Mis dos plugins favoritos de ChatGPT Plus y las cosas notables que puedo hacer con ellos

Mis plugins favoritos de ChatGPT Plus y sus funciones notables

Cuando revisé esta mañana, la tienda de complementos ChatGPT Plus tenía 119 páginas de complementos. Con ocho complementos por página, eso nos lleva a 952 complementos. Claramente, la gente ha extendido ChatGPT de muchas maneras.

Por supuesto, hay advertencias. Por ejemplo, aunque hay 952 complementos, solo puedes usar tres de ellos a la vez. Si quieres usar diferentes complementos, necesitas iniciar una nueva sesión y elegir un nuevo conjunto. Además, si quieres usar el mega complemento propio de OpenAI, Advanced Data Analysis, no puedes ejecutarlo con ninguno de los otros complementos.

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Aquí en ENBLE, hemos analizado muchos complementos. Hice una inmersión profunda en algunos de ellos en Extending ChatGPT: ¿Realmente los complementos de chatbot de IA pueden cambiar el juego? y Steven Vaughan-Nichols hizo un resumen de sus complementos favoritos.

Pero no he estado mirando los complementos simplemente para escribir sobre ellos. He comenzado a integrar ChatGPT y los complementos en mi proceso regular de productividad. Y esto es lo interesante. Para el trabajo diario, he descubierto que solo necesito dos complementos. Simplemente no he sentido la necesidad de usar los demás.

Desafortunadamente, no puedo ejecutar estos dos complementos al mismo tiempo.

Mis dos favoritos

De lejos, el complemento más útil y confiable que he encontrado ha sido el propio complemento Advanced Data Analysis de ChatGPT. Este complemento lee archivos de datos, realiza análisis, genera gráficos e incluso puede hacer análisis de imágenes. (Aunque no lo he usado para eso.)

Puedes activar Advanced Data Analysis en el cuadro de diálogo de Configuración. Lo encontrarás en las funciones beta. No te confundas, sin embargo: Advanced Data Analysis solía llamarse Code Interpreter. Se cambió el nombre el mes pasado.

El segundo complemento de alto valor que uso es WebPilot. Esto permite que ChatGPT acceda a la web. Anteriormente, había estado usando MixerBox WebSearchG para hacer lo mismo, pero encontré que fallaba más veces de las que funcionaba. Hasta ahora, WebPilot no me ha fallado.

Hay limitaciones, sin embargo. WebPilot no puede hacer mucho con búsquedas exhaustivas en Amazon, por ejemplo. Esto se debe a que, si bien puede visitar y extraer contenido de páginas web, no tiene la capacidad de interactuar con elementos dinámicos en la página, como menús desplegables, filtros o barras de búsqueda.

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Armado con estos dos complementos, puedo realizar un análisis de datos completo y puedo hacer que ChatGPT obtenga datos actuales de la web. Simplemente no puedo hacer ambas cosas en la misma sesión, lo que significa que de vez en cuando necesitaré hacer algunos malabares para encontrar lo que quiero.

Trabajar dentro de los límites

Definitivamente hay límites en lo que estos complementos pueden hacer. WebPilot es excelente para obtener una página de información. A veces, como en mi experimento en Yelp, puede escanear múltiples páginas. Pero tiende a fallar cuando tiene que realizar múltiples consultas.

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Esto es lamentable porque hacer una serie de escaneos web y luego analizar esos resultados es donde se pueden obtener muchas ganancias en productividad. Tomemos un ejemplo reciente. Estoy construyendo una PC usando el procesador AMD Ryzen 5 5600X. Ese procesador fue elegido específicamente porque se recomienda para un software que quiero ejecutar. Quiero una placa base que pueda alojar ese procesador. Intenté que ChatGPT Plus con WebPilot hiciera un escaneo exhaustivo de las ofertas y reseñas de Amazon. No lo logró del todo.

Mi indicación:

Usa WebPilot. Encuéntrame diez placas base de PC en cada rango de precios que admitan el procesador Ryzen 5 5600X utilizando el socket AM4. Incluye reseñas con estrellas y un enlace a cada producto. Muestra como una tabla.

Obtuve una lista, por supuesto. No todas las placas base podían admitir el AMD Ryzen (una o dos eran plataformas Intel). Me dio calificaciones en estrellas, pero las URL proporcionadas no eran a las páginas de los productos en Amazon, sino a la página principal de Amazon.

Algunos de estos problemas son propios de la naturaleza de la web, por supuesto. Cada página está codificada de manera diferente. Algunas empresas se esfuerzan por ocultar el raspado de páginas. Otras simplemente son difíciles de capturar en cuanto a cómo están diseñadas, sin ningún bloqueo activo por parte de los desarrolladores web.

Además, la IA no le gusta recorrer una lista maestra y presentar todos los resultados de una vez. Le gusta proporcionar una respuesta, esperar una palmada en la cabeza y luego pasar a la siguiente respuesta. De esta manera, ChatGPT es como un cachorro.

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La clave del éxito es trabajar dentro de los límites. Por ejemplo, puedo seleccionar un montón de placas base que parecen interesantes y luego alimentar cada una a ChatGPT con WebPilot y pedir un análisis de sentimiento de las reseñas de los usuarios, una vez que encuentre el enlace exacto de la reseña para ese producto.

Por ejemplo, quería saber si una de las placas que me interesaban tenía problemas de ruido. Tuve que proporcionar un conjunto de indicaciones antes de obtener algunas respuestas útiles:

¿Los usuarios tienen quejas sobre el ruido con este producto: {insertar enlace URL aquí}?

Esto devolvió una discusión general de quejas de los usuarios, pero nada sobre el ruido.

Buscar en la web esa placa base y problemas de ruido.

