Il modo intelligente di chiedere all'intelligenza artificiale
Come porre domande per ricevere risultati ottimali durante l'estrazione di informazioni da documenti con l'intelligenza artificiale | Articolo
Risolvere l'arte dell'indagine: padroneggiare la danza delle domande e delle risposte con l'intelligenza artificiale
Nel vivace cuore di Canary Wharf, a Londra, dove il polso della finanza globale batte incessantemente, un team di menti brillanti si riunisce negli eleganti confini di un ufficio di un hedge fund. Tra questi, Emma, un'analista diligente con un debole per svelare le complessità finanziarie, si ritrova impegnata nella ricerca dell'estrazione ottimale di informazioni da documenti voluminosi, aiutata dal potere in continua evoluzione dell'Intelligenza Artificiale (AI).
"I risultati ottimali iniziano con domande precise, domande che portano a risultati ottimali"
Dialogo: come risolvere questa sfida?
Il team, composto da Emma, James, Sophia, Liam e l'esperto Brian, è alle prese con una sfida persistente: estrarre informazioni precise da vaste aree di dati finanziari. Nonostante la loro esperienza collettiva, spesso si trovano in un vicolo cieco, incapaci di sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale. Un pomeriggio Emma si lamenta in un acceso scambio di battute: “L’intelligenza artificiale sembra incapace di discernere le sfumature che cerchiamo nei nostri rapporti finanziari. È frustrantemente limitato!”
Brian, il saggio del gruppo, interviene con un sorriso ironico: “Forse la colpa non è dell'intelligenza artificiale, ma della semplicità delle nostre domande. Dobbiamo scavare più a fondo, amici miei, e illuminare le ombre dell’ambiguità”.
…e la storia si svolge
Inizia così un viaggio di illuminazione per la squadra, guidata dalla saggezza di Brian. Si imbarcano in una ricerca per affinare la loro tecnica di interrogazione, comprendendo che la potenza dell'intelligenza artificiale non risiede nella sua semplice esistenza ma nella precisione con cui viene maneggiata. Attraverso dibattiti vivaci e sessioni di brainstorming collaborativo, affinano la loro arte, creando domande simili a frecce finemente affilate puntate al cuore della complessità.
Nelle sacre sale del loro ufficio, il dialogo scorre liberamente, ogni membro contribuisce con la propria prospettiva unica. Sophia, con il suo occhio attento ai dettagli, sostiene la specificità: "Non dobbiamo porre domande a grandi linee, ma piuttosto individuare le metriche esatte che cerchiamo di scoprire".
James, sempre pragmatico, aggiunge: “Non dimentichiamo il contesto in cui sorgono le nostre domande. Il panorama finanziario è in continua evoluzione e le nostre domande devono adattarsi di conseguenza”.
Il centesimo è caduto
Con ritrovata chiarezza, il team si propone di analizzare il loro approccio alle domande. Approfondiscono l'anatomia di una query efficace, comprendendo che non si tratta semplicemente di una sequenza di parole ma di un canale per estrarre informazioni utili. Ogni domanda diventa un faro illuminante, che guida il loro viaggio attraverso i labirintici corridoi dei dati finanziari.
Imparano a porre domande a più livelli, ogni strato solleva il velo dell'ambiguità per rivelare verità più profonde. Non più soddisfatti delle risposte superficiali, sondano le profondità della complessità, risolvendo l’intricata rete di complessità finanziarie con precisione chirurgica.
Emma, pervasa da una ritrovata fiducia, dichiara: “Le nostre domande non sono più catene che limitano il potenziale dell’intelligenza artificiale, ma chiavi che aprono il tesoro della conoscenza sepolto nei nostri documenti”.
