Yapay zekayı neredeyse tam iki yıldır kullanıyorum. Başlangıçta sade ve teknikti: metin girmek, komutları yazmak, cevapları okumak, düzeltmek, yeniden başlamak. Birçok insanın yaptığı gibi - dikkatlice, kontrollü bir şekilde, belli bir mesafeyle. İşe yarıyordu, buna şüphe yok. Ama yine de mekanik bir yanı vardı. Sorular sordunuz, cevaplar aldınız, kutucukları işaretlediniz.
Bir şeyi kaçırdığımı nispeten erken fark ettim: akış. Düşünmek bir form değildir. İyi düşünceler, düzgün bir şekilde formüle edilmiş girdilerden oluşan bir korse içinde değil, konuşma, deneme yanılma ve yüksek sesle düşünme yoluyla yaratılır. Bu yüzden cep telefonumdaki AI uygulamasını daha sık kullanmaya başladım - ve bir noktada yazmak yerine konuşmaya başladım. Bu gerçek bir dönüm noktasıydı.
O zamandan beri, yapay zeka benim için artık bir metin aracı değil, sürekli bir diyalog ortağı. Geyik muhabbeti anlamında değil, düşünmek için bir muhatap olarak. Bugün yapay zekayı birçok amaç için kullanıyorum - stratejik, kavramsal, analitik. Ve hepsinden önemlisi, daha yüzeysel hale gelmeden işlerimi eskisinden çok daha hızlı hallediyorum. Aslında tam tersi.
Artık düşüncelerinizle yalnız değilsiniz
Pek çok insan içeride yalnız çalışır. Fikirlerini, şüphelerini, planlarını ve sorularını bazen günlerce yanlarında taşırlar. Geçmişte meslektaşlara, akıl hocalarına, diyalog ortaklarına - zamanı olan, dinleyebilen ve sizinle birlikte düşünmeye istekli insanlara ihtiyacınız vardı. Bu nadir bulunan bir şeydi. Ve genellikle koşullara bağlıydı.
Bugün durum farklı. Düşüncelerinizi istediğiniz zaman ifade edebilirsiniz. Onları düzenleyebilir, sorgulayabilir, keskinleştirebilir veya parçalara ayırabilirsiniz - sosyal sürtüşme olmadan, bir günlük olmadan, gerekçe göstermeden. İlk başta alışılmadık geliyor. Sanki kendi düşüncelerinizi dinliyormuşsunuz gibi.
Burada belirleyici olan nokta, yapay zeka tarafından sağlanan cevap değildir. Önemli olan, düşünmenin yeniden bir diyalog haline gelmesidir. Düşünceler kafanızın içinde sıkışıp kalmaz, hareket etmeye başlar. Bunu deneyimleyen herkes bunun bir hile değil, çalışma şeklimizde temel bir değişiklik olduğunu hemen fark eder.
Hayatta ihtiyacınız olan en önemli on çalışan
Yapay zekayı bir antrenman partneri olarak kullandığınızda, bir noktada cebinizde küçük bir takım varmış gibi hissedersiniz. Anonim büyük bir kolektif değil, ama tam olarak günlük hayatta tekrar tekrar ihtiyaç duyacağınız roller - ama aynı anda nadiren mevcut. Örneğin:
- gerçek Danışman, kim ayık kalır
- kritik Karşı hoparlör, çelişki formüle edilmiştir
- hasta Açıklayıcı, karmaşık şeyleri basitleştiren
- ve Structurer, Düşüncelere düzen getiren
- ve Fikir üreteci, yeni perspektifler açan
- ve Analist, bağlantıları kim kontrol ediyor
- ve Çevirmen teknik dil ve günlük yaşam arasında
- ve Özetleyici, gerekli olanları filtreleyen
- ve Planlayıcı, adımları mantıksal olarak düzenleyen
- ve sessiz Tartışma ortağı sabahın erken saatleri için
Hepsi aynı anda değil, her zaman değil - ama tam da ihtiyacınız olduğunda. Bu, birçok insanın bazılarının neden „bütün bir ekipten“ bahsettiğini ilk anladığı noktadır. Bu kitle ile ilgili değil, rol mevcudiyeti ile ilgilidir.
„Cebinizde bir Albert Einstein“ - bir vaat değil, bir imaj olarak
Cebinizdeki bir Albert Einstein ile yapılan karşılaştırma genellikle alay konusu olur - ve elbette abartılıdır. Hiç kimse bir yapay zekanın zeki ya da her şeyi bilen biri olduğuna inanmamalıdır. Bu saflık olur. Ancak karşılaştırma yine de bir imaj olarak faydalıdır.
Yapay zeka insanlardan daha akıllı olduğu için değil. Ancak günlük hayatta son derece nadir görülen özellikleri bir araya getirdiği için: sınırsız sabır, muazzam bilgi birikimi, kibir yok, güç oyunu yok, zaman baskısı yok. Dinler, düşünür, sorular sorar ve sakin kalır - onuncu denemede bile.
Bu kombinasyon gerçek hayatta nadiren bulunan bir şey yaratır. İşte tam da bu yüzden pek çok insan, başka türlü ulaşamayacağı bir düşünce ortağına aniden erişmiş gibi hissediyor. Bir otorite olarak değil, ama kendi düşünceleriniz için bir sondaj tahtası olarak.
Bunun teknolojiye duyulan heyecanla neden hiçbir ilgisi yok?
Benim için önemli olan bir şey var: bunların hiçbirinin teknolojiye aşık olmakla bir ilgisi yok. Yeni araçlara karşı şüphecilik sağlıklı ve yerinde bir tutumdur. Yapay zeka düşünmenin yerini almaz. Kimsenin sorumluluğunu elinden almaz. Kararları o vermez.
