Niestandardowe instrukcje dla AI Agents: Jak przemienić elektronicznego idioty w geniusza marketingu FMCG
Pozwól, że powiem Ci coś absolutnie przerażającego. W tej chwili, na całym świecie, tysiące firm z branży dóbr konsumpcyjnych wydają miliony na systemy sztucznej inteligencji, które mają całą kreatywną zdolność... lobotomizowanego złotej rybki. Płacą premium za najnowocześniejszą technologię, a potem używają jej tak, jak moja mama używa swojego iPhone’a – żeby zapytać o pogodę i od czasu do czasu wysłać rozmazane zdjęcie ogrodu. To jak kupić Lamborghini Aventador, a potem jeździć nim tylko do końca podjazdu, żeby odebrać pocztę.
Na litość boską, to jest najbardziej zaawansowana technologia, jaką kiedykolwiek stworzyło ludzkość, a przeciętna firma FMCG używa jej do generowania arkuszy kalkulacyjnych i odpowiadania na maile klientów z osobowością mokrej ścierki do naczyń. To doprawdy szaleństwo. To doprowadza do szału. To jak oglądać, jak ktoś używa piły łańcuchowej do obcinania paznokci.
Problem, widzisz, nie leży w samej AI. Te cuda z krzemowym mózgiem, które stworzyliśmy, są naprawdę genialne – tak samo jak samochód Formuły 1 jest genialny. Ale podobnie jak ten bolid F1, jeśli nie wiesz, jak nim właściwie jeździć, skończysz na pierwszym zakręcie, podczas gdy wszyscy inni pędzą do mety. A sektor FMCG, z jego cienkimi marżami i bezlitosną konkurencją, nie może sobie pozwolić na bycie branżowym odpowiednikiem Nikity Mazepina.
Co większość firm nie rozumie – i to jest ta część, która sprawia, że mam ochotę rzucić klawiaturą przez najbliższe okno – to fakt, że te systemy AI mają coś na kształt supermocy: zdolność do wykonywania niestandardowych instrukcji. Nie byle jakich instrukcji, ale precyzyjnie dopasowanych poleceń, które przemieniają te cyfrowe asystenty z glorifikowanych kalkulatorów w strategicznych partnerów myślowych, którzy mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki sprzedajesz wszystko, od pasty do zębów po chipsy tortilla.
Spędziłem ostatnie kilka miesięcy, badając, co się dzieje, gdy dasz tym elektronicznym mózgom właściwe instrukcje, i obiecuję Ci jedno: zanim skończysz czytać ten artykuł, zrozumiesz, jak sprawić, by te cyfrowe sługi robiły salto dla Twojego biznesu FMCG.
Czym są niestandardowe instrukcje i dlaczego mają znaczenie w FMCG
Pozwól, że wyjaśnię, czym właściwie są niestandardowe instrukcje, ponieważ większość ludzi nie ma o tym pojęcia. Wyobraź sobie, że właśnie zatrudniłeś nowego absolwenta marketingu – z błyskiem w oku, entuzjazmem i głową pełną teorii, których nigdy nie przetestował w prawdziwym świecie. W pierwszym dniu nie wskazałbyś po prostu na jego biurko i nie powiedział: „rób marketing”. To byłoby idiotyczne. Powiedziałbyś mu o głosie Twojej marki, grupie docelowej, konkurentach, strukturze raportowania, a co najważniejsze, czego absolutnie nie chcesz, żeby robił.
Niestandardowe instrukcje dla AI są dokładnie takie same, z tym wyjątkiem, że nowo zatrudniony pracownik to model językowy z bilionem parametrów, który nigdy nie śpi, nigdy nie prosi o podwyżkę i nie ukradnie Ci miejsca parkingowego. Te instrukcje są zasadniczo stałym briefem, który mówi AI, kim jesteś, co robisz, jak chcesz, aby informacje były prezentowane i co stanowi dobrą odpowiedź w Twoim konkretnym kontekście.
