Σπάζοντας τον Κύκλο: Πώς οι Οργανισμοί Μπορούν να Παρέλειψουν το Doomprompting και να Επιτύχουν 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 την λήψη αποφάσεων, δημιουργώντας τις βάσεις για μελλοντικές τεχνικές προόδους. Σε πρόσφατους καιρούς, η Γεννητική AI υποσχέθηκε να ανατρέψει όλα όσα γνωρίζουμε για την εργασία και να δημοκρατίσει την εμπειρία της AI. Οι χρήστες τώρα αλληλεπιδρούν με μοντέλα AI όπως το ChatGPT, μέσω “πρόσκλησης”, όπου ο χρήστης αλληλεπιδρά με το μοντέλο AI. Ωστόσο, αυτά τα οφέλη έρχονται επίσης με μια νέα πρόκληση: το Doomprompting. Αυτό είναι ισοδύναμο με το doom scrolling σε διαδικτυακό περιεχόμενο, χωρίς καθορισμένο στόχο, παγιδεύοντας τους χρήστες σε λαβύρινθους. Με την AI, όμως, ο λαβύρινθος απαντά. Η συνεχής βελτίωση της πρόσκλησης AI για cả γεννητικά και αγεντικά μοντέλα, οδηγεί σε αυξημένα κόστη και μειούμενα οφέλη. Δημιουργεί ένα σημαντικό εμπόδιο στην επιτυχία και ανατρέπει τον σκοπό της χρήσης της τεχνολογίας AI herself.

Καθώς οι επιχειρήσεις αυξάνουν τους προϋπολογισμούς τους για την AI, οι αποφασιστές πρέπει να κατανοήσουν το δρόμο προς τα πραγματικά οφέλη από τις επενδύσεις τους και τι αξία παράγουν. Μια έκθεση του IEEE για το 2025, ‘Οι Κρυφές Κόστος της AI: Πώς οι Μικρές Ανεπάρκειες Συσσωρεύονται,’ δείχνει πώς μικρές điều chỉnh possono συσσωρευτεί σε σημαντικά οικονομικά βάρη. Για να αποφευχθεί η συμμετοχή σε αυτήν την ακριβή πάλη, οι οργανισμοί πρέπει να βελτιώσουν την εκπαίδευση των εργαζομένων τους με τη χρήση μοντέλων LLMs για να επιτύχουν το πλήρες δυναμικό των επενδύσεών τους στην AI.

Η Γεννητική AI φέρνει την υπόσχεση της βελτίωσης και της αποτελεσματικότητας. Ωστόσο, όταν οι ομάδες παγιδεύονται στον κύκλο της ατελείωτης βελτίωσης (ή του ραντάρ-χωρίς-πλοήγηση), η ανεπάρκεια υπονομεύει αυτήν τη βάση.

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 ‘περιεχόμενο εργασίας που παράγεται από την AI που παρουσιάζεται ως καλό έργο αλλά λείπει η ουσία για να προωθήσει σημαντικά μια δεδομένη εργασία.’

Αυτό το “σλόπ” της AI είναι ο πρώτος δόμιλος σε μια μακρά σειρά 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 στην πτώση των μειούμενων οφελών. Οι οργανισμοί πρέπει να προσεγγίσουν την επένδυση χρόνου τους στην εκπαίδευση AI με μια λεπτή ισορροπία. Από τη μια πλευρά, οι ομάδες πρέπει να είναι συνείδητες της απαιτούμενης ποιότητας· από την άλλη πλευρά, πρέπει να γνωρίζουν πότε είναι quá πολύ. Η εκπαίδευση των εργαζομένων στην έξυπνη χρήση μοντέλων AI μέσω της βέλτιστης πρόσκλησης και των σαφών στόχων θα ήταν επίσης χρήσιμη.

Χρήση της Agentic AI για την Αποφυγή του Doomprompting

Τα τελευταία χρόνια, οι επιχειρήσεις αυξάνουν σημαντικά το ενδιαφέρον και την επένδυση στην Agentic AI, η οποία αναγνωρίζεται για την ικανότητά της να βελτιώσει την λειτουργική αποτελεσματικότητα. Η Agentic AI μπορεί να αναλάβει σύνθετα έργα, να συνεργαστεί με πολλαπλά πράγματα (συμπεριλαμβανομένων RAG και action agents) για να αποφασίσει τον δρόμο της δράσης και να εκτελέσει τα έργα για να ολοκληρώσει το συνολικό έργο αυτόνομα.

Αυτές οι ιδιότητες μπορεί να βοηθήσουν την AI να αποφύγει το doomprompting, ή να το παρακάμψει εντελώς. Αυτό μπορεί να αφαιρέσει την ανάγκη για την πρόσκληση των GenAI διεπαφών μέσω πολλαπλών προσκλήσεων για την ολοκλήρωση του έργου. Ένα παράδειγμα αυτού μπορεί να βρεθεί στην AI-εξοπλισμένη λειτουργία IT, ή AIOps, η οποία αναβαθμίζει την IT με την ενσωμάτωση της AI στις καθημερινές εργασίες. Παραδοσιακά, οι ομάδες ξοδεύουν τον χρόνο τους για να điều chỉnh χειροκίνητα τα συστήματα. Τα τμήματα του 21ου αιώνα είναι αυτά που χρησιμοποιούν την AI για να χειριστούν αυτόνομα κρίσιμες λειτουργίες όπως η αντιμετώπιση προβλημάτων, η ανταπόκριση σε περιστατικά και η διαχείριση πόρων.

