Desde que o ChatGPT foi apresentado em novembro de 2022, os programas de IA e aprendizado de máquina têm sido a raiva. Embora houvesse um software program pré-existente baseado em IA antes do OpenAI introduzir o ChatGPT, nenhum deles ganhou tanto interesse público e hype quanto o ChatGPT.
Os recursos do ChatGPT (e seus principais concorrentes Claude e Gêmeos) se espalharam como um incêndio e agora Cerca de um bilhão de pessoas Use -o para várias tarefas e propósitos: criando conteúdo, escrita de código, depuração e assim por diante.
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Mas, à medida que mais empresas começam a usar ferramentas como ChatGPT, Gêmeos ou desenvolvimentos generativos locais de IA, está ficando claro que a qualidade e a estrutura dos avisos usavam matéria não menos que o treinamento do sistema.
Uma pequena mudança na redação pode significar a diferença entre uma resposta útil e uma confusa.
Mas escrever boas solicitações é apenas o começo. As empresas precisam de uma maneira de organizar, testar e melhorar essas instruções entre equipes e projetos. Uma das soluções mais valiosas é um Sistema de gerenciamento de engenharia imediato (PEMS).
O que é engenharia rápida e por que importa para chatgpt
De acordo com a McKinsey, Engenharia rápida é a prática de compor entradas apropriadas (prompts) para modelos de idiomas grandes (LLMs) para gerar saídas desejadas. Simplificando, os avisos da IA são perguntas dadas ao LLM para obter uma resposta específica. Quanto melhor o immediate, melhor a resposta.
Para IA generativa que pode digerir e processar conjuntos maciços e variados de dados não estruturados, isso pode incluir formatação, instruções do sistema, gerenciamento de contexto e condições de saída.
Por exemplo, em vez de apenas dizer:
“Escreva um relatório”Assim,
Um immediate bem projetado pode ser:
“Escreva um relatório de 300 palavras resumindo o advertising and marketing desta semana em um tom amigável e profissional. Inclua números-chave e próximas etapas.”
Nas configurações de negócios, os avisos não são apenas perguntas casuais – são táticas significa que governam o sucesso das soluções de IA, desde bots de atendimento ao cliente até plataformas de automação interna. Um aviso mal preparado pode levar a:
- Respostas incorretas ou enganosas
- Riscos regulatórios (por exemplo, violações do GDPR)
- Falhas e aumento do uso do token
- Comportamento imprevisível
Em um nível mais amplo, a engenharia rápida ajuda a garantir que os LLMs respondam de acordo com os objetivos, tom e políticas da empresa.
Portanto, não é surpresa que o Tamanho do mercado de engenharia imediata world custa US $ 222,1 milhões em 2023 e deve se estender a uma taxa de crescimento anual composta de 32,8% de 2024 a 2030.
Desafios de gerenciamento imediato em ambientes corporativos
Quão fácil (ou duro) você acha que é usar a IA para obter resultados práticos?Pesquisa de Statistapor exemplo, os estados de IA generativa e engenharia imediata eficaz são as áreas de negócios que exigem mais habilidades de IA.
De fato, o gerenciamento de avisos em um ambiente comercial pode facilmente se transformar em caos. Parece simples à primeira vista: basta escrever algumas instruções para um modelo de IA e terminar.
Mas, à medida que as empresas começam a aplicar a IA em mais departamentos e serviços, o número de avisos aumenta. Sem um sistema estruturado para lidar com ele, trabalhar com IA se tornará desleixado, aleatório e difícil de manter.
Uma das explicações mais óbvias para isso é que os avisos são frequentemente armazenados em lugares aleatórios: código interno, documentos compartilhados ou mesmo na área de trabalho de alguém.
Quando as mudanças ocorrem, normalmente não há histórico de quem as mudou, o que mudou ou por quê. Portanto, se algo quebrar ou a IA começar a responder respostas estranhas, é difícil identificar o que aconteceu ou como corrigi -lo.
Desafio | Resumo |
| Armazenamento disperso | Os avisos são salvos em lugares aleatórios, tornando -os difíceis de gerenciar. |
| Sem controle de versão | As mudanças não são rastreadas, dificultando a depuração. |
| Tom inconsistente | As equipes escrevem instruções isoladamente, levando a mensagens mistas. |
| Esforços duplicados | Sem uma biblioteca compartilhada, as equipes costumam reinventar a roda. |
| Sem processo de teste | Os avisos serão lançados ao vivo, arriscando baixa saída de IA. |
| Riscos de segurança | Os avisos podem expor dados confidenciais se não forem gerenciados adequadamente. |
Segundo, equipes diferentes geralmente escrevem suas próprias instruções com seu próprio tom e intenção em mente. Por exemplo, o advertising and marketing normalmente usa palavras amigáveis e acessíveis, enquanto as equipes jurídicas usam linguagem prudente e clara.
