Promptolási segédletet nyújtunk. // Új hvg360 Prémium hírlevelünk indul! A Yettellel közös MI kell a cégeknek havonta jelentkezik és népszerű témát jár körül közérthetően: a mesterséges intelligencia különböző felhasználási módjaival, trendjeivel és üzleti hatásaival foglalkozik.
A mesterséges intelligencia jött, látott és éppen győz. Aki nem használja, könnyen lemaradhat, azonban a laikusok számára nem egyszerű feladat megbarátkozni napjaink egyik legkomplexebb, egyben legnagyobb hatású technológiájával. Pedig csak néhány alapvetést kell elsajátítani, hogy máris otthonosabban mozogjunk az AI világában.
Tudjuk, mit kérünk?
A mesterséges intelligencia térnyerését nem kell különösebben magyarázni: egy idén márciusban megjelent hazai kutatás szerint a magyar munkavállalók több mint 65 százaléka használt már valamilyen mesterséges intelligenciát. Eközben a munkahelyi terjedés jóval lassabb: a válaszadóknak csupán 37 százaléka használta munkavégzésre is a technológiát. Emellett
a megkérdezettek közel 80 százaléka arról számolt be, hogy a munkahelyén még hivatalosan nem is volt szó a mesterséges intelligencia bevezetéséről.
Ezt részben az új technológiával kapcsolatos, főleg annak ismeretlenségéből fakadó fenntartások és tévhitek magyarázzák. Az AI-technológia rengeteget fejlődött a Chat GPT 2022-es megjelenése óta, ennek ellenére sokan félreértik a hozzá hasonló AI-eszközöket – mindez az személyes elvárásokat és a munkahelyi félreértéseket is jelentősen alakítja.
A legtöbb üzleti felhasználó azt várja, hogy az AI majd gyorsabban, olcsóbban és lehetőleg jobban megold helyettük feladatokat. Bár alapvetően nem elrugaszkodott elvárásról van szó, a nem megfelelő használat vagy hozzáállás belerondíthat az ismerkedés mézesheteibe.
A mesterséges intelligencia jó eséllyel nem egy új, rendkívül felkészült munkatárs,
hanem egy új, bonyolult és okos eszköz. Ez az eszköz pedig annál jobban működik, minél pontosabban tudja a felhasználó, hogy mit szeretne – és minél világosabban látja azt is, hogy mit nem kérhet. A mesterséges intelligencia az üzleti életben – csak hogy néhány példát említve – a döntések előkészítésében és a háttérinformációk elemzésében is lehet hasznos társ, emellett ipari környezetben, például szenzoradatokra támaszkodó rendszerek irányításában, digitális ikreket alkalmazó infrastuktúrákban vagy más hasonló területeken is jól bevethető technológia. A mesterséges intelligencia csak akkor ér igazán valamit, ha mérnökök képesek beilleszteni valódi munkafolyamatokba.
AI-t használni, csak promptosan, szépen
Ahogy azt már a legtöbben megtanultuk, a generatív mesterséges intelligencia eszközökkel – ilyen a legtöbb nagy nyelvi modell (LLM), azaz a ChatGPT vagy a Claude, de bármilyen kép, videó, vagy épp hang generálására alkalmas AI is – szöveges parancsok, úgynevezett promptok segítségével kommunikálhatunk. Az alábbiakban ezzel kapcsolatban szeretnénk tanácsokat adni, hogy a munkahelyi AI-használat ne folyamatos bosszankodással és frusztrációval járjon. Igyekeztünk szétválasztani a felhasználási módokat a munkahelyek mérete szerint is.
1. KKV-k, egyéni vállalkozások
/ Konkrétumok
Egy KKV-nál például jellemzően nem az a legnagyobb hiba, hogy nincs AI, hanem az, hogy rossz kérdéseket kap. Egyéni vállalkozóként vagy kisebb cégként nagy a kísértés arra, hogy túl nagy falatot adjunk a modellnek.
„Írj nekem marketingstratégiát”, „csinálj üzleti tervet”, „találj ki egy értékesítési kampányt” – ezek jól hangzanak, csak épp túl tág promptok.
Az OpenAI és a Microsoft használati tanácsai ugyanabba az irányba mutatnak: a jobb eredményhez egyértelmű utasítás, konkrét kontextus és megadott kimeneti forma kell. Minél kevesebb a modell értelmezési szabadsága, annál kisebb az esélye, hogy „elbeszéljen mellettünk”.
Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy nem „ötletet kérünk”, hanem feladatokat adunk. Nem azt kérjük, hogy „írjál valamit a cégemnek”, hanem azt, hogy „foglalj össze egy X-anyagot öt pontban”, „hasonlíts össze három Y-lehetőséget”, vagy „írj három rövid változatot ugyanarra a Z-üzenetre”. Azaz a nagy, amorf problémákat kisebb, jól körülhatárolható részekre érdemes lebontani.
/ Mihez képest?
A második tipikus hiba, hogy a felhasználó nem ad elég kapaszkodót, kontextust a modellnek. A Microsoft ajánlása szerint például a modell sokkal megbízhatóbban válaszol, ha kap forrásanyagot, példákat vagy legalább egy értelmezési keretet, hogy mi alapján dolgozzon. Ha például ügyféllevelet szeretnénk írni, adjuk oda a céges tone of voice mintát. Ha összefoglalót kérünk, másoljuk be azt a teljes szöveget, amiből az AI-nak dolgoznia kell. Ha nem ezt tesszük,
a modell megpróbálja kitalálni a hiányzó részeket, aminek egyenes következménye egy magabiztos, de jó eséllyel pontatlan válasz lesz.
/ Nagy az egó
A harmadik hiba a túlzott (ön)bizalom. A Microsoft kifejezetten figyelmeztet rá, hogy a promptolás még jó technikával sem váltja ki az emberi validálást, ellenőrzést: attól, hogy egy válasz szépen hangzik, még nem biztos, hogy helyes. Ha a feladat friss, pontos vagy érzékeny információt igényel, akkor a modellnek úgynevezett grounding data, vagyis ellenőrzött forrásanyag kell. Enélkül a laikus felhasználó gyakran nem azt látja majd, hogy hibás a válasz, hanem azt, hogy meggyőző – hiszen jól hangzó, de kitalált információk szerepelnek majd benne.
/ Egy eszköz, sokféle válasz
Az egyik legfontosabb elváráskezelési szabály, hogy az AI nem egyformán jó minden feladatra. Például a kreatívabb és a precízebb használat más-más beállítási logikát igényel. Egy ötletelős, szabadabb feladatnál több variáció és nagyobb mozgástér fér bele, míg egy jogi, pénzügyi vagy adminisztratív szövegnél a fókuszáltabb, szigorúbban megfogalmazott utasítások működnek jobban. Magyarul: nem ugyanazt kell várni, ha kampányszlogent kérünk, mintha szerződéskivonatot. Az AI jellemzően ritkán ad elsőre tökéletes választ: inkább gyors iterációkkal, azaz visszaellenőrzéssel és újbóli, immár pontosabb promptolással érhetjük el a kívánt eredményt.
A laikus felhasználó tehát akkor jár jól, ha nem készterméket vár a mesterséges intelligenciától, hanem gyorsabb gondolkodási ciklusokat.
2. Nagyvállalat
/ Határok ismerete
Nagyvállalati, enterprise környezetben az AI-használat már nem csak egyéni produktivitási kérdés. A nagyobb szervezeteknél az is fontos szempont, hogy milyen adatokkal, melyik rendszerben, milyen jogosultsággal és milyen kontroll mellett dolgozhat a modell. Az amerikai szabványügyi hivatal, a NIST AI Risk Management Framework nevű keretrendszere és annak generatív AI-profilja kifejezetten arra szolgál, hogy a szervezetek az AI-kockázatokat a saját céljaikhoz, jogi kötelezettségeikhez és kockázattűrésükhöz igazítva tudják kezelni. Röviden ez annyit jelent, hogy egy nagyvállalatnál nem elég jól promptolni, tudni kell azt is, hol vannak a határok.
/ Vállalati környezet
A prompt minősége csak az egyik eleme az egyenletnek, a másik maga a vállalati környezet. Gyakori példa, hogy a vállalatnál dolgozó kollégáknak lehetővé teszik, hogy bárhonnan dolgozzanak is, ugyanahhoz az informatikai környezethez férjenek hozzá, mint az irodából. Ez a gyakorlatban azért érdekes, mert az AI használata egyre kevésbé helyhez kötött: ugyanaz a feladat előkerülhet tárgyalóban, otthon, útközben vagy ügyfélnél. Ha a hozzáférés, a jogosultság és a forrás nem egységes, a promptolás sem lesz megbízható, mivel a szigorú korlátok közé szorított vállalati mesterséges intelligencia nem biztos, hogy ugyanúgy működik, mint az irodában adott feltételek esetén.
