Kako s premišljenimi prompti do boljših rezultatov?

Praktični kontrolni seznam za uporabo promptov

Umetna inteligenca je danes že trdno vpeta v delovne procese podjetij, saj podpira področja od ustvarjanja vsebin in podpore strankam do razvoja programske opreme in internega odločanja. Kljub njeni univerzalni uporabi pa se številne organizacije še vedno soočajo s težavami pri doseganju doslednih in kakovostnih rezultatov. V večini primerov omejitev ne predstavlja sama tehnologija, temveč način, kako jo ljudje uporabljajo. Na to je opozorila tudi Antonia Forster na HLB strokovni delavnici o umetni inteligenci, kjer je predstavila pomen promptnega inženirstva, torej veščine premišljenega oblikovanja pozivov za umetno inteligenco, ki vse hitreje postaja ključna kompetenca v sodobnih podjetjih, in ne več zgolj tehnična zanimivost.

Zakaj rezultati pogosto razočarajo?

V poslovnih okoljih se orodja umetne inteligence pogosto uporabljajo kot bližnjice. Uporabniki jim namenijo le osnovna navodila, hkrati pa pričakujejo zanesljive in za poslovno rabo pripravljene rezultate. Takšen pristop pogosto vodi v generične vsebine, nepravilnosti ali odgovore, ki niso usklajeni z notranjimi standardi organizacij.

Razlog za to seveda ni v sami tehnologiji. Veliki jezikovni modeli namreč ne razumejo namena, konteksta ali strateških prioritet, razen če so ti jasno in izrecno opredeljeni. Kadar so pozivi nejasni ali pomanjkljivi, sistem manjkajoče informacije zapolni s statistično najbolj verjetnimi odgovori, s tem pa se tudi bistveno poveča tveganje za tako imenovane halucinacije in vsebinsko neusklajenost. Za podjetja tako to ni zgolj vprašanje učinkovitosti, temveč širši izziv upravljanja kakovosti, odgovornosti in obvladovanja tveganj pri uporabi umetne inteligence.

Promptno inženirstvo kot strukturirano načrtovanje nalog

Forster je promptno inženirstvo predstavila kot obliko strukturiranega načrtovanja nalog. Učinkovit poziv deluje podobno kot dobro pripravljen brief za zunanjega svetovalca. Jasno opredeli vlogo, cilj, omejitve in pričakovani rezultat, s čimer se bistveno zmanjša prostor za napačne domneve ali napake. Takšen pristop sicer odraža način, kako podjetja že danes sodelujejo z zunanjimi izvajalci, analitiki in internimi deležniki. Enaka stopnja jasnosti in discipline, ki velja pri sodelovanju med ljudmi, je nujna tudi pri delu s sistemi umetne inteligence.

Obvladovanje tveganj, pristranskosti in lažne gotovosti

Ena največjih nevarnosti, povezanih z umetno inteligenco, je lažna gotovost. Sistemi umetne inteligence lahko ustvarjajo tekoče in profesionalno zveneče odgovore, ki so delno ali celo v celoti napačni. V reguliranih okoljih ali pri delu s strankami to pomeni resno izpostavljenost pravnim, finančnim in drugim tveganjem.

S promptnim inženirstvom lahko ta tveganja omilimo, saj modelu jasno določimo, kako naj oblikuje svoje odgovore. Med ključnimi usmeritvami so zahteve, da:

• izrecno navede predpostavke,
• opozori na negotovosti,
• omeji odgovore na jasno opredeljena področja znanja,
• se izogiba trditev, ki niso z ničimer podprte.

Čeprav sami pozivi tveganj ne morejo povsem odpraviti, pa bistveno prispevajo k temu, da je vedenje umetne inteligence bolj predvidljivo in pod nadzorom.

Umetna inteligenca kot pospeševalnik poslovanja ne kot nadomestilo

Najuspešnejši primeri uporabe umetne inteligence v podjetjih temeljijo na dopolnjevanju človeškega znanja, ne na njegovem nadomeščanju. Umetna inteligenca se izkaže pri povzemanju velikih količin informacij, ustvarjanju alternativnih rešitev in analizi, precej manj pa takrat, ko jo obravnavamo kot samostojnega odločevalca.

Promptno inženirstvo tako spodbuja postopno izpopolnjevanje rezultatov, pri katerem ljudje ohranijo odgovornost za končne odločitve. V takšnem okviru umetna inteligenca deluje kot multiplikator produktivnosti, ne kot nadomestilo za presojo.

Gradnja pismenosti na področju promptov v organizaciji

Ker umetna inteligenca postaja del vsakodnevnih orodij v podjetjih, pismenost pri oblikovanju promptov ni več le domena tehničnih ekip, saj z njo delujejo tudi drugi oddelki. Uspešne organizacije bodo tako vlagale v skupne okvirje za oblikovanje promptov, notranje dobre prakse in izobraževanja, osredotočena na konkretne poslovne učinke. Konkurenčna prednost ne bo izhajala iz dostopa do najnaprednejših modelov, temveč iz sposobnosti njihove uporabe z jasnostjo, disciplino in namenom.

Praktični kontrolni seznam za uporabo promptov v podjetjih

Na podlagi ključnih poudarkov predavanja je tako mogoče oblikovati praktičen okvir, ki podjetjem pomaga pri učinkovitejši uporabi umetne inteligence. Preden oddate poziv umetni inteligenci, preverite naslednje točke:

• Vloga
  Ali ste jasno opredelili, kakšno vlogo naj prevzame umetna inteligenca?
• Cilj
  Je poslovni cilj jasno in nedvoumno opredeljen?
• Kontekst
  Ste navedli relevantne informacije o ozadju naloge?
• Omejitve
  So jasno določena pravila, politika, izključitve ali zahteve glede tona?
• Oblika izpisa
  So opredeljene pričakovana struktura, dolžina in raven podrobnosti?
• Upravljanje tveganj
  Ste umetno inteligenco pozvali, naj opozori na negotovosti ali predpostavke?
• Človeški pregled
  Bo izpisan rezultat pregledala oseba, preden bo uporabljen?