Ottenere risultati migliori
Quando la risposta non va, quasi sempre il problema è nella richiesta. Qui ci sono i cinque casi che capitano a tutti, con il rimedio, e il modo per capire davvero se Claude è bravo sul vostro lavoro.
Alla fine di questo capitolo
- Riconoscete i cinque motivi per cui una risposta esce sbagliata, e sapete come rimediare
- Avete in mano il framework delle quattro D per lavorare con l'AI
- Sapete allestire una verifica semplice per capire dove Claude vi serve davvero
I cinque casi che capitano a tutti
Nessuno di questi è un difetto dello strumento. Sono tutti punti in cui l'informazione che serviva era nella vostra testa e non nel messaggio.
Troppo generica
Manca il contesto: chi siete, per chi è il risultato, che vincoli avete. Due righe su questo cambiano tutta la risposta.
Troppo lunga o corta
La lunghezza non era stata detta e Claude l'ha indovinata. Ditela: due paragrafi, massimo cento parole, oppure lungo quanto serve.
Formato sbagliato
Ha capito cosa, non come. Mostrate un esempio invece di descrivere il formato a parole: è molto più rapido.
Informazioni sbagliate
Succede, soprattutto su fatti di nicchia. Sulle cose che contano si verifica, si chiede di citare le fonti, si attiva la ricerca web.
Tono che non c'entra
Il tono predefinito è professionale e disponibile. Se non è il vostro, ditelo in parole semplici o incollate un testo scritto da voi.
Ha preso un'altra strada
Riportatelo dove serve con una frase, oppure ripartite da una chat nuova. Insistere su una conversazione andata storta costa più tempo.
La stessa richiesta, quattro volte
A sinistra quello che si scrive, a destra quanto è utilizzabile quello che torna. Ogni riga aggiunge un'informazione che avevate già: non è più lavoro, è lavoro spostato dall'inizio alla fine.
La testa giusta: la prima bozza non è il risultato
È il cambio di abitudine più importante. La prima risposta è il punto di partenza di una conversazione, non il prodotto finito. Chi usa bene Claude non scrive richieste perfette: guarda cosa è uscito, dice con precisione cosa non va, e in due passaggi arriva dove voleva.
Le quattro D
Il framework, sviluppato dai professori Rick Dakan e Joseph Feller, mette a fuoco che cosa vuol dire essere bravi a lavorare con l'AI. Non sono quattro pulsanti: sono quattro capacità, e si imparano in ordine.
Delega, Descrizione, Discernimento, Diligenza
La seconda è quella di cui parlano tutti, ed è la più facile. Le altre tre sono quelle che distinguono chi ottiene risultati da chi si stanca dopo due settimane.
Delega
Decidere che cosa affidare e che cosa tenere. Vuol dire conoscere il proprio obiettivo e sapere dove lo strumento è forte e dove no. È la competenza che si esercita prima di scrivere qualsiasi cosa.
Descrizione
Dire bene quello che serve: il risultato, il processo, i vincoli. È il contenuto del capitolo precedente, ed è la parte che si impara in mezza giornata.
Discernimento
Guardare quello che torna con occhio critico: è giusto, è adatto, è completo, dove scricchiola. Senza questa, le altre tre non servono a niente, perché non ve ne accorgereste comunque.
Diligenza
Usarlo in modo responsabile: sapere che cosa esce dalla vostra scrivania e con il vostro nome sopra, essere trasparenti su come è stato fatto, tenere fuori quello che non può uscire dall'azienda.
Come capire se è bravo sul vostro lavoro
La domanda giusta non è se Claude sia bravo in generale. È se è bravo su quella cosa lì, quella che fate voi ogni settimana. Si scopre con una prova semplice, che il corso chiama valutazione, e non serve niente di tecnico.
La prova in quattro passi
Un pomeriggio, una volta. Poi sapete dove conviene usarlo e dove no, e non lo discutete più a sensazione.
1. Prendete da cinque a dieci lavori veri che avete già fatto: mail, report, analisi.
2. Scrivete la richiesta che avreste dato a Claude per ognuno.
3. Confrontate quello che torna con quello che avevate fatto voi.
4. Segnate dove va meglio, dove va peggio, e cosa mancava nella richiesta.
Quello che emerge è quasi sempre lo stesso: su alcune cose vi fa risparmiare metà del tempo, su altre no. Sapere quali è tutto il punto.
Un avvertimento sui numeri
Sulle cifre, sulle date e sui riferimenti normativi si controlla sempre. Non perché Claude sbagli spesso, ma perché quando sbaglia lo fa con la stessa faccia con cui ha ragione. Chiedere le fonti e attivare la ricerca web riduce molto il problema, non lo elimina.
Vuoi portarlo dentro la tua azienda?
Leggere una guida e cambiare il modo in cui si lavora sono due cose diverse. Negli Ethos Lab AI si parte dai vostri processi e si finisce con qualcosa che funziona il lunedì dopo.