Большинство компаний начинают работу с AI одинаково. Пишут подробный промпт, описывают задачу и ожидают стабильного результата.

Но чем сложнее становится процесс, тем быстрее выясняется: одной инструкции недостаточно. Проблема обычно не в модели. Проблема в том, что агент получает задачу, но не получает накопленный опыт компании.

В новой статье разобрал:

• почему даже хороший промпт не способен заменить рабочий контекст бизнеса; • чем инструкции отличаются от артефактов и какую роль играет каждый из этих элементов; • какие материалы можно считать артефактами компании и почему они становятся ценным активом; • как доступ к прошлым проектам, аналитике и успешным кейсам влияет на качество работы AI; • почему хороший агент должен опираться не только на задачу, но и на историю принятых решений; • как артефакты помогают сохранять знания внутри компании и снижать зависимость от отдельных сотрудников; • почему инструкция отвечает на вопрос «что делать», а артефакты помогают понять «почему именно так»; • как организации теряют ценные знания, когда сохраняют только результат, а не контекст его создания; • с каких материалов стоит начинать формирование собственного репозитория знаний; • почему в долгосрочной перспективе качественная база артефактов важнее ещё одного идеально написанного промпта.

Статья: https://pavezlo.ru/marketing/pochemu-ii-agentam-nuzhny-ne-tolko-instruktsii-no-i-artefakty/

Больше про AI, маркетинг и рабочие системы: https://t.me/pavezlo05