AI zrobiło ze mnie lidera opinii

Poprosiłem kiedyś ChatGPT i Gemini o głębokie badanie na mój własny temat. Gemini zrobił ze mnie niemal guru AI numer jeden w Polsce. Brzmiało miło, tylko nie odpowiadało skali mojej działalności. Jestem trenerem AI, mam pewną widoczność w sieci i występowałem na kilku konferencjach. Nie na pięćdziesięciu i nie w telewizji, więc nie mam rangi, jaką przypisał mi raport.

To dość szczególny przypadek. Zwykle, gdy czytam analizę obcej firmy, nie znam wszystkich jej realiów. Tutaj byłem w stanie natychmiast sprawdzić, gdzie model przesadza.

Gemini potraktował moje materiały marketingowe niemal jak niezależny dowód mojej pozycji. Innymi słowy, znalazł w internecie informacje o mojej pracy, ale nadał im zbyt dużą wagę. ChatGPT w tym samym rodzaju badania rzeczowo rozdzielił to, co komunikuję o sobie, od sprawdzalnych faktów. To była dla mnie znacznie ważniejsza różnica niż forma prezentacji.

Ten sam test na cudzej firmie

Podczas ostatniego szkolenia porównywałem raporty Deep Research w ChatGPT i Gemini na przykładzie jednej z firm wykonawczych. Gemini przygotował atrakcyjniejszą wizualnie analizę, ale to ChatGPT bardziej przekonał mnie jakością rozumowania. Nie chodzi o liczbę wykresów czy objętość raportu, tylko o umiejętność oddzielania faktów od marketingu.

ChatGPT przygotował raport dotyczący profilu firmy, jej finansów, oferty, klientów, konkurencji i potencjalnego pozycjonowania. Według interfejsu wykonał 216 wyszukiwań i zakończył pracę po około czterech minutach. W raporcie znalazły się między innymi porównania z pięcioma konkurentami i propozycje kierunków sprzedażowych.

Nie oznacza to, że wszystkie wnioski były poprawne. Już podczas pokazu zauważyłem problem z jednym przypisem. Raport odsyłał do strony, na której nie mogłem znaleźć wskazanej informacji o kapitale zakładowym. Zwróciłem też uwagę, że rekomendacje strategiczne trzeba traktować jak hipotezy do sprawdzenia przez ludzi znających biznes, a nie gotowe decyzje dla zarządu.

Gemini również opracował analizę tej firmy. Jego grafiki i układ były czytelniejsze, co uczciwie przyznałem uczestnikom. Nie przeprowadziłem jednak podczas szkolenia szczegółowego audytu obu raportów punkt po punkcie. Moja preferencja dla ChatGPT wynika z połączenia tego pokazu z wcześniejszymi doświadczeniami, zwłaszcza z badaniem mojej własnej działalności.

Dlaczego to ważne dla menedżera

Wyobraź sobie analizę konkurenta, który na swojej stronie pisze, że jest liderem rynku. Model może poprawnie przytoczyć ten slogan, a następnie popełnić znacznie poważniejszy błąd: przedstawić deklarację konkurenta jako obiektywną ocenę rynku. Jeżeli na tej podstawie planujesz strategię, porównujesz dostawców albo oceniasz partnera biznesowego, taki błąd ma realne konsekwencje.

Dlatego w zleceniu Deep Research warto jasno określić: „Oddziel deklaracje firm od faktów potwierdzonych niezależnymi źródłami. Oznacz hipotezy i wskaż, czego nie udało się zweryfikować”. A po otrzymaniu raportu otworzyć kilka źródeł, zwłaszcza przy najważniejszych danych i rekomendacjach.

Na dziś, do tego typu badań, częściej wybieram ChatGPT Deep Research. Gemini potrafi lepiej podać wyniki wizualnie, ale w moich próbach ChatGPT wykazał się większym krytycyzmem wobec materiałów marketingowych. To ocena z mojej praktyki, nie uniwersalny ranking. Modele się zmieniają, wyniki zależą od tematu i sposobu sformułowania zadania, a żadnego raportu nie należy przyjmować bez kontroli.