Оцениваем последствия бизнес-решений заранее
Привет, это Настя, руководитель отдела контента ИИ-сервиса Aigital. Мы создаем инструменты на основе нейросетей, чтобы пользователи и корпоративные команды могли легко и быстро решать маркетинговые и бизнес-задачи. В этом блоге делимся разборами наших приложений и ассистентов, а также новостями из мира нейросетей.
На этой неделе мы разберём ментальные модели, которые помогут вам избегать ошибок, видеть больше вариантов и принимать решения осознанно в тех случаях, когда данных нет или их недостаточно. В этом посте научимся оценивать последствия бизнес-решений с помощью ИИ.
Пост первый. Оцениваем последствия бизнес-решений с ИИ заранее.
Важным этапом в процессе принятия бизнес-решений является приоритизация: что важно сейчас, а что потом. Особенно это весомо, когда находишься в самом начале и данных почти нет.
Рассмотрим несколько подходов от ИИ. На такие вопросы лучше ответит «Гуру роста»:
- Мышление второго порядка
Учитывайте не только первичные последствия, но и вторичные эффекты ваших решений.
Пример промпта:
Примени мышление второго порядка для оценки [моего бизнес-решения]. Учитывай не только непосредственные последствия, но и возможные последствия второго уровня.
- Принцип Парето (80/20)
Сосредоточьте усилия на 20% факторов, которые дадут 80% результата.
Пример промпта:
Используй принцип Парето для оценки [вашего бизнес-решения]. Сосредоточься на 20% факторов, которые могут быть ответственны за 80% результатов.
- Первопринципное мышление
Разбирайте проблемы с нуля, отделяя факты от предположений.
Пример промпта:
Для оценки [ваше бизнес-решение] используй первопринципное мышление. Переосмысли проблему с самого начала и отдели основные факты от основанных на них предположений.
- Минимизация сожалений
Думайте на шаг вперёд — о каких решениях вы не пожалеете в будущем?
Пример промпта:
Для оценки [ваш бизнес/продукт] используй схему минимизации сожалений. Думай о долгосрочной перспективе и взвешивай эмоциональные последствия, чтобы минимизировать будущие сожаления.
Это первая часть из серии постов про ментальные модели. В следующей части — как учитывать издержки, оценить риски и выбирать наиболее эффективные решения вместе с ИИ.
А если вам интересно читать о мире нейросетей, идеях и жизни проекта, подписывайтесь на наш телеграм-канал.