Criando um Ebook Técnico com IA Generativa: Estudo de Caso Prático
Introdução
No curso "Introdução à IA Generativa" da DIO, fui desafiado a criar um ebook aplicando conceitos de Prompt Engineering. O resultado foi "CloudOps com IA: Automatize sua Nuvem", um material técnico que explora como profissionais de Cloud Computing podem usar IA no dia a dia.
Este artigo documenta o processo completo de criação, desde a concepção até a produção final.
O Conceito
A ideia central era simples: criar um ebook técnico que não apenas falasse sobre IA Generativa, mas que fosse criado usando essas ferramentas.
Tema escolhido: CloudOps + IA Generativa
Por quê? Porque atuo com DevOps e Cloud, e queria explorar algo que fizesse sentido na minha área de atuação. A intersecção entre Cloud Computing e IA Generativa é um tema atual e relevante para profissionais da área.
Público-alvo: DevOps, SRE e Cloud Engineers que buscam otimizar seus workflows.
Estrutura do Ebook
Defini 3 capítulos curtos e objetivos:
Capítulo 1: IA Generativa na Nuvem - Seu Novo Copiloto
Introdução ao tema, explicando por que profissionais de cloud precisam conhecer IA Generativa. Apresento ferramentas disponíveis como Claude AI, GitHub Copilot, ChatGPT e Amazon Q Developer.
Capítulo 2: Aplicações Práticas - Do Código à Produção
O capítulo mais técnico, mostrando aplicações reais: geração de código Terraform, troubleshooting de pipelines CI/CD e documentação automática de arquiteturas.
Capítulo 3: Uso Responsável - IA Como Copiloto, Não Piloto
Aborda a importância de validar código gerado por IA, ferramentas de análise como SonarQube e OWASP, e quando não usar IA. Inclui um case real de sistema em produção na AWS.
O Processo de Criação
1. Geração de Conteúdo (Claude AI)
Criei um prompt estruturado seguindo princípios de Prompt Engineering:
Faça um texto para ebook, com foco em Cloud Computing e DevOps,
listando os principais exemplos de aplicação de IA Generativa
no contexto da nuvem.
Título: "CloudOps com IA: Automatize sua Nuvem"
Público: Profissionais de TI (DevOps, SRE, Cloud Engineers)
{REGRAS}
- Explique sempre de uma maneira simples
- Deixe o texto enxuto e curto
- Sempre traga exemplos reais aplicados
- Sempre deixe um título sugestivo por tópico
- Crie exatamente 3 capítulos
- Cada capítulo com 400-600 palavras
- Inclua exemplos de código e prompts práticos
Resultado: O Claude AI gerou conteúdo técnico, objetivo e com exemplos práticos. O texto ficou acessível sem perder profundidade.
Aprendizado: Prompts claros e estruturados geram melhores resultados. Definir regras específicas (tamanho, tom, formato) é essencial.
2. Design da Capa (DeepAI)
Para a capa, precisava de algo profissional e alinhado ao tema. Usei o DeepAI Image Generator.
Prompt utilizado:
A professional CloudOps engineer character portrait, clean tech
professional with modern headphones, minimal geometric tech elements,
AI circuit patterns in dark background, modern professional outfit
in blue and white, dark navy blue to black gradient background,
upper third completely clear for title text, minimalist clean
composition, dramatic cinematic lighting, square format
Desafio: As primeiras gerações tinham muitos elementos visuais que competiriam com o título do ebook. Precisei ajustar o prompt várias vezes até conseguir espaço limpo na parte superior para o texto.
Solução: Adicionar termos específicos como "upper third completely clear for title text" e "minimal elements" garantiu o resultado desejado.
3. Logo (DeepAI)
Criei um logo simples que representa a união entre Cloud e IA:
A minimalist cloud computing logo icon with AI neural network
patterns inside, geometric cloud shape with glowing circuit
board lines, neon blue and cyan gradient colors, dark background,
square format
A ideia era ter um símbolo que pudesse ser usado não só no ebook, mas em futuros materiais relacionados ao tema "CloudOps com IA".
4. Produção Final (PowerPoint)
Toda a diagramação foi feita no PowerPoint:
- Layout das páginas
- Composição visual (capa, logo, conteúdo)
- Inserção de logos das ferramentas mencionadas (Claude AI, ChatGPT, GitHub Copilot, Amazon Q)
- Formatação de código e exemplos
- Export final para PDF
Por que PowerPoint? Familiaridade com a ferramenta e agilidade na produção. Para um projeto de estudo de caso, foi a escolha mais prática.
