353: Jak rozmawiać z AI w pracy, żeby się dogadać?

Rozmawiając z ludźmi, którzy używają sztucznej inteligencji w pracy, często słyszę, no, odpowiedzi niby się zgadzają, brzmią dość płynnie, może wyglądają profesjonalnie, ale po chwili widzę, że niewiele da się wykorzystać w mailu, raporcie czy prezentacji. Przewagę nadal daje umiejętność przekazywania kontekstu biznesowego i rozmowy w sposób, który powoduje, że AI zwraca konkret. W tym odcinku pokażę Ci, jak rozmawiać ze sztuczną inteligencją w pracy, żeby nie dostawać ładnie brzmiących ogólników. Nazywam się Michał Kowalczyk i witam Cię w Excellent Work Podcast. Zdanie klucz, które wydaje się oczywiste, ale jednak ciągle o nim zapominamy, to to, że AI nie siedzi w Twojej głowie. Ty znasz kontekst, odbiorcę, dane, strukturę pliku, jego cel, ograniczenia firmy, ale i efekt, który chcesz osiągnąć.

Narzędzie tego nie wie. Wiele osób wpisuje do AI coś w stylu napisz mi maile do klienta albo zrób podsumowanie spotkania i liczy, że reszta wydarzy się sama. No niestety się nie wydarzy. Powstanie tekst poprawny językowo, ale mało przydatny. Będzie tak miękko, ogólnikowo, gdzieś po powierzchni się ślizgając. Takie coś, co może w teorii łatwo wyciągnąć z tego wnioski, ale nic jakiegoś kluczowego. Można dojść natomiast do wniosku, że AI w sumie w tym kontekście nie działa. No i pierwsza rada brzmi, nie dawaj samego zadania. Opisz sytuację, przekaż kontekst i wskaż cel. Zamiast pisać, napisz przypomnienie do klienta, Lepiej napisz np. Przygotuj krótkiego maila do klienta z branży automotive, który nie odpowiada od 6 dni. Klient kupuje przełączniki do kierownicy.

Mail ma być taki w miarę przyjemny, ale stanowczy. Ma pomóc zamknąć temat jeszcze w tym tygodniu. Nie może brzmieć pretensjonalnie. Jak widzisz, to nadal jest prośba o maila, ale już znacznie precyzyjniejsza. AI ma teraz szerszy kontekst i dostało kierunek, w którym ma tworzyć odpowiedź. Druga rzecz to odbiorca. Prawie zawsze odbiorca naszych maili, plików czy prezentacji czyta je w jakimś konkretnym celu. Inaczej pisze się do klienta, inaczej do swojego zespołu, a inaczej do dyrektora. No i zupełnie inaczej np. do innego działu. Jeśli chcesz, żeby sztuczna inteligencja była użyteczna, powiedz kto jest odbiorcą i co go interesuje. Dla zarządu zwykle liczy się decyzja, jakieś liczby i ryzyka. Dla zespołu ważniejsze będą być może kolejne kroki, terminy albo kto bierze odpowiedzialność za konkretne zadanie.

Gdy nie przekazujesz kontekstu albo jest on jakiś taki ubogi, okrojony mocno, to narzędzia zaczynają wypełniać luki własnymi domysłami, no i powstaje taka ogólnikowa papka. Czytasz i w zasadzie nic z tego nie wynika. Czwarta sprawa to ograniczenia. W pracy prawie zawsze są jakieś ramy. Wersja Excela, jego język, poziom formalności, ryzyko prawne, format odpowiedzi. AI bardzo dobrze działa w granicach, ale trzeba mu te granice wyznaczyć i przekazać. Możesz napisać, przygotuj rozwiązanie w Excelu po polsku, użyj polskich nazw funkcji i separatora średnika, wyjaśnij je prostym językiem krok po kroku i zaproponuj formułę, która da się od razu wkleić do arkusza. To niby brzmi jak... Piąta rada to taka jedna z moich ulubionych, a mianowicie poproś sztuczną inteligencję, aby najpierw zadała ci pytania, które doprecyzują to, o co ci chodzi.

