Ao trabalhar com IA, paro antes de digitar qualquer coisa na caixa para me fazer uma pergunta: o que espero da IA? 2x2 para o resgate! Em qual caixa estou? Em um eixo, quanto contexto eu forneço: não muito ou um pouco. Por outro lado, se devo observar a IA ou deixá-la rodar. Se eu fornecer muito pouca informação e deixar o sistema funcionar: 'pesquise as tendências do Forward Deployed Engineer', obtenho resultados descartáveis: visões gerais amplas sem detalhes relevantes. Executar o mesmo projeto com uma série de perguntas curtas produz uma conversa iterativa que é bem-sucedida - uma Exploração. "Quais empresas implementaram Forward Deployed Engineers (FDEs)? Quais são os antecedentes típicos dos FDEs? Que tipos de estruturas contratuais e negócios se prestam a esse trabalho?" Quando tenho uma tolerância muito baixa para erros, forneço um contexto extenso e trabalho iterativamente com a IA. Para postagens de blog ou análises financeiras, compartilho tudo (rascunhos atuais, escritos anteriores, requisitos detalhados) e prossigo frase por frase. Permitir que um agente funcione livremente requer definir tudo antecipadamente. Raramente tenho sucesso aqui porque o trabalho inicial exige uma tremenda clareza - objetivos exatos, informações abrangentes e listas de tarefas detalhadas com critérios de validação - um esboço. Esses prompts acabam se parecendo com os documentos de requisitos do produto que escrevi como gerente de produto. A resposta para 'o que eu espero?' ficará mais fácil à medida que os sistemas de IA acessarem mais informações e melhorarem na seleção de dados relevantes. À medida que fico melhor em articular o que realmente quero, a colaboração melhora. Meu objetivo é mover muito mais das minhas perguntas do balde superior esquerdo - como fui treinado com a pesquisa do Google - para os outros três quadrantes. Também espero que esse hábito me ajude a trabalhar melhor com as pessoas.
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