Ama zaten var olanı güçlendirir. Net düşünceler daha net hale gelir. Belirsiz düşünceler belirsiz kalır ama görünür hale gelir. Net düşünmeye hazırsanız, bunu yapmanıza yardımcı olacak bir araç elde edersiniz. Bunu yapmak istemiyorsanız, yapay zeka ile bile herhangi bir içgörü elde edemezsiniz.
Yaratıcılık eğitimi - Yaratıcı süreçte bir fikir tartışması ortağı olarak yapay zeka
Neredeyse hiç fark edilmeyen bir YouTube sohbetinde, Jenny Habermehl, kitabın yazarı „Yaratıcılar için yapay zeka“, Yapay zeka çağında yaratıcılık hakkında - ve bu makaleye mükemmel bir şekilde uyan bir noktaya değiniyor. Temel tez: yaratıcılık, sahip olduğunuz ya da olmadığınız bir yetenek değil, eğitilmesi gereken bir kastır. Yapay zeka bu eğitim sürecini destekleyebilir, ancak onun yerini alamaz. En faydalı uygulaması da tam olarak bu noktada ortaya çıkıyor: bir düğmeye basarak fikir üreten biri olarak değil, bir antrenman partneri olarak.
Yaratıcılığı yeniden düşünmek: Bir antrenman partneri olarak yapay zeka. | Kevin pazarlamada yalnız
Tartışma sırasında, yapay zekanın yaratıcı süreçleri hem destekleyebileceği hem de tehlikeye atabileceği açıkça ortaya çıkıyor. Tıkanıklıkların aşılmasına, bakış açılarının değiştirilmesine ve fikirlerin test edilmesine yardımcı olur - ancak aynı zamanda düşünceleri incelenmeden benimsenirse sıradanlık riskini de barındırır. Kalite güvencesi, eleştirel düşünme ve kasıtlı provokasyon tekniklerine odaklanılması özellikle heyecan vericidir: İnsanlar liderlikte kaldığı sürece yapay zekanın çelişmesine, rahatsız etmesine ve hatta saçma cevaplar vermesine izin verilir. Bu konuşma, gerçek yaratıcılığın insanlar ve YZ'nin diyalog içinde çalıştığı durumlarda ortaya çıktığını etkileyici bir şekilde gösteriyor - insan tarafında merak, mesafe ve net bir sorumlulukla.
Zihniyet - yapay zeka neden bir araç değil, bir antrenman partneri
Pek çok insan yapay zekaya alet çantasındaki yeni bir araçmış gibi yaklaşıyor. Bu anlaşılabilir bir durum, çünkü biz böyle yetiştirildik: Her görev için bir araç vardır. Rakamlar için elektronik tablolar, resimler için grafik programları, yazmak için metin programları. Bu işe yarıyor - ancak yapay zeka ile hızlı bir şekilde çıkmaza giriyor.
Çünkü araç düşüncesi neredeyse her zaman ada düşüncesidir. Bir aracı açarsınız, tek bir görevi tamamlarsınız, sonucu kaydedersiniz ve tekrar kapatırsınız. Araç değiştirilebilir çünkü özünde yalnızca tek bir işlevi yerine getirir: „Mach X“. Ne kadar otomatik hale gelirse, o kadar az düşünme kalır. Ve bu nedenle gerçek değerin daha azı.
Diyalog düşüncesi bunun tam tersidir. Diyalog otomatik olarak bağlantılar yaratır. Sadece sonuçlar açısından değil, bağlamlar açısından da düşünürsünüz. Sadece işlem yapmazsınız, anlarsınız. Yapay zekanın gerçek gücü de tam olarak burada yatıyor: Sonuçlar için bir araç olmaktan çok, düşünmeyi harekete geçiren bir muadil.
„Ada araçları“ neden genellikle kullanışlıdır - ancak nadiren gerçekten güçlüdür
Uzmanlaşmış yapay zeka araçları pratik olabilir. Buna şüphe yok. Ancak bunun bir bedeli vardır: genellikle o kadar yüksek düzeyde optimize edilmişlerdir ki düşünce sürecini de optimize ederler. İyi görünen bir sonuca ulaşmak için tıklarsınız ve ancak daha sonra bunun neden iyi olduğunu ya da neyin yanlış olabileceğini çok az anladığınızı fark edersiniz.
Hazır şablonlar gibidir: zaman kazandırırlar, ama aynı zamanda sizi rahatlatırlar. Karmaşık konular söz konusu olduğunda rahatlık tehlikelidir çünkü eleştirel incelemenin yerini alır.
Bir fikir tartışması partneri farklı şekilde çalışır: sizin yerinize düşünmez, neredeyse otomatik olarak sizi daha net düşünmeye zorlar. Ahlak dersi vererek ya da baskı uygulayarak değil, sorularla, yapıyla ve alternatif bakış açılarıyla. İyi bir sohbet nadiren en kestirme yoldur. Ancak genellikle netliğe giden en kısa yoldur.
Yerel yapay zeka kullanımına ilişkin güncel anket
Diyalog içinde düşünmek neden „cevap almaktan“ daha değerlidir?“
Yapay zekaya bir araç gibi davranırsanız, genellikle hazır bir cevap gerektiren sorular sorarsınız. Bu verimli gibi görünse de çoğu zaman bir yanılsamadır. Yanıtın kalitesi tamamen sorunun ne kadar açık olduğuna ve doğru varsayımları yapıp yapmadığınıza bağlıdır.
Diyalogda daha iyi bir şey olur: düşüncelerinizi formüle eder, geri bildirim alır, netleştirir, düzeltir, keskinleştirirsiniz. Bu, otomatik olarak bir ağ oluşturan bir döngü yaratır:
- Hala neyi kaçırdığınızın farkındasınız
- Hangi terimlerin bulanık olduğunu fark ettiniz
- Nerede bir şey varsaydığınızı kendiniz görebilirsiniz
- Diğer insanlar kafanıza vurmaya başlamadan önce karşı argümanlara sahip olursunuz
- Ayrıntılarda kaybolmadan önce yapıyı bulursunuz
Bu klasik zihinsel çalışmadır, tıpkı eskiden iyi meslektaşlarınızla, akıl hocalarınızla veya deneyimli uygulayıcılarla yaptığınız gibi. Tek fark, bugün bu diyalog ortağının her zaman ulaşılabilir olmasıdır.
