Построение бизнеса с помощью ИИ-менторов: Steve Jobs GPT

Команда ИИ одинокого консультанта

Масштабирование бизнеса без традиционной команды — задача, с которой сталкиваются многие предприниматели. Для Есим Сайдан, эксперта по брендингу и коммуникациям в возрасте около 50 лет, решением стало не привлечение новых фрилансеров, а создание цифровой рабочей силы.

Базируясь в Нидерландах, Сайдан управляет своим бизнесом в одиночку, помогая старшим руководителям и состоявшимся предпринимателям укреплять свой авторитет. Чтобы справиться с объемом работы, она обратилась к кастомным GPT от OpenAI, создав виртуальную команду из более чем 17 специализированных агентов. Однако ее самое инновационное создание — это ментор, созданный по образцу одной из самых культовых фигур в мире технологий: Стива Джобса.

От корпоративных стен к цифровым

Путь Сайдан к внедрению ИИ начался с традиционной корпоративной карьеры. После переезда из Турции в США для получения MBA она 14 лет проработала в условиях высоких ставок, включая должность менеджера проекта в Citibank на Уолл-стрит. Ее карьера привела ее в Нью-Йорк, Париж и, в конечном итоге, в Нидерланды.

Она запустила собственный бизнес десять лет назад в поисках гибкости, поскольку социальные сети начали набирать популярность. Однако масштабирование ее консалтинга столкнулось с препятствием. Найм фрилансеров часто означал потратить чрезмерное время на обучение их своей конкретной методологии, часто без того уровня вовлеченности, на который она рассчитывала.

Я тратила много ненужного времени на обучение фрилансеров своей конкретной методологии, и часто казалось, что они не заботятся об этом так же сильно, как я.

Когда OpenAI запустила функцию кастомных GPT, Сайдан поняла, что она может построить идеальную команду, которую искала.

Создание идеальной ИИ-рабочей силы

Сайдан изначально представляла себе ИИ-команду из четырех человек, но быстро поняла, что ИИ дает посредственные результаты при перегрузке большим количеством задач. Решением стала специализация. Она создала отдельный кастомный GPT для каждой критической функции в своем бизнесе, что привело к созданию команды из более чем 17 агентов.

Ее цифровая рабочая сила включает:

• Маркетолога по исследованиям
• Аналитика продаж
• Написание коммерческих предложений
• Сценариста для видео
• Оценщика профиля LinkedIn, использующего шесть конкретных столпов

Сила этих агентов заключается не только в их создании, но и в их обучении. Сайдан создает документы стандартных операционных процедур для каждой задачи и клиента, которые служат обучающим материалом для ее агентов. Она поддерживает агентов, специфичных для клиентов, обученных тону, целям и прошлым диалогам, гарантируя, что она никогда не начинает задачу с нуля.

Модель менторства Стива Джобса

После создания своих агентов-сотрудников Сайдан обратила внимание на наставничество. Она задала себе вопрос, каких исторических или живых фигур она хотела бы видеть в качестве менторов, и остановилась на Стиве Джобсе из-за его известной креативности и новаторства.

Она потратила примерно 40 часов на исследование и создание обучающих материалов для GPT Джобса. Процесс обучения включал два различных подхода:

1. Стратегические расшифровки: Загрузка видео, где Джобс объяснял свои стратегии и философию продукта.
2. Примеры исполнения: Использование расшифровок с запусков продуктов, таких как iPhone и iPad, чтобы научить ИИ его мыслительному процессу и стилю исполнения.

Инструкции начинались с определения персоны: "Вы — Стив Джобс, у вас многолетний опыт... ваш самый важный навык — это креативность, новаторство, мышление нестандартно." С тех пор она расширила эту библиотеку, включив кастомные GPT для Дэна Кеннеди и Илона Маска.

Получение честной обратной связи

Одной из самых значительных проблем с ИИ является его склонность быть согласным. Сайдан отметила, что задание прямого вопроса, например "Что вы думаете об этой идее?", обычно приводит к тому, что ИИ просто пытается угодить пользователю.

Чтобы обойти это ограничение и получить доступ к обученным "сверхспособностям" своих менторов, она использует конкретную технику промптинга. Вместо того чтобы просить мнение, она просит оценку.

По шкале от одного до десяти, насколько хороша эта идея?

Если ИИ оценивает идею на пять, она задает уточняющий вопрос: "Хорошо, что нужно сделать, чтобы это стало десяткой?" Это заставляет ИИ опираться на конкретный опыт и методологии, на которых ее обучали. Для стратегических результатов этот процесс обратной связи обычно занимает от трех до пяти раундов.

Принятие неизвестного

Несмотря на свой успех, Сайдан признает, что быстрое развитие ИИ пугает. Она вспоминает появление таких продуктов, как NotebookLM, которое вызвало страх, что "это сделает всю человеческую расу устаревшей".

Она испытывает моменты паралича относительно потенциальных социальных последствий, задаваясь вопросом, не окажется ли каждый в итоге без крова. Однако она заземляет себя, признавая ограничения человеческого предвидения.

Ее взгляд сместился со страха на интеграцию. Она считает, что, хотя ИИ мощен сам по себе, он становится по-настоящему волшебным, когда сочетается с человеческим опытом. Используя кастомных агентов как продолжение своего мозга, а не замену, она достигает результатов, которые кажутся отточенными и стратегическими, освобождая себя для работы над общей картиной. Как она заключает, просто нет пути назад от этого технологического развития.

Ключевые выводы

Эксперимент Есим Сайдан демонстрирует, что специализация является ключом к эффективной интеграции ИИ. Вместо того чтобы полагаться на один общий инструмент, она построила модульную систему, в которой каждый агент преуспевает в конкретной задаче.

Ее подход к наставничеству — обучение ИИ конкретным методологиям и запрос конструктивной критики — предлагает план того, как профессионалы могут использовать исторический опыт в цифровую эпоху. В конечном счете, ее опыт предполагает, что будущее работы — это не конфликт людей и ИИ, а союз людей и ИИ.