Używanie AI bez niestandardowych instrukcji jest jak jazda Ferrari z zaciągniętym hamulcem ręcznym. Ruszysz, jasne, ale będziesz spalał zasoby, wytwarzając okropny zapach i osiągając ułamek tego, co jest możliwe. Większość firm FMCG robi dokładnie to – wchodzą w interakcje z AI, używając ustawień domyślnych, prowadząc w zasadzie mdłe, ogólne rozmowy, podczas gdy mogłyby angażować się w laserowo skoncentrowane sesje strategiczne[1].
Różnica jest oszałamiająca. Bez niestandardowych instrukcji, zapytanie AI o trendy konsumenckie daje Ci podsumowanie w stylu Wikipedii, które każdy stażysta mógłby wygooglować w piętnaście sekund. Z odpowiednimi instrukcjami, ta sama AI staje się analitykiem specyficznym dla branży, który łączy wzorce zakupowe z czynnikami środowiskowymi, sezonowymi wahaniami i ruchami konkurencji, a następnie sugeruje precyzyjne pozycje rynkowe, które mogłyby zwiększyć Twoją marżę o 2,3%. A w świecie FMCG, gdzie sukces mierzy się w ułamkach punktów procentowych, to jest różnica między dominacją w swojej kategorii a wycofaniem z listy przez Tesco.
10 praktycznych zastosowań niestandardowych instrukcji w FMCG
a) Analiza zachowań konsumentów
Jeśli myślisz, że Twoje obecne insighty dotyczące konsumentów są głębokie, mam dla Ciebie wiadomość – są tak płytkie jak brodzik na Saharze. Typowa analiza FMCG to arkusze kalkulacyjne pokazujące, że ludzie kupują więcej lodów, gdy jest gorąco. Prawdziwie przełomowe rzeczy.
Niestandardowe instrukcje mogą przekształcić Twoją AI w eksperta psychologii behawioralnej, który nie tylko powie Ci, co konsumenci robią, ale wyjaśni, dlaczego to robią. Weźmy na przykład P&G – od lat korzystają z zaawansowanej analityki, aby zrozumieć emocjonalne bodźce stojące za decyzjami zakupowymi[2].
Dzięki odpowiednim instrukcjom Twoja AI może przetwarzać miliony komentarzy w mediach społecznościowych, recenzji i postów na forach, aby zidentyfikować pojawiające się mikrotrendy, zanim Twoi konkurenci nawet otworzą laptopy.
Oto niestandardowa instrukcja, która działa:
„Podczas analizy danych konsumenckich priorytetowo traktuj emocjonalne motywatory nad informacjami demograficznymi. Identyfikuj wzorce łączące decyzje zakupowe z wydarzeniami życiowymi i wyraźnie podkreślaj sprzeczności między tym, co konsumenci mówią, a tym, co faktycznie robią. Formatuj insighty jako 'Co mówią' versus 'Co robią' wraz z praktycznymi rekomendacjami.”
b) Optymalizacja łańcucha dostaw
Przeciętny łańcuch dostaw FMCG przecieka pieniądze jak durszlak próbujący zatrzymać Ocean Atlantycki. Jest nieefektywny, reaktywny i przewiduje mniej niż wróżbita z zaćmą. A jednak, w branży, gdzie logistyka może stanowić nawet 40% kosztów, właśnie tutaj powinieneś wykorzystywać najbardziej zaawansowane narzędzia AI, jakie masz do dyspozycji.
Unilever od lat używa AI do przewidywania wahań popytu i optymalizacji zapasów, oszczędzając przy tym miliony[2]. Ich systemy są jednak niestandardowe i kosztowne. Ty możesz osiągnąć podobne rezultaty, dając swojej AI odpowiednie instrukcje:
„Podczas oceny danych łańcucha dostaw priorytetowo traktuj identyfikację anomalii wzorców popytu, które wykraczają poza trzy odchylenia standardowe. Obliczaj punkty ponownego zamówienia na podstawie zmiennych czasów realizacji, a nie średnich, i przedstawiaj rekomendacje w trzech poziomach: pilne działania (następne 48 godzin), taktyczne korekty (następne 30 dni) oraz strategiczne rekonfiguracje (następny kwartał). Zawsze dołączaj szacowane oszczędności kosztów i ocenę ryzyka dla każdej rekomendacji.”
