אז קראתם ולמדתם המון על ChatGPT, אבל האם אתם משתמשים בו למשימות היומיות שלכם בעבודה?
משיחות עם קולגות וחברים, הופתעתי לגלות שהרבה משתמשים בו רק לעיתים רחוקות או בכלל לא.
למה? יש מגוון סיבות: כי עדיין לא מצאו זמן ללמוד ולהתעמק בנושא, בגלל הקושי הכרוך בשינוי הרגלי עבודה או שניסו להשתמש והתבאסו שלקח להם יותר זמן להסביר לו את המשימה ואז לעשות איתו פינג פונג מאשר לעשות את המשימה בעצמם…
אני יכול לשתף שבאופן אישי, הוא משפר לי את הפרודוקטיביות בעבודה בצורה דרסטית וחוסך לי המון זמן, להערכתי באזור 20%-40% ומסתבר שאני לא לבד:
במחקר שנערך על מאות עובדים בחברת הייעוץ BCG, עלה כי העובדים שהשתמשו בג'יפיטי סיימו 12.2% יותר משימות, בקצב מהיר יותר ב25.1% והתוצאות שלהם היו טובות יותר ב40%!
אז אם אתם רוצים להתחיל, הנה הטיפים שהכי עזרו לי:
- זמינות ונגישות - להוריד חסמים:
👈 לעבוד תמיד עם טאב צ'אט פתוח כדי להימנע משינוי קונטקסט
👈 להשתמש בגרסת פרו: אין בכלל מה להשוות בין היכולות של גרסה 3.5 ל-4 והוא גם הרבה יותר מהיר ולא צריך לחכות לתשובות.
2. ללמוד לעבוד איתו נכון:
על הנושא הזה אפשר לכתוב פוסטים שלמים, אבל חשוב לזכור שגם בלי לדעת הנדסת פרומפטים תוכלו להגיע לתוצאות מעולות אם תיישמו כמה העקרונות בסיסיים:
👈 להגדיר לצ'אט פרסונה (מיהו, מה המשימה שלו)
👈 להוסיף כמה שיותר קונטקסט
👈 להסביר לו מהם השלבים לביצוע כל משימה
👈 לפרק משימות מורכבות לתתי משימות
👈 להגדיר מה התוצאה הרצויה
אם אתם מעוניינים להעמיק בנושא, הנה מדריך שOpenAI פירסמו מדריך חדש לPrompt Engineering
- לדעת לאיזה משימות להשתמש בו (וגם לאיזה לא…).
מכיוון שזו קריטית הוספתי כמה דוגמאות לשימושים שאני עושה בו ויכולים להיות אחלה נקודת פתיחה למי שרוצה להתחיל:
👈 ניסוח מיילים:
הדרך הכי אפקטיבית שאני מצאתי היא: לכתוב את המייל בעצמי, אבל בצורה ממש מהירה ומרושלת שלוקחת רבע מהזמן ואז לשלוח לצ'אט לשכתב פרומפט קצר ופשוט "rewrite this email".
התוצאה לא מושלמת ולרוב נדרשת עריכה, אבל זה משדרג את המייל משמעותית ועדיין במצטבר חוסך זמן.
👈 מיקרו-קופי:
כל מה שקשור לכתיבת טקסטים במוצר: הודעות, פופ אפים, מיילים אוטומטיים, התראות באפליקציה וכו'. מתארים לו את המוצר והסיטואציה ומבקשים שיכתוב את הטקסט הרלוונטי.
טיפ של אלופים: מכיוון שצ'אט כבר יודע לזהות תמונות, אפשר פשוט לשלוח לי צילום מסך של הדף במקום להסביר לו את כל הקונטקסט.
👈 עבודה עם קבצי אקסל:
מאז השקת הפיצ'ר Code Interpreter נוספה לצ'אט היכולת לכתוב קוד פייתון "מאחורי הקלעים", מה שבין השאר מאפשרת לו לבצע פעולות מורכבות בקבצי באקסל.
למשל: ניקוי דאטה, איחוד או פיצול של קבצים, ניתוחים ומניפולציות על הדאטה, ויזואלזציות מתקדמות ועוד. מעלים את הקובץ אקסל כמסמך (חפשו "+" קטן בפינה השמאלית) ומבקשים מהצ'אט שיעשה את הפעולה שאתם צריכים.
👈כתיבת שליפות SQL
זה השימוש שחסך לי הכי הרבה זמן עד היום וגם לחברה שאני עובד בה (ברמה שסגרו אצלנו תקן למשרה של דאטה אנליסט). התורה על רגל אחת היא ללמד את הצ'אט את מבנה הטבלאות בדאטה בייס ואז לבקש ממנו את השליפה הרצויה.
טיפ של אלופים: השתמשו בפי'צר החדש של GPT's ובנו עוזר אישי שמכיר את מבנה הדאטה בייס שלכם, כולל איך מחברים בין הטבלאות השונות. התוצאה: צ'אט שאפשר לכתוב לי שאלה עסקית באנגלית ולקבל את התשובה ב-SQL.
כמובן שיש עוד המון שימושים, אבל נשאיר משהו לפוסטים הבאים :)
הנה עוד כמה כלי AI שיעזרו לכם לרוץ מהר יותר, מתוך אירוע עם רות השקס (Senior Data Scientist ב-monday.com)
האזנה לפרק 
צפייה בוידאו 
קריאת הבלוג 
תשאלו אותנו הכל
