Yapay Zekayı Nasıl Bir Araç Değil, Bir Takım Arkadaşına Dönüştürdüm — Siz de Nasıl Yapabilirsiniz

Birkaç ay önce bir e-postada takılıp kalmıştım. Yeni bir Jotform ürününün yayınlanmasında bir gecikme duyurmak üzereydik ve "neden"i dürüst, iyimser ve açık hissettirecek bir şekilde açıklamam gerekiyordu. Çok kurumsal değil. Çok da sıradan değil. Girişi beş kez yeniden yazdım. Hiçbir şey inmiyordu.

Stratejiden çok hayal kırıklığından dolayı, yapay zeka asistanımı açtım ve "Şeffaf, güven verici ve ekibin bir sonraki adım için motivasyonunu koruyan, şirket çapında bir ürün gecikmesi hakkında bir e-posta yazmama yardım edebilir misiniz?" diye yazdım.

Geri gelen şey şaşırtıcı derecede düzgündü. Yayımlanmaya hazır değildi ama beni tekrar harekete geçirecek kadar iyiydi. Sonra başka bir şey denedim. "Bunu, güç kullanıcılarıyla konuşan bir ürün yöneticisi gibi yeniden yaz." Sonra tekrar. "Şimdi bunu bir e-postaya yoğunlaştır." Birdenbire, artık sıkışmış değildim - seçeneklerim, ton değişikliklerim ve bolca fikrim vardı. Tek başıma çalışmıyordum. Bir yardımcı pilotum vardı.

Yapay zeka çalışma şeklimizi değiştirdi, ancak gerçek şu ki çoğumuz onu tam potansiyeliyle kullanmıyoruz. İşte bunu nasıl değiştireceğiniz.

İlgili: Liderlik Becerilerinizi 10 Kat Artırmak İçin Yapay Zekayı Kullanabileceğiniz 7 Yol

ChatGPT gibi büyük dil modelleri (LLM) birkaç yıldır ana akımda ve aramızdaki teknolojiye en uzak olanlarımız bile bunların tekliflerini denemeye başladı.

Harvard Business Review'a göre, GPT'lerin en popüler kullanımı " kişisel ve profesyonel destek "tir ve geçen yılki hakim kategorinin "teknik yardım ve sorun giderme" olduğu zamandan önemli bir değişimi temsil eder. 2024'te kullanıcılar fikir üretme ve belirli soruların yanıtlarını arama gibi görevler için AI'ya güveniyordu. Şimdi, AI ile ilişkileri evrim geçirdi ve kullanıcılar onu bir araçtan çok bir takım arkadaşı gibi görüyor.

Bu evrim anahtardır. Yapay zekayı ne kadar çok insanlaştırırsak (bilim kurgu tarzında değil, pratik, işbirlikçi bir anlamda) onu o kadar etkili bir şekilde kullanabiliriz. Bu noktada, yapay zekayı bir dizi görevi üzerimden almak, ona yapmam gerekenlere göre roller atamak için kullanıyorum: İstatistik toplamak veya makaleleri özetlemek istiyorsam, ona bir araştırma asistanı rolünü üstlenmesini söylüyorum. Bir tel kafes kopyasının incelenmesini istiyorsam, ondan bir UX tasarımcısı gibi davranmasını istiyorum. Bir sunum veya strateji belgesini iyileştiriyorsam, onu bir yatırımcı veya yönetim kurulu üyesi gibi davranmaya teşvik ediyorum, böylece gerçek kitleye sunmadan önce düşüncelerimi baskı altında test edebiliyorum.

Yapay zeka asistanınızı nasıl "oyladığınız" konusunda ne kadar bilinçli olursanız, o kadar fazla değer sunabilir; sadece bir yardımcı olarak değil, düşüncenizin gerçek bir uzantısı olarak da.

Yapay zeka sihir değildir; tepkiseldir. Belirsiz istemler belirsiz yanıtlar doğurur. Ancak istediğiniz ton, yapı ve stil de dahil olmak üzere net bir yönlendirmeyle çok daha güçlü sonuçların kilidini açacaksınız.

Yeni bir özelliği veya ürünü duyurmak için bir blog yazısı oluşturmak istediğinizi varsayalım. Sadece "Bana bir blog yazısı yaz" demek yerine, bunu spesifik hale getirin. "Yeni [ürün ve açıklamayı ekle] piyasaya süren bir teknoloji şirketinin CEO'susunuz. Ürünün özelliklerini doğru bir şekilde yakalayan, önemli ayrıntıları içeren ve kullanıcılara günlük iş akışlarını nasıl iyileştireceğini açıklayan 300-500 kelimelik bir blog yazısı yazın. Ton, kendine güvenen ve coşkulu olmalı ve şirketin marka sesine uymalıdır [aşağıdaki örnekler].

İstem mühendisliğini genç bir ekip üyesini yönetmek gibi ele almanın faydalı olduğunu gördüm. İlk taslağı çöpe atmak yerine geri bildirimde bulunun: "Bunu daha az teknik hale getirin", "Gerçek dünyadan bir örnek ekleyin" veya "İlk paragrafı daha ilgi çekici hale getirin." İstem ve revizyonlar ne kadar spesifik olursa sonuç o kadar iyi olur.

İlgili: Akıllı Girişimciler Neden Yapay Zekanın Ağır İş Yükünü Kaldırmasına İzin Veriyor?

Yapay zeka ile amatör olarak uğraşanların kaçırdığı en büyük fırsatlardan biri, onu sistematik olarak kullanmak yerine ara sıra kullanmaktır. Önceden biraz zaman yatırımı yaparak, yapay zeka günlük iş akışınızın neredeyse her yönünü kolaylaştırma kapasitesine sahiptir.

Günümüzde, kodlama bilgisi olmayanlar bile tekrarlayan görevlerin yükünü hafifletmek için tasarlanmış özelleştirilmiş AI asistanları kolayca inşa edebilir. Claude'un "Proje"sinden Gemini'nin "Gem"ine kadar, bu platformlar kullanıcıların aynı komutu tekrar tekrar yazmak zorunda kalmamak için ayrıntılı talimatlar ve ton yönergeleri gibi verileri depolamasına olanak tanır.

Örneğin, gelen kutumu sınıflandırmama ve toplantı takiplerini hazırlamama yardımcı olan bir planlama ve e-posta asistanı oluşturdum. Önceki e-posta şablonlarıyla yüklü, tercih ettiğim tonu anlıyor ve bir toplantıdan sonra bağlam farkında yanıtları hızlıca taslak haline getirebiliyor veya eylem öğeleri içeren bir özet gönderebiliyor. Genellikle nasıl iletişim kurduğum ve önceliklendirdiğim konusunda eğitildiği için, bir sohbet robotundan çok, son derece duyarlı bir kişisel asistana sahip olmak gibi hissettiriyor.

Tavsiyem? Küçükten başlayın. Tekrar eden bir görev seçin — düşük kaldırma gücüne sahip ancak zaman alıcı bir şey — ve bunu AI asistanınıza atayın. Yapısını verin, test edin ve ilerledikçe geri bildirimde bulunun. Çok geçmeden, bu otomatik asistanlar sizi en önemli şeye odaklamak için perde arkasında çalışan görünmez ekip üyeleri gibi hissettirmeye başlayacak.