Tre domande utili, estese e multilivello per estrarre informazioni da un rapporto finanziario trimestrale di 100 pagine per un'azienda energetica. Questo è l’esempio che il team ha ideato:
Buona domanda 1:
Quali sono state le principali fonti di entrate della società energetica durante il trimestre? Potete suddividere i flussi di entrate per segmento (ad esempio, energie rinnovabili, combustibili fossili)? Quali sono stati i principali fattori che hanno contribuito alla crescita o al calo dei ricavi di ciascun segmento? Ci sono stati cambiamenti notevoli nella domanda di mercato o nelle dinamiche dei prezzi che hanno influenzato la performance dei ricavi?
Buona domanda 2:
Come sono variate le spese operative rispetto al trimestre precedente? Potete fornire approfondimenti sui principali fattori alla base di eventuali cambiamenti significativi? Sono state implementate iniziative di riduzione dei costi durante il trimestre e, in caso affermativo, che impatto hanno avuto? L’azienda ha sostenuto spese impreviste o oneri una tantum che hanno influito sulla sua performance finanziaria?
Buona domanda 3:
Qual è stata la posizione del flusso di cassa della società durante il trimestre? Potete approfondire le fonti e gli utilizzi della liquidità, compresi eventuali investimenti o disinvestimenti significativi? Ci sono stati cambiamenti notevoli nei parametri del capitale circolante, come la contabilità clienti o il turnover delle scorte? In che modo le prestazioni del flusso di cassa della società si sono allineate con gli obiettivi strategici e finanziari per il trimestre?
Tre esempi di domande brevi e sbagliate:
Come si è comportata la società dal punto di vista finanziario lo scorso trimestre?
Domanda sbagliata 2:
Quali sono state le spese?
Domanda sbagliata 3:
La società ha guadagnato qualcosa?
La stessa logica e struttura si applicheranno alla formulazione di domande in molti ambiti diversi come quello legale, manifatturiero, farmaceutico, aeronautico, automobilistico, sanitario, ecc. Il punto centrale è descrivere con precisione l'obiettivo che si desidera raggiungere e quali informazioni si cercano. L'intelligenza artificiale non può leggere la tua mente e non conosce la storia di ciò su cui stai lavorando. Ha bisogno di un'intuizione costruttiva sotto forma di domanda per leggere, analizzare il testo e fornire la risposta che aspetti.
"Fare domande, domande che svelano: padroneggiare il potenziale dell'intelligenza artificiale"
Conclusione:
Dal crogiolo dell'indagine, la squadra esce trasformata, armata di una ritrovata comprensione della relazione simbiotica tra domande e risposte. Attraverso il crogiolo del conflitto, hanno forgiato un percorso verso la maestria, sfruttando tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale per navigare nei labirintici corridoi dei dati finanziari con sicurezza e chiarezza.
Mentre osservano lo scintillante skyline di Canary Wharf, sanno che il loro viaggio è appena iniziato. Con ogni domanda posta, ogni risposta portata alla luce, si avvicinano sempre di più all'inafferrabile culmine della comprensione. E in questa danza di domande e risposte, trovano non solo informazioni ma saggezza – la vera valuta dell’era moderna.
"La precisione nell'indagine porta all'intuizione, l'intuizione sblocca il potenziale dell'intelligenza artificiale"
"La qualità delle nostre domande determina la qualità delle nostre risposte e, in definitiva, la profondità della nostra comprensione."
—Brian Tracy
Quali sono i tre aspetti principali di questo articolo?
— Come porre domande affinché l'intelligenza artificiale possa comprendere il nostro obiettivo e fornire i risultati attesi
— Domande brevi o estese: quale metodo fornisce risultati ottimali
— L’intelligenza artificiale non può leggere le nostre menti; può sfruttare miliardi di algoritmi per comprendere domande estese e precise
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Istruzioni di input semplici:
Inserisci alcune informazioni sulle tue attuali esigenze di elaborazione dei documenti; non è necessario essere precisi: puoi controllare diversi scenari tutte le volte che vuoi. Regola il fattore di automazione per stimare la quantità di elaborazione dei documenti che prevedi di automatizzare
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Arkadiusz (Arek) Loma
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