Większość pracowników nie potrzebuje kursu prompt engineeringu. Do pisania szkiców, streszczania i wyszukiwania wystarczą wspólne szablony promptów i krótka sesja praktyczna na własnych zadaniach. Głębsze szkolenie opłaca się dwóm grupom: osobom, które budują powtarzalne przebiegi pracy z AI dla innych, oraz osobom, które sprawdzają wyniki AI, zanim trafią do klientów, organów nadzoru lub ksiąg rachunkowych.
#Najważniejsze wnioski
- W codziennej pracy jasny kontekst i przetestowany szablon znaczą więcej niż sztuczki z promptami.
- Osoby budujące przebiegi pracy, na których polegają inni, potrzebują głębszego szkolenia ze struktury, testowania i przypadków błędów.
- Osoby sprawdzające wyniki AI potrzebują szkolenia z wychwytywania pewnych siebie błędów, a nie z pisania promptów.
- Firmowy kurs prompt engineeringu dla wszystkich zwykle uczy niewłaściwą grupę na niewłaściwym poziomie.
- Decyduj według roli: kto pisze prompty raz dla wielu osób, a kto zatwierdza to, co przygotowała AI.
#Jak wygląda pisanie promptów w zwykłym zespole?
Opiekun klienta prosi ChatGPT o uporządkowanie notatek ze spotkania przed aktualizacją Salesforce. Specjalista ds. Zakupów prosi Copilota o porównanie dwóch ofert dostawców w Excelu. Lider obsługi klienta prosi Claude o przepisanie makra dla Zendesk. Każdy prompt jest użyty raz, odpowiedź czyta osoba, która go napisała, i od razu ją poprawia. Słaby prompt kosztuje kolejną próbę, a nie incydent.
Tu odbywa się większość użycia. Work Trend Index Microsoftu i LinkedIn, maj 2024 wykazał, że 75% pracowników umysłowych korzysta z AI w pracy, a tylko 39% użytkowników AI przeszło szkolenie z AI zorganizowane przez firmę. Luka jest prawdziwa, ale w tej grupie zamyka ją praktyka na prawdziwych zadaniach, a nie kurs składni promptów.
#Kiedy wystarczą szablony i krótka sesja?
Wystarczą, gdy osoba pisząca prompt czyta też odpowiedź, zadanie powtarza się z niewielkimi zmianami, a błąd zostaje wychwycony, zanim cokolwiek opuści zespół. Wtedy naucz czterech rzeczy: podaj kontekst, określ oczekiwany format, poproś o źródła lub uzasadnienie, gdy liczą się fakty, i sprawdź wynik.
- Biblioteka szablonów dla każdej roli, przetestowana na waszych dokumentach.
- Jedna sesja praktyczna, w której ludzie uruchamiają szablony na swojej prawdziwej pracy.
- Zasady wewnętrzne określające, jakie dane nigdy nie trafiają do którego narzędzia.
- Wskazana osoba, która aktualizuje szablony, gdy zmieniają się narzędzia.
#Kto potrzebuje głębszego szkolenia z prompt engineeringu?
Osoby, które raz piszą prompt, uruchamiany potem przez wielu innych. Należy tu analityk operacyjny konfigurujący krok triażu zgłoszeń, lider finansów budujący przebieg wyodrębniania danych z faktur czy menedżer sales ops konfigurujący streszczenia w CRM. Ich prompt staje się procesem, więc słaby prompt zawodzi po cichu i wielokrotnie.
Muszą nauczyć się pisać ustrukturyzowane instrukcje, dawać rozpracowane przykłady, testować na zestawie znanych przypadków i rozumieć, co się dzieje, gdy dane wejściowe są nieuporządkowane lub wrogie. OWASP Top 10 dla aplikacji LLM wymienia prompt injection jako pierwsze ryzyko, a to właśnie osoby budujące przebiegi pracy muszą projektować z myślą o nim.
Potrzebują też wyczucia zakresu. Anthropic, grudzień 2024 zaleca zaczynać od najprostszego podejścia i dodawać złożoność tylko wtedy, gdy jest potrzebna, co jest przydatną regułą dla każdego, kogo kusi łączenie wielu promptów w łańcuch.
