Как использовать ИИ в работе, если вы не писатель текстов: первые шаги

Да, если ваша работа не столь рутинная, как создание типовых текстов или общение с клиентами по типовым вопросам, то сделать ИИ своим помощником действительно непросто. Однако и для задач экспертного уровня вы можете сделать вполне конкретные шаги, чтобы работа с ИИ экономила ваше время и давала крутые результаты.

Эта первая статья из серии «Как использовать ИИ в работе», здесь рассмотрены только первые 2 шага. Если вы уже не новичок в ChatGPT — смотрите во второй части следующие шаги и более сложный пример.

Введение

Это утверждение относится к любым инструментам, но к новомодным чат-ботам на основе генеративного искусственному интеллекта — в особенности. ChatGPT и ему подобные чаты с ИИ сейчас пробуют применять чуть ли не во всех задачах, однако процент успешного применения невелик. Главной причиной этого я считаю «забивание гвоздей микроскопом».

Во-первых, начинающие пользователи ИИ не могут понять заранее, будет ли результат стоить приложенных усилий. Например, заранее сложно предположить, насколько текст от ИИ будет соответствовать вашим критериям качества.

Второе препятствие на пути к успешному применению ChatGPT — мы пытаемся ставить чат-боту задачи «в лоб». Нам сказали, что ChatGPT может отвечать на вопросы и создавать / улучшать / переводить / резюмировать тексты… и именно этот шаблон использования AI мы пытаемся «натянуть» на все наши потребности. Тогда как интеллектуальный чат-бот может задавать вопросы нам, формулировать требования к задаче вместе с нами, критиковать свои же тексты вместо нас и многое другое.

Но начинается все не с рецептов правильного применения ИИ, а с правильных вопросов. Первые вопросы, которые продвигают нас на уровень опытного пользователя ИИ, я бы сформулировал так:

• «Решая эту задачу с помощью ИИ, улучшаю ли я свою жизнь? Или наоборот, ИИ требует от меня делать больше работы?».
• «Делегирую ли я ИИ-ассистенту скучную работу? Или наоборот, ИИ делает меня своим ассистентом?»

Проблема 1: ИИ «эксплуатирует» человека, а не наоборот

Типичный пользователь ChatGPT часто ставит ИИ чат-боту такие задачи, результаты которых — даже если они человека устраивают — ему потом нужно будет долго вносить куда-то вручную. Например, сгенерированную или переведенную в ChatGPT презентацию нужно будет вносить в PowerPoint и заниматься нудной работой — версткой и подбором картинок.

Либо выбранная человеком задача может быть такова, что формулировка задачи и требований к результату требует от него очень много времени, т.е. много итераций и уточнений нужно дать для получения хорошего результата.

Возьмем конкретный пример: вам как руководителю маркетинга нужно сделать очень ответственную задачу – создать контент новой веб-страницы «О компании»:

• Туда должна войти куча разнородной информации: краткое резюме о компании, структурированная выжимка по многочисленным продуктам, известные клиенты с их testimonials, и т.д.
• При этом у вас есть устаревшая страница «О компании» и новые документы, например, свежее интервью с CEO компании, список клиентов и презентация от отдела продаж, актуальная таблица продуктов компании.

Уверен, что просьба к ИИ в духе «Напиши текст страницы» не даст вам хорошего результата, даже если вы «скормите» чату GPT имеющиеся документы.

Вроде бы GPT хорошо умеет писать красивые выжимки из документов (например, из интервью), применять к тексту нужный стиль (который можно было бы взять со старой страницы) и структурировать большие таблицы. Но ИИ «не владеет контекстом компании» и потому не понимает, что именно вам действительно важно в этих текстах, таблицах и тем более списках клиентов. Вам придется долго и нудно просить ChatGPT переписать текст, заменив «то» на «это». Я уже не говорю о том, что ИИ даст просто текст, а превращать его в ТЗ для веб-дизайнера придется вам (или вашим подчиненным).

Естественно, что после такой работы с ChatGPT люди отнюдь не в восторге. И многие из них решают, что лучше продолжать работать «по старинке» — без ИИ-ассистента.

Отказ от ИИ может быть вполне правильным решением, если задача с текстом «О компании» стоит перед начинающим пользователем (ибо это весьма сложная задача, к ее решению мы еще вернемся в во второй части статьи). Однако в огромном числе задач ИИ ускоряет работу даже для «начинающих», нужно всего лишь выбирать правильный ИИ-инструмент.

