Bir projede yapay zeka gerçekte neyin yerini alır
Danışmanlık işi tek bir iş değildir. Tek bir hafta içinde bir problemi yapılandırır, paydaşlarla görüşür, bir veri özütünü temizler, bir hikaye akışı kurar, sayfaları yazar ve öneriyi savunursun. Bu görevler tamamen farklı model davranışlarını ödüllendirir, bu yüzden tek bir yapay zeka aboneliği her zaman yüzde 70 faydalı ve yüzde 30 sinir bozucu hissettirir.
Dürüst çerçeve şudur: yapay zeka bir projede cevabı üretmez. Zaten nasıl kuracağını bildiğin bir şeyin ilk taslağına ulaşmak için harcadığın iki saati ortadan kaldırır ve daha fazla zamanın olsaydı perşembe günü bulacağın boşluğu yakalar. Bu şekilde kullanıldığında haftada birkaç saate değer. Bir cevap makinesi olarak kullanıldığında ise ortakların fark etmeyi öğrendiği tam olarak o jenerik çıktıyı üretir. Bir projede bunun en yüksek kaldıraçlı örneği, kendi iş akışı yapay zeka ile toplantıları özetleme sayfasında anlatılan görüşme özetidir.
İşte çoğu danışmanın birkaç hafta sonra vardığı yönlendirme:
| Görev | En iyi model | Neden |
|---|---|---|
| Problem yapılandırma, karar ağaçları, 2x2'ler | GPT | Açık yapısal kısıtlamaları takip eder, MECE mantığını korur, temiz hiyerarşiler döndürür |
| Slayt başlıkları ve hikaye akışı | Claude | İnsani bir üslupla yazar, dolgu sıfatlara direnir, tutarlı bir argüman ipliği tutar |
| Yönetici özeti ve müşteri e-postası | Claude | Ton kontrolünde ve zor şeyleri diplomatik biçimde söylemede en iyisi |
| Pazar ve rakip taramaları | Gemini | Kontrol edebileceğin kaynaklarla güncel web materyalinde en güçlü |
| Uzun belge ve transkript okuma | Gemini | 1M token bağlam penceresi, yani 120 sayfalık bir yıllık rapor tek seferde sığar |
| Verileri tablolara veya JSON'a çıkarma | GPT | Excel'e yapıştırabileceğin katı çıktı biçimlerinde en güvenilir |
| Bir öneriyi mantık kontrolünden geçirme | Taslağını senin yazmadığın herhangi bir model | İkinci bir model, çalıştırabileceğin en ucuz kırmızı takımdır |
Bunu ezberlemene gerek yok. Pratik versiyon şu: yapıyı GPT'de taslakla, düzyazıyı Claude'da taslakla, araştırmayı Gemini'de yap ve son mantığı onu yazmamış bir modelde kontrol et.
İş akışı 1: jenerik olmayan çerçeve üretimi
"Bu müşteri problemi için bir çerçeve" istemek, müşteri adı yapıştırılmış bir Porter'ın Beş Gücü döndürür. Çözüm, modele bir yöneticinin sana vereceği kısıtlama setini vermektir: müşterinin gerçekten verdiği karar, önemli olmasına izin verilen eksenler ve zaten elenmiş olanlar.
Prompt: karar ağacı
Bir danışmanlık projesi için bir problemi yapılandırıyorsun. Müşteri kararı: [belirli karar, örneğin "üç bölgesel dağıtım merkezini bire konsolide edip etmeme"]. Üç seviye derinliğinde MECE bir karar ağacı kur. 1. seviye, cevaplandığında kararı çözecek 3 ila 5 soru olmalı. Her uç dal için gereken analizi ve gereken veri kaynağını belirt. Mevcut verilerle test edemeyeceğimiz dalları dahil etme. Cevabın muhtemelen zaten bilindiği herhangi bir dalı işaretle.
