Працюючи зі штучним інтелектом, я зупиняюся, перш ніж ввести щось у коробку, щоб поставити собі запитання: чого я очікую від штучного інтелекту? 2х2 на допомогу! В якій коробці я перебуваю? З одного боку, скільки контексту я надаю: не дуже багато до зовсім трохи. З іншого боку, чи варто мені спостерігати за штучним інтелектом, чи дозволити йому працювати. Якщо я надаю дуже мало інформації і даю системі працювати: «досліджую тенденції Forward Deployed Engineer», я отримую одноразові результати: загальні огляди без відповідних деталей. Запуск одного і того ж проекту з серією коротких запитань виробляє ітеративну бесіду, яка досягає успіху - Дослідження. «Які компанії впровадили Forward Deployed Engineers (FDEs)? Які типові передумови FDE? Які типи контрактних структур і бізнесів піддаються цій роботі? Коли у мене дуже низька толерантність до помилок, я надаю широкий контекст і ітеративно працюю зі штучним інтелектом. Для публікацій у блозі або фінансового аналізу я ділюся всім (поточними чернетками, попередніми текстами, детальними вимогами), а потім продовжую речення за реченням. Щоб дозволити агенту вільно працювати, потрібно визначити все заздалегідь. У мене тут рідко виходить успіх, тому що попередня робота вимагає величезної ясності - точні цілі, вичерпна інформація, детальні списки завдань з критеріями валідації - начерк. Ці підказки в кінцевому підсумку виглядають як документи з вимогами до продукту, які я написав як менеджер з продукту. Відповідь на запитання «чого я очікую?» стане простішою, оскільки системи штучного інтелекту отримують більше моєї інформації та вдосконалюються у виборі релевантних даних. У міру того, як я вчуся краще формулювати, чого я насправді хочу, співпраця покращується. Я прагну перенести набагато більше своїх питань з верхнього лівого сегмента - як я навчався за допомогою пошуку Google - в інші три квадранти. Я також очікую, що ця звичка допоможе мені краще працювати з людьми.