גוגל (שוב) מסתבכת
וגם: 4 דרכים להשתמש בצ'אטג'יפיטי לניתוח דאטה ופודקאסט חדש
אהלן! כאן אמיתי עם הניוזלטר השבועי בנושא בינה מלאכותית ופרודקטיביות. והיום בתוכנית:
דבק בפיצה והמלצה לאכול אבנים: גוגל (שוב) מסתבכת
4 דרכים להשתמש ב-ChatGPT לעבודה עם דאטה.
התארחתי בפודקאסט: איך להשתמש בAI בעולם העבודה.
גוגל (שוב) מסתבכת
עוד לא עבר שבוע מההשקה של פיצ'ר החיפוש החדש AI Overviews ונראה שגוגל בדרך לשערורייה נוספת. ביממה האחרונה משתמשים מדווחים בטוויטר על תשובות מגוחכות וגם מטרידות שהם מקבלים מהכלי החדש.
בין הדוגמאות אפשר למצוא ש"מומלץ לאכול לפחות אבן קטנה כל יום" ולשאלה איך לגרום לגבינה להדבק לפיצה הוא המליץ להשתמש בדבק(!). בנימה קצת יותר רצינית הוא כתב שאובאמה יהיה הנשיא המוסלמי הראשון של ארה"ב.
אז אמנם הפעם זה לא Woke אלא סתם טעויות, אבל זה עדיין לא עומד בציפיות ובעיקר יוצר תחושת חוסר אמון אצל המשתמשים.
איך זה שוב קורה להם? האם גוגל לא למדו לקח מהפעם הקודמת ובדקו את הפיצ'ר הזה מהקצה אל הקצה לפני שהוציאו אותו?
אז הם דווקא כן בדקו ואפילו הריצו אותו כמה חודשים בבטא על עשרות אלפי נסיינים, האמת היא שזה פשוט זה לא משהו שקל לבדוק.
תשובות של AI הן בהגדרה בלתי צפויות ולכן זה בלתי אפשרי לבדוק את כל מקרי הקצה.
האם גוגל יכלו לעשות עבודה טובה יותר? כנראה שכן.
אבל לדעתי במקרה הזה הבעיה היא הרבה יותר עמוקה וקשורה יותר לאופי המוצר ולציפיות של המשתמשים מאשר לאקסיקיושן, הנה כמה סיבות לכך:
דבר ראשון, כל הקונספט של תשובה אחת לכל שאלה או חיפוש הוא בעייתי מיסודו, פשוט כי העולם הוא מורכב. כל עוד גוגל נתנה לנו לינקים ויכולנו לבחור בעצמנו היא לא היתה צריכה להתמודד עם הנושא הזה ועכשיו היא התחילה רק כי אין לה באמת ברירה.
בנוסף, יש אתגר עצום שנוגע למהימנות המידע. מנוע שפה אמנם יודע לסכם טקסטים ולנסח תשובות בצורה טובה. אבל האם הוא יודע להעריך את מידת האובייקטיביות והמהימנות? השבוע למשל חיפשתי מידע על הרפורמה בביטוחי הבריאות וחלק בלתי מבוטל מהתוצאות בעמוד הראשון היו "מדריכים" מטעם חברות הביטוח עצמן שיש להן אינטרס ברור שאבחר באופציה מסויימת. זו עוד דוגמה יחסית פשוטה, אבל האינטרנט מלא בתוכן שהוא לכאורה חדשותי שעומדות מאחוריו חברות מסחריות ואני בספק אם AI ידע להפעיל חשיבה ביקורתית ולזהות תוכן כזה.
להערכתי זו גם הסיבה שגוגל נותנת בoverviews משקל גדול לתוצאות של Reddit שהן לכאורה אובייקטיביות ולשם כך גם חתמו איתם על עסקת תוכן גדולה.
אבל האם התוכן ב Reddit משקף את האמת האובייקטיבית? גם לא. ברדיט אמנם יש תוכן מעניין אבל גם מלא שטויות שאנשים כותבים (כמו להוסיף דבק לפיצה… ) וגם תוכן מזויף ומניפולציות של חברות שעכשיו רק ילכו ויתרבו.