Ένα άλλο κατάλληλο παράδειγμα είναι το πώς τα συστήματα Agentic AI μπορούν να χειριστούν ένα σύνθετο περιστατικό αυτόνομα. Αυτά τα πράγματα, μαζί με τα ITOps, είναι ικανά να κατανοήσουν το контέκστ του προβλήματος, να συνεργαστούν με πράγματα για να αποφασίσουν τον δρόμο της δράσης, να χρησιμοποιήσουν πράγματα για να κάνουν τις τελευταίες διορθώσεις στα συστήματα IT και τελικά, να χρησιμοποιήσουν πράγματα για να κατανοήσουν την επίλυση και να την εφαρμόσουν πιο αποτελεσματικά σε μελλοντικά περιστατικά.

Η έξυπνη αυτοματοποίηση της Agentic AI βοηθά στην ελάττωση της ανθρώπινης αλληλεπίδρασης και εκτελεί τις εργασίες αυτόνομα. Για να ανταποκριθούν στις εξελισσόμενες επιχειρηματικές απαιτήσεις, οι επαναλαμβανόμενες εργασίες και λειτουργίες πρέπει να ανατεθούν στην αυτόνομη AI. Αυτή η ανάθεση εξαλείφει τον κύκλο της επαναλαμβανόμενης πρόσκλησης και της επαναλαμβανόμενης βελτίωσης που συχνά τροφοδοτεί το doomprompting. Οι αυτόνομες λειτουργίες επιτρέπουν στα μοντέλα AI να βελτιώσουν συνεχώς και να ανταποκριθούν στις μεταβαλλόμενες μεταβλητές χωρίς χειροκίνητη εισαγωγή, οδηγώντας σε ταχύτερα αποτελέσματα με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση.

Ενώ οι εκπαιδευμένοι επαγγελματίες θα συνεχίσουν να παίζουν ένα σημαντικό ρόλο στις καθημερινές λειτουργίες μέσω της προσέγγισης “ανθρώπου στο βρόχο”, ο χρόνος τους θα χρησιμοποιηθεί καλύτερα για τον έλεγχο των αποτελεσμάτων. Αυτή η προσέγγιση ελαττώνει τον κίνδυνο εισαγωγής σφαλμάτων ή υπερ-διόρθωσης.

Ο Ρόλος της Διακυβέρνησης στην Πρόληψη του Doomprompting

Σε μια πρόσφατη έκθεση της McKinsey, το 88% των απαντησάντων ανέφερε ότι χρησιμοποιούν την AI σε τουλάχιστον μια επιχειρηματική λειτουργία. Αυτό ήταν μια αύξηση 10% από το 2024 και μια आश्चρήστου 33% αύξηση από το 2023. Για την Agentic AI, αυτή η αύξηση ήταν ακόμη πιο σημαντική. 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 σχεδιαστούν προσεκτικά για να διασφαλίσουν ότι τα έργα AI παραμένουν ευθυγραμμισμένα με τους επιχειρηματικούς στόχους και δεν πέφτουν θύματα του ατελείωτου χορού της βελτίωσης. 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 απλοποιήσουμε αυτό, οι οδηγίες AI πρέπει να δημιουργήσουν ένα πλαίσιο για τις ομάδες να χειριστούν δεδομένα, να λάβουν αποφάσεις και να διαχειριστούν τις εξόδους AI με ευθύνη.
• Εκπαίδευση των χρηστών: Η σωστή εκπαίδευση στη χρήση της πρόσκλησης μπορεί να βοηθήσει στην βέλτιστη παραγωγικότητα
• Χρήση εξειδικευμένων μοντέλων: Μοντέλα AI που είναι εξειδικευμένα για την βιομηχανία ή τον σκοπό είναι πιθανό να παρέχουν πιο γρήγορα και πιο σημαντικά αποτελέσματα.
• Εκπαίδευση των μοντέλων AI: Η εκπαίδευση των μοντέλων AI με δεδομένα που είναι εξειδικευμένα για την βιομηχανία/εργασία/οργανισμό (όπου είναι δυνατόν) μπορεί να οδηγήσει σε λιγότερο workslop και πιο κατάλληλα αποτελέσματα.
• Ανάπτυξη κανόνων: Η σύνταξη και εφαρμογή ενός σαφούς συνόλου κανόνων είναι απαραίτητη για την οδήγηση της ανάπτυξης και της ανάπτυξης της AI. Όταν οι ομάδες καθορίζουν τα όρια λειτουργίας, διασφαλίζουν ότι τα υιοθετημένα συστήματα ευθυγραμμίζονται με τους οργανωτικούς στόχους, τις ηθικές προδιαγραφές και τις ρυθμιστικές απαιτήσεις.

Ενώ η υιοθέτηση της AI αυξάνεται, η διακυβέρνηση δεν έχει. 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 περιοχές για το τι συνιστά αποδεκτή απόδοση.

Απόδραση 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 της εκπαίδευσης της πρόσκλησης, των εξειδικευμένων μοντέλων AI και των μοντέλων που έχουν εκπαιδευτεί σε δεδομένα που είναι συναφής με την επιχείρηση μπορεί να μειώσει την ανάγκη για εκτεταμένη επαναλαμβανόμενη πρόσκληση. Οι επιχειρήσεις που χρησιμοποιούν την Agentic AI, τις αυτόνομες λειτουργίες IT και τα ισχυρά πλαίσια διακυβέρνησης μπορούν να ανακατανομήσουν κρίσιμους πόρους προς την επίτευξη των επιχειρηματικών στόχων τους χωρίς να παραμείνουν σε ατελείωτους κύκλους βελτίωσης. Η επιτυχία θα έρθει όταν οι ομάδες αλλάξουν την στάση τους από τη συνεχής βελτίωση σε μια που επικεντρώνεται στην εκτέλεση και τα μετρήσιμα αποτελέσματα.