Desafios Encontrados
1. Equilíbrio entre Técnico e Acessível
O maior desafio foi manter conteúdo técnico suficiente para ser útil, mas simples o bastante para não afastar leitores. O prompt ajudou nisso ao especificar "linguagem simples" e "exemplos práticos".
2. Limitações das Ferramentas Gratuitas
Usando apenas versões gratuitas das ferramentas, tive limitações:
- DeepAI tem menos controle fino sobre o resultado
- Algumas gerações precisaram de várias tentativas
3. Validação de Conteúdo Técnico
Mesmo com IA gerando o conteúdo, precisei revisar tudo para garantir precisão técnica. IA pode gerar informações plausíveis mas incorretas, então validação humana é essencial.
Aprendizados Principais
1. Prompt Engineering é uma Habilidade Real
Não é apenas "conversar com IA". É estruturar instruções claras, definir contexto, especificar formato e estabelecer restrições. Quanto melhor o prompt, melhor o resultado.
2. IA Acelera, Mas Não Substitui
A IA gerou 80% do trabalho em 20% do tempo. Mas os outros 20% do trabalho (validação, ajustes, decisões estratégicas) continuaram sendo humanos.
3. Iteração é Fundamental
Raramente o primeiro resultado é o ideal. Refinar prompts, testar variações e iterar faz parte do processo.
4. Contexto Importa
Quanto mais contexto você dá para a IA (público-alvo, objetivo, formato), melhores os resultados. Prompts genéricos geram respostas genéricas.
Resultados
- Ebook técnico completo com 3 capítulos
- Material prático com exemplos de código e prompts
- Design profissional alinhado ao tema
- Projeto documentado no GitHub com todos os prompts utilizados
- Aprendizado consolidado sobre Prompt Engineering aplicado
O ebook está longe de ser perfeito. Não tem a qualidade de um material produzido profissionalmente por uma editora. Mas como projeto de estudo de caso, cumpriu seu objetivo: demonstrar aplicação prática de IA Generativa.
Aplicações Práticas Abordadas no Ebook
O material explora casos de uso reais que qualquer profissional de cloud pode aplicar:
Geração de Código IaC: Usar IA para criar templates Terraform ou CloudFormation, economizando tempo em tarefas repetitivas.
Troubleshooting Acelerado: Colar erros de pipelines CI/CD na IA e receber análises e sugestões de correção instantâneas.
Documentação Automática: Gerar README, diagramas de arquitetura e documentação técnica a partir de código existente.
Ferramentas Utilizadas
FerramentaUsoCustoClaude AIGeração de conteúdoGratuitoDeepAIGeração de imagensGratuitoPowerPointDiagramaçãoLicença existente
Total investido: R$ 0,00
Conclusão
Este projeto demonstrou que é possível criar conteúdo técnico de qualidade usando ferramentas de IA Generativa, mesmo com recursos limitados e tempo reduzido.
O mais importante não foi o ebook em si, mas o processo de aprendizado:
- Como estruturar prompts eficazes
- Como validar e refinar resultados gerados por IA
- Como combinar diferentes ferramentas de IA em um workflow
- Quando confiar na IA e quando aplicar julgamento humano
IA Generativa não é substituir profissionais, é amplificar suas capacidades. Quem dominar essas ferramentas terá vantagem competitiva clara no mercado tech.
Recursos
Repositório GitHub: github.com/DanielMelo1/ebook-cloudops-ia
Lá você encontra:
- PDF do ebook completo
- Todos os prompts utilizados
- Imagens geradas (capa e logo)
- Documentação do processo
Sobre o Autor
Daniel Melo é Engenheiro de Software Full-Stack especializado em DevOps/SRE, com experiência em projetos AWS em produção. Atualmente em transição de carreira para Cloud Engineering, com foco em automação e confiabilidade de sistemas.
Contato:
- Portfolio: d36ym3gb7903iq.cloudfront.net
- LinkedIn: linkedin.com/in/danielaugustormelo
- GitHub: github.com/DanielMelo1
Tags: IA Generativa, Prompt Engineering, Cloud Computing, DevOps, Claude AI, DeepAI, Ebook, Estudo de Caso, DIO
