Ve světě, který je stále více propojený a závislý na digitálních technologiích, hrají data a informace klíčovou roli při rozhodování a budování konkurenční výhody. Umělá inteligence, a zejména large language modely a generativní modely jako ChatGPT, se staly mocnými nástroji nejen pro běžné uživatele, ale i pro firmy, které chtějí efektivněji analyzovat a interpretovat tržní prostředí. Mezi těmito technologiemi získává stále větší pozornost metoda známá jako prompt engineering – efektivní způsob optimalizace vstupních informací, který zásadním způsobem ovlivňuje kvalitu výstupů generativních modelů.
Tento článek se zaměřuje na konkrétní využití této inovativní metody v oblasti Competitive Intelligence. Výsledkem je nejen zefektivnění a automatizace některých procesů, ale také nový pohled na to, jak mohou firmy využít AI k predikci trendů, analýze dat a získávání strategických insightů. Zároveň ukazuje, že kvalitní a cílené prompty mohou proměnit ChatGPT v účinný nástroj pro podporu rozhodování, čímž posouvají možnosti využití generativní AI na novou úroveň.
Co je Competitive Intelligence?
Competitive Intelligence, CI, nebo také corporate intelligence a konkurenční zpravodajství, je dovednost získávat informace o konkurenci, zákaznících, trendech a dalších externích a interních faktorech ovlivňujících trh, a poté je analyzovat a využít k získání konkurenční výhody na trhu.
Její hlavní význam pro firmu tkví hlavně v tom, že pomáhá firmám porozumět potencionálním příležitostem a nástrahám tržního prostředí, ve kterém se pohybují. Výstupy z analýzy získaných informací pomáhají v přípravě na budoucí změny trhu a podporují strategická rozhodnutí k nabytí konkurenceschopnosti. Využitelná je jak v taktické rovině, která je krátkodobá, tak strategické rovině, která je dlouhodobější a potřebuje vhled do budoucna na identifikování hrozeb a příležitostí.
Za účelem získávání takových informací se využívají různorodé zdroje a různé metody, mezi které se řadí získávání dat z veřejně dostupných zdrojů (například finanční zprávy, webové stránky, výroční zprávy, sociální sítě), přímým monitoringem (například návštěva kamenných prodejen), dotazníky, interviews nebo z databází.
Competitive intelligence se dělí na několik oblastí dle hledaných informací:
- Market Intelligence
- Customer Intelligence
- Competitor Intelligence
- Technological Intelligence
- Product Intelligence
První z nich je Market Intelligence, která zahrnuje získávání a analyzování informací o trhu a tržním prostředí, což je zásadní pro identifikování příležitostí a hrozeb a přizpůsobení firemní strategie. S Market Intelligence také úzce souvisí Customer Intelligence, nebo-li zmapování a analýzy zákazníků na základě demografických informací a jejich spotřebního chování, a také s Competitor Intelligence, ve které jsou důležité informace o konkurentech – jejich finanční zprávy, profity, tržby a jakým způsobem fungují.
Technology Intelligence dále pozoruje a analyzuje technologické trendy a inovace na trhu, jako jsou například využití umělé inteligence nebo blockchain.
Druhou je product Intelligence, zaměřenou na konkurenční produkty a služby, například jejich specifické vlastnosti a funkce, které by firma mohla implementovat i do své nabídky.
Trh a doba se ale konstantně dynamicky mění. Nejen samotný trh, ale i konkurenci je proto třeba takto monitorovat neustále, což může být za použití výše uvedených metod časově náročné. (Bloomenthal, 2022)
Co je to ChatGPT a jak funguje?
Po zadání otázky “Co je ChatGPT?” odpověděl LLM následovně:
“ChatGPT je jazykový model vytvořený společností OpenAI, navržený tak, aby generoval text na základě zadaných dotazů a podnětů. Jeho hlavním účelem je poskytovat odpovědi, informace, návrhy a podporu v různých oblastech, jako je psaní, vzdělávání, výzkum nebo třeba zákaznická podpora.
ChatGPT
Funguje na základě strojového učení a umělé inteligence. Model je vytrénován na velkém množství textových dat z internetu, díky čemuž má schopnost porozumět kontextu a vytvářet text, který je přirozený a relevantní pro otázku či problém, se kterým uživatel přichází. Může pomáhat s řešením různých úkolů od programování přes psaní esejí až po vysvětlování pojmů nebo poskytování návrhů.