#Dlaczego osoby sprawdzające wyniki AI potrzebują własnego szkolenia?
Bo ich zadaniem jest wychwycić to, co przeoczył autor promptu. Specjalista ds. Zgodności sprawdzający listy do klientów przygotowane przez AI, menedżer finansowy zatwierdzający pola faktur wyodrębnione przez AI czy lider zespołu akceptujący odpowiedzi przygotowane przez AI musi wiedzieć, gdzie modele się mylą: zmyślone liczby, błędne daty, zbyt pewne twierdzenia i arabskie odpowiedzi w złym rejestrze. Osoby sprawdzające rzadko muszą pisać prompty; muszą dobrze czytać wyniki.
#Jak prowadzi to Stennir?
W ramach szkoleń z AI Program operatora AI w Stennir dzieli ludzi według ról, zanim zacznie się jakiekolwiek szkolenie. Większość grup dostaje szablony i ćwiczy na swoim prawdziwym przebiegu pracy. Osoby budujące przebiegi pracy i osoby sprawdzające wyniki dostają głębsze sesje o strukturze, testowaniu i listach kontrolnych do przeglądu. Trenerzy to praktycy, którzy budują takie przebiegi pracy, grupy pracują po arabsku i angielsku, a użycie jest mierzone przed i po, co kończy się raportem z wdrożenia.
We are
Stennir dopasowuje głębokość szkolenia z promptów do każdej roli: szablony dla większości osób, głębsza praktyka dla budujących przebiegi pracy i sprawdzających wyniki.
We aren't
Stennir nie sprzedaje uniwersalnego firmowego kursu prompt engineeringu ani certyfikatu za obecność.
#Co powinien zrobić lider L&D lub operacji w następnej kolejności?
Spisz, kto w każdym zespole pisze prompty uruchamiane przez innych, a kto zatwierdza wyniki AI. Te dwie listy to grupa do głębszego szkolenia; wszyscy pozostali zaczynają od szablonów. Program pierwszych zadań opisuje artykuł szkolenie z ChatGPT dla pracowników: czego uczyć najpierw, a o wyborze dostawcy przeczytasz w artykule jak wybrać firmę szkoleniową AI. Zobacz AI dla operacji, a potem umów 30-minutową rozmowę.
#Najczęstsze pytania
Czy warto uczyć się prompt engineeringu, skoro modele są coraz lepsze?
Dla codziennych użytkowników z roku na rok coraz mniej: nowsze modele dobrze radzą sobie ze zwykłymi prośbami, więc jasny kontekst i dobry szablon załatwiają większość pracy. Dla osób budujących przebiegi pracy, od których zależą inni, nadal ma to znaczenie, bo struktura, przypadki testowe i obsługa błędów decydują, czy przebieg pracy wytrzyma nieuporządkowane prawdziwe dane.
Czego od nas potrzebujecie na start?
Stennir potrzebuje listy ról do przeszkolenia, zatwierdzonych narzędzi i kont, a dla każdej roli kilku prawdziwych zadań z przykładowymi dokumentami. W przypadku osób budujących przebiegi pracy potrzebujemy też przebiegu, za który odpowiadają lub który planują zbudować, aby głębsze sesje korzystały z waszych rzeczywistych danych wejściowych i przypadków, w których dziś coś idzie nie tak.
Czy szkolenie z promptów działa po arabsku?
Tak. Stennir prowadzi grupy po arabsku i angielsku, a w innych językach na życzenie. Szablony są pisane i testowane w języku, którego używają wasze zespoły, w tym przy danych mieszanych arabsko-angielskich, a osoby sprawdzające ćwiczą wychwytywanie odpowiedzi w złym rejestrze, np. Formalnego arabskiego tam, gdzie klient pisał w dialekcie z Zatoki Perskiej.
Co może pójść nie tak, jeśli pominiemy głębsze szkolenie?
Ryzyko leży po stronie osób budujących. Przebieg pracy oparty na nieprzetestowanym prompcie może źle oznaczać zgłoszenia, źle odczytywać pola faktur albo wykonywać instrukcje ukryte w e-mailu od klienta, a nikt tego nie zauważa, bo wynik wygląda pewnie. Szkolenie budujących i sprawdzających pozwala wychwycić te błędy, zanim zrobią to klienci.
