Al trabajar con IA, me detengo antes de escribir cualquier cosa en el cuadro para hacerme una pregunta: ¿qué espero de la IA? ¡2x2 al rescate! ¿En qué cuadro estoy? En un eje, cuánta información proporciono: muy poca a bastante. En el otro, si debo observar a la IA o dejarla funcionar. Si proporciono muy poca información y dejo que el sistema funcione: 'investigar tendencias de Ingenieros Desplegados en el Futuro', obtengo resultados desechables: visiones generales amplias sin detalles relevantes. Ejecutar el mismo proyecto con una serie de preguntas cortas produce una conversación iterativa que tiene éxito: una Exploración. “¿Qué empresas han implementado Ingenieros Desplegados en el Futuro (FDEs)? ¿Cuáles son los antecedentes típicos de los FDEs? ¿Qué tipos de estructuras contractuales y negocios se prestan a este trabajo?” Cuando tengo una tolerancia muy baja a los errores, proporciono un contexto extenso y trabajo de manera iterativa con la IA. Para publicaciones de blog o análisis financieros, comparto todo (borradores actuales, escritos anteriores, requisitos detallados) y luego procedo frase por frase. Dejar que un agente funcione libremente requiere definir todo de antemano. Rara vez tengo éxito aquí porque el trabajo previo exige una claridad tremenda: objetivos exactos, información completa y listas de tareas detalladas con criterios de validación: un esquema. Estos mensajes terminan pareciendo los documentos de requisitos de producto que escribí como gerente de producto. La respuesta a '¿qué espero?' se volverá más fácil a medida que los sistemas de IA accedan a más de mi información y mejoren en seleccionar datos relevantes. A medida que me vuelvo mejor articulando lo que realmente quiero, la colaboración mejora. Mi objetivo es mover muchas más de mis preguntas fuera del cuadrante superior izquierdo - cómo fui entrenado con la búsqueda de Google - hacia los otros tres cuadrantes. También espero que este hábito me ayude a trabajar mejor con las personas.