Najważniejsze zdanie, jakiego nauczyłem AI w mojej firmie, brzmi: nie mam tej informacji.

Nie "przygotuj ofertę". Nie "odpowiedz w moim stylu". To zdanie. Cztery słowa, które zmieniły moje asystenty z ładnie piszących maszyn w coś, czemu mogę zaufać.

Moment, który zna każdy

Każdy, kto używa AI dłużej niż tydzień, zna ten moment. Pytasz o coś, a ona odpowiada płynnie, pewnie i całkowicie błędnie. Zmyśloną datę. Zmyśloną kwotę. Zmyślone nazwisko trenera, który u mnie nigdy nie pracował. Z pełnym przekonaniem, w ładnym zdaniu, bez cienia wątpliwości.

W rozmowie o pierdołach to śmieszne. Pytasz o film, dostajesz wymyśloną obsadę, śmiejesz się i sprawdzasz gdzie indziej.

W firmie, gdzie na tej podstawie podejmujesz decyzje, to bomba z opóźnionym zapłonem. Raport mówi, że w sierpniu było 40 zapisów. Planujesz grupy na 40. A było 28, bo asystent "dopełnił" liczbę, której nie znalazł w pliku. Wybuch przychodzi we wrześniu, gdy trener stoi przed pustą salą.

Zasada nadrzędna

Dlatego w moich instrukcjach dla asystentów jest zasada nadrzędna, wyżej niż wszystkie inne: każda liczba musi mieć źródło. Konkretny plik, konkretny raport, konkretny odczyt z narzędzia.

Liczb nie wolno podawać z pamięci. Trzeba je policzyć i sprawdzić przed podaniem. Jeśli asystent pisze "w tym tygodniu przyszło 13 zapytań", to znaczy, że otworzył plik z zapytaniami i policzył wiersze. Nie, że pamięta, że "coś koło trzynastu".

A gdy danych nie ma, jedyna dozwolona odpowiedź to: nie mam tej informacji. Nie szacunek. Nie "prawdopodobnie około". Nie mam.

Dwa efekty

Pierwszy efekt był taki, że asystenci zaczęli częściej mówić nie wiem. Pytam o coś, dostaję: nie mam tej informacji, w plikach nie ma danych o tym okresie. I to było dziwnie trudne do przyjęcia. Od maszyny oczekujemy odpowiedzi, nie bezradności. Pierwsze "nie wiem" odbierałem jak awarię.

Ale drugi efekt zmienił wszystko: odpowiedziom, które dostaję, mogę ufać. Gdy mój asystent od analiz pisze, że post miał 824 wyświetlenia, to znaczy, że tyle zwróciło API LinkedIn, a nie że tak mu się wydawało. Gdy pisze, że w arkuszu jest 50 potwierdzonych dzieci, to znaczy, że policzył wiersze ze statusem "potwierdzone".

Nie muszę sprawdzać każdej liczby. To jest ta oszczędność, o którą chodzi w całej automatyzacji. Raport, który trzeba sprawdzić, nie oszczędza czasu. Oszczędza go raport, któremu można wierzyć.

Skąd bierze się zaufanie

Zaufanie do AI nie bierze się z tego, że zawsze zna odpowiedź. Bierze się z tego, że wiesz, kiedy jej nie zna.

To samo dotyczy pracowników, doradców, trenerów. Ten, który na każde pytanie ma pewną odpowiedź, jest niebezpieczny. Ten, który potrafi powiedzieć "nie wiem, sprawdzę", jest wart swojej stawki. Z AI jest identycznie, tylko trzeba ją tego nauczyć, bo domyślnie robi to pierwsze.

Jedno zdanie w instrukcji. Cztery słowa. Sprawdź, czy Twoje asystenty je znają.