הערכת תוצרי כתיבה של AI

מבוא קצר: למה טקסט של AI נשמע טוב גם כשהוא לא, ולמה המיסוך הזה הוא בדיוק הבעיה

חלק ראשון: מה בודקים >

• נכונות: עובדות, מספרים, תנאים והבטחות שה-AI השלים לבד

• בהירות: האם הלקוחות יבינו מה קרה ומה צריך לעשות עכשיו

• אפיון השפה: האם השפה מתאימה לארגון, לסיטואציה ולרגע

• טרמינולוגיה: האם המינוח אחיד ומתאים למה שנקבע במאגר הטרמינולוגי

• עברית: שפה תרגומית, מגדר, פיסוק, ומילים שאף אחד לא באמת אומר

• התאמה לערוץ ולרכיב: SMS, וואטסאפ, מכתב, כפתור או הודעת שגיאה - לכל תוצר כללים משלו

• רגולציה וסיכון: מה אסור לכתוב, מה חייבים לכתוב, ומתי מעבירים לבדיקה של המחלקה המשפטית

חלק שני: איך עובדים עם זה ביומיום >

• צ'קליסט הערכה: קריטריונים, ציונים, ומתי טקסט מוכן לפרסום

• לתקן מהר: מתי מתקנים בעצמנו, ומתי מבקשים מ-AI לכתוב שוב (ואיך מבקשים)

• לסגור את המעגל: איך תיקונים חשובים משפרים את הסקילים ואת התשתית כדי שהטעות לא תחזור

• כמה בודקים: מה בודקים בכל טקסט, מה בדגימה, ואיפה אפשר להיעזר ב-AI גם בבדיקה עצמה

כולל תרגול על טקסטים אמיתיים ממגוון עולמות

מכתבים, הודעות, מסכים ומענה ללקוחות שנעריך ונתקן יחד.