החלק השני של הבעיה נובע מהציפיות שלנו, המשתמשים. גם בPerplexity או ChatGPT יש תוצאות הזויות בחיפושים, אבל אנחנו מקבלים אותן בהבנה כי כבר התרגלנו שצ'אטבוט של מודל שפה מחרטט לפעמים. לעומת זאת כאשר אנחנו מחפשים בגוגל אין לנו סובלנות או סלחנות לטעויות האלה.
בהיבט הזה גוגל נמצאת במצב הקלאסי של "דילמת החדשן" - מצב בו החברה המובילה בשוק עושה בדיוק מה שהמשתמשים שלה רוצים ופועלת "לפי הספר" אבל בכל זאת מאבדת את מעמדה, רק בגלל שהמודל הנוכחי שלה לא מאפשר לה להתאים את עצמה מספיק מהר למצב החדש שנוצר בעקבות טכנולוגיה משבשבת חדשה.
מצד שני חשוב להגיד שנכון להיום אין לה מתחרה רצינית בתחום החיפוש ויש לה עוד זמן לשפר ולנסות פתרונות שונים. באופן קצת אירוני, הסיפור הזה יכול גם לשחק לטובתה בטווח הקצר כי יתן לה לגיטימציה להפסיק או לצמצם את הפיצ'ר של Overviews ואולי אפילו יגרום למשתמשים להבין שהם מעדיפים להישאר עם החיפוש הרגיל, מה שיחסוך לה הרבה כאב ראש בתחום המוניטיזציה.
4 דרכים להשתמש ב-ChatGPT לעבודה עם דאטה
כמה זמן אנחנו שורפים בעבודה שלנו על חיפוש, ארגון וניתוח של דאטה?
לא משנה באיזה תחום: שיווק, מכירות, פרודקט, HR - תמיד מגיע הרגע שבו צריך "לשבת על האקסל" או להוציא דאטה ממערכת כלשהי בשביל להתקדם הלאה, לקבל החלטות, להסיק מסקנות, לתעדף משימות ולתכנן קדימה.
אז בחברות גדולות יש אנליסטים, אבל גם הם לרוב עמוסים במשימות וצריך לחכות עד שיגיעו למשימה שלנו- מה שתוקע לנו את הפלואו של העבודה ומעכב אותנו.
לאחרונה ChatGPT הוציאו יכולות חדשות לניתוח דאטה וזו אחלה הזדמנות לכתוב איך אפשר להיעזר בו, הנה 4 דרכים מהפשוטה ביותר להכי מסובכת:
1.נוסחאות אקסל.
אקסל הוא כלי עוצמתי מאד - למי שמתמקצע בו.
לפעמים נוסחה אחת יכולה לחסוך שעות של עבודה ידנית, אבל בפועל רק בודדים מכירים את כל אלפי הנוסחאות והרוב פשוט מוותרים מראש.
אחד השימושים המועילים של ChatGPT הוא לכתיבת נוסחאות באקסל. פשוט מסבירים לו מה צריכים ומקבלים בחזרה את הנוסחה שצריך להדביק בקובץ.
2.עבודה עם קבצי אקסל / שיטס בתוך ממשק הצ'אט.
בגדול ניתן לעשות בשתי שיטות:
שיטה ראשונה: להעלות לו קובץ CSV או XLSX כקובץ מצורף.
שיטה שניה שנוספה ממש עכשיו: לחבר את הצ' אט לגוגל דרייב ואז אפשר לגשת דרכו לקבצים שלכם ולעבוד ישירות משם.
אחרי שהעלנו את הקובץ ניתן להיעזר בצ'אט למגוון גדול של פעולות: ניקוי הדאטה, פיצול / איחוד של קבצים, ניתוחים ואנליזות, תחזיות, ויזואליזציות ועוד. הממשק החדש מאפשר גם להגדיל את הטבלה למסך מלא, לסמן עמודות מה שיוצר חוויה שאנחנו "מדברים עם הדאטה".
בסרטון להמחשה העליתי מהדרייב דאטה של סרטים מאינטרנט וביקשתי מהצ'אט ליצור לי גרף. כמובן שזה רק הבסיס ואפשר לעשות ניתוחים הרבה יותר מורכבים…
עוד טיפ סופר שימושי: אתם לא צריכים לדעת תמיד מה הניתוח שאתם צריכים. אפשר פשוט לכתוב לו משהו כמו "תעזור לי להסיק מסקנות מהדאטה הזה" או "תיצור 5 גרפים מעניינים" והוא כבר יציע לכם רעיונות.
