Βreaking the Cycle: Πώς οι Οργανισμοί Μπορούν να Παρέλειψουν το Doomprompting και να Παραδώσουν Επιτυχία

Από την θεωρητική концепτόν του στις αρχές της δεκαετίας του 1950, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) άνοιξε τον δρόμο για τις επιχειρήσεις να βιώσουν ενισχυμένες ευκαιρίες και παραγωγικότητα μέσω διαφόρων τεχνικών, ιδιαίτερα συστημάτων μηχανικής μάθησης. Αυτά τα εργαλεία/τεχνολογίες βελτίωσαν την πρόβλεψη και τη λήψη αποφάσεων, θέτοντας τις βάσεις για μελλοντικές τεχνικές προόδους. Σε πρόσφατους καιρούς, η Γεννητική AI έχει υποσχεθεί να ανατρέψει όλα όσα γνωρίζουμε για την εργασία και έχει δημοκρατίσει την εμπειρία της AI. Οι χρήστες τώρα αλληλεπιδρούν με μοντέλα AI όπως το ChatGPT, μέσω “prompting”, όπου ο χρήστης αλληλεπιδρά μπρος-πίσω με ένα μοντέλο AI. Ωστόσο, αυτά τα οφέλη έρχονται επίσης με μια νέα πρόκληση: το Doomprompting. Αυτό είναι ισοδύναμο με το doom scrolling σε online περιεχόμενο, χωρίς καθορισμένο στόχο, παγίδευοντας τους χρήστες σε λαγούμια. Με την AI, όμως, το λαγούμι μιλάει πίσω. Αυτή η πράξη συνεχούς βελτίωσης των προτύπων AI για τα γεννητικά και αγεντικά μοντέλα, οδηγούμενη από την φιλοδοξία να αποκτήσει το τέλειο αποτέλεσμα (και μερικές φορές από το prompting χωρίς συγκεκριμένο στόχο στο μυαλό), οδηγεί σε αυξημένα κόστη και μειούμενη απόδοση. Δημιουργεί ένα σημαντικό εμπόδιο στην επιτυχία και ανατρέπει τον σκοπό της χρήσης της τεχνολογίας AI.

Όπως οι επιχειρήσεις αυξάνουν τους προϋπολογισμούς τους που σχετίζονται με την AI, οι αποφασιστές πρέπει να κατανοήσουν το μονοπάτι προς τις πραγματικές απόδοσεις των επενδύσεών τους και τι αξία παράγουν. Μια έκθεση του 2025 από το IEEE, ‘The Hidden Costs of AI: How Small Inefficiencies Stack Up,’ αποδεικνύει πώς μικρές điều chỉnhες μπορούν να συσσωρευτούν σε σημαντικές οικονομικές επιβαρύνσεις. Για να αποφευχθεί η συμμετοχή σε αυτήν την ακριβή πάλη, οι οργανισμοί πρέπει να βελτιώσουν την εκπαίδευση των υπαλλήλων τους με τη χρήση των LLMs για να επιτύχουν το πλήρες δυναμικό των επενδύσεών τους στην AI.

Η Γεννητική AI φέρνει την υπόσχεση της βελτιστοποίησης και της αποτελεσματικότητας. Ωστόσο, όταν οι ομάδες παγιδεύονται στο κύκλο της ατελείωτης βελτίωσης (ή του ραντάρ-χωρίς-πλοήγηση), η ακαδημαϊκότητα υπονόμευει αυτό το θεμέλιο.

Καθαρισμός του “Workslop”

Ένας από τους λόγους που οι ομάδες συνεχώς βελτιώνουν τις εξόδους για να παράγουν μια τέλεια απάντηση είναι το workslop. Πρώτα περιγράφηκε στο Harvard Business Review, το workslop περιλαμβάνει ‘AI-γεννημένο περιεχόμενο εργασίας που παρουσιάζεται ως καλό έργο αλλά λείπει η ουσιαστική βάση για να προωθήσει σημαντικά μια δεδομένη εργασία.’

Το AI-παραγόμενο ‘slop’ είναι η πρώτη ντομινο στο μακρύ σερί που δημιουργεί τον κύκλο του doomprompting. Ενώ η τροποποίηση του κατωτέρου περιεχομένου μέσω επαναλήψεων ή επεξεργασιών είναι σημαντική, πρέπει να κατανοηθεί πότε να σταματήσει, πριν να μπει στη στροφή της μειούμενης απόδοσης. Οι οργανισμοί πρέπει να προσεγγίσουν την επένδυση του χρόνου τους στην εκπαίδευση AI με μια λεπτή ισορροπία. Από τη μια πλευρά, οι ομάδες πρέπει να είναι συνειδητές της απαιτούμενης ποιότητας· από την άλλη πλευρά, πρέπει να γνωρίζουν πότε είναι υπερβολική. Η εκπαίδευση των υπαλλήλων στη σ마트 χρήση των μοντέλων AI μέσω της βελτιστοποίησης των προτύπων και των σαφών στόχων θα ήταν επίσης χρήσιμη.