İşte tam da bu yüzden diyalog neredeyse kaçınılmaz olarak araç modundan daha fazla kalite üretiyor. Yapay zeka „doğru“ olduğu için değil, konuşma sırasında düşüncelerinizi düzenlemek zorunda kaldığınız için.
Tartışmak çelişki demektir: karşı argümanlar neden anlaşmaktan daha önemlidir?
Gerçek bir antrenman partneri sizi onaylamak için orada değildir. Sizi daha iyi yapmak için oradadırlar. Bu kulağa sert gelebilir ama aslında bir çeşit saygıdır: Fikrinizi test edecek kadar ciddiye alırlar. Yapay zeka ile tam olarak bunu elde edebilirsiniz - eğer isterseniz:
„Planımda ne gibi zayıflıklar görüyorsunuz?“
„Bir eleştirmen bu konuda neye saldırabilir ki?“
„Hangi varsayımlar sorgulanabilir?“
„Ne gibi alternatifler var?“
„Neyi kaçırıyorum?“
Bu, yapay zekanın özellikle değerli hale geldiği noktadır. Metin tedarikçisi olarak değil, sürtünme tedarikçisi olarak. Ve sürtüşme keskinlik yaratır. Birçok insan günlük yaşamında yeterince muhalefet yapmaz - ya kimsenin zamanı olmadığı için ya da kimse kırılmak istemediği için. Yapay zekanın böyle bir sosyal sorunu yok. Gücenmez, hakarete uğramaz, yorulmaz. Gerçek hayatta nadiren mümkün olan olgusal bir muhalefet biçimi elde edebilirsiniz.
Bir antrenman partneri hatırlayabilir - ancak bunun ne anlama geldiğini anlamanız gerekir
Klasik araçlardan bir diğer farkı: Bir diyalog sistemi bağlamı daha uzun bir süre boyunca koruyabilir. Ve platforma ve ayarlara bağlı olarak, bir sistem sohbetler arasında belirli şeyleri hatırlayabilir - örneğin stil tercihleri, yinelenen konular veya çalışma yöntemleri. Bu otomatik olarak her zaman aktif değildir ve her zaman arzu edilen bir durum değildir, ancak diyalog sistemlerinin neden bir araçtaki bireysel işlevlerden daha „bağlantılı“ göründüğünü açıklar.
Burada doğru tutum önemlidir: anıları sihir olarak değil, bir tür çalışma notu olarak görmelisiniz. Doğru ise faydalıdır. Yanlışsa tehlikelidir. Bir idman partneri gerçeğin arşivi değil, düşüncenin partneridir. Bu yüzden burada da aynı şey geçerlidir: kontrol et, kategorize et, düzelt.
Bunu içselleştirirseniz, yapay zekayı birbirinin yerine kullanılamayacak şekilde kullanırsınız. O zaman bir noktada bir sonrakiyle değiştirdiğiniz „bu bir araç“ değildir. O zaman bu bir çalışma yöntemidir.
Sorumluluk bireye aittir - ve modelin işe yaramasının nedeni de tam olarak budur
YZ'yi bir araç olarak kullananlar genellikle rahatlama arayışındadır: „Bunu benim için yap.“ YZ'yi bir antrenman partneri olarak kullananlar ise başka bir şey arıyor: netlik. Ve netlik her zaman sizin işinizdir. Sorumluluğu siz taşıyorsunuz. Kararları siz verirsiniz. Daha sonra onları savunursunuz. Yapay zeka bu konuda size destek olabilir ama bunu sizin için yapamaz.
Bu yaklaşımın uzun vadede sürdürülebilir olmasının nedeni de tam olarak budur. Sizi bir araca bağımlı hale getirmez. Sizi düşünme, yapılandırma ve karar verme konusunda daha iyi hale getirir. Ve bu, iki yıl sonra teknik sistemler tekrar değişse bile kalıcı olan bir şeydir.
Bir sonraki bölümde ise iş pratiğe dökülüyor: Bu düşünce tarzının günlük yaşamda nasıl organize edileceği, böylece kaotik bir hal almayacağı, aksine iyi yönetilen ve sonunda gerçekten sonuç veren bir sohbet gibi olacağı anlatılıyor.