/ Kell a kontroll
A nagyvállalatoknál ezért az AI megszelídítése többnyire nem a felhasználónál, hanem a szabályozásnál kezdődik. Melyik modellt lehet használni? Mi mehet be nyílt rendszerbe, és mi nem? Ki felel a forrásokért? Ki validál? Mit naplózunk? Milyen feladatokat lehet automatizálni, és hol kell ember a folyamat végére? Ezek nélkül a válaszok nélkül könnyen előáll az a helyzet, amiről egy másik Prémium hírlevélben volt szó: a vezetők nem azért bizonytalanok, mert nincs AI a piacon, hanem mert nem egyértelmű, hogyan lehet úgy beépíteni a működésbe, hogy közben a vállalat ne veszítse el a kontrollt.
Ne kérjünk többet, mint amit ellenőrizni tudunk
Ha egyetlen tanácsot kellene adni: az AI-t addig engedjük el, ameddig még vissza tudjuk követni, mit csinált. Egyéni vállalkozóként ez azt jelenti, hogy ne bízzuk rá a végső igazságot, csak az első kört.
KKV-ként azt, hogy előbb egy jól körülhatárolt, ismétlődő folyamatban próbáljuk ki. Nagyvállalatként pedig azt, hogy a gyorsaságot csak akkor tekintsük előnynek, ha a felelősség és a kontroll kérdése már rendeződött. A mesterséges intelligenciát tehát nem legyőzni vagy imádni kell, hanem megfelelően kezelni. Ehhez pontos célok, jól meghatározott kontextus és az a józan belátás szükséges. Attól, hogy valami gyors, még nem biztos, hogy kész is van.
MI kell a cégeknek
Minden új technológiai hullám két kérdést hoz magával, ami feltehető magánszemélyek és cégek által ugyanúgy. Az elsőt jellemzően mindenki megkérdezi: mire jó ez nekem? A másodikat jóval ritkábban, pedig legalább ilyen fontos: mire nem jó, és hol kellene meghúzni a határokat?
A mesterséges intelligenciával pontosan ez a helyzet. Egyszerre ígér gyorsaságot, ötleteket, jobb döntés-előkészítést és új működési modelleket, miközben hasonló mértékben hoz magával bizonytalanságot is: mit várhatunk tőle, mennyire bízhatunk a válaszaiban, mikor segít alkotni, és mikor növeli csupán a zaj szintjét?
A MI kell a cégeknek című hvg360 Prémium hírlevél-sorozatunk fókuszában a mesterséges intelligencia különböző felhasználási módjai, trendjei és üzleti hatásai állnak.
Szó lesz: * a megfelelő promptolásról, * az elvárásmenedzsmentről, * az AI és a kreatív alkotás viszonyáról, * az AI-ügynökök megjelenéséről a céges működésben, * a ROI és az új bevezetési modellek kérdéseiről, * a felmerülő etikai-filozófiai dilemmákról, valamint arról is, hogy * merre tartanak a nagy nyelvi modellek, és mi várható a közeljövőben.
A MI kell a cégeknek egyfajta közös gondolkodás arról, hogyan lehet eligazodni egy olyan időszakban, amikor a mesterséges intelligencia már nem opcionális eszköz, hanem egyre több területen a mindennapi életünk része.
Ön pedig, kedves olvasó, hozza magával a saját kérdéseit, józanságát és kíváncsiságát, a másik oldalt pedig bízza nyugodtan a Yettel és a meghívott szakértők tapasztalataira.
Havonta találkozunk!
Kép forrása: ChatGPT.
A tartalom a Yettel Magyarország megbízásából, a HVG BrandLab és a hvg360 Prémium hírlevelek produkciójában készült.
Tetszik, amit olvasol?
A választás lezajlott, de a kérdéseknek nincs vége. A következmények most kezdődnek. A hvg360 Prémium hírlevelek a napi hírfolyamon túl segítenek eligazodni egy olyan időszakban, ami mindannyiunk számára új.
Egyfelől a HVG sokat látott újságíróit követhetitek: adatokból történetek, jogi magyarázatok, közélet női szempontból, kultúr- és médiamegfejtés programajánlattal, külföldi lapok heti hírszemléje; másfelől szakmájukban kiemelkedő szerzők gondolatait olvashatjátok a gazdaság és a menedzsment területeiről, nemzetközi kutatásokról, vagy a mindent behálózó mesterséges intelligenciáról.