Jeśli zadanie jest mgliste, nie każ mu od razu pisać gotowca. Napisz, zanim odpowiesz, zadaj mi 5 pytań doprecyzowujących. To świetnie działa przy prezentacjach, planach działań, analizach, opisach procesów czy jakichś trudniejszych mailach albo nawet formułach. AI pomoże Ci lepiej zdefiniować samo zadanie. A co ciekawe, gdy dostaniesz efekt finalny, możesz dopisać jeszcze, zastanów się co można w tym poprawić, a następnie nanieś zmiany i pokaż efekt finalny. Oczywiście gdy piszemy, zastanów się co można w tym poprawić, dodajemy jeszcze, aby np. coś tam konkretnego się wydarzyło, czyli musimy też dopisać cel tej poprawy. Co ma się zmienić na plus, na jakim efekcie nam zależy. W wielu przypadkach ja osobiście nie czytam pierwszej odpowiedzi, szczególnie jeżeli jest długa. Czytam dopiero tą drugą bardziej dopracowaną już po usprawnieniach, które wdrożyła sztuczna inteligencja.

Potem poproszę o zaproponowanie dwóch, trzech możliwych podejść, na przykład formułę, tabelę przestawną albo power query, a może makra. No i krótkie wyjaśnienie, które z tych rozwiązań w tym konkretnym przypadku według AI jest najlepsze. Następnie poproszę o wybranie tej najlepszej opcji, No i na końcu poproszę również o wyjaśnienie, jak to działa, abym zrozumiał, co się wydarzyło, a także wskazanie błędów, które mogę popełnić przy wdrożeniu. No i dzięki temu sztuczna inteligencja tutaj nie zgaduje. Najpierw pomaga mi dobrać narzędzie, a ja dostaję nie tylko gotową formułę, czy jakieś rozwiązanie, ale także pozwala mi ta odpowiedź zrozumieć rozwiązanie, przez co mogę je łatwo sprawdzić. A sprawdzenie jest konieczne, bo dzisiaj modele nadal halucynują, nadal popełniają błędy. Siódma rada brzmi, proś o format, a nie tylko o treść.

Czyli w pracy ważne jest nie tylko to, co zostanie napisane, ale też jak to będzie ułożone. Możesz poprosić o tabelę ryzyk, listę priorytetów, Gotową formułę, kod Visual Basic, albo jakieś porównanie wariantów. Gdy tego nie określisz, AI najczęściej zwróci odpowiedź w swoim domyślnym stylu, a ten nie zawsze będzie pasował do naszych oczekiwań. Dla mnie bardzo użyteczne są komunikaty typu podaj odpowiedź w tabeli z kolumnami na temat, ryzyko, rekomendacja i priorytet. Czyli dostaję cztery kolumny, tabele, mogę to łatwo skopiować, wkleić do Excela. Albo zwróć mi formułę bez komentarzy. Dostaję gotową formułę, nie potrzebuję czekać jak wygeneruje się moja ściana tekstu, tylko mam gotową formułę i na tej chcę pracować. Taka instrukcja po prostu skraca czas mojej dalszej pracy. Ósma rzecz to precyzja językowa. Piszesz do sztucznej inteligencji, na przykład popraw ten tekst, napisz to lepiej, zrób to bardziej profesjonalnie.