V podstatě jde o nástroj, který simuluje konverzaci, a proto ho lze využít jako podporu pro kreativní práci, vyhledávání informací, nebo jen k rychlému získání odpovědí na různé otázky.”
ChatGPT byl vytvořen společností Open AI a spuštěn v roce 2022. Jedná se o generativní umělou inteligenci, což je nástoj, který uživatelům umožňuje získávat prostřednictvím AI také obrázky, text či videa. Jednoduše řečeno, je to chatbot umělé inteligence založené na modelu GPT-4, který zpracovává lidský jazyk díky technologii natural language processing a na jeho základě generuje odpovědi. (Helter, 2024)
K produkování textu, kterému člověk rozumí, používá ChatGPT techniku deep learning, což znamená, že se snaží predikovat text, jako například další slovo, větu či celý odstavec a to podle dat, na kterých je trénovaný.
Trénování zahrnuje nejdříve obecná data, což je proces známý jako pre-training, kdy je model vystaven obrovskému množství internetových dat. Zde je cílem naučit model statistické zvyky a vzory v lidské řeči, například pokud se v trénovacích datech vyskytuje věta „Nebe je…” následovaná slovem „modré”, model si tento vzor zapamatuje a slovo “modré” se naučí jako potenciální pokračování věty „Nebe je..” Poté také postupně složitější data a zaměřená na užší úkoly, což je poté proces zvaný fine-tuning. (Helter, 2024) (Crabtree, 2023)
Uživatel s chatbotem konverzuje prostředníctvím tzv. promptů nebo commands, neboli textových inputů či query, což jsou obvykle otázky či jasné instrukce, které ChatGPT poté zodpoví či zpracuje pomocí outputu, který je obvykle ve formě textu, ale také souboru či obrázku. (Coursera, 2024)
Způsob, kterým je uživatelův prompt napsán, zásadně ovlivňuje kvalitu odpovědi, kterou je nejen ChatGPT, ale i jakýkoliv jiný jazykový model, schopen vyprodukovat, což vedlo ke vzniku praktiky zvané Prompt Engineering.
Omezení ChatGPT
Hlavním současným omezením ChatGPT je jeho faktická nepřesnost. V některých případech jsou vygenerovaná data nepřesná a chybná, což může být způsobeno střetem několika zdroji s rozdílnými informacemi. (Uspenskyi, 2024) Nejlepším způsobem, jak se faktové nepřesnosti vyhnout, je ověřování podaných odpovědí s daty v reálném čase, s fakty, historickými trendy a názory expertů. (Robertson et al, 2024)
Starší verze GPT 3.5 nemá také přístup k nejnovějším informacím, proto je také velkým omezením neznalost informací po září roku 2021. Pro ChatGPT-4 je znalost dat značně omezená po dubnu současného roku 2024, placená verze ChatGPT-4o již dokáže prohledávat internet a uvádět přesné zdroje. Použití nejnovějších verzí jazykových modelů, použití placených verzí a specifikování referenčních zdrojů je proto částečným způsobem, jak se vyhnout vymyšleným informacím. V praktické interpretaci a kontextu competitive intelligence tato informace znamená, že je zbytečné ChatGPT využívat na sběr aktuálních či nejnovějších informací či sledování dynamiky trhu v reálném čase. (SOCI.AI, 2023)
Omezení je také v množství a různých typech dat, na kterých je trénován, zvláště v chápání širšího kontextu a biasech. (Sundberg & Holmström, 2024)
Prompt Engineering
Generování a psaní promptů obyčejným laickým způsobem nepřináší příliš inovativní a spolehlivé výsledky. Pro efektivnější přínos je třeba kreativní a systematický přístup. (Sundberg & Holmström, 2024)
Prompt Engineering (také prompt inženýrství nebo promptování) je technika psaní a tvoření promptů pro umělou inteligenci určitým způsobem za účelem zefektivnění využití jazykových modelů a zlepšení kvality dodávaných odpovědí. Částečně řeší výše uvedené problémy, které jsou nedostatek kontextu a bias.
Pro hlubší pochopení se dají použít principy konstruktivismu, založeném na teorii učení, znalostí a významu. Prompty by měly být konstruovány tak, aby jazykový model aktivně zapojily, tzn. nejlépe ne ve formě otázek či příkazů, ale vzbuzování myšlenek a promptů s otevřeným koncem, podporujícím kreativitu. Dalším principem je myšlenka toho, že v kontextu umělé inteligence předchozí uživatelova znalost velmi ovlivňuje dodaný output, proto je v rámci psaného promptu třeba dodat kontext individuálních problémů, které celý proces zefektivňují a dělají jej více relevantním.
