למה רוב הפרומפטים העסקיים נכשלים (ואיך לכתוב כאלה שבאמת עובדים). ראיתם אותם בכל מקום – אותם פרומפטים מרשימים על הנייר שמבטיחים להפוך את העסק שלכם בין לילה. מלאים בשיטות דירוג מתוחכמות, מטריצות מפוארות ומילים מפוצצות של יועצים. אבל האמת הפשוטה? רובם קורסים ברגע שפוגשים את היום-יום האמיתי והמבולגן שלכם. למה? כי הם מניחים שיש לכם מידע מושלם, זמן בלי סוף וצוות שמסכים על כל פרט. בפועל – אין לכם.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
בואו נהיה כנים: רוב הפרומפטים נראים חכמים על הנייר – אבל קורסים מיד כשנוגעים במציאות. קחו דוגמה אמיתית לניהול תעדוף פיצ’רים:
“אתה האנליסט שלי לניהול מוצר. אני אצרף טבלה של פיצ’רים שביקשו הלקוחות עם עמודות: פיצ’ר | השפעה על הלקוח (1-5) | מאמץ הנדסי (הערכת מאמץ בפיתוח) | התאמה אסטרטגית (1-5) | תדירות בקשות. חשב ציון עדיפות משוקלל: השפעה 40%, התאמה אסטרטגית 30%, תדירות בקשות 20%, מאמץ (שלילי 10%).”
על פניו נראה כמו הנחיה מצוינת, נכון? אבל ככה זה נראה בפועל:
ציוני ההשפעה הם ניחושים מהבטן.
צוות הפיתוח מחשב בשעות – לא בהערכות יחסיות של מאמץ.
יש לכם 50 פיצ’רים, אבל ציונים רק ל-12 מהם.
נדרשת החלטה מהירה – לא פינג-פונג של גיליונות אקסל.
התוצאה? הבינה המלאכותית מקיאה שטויות או פשוט נתקעת. ובינתיים, מנהל המוצר שלכם מבזבז 3 ימים בלסדר טבלאות שלא דומות למציאות.
ניסיתי עשרות פרומפטים כדי למצוא פתרונות ותשובות בסיטואציות עסקיות שונות. נכשלתי לא פעם – ודווקא הכישלונות האלה לימדו אותי מה באמת עובד בשטח. בסוף הכול מתכנס לארבעה כללים פשוטים שמתאימים לעולם האמיתי.
רוב הפרומפטים נכשלים כי הם מבקשים ניתוחים רחבי היקף במקום תשובה ברורה שאפשר לפעול לפיה מיד.
במקום:
“צור ניתוח מפורט עם מפות חום, תרחישים ותחזיות לחמש שנים קדימה.”
תשאלו ישירות:
“איזה פיצ’ר כדאי לתעדף ברבעון הבא – A או B? תן לי את הנימוק הכי חזק וסיכון אחד לכל בחירה.”
למה זה עובד? מקבלים תשובה אחת ברורה ומעשית – בלי לטבוע בניתוחים בשם ה-“יסודיות”.
פרומפטים נופלים כשהם מניחים שהמידע שלכם מסודר, שלם ומעודכן עד הפסיק האחרון. במציאות? הוא כמעט אף פעם לא.
במקום:
“נתח קובץ CSV מעוצב ומלא עם כל העמודות הנדרשות.”
כדאי לשאול משהו ריאלי יותר:
“יש לי רשימה לא מסודרת של התלונות המרכזיות של הלקוחות. חלק עם מספרים, חלק בלי. איזה דפוסים אתה מזהה ומה כדאי לתקן קודם?”
למה זה עובד? זה משקף איך עסקים באמת עובדים – מידע חסר, לחץ זמן, והצורך לבחור מה לעשות קודם.
רוב האנשים מבקשים מהבינה ניתוחים ארוכים, מלאים בגרפים והשלכות אסטרטגיות. זה נשמע מרשים, אבל זה לא מקדם אתכם לשום מקום.
במקום:
“תן לי פירוט של מצב השוק, ניתוח מתחרים ו-12 השלכות אסטרטגיות.”
כדאי לבקש משהו ממוקד:
“בהתבסס על הנתונים של המתחרים, מה הדבר הכי חשוב שכדאי לשנות במוצר הבא שלנו?”
למה זה עובד? אתם מקבלים המלצה פרקטית שאפשר ליישם – לא עוד דוח שמעלה אבק במייל.