To zamienia ogólną AI w konsultanta ds. łańcucha dostaw, który normalnie kosztowałby Cię 2000 funtów dziennie i spędzałby połowę tego czasu pytając, gdzie jest ekspres do kawy.
c) Strategie dynamicznego ustalania cen
Ustalanie cen w FMCG jest zazwyczaj realizowane z całą strategiczną wyrafinowaniem pijanego człowieka rzucającego lotkami – czasem trafisz w dziesiątkę, ale to bardziej kwestia szczęścia niż rozsądku. Większość firm albo kopiuje konkurencję, albo wrzuca palec w powietrze, żeby sprawdzić, skąd wieje wiatr.
Coca-Cola od lat używa algorytmów do optymalizacji cen na różnych rynkach, kanałach i rozmiarach opakowań[2]. Ich systemy uwzględniają wszystko, od lokalnych prognoz pogody po wydarzenia sportowe. Dzięki niestandardowym instrukcjom Twoja AI może dostarczyć podobne insighty:
„Podczas analizy danych cenowych oceniaj elastyczność cenową według kanału, rozmiaru opakowania i dnia tygodnia. Uwzględniaj ruchy cen konkurencji z ostatnich 90 dni, nadchodzące kalendarze promocyjne oraz sezonowe wzorce popytu. Przedstawiaj rekomendacje w macierzy decyzyjnej pokazującej prognozowany wolumen, przychody i wpływ na marżę dla każdego scenariusza cenowego. Dołącz ocenę ryzyka kanibalizacji dla produktów sąsiednich w portfelu.”
Nagle Twoje dyskusje o cenach przestają się toczyć wokół „Czy powinniśmy pobierać 1,99 £ czy 2,29 £?” i zaczynają dotyczyć dokładnego zrozumienia, ile pieniędzy zostawiasz na stole przy każdej decyzji.
d) Spersonalizowany marketing
Kampanie marketingowe większości marek FMCG mają tyle personalizacji, co list z urzędu skarbowego. "Szanowny Kliencie" równie dobrze mogłoby być wytatuowane na czołach dyrektorów marketingu w całej branży. To żenujące, zwłaszcza gdy firmy takie jak PepsiCo wykorzystują dane o klientach do tworzenia hiperukierunkowanych kampanii, które przemawiają bezpośrednio do określonych segmentów konsumentów[2].
Twoja AI może pomóc Ci stworzyć prawdziwie spersonalizowany marketing dzięki instrukcjom takim jak:
„Podczas opracowywania treści marketingowych segmentuj odbiorców według profili psychograficznych, a nie demograficznych. Twórz warianty wiadomości, które przemawiają do różnych typów osobowości w tym samym segmencie docelowym. Dla każdej koncepcji kampanii zapewnij trzy wersje: racjonalną/skoncentrowaną na cechach, emocjonalną/skoncentrowaną na korzyściach i społeczną/skoncentrowaną na statusie. Dołącz konkretne rekomendacje dotyczące wiadomości dla różnych platform w oparciu o wzorce zaangażowania specyficzne dla platformy.”
To przekształca Twoją ogólną AI w stratega marketingowego, który rozumie fundamentalną prawdę FMCG: ludzie nie kupują produktów, kupują lepsze wersje samych siebie.
e) Rozwój i testowanie produktów
Większość procesów rozwoju produktów FMCG jest tak innowacyjna jak zespoły coverowe – niewielkie wariacje na temat rzeczy, które już istnieją, z przewidywalnie miernymi wynikami. To dlatego półki supermarketów są wypełnione niekończącymi się wariacjami produktów „nowych i ulepszonych”, które nie są ani nowe, ani szczególnie ulepszone.