Celou interaci je dobré brát jako kolaboraci člověka a umělé inteligence. Prompty jsou nápomocné jak firmám, tak člověku, který musí kriticky zhodnotit kvalitu dodaných odpovědí, a zároveň jazykovému modelu pomáhají lépe a přesněji dodávat odpovědi, zarámovat dodávané problémy a výzvy a navádět uživatele, jak je vyřešit. (Robertson et al, 2024)
Efektivní prompt by měl být jasný, přesný a dodat modelu dostatečný kontext, který je již uživateli znám, do kterého vygenerovanou odpověď zasadit. Je nutné ohraničit jasně problém či otázku, která bude v rámci promptu řešena. Doporučuje se také specifikování role, kterou v konverzaci ChatGPT zastává. (Coursera, 2024)
Samotná OpenAI Platform při konstrukci promptů doporučuje následujících 6 strategií:
- Psaní jasných instrukcí, například jak dlouhá má odpověď být a jakou formou, podání příkladů, specifikování postupných kroků v úkolu, stanovení role
- Reference, která minimalizuje chybovost ChatGPT, formou dokumentu či referenčního textu
- Úkol rozdělit do menších pod úkolů, které mají menší chybovost a procento errorů
- Dodat modelu dostatečný čas na odpověď
- Použití externích nástrojů, například na kódování
- Testování změn a iterace
Kritickou roli zde hraje již zmíněná evaluace a ověření dodaných informací, které předchází potencionálnímu rozšíření nepravdivých informací a biasu. Následně je třeba evaluovat i samotný prompt a jeho efektivitu, jak jazykový model na základě promptu odpověděl na otázky či problémy a jestli odpověď přinesla požadované odpovědi a insighty. Prompt engineering je z většiny iterativní proces, proto je hodnocení promptů je třeba dělat kontinuálně a zlepšovat jejich kvalitu. (Robertson et al, 2024)
Stavba promptů v ChatGPT
V následující části budou formou testování podávány ChatGPT prompty na stejné téma a se stejným cílem. Vybrané téma se z důvodu relevantnosti k práci úzce týká competitive intelligence a byla zvolena analýza konkurentů české banky AirBank, kterou provádí Competitive Intelligence analytik za účelem získání informací o konkurentech, jejích hlavních hodnotách (USP), zákaznických segmentech, na které se zaměřují, a jaký je jejich positioning v souvislosti s AirBank. Původní prompt, který bude formulován zcela běžnou formou, kterou by se zeptal běžný každodenní uživatel a poté iterován pro efektivnější a detailnější výsledek. Pro účely experimentování z prompty byla využita placená verze ChatGPT 4o.
Poté bude jak odpověď, tak původní prompt, podroben evaluaci na základě následujících kritérií:
- Relevantnost – Odpovídá output na původní prompt a jak? Do jaké míry byl poskytnut kontext v původním promptu?
- Přesnost – Jsou odpovědi správné a ověřitelné? Jak moc byl prompt detailní v zadání úkolu?
- Hloubka – Do jaké míry byl úkol splněn a odpověděl na všechny body otázky? Jaká je hloubka původního promptu?
Prompt 1
Prompt: “Who are the competitors of AirBank?”
Odpověď:
“Air Bank, a Czech financial institution, faces competition from several banks operating within the Czech Republic. Notable competitors include:
Komerční banka: A major Czech bank offering a wide range of services in retail, corporate, and investment banking. Wikipedia
Raiffeisen Bank: Provides comprehensive banking services to individuals and businesses.
UniCredit: An international banking group with a significant presence in the Czech market.
Česká spořitelna: The largest Czech bank, offering extensive financial services.
Moneta Money Bank: A prominent retail and commercial bank in the Czech Republic.
These institutions offer similar banking products and services, creating a competitive environment in the Czech banking sector.”
Evaluace promptu
Původní prompt je přesný a jasně zadaný. Neobsahuje však žádný širší kontext otázky, ani detaily, jako například jaké informace má o konkurentech ChatGPT poskytnout. Prompt sám o sobě není hluboký a neposkytuje dostatečné informace o tom, jak odpověď strukturovat či z jakých zdrojů čerpat.