Prompt: yerini hak eden 2x2
Bu problem için üç aday 2x2 matrisi öner. Her biri için her iki ekseni adlandır, her çeyrekteki bir konumun müşteri için ne anlama geleceğini açıkla ve matrisin yönlendirdiği tek kararı belirt. Aynı değişkenin yeniden ifadesi olan herhangi bir eksen çiftini reddet. Sonra birini öner ve diğer ikisinin burada neden daha zayıf olduğunu açıkla. Bağlam: [durum notlarını yapıştır].
Prompt: zaten kurduğun bir çerçeveyi baskı testinden geçir
İşte kurduğum bir çerçeve: [yapıştır]. Şüpheci bir proje yöneticisi gibi davran. Örtüşen dalları, eksik dalları, mevcut zamanda analiz edilemeyecek dalları ve yapının cevabı varsaydığı yerleri belirle. Onu yeniden yazma. Sadece sorunları listele.
Sonuncusu bu sayfadaki en değerli prompt. Modeller yapıyı icat etmekten çok eleştirmekte çok daha iyidir ve bir eleştiri geçişi 30 saniye sürer. Kendi çerçeveni bir yönetici incelemesine götürmeden önce bundan geçir, sonra değil.
İş akışı 2: bir ortak incelemesinden sağ çıkan sunum anlatısı
Yapay zeka ile yazılmış slaytların başarısızlık biçimi dilbilgisi değildir. Her başlığın bir iddia yerine bir konu olmasıdır. "Pazar genel bakışı" bir konudur. "Kategori yüzde 11 büyürken müşterimiz tamamen indirim kanalından kaynaklanan 3 puan pazar payı kaybetti" bir iddiadır ve iddialardan oluşan bir sunum, rapor etmek yerine düşünmek gibi okunur.
Prompt: önce hikaye akışı, sonra sayfalar
Bir müşteri sunumu için yatay bir hikaye akışı oluştur. Durum: [2 cümle]. Komplikasyon: [2 cümle]. Müşterinin sorduğu soru: [1 cümle]. Sahip olduğum kanıt: [maddeler]. Öneri: [1 cümle]. Her biri bir özne ve fiille tam bir iddia olan, sırayla tek bir argüman gibi okunan 8 ila 12 slayt başlığı döndür. Konu etiketi yok. Başlıklardan sonra, henüz kanıtım olmayan her iddiayı listele.
Bu son talimat seni kurtaran şey. Sayfaları kurmadan önce sana bir kanıt boşluğu listesi verir, ki bu tam olarak bir ortağın zaten incelemede üreteceği liste.
Prompt: sayfayı yaz
Bu slayt için gövde içeriğini yaz. Başlık: [başlığı yapıştır]. Destekleyici veri: [sayıları veya bulguları yapıştır]. Kitle: [örneğin "COO ve iki doğrudan rapor, operasyonel olarak akıcı, danışmanlara şüpheci"]. Kısıtlamalar: en fazla üç destekleyici nokta, her biri 20 kelimenin altında, ölçülemeyen sıfat yok, verilen verinin ötesine geçen iddia yok. Müşteri için tek satırlık bir "peki ne olmuş" ekle.
Prompt: ton geçişi
Bunu ses örneğine uyacak şekilde yeniden yaz. Her sayıyı ve iddiayı aynı tut. Farklı bir müşteri için sunumda değişmeden görünecek herhangi bir cümleyi kaldır. Ses örneği: [ortağının beğendiği bir sunumdan iki paragraf yapıştır]. Taslak: [yapıştır].
Ses örneği, ton hakkındaki herhangi bir talimattan daha önemlidir. Firmanın gerçek yazımından iki paragraf, çıktıyı nasıl duyulmasını istediğini anlatan bir paragraf sıfattan çok daha ileri taşır.
Herhangi bir şey göndermeden önce, sunumu ters test ile kontrol et: başlıklarını yeni bir sohbete yapıştır ve Burada yapılan argüman nedir ve en zayıf halkası nedir? diye sor. Model senin argümanını yeniden ifade edemiyorsa müşteri de edemez.
