Jak custom GPT może zrobić z Ciebie lepszego managera #EN127

TL;DR

  • Managerowie mogą tworzyć AI-boty które myślą jak oni – zbierając przykłady dobrej i złej pracy, następnie trenując GPT na własnych kryteriach oceny
  • Metoda „before/after” działa najlepiej – zapisywanie wersji przed i po edycji w dwóch kolumnach, potem przekształcanie w PDF dla AI
  • Prompt „bądź 100 razy bardziej konkretny” pomaga doprecyzować kryteria oceny i eliminuje dwuznaczności w feedbacku
  • GPT wykonuje 60-70% pracy – nie zastąpi managera, ale odbierze mu rutynowe zadania związane z oceną i feedbackiem
  • Walidacja zamiast generowania – zamiast pytać „czy to dobre?”, lepiej zapytać „czy rozumiesz co mówię?”
  • Kobiety zostają w tyle – badania norweskie pokazują, że wysokowykwalifikowane kobiety najrzadziej adoptują narzędzia AI
  • Pisanie staje się bronią strategiczną – dobrze napisane opinie trafiają do decydentów i otwierają drzwi do ważnych spotkań

Zarządzanie zespołem to ciągłe balansowanie między dawaniem feedbacku a realizacją strategicznych celów. Najlepsi managerowie potrafią jasno wytłumaczyć, jak wygląda dobra praca. Problem w tym, że robienie tego konsekwentnie i na dużą skalę pochłania ogromne ilości czasu.

Hilary Gridley, Head of Core Product w Whoop, znalazła jednak sposób na rozwiązanie tego problemu. Tworzy spersonalizowane GPT które myślą jak ona i dają zespołowi dostęp do jej wiedzy 24/7.

Jak nauczyć AI myślenia jak manager

Definiowanie kryteriów przez przykłady

Podstawą skutecznego zarządzania jest umiejętność jasnego wyrażenia tego, jak wygląda doskonałość. Większość managerów ma to w głowie, ale nie potrafi tego przekazać zespołowi. Dlatego Gridley rozwiązuje ten problem systematycznie.

Zbiera przykłady pracy swojego zespołu – prezentacje, dokumenty, e-maile. Wszystko co regularnie ocenia i edytuje. Metoda „before/after” działa najprościej. Pierwsza kolumna zawiera wersję oryginalną, podczas gdy druga pokazuje wersję po edycji. AI doskonale widzi wzorce w takich zestawieniach.

Cały zbiór przykładów trafia do jednego PDF-a. Gridley przyznaje, że jest „AI PDF Queen” – używa tego formatu do wszystkiego, bo AI najlepiej radzi sobie z PDF-ami.

Od wzorców do kryteriów oceny

Po przygotowaniu przykładów AI dostaje proste polecenie: „W jednej kolumnie slajdy są złe. W drugiej – dobre. Pomóż mi określić kryteria które stosuję.”

Początkowe prompty są jednak celowo ogólne. Gridley nie chce wpływać na interpretację AI. Pozwala mu najpierw znaleźć wzorce, a dopiero potem doprecyzowuje szczegóły.

Kluczowy trick: Gridley dodaje „TYLKO używaj tych przykładów” pisane wielkimi literami. Przyznaje, że jest „bardzo przesądna z AI” i używa takich zabiegów, żeby AI nie wymyślało rzeczy których nie ma w przykładach.

Kluczowy moment to jednak użycie promptu „bądź 100 razy bardziej konkretny”. Ten zabieg eliminuje dwuznaczności i zmusza AI do precyzyjnego definiowania kryteriów.

Gridley używa też „quantifying” w promptach. Zamiast „bądź bardziej kreatywny” mówi „bądź 20% bardziej kreatywny” albo „bądź 1000% bardziej kreatywny”. Pozwala to precyzyjnie kontrolować stopień zmiany.

Ważna technika promptingu: Jasne definiowanie ról. „Moja praca to X, Twoja praca to Y.” Gridley uważa, że im jaśniej określisz role, tym lepsze outputy dostaniesz od AI.

Tworzenie GPT-evaluatorów krok po kroku

Dwie ścieżki do celu

Gridley opisuje dwie metody tworzenia GPT:

Łatwiejsza ale dłuższa: – Systematyczne zbieranie przykładów przez miesiąc – Przetwarzanie w kryteria przez AI – Wymaga cierpliwości ale daje solidne podstawy

Trudniejsza ale szybsza: – Bezpośrednia rozmowa z AI o preferencjach – „Oto co mnie denerwuje, a to co uwielbiam” – Szybszy start ale wymaga jasności myślenia

Najskuteczniejsze: połączenie obu podejść – start z przykładami, potem doprecyzowanie przez rozmowę.