Evaluace odpovědi
Odpověď je relevantní pro zadaný prompt a identifikuje hlavní konkurenty banky AirBank v českém bankovním sektoru, což odpovídá otázce. Odpoveď je kompletní, ale díky neefektivitě promptu není vysvětleno jakým způsobem konkurenti AirBank konkurují. Přestože v původním promptu není specifikován žádný zdroj či reference, použil ChatGPT relevantní zdroje – například Tracxn, Owler a PitchBook.
Prompt 2
V první iteraci promptu byly přidány body z evaluace výše. Pro zvýšení obsahu informací a relevance bude přidán kontext a cíl úkolu, a to jak se každý konkurent váže k AirBank a dále více informací o jejich silných a slabých stránkách, hlavní hodnotě USP a jejich tržních segmentech, zároveň také informace o jejich positioningu. ChatGPT byla poskytnuta role Competitive Intelligence Analyst.
Prompt:
“You are a Competitive Intelligence (CI) Analyst. You are conducting an analysis of AirBank's position in the Czech banking sector to identify key competitors and assess their market strategies. As a CI Analyst, analyze AirBank's market. List the key competitors of AirBank in the Czech Republic, focusing on their target customer segments, unique selling propositions (USPs), and digital banking innovations. Provide insights into how these competitors position themselves in the market relative to AirBank.”
Odpověď:
“Air Bank, established in 2011 as part of the PPF Group, has rapidly grown into a prominent player in the Czech banking sector, serving over 1.2 million customers by the end of 2023. The bank distinguishes itself through a customer-centric approach, emphasizing simplicity and digital innovation. Notably, more than 972,000 customers utilize its mobile banking services, with a significant portion of new accounts and loan applications processed online.
In the competitive Czech banking landscape, Air Bank's primary competitors include:
1. Česká spořitelna
Target Customer Segments: As the largest bank in the Czech Republic, Česká spořitelna caters to a broad customer base, including individuals, small and medium-sized enterprises (SMEs), and large corporations.
Unique Selling Propositions (USPs): With a long-standing presence, the bank offers a comprehensive range of financial products and services, leveraging its extensive branch network to provide personalized customer service.
Digital Banking Innovations: Česká spořitelna has invested in digital platforms, offering internet and mobile banking services to enhance customer convenience.
2. Fio banka
Target Customer Segments: Fio banka appeals to cost-conscious customers, including individuals and businesses, seeking transparent and fee-free banking services.
Unique Selling Propositions (USPs): Known for its fee-free accounts and transactions, Fio banka positions itself as a bank for "normal people," emphasizing straightforward services without hidden charges.
Digital Banking Innovations: The bank provides robust online banking platforms, enabling customers to manage finances and investments seamlessly through digital channels.
3. MONETA Money Bank
Target Customer Segments: MONETA serves retail clients, entrepreneurs, and SMEs, focusing on providing accessible financial solutions across these segments.
Unique Selling Propositions (USPs): The bank emphasizes quick and flexible loan products, aiming to meet the dynamic needs of its diverse customer base.
Digital Banking Innovations: MONETA has developed advanced mobile and internet banking services, facilitating efficient online account management and transactions.
4. Komerční banka
Target Customer Segments: Komerční banka targets individuals, SMEs, and corporate clients, offering a wide array of banking and financial services.
Unique Selling Propositions (USPs): The bank focuses on comprehensive financial solutions, including investment and insurance products, catering to diverse client needs.
Digital Banking Innovations: Komerční banka has implemented digital tools like mobile banking apps and online platforms to enhance customer engagement and service delivery.
5. Raiffeisenbank
Target Customer Segments: Raiffeisenbank serves retail clients, SMEs, and corporate customers, emphasizing personalized banking experiences.
Unique Selling Propositions (USPs): The bank highlights its international expertise combined with local market knowledge, offering tailored financial solutions.
Digital Banking Innovations: Raiffeisenbank provides comprehensive digital banking services, including mobile applications and online banking, to facilitate convenient customer interactions.
Market Positioning Relative to Air Bank:
Air Bank differentiates itself through a strong focus on digitalization and customer-friendly services, appealing particularly to tech-savvy customers seeking straightforward banking solutions. Its competitors, while also investing in digital innovations, often leverage their extensive branch networks and comprehensive service offerings to attract a broader customer base. For instance, Česká spořitelna utilizes its long-standing market presence and wide range of services to maintain customer loyalty, whereas Fio banka competes on transparency and fee-free services, appealing to cost-sensitive clients. In summary, while Air Bank emphasizes simplicity and digital convenience, its key competitors adopt varied strategies, balancing traditional banking strengths with digital advancements to cater to their respective target segments.”
