סערה של הנחיות פשוטות
לאחרונה OpenAI השיקה מאגר הנחיות (פרומפטים) ציבורי כצעד משמעותי להנגשת הבינה המלאכותית לציבור הרחב. אך מהר מאד כל מי שעוסק בתחום הציף ביקורת והזהיר שמדובר במשאב שעלול לפגוע יותר מאשר להועיל. במקום לקדם את היכולת של הציבור הרחב להפיק ערך מקסימלי מ ChatGPT באמצעות פרומפטים מורכבים, ב OpenAI בחרו בדרך הקלה והניגשו מאגר עם הנחיות (פרומפטים) שלמעשה יוצר דור של משתמשים שחושבים שהם מפיקים את המירב מכלי ה AI בכלל ו ChatGPT בפרט, אך בפועל מאגר שכזה משאיר אותם מאחור.

הפשטנות מופרזת מידי
הבעיה המרכזית, כפי היא כאמור ההנחיות הפשוטות. רובן קצרות, כלליות ואינן מספקות עומק או הקשר אשר יסייע למודל למקסם את התשובה שהוא מייצר. לדוגמה, הנחיה שנועדה לבדיקת ציות ל-GDPR ו-CCPA מבקש רשימת בדיקה כללית - אך מתעלמת מנתוני מפתח כמו מבנה הנתונים בארגון, המדיניות של הארגון לאחסון, סוגי מידע רגישים ועוד.
לא רק שזה חסר תועלת, זה יוצרת תחושת שווא של בטחון בתשובה חלקית. (שלא לומא מטעה).

הנחיות גנריות לא באמת נותנות ערך בעולם האמיתי
בינה מלאכותית איננה מנוע חיפוש. היא מערכת לוגית ודינאמית, שדורשת חשיבה מערכתית, בניית הקשרים, ויכולת לתרגם תהליכי עבודה למשימות בשלבים. הנחיה כללית אולי תספק תשובה "נכונה", אך לא בהכרח מעמיקה ורלוונטית. בעולם העסקי בתרחישי אמת, הרלוונטיות, העדכניות וההקשר לעולם התוכן הרלוונטי הם כל ההבדל בין תובנה עסקית פורצת דרך - לבין תשובה גנרית שמפספסת את המהות.

המשתמשים שתקועים באמצע - “משתמשי הביניים” של AI
בגלל שאנו נמצאים באמצע תהליכי האימוץ בארגונים (ובכלל, גם בחיים הפרטיים של כולנו - ראו מאמר על השימושים ב AI) הרבה מאד עובדים נמצאים בשליש הראשון של האימוץ. הם יודעים לכתוב כמה הנחיות (פרומפטים) קצרות, אך חסרים את ההבנה העמוקה של חשיבה לוגית, פירוק לתתי משימות, חיבור בין מערכות או כלי AI שונים, והחשיבה הביקורתית הנדרשת לעבודה עם כלי AI מתקדמים. כך נוצרת תחושת שליטה מדומה, אך ללא שליטה אמיתית.

ההשלכות הארגוניות - חינוך שטחי במקום טרנספורמציה
מאגרי הנחיות טובים כנקודת פתיחה והכוונה, כמאגרים לתרחישים ספציפיים כאשר הם נבנים בצורה נכונה בארגון, וכדוגמאות לכתיבת הנחיות לעובדים. הם אינם תחליף ללמידה אמיתית. שילוב נכון של מאגרי הנחיות כדוגמאות לתרגול לצד למידה מעמיקה אינה משרדת לעובדים ציפייה היא רק להפעיל את כלי ה AI אלא הבנה מעמיקה של מתודולוגיית כתיבת ההנחיות. התוצאה של שילוב נכון תהיה שימוש מעמיק, חדשנות, ושיפור של עשרות אחוזים בהזדמנויות עסקיות הגלומות בשימוש נכון בכלי AI.
שימוש במאגרי הנחיות כפתרון קסם בארגון, למעשה, מייצר חסם התפתחותי.

האלטרנטיבה: חשיבה מערכתית והנחיות מבוססות תהליכים
הדרך הנכונה לשימוש בהנחיות היא זיהוי נקודות כאב עסקיות אמיתיות. משם - בניית תהליכים שמחברים בין הבעיה העסקית, הנתונים הקיימים, הצוות והמערכת. רק לאחר מכן יש מקום לעצב הנחיות רלוונטיות לתרחיש הספציפי. הנחיות אמיתיות הן לא רק רשימה של שאלות או בקשות, אלא שפה לוגית שמתרגמת מטרות עסקיות לפעולות של כלי בינה מלאכותית.

חינוך חכם לבינה מלאכותית הוא לא מה לשאול, אלא איך לחשוב
מי שילמד את העובדים שלו איך לחשוב עם בינה מלאכותית ולא רק “איך לכתוב הנחיות (פרומפטים)” הם אלו שיצליחו להפוך את הטכנולוגיה החדשה ליתרון עסקי. זה כולל הדרכה של למידה מבוססת הקשר, תכנון רב-שלבי ופירוק לתתי משימות, שיפור מתמיד בדיאלוג החדש בין האדם למכונה וחשיבה ביקורתית על התוצאות המתקבלות. מאגרי הנחיות אולי מספקים תחושת התחלה, אך הם אינם מחליפים תהליך למידה אמיתי.

לסיכום: בינה מלאכותית דורשת בינה אנושית
הביקורת על מאגר ההנחיות של OpenAI היא תמרור אזהרה למנהלים. אימוץ שטחי של AI עלול להיות גרוע מאי-אימוץ בכלל. כדי להוביל בעידן של בינה מלאכותית, נדרש להבין את השפה, לחשוב מערכתית ולפתח תרבות למידה מתמשכת. השימוש בבינה מלאכותית איננה הוספה של כלי טכנולוגי, היא מהפכה מחשבתית.