كيفية إنشاء عرض تقديمي على طراز ماكينزي باستخدام الذكاء الاصطناعي
أحد أكثر الأطر العملية لكتابة مطالبات الذكاء الاصطناعي التفصيلية في سير العمل هذا هو كو ستار-S:
- سياق
- موضوعي
- أسلوب
- نغمة
- جمهور
- إجابة
- خطوات
لا يتعلق الأمر بكتابة مطالبات خيالية من أجل ذلك. يتعلق الأمر بالحد من الغموض.
سياق: ماذا يحدث؟ ما الخلفية التي يجب أن يعرفها الذكاء الاصطناعي قبل الإجابة؟
موضوعي: ماذا تريد أن يحقق الإخراج؟
أسلوب: هل يجب أن تبدو الاستجابة كتقرير محلل أو مذكرة استشاري أو توصية استراتيجية؟
نغمة: هل ينبغي أن تكون رسمية أم تعليمية أم تحليلية أم صديقة للتنفيذيين؟
جمهور: من سيقرأ أو يسمع هذا العرض؟
إجابة: كيف ينبغي أن يبدو الإخراج؟ تقرير أم جدول أم هيكل شريحة أم مستند تخفيض السعر أم أي شيء آخر؟
خطوات:
ما هي العملية التي يجب على الذكاء الاصطناعي اتباعها لإنتاج الإجابة؟
تساعد هذه البنية في تحويل طلب من سطر واحد إلى مطالبة عالية الجودة يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل معها بالفعل.
الخطوة 3: إرساء البحث في قاعدة مصدر موثوقة
يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينتج هراء مقنعا إذا سمح له بالاعتماد على مصادر ضعيفة. ولهذا السبب فإن جودة المصدر مهمة.
عند إجراء بحث عميق لمجموعة الإستراتيجية، من المفيد تحديد أنواع المصادر الموثوقة:
- الدراسات التي راجعها النظراء
- تقارير المنتدى الاقتصادي العالمي
- مجموعات البيانات الحكومية
- تقارير المحللين ذوي السمعة الطيبة
- إيداعات الشركة
- أهم التقارير الاستشارية
- منشورات الصناعة الراسخة
وهذا لا يلغي الحاجة إلى المراجعة البشرية، ولكنه يحسن احتمالات الحصول على شيء ذي مصداقية.
الخطوة 4: استخدم NotebookLM أو أداة مشابهة لتقليل الهلوسة
بعد إنشاء تقرير بحثي عميق، فإن الخطوة التالية في سير العمل هي تثبيت التحليل اللاحق على هذا التقرير بدلاً من السماح للذكاء الاصطناعي بالارتجال.
إحدى الطرق للقيام بذلك هي مع دفتر ملاحظاتLM.
يعد NotebookLM مفيدًا لأنه يعمل كنظام قائم على المصدر. بمجرد تحميل بحثك فيه، تجيب الأداة على الأسئلة بناءً على تلك المصادر فقط. وهذا مهم لأنه يقلل من خطر إدخال المطالبات الهلوسة في العرض التقديمي.
ومن الناحية العملية، يصبح سير العمل:
- قم بإجراء بحث عميق في ChatGPT أو Gemini أو Perplexity أو Claude
- تصدير أو نسخ تقرير البحث
- قم بتحميله إلى NotebookLM
- اطلب من NotebookLM المساعدة في تنظيم العرض التقديمي باستخدام هذا التقرير فقط
يعد هذا ذا قيمة خاصة في حالات الاستخدام التجاري حيث تكون تكلفة المعلومات المختلقة مرتفعة.
الخطوة 5: اطلب من الذكاء الاصطناعي استخراج الرسالة الرئيسية
وبعد الانتهاء من البحث يأتي السؤال التالي:
ما هي التوصية المركزية الوحيدة التي يجب أن يقدمها هذا العرض؟
هذا هو المكان الذي تستخدم فيه الذكاء الاصطناعي لتجميع التقرير في رسالة رئيسية.
على سبيل المثال، إذا أشار البحث إلى أن الطب الدقيق من المرجح أن يكون صناعة نمو رئيسية اعتبارًا من عام 2030 فصاعدًا، فقد تكون الرسالة الرئيسية:
ومن المرجح أن يصبح الطب الدقيق واحدا من أعلى القطاعات نموا اعتبارا من عام 2030 فصاعدا، وينبغي للمهنيين في منتصف حياتهم المهنية أن يستهدفوا الأدوار في التشخيص القائم على الذكاء الاصطناعي، واستراتيجية البيانات السريرية، ومنصات الرعاية الشخصية.
تصبح هذه الرسالة الرئيسية هي قسم الإجابة في ملخص SCQA. وهي قمة الهرم.
الخطوة 6: اطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء ثلاث حجج داعمة
بمجرد أن تصبح الرسالة الرئيسية واضحة، فإن المهمة التالية هي مطالبة الذكاء الاصطناعي بإنشاء مجموعة من الحجج الداعمة التي تشرح سبب صحة التوصية.