Evaluace promptu
Iterovaný prompt je více relevantní než předchozí. Lépe specifikuje úkol, roli a kontext. Zahrnuje všechny klíčové body, které jsou v analýze konkurence relevantní pro dodání kvalitní odpovědi.
Evaluace odpovědi
Odpověď je relevantní vzhledem k promptu a adresuje konkurenty AirBank, spolu s jejich segmenty, USP a pozicemi na trhu vzhledem k AirBank. Konkurence se nepatrně liší od předchozí odpovědi. Každý bod úkolu byl splněn a poskytuje detailnější informace než minulá odpověď. Jako zdroje byly citovány PPF Group, CB insights, Financial IT, PitchBook a Dun & Bradstreet.
Shrnutí
Odpověď je relevantní vzhledem k promptu a adresuje konkurenty AirBank, spolu s jejich segmenty, USP a pozicemi na trhu vzhledem k AirBank. Konkurence se nepatrně liší od předchozí odpovědi. Každý bod úkolu byl splněn a poskytuje detailnější informace než minulá odpověď. Jako zdroje byly citovány PPF Group, CB insights, Financial IT, PitchBook a Dun & Bradstreet.
ChatGPT v obou případech splnil očekávání a poskytl odpověď odpovídající zadanému promptu. V první odpovědi, která byla vytvořena na základě minimálního kontextu, nabídl stručný seznam hlavních konkurentů AirBank. Tato odpověď však postrádala dostatečnou hloubku a strukturu a nepřinesla žádné užitečné poznatky, které by mohly posloužit jako základ pro další analýzu. Pokud uživatel požadoval detailnější informace, například o hodnotách konkurenčních značek nebo jejich hlavních zákaznických segmentech, musel se na ně dodatečně doptat. Zdroje, které ChatGPT použil, zahrnovaly Wikipedii, což není vždy nejspolehlivější zdroj, zatímco ostatní použité zdroje byly důvěryhodnější.
Druhá odpověď, vytvořená na základě více specifikovaného promptu, byla výrazně efektivnější. Nabídla detailní informace o konkurentech AirBank, včetně jejich segmentů, hlavních hodnot a pozice na trhu vůči AirBank. Odpověď byla nejen strukturovanější, ale také lépe odpovídala požadavkům uživatele a přinesla relevantní a hlubší poznatky.
Kvalita druhé odpovědi zdůrazňuje, jak zásadní je konstrukce původního promptu a množství informací poskytnutých ChatGPT. Přesto je však nutné výstupy ověřit, což díky citovaným zdrojům, které ChatGPT poskytl, není složité. Tento proces ukazuje, že přesně definovaný prompt může zásadně ovlivnit kvalitu a užitečnost generovaných výstupů.
| Kritérium | Prompt 1 (Obecný) | Prompt 2 (Optimalizovaný) | Zhodnocení |
| Cíl promptu | Identifikace konkurentů AirBank | Analýza konkurentů včetně USP, zákaznických segmentů a pozice | Prompt 2 lépe specifikuje cíl a kontext. |
| Relevance odpovědi | Hlavní konkurenti vyjmenováni bez detailních informací | Konkurenční analýza s podrobnostmi o segmentech a strategiích | Výrazně lepší hloubka a užitečnost u Promptu 2. |
| Hloubka odpovědi | Povrchní seznam konkurentů | Detailní informace o konkurentech, včetně USP a pozice | Prompt 2 přinesl strategicky relevantní data. |
| Přesnost odpovědi | Použití méně důvěryhodných zdrojů (např. Wikipedia) | Lepší zdroje (PPF Group, PitchBook, CB Insights) | Zdrojová základna Promptu 2 je spolehlivější. |
| Užitečnost pro CI | Omezená, vyžaduje dodatečné dotazy | Užitečné pro přímé aplikace v CI (po ověření informací) | Prompt 2 lépe odpovídá požadavkům CI. |
Možnosti využití prompt engineering ChatGPT v Competitive intelligence
Jak již bylo řečeno, competitive intelligence je proces získávání, analyzování a následné interpretaci dat. V systémech competitive intelligence se jedná o 5 po sobě jdoucích aktivit – definování KIQs a KITs, sběr informací, analýzu informací, interpretaci informací a dodání.
