Publicystyka - ngo.pl

To nie jest błąd AI. To naturalny efekt zasady dobrego promptowania: „garbage in, garbage out”. Po polsku: jeśli wprowadzisz śmieci, dostaniesz śmieci. Sztuczna inteligencja nie czyta w myślach i nie zgaduje, o co chodzi. Reaguje wyłącznie na to, co jej dajemy – i tylko na to.

Dlatego jedną z pierwszych kompetencji, które naprawdę warto ćwiczyć w organizacjach społecznych, wcale nie jest „obsługa narzędzi AI”, ale umiejętność klarownego określania potrzeby.

Zanim otworzysz okienko czatu i zaczniesz pisać polecenie, zatrzymaj się na minutę i odpowiedz sobie na trzy proste pytania.

1. Po co mi ta odpowiedź: Czy potrzebujesz skrótu, pomysłu, szkicu, wersji finalnej, inspiracji, porządku w notatkach? Bez tego AI będzie zgadywać, a Ty będziesz poprawiać.
2. Dla kogo to powstaje: Inaczej piszemy do grantodawcy, inaczej do darczyńców, inaczej do uczestników szkolenia. Jeśli tego nie doprecyzujesz, AI wybierze najbezpieczniejszy, najbardziej ogólny ton.
3. Na jakim etapie pracy jestem: Burza mózgów, brudny szkic, układanie struktury, dopieszczanie wersji końcowej – każde z tych zadań wymaga innego podejścia.

Ten trzeci punkt jest szczególnie ważny. Każdy proces tworzenia ma swoje etapy i żaden z nich nie musi zaczynać się od perfekcyjnego pomysłu. Etap burzy mózgów może będzie chaotyczny, bez kierunku, w którym nie do końca jeszcze wiemy, co chcemy. Etap szkicu wymaga decyzji: co już wiemy, a czego szukamy? Etap finalizacji potrzebuje precyzji. AI może wspierać każdy z tych momentów, ale tylko jeśli sama już wiesz, w którym z nich jesteś.

Jeśli praca z AI i formułowanie poleceń nadal nie jest dla Ciebie czymś oczywistym, to zupełnie naturalne. W ramach naszego kursu „AI od podstaw. Pierwsze kroki z Microsoft Copilot dla NGO” pokazujemy podstawy korzystania z AI, w tym promptowanie i świadome nadawanie AI roli w działaniach organizacji. Nie jako narzędziu, które „robi za Ciebie”, ale jako asystentowi, który pomaga porządkować myślenie, zadawać lepsze pytania i wspierać Cię na różnych etapach pracy, gdy to Ty podejmujesz decyzje.

AI nie tylko odpowiada na Twoje polecenia. Ono odbija sposób, w jaki pracujesz, myślisz i porządkujesz informacje. Kiedy prosisz o stworzenie tekstu, strategii czy komunikatu, a sama nie masz jeszcze jasności, w jakim kierunku chcesz pójść, AI również tej jasności nie znajdzie. Uporządkuje Twoje wątpliwości, ale nie zamieni ich w decyzje.

W praktyce wygląda to tak: Jeśli Twoje polecenie jest ogólne i „rozlane”, efekt też będzie ogólny i pozbawiony wyrazistości. Jeśli w głowie masz dopiero mglisty obraz projektu, AI zbuduje z niego równie mglistą propozycję. Jeśli nie określisz tonu, wartości organizacji albo tego, co jest dla Was ważne, AI nie zgadnie, co powinno się tam znaleźć.

I co ważne, nie dotyczy to tylko pojedynczego promptu, ale również pracy na wyższym poziomie: automatyzacji, planowania kampanii, tworzenia procedur. Sama – pracując z AI na co dzień – zauważyłam, jak wiele rzeczy miałam wcześniej tylko „w głowie”. Ton komunikacji wydawał się oczywisty. Kroki kampanii wydawały się oczywiste. Były też słowa, których odruchowo unikałam, choć nigdy ich formalnie nie spisałam. AI sprawiło, że musiałam to wszystko nazwać. A kiedy zaczęłam to robić, zobaczyłam, jak bardzo ułatwia to kolejne działania. I, swoją drogą, to takie informacje, które powinny być w bibliotece promptów. A nie ogólne prompty w stylu „przygotuj mi kampanie”.

