Jak pisać naprawdę dobre treści z użyciem AI? Poradnik dla redaktorów

Marketerzy i PR-owcy coraz częściej alarmują: internet zalały treści generowane przez sztuczną inteligencję – od artykułów na firmowych blogach po komentarze na LinkedInie. Ale czy samo korzystanie z AI w tworzeniu komunikatów jest błędem? Z jednej strony chwalimy się „wdrażaniem AI w firmach”, z drugiej – krytykujemy posty „napisane przez ChatGPT”. Jak więc to naprawdę wygląda? Jak z sukcesem wdrażać AI w PR i marketingu oraz pisać naprawdę dobre teksty z pomocą tej technologii?

Obecnie nawet osoby niezajmujące się zawodowo komunikacją potrafią błyskawicznie rozpoznać tekst, który został wygenerowany przez sztuczną inteligencję. Modele językowe mogą przyspieszyć pracę, ale równie łatwo generują błędy merytoryczne, halucynuje czy specyficzny styl wypowiedzi. Samo korzystanie z modeli językowych nie jest błędem. Zagrożenie stanowi dopiero brak weryfikacji tego, co „napisała” sztuczna inteligencja. Najlepszym tego przykładem jest afera wokół książki Karoliny Opolskiej, w której przypisach pojawiły się nieistniejące źródła oraz przypisy z frazą „chatgpt” w hiperłączach. 

Najbezpieczniej jest traktować AI jako narzędzie, a nie jako autora treści. Aby modele językowe sztucznej inteligencji były realnym wsparciem w media relations, warto stosować się do poniższych wskazówek.

Zacznij od ustawień modelu

W ustawieniach LLM-a (np. ChatGPT, Gemini, Claude) warto wpisać podstawowe informacje o swojej branży, firmie, odbiorcach, potrzebach i zastosowaniach. Taki opis będzie stanowił punkt odniesienia dla kolejnych rozmów i poleceń dla modelu AI.

Pamiętaj, że każdy z modeli w różny sposób radzi sobie z różnymi typami zadań, a ta wiedza szybko się dezaktualizuje – LLM-my rozwijają się bardzo dynamicznie. Warto ją regularnie aktualizować i weryfikować w praktyce, testując narzędzia AI na konkretnych zadaniach.

Zadbaj o skuteczny prompt

Prompt (polecenie kierowane do modelu sztucznej inteligencji) powinien jak najbardziej szczegółowo odzwierciedlać, jaki efekt końcowy chcesz uzyskać. Jednym ze sprawdzonych schematów jest konstrukcja: Rola – Zadanie – Kontekst – Zasady – Przykład.

• Rola określa, kim ma być AI w danym zadaniu, np.: specjalistą ds. PR w firmie X, ekspertem w branży Y z 20-letnim stażem.
• Zadanie – tu przechodzimy do sedna sprawy. Napisz, co konkretnie ma zrobić AI. Zamiast „napisz tekst” lepiej użyć poleceń typu: „zredaguj lead”, „uporządkuj wnioski”, „skrót do 1200 znaków”, „zaproponuj trzy alternatywne wersje nagłówka”. 
• Kontekst – tutaj warto wskazać odbiorcę, kanał publikacji, cel komunikacyjny oraz materiały źródłowe.
• Zasady – to miejsce na informacje o stylu, długości, tonie, preferencjach językowych i elementach, których AI ma unikać. 
• Przykłady – są jednym z najbardziej konkretnych sygnałów dla modelu. Dodaj w oknie dialogowym fragment wcześniejszej informacji prasowej, lead raportu czy akapit artykułu.

Jeśli nie masz wprawy lub brakuje Ci czasu na stworzenie szczegółowej instrukcji dla AI, jego wstępną wersję możesz dopracować w narzędziach takich jak PromptCowboy.

Podsumowując: im lepiej wiesz, czego chcesz, tym skuteczniejszy prompt zbudujesz  i tym lepszy będzie efekt końcowy.

Źródło: Kwejk.pl

Korzystaj z narzędzi do pracy na dużych zbiorach danych

Jeśli musisz przeanalizować obszerny raport lub porównać wiele źródeł jednocześnie, dobrym rozwiązaniem jest NotebookLM. To narzędzie do analitycznej pracy na wybranych dokumentach offline lub konkretnych linkach do artykułów (tzw. RAG – Retrieval-Augmented Generation, czyli generowanie odpowiedzi na podstawie wskazanych przez użytkownika źródeł zamiast całej wiedzy modelu). Notebook dokładnie wskazuje fragmenty, z których korzysta, co ułatwia weryfikację. Nadal nie zwalnia to z odpowiedzialności za treść, ale znacząco przyspiesza ten proces.