Testowanie i iteracja

Po stworzeniu pierwszej wersji GPT Gridley testuje ją z jedną osobą z zespołu. Jeśli nie słyszy odzewu, wie że narzędzie wymaga poprawy.

Skuteczne GPT „idą w wirusy” – zespół zaczyna z nich korzystać spontanicznie. Nieudane zostają natomiast szybko zapomniane.

Kluczowe zasady:

  • Nie spędzaj zbyt wiele czasu na perfekcyjnym dopracowaniu
  • Lepiej szybko przetestować kilka wersji niż długo pracować nad jedną
  • Obserwuj czy ludzie faktycznie z tego korzystają
  • Jeśli nie ma adopcji – popraw albo porzuć

Praktyczne zastosowania w zespole

GPT jako pierwszy poziom feedbacku

GPT wykonuje 60-70% pracy związanej z oceną. Nie zastąpi managera, ale może przejąć rutynowe zadania:

• Sprawdzanie struktury dokumentów • Ocena klarowności komunikacji
• Weryfikacja zgodności z kryteriami • Pierwsza runda szczegółowego feedbacku

Proces wygląda tak:

  1. Członek zespołu wrzuca dokument do GPT
  2. Dostaje szczegółowy feedback z ocenami 1-5 dla każdego kryterium
  3. Poprawia dokument based na sugestiach
  4. Dopiero potem trafia do managera z ulepszoną wersją

Rezultat: Manager dostaje lepszą wersję do oceny i może skupić się na coaching’u zamiast podstawowych poprawek.

Gridley testuje również konkretne GPT – stworzyła „Deck Doctor” do oceny prezentacji. Gdy testowała na własnej prezentacji „Self promotion for people who hate self promotion”, GPT dało szczegółowy feedback z ocenami 1-5 dla każdego kryterium plus konkretne sugestie poprawek.

Kluczowe jest jednak ustawienie odpowiedniego tonu: „bezwzględnie pomocny” – pomocny ale bezlitosny, z „zerową tolerancją dla niejasności”.

Personalizacja dla różnych potrzeb

Gridley tworzy wyspecjalizowane GPT dla konkretnych sytuacji.

Przykład z praktyki: Członek zespołu prezentuje przed CEO, ale nie ma przygotowanych odpowiedzi na pytania. Manager tworzy dlatego GPT które:

  • Analizuje prezentację
  • Generuje pytania jakie mogliby zadać ludzie na różnych stanowiskach
  • Proponuje sposoby odpowiedzi na trudne kwestie

Takie narzędzie pozwala przećwiczyć trudne sytuacje bez angażowania czasu managera. Osoba dostaje dzięki temu spersonalizowany trening przed ważnym spotkaniem.

AI jako partner w doskonaleniu pisania

Walidacja zamiast generowania

Gridley używa AI inaczej niż większość ludzi. Nie prosi o napisanie tekstu. Używa go do walidacji własnego myślenia. Ma jasną filozofię: „Zacznij ze mną, skończ ze mną” – początek i koniec zawsze należy do niej, ale to co dzieje się pośrodku, może delegować na AI.

Problem z typowym podejściem? AI zawsze mówi „tak” gdy pytasz „czy to dobre?”, co Gridley określa jako „bardzo irytujące”. Dlatego zamiast pytać „czy to dobre?”, pyta „czy rozumiesz co mówię?”. AI musi przeformułować jej argumenty własnymi słowami. Jeśli AI poprawnie odtwarza główne tezy, komunikacja jest klarowna. Jeśli nie – trzeba popracować nad strukturą.

Technika „zniszcz swoją ideę”

Kolejny krok to używanie AI do krytycznego myślenia. Gridley pyta o blind spoty w swoich argumentach:

  •  „Gdzie mogę się mylić?”
  •  „Co przemilczam?”
  •  „Jakie mam założenia które mogą być błędne?”

AI wskazuje na przykład nadmierny fokus na elitarnych pracownikach wiedzy czy zbyt uproszczone postrzeganie sukcesu. Ten proces jednak zmusza do przemyślenia argumentów z różnych perspektyw. Końcowy tekst jest mocniejszy i bardziej przekonujący.

Przepustka do ważnych spotkań

Gridley mówi zespołowi wprost: dobry tekst to przepustka do strategicznych spotkań. Nie trzeba prosić o zaproszenie – trzeba napisać coś na tyle wartościowego, że decydenci sami zechcą włączyć autora do dyskusji.

Jak to ujmuje: „Zostaniesz wciągnięty do spotkań, nie wpchasz się do nich siłą.” AI pomaga w tym procesie na każdym etapie – od klaryfikacji myśli po poprawę struktury argumentacji.

