10 drobnych rzeczy, które AI odwali za Ciebie w codziennej pracy 

Nie chodzi o rewolucję, tylko o dziesięć drobnych, nudnych zadań, które codziennie zabierają Ci po kilka minut, a razem potrafią wyssać z dnia pracy nawet godzinę. Żadne z nich nie wymaga skomplikowanego promptu ani znajomości sztucznej inteligencji - wystarczy wiedzieć, że dany typ zadania w ogóle da się zlecić AI, zamiast robić go ręcznie po raz kolejny.

Zamienia chaotyczne notatki ze spotkania w czytelne podsumowanie

Wklej surowe, pisane w pośpiechu notatki ze spotkania - często z niekompletnymi zdaniami i skrótami zrozumiałymi tylko dla Ciebie - i poproś o uporządkowanie ich w trzy sekcje: co ustalono, kto za co odpowiada, i do kiedy. Zamiast dwudziestu minut przepisywania bazgrołów, dostajesz gotowy tekst do wysłania zespołowi w niecałą minutę.

Ten sam trik działa przy notatkach głosowych nagranych telefonem po rozmowie z klientem - przepisz je (albo skorzystaj z automatycznej transkrypcji) i poproś o wyciągnięcie z nich konkretnych ustaleń, zamiast polegać wyłącznie na pamięci wieczorem tego samego dnia.

Pisze pierwszą wersję maila, którego nie chce Ci się napisać

Trudna wiadomość do klienta, przypomnienie o zaległej płatności, odmowa propozycji współpracy - to maile, które odkłada się na później, bo trzeba dobrać odpowiedni ton. AI świetnie radzi sobie z pierwszym szkicem: podajesz kontekst sytuacji i oczekiwany ton (stanowczy, ale uprzejmy; formalny; przyjacielski), a w zamian dostajesz wersję roboczą, którą wystarczy dostosować do własnego stylu, zamiast pisać od zera.

Skraca długi dokument do trzech zdań, zanim w ogóle go przeczytasz

Zanim poświęcisz kwadrans na przeczytanie dwudziestostronicowej oferty od dostawcy albo raportu przesłanego przez zespół, wklej go i poproś o streszczenie najważniejszych ustaleń w kilku zdaniach. To pozwala szybko zdecydować, czy dokument w ogóle wymaga Twojej uwagi teraz, czy może poczekać do jutra - a jeśli wymaga, wiesz już z grubsza, czego dotyczy, zanim zaczniesz czytać całość.

Sprawdza ton wiadomości, zanim wyślesz ją do trudnego klienta

Napisany w emocjach mail do klienta, który już trzeci raz zmienia zdanie, warto przepuścić przez dodatkową kontrolę - wklej gotową wersję i poproś o ocenę tonu oraz sugestie, jak brzmi to dla odbiorcy. Często okazuje się, że zdanie, które wydawało się neutralne, w rzeczywistości brzmi pasywno-agresywnie, a jedna drobna poprawka oszczędza niepotrzebnej awantury w skrzynce mailowej.

To samo działa w drugą stronę - kiedy dostajesz wiadomość, której ton trudno jednoznacznie odczytać, krótkie pytanie "czy ta wiadomość brzmi na sfrustrowaną albo agresywną" pomaga zdecydować, jak odpowiedzieć, zanim zareagujesz impulsywnie na coś, co być może wcale nie miało być złośliwe.

Tłumaczy wiadomość na inny język bez utraty kontekstu biznesowego

Zwykły tłumacz maszynowy radzi sobie z gramatyką, ale gubi kontekst - AI, poinformowana, że tłumaczysz ofertę handlową albo formalne pismo, dobiera odpowiedni rejestr językowy i zachowuje sens zwrotów branżowych, zamiast tłumaczyć je dosłownie. To różnica między tekstem, który brzmi jak napisany przez native speakera, a takim, który natychmiast zdradza tłumaczenie maszynowe.

Jakość takiego tłumaczenia (i każdego innego zadania z tej listy) mocno zależy od tego, ile kontekstu o Twojej firmie i branży model ma na starcie - dlatego zanim zaczniesz codziennie korzystać z AI w ten sposób, warto poświęcić chwilę na przygotowanie stałego kontekstu, o czym pisałem przy okazji pytania, jak dać ChatGPT kontekst Twojej firmy, żeby przestał zmyślać.

