Práci s AI se naučíte tím, že jí dáte čas

Osm hodin týdně není krátký test

V pátek jsem účastníkům programu Future AI Leader položil jednoduchou otázku: kolik času za poslední týden strávili učením a experimenty s AI. Víc než 40 % z nich odpovědělo, že přes 8 hodin.

Neříká to, že každý potřebuje stejnou porci času. Ukazuje to ale společný rys lidí, kteří se s AI učí pracovat: nespokojí se s jedním krátkým pokusem a vědomě dávají učení místo ve svém týdnu.

AI se nechová jako jeden vzorec v Excelu, který se naučíte a dál ho používáte stále stejně. Cit pro její možnosti vzniká při opakovaných pokusech.

• Zkoušejte různé nástroje a sledujte, v čem se jejich výsledky liší.
• Porovnávejte modely na stejném úkolu.
• Měňte zadání, když první odpověď nevede ke správnému výsledku.
• Vracejte se k pokusům a upravujte je podle toho, co fungovalo.

Intuice vzniká až během pokusů

Seth Godin ve svém článku Používání (a design) nástrojů popisuje, co se stane, když na učení pořád nezbývá čas:

“

Kvůli tomu, že jsme ‚příliš zaneprázdnění, abychom se učili‘, býváme frustrováni, protože nepoužíváme naše nástroje správně. Obviňujeme přitom nástroje místo toho, abychom se je naučili používat.

První hodiny s AI vám často žádný čas neušetří. Někdy zabere experimentování dokonce déle než původní způsob práce. Postupně si ale vybudujete intuici, kde AI pomůže, kde ne a jak jí práci zadat.

Nastavení ‚too busy to learn‘ proto není jen otázkou plného kalendáře. Rozhoduje motivace, priorita a ochota chvíli snášet, že výsledek ještě není tak dobrý ani rychlý, jak jste čekali.

V e-mailech od účastníků Future AI Leader se tenhle přístup opakoval v různých podobách. Jedna účastnice si po každém kurzu otevře chatbota a začne si doplňovat všechno, čemu zatím nerozumí.

“

Po každém kurzu jdu jak malé dítě na chatbota a ‚chatbotuju‘ si všechny ty věci - slyšela jsem o XY, vysvětli mi prosím, k čemu by to mohlo být...

Přesně tak vypadá užitečná zvídavost. Nečekat, až vám někdo všechno vysvětlí, ale vzít neznámý pojem a rovnou si k němu dohledat souvislosti i možné použití.

Za hodinu vznikla první aplikace

Další účastník si po dvou pátcích programu postavil aplikaci, do které nahraje účtenky a porovná ceny potravin z českých a polských obchodů. Programátor přitom není.

“

Rád bych se svěřil s tím, k čemu mne zatím FAIL po dvou pátcích ‚inspiroval‘. Na úvod musím říct, že nejsem programátor... asi po hodině práce jsem dospěl k verzi 1.0... mám pocit, že se mi otevřela nebeská brána... a bohužel i další díra do peněženky 😄

Po zhruba hodině měl funkční verzi 1.0. Nejdřív tedy nepřišla úspora času, ale vlastní zkušenost: dokáže postavit něco, do čeho by se dřív bez programátorského vzdělání nejspíš nepustil.

Dvě a půl hodiny večer změnily obchodníkovi možnosti

Třetí účastník celý život pracuje v obchodu. Po dvou lekcích programu si večer sedl k AI a za 2,5 hodiny se dostal blízko k vlastnímu praktickému agentovi.

“

Filipe, chci moc poděkovat za dramatický posun mého vnímání a nastavení během 2 lekcí FAILu... nejsem žádný ‚ajťák‘. Jsem obchodník - celý - dlouhý - život. Mým světem je powerpoint, excel a jednání se zákazníky. Zároveň mám minimální zkušenosti se stavěním asistentů a agentů. Ale po dnešních 2,5 hodinách (teď večer) jsem na nejlepší cestě jednoho zcela praktického mít.

Sám tu zkušenost popsal obrazem, který sedí na učení s novými nástroji:

“

Potvrzuji tu staletími ověřenou skutečnost, že se vyplatí si najít čas a vyměnit hranaté kolo na tom rudlíku za kulaté...

Nečekal, až z něj bude ajťák. Vyhradil si večer, vzal skutečný problém a začal stavět.

Dejte učení pevné místo v kalendáři

AI máte jako pomocníka při učení k dispozici 24/7. Sama ale nerozhodne, čemu věnujete pozornost. Potřebujete jí přinést konkrétní otázku nebo problém a dát si čas na několik pokusů.

• Vyberte si jednu věc, které nerozumíte, a nechte si vysvětlit, k čemu může být užitečná.
• Vezměte skutečný pracovní nebo osobní problém a zkuste postavit jeho nejjednodušší řešení.
• Porovnejte dvě zadání nebo dva modely na stejném úkolu.
• Po každém pokusu si poznamenejte, co fungovalo, a další zadání podle toho upravte.

Seth Godin to shrnuje přímo:

“

Jakmile najdete nástroje, které stojí za to, abyste se s nimi naučili pracovat, naučte se to.

Vyhraďte si jeden souvislý blok a pracujte na problému, na kterém vám opravdu záleží. První pokus nemusí být rychlejší než vaše dosavadní práce; jeho smyslem je zjistit, co s AI dokážete a co potřebujete příště zadat jinak.