Největší výhodu v analyzování dat poskytuje ChatGPT automatizováním repetitivních a složitých úkolů, mezi které se řadí například zdlouhavá analýza dat a na jejím základě tvoření reportů, umožňuje uživateli pracovat efektivněji a soustředit se na důležitější úkoly. (Wilhelm 2024)
Definování KIQs a KITs
Při definování KITs a KIQs lze využít ChatGPT pro dosažení inspirace a doporučení na to, na co se soustředit a jakými oblastmi se zabývat. Využitím prompt engineeringu je navíc možné dosáhnout relevantnějších výsledků, včetně formy témat, jejich délky a zaměření. (Linna, 2023)
V procesu získávání dat je také schopen asistovat při tvorbě výzkumu a výzkumných otázek, které přinesou byznysu reálný přínos. Využití lze najít například u sběru zákaznické zpětné vazby. (VIZOLOGI, 2023)
Zpracování dat
ChatGPT dokáže velmi zefektivnit práci s velkým množstvím textu a nebo dat, ať už formou souborů či odkazu na webovou stránku, například se zdroji pro competitive intelligence, jako jsou blogy, články a sociální média. Díky využití jazykového modelu lze nestrukturovaná data přeměnit v data strukturovaná. Sumarizací dat a textu dokáže ChatGPT ušetřit uživateli velké množství času. (Walton, 2023) (Linna, 2023)
Spojením s prompt engineeringem by navíc mohl uživatel dosáhnout přesnějších a významnějších výsledků specifikací již zmíněného a velmi potřebného kontextu, specifikace požadovaných výsledků, jejich formy a rozdělení úkolu na menší části.
Evaluace dat a identifikace trendů
Data lze také pomocí ChatGPT evaluovat, ku příkladu při porovnávání firmy a jejích konkurentů na základě předem stanovených kritérií, jako jsou cíle, slabé a silné stránky a cenové strategie, a to v různých formách (prezentace, profily, report apod.). V datech lze hledat skryté trendy, což může být užitečné při analýzách, kde je k dispozici velké množství dat, například při analýze cenových strategií konkurentů, analýze vlastních dat firmy ohledně jejích zákazníků a uživatelů a také predikci těchto trendů do budoucna (Walton, 2023).
V návaznosti na identifikaci trendů je ChatGPT také schopen poskytnout strategická doporučení a doporučené kroky do budoucna (Walton, 2023). Poskytnutím dostatečného kontextu ohledně firmy, včetně jejího popisu, jejích hodnot a jejích cílů do budoucnosti lze udělat strategická doporučení relevantnějšími, avšak by mělo sloužit hlavně pro inspiraci a hlavní rozhodnutí by mělo být na samotném uživateli.
Predikce
Díky prediktivní inteligenci ChatGPT mohou firmy identifikovat tržní změny rychleji a změny ve strategiích konkurentů, což umožňuje se na tyto změny lépe připravit či jim čelit (Linna, 2023). Zefektivněním promptu by také odpověď poskytnutých trendů a insightů nabyla hloubky a relevantnosti pro daný úkol či problematiku, kterou se uživatel v daném momentu zabývá, a poskytnutím zdrojového souboru s daty by se minimalizovala chybovost jazykového modelu.
SWOT analýza využití ChatGPT v Competitive Intelligence
Na základě zjištěných informací ohledně ChatGPT a jeho využití v rámci Competitive Intelligence byla zpracována SWOT analýza.
Závěr
Prompt engineering je klíčovou technikou, která může výrazně zlepšit efektivitu a kvalitu výstupů jazykového modelu ChatGPT. Prostřednictvím detailní analýzy a praktických experimentů bylo demonstrováno, jak i drobné úpravy promptů mohou přinést zásadní rozdíly v hloubce a relevanci generovaných odpovědí. Specificky v oblasti Competitive Intelligence se ukázalo, že správně navržené prompty umožňují nejen efektivnější sběr a analýzu dat, ale také poskytují firmám konkurenční výhodu díky rychlejšímu získávání insightů a identifikaci trendů.
Přesto je však nutné vzít v úvahu několik omezení tohoto nástroje. ChatGPT může produkovat nepřesné nebo neověřené informace, je omezen daty, na kterých byl trénován, a není schopen zcela pochopit kontext či nuance specifických situací. Navíc může být ovlivněn biasem v tréninkových datech.