Εξαγωγή του Agentic AI για την Αποφυγή του Doomprompting

Τα τελευταία χρόνια, οι επιχειρήσεις αυξήθηκαν σημαντικά το ενδιαφέρον και την επένδυση τους στην agentic AI, η οποία αναγνωρίζεται για την ικανότητά της να βελτιώσει την λειτουργική αποτελεσματικότητα. Η Agentic AI μπορεί να αναλάβει σύνθετες εργασίες, να ορχηστρώσει με πολλαπλούς πράκτορες (συμπεριλαμβανομένων των RAG και action agents) για να αποφασίσει το δρόμο της δράσης και να εκτελέσει τις εργασίες για την ολοκλήρωση της συνολικής εργασίας αυτονομικά.

Αυτές οι ιδιότητες μπορεί να βοηθήσουν την AI να μετριάσει το doomprompting, ή να το αποφύγει εντελώς. Αυτό μπορεί να αφαιρέσει την ανάγκη για οδηγίες GenAI διεπαφών μέσω πολλαπλών προτύπων για την ολοκλήρωση της εργασίας. Ένα παράδειγμα αυτού μπορεί να βρεθεί στις AI-ενισχυμένες IT λειτουργίες, ή AIOps, οι οποίες现代νποιούν τις IT λειτουργίες ενσωματώνοντας την AI στις καθημερινές εργασίες. Παραδοσιακά, οι ομάδες ξοδεύουν τον χρόνο τους με χειροκίνητη ρύθμιση των συστημάτων. Τα τμήματα του 21ου αιώνα είναι αυτά που αξιοποιούν την AI για να χειριστούν αυτονομικά κρίσιμες λειτουργίες όπως την αντιμετώπιση προβλημάτων, την απάντηση σε περιστατικά και τη διανομή πόρων.

Ένα άλλο κατάλληλο παράδειγμα είναι το πώς τα συστήματα agentic AI μπορούν να χειριστούν ένα σύνθετο περιστατικό αυτονομικά. Αυτοί οι πράκτορες, μαζί με τους ITOps, είναι ικανοί να κατανοήσουν το контекст του προβλήματος, να ορχηστρώσουν με πράκτορες συλλογισμού για να αποφασίσουν το δρόμο της δράσης, να χρησιμοποιήσουν πράκτορες δράσης για να κάνουν τις τελευταίες διορθώσεις στα IT συστήματα και τελικά, να χρησιμοποιήσουν πράκτορες μάθησης για να κατανοήσουν την επίλυση και να την εφαρμόσουν πιο αποτελεσματικά σε μελλοντικά περιστατικά.

Η έξυπνη αυτοματοποίηση της Agentic AI βοηθά στην ελαχιστοποίηση της ανθρώπινης αλληλεπίδρασης και εκτελεί εργασίες αυτονομικά. Για να ανταποκριθούν στις εξελισσόμενες επιχειρηματικές απαιτήσεις, οι επαναλαμβανόμενες εργασίες και λειτουργίες πρέπει να ανατεθούν σε αυτονομούς AI. Αυτή η αναθέτηση αφαιρεί τον κύκλο της επαναλαμβανόμενης προώθησης και της επαναλαμβανόμενης βελτίωσης που συχνά τροφοδοτεί το doomprompting. Οι αυτονομικές λειτουργίες επιτρέπουν στα μοντέλα AI να βελτιστοποιούν και να ανταποκρίνονται σε μεταβαλλόμενες μεταβλητές χωρίς χειροκίνητη εισαγωγή, οδηγώντας σε ταχύτερα αποτελέσματα με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση.

Ενώ οι εκπαιδευμένοι επαγγελματίες θα συνεχίσουν να παίζουν ένα ουσιαστικό ρόλο στις ημερήσιες λειτουργίες μέσω της προσέγγισης human-in-the-loop, ο χρόνος τους θα αξιοποιηθεί καλύτερα στην σάρωση για επαλήθευση των αποτελεσμάτων. Αυτή η προσέγγιση ελαχιστοποιεί τον κίνδυνο εισαγωγής σφαλμάτων ή υπερ-ρύθμισης.