Sem instruções ou modelos compartilhados, a saída pode ser muito diferente entre os departamentos, o que pode levar à confusão do usuário, inconsistência na voz da marca e mesmo em alguns casos, problemas legais ou de conformidade.
Terceiro, porque raramente existe uma biblioteca imediata central ou uma área de trabalho comum, as equipes geralmente não sabem o que os outros estão trabalhando.
Em outras palavras, eles podem recriar instruções análogas do zero, duplicar atividades ou até trabalhar com instruções ligeiramente diferentes na mesma tarefa.
Quarto, na maioria dos casos, os avisos são escritos e usados imediatamente, sem serem suficientemente testados. No entanto, mesmo pequenas variações na redação podem ter um tremendo impacto sobre como a IA responde.
Sem um sistema para investigar ou comparar versões rápidas, as empresas correm o risco de aplicar instruções que não funcionam bem.
Por fim, existem conseqüentes preocupações de segurança e privacidade. Os avisos podem incluir lógica de negócios interna, dados confidenciais do cliente ou informações sujeitas a regulamentos rígidos.
Se esses avisos não forem armazenados adequadamente ou forem acessados por muitos usuários, poderão levar a vazamentos de dados ou violações de conformidade.
O que é um sistema de gerenciamento de engenharia rápido (PEMS)?
Um sistema imediato de gerenciamento de engenharia é uma ferramenta para economizar, testar e itentar os avisos de IA.
Ou seja, o PEMS representa um painel de controle para tudo relacionado ao immediate: em vez de ter entradas aqui e ali em arquivos de código, documentos ou grades, os departamentos podem trazê-los para um portal (repositório) para:
- Escreva e edite
- Classificar e rotular por categorias favoritas
- Assistir emendas
- A sonda solicita em/com sistemas reais
- Trabalhar com outros
Em suma, a PEMS trata instruções como qualquer outro ativo da empresa – assim como código ou designs. Ele garante que os insumos do modelo de IA sejam de alta qualidade, uniformes e preparados para uso corporativo.
Principais recursos de um sistema de gerenciamento rápido
Onde melhores ingredientes podem melhorar uma refeição, uma boa entrada em um modelo generativo de IA pode melhorar a saída. Um PEMS bem escrito facilita o uso da IA solicita com mais habilidade, segurança e sensibilidade, mas os seguintes componentes são necessários para que funcione bem:
- Repositório centralizado: O PEMS abriga todos os modelos em um native, o que facilita para todos os membros da equipe encontrar, retrabalhar e contribuir para prompts sem precisar procurá -los em diferentes arquivos ou sistemas.
- Controle de versão: O PEMS rastreia todas as alterações feitas para um immediate. Você pode ver quem mudou, quando e por quê. Se algo der errado, você pode voltar a uma versão anterior para corrigi -la. Isso ajuda a manter os avisos funcionando corretamente com o tempo.
- Modelos padronizados: PEMS fornece modelos e Melhores práticas para engenharia imediata Para garantir que todos os comandos sejam escritos em um formato e estilo semelhantes.
- Sondagem e validação: O PEMS permite que os departamentos de pré-teste antes de usá-los. Simplificando, eles podem experimentar se a IA produz respostas corretas e detectar falhas antes de impactar os usuários.
- Integração do suggestions: Sempre que os usuários percebem que um comando contém problemas, eles podem adicionar suggestions ao sistema para um ajuste adicional.
- Controle de acesso: Os PEMs regula quem pode se elaborar, alterar ou ler instruções para manter a confidencialidade das informações comerciais e confirmar que apenas os usuários aceitos fazem alterações.
- Ferramentas de colaboração: O PEMS permite que as equipes trabalhem juntas: compartilhe instruções, sugira melhorias e show que tudo vai alinhado em toda a empresa.
Como os PEMs simplifica a qualidade e a consistência prontas
A utilização da IA nos negócios funciona apenas se as instruções que damos à IA forem sucintas, inequívocas e escritas com precisão. Um sistema imediato de gerenciamento de engenharia torna isso possível.
Em vez de escrever instruções em outros lugares em diferentes formatos, o PEMS permite que a equipe tenha um sistema para escrever e gerenciar todos eles. Assim, todos os seus membros são capazes de trabalhar com a mesma configuração e estilo, o que faz com que a IA responda de maneira mais objetiva, honesta e profissionalmente.
O PEMS também simplifica o teste de prompts antes do uso. Semelhante ao software program de desktop ou Aplicativos móveisPrompts podem ser tentados para ver como a IA reage. Se algo não estiver certo ou o aplicativo de IA fornecer as respostas erradas, o sistema o captura imediatamente.
