Як створюються звіти про штучний інтелект — загальна інформація
Що відбувається під час генерації звіту
Коли ти натискаєш «Генерувати», відбувається наступне: Picasi збирає всі Updates з поточної видимої частини папки Inbox — відфільтровані за активною папкою та всіма встановленими фільтрами. Ці Updates разом із вашим контекстом ШІ (якщо він є) передаються до моделі ШІ.
Модель отримує чітке завдання: або узагальнити, або проаналізувати, або створити список, або написати дописи для LinkedIn, або визначити теми для розмови. До цього додається опціональний фокусний текст від вас, який спрямовує результат у певний бік.
ШІ обробляє все це у фоновому режимі — саме тому час очікування становить від 15 секунд до двох хвилин — і повертає готовий текст, який Picasi зберігає як звіт.
Що впливає на якість
Три фактори визначають, наскільки корисним буде звіт:
База Updates: Звіт про три Updates неминуче буде більш поверхневим, ніж звіт про 50. Занадто мало вхідних даних означає занадто мало вихідних. Мінімальної кількості немає, але для аналізу доцільно зібрати дані про активність принаймні за один тиждень.
Контекст ШІ: без власних контекстних документів ШІ не знає, хто ви. Тоді аналіз залишається загальним і описує, що робить конкурент, — без узагальнення того, що це означає для вас. З добре заповненим контекстом ШІ аналізи стають конкретними та орієнтованими на дії.
Текст фокусу: Без фокусу ШІ створює загальний огляд. З текстом фокусу, таким як Was kommunizieren unsere Wettbewerber über KI und Automatisierung?, звіт стає цілеспрямованим. Тексти фокусу особливо допомагають, коли у вас є конкретне запитання, а не лише потреба в загальному огляді.
Чого ШІ не вміє
ШІ генерує звіти на основі наданих вами Updates — він не може знаходити або досліджувати Updates, яких немає у вашій поштовій скриньці. Якщо компанія опублікувала релевантний допис, який Picasi ще не завантажив, він не з’явиться у звіті.
Аналітика не містить тверджень щодо внутрішніх даних конкурента — лише щодо загальнодоступного контенту, який ви зібрали в Picasi.
Звіти не є детермінованими
Один і той самий вхідний матеріал може призвести до дещо різних звітів при двох генераціях. Це нормальна поведінка моделей штучного інтелекту. Якщо звіт не відповідає очікуванням, може бути корисно уточнити текст фокусу або встановити інші фільтри та згенерувати звіт знову.
Як обираються теми для початку розмови
Теми для початку розмови обираються за іншою логікою, ніж інші типи звітів. Замість того, щоб створювати підсумок, ШІ оцінює окремі Updates на предмет їх придатності як відправну точку для коментаря в LinkedIn.
Відбір: у підсумок потрапляють лише ті Updates, які годяться як привід для коментаря. Якщо не годиться жоден, пропозицій виходить менше трьох.
Різноманітність джерел: від кожного джерела пропонується максимум один допис. Якщо джерело було дуже активним, все одно відображається лише його найкращий допис. Виняток: другий допис того самого джерела, який пасує особливо добре.
Кількість: Результат містить від нуля до п’яти тем для початку розмови. Якщо жоден допис не досягає порогового значення, звіт залишається порожнім — це не помилка, а свідчення того, що наразі немає відповідних точок для початку розмови.
Коли з’являється більше пропозицій: Якщо в папці Inbox багато Updates з різних джерел, а конкуренти щойно опублікували особливо релевантний контент, відсоток збігів зростає. У періоди з низькою активністю нормально, якщо пропозицій мало або їх немає взагалі.