Kraft Heinz wykorzystuje AI do testowania nowych smaków i koncepcji opakowań, skracając czas rozwoju i zwiększając wskaźniki sukcesu[2]. Twoja AI może wspierać podobne innowacje dzięki odpowiednim instrukcjom:
„Podczas tworzenia nowych produktów zacznij od zidentyfikowania niezaspokojonych potrzeb konsumentów, a nie luk w kategoriach. Priorytetowo traktuj koncepcje, które łączą atrybuty z sąsiednich kategorii. Dla każdej koncepcji produktu wygeneruj analizę konkurencji pokazującą kluczowe wyróżniki, potencjalne bariery wejścia i prawdopodobne reakcje konkurencji. Dołącz sugestie dotyczące przełomowych innowacji w zakresie opakowań lub mechanizmów dostawy, które mogłyby stworzyć dodatkowe zróżnicowanie.”
To zamienia Twoją AI z elektronicznego notatnika w partnera innowacji, który kwestionuje konwencjonalne myślenie o kategoriach.
f) Analiza ekspozycji na półkach
Przeciętny menedżer FMCG spędza więcej czasu na kłótniach o miejsce na półce niż na faktycznym ulepszaniu swoich produktów. A jednak, nawet przy tym obsesyjnym skupieniu, większość firm ma szokująco słabą widoczność tego, co faktycznie dzieje się na półkach sklepowych w tysiącach punktów sprzedaży.
Mondelez International wykorzystuje kamery zasilane przez AI do monitorowania dostępności produktów i optymalizacji rozmieszczenia na półkach[2]. Dzięki niestandardowym instrukcjom Twoja AI może pomóc w bardziej efektywnej analizie tych danych:
„Podczas analizy danych z półek priorytetowo traktuj identyfikację wzorców korelacji między sąsiedztwem a zachowaniami zakupowymi. Oznacz przypadki, w których produkty konkurencji zyskują nieproporcjonalną widoczność ze względu na taktyki merchandisingowe. Oblicz wpływ braków towarów na przychody według formatu sklepu i pory dnia i zalecaj konkretne alokacje ekspozycji na podstawie godzinowej prędkości sprzedaży, a nie średnich okresowych. Dołącz wizualne makiety optymalnych układów półek dla różnych formatów sklepów.”
Teraz Twoje analizy ekspozycji na półkach nie tylko pokazują, co się stało – mówią Ci, dlaczego to ma znaczenie i co z tym zrobić.
g) Obsługa klienta i wsparcie
g) Obsługa klienta i wsparcie
Obsługa klienta w FMCG zazwyczaj waha się od nieistniejącej do aktywnie wrogiej. Większość firm z branży dóbr konsumpcyjnych rozpatruje skargi z empatią i efektywnością urzędnika z czasów sowieckich. To tak, jakby zaprojektowali swoje procesy obsługi klienta specjalnie po to, aby ludzie nigdy więcej nie chcieli się z nimi kontaktować – co, jak się nad tym zastanowić, może być faktycznym celem.
Johnson & Johnson wykorzystuje chatboty w czasie rzeczywistym, aby zapewnić natychmiastowe wsparcie klienta[2]. Twoja AI może radykalnie poprawić interakcje z klientami dzięki instrukcjom takim jak:
„Podczas obsługi zapytań klientów priorytetowo traktuj identyfikację potrzeby emocjonalnej stojącej za praktycznym pytaniem. Kategoryzuj problemy według pilności i sentymentu, zapewniając natychmiastowe ścieżki rozwiązywania sytuacji wysokiego stresu. W przypadku reklamacji produktów dołącz systematyczne kroki rozwiązywania problemów, a następnie rekomendacje dotyczące rekompensaty oparte na wartości klienta w całym okresie jego życia. Zawsze włączaj edukację produktową, która odnosi się do pierwotnej przyczyny typowych scenariuszy niewłaściwego użytkowania.”
To przekształca ogólne odpowiedzi w interakcje z klientami, które faktycznie budują lojalność wobec marki, zamiast ją niszczyć.
h) Marketing influencerów
Większość firm FMCG podchodzi do marketingu influencerów jak pijany nastolatek w klubie nocnym – desperacko rzucając pieniądze na każdego, kto wydaje się choć trochę popularny, w nadziei, że część tej popularności się na nich przeniesie. Rezultaty są dokładnie tak strategiczne i efektywne, jak można by się spodziewać.
