「11 か月前、私は職場で AI をまったく使用していませんでした。 私と私のチームは、何万人もの人々が使用する AI 製品を構築していました。しかし、自分の仕事で AI を使用することに関しては、私は誇り高きラッダイトでした。 「インターネットの平均」のように聞こえたくなかったのです。AIツールに任せたら、自分の優位性が失われてしまうのではないかと心配していました。ChatGPT を使用してみたところ、おしゃべりなウィキペディアを参照するなど、戦略的で革新的な作業にはがっかりしました。 心の奥底では、インフルエンサーだけが知っているように見えるプロンプトの魔法の呪文を正確に知らないことに落胆していました。 その後、私のエンジニアリングマネージャーは、ChatGPTとコンテキストを交えて話すだけで完璧なユーザーストーリーを書く方法を教えてくれました。 AI ツールは、十分なコンテキストを提供していなかったため、率直で一般的な手段のように感じられていたことに気づきました。LLM は知的な知識作業に非常に効果的ですが、それは誰もが同じ作業を行うために必要なのと同じ背景知識を LLM に提供する場合に限られます。 LLM が、私たちの目標、戦略、役割、プロジェクト、そしてより広範な組織について、この貴重で継続的なコンテキストを持っているとき、LLM は私たちの「AI 副操縦士」、つまり長期的で複雑な仕事のための真の思考パートナーになります。 企業の規模、業種、AI の流暢さに関係なく、今日の多くのテクノロジー ワーカーは、私と同じ理由でチャンスを逃しています。彼らは、LLMが潜在能力を最大限に体験するために必要なコンテキストを提供していません。 状況がすべてを変えます。」 @talraviv は、20,000 人以上の人々に独自の AI コパイロットを構築する方法を教えてきました。 今日の🔥投稿では、Tal が AI を扱うことについての考え方を変える方法と、独自の AI コパイロットを実際に構築する方法を共有しています。