כיצד להפיק את המרב מכלי AI מתקדמים

מהו תהליך עבודה משולב AI?

תהליך עבודה הוא רצף של פעולות שמוביל לתוצאה. כמה דוגמאות לתהליכים: הכנת הצעת מחיר, יצירת מוצר באתר, ניתוח מכירות או הפקת דוח.

בתהליך משולב AI, חלק מהפעולות מתבצעות בידי העובד, חלק בידי המערכת, וחלק באמצעות עבודה משותפת. החלוקה יכולה להשתנות לאורך התהליך.

ה־AI יכול לאסוף מידע ולהכין טיוטה. העובד בוחן אותה, מוסיף ידע שלא הופיע במסמכים ובוחר כיוון. המערכת מעדכנת את התוצר, מבצעת בדיקות ומכינה את השלב הבא.

זו המשמעות של עבודה סימביוטית בהקשר הזה: האדם וה־AI משלימים זה את זה בתוך דרך עבודה מוגדרת.

העובד מביא היכרות עם העסק, ניסיון, העדפות ואחריות להחלטות. ה־AI תורם יכולת לעבד מידע, לנסח, להשוות ולבצע פעולות באמצעות הכלים הזמינים לו. השיחה ביניהם היא חלק מהעבודה. לפעמים דווקא שאלה שהמערכת מעלה, או תיקון שהעובד מוסיף, הם שמאפשרים להגיע לתוצאה טובה יותר.

כדי לעבוד כך לאורך זמן, צריך לתת למערכת שלושה דברים: גישה למידע ולכלים, הנחיות לדרך העבודה והקשר מסודר למשימה.

Skills: שומרים את דרך העבודה

נניח שהסברתם ל־AI כיצד לכתוב תיאור מוצר: מה צריך להופיע, באיזה סגנון, אילו פרטים לבדוק ומה לעשות כאשר חסר מידע. אחרי כמה ניסיונות הגעתם לתוצאה שמתאימה לכם. כעת תרצו להשתמש באותה שיטה גם במוצר הבא.

Skill הוא אוסף הנחיות ומשאבים לשימוש חוזר, שמגדיר כיצד לבצע משימה מסוימת. הוא יכול לכלול שלבים, כללי כתיבה, דוגמאות, תבניות ובדיקות. בחלק מהמקרים הוא כולל גם כלים או קוד שמסייעים בביצוע. הסבר על Skills בתיעוד Claude

אפשר ליצור Skill לתהליך שלם, ואפשר לחלק את העבודה לכמה Skills. למשל, אחד שמגדיר את תהליך הכנת המוצר ואחר שמגדיר כיצד להעביר את המידע למערכת האתר. ה־Skill גם יכול להגדיר את שיתוף הפעולה עם העובד: מתי להציג טיוטה, אילו שאלות לשאול ומתי לעצור לאישור.

שמירת ההנחיות אינה מבטיחה ביצוע מושלם בכל פעם, אבל היא נותנת בסיס עקבי לעבודה ולבדיקת התוצאות. כשמגלים שיפור בשיטה, אפשר לעדכן את ההנחיות ולהשתמש בו גם במשימות הבאות.

Projects: ריכוז ההקשר והחומרים

פרויקט מספק מסגרת לריכוז העבודה, קבצי ההנחיות והידע הרלוונטי במקום אחד. זה מאפשר ליצור סביבת עבודה לתהליך מוגדר, הכוללת את הנחיות התהליכים (קבצי ה־Skills), חומרי הרקע והשיחות הקשורות לאותה פעילות.

סביבת עבודה יכולה להסתמך על קבצים שהועלו לפרויקט, על תיקייה במחשב או על מידע שמגיע ממערכות מחוברות. החיבורים וה־Skills עשויים להיות מוגדרים גם מחוץ לפרויקט עצמו אבל אני ממליץ לשמור אותם יחדיו.

איך בונים את התהליך בשיחות עם ה־AI?

לאחר שבחרנו את התהליך שאנו רוצים לייצר עבור תהליך עבודה משולב AI, אנו יוצרים תיקייה מרכזית לתהליך ופרויקט שיושב על התיקייה הזו. השיחה הראשונה בפרויקט היא שיחת תהליך. בשיחה הזו מסבירים מה רוצים להשיג, איך העבודה מתבצעת היום, אילו חומרים קיימים והיכן נדרש שיקול דעת של העובד.

יחד מבררים את שלבי העבודה, מחליטים מה המערכת תבצע באופן עצמאי ואילו משימות הן משימות שיתופיות. מגדירים מתי המערכת עוצרת לבדיקה ולאישור של העובד. אם צריך חיבור למערכות חיצוניות שעדיין אין ל־AI גישה אליהן אז ניתן בשיחה הזו לבקש עזרה והנחיה כיצד להתחבר למערכות אלו. מתוך ההחלטות האלה יוצרים את ה־Skills המתאימים. הם משמרים את השיטה שהתגבשה, כדי שהשיחות הבאות יוכלו לשמש לביצועה.

אני ממליץ לעשות Pinned לשיחת ההגדרה לראש הפרויקט כי אתם עשויים לחזור אליה בהמשך ולעדכן את התהליך.

איך משפרים את התהליך לאורך זמן?

גם תהליך שתוכנן היטב יפגוש מצבים חדשים. אולי יתברר שחסר שלב של בדיקת מידות, שסגנון התיאורים דורש שינוי או שהמערכת מבקשת אישור לעיתים קרובות מדי.

כאן כדאי להבחין בין תיקון למקרה מסוים לבין שינוי בשיטת העבודה. אם למוצר אחד דרוש תיאור חריג, אפשר לטפל בכך בשיחה שלו. אם גילינו שכל תיאורי המוצרים צריכים לכלול מידע נוסף, כדאי לעדכן את ה־Skill.

אפשר לחזור לשיחת התהליך ששמרנו, להסביר מה למדנו ולבקש לעדכן את ההנחיות בהתאם. חשוב שהשינוי יישמר ב־Skill עצמו, ושיהיה ברור איזו גרסה משמשת מעתה לעבודה. כך הניסיון שנצבר הופך בהדרגה לשיטת עבודה טובה יותר. העובד ממשיך לתרום את ההבנה המקצועית שלו, והמערכת יכולה להשתמש בה גם בביצועים הבאים.