Antes
Jonathan preparava dossiês de contexto densos para comitês de bolsas e de políticas públicas. Ele podia usar IA para resumir, mas um único modelo muitas vezes enfatizava demais uma interpretação.
A virada
Com o MultipleChat, ele roda o mesmo prompt em vários modelos e depois pede a um AI-Team que identifique o que cada resposta exagera ou ignora. O resultado vira um rascunho equilibrado, em vez do ponto de vista de um único modelo.
“A visão lado a lado impede que um único modelo defina todo o enquadramento.”
Depois
Os membros do comitê agora recebem briefings mais curtos, com ressalvas mais claras. Jonathan continua validando as fontes, mas a primeira síntese é mais útil.
O que foi usado
Comparação lado a lado
Revise vários resumos antes de redigir.
Crítica do AI-Team
Identifique exageros e ressalvas que faltam.
Briefing executivo
Transforme a pesquisa em um memorando legível para o comitê.