Wiele NGO przechodzi podobną drogę. Dopiero w kontakcie z AI wychodzi na jaw, że część rzeczy powinna być od dawna opisana i usystematyzowana. AI nie zastąpi tych decyzji. Ale może pomóc je wydobyć, nazwać i uporządkować.

I właśnie dlatego etap, na którym jesteś – burza mózgów, szkic czy finalizacja – tak bardzo wpływa na to, jakich odpowiedzi możesz oczekiwać.

To doskonały moment, by przejść do narzędzi, które pomagają oczyścić ten początkowy chaos i zamienić go w konkret. Jednym z nich jest burza mózgów z AI.

Z całego procesu to właśnie burza mózgów jest momentem, w którym „jeszcze nie wiem” pojawia się najczęściej. Dlatego zamiast omawiać wszystkie etapy po kolei, zatrzymajmy się na chwilę właśnie tutaj i zobaczmy, jak AI może pomóc, gdy pomysł dopiero się rodzi.

Sposób 1. AI zadaje Ci pytania, które porządkują myślenie

To świetna metoda, kiedy masz projekt, temat, wyzwanie, ale jeszcze nie wiesz, jak o nim mówić albo jak się za niego zabrać.

Prompt może wyglądać tak:
„Pracuję nad projektem dotyczącym [opis]. Zanim poproszę Cię o pomysły, zadaj mi proszę 15–20 pytań, które pomogą lepiej doprecyzować cel, odbiorców i wartość projektu. Zadawaj je po kolei i poczekaj na moje odpowiedzi”.

To jest niezwykle odciążające, bo AI prowadzi Cię przez proces porządkowania myśli. Często odkrywasz, że niektórych odpowiedzi jeszcze nie znasz – i właśnie dlatego ta metoda jest tak cenna. Na podstawie Twoich odpowiedzi Copilot poznaje kontekst i potrzeby organizacji i jest w stanie generować lepsze odpowiedzi.

Sposób 2. Odwrócony sposób myślenia

To idealne na etapie szukania inspiracji, kiedy potrzebujesz różnych scenariuszy, nawet dziwnych. Jest to jedna z moich (autorki artykułu) metod. Chodzi o to, że prosimy o odwrócenie pomysłów.

Przykład:
„Promuję moje NGO głównie na Facebooku, ale liczba darczyńców nie wzrasta. Najczęściej pojawiają się osoby ok. 30 roku życia. Wymyśl 4 możliwe rozwiązania, które mogłyby to zmienić. Następnie odwróć każde z nich o 180° i zastanów się, czy w tych odwróconych pomysłach kryje się jakaś inspiracja do nietypowego rozwiązania”.

Ta metoda jest piękna w swojej niedoskonałości. Zwykle tylko 1–2 pomysły są naprawdę sensowne. Ale często właśnie te 1–2 są dużo lepsze, niż to, co wymyśliłybyśmy same pod presją czasu. Reszta? Bywa absurdalna, ale od tego jest burza mózgów. Masz przestrzeń na eksperyment, nie na perfekcję.

W kursie „AI od podstaw. Pierwsze kroki z Microsoft Copilot dla NGO” uczymy właśnie takiego podejścia do AI. Pokazujemy, jak traktować je jak asystenta do myślenia, rozmowy i porządkowania pomysłów, a nie automatycznego wykonawcę zadań. To Ty nadajesz kierunek, cel i ramy, a AI pomaga w analizie, generowaniu opcji i zadawaniu pytań, które prowadzą do lepszych decyzji.

To dobry punkt startu dla osób z organizacji, które chcą korzystać z AI świadomie, w zgodzie z własnym stylem pracy i odpowiedzialnością za decyzje, a nie tylko testować kolejne funkcje.