O controle da versão é outro recurso útil. Com os PEMs, as equipes podem assistir a modificações no texto rápido ao longo do tempo. Você saberá quem alterou, quando e por quê.
Caso uma nova versão de uma consulta causa um problema, você pode voltar para uma versão anterior.
PEMS também permite que as equipes trabalhem juntas. Ter todos os avisos armazenados em um native ajuda a compartilhar e reutilizar o trabalho de outras pessoas. Um aviso projetado pela equipe de RH, por exemplo, pode ser aprimorado pela equipe jurídica ou pelo departamento de contabilidade.
Finalmente, o PEMS está aberto ao suggestions. Quando os usuários têm dificuldades com as consultas, esse suggestions pode ser instantaneamente inserido no sistema para retestos de revisão.
Casos de uso para PEMs em fluxos de trabalho corporativos da IA
Se agora tudo estiver claro com a definição e componentes fundamentais dos PEMs, agora é a hora de analisar as aplicações básicas:
1. Chatbots de suporte ao cliente
Muitas empresas empregam a IA Chatbots para responder às consultas dos clientes. Com os PEMs, as equipes podem controlar e refinar os avisos que instruem o chatbot sobre o que dizer. Isso ajuda a tornar as respostas mais úteis, amigáveis e na marca, mesmo quando o chatbot responde a mil perguntas diferentes.
2. Assistentes de conhecimento interno
Algumas empresas usam software program de IA para ajudar os trabalhadores a localizar informações mais rapidamente. Por exemplo, um assessor de RH pode responder a perguntas sobre o tempo de férias ou um assistente de lei contratual pode definir os termos de um contrato. O PEMS mantém todos os estímulos por trás desses instrumentos como corretos, concisos e atualizados.
3. Criação e advertising and marketing de conteúdo
A IA pode ser amplamente empregada por equipes de advertising and marketing para redigir e-mails, anúncios, descrições de produtos and so forth. Os PEMs lhes permitem salvar e refinar as instruções de acordo com as diretrizes de voz e mensagens da marca, para que a IA permaneça na marca, independentemente de quem o emprega.
4. Ferramentas de geração de código e desenvolvedor
Usando a IA, os desenvolvedores podem desenvolver código, gerar documentação ou depuração. Através do PEMS, os desenvolvedores podem combater solicitados que geram resultados consistentes entre várias ferramentas e linguagens de programação sem precisar reescrevê -las.
5. Análise de dados e geração de relatórios
A IA pode ser utilizada para converter dados brutos em relatórios ou resumos significativos. O PEMS mantém os avisos usados para direcionar esse processo de acordo com as metas de negócios e produzir resultados uniformes, independentemente dos dados de mudança.
6. Treinamento e integração
Os sistemas de IA podem ajudar a treinar novos funcionários, respondendo a perguntas ou ajudando -os a navegar pelos procedimentos. Os PEMs garantem que essas consultas permaneçam atualizadas e corretas, e os novos funcionários sempre obtêm informações precisas como resultado.
Como o Scand pode ajudá -lo a construir e implantar um PEMS personalizado
No Scand, entendemos que toda empresa tem sua própria maneira de trabalhar com a IA. Portanto, não oferecemos uma solução de tamanho único. Em vez disso, oferecemos Serviços de desenvolvimento de IA para que qualquer empresa possa alinhar um PEMS personalizado com as condições, ferramentas e fluxos de trabalho específicos.
Começamos descobrindo como suas equipes já estão usando a IA: para chatbots, geração de conteúdo, análise de dados ou ajudando os desenvolvedores a escrever código.
Em seguida, montamos um sistema que une todos os seus modelos de immediate em um hub com os recursos necessários, como controle de versão, teste e acesso protegido.
Nossa equipe de desenvolvimento tem uma experiência rica com as integrações da IA, Enterprise Software program Optionse automação do fluxo de trabalho. Portanto, se você precisa integrar seus PEMs em aplicativos internos, plataformas em nuvem ou ferramentas de terceiros, podemos fazer isso.
Também nos concentramos em facilitar o uso do seu sistema. Você não terá que ser um Desenvolvedor de IA para escrever ou editar prompts. Podemos criar uma interface limpa e fácil de usar para que qualquer um-suas equipes de advertising and marketing, equipe de suporte, authorized, RH-pode gerenciar instruções sem nunca escrever uma linha de código.
Por fim, podemos ajudá -lo a dimensionar seu sistema quando você expande o uso da IA. Esteja você começando pequeno ou está trabalhando com centenas de avisos entre as equipes, teremos seus PEMs personalizados prontos para crescer com você.