Coca-Cola współpracowała z platformami takimi jak CreatorIQ, aby identyfikować i oceniać potencjalnych influencerów[2]. Twoja AI może zapewnić podobną analizę dzięki odpowiednim instrukcjom:
„Podczas oceny potencjalnych influencerów priorytetowo traktuj autentyczność zaangażowania nad liczbą obserwujących. Analizuj nakładanie się odbiorców z Twoim rynkiem docelowym, wzorce sentymentu w komentarzach i historyczne wyniki partnerstw z markami. Oznacz potencjalne ryzyka reputacyjne oparte na przeszłych kontrowersjach i obliczaj rzeczywisty zasięg na podstawie wskaźników zaangażowania do liczby obserwujących. Przedstawiaj rekomendacje jako warstwowe możliwości partnerstwa z konkretnymi podejściami do treści dla każdego influencera.”
Nagle Twoja strategia influencerów zmienia się z „kto ma najwięcej obserwujących” na zrozumienie, które głosy faktycznie przesuną Twoje produkty z półek.
i) Analiza sentymentu marki
Większość firm FMCG monitoruje media społecznościowe z wyrafinowaniem rodzica sprawdzającego stronę Facebooka swojego nastolatka – widzą tylko to, co jest na powierzchni, i pomijają wszystkie ważne rzeczy dziejące się w prywatnych wiadomościach i niejasnych platformach.
Unilever śledzi trendy sentymentu w wielu kanałach, aby identyfikować potencjalne problemy, zanim staną się kryzysami[2]. Twoja AI może zapewnić podobne wczesne ostrzeżenia dzięki instrukcjom takim jak:
„Podczas analizy sentymentu marki waż komentarze wpływem autora i intensywnością emocji, a nie prostą kategoryzacją pozytywną/negatywną. Identyfikuj zmiany sentymentu, które odbiegają od średnich z 90 dni, szczególnie w kluczowych segmentach demograficznych. Oznacz pojawiające się wzorce narracyjne, które mogą wskazywać na potencjalne problemy z reputacją. Przedstawiaj wyniki jako linie trendu sentymentu podzielone według produktu, kanału i segmentu klientów, z wyraźnymi rekomendacjami dotyczącymi korekt w przekazie.”
To przekształca słuchanie społeczne z pasywnego ćwiczenia monitorującego w proaktywne narzędzie do zarządzania reputacją.
j) Praktyki zrównoważonego rozwoju
Zrównoważony rozwój w FMCG jest zazwyczaj traktowany z całą szczerością polityka całującego dzieci – dobrze wygląda na zdjęciach, ale rzadko kiedy następuje jakakolwiek znacząca kontynuacja. Większość firm produkuje błyszczące raporty wypełnione zdjęciami drzew, jednocześnie kontynuując praktyki biznesowe, które sprawiłyby, że Kapitan Planeta płakałby w swoje niebieskie ręce.
L'Oréal wykorzystuje AI do monitorowania zużycia energii i zasobów w całej swojej działalności[2]. Twoja AI może wspierać prawdziwe wysiłki na rzecz zrównoważonego rozwoju dzięki niestandardowym instrukcjom takim jak:
„Podczas analizy inicjatyw na rzecz zrównoważonego rozwoju priorytetowo traktuj wymierny wpływ nad deklarowanymi intencjami. Obliczaj redukcję śladu węglowego w wartościach bezwzględnych, a nie procentowych. Identyfikuj ryzyko greenwashingu w obecnym przekazie, porównując twierdzenia z mierzalnymi wynikami. Przedstawiaj rekomendacje w trzech kategoriach: natychmiastowe zmiany operacyjne, średnioterminowe korekty łańcucha dostaw i długoterminowe innowacje w modelu biznesowym. Dołącz analizę porównawczą konkurencji pokazującą Twoją pozycję w zakresie zrównoważonego rozwoju w stosunku do liderów kategorii.”
To przekształca zrównoważony rozwój z ćwiczenia marketingowego w prawdziwy priorytet operacyjny z mierzalnymi wynikami.