Esto devolvió una sola queja de un foro de usuarios sobre el ruido en un sitio tecnológico.

¿Hay otros informes?

Esto trajo de vuelta un informe de problemas de ruido de YouTube, Reddit y un sitio tecnológico de construcción de PC. Por lo tanto, es posible obtener la información que necesitas. Solo tienes que trabajar en ello.

Análisis avanzado de datos

El segundo complemento es el propio Análisis avanzado de datos de ChatGPT. Esto es sumamente poderoso, pero está limitado al conjunto de datos hasta noviembre de 2021… a menos que…

El truco aquí es que ChatGPT Plus con Análisis avanzado de datos te permite cargar archivos de datos. De esta manera, puedes actualizar datos que sean más nuevos que la fecha de corte de 2021.

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Mostré muchos gráficos y análisis de tablas utilizando el Análisis avanzado de datos en este artículo. Pero el lugar donde cargar tus propios datos resultó increíblemente poderoso fue cuando hice un análisis de sentimiento en una base de datos de 22,797 registros al desinstalar mi código. No había tenido tiempo de escribir código para hacer ese análisis de cruce, pero ChatGPT lo hizo por mí en cuestión de minutos.

Recientemente lo utilicé con otro conjunto de datos. Hay un servicio para periodistas donde puedes publicar una pregunta y luego los profesionales de relaciones públicas y aquellos interesados en promocionarse a sí mismos y a sus empresas pueden responder.

Esto es un gran recurso para obtener ideas de personas activamente involucradas en lo que estás investigando. El inconveniente es que la relación señal-ruido es enorme. Muchas, muchas personas ofrecen respuestas, a menudo no relacionadas con lo que estoy investigando, y a menudo las personas que responden no cumplen con mis criterios para incluirlos en mi investigación.

Cernirse a las propuestas de un proyecto determinado puede llevar días. Intenté descargar y alimentar el conjunto completo de respuestas en el Análisis avanzado de datos, pero no le gustó eso. Sin embargo, cuando hice un trabajo previo de preparación, convirtiendo cada propuesta en un registro en una base de datos de Excel (usé un poco de programación para eso), entonces el Análisis avanzado de datos pudo entender la información.

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No quería que ChatGPT hiciera la investigación o el análisis, pero pudo separar esas propuestas que incluían el nombre y cargo de un ejecutivo. Hice algunas preguntas clave que ayudarían a identificar una entrada como proveniente de alguien que realmente leyó las instrucciones. Cuando le pedí a ChatGPT que analizara esas entradas para esos criterios, pudo presentarme un conjunto de propuestas de candidatos calificados.

No estoy proporcionando esas indicaciones porque eran totalmente únicas para ese proyecto. Pero el punto es que hice un trabajo básico de preparación para el Análisis avanzado de datos, y luego hizo un montón de análisis. Por lo general, me lleva de tres a cuatro días revisar cientos de propuestas y filtrar los datos útiles. Esta vez, me llevó aproximadamente medio día.

Eso significa un gran ahorro de productividad.

La clave del éxito con las indicaciones de ChatGPT

Ciertamente, hay límites para ChatGPT, no menos importante es que la IA no siempre hace lo que deseas y inventa cosas. Pero ChatGPT puede ser un gran ahorro de tiempo si delegas con cuidado.

Observa esa palabra: Delegar. Cuando se usa como verbo, Webster la define como “confiar en otro”. Si eres un gerente, la capacidad de delegar es una parte importante del trabajo. Pero delegar no se trata solo de dar órdenes a los subordinados. Delegar es confiar, sí. Pero también es guiar y verificar el producto del trabajo.

Así es como debes aprender a trabajar con ChatGPT. No lo pienses como un programa de computadora. Piensa en él como una persona a quien le estás asignando trabajo. ¿Es esa tarea demasiado compleja? ¿Es esa tarea demasiado vaga? ¿Hay alguna manera de que la persona pueda tener éxito con esa tarea o la estás condenando al fracaso?

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Todos estamos familiarizados con estos escenarios laborales, por lo que deberían ser algo que puedas aplicar a tu trabajo de indicación de IA.

Si lo que le das a la IA la confunde, averigua cómo aclararlo. Si lo que le das a la IA es demasiado para que pueda trabajar con ello, averigua cómo dividir el proyecto en etapas.

También, no te limites a una sola herramienta. Si eres un gerente, es posible que tengas un empleado que sea excelente en la interacción con las personas. Puede que tengas otro que sea excelente reparando cosas, y otro más con grandes habilidades matemáticas. Puede que inicialmente asignes una fase del proyecto a un trabajador y luego lo muevas a otro a medida que las habilidades necesarias cambien.

Eso es lo que hice con mi proyecto de lanzamiento de relaciones públicas. Analizar las respuestas en líneas de valores separados por comas fue fácil para el editor de texto de mi programador. Solo hice algunas operaciones de búsqueda y reemplazo. Luego abrí el documento en Excel para ver si era lo que pensaba que había creado. Solo una vez que los datos fueron confirmados, los introduje en ChatGPT y Advanced Data Analysis.

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Entonces, ¿cuál es la clave del éxito de ChatGPT, especialmente con estos dos complementos? Aprende a dividir el proyecto para que los complementos puedan entenderlo y luego utiliza todas las herramientas a tu disposición para obtener tus resultados.

Si haces eso, es probable que descubras que ChatGPT proporciona un impulso medible en la productividad para algunos de tus proyectos.

Oh, y esa es mi sugerencia final: Ten en cuenta que no todos los proyectos son adecuados para la IA. Aprovecha tus éxitos cuando sean apropiados y utiliza otras herramientas para realizar tareas que no sean adecuadas para la inteligencia artificial.

Buena suerte. Vive largo y próspero. Que la fuerza te acompañe.


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