Yapay zeka ile oluşturulan sunumlar neden çoğu zaman etkisiz kalıyor?
Yapay zekayla oluşturulan sunumlar etkisiz kalır; çünkü insanlar sunumun neyi başarması gerektiğini belirlemeden slayt ister. Araç da on iki slaydı genel başlıklarla ve makul görünen ama doğrulanmamış rakamlarla doldurur. Çözüm, yapay zekaya ele alacağı bir konu değil, destekleyeceği bir karar vermektir.
35 kişilik kurgusal bir lojistik yazılım şirketi olan Harbourline'ı ele alalım. Müşteri başarısı sorumlusu Amira, Perşembe günü çeyrek dönem sonuçlarını yönetim ekibine sunmak zorunda. Elindeki ham notlar şöyle: 'Q3 yenilemeleri 46 müşteriden 41'i, ikisi fiyat nedeniyle kaybedildi, biri rakibe geçti, ikisi kararsız. Yönlendirme sürümünden sonra destek talepleri %18 arttı, çoğu giriş sorunlarıyla ilgiliydi, 9. haftada düzeltildi. NPS anketine 62 yanıt. İkinci bir müşteri başlangıç desteği uzmanı için onay istiyorum. Leeds müşteri etkinliğinden de bahsedelim mi?'
Amira bunu bir yapay zeka aracına yapıştırıp sunum isterse, işe alım talebini on birinci slayta gömen ve 46 içinde 41 oranını kimsenin kontrol etmediği bir yüzdeye yuvarlayabilen, '3. Çeyrek Müşteri Başarısı Öne Çıkanları' hakkında derli toplu bir sunum elde eder.
Yapay zeka ile sunum hazırlarken önce ana hatları oluşturma yöntemi nedir?
Önce taslak yöntemi, dört şeyi sırayla netleştirmeniz demektir: hedef kitle, tek bir mesaj, anlatı akışı ve ancak bunlardan sonra slaytlar. Her aşamanın taslağını yapay zekaya kendi verdiğiniz bilgilere dayanarak hazırlatırsınız. Her aşama bir dakikada incelenebilecek kadar kısadır; son sunumun gerçeklere bağlı kalmasını sağlayan da budur.
1. Hedef kitleyi ve sorusunu belirtin
Toplantıda kimler var ve neye karar vermeleri ya da neyi anlamaları gerekiyor? Harbourline için: ikinci bir işe uyum uzmanı için bütçe ayırıp ayırmamaya karar verecek yönetim ekibi.
2. Tek bir mesaj yazın
Dinleyicilerin aklında kalması gereken tek bir cümle. Önce kendiniz yazın, ardından yapay zekadan daha etkili üç alternatif isteyin ve birini seçin.
3. Slayt değil, anlatı akışı isteyin
Elinizdeki olgusal bilgileri ve mesajı yapıştırın; her biri bir sonrakine temel oluşturan bir iddia içerecek şekilde, sıralı beş ila yedi başlık cümlesi isteyin. Başlıklar birlikte okunduğunda kısa bir argüman oluşturmalıdır.
4. Her başlığa kanıt ekleyin
Her başlık için notlarınızda onu destekleyen bilgiyi listeleyin. Sizden gelen bir bilgiye dayanmayan başlıkları ya çıkarın ya da kanıt bulmanız için işaretleyin.
5. Önce konuşmacı notlarını, ardından slaytları hazırlayın
Her başlık için kendi anlatım tarzınızda 60 ila 90 saniyelik konuşmacı notları isteyin. Ardından onaylanmış taslağı temel alarak slaytları hazırlayın veya sunum aracınızdan bunları düzenlemesini isteyin.
Yapay zekayla hazırlanmış zayıf bir sunum taslağı ile iyileştirilmiş hali nasıl görünür?