İş akışı 3: gerçekten kaynak gösterebileceğin pazar taramaları
Araştırma, yapay zekanın bir projede en faydalı ve en tehlikeli olduğu yerdir. Müşteri sunumuna ulaşan kendinden emin, uydurma bir pazar büyüklüğü rakamı bir rahatsızlık değil, bir kariyer problemidir. Disiplin basit: web bağlantılı bir model kullan, kaynak talep et ve kaynağı kendin açana kadar her sayıyı doğrulanmamış olarak ele al.
Prompt: kategori taraması
[Kategori] pazarını araştır. Döndür: (1) son 24 aydan pazar büyüklüğü tahminleri, her biri yayınlayan kuruluş, yıl ve URL ile; (2) herhangi bir kamuya açık gelir veya pay rakamına sahip 5 ila 8 en büyük oyuncu; (3) son 12 aydaki önemli değişiklikler, yani girişler, çıkışlar, finansman turları, satın almalar ve düzenleyici değişiklikler; (4) önümüzdeki 24 ayda rekabet tablosunu değiştirmesi en muhtemel iki veya üç yapısal güç. Kaynaklar uyuşmadığında, ortalamasını almak yerine her iki sayıyı da göster. Kaynak gösteremediğin her şeyi DOĞRULANMAMIŞ olarak işaretle.
Prompt: rakip incelemesi
[Rakip] için bir konumlandırma incelemesi kur. Kapsa: kendi ifadeleriyle beyan edilen değer önerisi, hedef segmentler, kamuya açık olduğu yerde fiyatlandırma, dağıtım kanalları, tarihleriyle birlikte son ürün veya mesajlaşma değişiklikleri ve kamuya açık yorumlarda görünen müşteri şikayet temaları. Her iddiayı kaynakla. Şirket tarafından beyan edileni üçüncü taraflarca gözlemlenenden ayır.
Prompt: uzun belgeyi okuma
Bu belgeyi oku ve yalnızca [müşteri kararı] için önemli olanı çıkar. Şunları içeren bir tablo döndür: iddia, sayfa veya bölüm referansı ve [hipotezi belirt] hipotezini destekleyip desteklemediği, çeliştiği veya tarafsız olup olmadığı. Sonra bu belgede sektör normlarına göre seni en çok şaşırtan üç şeyi listele.
Son prompt bu işte geniş bir bağlam penceresinin neden önemli olduğunu gösterir. Tam bir yıllık raporu, tam bir düzenleyici başvuruyu veya 15 görüşme transkriptini yükleyip hepsine karşı tek bir soru sormak, bir sayfayı seferde özetlemekten gerçekten farklı bir yetenektir. Gemini 3.7 Flash, Whizi'de 1M token bağlamı okur, kabaca 2.000 sayfa metin, bu yüzden bu geçiş için varsayılan model odur.
Kaynak bulma ve doğrulama hakkında daha derin bir rehber için yapay zeka ile pazar araştırması kılavuzuna bak.
Müşteri gizliliği: yapıştırmadan önce ne gizlenmeli
Her danışman bunu ikinci promptdan önce sorar ve dürüst cevabın iki parçası vardır. Whizi konuşmaların üzerinde eğitim yapmaz ve her sağlayıcının veri işleme politikası onu etkinleştirmeden önce mevcuttur. Bu platformu kapsar. Genelde herhangi bir satıcı politikasından daha katı olan ve seni gerçekten yöneten belge olan müşteri sözleşmeni kapsamaz.
İşlevsel alışkanlık, kimliği yapıdan soyutlamadan çıkarmaktır. Yapay zeka akıl yürütmesinin faydalı olmak için müşteri adına ihtiyacı yoktur ve onu kaldırmak sana hiçbir şeye mal olmaz:
- Müşteri ve rakip isimlerini tokenlarla değiştir: Müşteri A, Rakip B, Bölge 1.
- Rakamları yuvarla veya endeksle. "Gelir 2023'te 100'e endekslendi, 2025'te 94" analitik şeklin her bitini korur.