Antrenman partneri olarak yapay zekanın olası rollerine örnekler
| Rol / „Çalışan“ | Anlamlı bir bilgi istemi için notlar | Tipik uygulamalar |
|---|---|---|
| Amaç danışmanı | „Lütfen ölçülü olun, duygulara kapılmayın, abartıya kaçmayın. Gerçeklere ve mantığa odaklanın.“ | Kararların kategorize edilmesi, seçeneklerin tartılması, fikirlerin veya planların objektif olarak değerlendirilmesi. |
| Kritik karşı konuşmacı | „Özellikle zayıf noktaları, karşı argümanları ve olası eleştiri noktalarını araştırın.“ | Argümanların test edilmesi, itirazlara hazırlık, stres testi kavramları ve stratejileri. |
| Structurer | „Düşüncelerimi mantıklı bir şekilde düzenlemek, onları düzgün ve açık bir şekilde yapılandırmak.“ | Metinler, projeler veya sunumlar için ana hatlar, filtrelenmemiş düşüncelere düzen getirir. |
| Hasta açıklayıcı | „Yeni başlayanların bile anlayabileceği şekilde açıklayın. Adım adım.“ | Karmaşık konuları basitleştirin, müşteriler, okuyucular veya çalışanlar için açıklamalar hazırlayın. |
| Fikir üreteci | „Yaratıcı ama gerçekçi düşünün. Moda sözcükler değil, gerçekleştirilebilir fikirler.“ | Yeni bakış açıları, alternatif çözümler, çıkmaza girmiş durumlar için ilham. |
| Analist | „Bağlantıları, nedenleri ve olası sonuçları analiz edin.“ | Nedensel analiz, gelişmelerin değerlendirilmesi, karmaşık konulara mantıksal nüfuz. |
| Çevirmen | „Teknik dili anlaşılabilir günlük dile çevirin.“ | Uzman olmayan kişilerle iletişim kurmak, metinleri müşteriler, okuyucular veya halk için anlaşılır hale getirmek. |
| Özetleyici | „Temel konuları kısa ve net bir şekilde özetleyin.“ | Uzun metinleri veya konuşmaları temel ifadelere indirgeyin, karar verme için bir temel oluşturun. |
| Proje Yöneticisi | „Adımlarla, bağımlılıklarla ve gerçekçi zaman çizelgeleriyle düşünün.“ | Proje planlama, önceliklendirme, darboğazların ve risklerin belirlenmesi. |
| Sessiz antrenman partneri | „Dinleyin, zorlamadan açıklayıcı sorular sorun.“ | Yüksek sesle düşünme, kişisel düşünceleri ayıklama, dış baskı olmadan yansıtma. |
Teknik seviye - uygulamada yapay zeka ile nasıl çalışılır
Birçoğu yapay zekanın kendisi yüzünden değil, ondan önceki eşikte başarısız oluyor. Sohbet penceresini açıyorlar, iki cümle yazıyorlar, tekrar siliyorlar, yeniden ifade ediyorlar, tekrar yazıyorlar - ve düşünce daha şekillenmeden kayboluyor. Bu oldukça normal. Düşünmek yazmaktan daha hızlıdır. Ve eğer zaman baskısı altındaysanız ya da aklınızda zaten çok şey varsa, yazmak size çabucak gereksiz bir sürtünme gibi gelecektir. Bu nedenle başlamanın en kolay ve en etkili yolu yazmaya başlamaktır:
Sadece yapay zekayla konuş.
Karmaşık değil, mükemmel değil, kaygan değil. Tıpkı bir iş arkadaşınıza bir şey açıklar gibi. Bu, özellikle başlangıçta çok yardımcı olur, çünkü düşünceleriniz akış halinde kalır. Önce „sormak“ zorunda değilsiniz, sadece düşünebilirsiniz - yüksek sesle, dağınık bir şekilde, yarım cümlelerle. Yapay zeka daha sonra bu hammaddeyi yapıya dönüştürebilir.
Bu arada, bu bir hile veya „profesyonel bir işlev“ değil, çok geleneksel bir çalışma şeklidir: Geçmişte işler telefonda, masanızdaki bir sohbette veya bir yürüyüşte netleştirilirdi. Bugün, bu diyaloğu geri alabilirsiniz - sadece istediğiniz zaman kullanılabilir.
Tek konu = tek sohbet: düzen zihinsel hijyendir
Yapay zeka ile gerçekten verimli bir şekilde çalışıyorsanız, hızla yeni bir sorun ortaya çıkar: çok fazla malzeme. Çok fazla fikir, çok fazla konu, çok fazla diyalog parçası. İşte tam da bu nedenle organizasyon isteğe bağlı değil, bir ön koşuldur. Başlamak için basit bir ilke yeterlidir:
- Tek konu = tek sohbet.
- Birbirine ait olan her şey bir arada kalır.
- Artık onunla ilgisi olmayan her şey yeni bir sohbet alır.
Kulağa sıradan geliyor ama bu çok önemli. Çünkü bir sohbet sadece bir sohbet değildir - temelde geçmişi olan dijital bir not defteridir. Her şeyi tek bir sohbetin içine atarsanız, bağlamı, tonu, hedefi ve ayrıntıları karıştırırsınız. Sonuç „yaratıcı“ değil, kaotik olur. Ve kaos, netliğin doğal düşmanıdır.
Eskiden temiz çalışanlar da ayrı klasörlere sahipti: faturalar burada, sözleşmeler orada, proje belgeleri tek bir klasörde. Bu eski organizasyon fikri bugün yine işe yarıyor - sadece yapay zeka diyaloğunda.
Yeni projelerin yeni bir çerçeveye ihtiyacı vardır - aksi takdirde düşünce sulandırılmış olur
Bir diğer adım ise konudan projeye geçiştir. Bir proje sadece „başka bir sohbet“ değil, uzun vadeli bir çalışma bağlamıdır: haftalarca veya aylarca bir şey üzerinde çalışır, malzeme toplar, kararlar alır, bir çizgi geliştirirsiniz. Bu şu olabilir:
- bir kitap
- yeni bir web sitesi
- şirkette bir yeniden yapılanma
- yeni bir ürün
- hatta bir şirketin kuruluşu
Bu gibi durumlarda, her şeye kendi çerçevesini vermek ve bunu en başından itibaren bilinçli bir şekilde yapmak faydalı olacaktır. Sonuçta projelerin kendi mantıkları vardır: ikincil sorular, çapraz bağlantılar, kararlar ve değerlendirmeler üretirler. Tüm bunları renkli bir kolektif sohbetin içine koyarsanız, sonunda izinizi kaybedersiniz. Öte yandan, bunu bir proje olarak yönetirseniz, temiz ve sürekli bir düşünce hattı oluşturulur.
Bu, her iyi atölyenin eski bir prensibidir: Eğer büyük bir proje inşa ediyorsanız, önce çalışma yüzeyini inşa edin. İş parçasını değil.
İpucu detaylandırmaları: İyi bir çerçeve neden binlerce ayrı ipucundan daha etkilidir?
Birçok kişi yapay zeka kullanmanın mümkün olan en akıllıca bireysel istemleri yazmaktan ibaret olduğuna inanıyor. Bu tipik bir araç düşüncesidir. Pratikte, bir kez iyi bir çerçeve belirlemek çok daha mantıklıdır, bu çerçeve daha sonra diğer her şey için geçerlidir. İşte tam da bu noktada „drilldowns“ denilen şey devreye giriyor - yani aşağıya doğru rafine edilen spesifikasyon seviyeleri. Bunu eskiden bir şirkette olduğu gibi hayal edebilirsiniz:
- En tepede kurum kültürü vardır: ton, değerler, çalışma tarzı.
