פתחתם כלי בינה מלאכותית, כתבתם "תבנה לי מצגת על התוכנית לרבעון הבא" וקיבלתם 12 שקפים מסודרים. כותרות, נקודות, אפילו אייקונים יפים. הכול פיקס.
אבל מישהו שאל אתכם מה אתם רוצים שהקהל יעשה אחרי הפרזנטציה?
לא.
כנראה כי הכלי לא שאל, ואתם הייתם עסוקים בלהתפעל מהאייקונים.
אז איך בונים מצגת עם AI שבאמת מזיזה משהו בחדר?
למה מצגת שנבנתה עם AI יוצאת גנרית?
כי מבקשים שקפים לפני שיש לנו סיפור.
הבעיה היא לא ה-AI אלא הסדר שבו אנחנו עובדים. כשאנחנו נותנים למכונה נושא לכתוב עליו, היא מביאה את מה שבדרך כלל כותבים על הנושא הזה. היא כותבת מהר, ונהדר. אבל מה שבדרך כלל זה הממוצע, המכנה המשותף הרחב ביותר, והוא אף פעם לא כולל את הקול האישי שלנו, את הזווית האישית, מה שקרה לי אישית באותו הקשר ומה אני חושבת על זה.
איך גורמים ל-AI לראיין אתכם?
אני באופן אישי מאוד אוהבת שהמכונה מראיינת אותי, שואלת אותי המון שאלות. וגם מאתגרת אותי. אני כותבת פרומפט מפורט ככל שאני יכולה, מכניסה מקסימום פרטים קשורים, לפעמים גם דברים שאולי נראים בהתחלה פחות רלוונטיים.
ואז אני מוסיפה:
אל תכתוב לי את השקפים. תראיין אותי על המצגת הזו, שאלה אחת בכל פעם. אם התשובה שלי כללית מדי בעיניך, תבקש ממני דוגמה אמיתית. תעצור רק כשיש לך מסר אחד, שלוש הוכחות לטענה / למסר וסיפור קצר שמחזיק אותם.
הנה חמש שאלות לדוגמה, שיכולות להיות חלק מהראיון הזה ביני לבין המכונה:
- מי יושב בחדר, ומה הוא חושב עליי ועל הנושא כבר לפני שהתחלתי לדבר?
- מה הוא צריך להחליט, לעשות או להרגיש כשהוא יוצא?
- ממה הוא הכי חושש בקשר להחלטה הזאת?
- מה קרה אצלנו בפועל שמוכיח את זה? מקרה אחד, עם שם, מקום ומספר.
- על מה אני מוכנה לוותר, גם אם זה נכון וגם אם השקעתי בזה שעות?
כל שאלה פה יכולה לפתוח סשן מעמיק שלי עם המכונה. חלק מהשאלות לא פשוטות למענה, אבל הן מוציאות מאיתנו את החומר שאף כלי לא יכול לייצר: המשפט שלקוח אמר לי בטלפון, הרגע שבו הבנו שהתהליך לא עובד ב-100% וצריך שינוי.
איך הופכים תשובות מהראיון למסר אחד ברור?
אחרי הראיון יש לנו חומר. עכשיו מבקשים מהכלי שלושה דברים, לפי הסדר הזה:
- משפט מסר אחד, בשפה של בני אדם
- שלוש הוכחות לכל היותר
- הסיפור הקצר שמחבר ביניהן
ואז בודקים: קוראים את משפט המסר לחבר שלא מכיר את העסק. אם הוא מבין ומהנהן, יש לנו בסיס. אם הוא שואל "אבל מה זה אומר?", חוזרים לשאלה 2.
רק אחרי שהידקנו הכול, מתקדמים לשקפים. המצגת אף פעם אינה מטרה בפני עצמה, היא רק כלי שמעביר את הסיפור.
דוגמה: מנהלת תפעול שביקשה תקציב
מנהלת תפעול רוצה לקבל תקציב, ובונה מצגת עסקית לשיפור תהליך קליטת לקוחות. הטיוטה הראשונה שהיא קיבלה מהכלי נקראה "אסטרטגיית שימור לקוחות". מצגת מהממת שלא עשתה את העבודה שלשמה נוצרה.
אולי חסכה לעצמה זמן, אבל רק למראית עין. כי מצגת, יפה ככל שתהיה, לא מביאה תועלת אם היא לא מזיזה כלום בחדר.
התחלנו שוב את התהליך יחד. המכונה ראיינה אותה, ואחרי הראיון המסר התבהר: החברה מאבדת לקוחות כבר בשבועיים הראשונים, כי הפנייה הראשונה שלהם מחכה למענה יותר מדי ימים. תכלס, אפשר למנוע את זה אם התשובה הראשונה תצא תוך יום עבודה אחד.
הסיפור עצמו היה לקוח אחד שחיכה 9 ימים לתשובה, התייאש ועבר למתחרים. בעבודה אמיתית זה לקוח עם שם, לא משהו מדומיין. הוכחה אחת מהנתונים, הוכחה אחת מהשטח.
כשהבעיה והסיפור היו ברורים, גם הבקשה מהכלי הייתה ברורה, והמצגת יצאה ממוקדת הרבה יותר.
מתי לא לסמוך על AI כשבונים מצגת?
כמה דברים שכדאי לזכור גם כשהראיון עם המכונה עובד נהדר:
- הכלי נוטה להסכים איתכם. תבקשו ממנו במפורש להתנגד: "מה שלוש הנקודות שהקהל יתקוף?"
- עובדות ומספרים בודקים בעצמנו, תמיד, גם כשהם נשמעים משכנעים.
- חומר סודי של לקוחות ומידע עסקי פנימי לא מדביקים בלי לבדוק את מדיניות הארגון.
כלי AI טובים מאוד במתן תשובות. ברגע שנותנים להם לשאול, הם הופכים לעוזרים טובים בהרבה, כי השאלה הנכונה מוציאה מכם את מה שאתם כבר יודעים ולא ידעתם שיש לכם.
אז לפני המצגת הבאה, נסו להתראיין אצל המכונה, ותחשבו איזו שאלה שאף אחד לא שאל אתכם הייתה מוציאה ממכם את המסר?