די עם ה"סכם לי" - בואו נוציא מה- AI את מה שבאמת חשוב!
בואו נדבר רגע בכנות: בתור מנהלים, הזמן שלכם הוא המשאב הכי יקר שיש לכם.
כשנוחת עליכם איזה דו"ח שוק מפלצתי של 50 עמודים או תמלול ישיבה שפשוט לא נגמר, הכי קל לזרוק את הקובץ ל- Claude או ל- GPT-5.2 או ל- ג'מיני ולכתוב: "סכם לי את זה זריז".
אבל בואו נודה באמת, מה שיוצא בדרך כלל זה רשימת בולטים יבשה שרק חוזרת על מה שכבר ידעתם, בלי שום שורה תחתונה שאפשר לעבוד איתה.
כתבה מעניינת ב- Tom's Guide שמה את האצבע בדיוק על הבעיה הזו.
בעולם של היום, אנחנו כבר לא צריכים "עוד מידע", יש לנו יותר מדי ממנו. מה שאנחנו באמת צריכים זה תובנות.
אז איך הופכים את ה- AI מעוזר משרדי פשוט לאנליסט רציני שבאמת עוזר לנו להחליט?
הנה כל הסודות!
למה הפקודה "סכם לי" היא פשוט בזבוז של פוטנציאל?
כשאתם מבקשים סיכום, אתם בעצם מבקשים מה -AI "לדחוס" את המידע.
ובדיוק כמו כשמנסים לדחוס יותר מדי בגדים למזוודה קטנה, דברים נמעכים והולכים לאיבוד.
הוא לא בראש שלכם (חוסר הקשר):
ה- AI לא באמת יודע מה התפקיד שלכם ומה מעסיק אתכם ביום-יום. מנהלת שיווק וסמנכ"ל כספים יחפשו דברים שונים לגמרי באותו דו"ח, אבל סיכום רגיל פשוט יפספס את שניהם ויתן משהו גנרי באמצע.מלכודת ה"מובן מאליו":
מודלי שפה נוטים להתמקד במה שמופיע הכי הרבה בטקסט. הם יסכמו לכם את מה שכולם כבר אמרו, ויפספסו דווקא את הפרטים הקטנים, החדשניים או אלו שמשנים את כל התמונה.הוא לא אומר לכם מה לעשות:
סיכום רק מתאר "מה נאמר". אבל מנהלים צריכים לדעת "מה עושים עם זה?". סיכום פשוט משאיר אתכם עם כל העבודה הקשה של להחליט מה הצעד הבא.
אז מה עושים במקום? חופרים לעומק!
במקום לבקש סיכום משעמם, בואו ננסה משהו אחר.
המטרה היא לגרום ל- AI "להפעיל את הראש" ולחשוב מעבר למה שכתוב במילים המפורשות. ב-GPT-5.2, כדאי לנצל את יכולות ה- Thinking שלו כדי לקבל תוצאה הרבה יותר עמוקה. נסו להשתמש במבנה הזה:
"העליתי כאן קובץ. בבקשה אל תסכם אותו! במקום זה, בוא ננתח אותו לעומק ביחד תוך שימוש במצב Thinking:
מה הקאץ'? מה הטיעון הכי חדשני ומפתיע כאן? מה הכותב מחדש לנו?
תקרא בין השורות: תן לי 3 תובנות שלא כתובות במפורש, אבל אפשר להבין אותן מהנתונים. מה קורה שם מתחת לפני השטח?
איך זה קשור אלינו? תסביר איך המידע הזה משפיע ספציפית על [התחום שלכם]. אילו הזדמנויות נפתחות לנו כאן ואילו סיכונים כדאי להכיר?
שאלות קשות: מהן 2 השאלות הכי 'מציקות' שאני צריך לשאול את מי שכתב את המסמך הזה כדי להבין אם הוא באמת יודע על מה הוא מדבר?"
מה אני חושב על כל זה? (קצת ביקורת בונה)
הכתבה שציינתי קודם מאוד התלהבה מהיכולות של הדור הקודם, אבל היום GPT-5.2 לוקח את זה צעד קדימה. הוא באמת מצוין בלזכור פרטים קטנים ממסמכים ארוכים ולנתח אותם בצורה לוגית. אבל, גם כשיש לכם כלי חזק ביד, אל תסמכו עליו בעיניים עצומות:
זהירות מהמצאות:
כשמבקשים מה- AI "לקרוא בין השורות", הוא לפעמים מתלהב מדי ומתחיל להמציא הקשרים שלא באמת קיימים. טיפ ממני: תמיד תבקשו ממנו לציין על איזה נתון או פסקה הוא מבסס את התובנה שלו.הוא אוהב להסכים איתכם:
ה- AI עדיין נוטה להיות מאוד "נחמד" ומפרגן. אם המסמך נשמע אופטימי, גם ה- AI יהיה כזה. לכן השלב של ה"שאלות הקשות" (סעיף 4 בפרומפט) הוא כל כך חשוב – הוא מאלץ את המודל לצאת מאזור הנוחות שלו.
איך מתחילים לעבוד נכון כבר עכשיו?
הנה כמה צעדים פשוטים שיהפכו אתכם למקצוענים בשימוש ב- AI:
תבחרו את הכלי שמתאים למשימה:
נכון להיום, GPT-5.2 (במיוחד בגרסת ה-Pro) הוא המלך בניתוח נתונים מורכבים וקוד. אם אתם מחפשים ניואנסים כמעט אנושיים בכתיבה, Claude 3.5/4.5 עדיין נותן פייט רציני וגם ג'מיני 3 עושה עבודה טובה.תנו לו תפקיד רציני:
אל תגידו לו סתם "תהיה אנליסט". תגידו לו: "תהיה אנליסט בכיר עם גישה ביקורתית, שאוהב למצוא סיכונים שאחרים מפספסים".קובץ נקי זה הכי חשוב:
תעלו קבצי PDF מקוריים. אל תשלחו לו צילומי מסך מטושטשים או טקסט שמועתק בצורה עקומה. ככל שהקובץ יהיה ברור יותר, ככה ה- AI יבין מה יותר חשוב ומה פחות.תמשיכו לדבר איתו:
אל תסתפקו בתשובה הראשונה. ה- AI הוא פרטנר לסיעור מוחות!
אם הוא אמר משהו מעניין, תשאלו אותו: "למה הגעת למסקנה הזו?
אולי יש דווקא הסבר אחר?".
שם קורה הקסם האמיתי.