- Bir de proje kuralları var: Amaç, hedef kitle, format, sınırlar.
- Ve sadece bunun altında bireysel görevler gelir: Metinler, planlar, taslaklar.
Yapay zekaya uygulandığında bu, her bir soruyu yeniden açıklamanın değil, diyaloğa temel bir yön vermenin akıllıca olacağı anlamına gelir. Bu tutarlılık yaratır - ve tutarlılık enerji tasarrufu sağlar. Her mesajı yeniden yazmak zorunda değilsiniz:
- „Lütfen objektif olun“
- „Lütfen abartmayın“
- „Lütfen benim ses tonumu kullanın“
- „Yeni başlayanlar için lütfen“
Bunun yerine, bu bir kez çerçeveye girdiğinde, diğer her şey bunun üzerine inşa edilir. Bu sadece kullanışlı değil. Her şeyden önce profesyoneldir. Çünkü iyi proje çalışmalarından bildiklerimizle tam olarak örtüşüyor: kuralları bir kez netleştirin, sonra işe koyulun.
Proje sistemi istemi: kalite ve tanınma değeri için sessiz bir kaldıraç
Daha büyük bir konu üzerinde çalışıyorsanız, bir proje sistemi istemi formüle etmeye değer. Bu temelde yapay zekaya verilen kısa bir çalışma talimatıdır - bir çalışana verilen brifingle karşılaştırılabilir: Hedef nedir? Kim için? Hangi adım? Hangi sınırlar? İyi bir proje sistemi istemi uzun değildir. Nettir. Örneğin:
- Hedef grup: Teknofil olmayan yeni başlayanlar
- Stilsakin, saygılı, anlaşılabilir
- OdaklanmaAraç listeleri değil, yapay zeka ile işbirliği
- Öncelik: Hızdan önce netlik
- Duruşşüpheci ama yapıcı
Avantajı çok büyük: daha tutarlı bir kalite, daha az aykırı değer, daha az „AI waffle“ elde edersiniz. Ve daha hızlı çalışabilirsiniz çünkü sürekli düzeltmeler yapmak zorunda kalmazsınız.
Şüpheci kalabilirsiniz: Bilgi istemi sihirli bir değnek değildir. Ama bir çerçevedir. Ve çerçeveler her türlü iletişimde çok önemlidir. İyi editörler de aynı şekilde çalışır: Kılavuzu tanımla, sonra yaz.
Ana ipucu: Her şey için temel tutum (ve neden aşırıya kaçmamanız gerektiği)
Projelere ek olarak, genellikle genel bir temel tutum tanımlamak da mümkündür - tüm konuşmalar için geçerli olan kapsayıcı bir stil gibi bir şey. Ne yaptığınızı biliyorsanız bu da yardımcı olabilir.
Ancak buradaki kural şudur: aşırıya kaçmayın. Böylesine basit bir soruya ne kadar çok kural sıkıştırırsanız, bunun bir frene dönüşme olasılığı o kadar artar. Size gerçekten uyan ve sizi kısıtlamak yerine günlük yaşamda üzerinizdeki baskıyı kaldıran kısa ve öz bir kılavuza sahip olmak daha iyidir. Örneğin, mantıklı bir ana istem şöyle olabilir
- Ses tonu
- Anlaşılabilirlik
- Öncelikler (gösteriş yerine öz)
- Belirsizlikle başa çıkma („bir şeyi bilmiyorsanız, söyleyin“)
Çoğu zaman tek gereken budur. Ve yine, bu aslında yeni bir şey değil: geçmişte çalışanlara her şeyi nasıl yapacakları söylenmezdi, ancak bir çalışma felsefesi verilirdi. Bu tür temel yönergelerin amacı da tam olarak budur.
Günlük yaşamda dijitalleşmeye ilişkin güncel araştırma
Bir konuşma sırasında neden daha iyi istemler otomatik olarak gelişir?
Diyalog düşüncesinin genellikle göz ardı edilen bir etkisi de istemlerin artık bilinçli olarak „inşa edilmesine“ gerek kalmamasıdır. Kendiliğinden ortaya çıkarlar. Ve bunun çok basit bir nedeni vardır: Bir diyalog her zaman bağlamını da beraberinde taşır.
Her ifade, her sorgu, her açıklama çerçeveyi genişletir. „İpucu“ artık tek bir cümle değil, konuşmanın tüm geçmişidir. Her adımda, gerçekten neyin söz konusu olduğu, neyin daha önce göz ardı edildiği, hangi varsayımların geçerli olduğu ve hangi yöne gidilmesi gerektiği daha net hale gelir. Bu teknoloji değil - bu sadece insan iletişimi.
Öte yandan, araç modunda çalışanlar genellikle her şeyi tek bir mükemmel istemin içine sıkıştırmaya çalışırlar. Bu sıkıcıdır ve normalde düşüncenin işleyiş biçimiyle çelişir. Diyalogda hata yapmanıza, düzeltmenize ve yeniden formüle etmenize izin verilir. Bu tam da bağlamı daha geniş ve daha istikrarlı kılan şeydir. Yapay zeka sihirli bir şekilde daha fazlasını „anlamıyor“ - sadece daha zengin bir zihinsel alanla çalışıyor.
Pratikte bu, iyi sonuçların zekice formülasyonlarla değil, sürekli pekiştirme yoluyla elde edildiği anlamına gelir. Konuşmanın kendisi yönlendiricidir. Geri kalan her şey, hala yapay zekayı bir makine gibi çalıştırmaları gerektiğine inanan insanlar için sadece yardımcı bir yapıdır.