Zapomnij o „pustej kartce”

AI zdecydowanie skraca najtrudniejszy moment pracy redaktora – siedzenie przed przysłowiową pustą kartką. Treść wygenerowana przez sztuczną inteligencję może stać się zatem punktem wyjścia do dalszej pracy. Możesz także spisać swoją koncepcję na tekst w formie notatek, a następnie poprosić model o ich uporządkowanie i redakcję. 

Tematyczne czaty

Dobrą praktyką jest tworzenie osobnych czatów do konkretnych zadań, np. do korekty językowej czy opisów alternatywnych grafik (ALT). Każda z tych konwersacji powinna zaczynać się profesjonalnie przygotowanym promptem. 

Pamiętaj, że przy bardzo długich oknach dialogowych AI może zacząć się gubić (model „pamięta” kontekst określony przez Ciebie przed tygodniami, podczas gdy dawno przestał być już istotny), dlatego takie czaty najlepiej wykorzystywać do zadań o jasno określonym zakresie i powtarzalnym charakterze.

Rozmawiaj z AI

W pracy z modelem językowym najlepsze rezultaty daje konwersacja. Pytaj model, co by zmienił, co doprecyzował, jakie widzi alternatywy. Na końcu pokaż mu ostateczną wersję tekstu i zapytaj, co jeszcze można poprawić. To pomaga spojrzeć na treść świeżym okiem i wybrać te uwagi, które według Ciebie mają sens.

Pracuj iteracyjnie

Dobre efekty przynosi praca akapit po akapicie. Pozwala to kontrolować styl i poprawność tekstu, zamiast poprawiać całość dopiero na końcu. AI dobrze reaguje na precyzyjne, cząstkowe korekty.

Charakterystyczne cechy LLM

Modele językowe mają swoje powtarzalne nawyki. Są to przede wszystkim:

• idealnie „rytmiczne” zdania, często dodają w tym celu zbyt wiele przymiotników;
• symetryczne konstrukcje typu: „nie tylko…, ale także…”;
• „ulubione” słowa AI, np. wyraźnie, jasno, kluczowy;
• Dziwne, niespotykane w języku polskim metafory i porównania
• stosowanie rzadko spotykanego we współczesnych tekstach myślnika (—) w miejscu popularnej półpauzy (–) lub jeszcze powszechniej stosowanego dywizu (-); 
• nieproszone podsumowania na końcu akapitów – pojawiają się, mimo że nie było o nich mowy w prompcie. 

Przykładowo, zdanie typowe dla AI w naszym poradniku brzmiałoby tak:

Te elementy niewiele wnoszą, a jednocześnie zdradzają udział AI, przez co tekst wygląda sztucznie. 

Na koniec

Pisząc z pomocą AI, to Ty jako autor jesteś mózgiem operacji: znasz kontekst, cele, ryzyka i niuanse komunikacyjne. Model językowy może pomóc „rozruszać” Twój umysł oraz skrócić do minimum ten najtrudniejszy etap, czyli siedzenie przed przysłowiową pustą kartką. 

Podsumowując, używaj AI, gdy:

• chcesz przyspieszyć prostą, lecz czasochłonną pracę – przygotować roboczą wersję komunikatu, wygenerować kilka wariantów leadu czy tytułu, napisanie tekstu alternatywnego (ALT).
• potrzebujesz sparring partnera – kogoś, kto podrzuci pomysły, alternatywne ujęcia tematu czy możliwe kierunki narracji, spośród których Ty wybierzesz ten właściwy.

Pamiętaj, aby NIE wprowadzać żadnych wrażliwych informacji – danych osobowych, treści objętych embargiem czy tajemnicą przedsiębiorstwa. Udostępniane modelom językowym treści mogą być przetwarzane poza Twoją bezpośrednią kontrolą, np. w procesach uczenia maszynowego.

Modele AI nieustannie się zmieniają

Warto mieć na uwadze, iż modele językowe nieustannie ewoluują – choć bardziej pasuje tu słowo „rewolucja”. Zasady pracy z AI nie są stałe, dlatego warto je regularnie aktualizować wraz z rozwojem narzędzi i własnych doświadczeń.

💡Ten artykuł również powstał przy wsparciu modeli językowych, jednak za ostateczny kształt – dobór, weryfikację treści i redakcję – odpowiada jego autorka.

Joanna Rafał
Starsza specjalistka ds. komunikacji marketingowej w IMM