Jak tworzyć skuteczne niestandardowe instrukcje
Jeśli udało Ci się nie zasnąć przez poprzednie 2000 słów, gratulacje – najwyraźniej jesteś typem masochisty, który faktycznie może wdrożyć te pomysły. Ale wiedza o tym, co jest możliwe, a faktyczne urzeczywistnienie tego, różnią się tak bardzo, jak wiedza o tym, jak działa silnik spalinowy, i umiejętność zbudowania go od zera w swoim przydomowym warsztacie.
Tworzenie skutecznych niestandardowych instrukcji dla AI jest zarówno sztuką, jak i nauką – podobnie jak tworzenie naprawdę świetnego odcinka Top Gear. Wymaga zrozumienia mechaniki działania tych systemów, a także posiadania kreatywnego talentu, aby popchnąć je w interesujących kierunkach.
Struktura skutecznych niestandardowych instrukcji zazwyczaj ma dwa główne składniki: „Co AI powinna o Tobie wiedzieć” i „Jak AI powinna Ci odpowiadać”[1]. To zasadniczo mówi AI, kim jesteś i czego od niej chcesz – koncepcja tak oszałamiająco oczywista, że aż dziwne, że więcej osób tego nie robi.
Dla menedżera marki w FMCG skuteczne instrukcje mogą wyglądać mniej więcej tak:
Co AI powinna o Tobie wiedzieć:
„Jestem menedżerem marki premium czekolady konkurującej z Lindt i Godiva. Mam doświadczenie w marketingu, ale ograniczone umiejętności analizy danych. Potrzebuję odpowiedzi, które równoważą kreatywne myślenie z komercyjną praktycznością. Preferuję formaty wizualne, takie jak wykresy i tabele, a nie długie akapity tekstu. Wartości naszej marki to luksus, rzemiosło i dostępność. Naszą grupą docelową są głównie kobiety w wieku 35-50 lat o dochodach gospodarstw domowych powyżej średniej, które postrzegają naszą czekoladę jako przystępny luksus.”
Jak AI powinna odpowiadać:
„Dostarczaj odpowiedzi, które koncentrują się na praktycznych rekomendacjach, a nie na teorii. Strukturuj informacje w punktach z jasnym wskazaniem implikacji 'So What' dla każdego insightu. Dołączaj konkretne przykłady wykonania, sugerując pomysły marketingowe. Zawsze bierz pod uwagę ograniczenia budżetowe – jesteśmy premium, ale nie luksusowi, więc nie mamy budżetu marketingowego Godivy. Podkreślaj potencjalne ryzyka lub wyzwania związane z każdą rekomendacją. Analizując dane, skup się na identyfikowaniu wzorców, a nie pojedynczych punktów danych, i zawsze odnoś wnioski do motywacji naszego docelowego konsumenta.”
Dla analityka łańcucha dostaw instrukcje byłyby zupełnie inne:
Co AI powinna o Tobie wiedzieć:
„Jestem analitykiem łańcucha dostaw w międzynarodowej firmie napojów. Jestem wysoce analityczny z doświadczeniem w badaniach operacyjnych. Potrzebuję szczegółowych, opartych na danych odpowiedzi, które dotyczą optymalizacji efektywności. Dobrze rozumiem złożone koncepcje statystyczne i terminologię łańcucha dostaw. Jestem odpowiedzialny za redukcję odpadów, poprawę dokładności prognoz i optymalizację poziomów zapasów na 12 rynkach europejskich.”
Jak AI powinna odpowiadać:
„Dostarczaj odpowiedzi, które priorytetowo traktują analizę ilościową nad czynnikami jakościowymi. Dołączaj poziomy istotności statystycznej do wszelkich zgłaszanych korelacji. Prezentuj informacje w formatach tabelarycznych, gdzie to właściwe, z wyraźną hierarchią ważności. Zawsze rozważaj wiele scenariuszy (przypadki najlepsze/najgorsze/najbardziej prawdopodobne) podczas tworzenia prognoz. Odwołuj się do konkretnych metodologii i frameworków łańcucha dostaw, gdzie to istotne. Skoncentruj się na praktycznych insightach, a nie na analizie opisowej, z jasną analizą kosztów i korzyści dla wszelkich rekomendacji.”