Çalışmaya kesintisiz devam: Cep telefonundan bilgisayara - düşünmeye ara vermeden
Bu çalışma şeklinin bir diğer çok pratik avantajı da konumdan ve cihazdan bağımsız olmasıdır. Düşünceler nadiren masanızda düzgün bir şekilde otururken ortaya çıkar. Genellikle hareket halindeyken, yürürken, arabadayken, sabahın erken saatlerinde veya akşam kanepede ortaya çıkarlar. İşte tam da bu noktada mobil kullanım devreye giriyor.
Örneğin şöyle yapıyorum: Düşüncelerimi kaydetmek, fikirleri tartışmak ve kaba yönleri netleştirmek için cep telefonumu kullanıyorum. Aynı zamanda, bilgisayarımda neredeyse her zaman ChatGPT içeren bir tarayıcı penceresi açık oluyor. Daha sonra bir şey üzerinde çalışmak istersem - bir metni formüle etmek, bir yapı oluşturmak, bir kararı derinleştirmek - sadece bilgisayara gidiyorum, bir kez „Yenile“ düğmesine basıyorum ve hemen önümde konuşmanın tam durumu var.
Dışa aktarma yok, kopyalama yok, dolambaçlı yollar yok. Düşünce süreci tam olarak kaldığı yerden devam ediyor. Bu, ancak deneyimlediğinizde gerçekten takdir edebileceğiniz bir şey. Geçmişte notlar göndermek, sesli mesajları dinlemek ve düşünceleri yeniden yapılandırmak zorundaydınız. Bugün ise konuşmanın kendisi bir çalışma halidir.
Sonuç sadece daha fazla verimlilik değil, aynı zamanda düşüncede daha az sürtünme kaybıdır. Fikirler taze kalır, bağlantılar korunur ve o tipik anı kaybetmezsiniz: „Aslında ne hakkında düşünmek üzereydim?“ İşte bu noktada, bir fikir tartışması partneri olarak yapay zekanın bir araçtan çok daha fazlası olduğu bir kez daha ortaya çıkıyor - nerede çalıştığınızdan bağımsız olarak sürekli bir düşünme yüzeyi haline geliyor.
Sonunda en önemli şey: teknoloji sadece bir aşamadır - düşünme içeriktir
Tüm teknik unsurlardan sonra geriye tek bir temel cümle kalıyor: Teknoloji sadece sahnedir. İçerik sizin zihniyetinizdir. Yapay zekayı bir antrenman partneri olarak kullanırsanız, mesele mümkün olduğunca çok sohbeti doldurmak veya mümkün olduğunca hızlı metin üretmek değildir. Bu, kendi zihninizi daha iyi organize etmekle ilgilidir. İşte tam da bu yüzden bu basit kurallar çok değerlidir:
- akışa yardımcı olduğunda yazmak yerine konuşmak
- Düzen ve netlik için konu başına bir sohbet
- Büyük projeler için temiz bir çerçeveye sahip ayrı bir proje
- İyi bir sistem korse değil, korkuluk görevi görür
Bunu ciddiye alırsanız, „yapay zeka ile“ değil, bir sistemle çalışıyorsunuz demektir.
Uygulama - yapay zeka bir antrenman partneri olarak nasıl gerçekten yardımcı olur?
En büyük pratik fayda genellikle asıl iş yapılmadan önce gelir. Pek çok proje uygulandıkları için değil, doğru şekilde başlatılmadıkları için başarısız olur. Hedefler belirsiz, varsayımlar test edilmemiş, riskler bastırılmıştır. İşte tam da bu noktada yapay zeka bir fikir tartışması ortağı olarak özellikle güçlüdür.
Hemen başlamak yerine, bir proje üzerinde önceden düşünebilirsiniz: Asıl hedef nedir? Hangi ara adımlar gerçekçi? En büyük belirsizlikler nerede? Hangi kararlar geri döndürülemez - ve hangileri değil? Bu yaklaşım başlangıçta birkaç dakikaya mal olur, ancak daha sonra saatler veya günler kazandırır.
Önemli nokta: Yapay zeka burada planlamanın yerini almaz, ancak zaman ve enerji yatırımı yapmadan önce düşünce sürecini yapılandırır. Bu, klasik ticari ihtiyatlılıktır - sadece daha hızlı kullanılabilir.
Yazma, yapılandırma, karar verme - kendi tarzınızı kaybetmeden
Günlük işlerde, aslında zihinsel bir iş olmasına rağmen eskiden çok zaman alan faaliyetlerde faydalar özellikle belirgindir:
- Metinleri yazmadan önce yapılandırın
- Argümanları formüle etmeden önce sıralayın
- Okuyucu perspektifinden oyun
- İtirazları önceden tahmin edin
- Kararları „içgüdüsel“ olarak almak yerine hazırlayın
Yapay zeka hazır sonuçlar sunarak değil, zemin çalışması yaparak yardımcı olur. Sıralama, yapılandırma ve oynatma işlemlerini sizin için yapar - karar verme işini değil. Kendi tarzınızı korursunuz çünkü onu devretmezsiniz. Yapay zeka zaman kazandırdığı yerlerde kullanılır, kimliğin yerini alacağı yerlerde değil. Bu, uzun süredir kendi iş süreçlerine sahip olan insanlar için özellikle önemlidir. Hiçbir şeyi yeniden icat etmek zorunda değilsiniz. Sadece üzerine ekleme yaparsınız.
Hız yerine sakinlik: neden yavaş antrenmanlar genellikle daha hızlıdır?
Görünür bir çelişki: Yapay zekayı bir antrenman partneri olarak kullananlar genellikle daha sakin çalışırlar - ve yine de önemli ölçüde daha hızlıdırlar. Bunun nedeni daha az düzeltme yapılması gerekmesidir. Kararlar daha kapsamlı bir şekilde hazırlanır. Metinler üzerinde daha az çalışılması gerekiyor. Projeler daha sorunsuz ilerliyor.