Шаг 1: Специализированные приложения вместо ChatGPT

В таких ситуациях как подготовка презентаций и документов я бы посоветовал обратить внимание НЕ на ChatGPT и подобные универсальные AI-боты, а на специализированные приложения:

• где ИИ-функции уже хорошо интегрированы в рабочий процесс (а не находятся «сбоку», как ChatGPT),
• где уже есть необходимая для ИИ информация (контекст задачи или хотя бы какие-то ваши прошлые работы такого рода — в качестве примеров).

В примере с PowerPoint, очевидно, нужно знать о существовании Microsoft Copilot Pro, который в ответ на ваши очень краткие инструкции может генерировать и улучшать не только текст слайдов, но и их оформление. Цена подписки Copilot Pro — $20 в месяц, но по-моему, она стоит того, поскольку эта подписка может быть использована вместо подписки ChatGPT Plus за те же деньги. Другими словами, Copilot Pro не только расширяет возможности Microsoft Office 365, но и доступ к большинству функций ChatGPT (включая полноценный доступ к GPT-4, DALL-E и даже к своему аналогу GPT Builder).

Вместо Microsoft Office для презентаций можно использовать:

• ИИ в Canva, если важна красота и разнообразие дизайнов.
• Или SlidesAI, если нужно генерировать текст всех слайдов в едином шаблоне, причем в привычном Google Slides.
• Или Tome, если одну и ту же презентацию нужно быстро кастомизировать для разных ситуаций.
• И так далее.

Есть немало таких специализированных приложений с ИИ-функциями и во многих других областях — не только связанных с текстами и дизайном. Более того, через год ИИ-функции наверняка станут намного мощнее и удобнее.

Тем не менее, сказанное отнюдь не означает, что универсальные ИИ чат-боты со временем будут заменены на специализированные приложения. Ведь главное достоинство больших языковых моделей (LLM) — как раз их универсальность. ChatGPT, Bing, Claude.ai и подобные чат-боты используют это достоинство гораздо лучше, чем специализированные приложения.

---

К сожалению, та же самая универсальность приводит и к проблеме слишком общих результатов, которые могут быть бесполезны или даже некорректны в нашей ситуации. Посмотрим, в чем состоит эта проблема и как ее преодолеть.

Проблема 2: ИИ пытается помочь, но лишь общими словами

Итак, опытный пользователь AI понимает, в каких задачах применение ИИ не освободит его от рутины. Если задача требует долгой постановки / итерационного улучшения результата, у него сразу возникает вопрос: «А как часто нужно будет подобную задачу решать?». И если задача редкая (например, уникальная), то опытный человек зачастую предпочтет решить ее своим интеллектом, чем «натаскивать» искусственный интеллект на такую редкую задачу.

Если задача встречается нередко, опытный пользователь попробует ее решить, написав под нее хороший промпт — чтобы потом его многократно использовать. Либо попросит, чтобы сам ИИ написал такой промпт. Либо быстро найдет подходящий промпт на спец. сайте или в своей личной коллекции, регулярно пополняемой при просмотре каналов, статей и т.п. источников. Я не буду подробно на этом останавливаться, поскольку о промпт-инжиниринге информации очень много.

Пример слишком общих рекомендаций Scrum-мастеру, который иногда дает ИИ-анализатор ежедневных встреч команды (GPT-4):

А здесь вы можете посмотреть пример ответа, не совсем корректного с точки зрения эксперта. Хотя Gemini 1.5 Pro дает очень конкретные ответы (из современных моделей лишь GPT-4o может писать более конкретно), ИИ следует типичному заблуждению и рекомендует Scrum-мастеру самому проводить встречи Daily Scrum вместо того, чтобы показывать команде проблемы с этими встречами и (в сложных случаях) подсказывать возможные пути их решения.

Причем подобные рекомендации я видел многократно (не только с Gemini и не только в случае Daily незрелой команды, где такие рекомендации имеют смысл).

Причина в том, что хороший ответ с точки зрения ИИ — это наиболее вероятный ответ. А вероятность определяется по огромному числу открытых источников, которые в большинстве своем неглубокие и нередко фиксируют заблуждения, распространенные среди не-экспертов.