No tylko co właściwie znaczy lepiej? Dla AI profesjonalnie może oznaczać styl taki bardziej oficjalny, taki, że w zasadzie nikt w biurze nie chce go czytać. Lepiej powiedzieć konkretnie, co ma się zmienić, np. skróć tekst o 30%, usuń powtórzenia, uprość język, zostaw konkrety, niech brzmi jak wiadomość do menadżera zespołu. To są jasne instrukcje, za którymi sztuczna inteligencja może podążyć. Dziewiąta rada dotyczy poziomu wyjaśnienia. To samo rozwiązanie w Excelu może być podane tak, że od razu je wdrożysz, albo tak, że po dwóch zdaniach się zgubisz, o co tutaj chodzi. Więc warto mówić sztucznej inteligencji wprost jak ma tłumaczyć odpowiedzi. Możesz używać określeń w stylu prosto, krok po kroku, bez jargonu, dla osoby średnio zaawansowanej albo dla osoby podstawowej, z krótkim przykładem, z jakąś gotową formułą do wklejenia. To bardzo pomaga przy budowaniu rozwiązań, przy błędach, tabelach przestawnych czy przy power query.

Nauczysz się też czegoś po drodze, no i nie będziesz ślepo ufać rezultatowi. AI ma przyspieszać nasze myślenie, a nie je zastępować. Dwunasta rzecz jest bardzo prosta, ale w mojej ocenie też bardzo ważna. Tłumiełem Ci już o niej, nie przywiązuj się do pierwszej odpowiedzi. Traktuj ją jako taką wersję roboczą. Możesz napisać, to jest na przykład zbyt ogólne, dodaj więcej konkretów, albo to brzmi zbyt oficjalnie, uproś to, albo pokaż trzy warianty od najbezpieczniejszego do najbardziej takiego bezpośredniego. AI dobrze reaguje na feedback, więc warto go używać. Często dopiero ta druga, trzecia, nawet i piąta odpowiedź to jest poziom, którego realnie oczekujemy. No i na koniec zostawię Cię z prostym schematem rozmowy ze sztuczną inteligencją, który możesz wykorzystać w zasadzie zawsze. Po pierwsze cel, czyli co chcesz osiągnąć.

Po drugie kontekst, czyli jaka jest sytuacja i kto jest odbiorcą. Po trzecie materiał, czyli co dajesz sztucznej inteligencji do pracy. Na podstawie czego sztuczna inteligencja ma bazować przy odpowiedzi? Po czwarte ograniczenia, czyli np. jakaś długość, konkretny ton, format, w jakim chcesz uzyskać odpowiedź i inne warunki. No i po piąte tryb pracy, czyli czy ma od razu napisać, czy najpierw ma zadać jakieś pytania, zaproponować strukturę albo przygotować warianty, no i dopiero potem wygenerować odpowiedź. To przepis, aby w rozmowie ze sztuczną inteligencją dostać mniej ogólników, A więcej takich naprawdę mięsnych, konkretnych, dopasowanych do naszych potrzeb odpowiedzi. Takich, które da się wykorzystać w codziennej pracy. Im dłużej obserwuję ludzi pracujących z AI, tym mocniej widzę, że największą przewagę mają ci, którzy potrafią jasno myśleć i dobrze opisywać zadania.

AI bardzo dobrze wzmacnia to, co mu dajesz. Jeżeli wrzucisz ogólnik, to dostaniesz ogólnik. Jeżeli wrzucisz dobrze opisany problem, sensowny kontekst i konkretne oczekiwania, to narzędzie potrafi być naprawdę mocnym wsparciem. Jeżeli chcesz nauczyć się pracy z sztuczną inteligencją w Excelu, krok po kroku, od chwili, gdy dostaniesz zadanie od przełożonego przez proces myślowy, dobór narzędzi, analizę, wizualizację, aż po gotowe wnioski, wszystko z AI jako prawą ręką, to zapraszam Cię na stronę www.exelei.pl. Link znajdziesz w opisie odcinka. Znajdziesz tam mój kurs o pracy ramię w ramię ze sztuczną inteligencją w Excelu. A jeżeli podobał Ci się ten epizod, to wyślij go proszę do jednej osoby. Mówił dla Ciebie Michał Kowalczyk, a to był Excellent Work Podcast. Do zobaczenia lub do usłyszenia następnym razem. Trzymaj się, hej!