המון פרומפטים לא עובדים כי אנשים כותבים אותם בשפה מנופחת ומילים מפוצצות. הבינה המלאכותית לא באמת מבינה קלישאות ניהוליות – היא צריכה הוראות ברורות.
במקום:
“גבש תוכנית GTM רב-ערוצית, תוך מיצוי סינרגיות לאופטימיזציית יישור בעלי עניין.”
עדיף להגיד בפשטות:
“איך אפשר להביא יותר לקוחות עם מה שכבר יש לנו?”
למה זה עובד? שפה ברורה = תשובות ברורות. בלי מילים מפוצצות, כנראה שתקבלו יותר תוצאות בשטח.
בואו נחבר מחדש כמה דוגמאות קלאסיות:
גרסה מושלמת (וחסרת תועלת):
“חלץ את כל המדדים מהגרף הזה, אבחן פערי פייפליין, ואז טיוטה תוכנית H2 מפורטת עם טקטיקות TOFU, MOFU, BOFU ועלייה צפויה של MQL לפי ערוץ.”
גרסה של עולם אמיתי:
“אנחנו 30% מאחורי ביעדי הלידים של Q2. הנה מה שניסינו עד כה: [רשימה]. איזה ערוץ חדש אחד לבדוק החודש הבא ומה דבר אחד להפסיק לעשות היום?”
למה זה עובד? זה מבוסס במציאות, מודה שאתם בפיגור, ושואל מה הצעד שאפשר לעשות היום.
גרסה מושלמת (וחסרת תועלת):
“העלה קובץ CSV עם פרטי העסקאות: חשבון, גודל עסקה, שלב, ותק, פעילות אחרונה, אזור פעילות, מדד סיכוי. חלק את העסקאות לשלוש רמות: כמעט סגורות, אפשריות, וכל השאר – לפי הערכת הסיכוי להיסגר.”
גרסה של עולם אמיתי:
“אלה 10 העסקאות הגדולות שלי כרגע: [רשימה]. על איזה 3 כדאי להתמקד השבוע, ומה הצעד הכי נכון לכל אחת?”
למה זה עובד? תשכחו ממערכות ניקוד. קבלו מיקוד מיידי איפה שזה חשוב.
גרסה מושלמת (וחסרת תועלת):
“הדגש פריטי שורה עם שונות >±3%. מדל שני תרחישים ותחזה מחדש רווח והפסד לשנה מלאה.”
גרסה של עולם אמיתי:
“הוצאות השיווק 15% מעל התקציב, המכירות 8% מתחת. אם זה ימשיך, מה הדבר האחד שחובה להתאים לפני סוף השנה?”
למה זה עובד? אתם לא צריכים מודל. אתם צריכים לדעת איזה מנוף למשוך קודם.
השתמשו ברשימת הביקורת הזו לכתוב פרומפטים שהבינה המלאכותית (והצוות שלכם) באמת יטפלו בהם טוב:
תארו את המצב האמיתי שלכם:
“אנחנו בפיגור בלידים…” / “הלקוחות הכי גדולים שלנו מתלוננים על…”
ספרו על הפערים:
“אין לי את כל הנתונים המספריים בשביל זה…” / “כמה פרטים אולי חסרים…”
בקשו פעולה ברורה אחת:
“מה כדאי לעשות קודם?” / “איזה אפשרות הכי טובה היום?”
שמרו על זה פשוט וממוקד:
“ב-2-3 משפטים, מקסימום.”
תפסיקו לרדוף אחרי פרומפטים “מושלמים” למציאות שלא תהיה מושלמת לעולם. פרומפט טוב לא צריך להרשים – הוא צריך לעבוד. תודו במה שחסר או במה שאתם עוד לא יודעים, ותבקשו צעד אחד שאפשר להתחיל איתו כבר עכשיו. זה הכול. ברוב המקרים זה ינצח כל תבנית יפה שמישהו אחר הכין בשבילכם. נסו את זה – ותקבלו תשובה שאפשר באמת להשתמש בה, לא עוד גיליון אקסל שאף אחד לא סומך עליו.
בינה מלאכותית לא תציל אתכם מנתונים מבולגנים. אבל פרומפט ברור וממוקד יכול לחסוך לכם שעות של עבודה מיותרת. תדאגו שהפרומפט שלכם יתאים לעולם האמיתי שלכם – לא להפך. תזכרו: לא צריך להיות מומחה ל-AI כדי לקבל החלטות חכמות מהר. כל מה שצריך זה לשאול שאלות פשוטות, לבקש פעולה אחת, ולעשות את זה שוב מחר – קצת יותר טוב.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