Prompt engineering lze využít ve všech krocích procesu Competitive Intelligence – od definice klíčových otázek a sběru informací až po jejich analýzu a interpretaci. Avšak zásadní je, aby uživatelé brali výstupy ChatGPT spíše jako inspiraci a doplněk k jiným metodám, nikoli jako jediný základ pro strategická rozhodnutí. Insightům a zjištěním generovaným modelem je třeba přiřadit širší kontext, který může pochopit a interpretovat pouze člověk. Tímto přístupem lze nejen efektivně využít schopnosti generativní AI, ale také minimalizovat riziko špatných rozhodnutí založených na neověřených či nepřesných datech.
Použitá literatura
Bloomenthal, A. (2022). What is competitive intelligence? Investopedia. Retrieved November 29, 2024, from https://www.investopedia.com/terms/c/competitive-intelligence.asp
Coursera. (2024). How to write ChatGPT prompts. Retrieved from https://www.coursera.org/articles/how-to-write-chatgpt-prompts
Crabtree, M. (2023). What is ChatGPT? A chat with ChatGPT on the method behind the bot. DataCamp. Retrieved from https://www.datacamp.com/blog/a-chat-with-chatgpt-on-the-method-behind-the-bot
Esteban-Bravo, M., & Vidal-Sanz, J. M. (2021). Marketing research methods: quantitative and qualitative approaches. Cambridge University Press.
Hetler, A. (2024). ChatGPT. TechTarget. Retrieved from https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT
Linna, G. (2023). The impact of ChatGPT on enterprise competitive intelligence systems. Information Systems and Economics, 4(9), 62–69. Retrieved November 29, 2024, from https://www.clausiuspress.com/article/9763.html
Robertson, J., Ferreira, C., Botha, E., & Oosthuizen, K. (2024). Game changers: A generative AI prompt protocol to enhance human-AI knowledge co-construction. Business Horizons. Retrieved November 29, 2024, from https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007681324000533#bib16
SOCI.AI. (2023). ChatGPT limitations. Retrieved November 29, 2024, from https://www.soci.ai/knowledge-articles/chatgpt-limitations/
Sundberg, L., & Holmström, J. (2024). Innovating by prompting: How to facilitate innovation in the age of generative AI.
OpenAI. (n.d.). Prompt engineering: Evaluate model outputs with reference to gold standard answers. Retrieved from https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering#tactic-evaluate-model-outputs-with-reference-to-gold-standard-answers
Orhan, A., Benli V. F., & Castanho, R. A. (2020). Assessing the Systemic Risk Between American and European Financial Systems. Prague Economic Papers, 29(6), 649-971. https://doi.org/10.18267/j.pep.756
Uspenskyi, A. (2024). 15 common ChatGPT limitations and how to overcome them. Springs Apps. Retrieved November 29, 2024, from https://www.springsapps.com/knowledge/15-common-chat-gpt-limitations-and-how-to-overcome-them
Vizologi. (2023). The ultimate framework: Using ChatGPT for competitive intelligence. Retrieved from https://vizologi.com/ultimate-framework-using-chatgpt-for-competitive-intelligence/?utm_source=chatgpt.com#Effective_Applications_of_ChatGPT_in_Navigating_the_World_of_Competitive_Intelligence
Walton, A. (2023). How to use ChatGPT as your low-cost competitive intelligence assistant (7 ways). Competitive Intelligence Alliance. Retrieved from https://www.competitiveintelligencealliance.io/how-to-use-chatgpt-for-competitive-intelligence-assistant/ (https://www.competitiveintelligenceall
Wilhelm, D. (2024). Unlocking business growth with prompt engineering techniques. PCG. Retrieved from https://pcg.io/insights/prompt-engineering-business-growth/
Wooldridge, J. (2020). Introductory Econometrics: A Modern Approach. Boston: Cengage
Zdroje obrázků
Ilgmyzin (2023). A green square with a white knot on it [Photograph]. Unsplash. Retrieved from https://unsplash.com/photos/a-green-square-with-a-white-knot-on-it-agFmImWyPso
Neel, A. (2023). The OpenAI logo is displayed on a computer screen [Photograph]. Unsplash. Retrieved from https://unsplash.com/photos/the-open-ai-logo-is-displayed-on-a-computer-screen-hZkOZGtlA5w