Dla zespołu ds. innowacji produktowych znowu inne instrukcje:
Co AI powinna o Tobie wiedzieć:
„Jesteśmy zespołem ds. innowacji produktowych dla marki produktów do higieny osobistej. Jesteśmy grupą interdyscyplinarną z doświadczeniem w R&D, marketingu i insightach konsumenckich. Potrzebujemy zrównoważonych perspektyw, które uwzględniają wykonalność techniczną obok potencjału rynkowego. Obecnie koncentrujemy się na opracowywaniu zrównoważonych rozwiązań w zakresie opakowań, które nie zagrażają doświadczeniu użytkownika. Nasz harmonogram rozwoju wynosi zazwyczaj 18 miesięcy od koncepcji do rynku.”
Jak AI powinna odpowiadać:
„Dostarczaj odpowiedzi, które równoważą kreatywne pomysły z praktycznymi ograniczeniami. Strukturuj rekomendacje w trzech kategoriach: szybkie wygrane (wdrożone w ciągu 6 miesięcy), innowacje średnioterminowe (6-18 miesięcy) i przełomowe koncepcje (18+ miesięcy). Zawsze uwzględniaj postrzeganie konsumentów, złożoność produkcji i implikacje łańcucha dostaw. Kwestionuj konwencjonalne założenia dotyczące kategorii i sugeruj inspiracje międzykategorialne. Dołączaj konkretne materiały, technologie lub podejścia, a nie ogólne sugestie. Dla każdej koncepcji odnieś się do potencjalnych wyzwań regulacyjnych lub związanych ze skalowaniem.”
Piękno niestandardowych instrukcji polega na tym, że po ich skonfigurowaniu każda interakcja korzysta z tego kontekstu bez konieczności powtarzania się. To jak posiadanie zespołu specjalistów, którzy już dokładnie wiedzą, czego potrzebujesz, jak myślisz i co próbujesz osiągnąć.
Wnioski i refleksje
Po spędzeniu ostatnich kilku tysięcy słów na wyjaśnianiu, jak sprawić, by AI działała prawidłowo dla firm FMCG, pozostaje mi natrętna myśl: dlaczego więcej firm tego jeszcze nie robi? To nie jest fizyka kwantowa – chociaż, żeby być uczciwym, gdyby to była fizyka kwantowa, AI prawdopodobnie też mogłaby w tym pomóc.
Sektor FMCG słynie z konkurencji, z marżami cieńszymi niż Kate Moss w latach 90. i lojalnością konsumentów tak niezawodną jak brytyjska pogoda w kwietniu. W tym środowisku nawet niewielkie przewagi konkurencyjne mogą oznaczać różnicę między liderem rynku a bankructwem. A jednak większość firm używa zaawansowanej AI tak, jak dziadek używa smartfona – z dużą ostrożnością i dostępem do około 2% jego rzeczywistych możliwości.
Różnica między firmami korzystającymi z AI z ogólnymi promptami a tymi, które używają wyrafinowanych niestandardowych instrukcji, jest jak różnica między Reliant Robin a McLaren Senna. Oba technicznie mają silniki i koła, ale jeden z nich zostawi drugiego tak daleko w tyle, że nawet nie konkurują już w tym samym wyścigu.
Przewiduję, że za pięć lat krajobraz FMCG zostanie podzielony na dwa obozy: tych, którzy opanowali sztukę instruowania swoich systemów AI, oraz tych, którzy desperacko próbują zrozumieć, dlaczego tracą udziały w rynku co kwartał. Ci pierwsi będą używać AI do przewidywania trendów konsumenckich, zanim konsumenci nawet będą wiedzieć, czego chcą, optymalizować swoje operacje z precyzją, która zawstydziłaby szwajcarskiego zegarmistrza, i opracowywać produkty, które wydają się niemal telepatycznie dostrojone do potrzeb rynku.