- Görüşme transkriptlerini yüklemeden önce isimleri, e-postaları ve unvanları kaldır. Roller yeterlidir ve analizin kullandığı şey rollerdir.
- Belirli bir gizlilik sözleşmesi maddesi, kişisel veri veya kamuya açık olmayan önemli bilgi kapsamındaki her şeyi, bu araç dahil, herhangi bir yapay zeka aracının dışında tut.
- Proje artırılmış kısıtlamalar altındaysa, projeden önce firmanın risk ekibiyle görüş, sonra değil.
Gizlenmiş bir prompt genelde zaten daha iyi bir promptdur. Durumu yapısal terimlerle tanımlamaya kendini zorlamak, modelin dikkatini sulandıran tesadüfi detayı ortadan kaldırır.
Neden burada üç abonelik yerine tek bir çalışma alanı kazanır
Bir projedeki özel avantaj fiyat değildir, ama aritmetik gerçektir: ChatGPT Plus, Claude Pro ve Google AI Pro her biri yaklaşık $20 çalışır, ayda kabaca $60, Whizi Pro için $29.99'a karşı, ve bir Claude Sonnet 5 mesajı, Pro'nun her ay taşıdığı 2.000 kredinin 10'unu harcar, bu yüzden bir sunumluk başlık geçişi tahsisatı zar zor sarsar. Bağımsız çalışanlar bu aritmetiğin daha keskin bir versiyonunu hisseder, serbest çalışanlar için yapay zeka araçları sayfasında ele alınmıştır. Gerçek avantaj, bağlamın model değişiminden sağ çıkmasıdır. Müşterinin veri özütünü yüklersin, problemi GPT ile yapılandırırsın, hikaye akışını Claude ile taslaklarsın ve pazar bağlamını Gemini ile çekersin, hepsi öncekini hatırlayan tek bir sohbette. Aynısını üç ürün genelinde yapmak, projeyi üç kez yeniden açıklamak ve sürüm geçmişini kafanda tutmak anlamına gelir.
Yan yana karşılaştırma ikinci avantajdır ve danışmanlık kalitesinin nasıl değerlendirildiğine doğrudan denk gelir. Aynı yönetici özetini iki modelden geçirip daha iyi paragrafı tutmak, gönderdiğin şeyin tabanını ölçülebilir şekilde yükselten iki dakikalık bir alışkanlıktır. Ayrıca "bu yapay zeka gibi geliyor" tepkisini azaltır, çünkü bir modelin tüm belgeye yayılmış ev üslubu yerine her bölüm için en iyi çıktıyı gönderiyorsundur.
Üçüncüsü kırmızı takım geçişidir. Öneriyi taslaklamamış bir modele ona karşı argüman üretmesini sor: Bu önerinin yanlış olduğuna dair en güçlü savı savun. Tersi sonucun geçerli olması için ne doğru olması gerekirdi? Ne bulursa bulsun, müşterinin CFO'su da bulurdu.
Yapay zekanın senin için yapmayacağı şey
Müşterinin gerçekte ne istediğini söylemeyecektir, ki bu genelde RFP'nin söylediğinden farklıdır ve yalnızca odadan öğrenilebilir. Önerini uygulaması gereken COO'nun aynı fikri iki yıl önce engellediğini bilmeyecektir. Bir rakam için hesap verebilirlik taşımaz, bu yüzden bir sayfaya ulaşan her rakam senin doğrulaman gerekir.
Ayrıca danışmanların para aldığı özel şeyde de zayıftır: itibar sonuçları olan eksik bilgi altında muhakeme. Bir model sana ince kanıttan kendinden emin bir cevap vermekten mutlu olur, çünkü güven onun için ucuz, senin için pahalıdır. Her çıktıyı, müşteriyle hiç tanışmamış ve suçlanamayacak biri tarafından üretilmiş, iyi okunmuş bir analistin ilk taslağı gibi ele al.