Zayıf istem: '3. çeyrek müşteri başarısı sonuçlarımız hakkında 10 slaytlık bir sunum hazırla.' Tipik sonuç: bir başlık slaytı, 'Gündem', 'Öne Çıkanlar', 'Yenileme Oranı: 89%', 'Müşteri Memnuniyeti Yüksek', 'Zorluklar', 'Sonraki Adımlar', 'Teşekkürler'. 89% rakamı, 46 müşteriden 41'inin karşılığı olan 89.1% değerinin yuvarlanmış hâli; yani bu sefer tesadüfen doğru. Ancak sunum, müşteriyi kullanıma başlatma uzmanına duyulan ihtiyaca hiç değinmiyor. Ayrıca 'Müşteri Memnuniyeti Yüksek' ifadesinin dayanağı yok; çünkü notlar yalnızca ankete kaç kişinin yanıt verdiğini söylüyor, verdikleri puanları değil.
İyileştirilmiş istem: 'Hedef kitle: çalışan sayısına karar veren yönetim ekibi. Mesaj: ikinci bir müşteri başlangıç süreci uzmanı, bu çeyrekte neredeyse kaybettiğimiz sözleşme yenilemelerini korur. Yalnızca aşağıdaki olguları kullanarak bu savı geliştiren altı başlık cümlesi yaz, her birinin altına destekleyici olguyu listele ve vermediğim bir olguya ihtiyaç duyan başlıkları işaretle.' Sonuç, '46 müşteriden 41'inin sözleşmesini yeniledik ve risk altındaki beş müşterinin de başlangıç süreci yavaştı' diye başlıyor, destek taleplerindeki artışı ve çözümünü ele alıyor, ardından talep ve maliyetiyle bitiyor. Yapay zeka iki eksikliği işaretliyor: NPS puanının kendisi ve kaybedilen müşterilerle başlangıç süreci arasındaki bağlantı. Amira'nın bunları müşteri notlarından doğrulaması gerekiyor. Leeds etkinliği tek satırlık bir eke taşınıyor.
Yapay zekanın hazırladığı bir sunumu sunmadan önce nasıl kontrol edersiniz?
Her sayıyı, adı ve nedensellik iddiasını kaynağınızla karşılaştırın, yalnızca başlıkları okuyarak anlatının akışını kontrol edin ve konuşmacı notlarını bir kez sesli prova edin. Kontrol edilmemiş bir rakam en büyük zararı sunumlarda verir; çünkü karar vericilere kendinden emin bir şekilde söylenir.
Sayılar
Her yüzdeyi ve toplamı ham verilerden yeniden hesaplayın. Notlarınızda bulunmayan tüm sayıları silin.
Nedenler
'Çünkü', 'yol açtı' ve 'sağladı' gibi ifadeler birer iddiadır. Bunları yalnızca aradaki bağlantıyı gösterebiliyorsanız kullanın.
Başlık testi
Yalnızca başlıkları sırayla okuyun. Ana fikri tek başlarına aktaramıyorlarsa tasarımı değil, taslağın yapısını düzeltin.
Anlatım tarzı
Konuşmacı notlarını sesli okuyun. Bir toplantıda asla kullanmayacağınız ifadeleri değiştirin.
PowerPoint için ChatGPT kullanırken sık yapılan hatalar nelerdir?
En yaygın hata, önce slaytları istemektir; ikincisi ise yapay zekanın sizin vermediğiniz istatistikleri, alıntıları veya karşılaştırma verilerini sağlamasına izin vermektir. Diğer hatalar: bir sav ortaya koyan başlıklar yerine 'Zorluklar' gibi konu başlıklarını kabul etmek, talebi sürenin tükendiği sona bırakmak, gizli müşteri verilerini işvereninizin onaylamadığı bir araca yapıştırmak ve kazanılan zamanı prova yerine animasyona harcamak.
Bu sunum dersi, Tosheo.ai öğrenme yolunun neresinde yer alıyor?
Tosheo.ai öğrenme yolunda bu yöntem; yönetici, müşteri başarısı, satış ve operasyon rollerine yönelik iletişim derslerinde yer alır. Kısa seviye belirleme değerlendirmesinden sonra katılımcı, kendi rolüne ait malzemelerden bir anlatı kurgulama alıştırması yapar. Uygulamalı görev, aşağıdakine benzer bir puanlama kılavuzuna göre değerlendirilir ve savın ya da kanıtların nerede zayıf kaldığına ilişkin somut geri bildirim verilir.