newport sobre o trabalho profundo, para poder aplicá-las no meu trabalho. Portanto, iniciei o chat com algumas expectativas. Prompt 1: “Você tem acesso ao livro de Cal Newport, Deep Work?” Não era o ideal, mas eu tinha uma ideia. Encontrei um trecho em áudio do YouTube de 6 horas, então perguntei se poderia usá-lo para resumir o livro para mim. Mas não tive sorte. Foi-me dito para assistir ao vídeo – outra proteção contra plágio. Assistir um vídeo por seis horas? Isso mal economizaria tempo. Existem mais de 32.000 avaliações do livro na Amazon, então pensei que talvez houvesse comentários suficientes sobre o livro para criar um resumo detalhado. Então, recomecei a partir desse ângulo. Próxima solicitação: “Não li o livro de Cal Newport, Deep Work. Destaque as ideias principais, conceitos, estratégias e estruturas, para que eu possa aplicá-las ao meu negócio como se tivesse lido. Não quero apenas um resumo do livro”. O ChatGPT teve dificuldade em interpretar “abrangente”, emitindo uma tonelada de sugestões. Também começou a dar conselhos sem me perguntar sobre minha área de atuação, como “eduque sua equipe sobre a importância do trabalho profundo e forneça treinamento em técnicas de gerenciamento do tempo e foco” e “reserve blocos dedicados de tempo para trabalho focado em seu calendário”. Também deu sugestões genéricas como “concentre-se em tarefas que proporcionam maior valor e minimize o tempo gasto em atividades de baixo valor.” Tudo conselhos bastante comuns, se me perguntar. Hora de aplicar pressão, uma pergunta de cada vez. Ainda não estava obtendo insights inovadores, então continuei pressionando. OK, ChatGPT, lá vou eu para o campo suíço. Eu gostaria. Perguntei por um exemplo de trabalho profundo em 2024, e começamos a avançar. Gostei de uma sugestão, sobre agrupar trabalho superficial. Embora faça isso instintivamente, foi um lembrete útil para agrupar tarefas e observar a alternância de contextos. Nesse ponto, eu estava usando o ChatGPT para fazer perguntas aleatórias, como se houvesse um limite de horas de trabalho profundo. Foi dito que no máximo 4 horas de trabalho profundo por dia. Lembrei-me de um conceito que gosto chamado agenda de gestor-fazedor, que detalha os dois principais tipos de agenda. Como escritor, estou na agenda do fazedor, o que significa que blocos de tempo ininterrupto são essenciais. Tive que fazer uma rápida pesquisa no Google sobre as principais lições do livro para que eu soubesse quais insights investigar no ChatGPT. Aparentemente a “meditação produtiva” era um destaque importante, então pedi mais detalhes sobre isso. Finalmente, um novo conceito. O trabalho profundo não é apenas ficar com a cabeça baixa na mesa. Essa estratégia foi a chave – procurar no Google por informações em resumos e, em seguida, voltar ao ChatGPT para expandir. Quando direcionado, foi ótimo. Analisei um segundo resumo e encontrei outro conceito interessante: manter um placar envolvente. O ChatGPT ajudou a explicar o conceito. Se você quiser usar o ChatGPT para aprender sobre um livro, precisará passar pelo menos 30 minutos navegando em resumos de leitores e usar as ideias mais interessantes para formular seus prompts. Isso inevitavelmente consome um pedaço do seu potencial tempo de trabalho profundo. Você não pode simplesmente pedir à ferramenta de IA para fazer isso por você. Uma vez que você esteja no caminho certo dessa maneira, poderá descobrir um conceito que mude sua produtividade ou perspectiva – mas o ChatGPT ainda não é tão bom quanto apenas ler o livro você mesmo. Você também precisa considerar que, uma vez que o ChatGPT não tem acesso ao livro real e apenas a resumos e comentários disponíveis online, você pode nem estar recebendo pontos-chave precisos. E se utilizar um resumo de IA derrota o propósito de um livro sobre trabalho profundo ainda está em debate.