30 entrevistas com stakeholders transformadas em uma síntese que se sustenta
Envie as transcrições. Você recebe temas com citações atribuídas e, separadamente, os pontos em que dois modelos leram as mesmas entrevistas de formas diferentes. É nessa segunda lista que costuma estar a verdadeira descoberta: um modelo enxergou consenso, o outro percebeu três pessoas usando as mesmas palavras para falar de problemas diferentes.
Com uma só IAUma só IA oferece uma única leitura de 30 entrevistas.
Com o MultipleChatTrês modelos as leem separadamente, e um quarto lista todos os pontos em que eles entenderam algo diferente. Essa lista costuma ser a descoberta.
Experimente este prompt
Em anexo estão [N] transcrições de entrevistas com stakeholders de um projeto de [tipo] em [tipo de empresa]. Produza: (1) cinco temas dominantes, cada um com duas citações literais e o cargo de quem falou; (2) três contradições entre o que os diferentes níveis da organização disseram; (3) qualquer coisa dita uma única vez, por uma única pessoa, que mudaria a recomendação se fosse verdade; (4) a pergunta que eu deveria ter feito e não fiz. Não atenue as divergências entre os entrevistados: deixe-as visíveis. Cite a transcrição e a linha de cada citação.
Dimensione um mercado sem que o número desmorone na reunião
Peça os dois métodos, não um só. O cálculo de cima para baixo, a partir de relatórios do setor, e o de baixo para cima, a partir do número de clientes, quase nunca coincidem, e a diferença é o assunto da conversa. Um modelo faz cada cálculo, um terceiro aponta onde eles divergiram, e a etapa de verificação mostra quais números têm fonte por trás e quais não têm.
Com uma só IAUma só IA entrega um número sem nenhuma forma de conferi-lo.
Com o MultipleChatVocê recebe os dois métodos, e todo número sem fonte por trás é sinalizado antes de chegar ao slide 4.
Experimente este prompt
Dimensione o [mercado] em [região] para uma apresentação ao cliente. Faça isso duas vezes: de cima para baixo, a partir de dados publicados do setor, e de baixo para cima, a partir de uma estimativa de clientes endereçáveis × gasto realista. Mostre os dois números e as premissas por trás de cada um. Onde eles divergirem, diga qual premissa está fazendo a diferença. Marque todo número ao qual você não consegue vincular uma fonte atual; não faça estimativas sem avisar.
Faça a recomendação ser atacada antes que o comitê diretivo a ataque
Modo Debate, com dois modelos defendendo lados opostos. O que volta não são objeções genéricas, mas a condição específica da qual sua recomendação depende e que ninguém explicitou: a taxa de churn, o segmento, a premissa de que o piloto pode ser generalizado.
Com uma só IAUma só IA concorda com você. Pergunte se ela tem certeza e ela concorda ainda mais.
Com o MultipleChatDois modelos defendem lados opostos de propósito, e a condição da qual sua recomendação depende é dita em voz alta.
Experimente este prompt
Aqui está a minha recomendação e o raciocínio por trás dela: [cole aqui]. Apresente o argumento mais forte contra ela, no papel do CFO do cliente, que já viu três projetos de consultoria fracassarem. Depois, separadamente: o que precisaria ser verdade para que esta recomendação estivesse correta? Liste essas condições de forma explícita e diga para quais delas temos evidências e quais apenas presumimos.
Um resumo executivo que resiste a uma leitura de 90 segundos
A versão que o sócio não vai precisar reescrever. Depois, um segundo modelo a lê do zero e aponta em qual frase o cliente vai parar, geralmente uma afirmação herdada da análise de três semanas atrás e nunca mais verificada.
Com uma só IAUma só IA escreve um resumo bem redigido. Bem redigido não é o mesmo que verdadeiro.
Com o MultipleChatUm modelo diferente confere cada afirmação com o documento de origem e marca as que ele não sustenta.
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Escreva um resumo executivo de uma página do relatório em anexo. Um CEO vai lê-lo em 90 segundos: primeiro a recomendação, depois os três motivos, em seguida os dois riscos e, por fim, o pedido específico. Sem rodeios, sem “no cenário em rápida evolução de hoje”. Depois, liste cada afirmação factual do seu resumo e indique se o documento de origem realmente a sustenta.
Transforme as conclusões na apresentação, e não em texto de chat
O Presentation Studio monta a apresentação a partir da análise que você já fez no projeto, então os números nos slides são os números que foram verificados, e não redigitados de uma janela de chat às 11 da noite.
Com uma só IAUma só IA entrega texto de chat que você remonta no PowerPoint às 11 da noite.
Com o MultipleChatVocê recebe a apresentação, montada a partir da análise do seu projeto, então os números dos slides são os números que foram verificados.
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A partir da análise deste projeto, monte uma apresentação de conclusões com 12 slides para [público]: títulos de ação começando com verbo, uma mensagem por slide, as evidências de cada conclusão nas notas do apresentador e não no slide, e uma página final listando todas as premissas das quais a recomendação depende.