Hız, telaşlı bir tempodan değil, netlikten gelir. İyi bir diyalog dolambaçlı yollardan kurtarır. Net bir düşünce silsilesi daha sonraki onarımları kurtarır. Yapay zeka tam da bu tür bir çalışma için idealdir: sakin, objektif, baskı olmadan. Bu üretkenlikle çelişen bir durum değil, onun ön koşuludur. Sürekli hızlananlar daha fazla hata yapar. Harekete geçmeden önce netleştirirseniz, sonunda daha fazla yol alırsınız.
Günlük örnekler: Tartışmanın özellikle faydalı olduğu yerler
Somut olarak, yapay zekanın bir antrenman partneri olarak faydaları birçok günlük durumda görülebilir:
- önemli tartışmaların hazırlanmasında
- birkaç seçenek arasında karar verirken
- riskler üzerinde düşünürken
- karmaşık konuları basitleştirirken
- uzun bir günün ardından düşünceleri düzenlemek
Bunların hepsi geçmişte insanların ya yapacak kimsesi olmadığı ya da kimseye yük olmak istemediği şeylerdi. Bugün, sorumluluğu devretmeden bunları dışarıdan temin edebilirsiniz. Bu sessiz ama muazzam bir kazançtır.
Sonuç: Kendinizi eğip bükmeden daha fazla üretkenlik
Geriye dönüp baktığımda, yapay zekayı sürekli olarak bir antrenman partneri olarak kullandığımdan beri, göreve bağlı olarak eskisinden beş ila on kat daha üretken olduğumu söyleyebilirim. Daha hızlı yazdığım ya da daha fazla otomatikleştirdiğim için değil. Daha önce boşa harcadığım zamandan tasarruf ettiğim için: sıralama, düşünme, hazırlama ve atma.
Benim için asıl önemli olan kendi süreçlerimi değiştirmemekti. Yeni yöntemler geliştirmedim ya da çalışma yöntemlerimi bir kenara atmadım. Sadece zaten yapmakta olduklarıma eklemeler yaptım. Yapay zeka boşlukları dolduruyor, geçişleri hızlandırıyor ve beni tekrarlayan düşünce döngülerinden kurtarıyor.
Sonuç kökten farklı bir iş günü değil, daha sakin ve daha verimli bir iş günü. Daha sıkı çalışmıyorum ama daha net çalışıyorum. İşte bu teknolojinin benim için gerçek değeri de burada yatıyor.
Bir antrenman partneri olarak yapay zeka bir trend ya da araç değildir. Bu bir çalışma biçimidir.
Ve bunu bir kez düzgün bir şekilde kurduğunuzda, bir daha asla onsuz yapmak istemeyeceksiniz.
Yapay zekanın üretken kullanımı üzerine başka kitaplar
Kitap yazmak 2.0 - yapay zeka çağında yazarlar için pratik rehber
ile Kitap yazmak 2.0 - yapay zeka çağında yazarlar için pratik rehber odak noktası kasıtlı olarak teknoloji aldatmacasından uzaklaşıp uygulamaya doğru kaydırılmıştır. Kitap yapay zekanın neler yapabileceğini değil, onu kendi yazma ve düşünme sürecinize anlamlı bir şekilde nasıl entegre edeceğinizi gösteriyor. Odak noktası tam olarak bu makalenin de tanımladığı ilkedir: YZ bir idman partneri olarak, bir ikame değil. Düşünmek, yapılandırmak, atmak ve yeniden düşünmek için bir muadil olarak.
Bu pratik rehber, zaten yazabilen ancak daha hızlı, daha net ve daha güvenli çalışmak isteyen yazarlara yöneliktir. Çalışma yöntemleri, diyalog düşüncesi, proje yapıları ve kendi tarzınızı kaybetmeden yapay zeka ile nasıl kitap geliştirebileceğinizle ilgilenir. Bir yemek kitabı değil, bir araç listesi değil, yazarların kendilerini eğip bükmeden yapay zeka çağında daha üretken hale gelebilecekleri sakin ve anlaşılır bir yol.
Fark yaratan veritabanı kitabı - yapay zeka, düşünme ve yapıyı bir araya getiriyor
Bir adım daha ileri gitmek ve yapı, sistematik ve uzun vadeli bilgi çalışması hakkında daha derinlemesine bilgi edinmek isterseniz Bir farkla veritabanı kitabı kesintisiz bir bağlantı. Bu kitap, yapay zeka konusunu veritabanları, düşünce yapıları ve süreçleriyle birleştiriyor - tamamen teknik bir perspektiften değil, uzun vadede karmaşık içerikte ustalaşmak isteyen insanlar için bir çalışma modeli olarak.
Odak noktası, yapay zekanın sadece yazmak veya düşünmek için değil, aynı zamanda yapılandırılmış sistemlerin bir bileşeni olarak nasıl kullanılabileceği sorusudur: Veritabanları, bilgi koleksiyonları, proje mantıkları. Kitap, YZ'nin veritabanı destekli çalışma yöntemlerine nasıl faydalı bir şekilde entegre edilebileceğini göstermektedir - örneğin, kendi bilgi sistemlerinizi, editoryal iş akışlarınızı veya uzun vadeli projelerinizi geliştirirken. Düşünme, YZ ve yapının esnek bir genel sistem oluşturmak için nasıl birleştirilebileceğini anlamak isteyen herkes burada tutarlı ve derinlemesine bir çalışma bulacaktır.
Sıkça sorulan sorular
- Yapay zekayı bir antrenman partneri olarak kullanmak somut olarak ne anlama geliyor?
Yapay zekayı bir fikir tartışması ortağı olarak kullanmak, onu yalnızca bireysel sonuçlar için bir araç olarak değil, düşünce süreçleri için bir diyalog ortağı olarak görmek anlamına gelir. Bu, düşünceleri yüksek sesle geliştirmek, incelenmelerine izin vermek ve sadece hazır cevapları çağırmak yerine onları yapılandırmakla ilgilidir. Katma değer çıktıdan değil diyalogdan gelir. - Araç odaklı düşünme ile diyalog odaklı düşünme arasındaki fark nedir?