- En çok kullandığın beş çerçeveyi her projede yeniden kurmak yerine yeniden kullanılabilir promptlar olarak kaydet
- Kurduğun her çerçeveyi bir yönetici incelemesinden önce şüpheci proje yöneticisi eleştiri promptundan geçir
- Hikaye akışlarını tam iddialar olarak taslakla, sonra modele hangi iddiaların kanıttan yoksun olduğunu sor
- Her ton geçişi için ses örneği olarak firmanın en iyi yazımından iki paragrafı elinde tut
- Herhangi bir rakam bir sayfaya ulaşmadan önce kaynak talep et ve doğrulanmamış sayıları işaretle
- Yapıştırmadan önce müşteri isimlerini gizle ve rakamları endeksle, varsayılan bir alışkanlık olarak
- Nihai öneriyi onu yazmamış bir modelle kırmızı takım testinden geçir
Sık sorulan sorular
Müşteri verisi güvende mi?
Whizi konuşmalarınız üzerinde eğitim yapmaz ve her sağlayıcının veri politikası o modeli etkinleştirmeden önce incelemeye açıktır. Müşteri sözleşmeniz genelde daha katı kısıtlamadır, bu yüzden isimleri gizleyin, rakamları endeksleyin ve kamuya açık olmayan önemli bilgileri herhangi bir yapay zeka aracının dışında tutun. Artırılmış gizlilik yükümlülükleri altındaki firmalar, proje başlamadan önce yapay zeka kullanımını risk ekipleriyle netleştirmelidir.
PowerPoint'e aktarabilir miyim?
Whizi, PowerPoint veya Google Slides'a temiz şekilde yapıştırılan yapılandırılmış taslaklar, başlık setleri ve tablolar üretir, bu yüzden hikaye akışı ve sayfa içeriği firma şablonunuza bırakabileceğiniz metin olarak aktarılır. Yerel .pptx dışa aktarımı yol haritasındadır. Pratikte çoğu danışman dosyadan çok düşünceyi ister, çünkü şablon ve biçimlendirme zaten firma tarafından sabitlenmiştir.
Slayt yazımı için hangi modeli varsayılan yapmalıyım?
Başlık ve gövde metni için Claude. Uzun bir belge boyunca tutarlı bir argüman tutar ve bir şablondan çok bir insan gibi görünmek için en az düzenlemeye ihtiyaç duyar. Çıktının katı bir yapıya uyması gerektiğinde, bir karar ağacı, bir tablo veya sabit bir formatta bir varyant seti gibi, GPT kullanın.
Bir ortak sunumun yapay zeka destekli olduğunu anlayabilir mi?
İddialar yerine konu başlıklarını, kanıtsız sıfatları ve herhangi bir müşteriye uyacak paragrafları fark edecektir. Bunlar model sorunları değil, prompt sorunlarıdır. Modele gerçek kanıtınızı verin, iddia başlıklarını zorlayın, kendi firmanızdan bir ses örneğine karşı bir ton geçişi çalıştırın ve sonucu bir yolcu gibi değil bir editör gibi düzenleyin.
Bu gerçekte ne kadar zaman kazandırır?
Tutarlı kazançlar bir hikaye akışının ilk taslağı, uzun bir belgenin ilk geçişi ve rekabet taramalarıdır, ki bunlar birlikte genelde haftada birkaç saat tutar. Kazançlar bir modele cevabı sormaktan gelmez. Ne söylemek istediğini bilmek ile önünde bir taslağının olması arasındaki mesafeyi sıkıştırmaktan gelir.
Whizi'nin yanında hâlâ ChatGPT Plus veya Claude Pro'ya ihtiyacım var mı?
Bu sayfadaki iş akışları için hayır. Whizi, GPT, Claude ve Gemini model ailelerini tek bir abonelikte içerir, bu yüzden ayrı bir plan tutmanın nedeni, ekibinizin bağımlı olduğu paylaşılan bir Özel GPT gibi ürüne özgü bir özellik olur. Kapsamı doğrudan Whizi vs ChatGPT Plus sayfasında karşılaştırın.