Układa agendę spotkania i przewiduje pytania, które ktoś zada

Zamiast improwizować agendę pięć minut przed telefonem z klientem, opisz cel spotkania i najważniejsze tematy do poruszenia, a AI ułoży z tego logiczną kolejność punktów wraz z szacowanym czasem na każdy z nich. Dodatkowo warto poprosić o listę pytań, które druga strona może zadać - to pozwala przygotować odpowiedzi zanim ktoś zaskoczy Cię pytaniem na żywo.

Porządkuje dane w tabeli i wyciąga z nich pierwsze wnioski

Wklejenie surowej listy liczb czy nieuporządkowanych danych (na przykład skopiowanych z arkusza albo z maila) i poproszenie o ułożenie ich w czytelną tabelę z podsumowaniem trendów oszczędza czas spędzany na ręcznym formatowaniu. AI dobrze radzi sobie też z pierwszym odczytaniem danych - "które miesiące wypadły najsłabiej" albo "który produkt rośnie najszybciej" - choć ostateczną interpretację i decyzję zawsze warto zweryfikować samodzielnie.

To zresztą dobra okazja, żeby przypomnieć sobie jedną z najczęstszych pułapek przy takiej pracy z danymi - bezkrytyczne przyjmowanie liczb wygenerowanych przez model bez sprawdzenia ich względem źródła. AI potrafi się pomylić przy prostym przeliczeniu albo źle odczytać kolumnę, dlatego wnioski liczbowe zawsze warto zderzyć z oryginalnym plikiem, zanim trafią do raportu dla kogokolwiek innego - o tego typu błędach pisałem szerzej przy okazji pytania, najczęstsze błędy w pracy z AI.

Przygotowuje kilka wariantów tego samego tekstu do szybkiego testu

Zamiast męczyć się nad jednym, idealnym nagłówkiem reklamy czy tematem maila, poproś o pięć różnych wariantów tego samego komunikatu - jeden bardziej bezpośredni, jeden z pytaniem, jeden z liczbą w tytule. Szybkie porównanie kilku wersji obok siebie pomaga wybrać tę, która najlepiej pasuje do sytuacji, zamiast polegać na pierwszym pomyśle, jaki przyszedł do głowy.

Pisze pierwszą wersję opisu stanowiska albo ogłoszenia

Rekrutacja zaczyna się od dobrze napisanego ogłoszenia, a pisanie go od zera za każdym razem to strata czasu przy podobnych rolach. Podaj nazwę stanowiska, główne obowiązki i wymagania w kilku zdaniach, a dostaniesz gotową strukturę ogłoszenia do dopracowania - z sekcjami o firmie, zakresie obowiązków i benefitach, które wystarczy uzupełnić szczegółami specyficznymi dla Twojej organizacji.

Podsumowuje długi wątek mailowy, zanim się do niego dołączysz

Dołączanie do rozmowy mailowej, która trwa już od tygodnia i ma dwadzieścia odpowiedzi, zwykle oznacza żmudne scrollowanie w górę, żeby zrozumieć kontekst. Wklejenie całego wątku i poproszenie o streszczenie - kto czego chce, na jakim etapie stoi rozmowa, jakie decyzje już zapadły - pozwala włączyć się do dyskusji w kilka minut, zamiast czytać każdą wiadomość osobno.

Od czego zacząć, żeby te drobne usprawnienia weszły w nawyk?

Najprościej zacząć od jednego, najbardziej irytującego zadania z tej listy - tego, które robisz najczęściej i które najbardziej Cię męczy - i przez tydzień świadomie oddawać je AI zamiast robić ręcznie z przyzwyczajenia. Dopiero kiedy to stanie się naturalnym odruchem, warto dokładać kolejne zadania z listy, zamiast próbować zmienić wszystko naraz.

Jeśli w zespole kilka osób zacznie korzystać z podobnych poleceń, warto od razu zapisywać te, które się sprawdzają, w jednym wspólnym miejscu, zamiast pozwolić, żeby każdy wymyślał je na nowo - o budowaniu takiej wspólnej biblioteki pisałem przy okazji pytania, własna biblioteka promptów w zespole.

Jeśli chcesz mieć te i inne przydatne polecenia zawsze pod ręką, zamiast wymyślać je na nowo za każdym razem, warto zbudować sobie własny, uporządkowany zestaw sprawdzonych promptów - o tym, jak to zrobić krok po kroku, pisałem przy okazji pytania, prompt engineering dla przedsiębiorcy. Warto też pamiętać, żeby do żadnego z tych codziennych zastosowań nie wklejać danych, które powinny zostać poufne - pisałem o tym szerzej przy okazji pytania, jakie dane możesz wrzucać do ChatGPT, a jakich nigdy.