目標エンジニアリングは、次の必需品AIスキルです

しかし、方向はマイクロ管理を意味するものではありません。スコアボードから時間の節約がかかります。目標エンジニアリングは、構造化され、適応性があり、スケーラブルな方法で必要なものを組み立てるのに役立つスキルです。それはテクノロジーとともに進化する耐久性のあるスキルです。課題はAIに提案するのではないので、AIを提供しています。

• 明確に述べられた目標。エージェント（および人間）が自然言語で理解し、行動するのが簡単なもの。たとえば、「目標：コンテンツリポジトリを増やして、顧客の成功の取り組みをサポートします。そのために、前四半期のトップ10のサポートチケットに基づいてFAQの記事を生成します。」
• 測定システム。これにより、エージェントに成功を評価する方法が得られます。たとえば、「高優先度の高いチケットの少なくとも90％の回答を含め、1,000ワードの制限内に収まることを確認してください。」カバレッジ、精度のしきい値、または完了までの時間などのメトリックは、エージェントが自己評価して反復する方法をエージェントに与えます。
• 豊かな文脈。エージェントは、人間が自然に考慮するデータ、システム、および状況認識にアクセスする必要があります。これには、組織の知識（ブランドトーンや音声やペルソナメッセージングなど）、ツール（CRMS、チケットプラットフォーム、分析など）へのリアルタイムアクセス、さらにはこの目標が重要なのに役立つ歴史的な決定も含まれます。タスクがより大きな目標の一部である場合、メモからの会話コンテンツを含めるか、共有、定義、および指定されたタイムラインが与えられているトランスクリプトを呼び出します。これは、エージェントが意思決定と、さらにうまく機能する可能性のある課題に対するカウンターの提案で本当に役立ちます。
• ガードレールとガバナンス。エージェントは、法的、倫理的、ブランド、またはコンプライアンス関連の明確な境界内で動作する必要があります。目標の指示には、すべきでないこと、人間がレビューする必要があるもの、および自信が低い場合の進行方法を含める必要があります。

このスキルはあなたの差別化要因になります。目標をうまく表現することは、それが思っているよりもはるかに難しいからです。多くの初めてのマネージャーは、ビジョンを明確にしたり、期待を設定したり、明確にしたりするのに苦労しています。プロジェクトに取り組んでいて、「私たちがどこに行こうとしているのか、そこにたどり着いたときにどのように成功しているのか正確にはわかりません」と考えたことがあるなら、あなたはそのギャップのコストを見ました。

これも成熟ステップです。あなたがすでにプロンプトに慣れているなら、再洗浄、繰り返し、ステアリング - あなたは曲線よりも先を行っています。しかし、次のレベルはより良いプロンプトだけではありません。それはより良い計画です。より良い代表団。より良い目標エンジニアリング。

目標エンジニアリングの筋肉を構築する方法

• ワークフローの背後にある「なぜ」を定義します。アウトプットを組織の目標に接続します。それは、会社の運営計画、部門の戦略、またはあなたが取り組んでいるプログラムであれ。
• あなたの尋ねて具体的に取得します。漠然としたアイデア（「これをより良くする」）を構造化された目標に変えることを練習します（「私たちのユニークな価値を強調し、ブランドトーンに合わせ、150ワード以下に適合する専門的な応答をドラフトします」）。
• 作業を役割に壊します。各エージェントをチームメイトのように扱います。どのような仕事をしますか？彼らはどのような文脈を必要としますか？彼らはどのような専門知識を必要とし、どこでそれを手に入れますか？
• マネージャーのようにレビューします。出力を受け入れたり拒否したりしないでください。何がオフでしたか？何が役に立ちましたか？どのようにあなたの指示はより明確になりましたか？彼らのパフォーマンスに基づいて、彼らにもっと余裕を与えることができますか？
• 小さく開始してから、スケーリングします。エージェントに一度に1つのタスクを割り当てます。次に、それらを組み合わせ始めます。実際のコラボレーションを反映するワークフローを作成します。最終的には、プロセス全体を提供するためにそれらに頼ることができます。これにより、あなたがしていることすべてが加速します。