Ο Ρόλος της Διακυβέρνησης στην Πρόληψη του Doomprompting

Σε μια πρόσφατη έρευνα της McKinsey, το 88% των απαντώντων ανέφερε ότι αξιοποιούν την AI σε τουλάχιστον μια επιχειρηματική λειτουργία. Αυτό ήταν ένα άλμα 10% από το 2024 και μια आश्चρήνεια αύξηση 33% από το 2023. Για την Agentic AI, αυτό το άλμα ήταν ακόμη πιο σημαντικό. Από το 33% το 2023 στο 80% το 2025.

Αυτή η ευρεία υιοθέτηση οδηγεί τις επιχειρήσεις να βρουν νέες λύσεις για το doomprompting. Ένα τέτοιο εργαλείο είναι τα ισχυρά πλαίσια διακυβέρνησης. Αυτά πρέπει να δημιουργηθούν προσεκτικά για να διασφαλίσουν ότι τα έργα AI παραμένουν ευθυγραμμισμένα με τους επιχειρηματικούς στόχους και δεν πέφτουν θύματα του ατελείωτου χορού της βελτιστοποίησης. Όταν οι ομάδες αναπτύσσουν αυτά τα πλαίσια, πρέπει να λάβουν υπόψη:

• Καθιέρωση οδηγιών: Οι ροές δεδομένων προς και από τα μοντέλα AI γίνονται ολοένα και πιο σύνθετες. Για να απλοποιηθεί αυτό, οι οδηγίες AI πρέπει να δημιουργήσουν ένα πλαίσιο για τις ομάδες να χειριστούν δεδομένα, να λάβουν αποφάσεις και να διαχειριστούν τα αποτελέσματα AI υπεύθυνα.
• Εκπαίδευση των χρηστών: Η σωστή εκπαίδευση στη χρήση προτύπων μπορεί να βοηθήσει στην βελτίωση της παραγωγικότητας
• Χρήση εξειδικευμένων μοντέλων: Μοντέλα AI που είναι εξειδικευμένα για βιομηχανία και σκοπό είναι πιθανό να παρέχουν περιεχοόμενο με νόημα και συνάφεια γρηγορότερα
• Εκπαίδευση των μοντέλων AI: Η εκπαίδευση των μοντέλων AI με δεδομένα που είναι εξειδικευμένα για βιομηχανία/εργασία/οργανισμό (όπου είναι δυνατόν) μπορεί να οδηγήσει σε λιγότερο workslop και πιο κατάλληλα αποτελέσματα γρηγορότερα.
• Ανάπτυξη κανόνων: Η σύνταξη και εφαρμογή eines σαφούς συνόλου κανόνων είναι απαραίτητη για την οδήγηση της ανάπτυξης και της ανάπτυξης AI. Όταν οι ομάδες καθορίζουν τα operationals όρια, διασφαλίζουν ότι τα υιοθετημένα συστήματα ευθυγραμμίζονται με τους οργανωτικούς στόχους, τις ηθικές προδιαγραφές και τις ρυθμιστικές απαιτήσεις.

Ενώ η υιοθέτηση λύσεων AI αυξάνεται, η διακυβέρνηση δεν. Σύμφωνα με την έκθεση PEX Industry του 2025 , λιγότερο από το μισό έχουν μια πολιτική διακυβέρνησης AI. Εν τω μεταξύ, μόνο το 25% ήταν στη διαδικασία εφαρμογής μιας, και σχεδόν το ένα τρίτο δεν είχε καμία πολιτική διακυβέρνησης AI. Αυτά τα πλαίσια μπορούν να είναι ο καθοριστικός παράγοντας για να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να ορίσουν σαφείς ορίους για το τι συνιστά αποδεκτή απόδοση.

Διαφυγή από τον Κύκλο του Doomprompting

Για να αποφευχθεί η πτώση στον κύκλο του doomprompting, οι επιχειρήσεις πρέπει να υιοθετήσουν στρατηγικές AI που προτεραιοποιούν τα αποτελέσματα πάνω από την τελειότητα. Η χρήση εκπαίδευσης προτύπων, μοντέλων AI που είναι εξειδικευμένα για σκοπούς και μοντέλων που εκπαιδεύονται σε δεδομένα που είναι εξειδικευμένα για την επιχείρηση μπορεί να μειώσει την ανάγκη για εκτεταμένη επανα-προώθηση. Οι επιχειρήσεις που αξιοποιούν την agentic AI, τις αυτονομικές IT λειτουργίες και τα ισχυρά πλαίσια διακυβέρνησης μπορούν να αναθέσουν κρίσιμους πόρους για την επίτευξη των επιχειρηματικών στόχων τους χωρίς να παγιδευτούν από τους ατελείωτους κύκλους βελτιστοποίησης. Η επιτυχία θα έρθει όταν οι ομάδες μεταφέρουν το μυαλό τους από τη συνεχή βελτίωση σε ένα που επικεντρώνεται στην εκτέλεση και στα μετρήσιμα αποτελέσματα.