هذا هو المكان الذي يأتي فيه مبدأ MECE.
على سبيل المثال، إذا كانت الرسالة الرئيسية تتعلق بالانتقال إلى الطب الدقيق، فقد تكون الحجج الداعمة هي:
- يتم تسريع الطب الدقيق من خلال التقدم الكبير في علم الجينوم، والذكاء الاصطناعي، ومسارات العلاج الشخصية
- يعمل دعم الاستثمار والسياسات على زيادة عدد الأدوار ذات القيمة العالية في مجالات التكنولوجيا الحيوية والتشخيص والصحة الرقمية
- يتداخل مزيج المهارات المطلوبة لهذه الأدوار بشكل مفيد مع الخلفيات المجاورة في الهندسة والمنتجات والتحليلات وعمليات الرعاية الصحية
كل وسيطة تؤدي وظيفة مختلفة:
- واحد يفسر زخم السوق
- واحد يفسر الطلب والفرصة
- واحد يشرح الجدوى المهنية
هذا هو ما تبدو عليه بنية الحجة الجيدة.
الخطوة 7: اطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء حزمة أدلة لكل حجة
الآن سطح السفينة يحتاج إلى دليل.
لكل وسيطة، يجب أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تجميع:
- نقاط البيانات ذات الصلة
- الاتجاهات
- أمثلة
- نشاط الشركة
- الطلب على الدور
- إشارات المهارة
- الاستشهادات أو المراجع
حزمة الأدلة هذه هي ما يحول التوصية إلى حالة عمل.
الفحص الداخلي المفيد في هذه المرحلة هو:
- هل كل حجة لديها ما يكفي من الأدلة لتقف بمفردها؟
- هل الحجج متداخلة؟
- هل هناك أي قطعة رئيسية من المنطق مفقودة؟
إذا كانت الإجابة على أي من هذه الأسئلة بنعم، فإن الهيكل يحتاج إلى تحسين قبل إنشاء الشرائح.
الخطوة 8: تحويل المنطق إلى أقسام الشرائح
فقط بعد ظهور الرسالة والحجج والأدلة، يجب أن تبدأ في بناء المجموعة.
إن مطالبة الذكاء الاصطناعي الجيدة في هذه المرحلة ليست:
اصنع شرائح
المطالبة الأفضل هي:
قم بإنشاء هيكل القسم للعرض التقديمي بأسلوب ماكينزي بناءً على هذه التوصية والحجج الثلاث الداعمة وحزمة الأدلة. لكل شريحة، قم بتوفير اسم القسم والرسالة الرئيسية والأدلة الداعمة.
قد ينتج عن هذا الإخراج بنية شريحة مثل هذا:
الشريحة 1: ملخص تنفيذي
- الموقف
- تحدي
- سؤال
- إجابة
الشريحة 2: التوصية
- الرسالة الرئيسية في سطر واحد
- ثلاث حجج داعمة
الشريحة 3: الحجة 1
- مطالبة
- شهادة
- تداعيات
الشريحة 4: الحجة 2
- مطالبة
- شهادة
- تداعيات
الشريحة 5: الحجة 3
- مطالبة
- شهادة
- تداعيات
الشريحة 6: استراتيجية التحول الوظيفي أو توصية الأعمال
- ماذا تفعل بعد ذلك
- أولويات المهارات
- الأفق الزمني
الشريحة 7: التوصية الختامية / الدعوة إلى اتخاذ إجراء
- الخطوات التالية
- القرار مطلوب
- الملكية والجدول الزمني
في هذه المرحلة، يكون المحتوى جاهزًا للعرض التقديمي بشكل أساسي.
الخطوة 9: استخدم أدوات العرض التقديمي بتقنية الذكاء الاصطناعي لإنشاء المسودة الأولى للشرائح
بمجرد وجود بنية المحتوى، يمكنك الانتقال إلى إنشاء الشرائح.
يمكن لعدد من أدوات الذكاء الاصطناعي المساعدة هنا:
- تَوأَم
- جاما
- تومي
- Beautiful.ai
- يد
- منشئو العروض التقديمية مدمجون في مجموعات الإنتاجية
المفتاح هو عدم مطالبة هذه الأدوات باختراع المنطق. اطلب منهم ذلك شكل المنطق الذي قمت ببنائه بالفعل.
وهذا التمييز مهم.
إذا قمت بلصق بنية شريحة واضحة مع أسماء الأقسام والرسائل الرئيسية والأدلة الداعمة، فيمكن لأدوات شرائح الذكاء الاصطناعي إنشاء مسودة أولى جيدة بسرعة. إذا طلبت منهم “إنشاء مجموعة إستراتيجية” بدون هيكل، فعادةً ما تحصل على عرض تقديمي عام مع تفكير ضعيف وراءه.