3.שליפות SQL.
לרוב בסטרטאפים או חברות קטנות, אין מערכות Self Service עם כל הדאטה ונוצר מצב שמי שלא שולט ב-SQL צריך להיעזר באנליסט או מפתח כדי לקבל דאטה. עד לפני שנה גם אני הייתי במצב הזה ומתוך הצורך לימדתי את עצמי לכתוב שליפות SQL עם ChatGPT.
עם הזמן השתפרתי עד שנהפכתי למומחה הדאטה של החברה והיום אני כבר עושה את השליפות והדשבורדים לכולם. אני חושב שהסוד הוא להכיר את מבנה הדאטהבייס ממש ממש טוב כולל איך מחברים בין הטבלאות ומה כל עמודה מייצגת ברמה העסקית ואז אפשר לכתוב לצ'אט את הבקשות בשפה חופשית והוא ממיר אותן בצורה מצויינת ל SQL, וגם עושה את זה פי כמה מהר מבן אדם.
4.אפליקציות דאטה בפייתון וStreamlit.
יש מצבים בהם אנחנו רוצים להנגיש דאטה בצורה יותר אינטראקטיבית או לבנות כלים פנימיים לצרכים שונים. תוך כדי העבודה עם ChatGPT גיליתי את Streamlit - כלי חינמי המאפשר להפוך כל קובץ אקסל לאפליקציית דאטה בעזרת קוד פייתון (שהצ'אט כתב). כבר כתבתי על זה כבר פוסט בעבר, אבל מה שחשוב לי להדגיש זה שבזכות מודלי השפה לא צריך להיות מתכנת כדי לבנות אפליקציות דאטה פשוטות עם פייתון.
הנה לינק לאפליקציה כזו שבניתי ושמשתמשת בדאטה של הלשכה לסטטיסטיקה עם שמות פרטיים פרטיים כדי לראות גרפים של טרנדים לפי שם שמזינים. רק דיסקליימר קטן: הדאטה עדכני רק עד 2020 וכפי שמצויין באתר הלמ"ס יש שם כמה נתונים שחסרים.
פודקאסט: שימושים פרקטיים בAI.
את omer sasson פגשתי בטיול במזרח לפני 8 שנים. נפגשנו במקרה בסין, טיילנו ביחד במשך תקופה, צברנו כמה חוויות משותפות ובעיקר חיפשנו איפה שותים שם קפה נורמלי.
כבר אז היה לי ברור שעומר הוא יזם בנשמה ואכן - מאז הוא הספיק לחזור לסין, ללמוד סינית ולהקים עסק מצליח של ייעוץ לייצור, יבוא ומכירה של מוצרים מסין.
בשבוע שעבר סגרנו מעגל כשעומר הזמין אותי להתארח בפודקאסט שלו "נווד על הבר" ולדבר על שימושים פרקטיים ב-AI.
בין השאר דיברנו על:
👈 סקירת המודלים המובילים ומה ההבדלים ביניהם.
👈 לאיזה משימות הם יכולים לעזור לנו ובאיזה פחות.
👈 איך להתאים את הצ'אט לשימוש שלנו בעזרת Custom Instructions ו-Custom GPTs.
👈 רעיונות לאיך להשתמש ב-AI לפיתוח מוצרים ושיווק.
👈 מה צופן לנו העתיד הקרוב וקצת שאלות פילוסופיות.
בנימה קצת יותר אישית - זו הפעם הראשונה שאני מתארח בפודקאסט ואני מרגיש שאני עדיין לומד את הפורמט, אז אם האזנתם ויש לכם פידבק - אשמח לשמוע.
לינק להאזנה:
עד כאן להשבוע! אם אתם רוצים לקרוא תוכן שפיספסם תוכלו למצוא אותו בבלוג ואם יש נושאים שמעניינים אתכם ותרצו שאכתוב עליהם אשמח לשמוע.
בקשה קטנה לסיום - אם אהבתם את התוכן אשמח שתעזרו לי להפיץ את הניוזלטר ולשלוח אותו למישהי או מישהו שלדעתכם יוכל להפיק ממנו ערך 🙏🏻
שיהיה סופשבוע שקט
אמיתי