Aplicar IA generativa não é só pedir coisas para a máquina e torcer pelo melhor. Existe um caminho seguro — e ele começa com uma abordagem sistemática. E, antes que você torça o nariz achando que isso é papo acadêmico distante da prática, saiba: o método científico é uma das invenções mais poderosas da humanidade para entender o mundo — e sim, com algumas adaptações, ele funciona muito bem para projetos de Data Science.

Aliás, esse ciclo que você vai ver aqui é a base de muitas metodologias modernas, inclusive o método Minus, que explicamos adiante. Se você está com pressa e quer logo saber como usar IA generativa para escrever código, fique à vontade: pule direto para ele. Este guia é um mapa de pensamento, não uma receita de bolo — mas vale lembrar que cozinhar sem saber o básico costuma dar ruim.

O ciclo do método científico

O método científico como conhecemos hoje tem raízes que remontam à Antiguidade, mas ganhou estrutura formal no século XVII com pensadores como Francis Bacon, René Descartes e Galileu Galilei. Eles defenderam a experimentação, a dúvida metódica e a observação rigorosa como caminhos para construir conhecimento confiável — algo que, convenhamos, falta um pouco por aí.

E apesar de parecer algo reservado a laboratórios e jalecos brancos, esse método é amplamente usado em qualquer processo que envolva tomada de decisão baseada em dados, observação e teste de hipóteses — de pesquisas científicas a melhorias em produtos digitais.

Sim, é um ciclo: ao terminar, você provavelmente vai voltar ao início com mais perguntas do que respostas. Bem-vindo à vida real.

1. Observação: Análise crítica dos fatos, eventos ou fenômenos.

A primeira etapa é parar de achar e começar a observar. Observar significa descrever o que acontece com base em evidências, não em achismos.

Exemplo 1: Usuários estão abandonando o carrinho de compras em uma loja virtual.
Exemplo 2: Uma planta está crescendo mais devagar em determinado tipo de solo.

2. Questionamento: Elaboração de perguntas relevantes ou identificação de problemas.

Aqui é onde se formula a dúvida que merece ser respondida. Um bom problema é claro, específico e investigável — se você só tem um pressentimento ou uma irritação vaga, ainda não é uma pergunta científica.

Exemplo 1: Por que 60% dos usuários saem na etapa de pagamento?
Exemplo 2: Será que a acidez do solo está afetando o crescimento da planta?

3. Formulação de hipótese: Resposta possível ou explicação provisória para o problema.

A hipótese é uma suposição fundamentada que pode ser testada. Não vale “porque sim”. E se sua hipótese não puder ser verificada, talvez seja só uma opinião chique.

Exemplo 1: A alta taxa de abandono ocorre porque o site não oferece parcelamento.
Exemplo 2: O solo ácido reduz a absorção de nutrientes pela planta.

4. Dedução: Previsão lógica do que deve acontecer se a hipótese for verdadeira.

Deduzir é construir expectativas coerentes com base na hipótese. Isso prepara o terreno para o experimento.

Exemplo 1: Se oferecermos parcelamento, a taxa de abandono cairá.
Exemplo 2: Se corrigirmos o pH do solo, a planta crescerá mais rápido.

5. Experimentação: Teste controlado da dedução, com observação de resultados.

É aqui que se suja a mão — ou o banco de dados. Experimentos precisam isolar variáveis, registrar dados e repetir procedimentos. Nada de “testei rapidinho e deu certo”.

Exemplo 1: Criar um teste A/B com e sem parcelamento.
Exemplo 2: Plantar em solos com diferentes níveis de acidez e medir o crescimento.

6. Conclusão: Aceitação ou rejeição da hipótese com base nos dados.

A hipótese estava certa? Parabéns, você agora tem uma explicação válida (por enquanto). Estava errada? Melhor ainda — você aprendeu algo novo.

Exemplo 1: A taxa de abandono caiu com o parcelamento → hipótese confirmada.
Exemplo 2: O solo neutro melhorou o crescimento → hipótese aceita.

7. Divulgação: Compartilhar resultados, dados e métodos para validação e aprendizado coletivo.

Você não é dono da verdade. Divulgar serve para permitir que outros repliquem seu processo, encontrem falhas e avancem com novas perguntas. Isso se chama ciência — ou no mínimo, trabalho decente.

Exemplo 1: Publicar o teste de usabilidade com análise estatística no relatório da equipe.
Exemplo 2: Escrever um artigo explicando a relação entre pH e crescimento vegetal.

E depois?

Recomece. Todo novo conhecimento gera novas dúvidas, novas variáveis, novas observações. Se você não está voltando para o início, provavelmente não entendeu o problema direito.

O método científico não é um GPS que te leva a uma verdade absoluta.
É mais como um Waze que recalcula a rota o tempo todo — só que sem os avisos simpáticos.

Mesmo fora do laboratório, esse ciclo continua valendo: observar, questionar, formular, testar, concluir. Ele organiza o pensamento e aumenta suas chances de entender o que está fazendo — ao invés de apenas copiar prompts bonitos no ChatGPT.
Mas se você quer ir direto ao ponto e aprender como usar IA generativa para criar código de forma ágil, então siga para o método Minus. Lá a mágica encontra a prática.