Pracujesz z ChatGPT, Claude czy Gemini i czasem masz wrażenie, że AI może wszystko. Napisze kod, przeanalizuje dane, stworzy strategię biznesową, przetłumaczy dokumenty. Ale są sytuacje, w których nawet najlepszy prompt nie da tego, czego potrzebujesz – i to nie jest wina Twojego promptowania, tylko fundamentalnych ograniczeń modeli językowych.
Warto wiedzieć, kiedy AI po prostu nie zadziała, żeby nie tracić czasu na dopracowywanie promptów, które i tak nie przyniosą efektu. Oto najczęstsze sytuacje, w których prompty zawodzą.
1. Aktualne dane i wydarzenia poza treningiem
Problem: Modele językowe są trenowane na danych do określonej daty (np. GPT-4 do kwietnia 2024). Nie wiedzą, co wydarzyło się później, nie mają dostępu do najnowszych informacji, trendów czy zmian w prawie.
Przykład:
- ❌ "Przygotuj analizę rynku kryptowalut na 2025 rok z prognozami cen"
- ❌ "Jakie są najnowsze zmiany w przepisach RODO w Polsce?"
- ❌ "Kto wygrał wybory prezydenckie w USA w 2024?"
Dlaczego to nie zadziała: Model nie ma dostępu do aktualnych danych. Może wygenerować odpowiedź, ale będzie oparta na starych informacjach lub – co gorsza – na halucynacjach, które brzmią przekonująco.
Jak rozpoznać: Jeśli pytasz o coś, co wydarzyło się po dacie treningu modelu, odpowiedź będzie nieaktualna lub zmyślona.
2. Precyzyjne obliczenia matematyczne i logika
Problem: Modele językowe są świetne w generowaniu tekstu, który wygląda na matematyczny, ale często mylą się w obliczeniach, szczególnie przy większych liczbach, złożonych równaniach czy długich łańcuchach obliczeń.
Przykład:
- ❌ "Oblicz dokładny koszt projektu: 127 pracowników × 8 godzin × 23 dni × stawka 145 zł/h, plus 15% VAT, minus 8% rabat dla stałych klientów"
- ❌ "Rozwiąż ten układ równań: [złożone równania z wieloma zmiennymi]"
Dlaczego to nie zadziała: Modele przewidują następne tokeny na podstawie wzorców, nie wykonują rzeczywistych obliczeń. Mogą wygenerować odpowiedź, która wygląda poprawnie, ale zawiera błędy.
Jak rozpoznać: Jeśli odpowiedź zawiera obliczenia, zawsze sprawdź je ręcznie lub użyj kalkulatora. Szczególnie podejrzane są bardzo duże liczby i długie łańcuchy obliczeń.
3. Zadania wymagające rzeczywistego działania w świecie
Problem: AI może zaplanować, zasugerować, napisać instrukcje, ale nie może wykonać akcji w rzeczywistym świecie – nie wyśle emaila, nie zaktualizuje bazy danych, nie kliknie przycisku w aplikacji.
Przykład:
- ❌ "Wyślij email do klienta z ofertą"
- ❌ "Zaktualizuj status zamówienia #12345 w systemie"
- ❌ "Zarezerwuj stolik w restauracji na jutro o 19:00"
Dlaczego to nie zadziała: Modele językowe generują tekst, nie wykonują akcji. Mogą napisać email, ale nie wyślą go. Mogą zasugerować kod SQL, ale nie wykonają zapytania.
Jak rozpoznać: Jeśli zadanie wymaga interakcji z systemem, aplikacją, API czy rzeczywistym światem, AI może tylko przygotować instrukcje lub kod, ale nie wykona akcji.
4. Zadania wymagające subiektywnej oceny i doświadczenia
Problem: AI może zasugerować, ale nie może zastąpić eksperckiej oceny w sytuacjach, które wymagają kontekstu biznesowego, znajomości kultury organizacyjnej, doświadczenia w danej dziedzinie czy intuicji.
Przykład:
- ❌ "Czy ten kandydat pasuje do naszej kultury organizacyjnej?"
- ❌ "Czy ten kontrakt jest korzystny dla naszej firmy?"
- ❌ "Którą strategię marketingową powinniśmy wybrać?"
Dlaczego to nie zadziała: AI nie zna Twojego kontekstu biznesowego, historii firmy, relacji z klientami, priorytetów strategicznych czy wewnętrznych standardów jakości. Może dać ogólną odpowiedź, ale nie uwzględni specyfiki Twojej sytuacji.
Jak rozpoznać: Jeśli decyzja wymaga znajomości kontekstu, który nie jest w treningu modelu (Twoja firma, Twoi klienci, Twoje procesy), odpowiedź będzie zbyt ogólna.
Jak rozpoznać, że trafiasz na granice?
Oto sygnały, że zadanie może być poza możliwościami AI:
- Potrzebujesz aktualnych danych – jeśli informacja zmienia się w czasie rzeczywistym lub jest nowsza niż data treningu modelu
- Potrzebujesz precyzyjnych obliczeń – szczególnie przy dużych liczbach lub złożonych równaniach
- Potrzebujesz akcji w świecie – jeśli zadanie wymaga wykonania czegoś, nie tylko wygenerowania tekstu
- Potrzebujesz subiektywnej oceny – jeśli decyzja wymaga kontekstu, którego AI nie zna
- Potrzebujesz 100% precyzji – jeśli błąd może mieć poważne konsekwencje
Podsumowanie
AI to potężne narzędzie, ale ma swoje granice. Warto je znać, żeby nie tracić czasu na dopracowywanie promptów, które i tak nie zadziałają, i wiedzieć, kiedy potrzebujesz innych narzędzi lub podejść.
Najlepsze prompty na świecie nie pomogą, jeśli zadanie wymaga czegoś, czego modele językowe po prostu nie potrafią – aktualnych danych, precyzyjnych obliczeń, akcji w świecie czy subiektywnej oceny w specyficznym kontekście.
Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak tworzyć skuteczne prompty w sytuacjach, gdy AI może pomóc, przeczytaj również: Wartość promptów: dlaczego jakość ma ogromne znaczenie oraz Jak uporządkować prompty i odzyskać 30% czasu.
Chcesz poznać więcej granic i technik?
To tylko część sytuacji, w których prompty zawodzą. Na szkoleniu z promptowania omawiamy wszystkie granice AI, uczymy się je rozpoznawać i pokazuję, jak radzić sobie w tych sytuacjach. Dowiesz się też, jak tworzyć skuteczne prompty w zadaniach, gdzie AI faktycznie może pomóc.
Zapraszam do sprawdzenia szczegółów szkoleń → zobacz ofertę.