Een custom GPT bouw je met een beetje aandacht in een half uur:
- open ChatGPT en kies Create a GPT
- beschrijf in gewone taal wat het ding moet doen, en net zo belangrijk: wat niet
- upload de documenten waaruit het mag putten
Geen code. De kwaliteit zit in twee dingen: hoe scherp je instructie is, en hoe goed het materiaal is dat je meegeeft.
Dat tweede is waar het meestal misgaat. Een GPT die je hele afdelingsschijf meekrijgt, geeft antwoorden uit verouderde bestanden met evenveel overtuiging als uit de goede. Drie kloppende, actuele documenten leveren een betere assistent op dan tweehonderd bestanden waarvan de helft achterhaald is. Ruim eerst op, bouw daarna.
Wanneer een custom GPT een goed idee is: de taak is in essentie een conversatie, en de custom GPT is een gespecialiseerde (lees: begrensde) chatbot. Concreter: de gebruiker stelt een vraag en krijgt een antwoord of een concepttekst terug. Denk aan een schrijfassistent die je tone of voice en templates kent, of een vraagbaak op je eigen personeelshandboek.
Een GPT is geen oplossing als de taak autonoom moet worden uitgevoerd. Een GPT wacht tot iemand hem opent. Zodra het antwoord in een ander systeem moet landen, elke ochtend moet draaien, of gegevens moet ophalen uit je boekhouding of je orderpakket, houdt het op. Dan zoek je een automatisering die aan je systemen hangt. Dat is een ander soort project, en het ontwikkelen hoeft niet complex te zijn maar kost altijd meer dan het bouwen van een GPT.
Die tweedeling gaat over begrip van de mogelijkheden van AI. Wie vraagt hoe hij een GPT bouwt om orderbevestigingen aan zijn boekhouding te koppelen, heeft geen GPT nodig maar een uitgebreider systeem.
Begin met een GPT als je wilt leren hoe AI-modellen zich gedragen. Het kost een half uur, het levert direct iets bruikbaars op, en je ontdekt binnen een week waar het werk echt vastzit. Die ontdekking is meer waard dan de GPT zelf.