Ci drudzy nadal będą prosić swoją AI o „analizę tych danych sprzedaży” i zastanawiać się, dlaczego ich konkurenci zawsze wydają się być o krok do przodu.
Wybór, jak to mówią, należy do Ciebie. Możesz nadal używać najbardziej zaawansowanej technologii, jaką kiedykolwiek stworzyła ludzkość, tak jakby to był nieco ulepszony kalkulator, albo możesz dać jej właściwe instrukcje i obserwować, jak przekształca Twój biznes. A jeśli wybierzesz to pierwsze, cóż, zasługujesz na wszystko, co rynek zamierza Ci zrobić.
Często zadawane pytania
Czy to wszystko nie jest trochę skomplikowane jak na rozmowę z komputerem?
Czy skomplikowane jest wyjaśnienie kierowcy Formuły 1, jak dokładnie chcesz, żeby pokonał zakręt przy 180 milach na godzinę? Oczywiście, że tak. Ale to dlatego, że obsługujesz fenomenalnie potężne narzędzie na samej granicy jego możliwości. Jeśli chciałbyś czegoś prostego, mógłbyś zamiast tego użyć roweru. Złożoność prawidłowego instruowania systemów AI jest wprost proporcjonalna do ich mocy i wszechstronności. Tak, tworzenie dobrych niestandardowych instrukcji wymaga wysiłku. Tak jak wszystko, co warto robić w biznesie. Przejdź nad tym do porządku dziennego.
Czy potrzebuję wiedzy technicznej, aby tworzyć skuteczne niestandardowe instrukcje?
Mniej więcej tyle, ile potrzebujesz, żeby być mechanikiem, żeby prowadzić samochód. Zrozumienie podstawowych zasad pomaga, ale nie musisz wiedzieć, jak zbudować model językowy od zera, żeby powiedzieć mu, czego chcesz. To, czego potrzebujesz, to jasne zrozumienie celów biznesowych, głosu Twojej marki i konkretnych wyników, których szukasz. Samo pisanie instrukcji dotyczy bardziej jasności myśli niż wiedzy technicznej. Jeśli potrafisz coś jasno wyjaśnić nowemu pracownikowi, możesz napisać skuteczne niestandardowe instrukcje.
Czy niestandardowe instrukcje mogą zastąpić potrzebę zatrudniania ludzkich ekspertów w mojej firmie FMCG?
Czy piła łańcuchowa może zastąpić drwala? Nie, po prostu sprawia, że staje się on znacznie bardziej efektywny. Niestandardowe instrukcje nie zastępują ludzkiej wiedzy – one ją wzmacniają. Twój dyrektor marketingu nie zostanie zastąpiony przez AI, ale dyrektor marketingu, który wie, jak efektywnie korzystać z AI, absolutnie zastąpi tego, który tego nie wie. Najbardziej niebezpieczną rzeczą, jaką możesz zrobić, to postrzegać to jako sytuację typu albo/albo. To nie ludzie kontra AI; to ludzie z AI kontra ludzie bez niej. I wiem, po której stronie tego równania wolałbym być.
Czy istnieje ryzyko zbytniego uzależnienia się od narzędzi AI?
Czy istnieje ryzyko zbytniego uzależnienia się od elektryczności? Od telefonów? Od internetu? Każda transformacyjna technologia w historii uczyniła nas „zależnymi” w tym sensie, że powrót do świata bez niej byłby bolesny i nieefektywny. Prawdziwym ryzykiem nie jest uzależnienie – to samozadowolenie. Jeśli raz skonfigurujesz swoje niestandardowe instrukcje i nigdy do nich nie wrócisz, skończysz z AI, która jest doskonale zoptymalizowana pod kątem wczorajszych problemów. Firmy, które będą się rozwijać, to te, które stale udoskonalają swoje instrukcje w miarę ewolucji potrzeb biznesowych, zmian preferencji konsumentów i zmian w krajobrazie konkurencyjnym. Uzależnienie nie jest problemem; stagnacja jest.
Chatgpt wplyw na inzynierie oprogramowania
Ai i boty wydajniejsze czaty internetowe
Motion UI – bardziej dynamiczna zawartość aplikacji