Шаг 2: ИИ задает вопросы, ответы человека формируют контекст

Итак, вы эксперт в своей области, знаете некоторые принципы написания промптов, но все равно часто сталкиваетесь с проблемой слишком общих / некачественных ответов от ИИ. Тогда попробуйте задать себе еще пару вопросов:

• «Как я могу уточнить задачу для ИИ с помощью самого ИИ?»,
• «Как дать ИИ понять, что для меня является хорошим результатом?»,

Дело в том, что во многих случаях причина общих и некачественных ответов — это слишком общий или неоднозначный запрос от человека к ИИ. А первопричиной может быть не только недостаточная компетентность человека, но и недостаток времени для конкретной формулировки задачи.

Этот подход является применением шаблона Flipped Interaction («инверсия инициативы») к задаче формирования детального контекста для ИИ.

Зачем это нужно?

1. Как минимум, это снижает когнитивную нагрузку и экономит время.
2. Поскольку уточняющие вопросы и ответы на них дают в разы больше контекста для ИИ, его ответ становится более глубоким, особенно если сравнить с ситуацией, когда задачу ИИ ставит недостаточно компетентный человек.
3. И даже для экспертов это очень полезно, поскольку бывает сложно «спуститься на несколько уровней ниже» и понять, какого именно контекста не хватает «универсальному ассистенту» для получения нужного результата.

В качестве конкретного примера, возьмем задачу подготовки к собеседованию кандидатов на роль ваших подчиненных. Это отнюдь не простая задача для ИИ:

• Начинающий пользователь попросит ИИ сформулировать вопросы кандидатам на основе нескольких своих фраз о вакансии, и результат будет неудовлетворительный.
• Опытный пользователь даст ИИ максимум релевантных данных, которые у него уже есть: полное описание вакансии и/или должностные обязанности. Однако и в этом случае результат будет очень общий. Языковая модель (LLM) напишет красиво, но, по сути, она просто добавит слова из предоставленных документов в стандартные «шаблоны собеседований», которым эта модель обучалась. Модель никогда не выполняла работу в данной должности, так что не может сама понимать, что именно является важным в описании этой вакансии или в должностной инструкции. И тем более она не может знать, какие характеристики кандидата важны именно вам (в документах этого нет).

Поэтому попросим ИИ задать уточняющие вопросы. Я бы проинструктировал ChatGPT следующим образом:

1. Получи необходимую для указанной цели информацию из описания вакансии (см. прилагаемый документ).
2. Задай мне несколько вопросов, необходимых для понимания особенностей вакансии и моих личных предпочтений. Задавай вопросы конкретно и в соответствии с документом. Список вопросов должен быть пронумерован.
3. Как можно глубже изучи вакансию и мои предпочтения на основе моих ответов, не учитывай в дальнейшем те пункты, которые я назову незначительными. Затем составь вопросы для собеседования, они должны охватывать все важные пункты, которые были выделены ранее.

Диалог с ChatGPT, соответствующий этому примеру, вы можете посмотреть здесь. Он на английском, но вы можете добавить к первому промпту слова «Общайся на русском» и применить этот нехитрый промпт к вашей ситуации.

Резюме

Итого, вот какие вопросы я рекомендую задавать себе на первых шагах работы с ChatGPT:

1. Решая эту задачу с помощью ИИ, улучшаю ли я свою жизнь? Или наоборот, ИИ требует от меня делать больше работы?
2. Делегирую ли я ИИ-ассистенту скучную работу? Или наоборот, ИИ делает меня своим ассистентом?
3. Насколько быстро я смогу превратить результат этого ИИ-инструмента в конечный результат моей работы?
4. Как часто нужно будет подобную задачу решать?
5. Как дать ИИ понять, что для меня является хорошим результатом?
6. Как я могу уточнить задачу с помощью самого ИИ?

При размышлении над этими вопросами может оказаться, что вместо ChatGPT стоит поискать специализированные инструменты либо пока отказаться от ИИ в данной задаче. А если все-таки применять универсальный чат-бот типа ChatGPT — то стоит просить его задавать вам вопросы до того, как генерировать решение задачи.

Это лишь некоторых из путей, которые позволяют действительно экономить ваше время за счет применения искусственного интеллекта без потери качества вашей работы.

Задавайте свои вопросы в комментариях, приходите на митапы AIDEA, а также читайте статью про следующие шаги в применении ИИ для работы.