Wyzwanie adopcji AI wśród kobiet

Niepokojące dane z badań

Badanie norweskiej szkoły ekonomii pokazuje, że kobiety, szczególnie te o wysokich kwalifikacjach, najrzadziej adoptują narzędzia AI.

Gridley jest tym zaniepokojona. Sama nie wyobraża sobie pracy bez tych narzędzi. Podniosły sufit jej możliwości w sposób, którego nie da się przecenić.

Zmiana percepcji technologii

Problem leży w postrzeganiu AI jako „tech bro thing”. Gridley uważa jednak, że AI jest w rzeczywistości „feminine coded” – więcej podobieństw do tradycyjnie kobiecych ról niż męskich.

Wspomina nietechniczne zastosowania AI: • Towarzysz podczas czytaniavoice mode włączony obok podczas czytania trudnych książek: „Hej, co się tu dzieje? Nie spoiluj, jestem dopiero na rozdziale 3. Przypomnij mi kim jest ta postać” • Planner nowych hobby – wgrywanie zdjęcia projektu crafts + strony sklepu i prośba „rozgryź to za mnie” • Organizator projektów craftowych – od pomysłu do listy zakupów

Bonus trick: Gdy AI nie słucha poleceń, Gridley używa taktyki „mean girls” – idzie do Claude i mówi: „Nie uwierzysz co mi ChatGPT zrobił…” i prosi o radę jak obejść problem. „Sprzedaję je sobie nawzajem” jak określa tę technikę.

Cel to jednak pokazanie kobietom, że AI może być narzędziem codziennego użytku, nie tylko technologiczną zabawką.

Praktyczne wskazówki na start

Zacznij od jednego typu dokumentów które regularnie oceniasz. Zbierz 10-15 przykładów z podziałem na „przed” i „po”. Następnie stwórz PDF z przykładami i zapytaj AI o kryteria które stosujesz. Użyj promptu „bądź 100 razy bardziej konkretny”.

Przetestuj GPT z jedną osobą z zespołu. Obserwuj czy z niego korzysta. Jeśli nie – popraw albo porzuć.

Pamiętaj: AI ma być Twoim narzędziem, nie zamiennikiem. Start i koniec procesu zawsze należy do Ciebie. To co dzieje się pośrodku, możesz jednak delegować.

Checklista: Jak stworzyć swojego GPT-managera

Przygotowanie materiałów

☐ Wybierz jeden typ dokumentów do analizy (prezentacje, e-maile, raporty)
☐ Zbierz 10-15 przykładów w formacie „przed/po edycji”
☐ Utwórz PDF z dwoma kolumnami: lewa (źle), prawa (dobrze)
☐ Przygotuj dodatkowe przykłady do testowania

Definicja kryteriów

☐ Wgraj PDF do AI z promptem: „pomóż określić kryteria które stosuję”
☐ Użyj promptu „bądź 100 razy bardziej konkretny” dla precyzji
☐ Doprecyzuj kryteria przez rozmowę („co jest dla mnie najważniejsze?”)
☐ Sprawdź czy AI rozumie Twoje preferencje (poproś o przykłady)

Tworzenie GPT

☐ Poproś AI o napisanie promptu dla GPT-evaluatora
☐ Dodaj wymaganie oceny 1-5 dla każdego kryterium
☐ Ustaw ton: „bezwzględnie pomocny” – pomocny ale bezlitosny
☐ Określ format outputu (ocena + szczegółowe wyjaśnienia)

Testowanie i iteracja

☐ Przetestuj z jedną osobą z zespołu
☐ Sprawdź czy dostaje przydatny feedback
☐ Obserwuj czy osoba wraca do narzędzia
☐ Popraw based na feedback lub porzuć jeśli nie działa

Skalowanie

☐ Jeśli działa – udostępnij większej grupie
☐ Stwórz warianty dla różnych typów zadań
☐ Monitoruj użycie i zbieraj feedback
☐ Aktualizuj kryteria gdy zmieniają się Twoje standardy

Gdzie szukać więcej

Gridley prowadzi newsletter na hills.substack.com oraz kurs Maven „How to use AI to be a super manager”.

Wraz z koleżankami z Whoop założyła również społeczność „Girls in the Loop” (girlsintheloop.ai) – inicjatywę mającą zachęcić więcej kobiet do adopcji AI i pokazać, że technologia może być przystępna i praktyczna.


Ten wpis jest częścią mojej kolekcji notatek z ciekawych podcastów, webinarów i innych treści, które uważam za wartościowe i do których sam chcę wracać. Jeśli chcesz sprawdzić oryginalne źródło, znajdziesz je tutaj: How custom GPTs can make you a better manager | Hilary Gridley


Opublikowano

,