Araç düşüncesi bireysel görevlere odaklanır: Tek işlev, tek sonuç, tamam. Diyalog odaklı düşünme ise ağ bağlantılıdır. Bağlam oluşturur, fikirleri adım adım geliştirir ve konuları birbirine bağlar. Bu da daha derin kavrayışlara ve daha istikrarlı kararlara yol açar. - Yapay zekayı bu şekilde kullanmak için teknik açıdan bilgili olmanız gerekiyor mu?
Hayır. Bu yaklaşım özellikle teknik odağı olmayan kişilere yöneliktir. Konuşabilen, açıklayabilen ve soru sorabilenler zaten ihtiyaç duydukları her şeye sahiptir. Teknik seviye arka planda kalır ve sadece düşünce akışını kolaylaştırmaya yarar. - Neden konuşma genellikle yazmaktan daha iyidir?
Konuşmak düşünmeye daha yakındır. Düşünceler daha akıcı, spontane ve filtrelenmeden ifade edilir. Bu, sürtünmeyi azaltır, giriş engelini düşürür ve fikirleri tekrar kaybolmadan önce kavramayı mümkün kılar. - Bir konuşma sırasında ipuçlarının otomatik olarak gelişmesi ne anlama gelir?
Devam eden bir diyalogda, bağlam her ifadeyle daha da zenginleşir. Asıl ipucu artık tek bir cümle değil, diyaloğun tüm seyridir. Bu, ifadeleri bilinçli olarak değiştirmek zorunda kalmadan sonuçları daha kesin hale getirir. - Yapay zeka ile çalışırken düzen neden bu kadar önemli?
Çünkü aksi takdirde düşünce yıpranır. Sohbet başına bir konu ve daha büyük projeler için net bir çerçeve, bağlantıların sürdürülmesini sağlar. Organizasyon bürokrasi değil, zihinsel hijyendir. - Kendi projenizi ne zaman oluşturmalısınız?
Bir konu uzun vadeli olduğunda ve kitaplar, daha büyük projeler veya stratejik konular gibi birbiriyle ilişkili birçok karar gerektirdiğinde. Özel bir proje çerçevesi tutarlılık yaratır ve uzun vadede zaman kazandırır. - Proje sistemi istemi nedir ve ne için kullanılır?
Bir proje sistemi istemi, hedefi, tonu ve sınırları tanımlayan kısa bir çalışma talimatıdır. Düşünmenin yerini almaz, ancak bir proje içindeki tüm konuşmaların aynı yönde ilerlemesini sağlar. - Yapay zekaya çok fazla güvenmenin bir tehlikesi yok mu?
Bu tehlike yalnızca sorumluluktan vazgeçerseniz var olur. Yapay zekayı bir antrenman partneri olarak kullananlar bilinçli olarak kararlarını kendilerine saklarlar. YZ düşünmek için yiyecek sağlar, yargılamak için değil. - Yapay zeka karar vermeden karar vermeye nasıl yardımcı olur?
Seçeneklerin yapılandırılmasına, varsayımların ortaya çıkarılmasına ve sonuçlar üzerinden oynanmasına yardımcı olur. Kararın kendisi insani olmaya devam eder, ancak daha net bir temelde verilir. - Yapay zeka ile diyalogda karşı argümanlar neden bu kadar değerli?
Çünkü düşünce hatalarını görünür kılarlar. Anlaşmayı teyit eder, itirazları keskinleştirir. Yapay zeka, kişisel hassasiyetleri devreye sokmadan itirazları sistematik olarak formüle edebilir. - Yapay zeka kişisel sorunlar için de kullanılabilir mi?
Evet, işte bu noktada faydalar genellikle büyüktür. Düşünceleri sıralamak, kararları hazırlamak veya başka türlü tartışma ortağınız olmayan şeyleri kategorize etmek özellikle fikir tartışmalarında işe yarar. - Cep telefonu ve bilgisayar arasında kesintisiz çalışma nasıl çalışır?
Konuşmalar cihazlar arasında senkronize edilir. Hareket halindeyken düşüncelerinizi kaydedebilir ve daha sonra bilgisayarınızda tam olarak aynı nokta üzerinde çalışmaya devam edebilirsiniz. Bu, düşünmeye ara verilmesini önler. - Bu çalışma şekli üretkenliği neden bu kadar artırıyor?
Çünkü eskiden kaybedilen zamandan tasarruf edilir: ayıklama, atma ve sıfırlama sırasında. Başlangıçtaki netlik, sondaki düzeltmeleri azaltır. - Mevcut iş süreçlerinizi değiştirmeniz gerekiyor mu?
Hayır. En büyük avantaj, mevcut süreçlerin desteklenebilmesidir. Yapay zeka boşlukları doldurur, geçişleri hızlandırır ve halihazırda işleyen süreçleri güçlendirir. - Bu yaklaşım sadece yaratıcı profesyoneller için mi yoksa girişimciler için de uygun mu?
Düşünmek, plan yapmak veya karar vermek zorunda olan herkes için uygundur. Özellikle girişimciler bundan faydalanır çünkü stratejik netlik çoğu zaman operasyonel hızdan daha değerlidir. - Bu kullanımı klasik yapay zeka eğitimlerinden ayıran nedir?
Odak noktası işlevler veya araçlar değil, bir zihniyettir. Bu otomasyonla değil, işbirliğiyle ilgilidir. - Bu yaklaşım uzun vadede neden sürdürülebilir?
Çünkü belirli sistemlerden bağımsız olarak çalışır. Teknoloji değişir, zihniyetler aynı kalır. Yapay zekayı bir fikir tartışması ortağı olarak kuranlar, gelecekteki sistemlerle çalışmaya devam edecek bir ilkeyi kullanıyorlar.
