AI teadmisest ei piisa. Siin on, kuidas seda tegelikult kasutada.

In This Article

Võib-olla olete avanud ChatGPT käputäis korda, saanud vähem tulemusi ja edasi liikunud. Võib-olla olete läbinud AI koolituse või kaks ja mõelnud: "Lahe, aga kuidas see minu tööga tegelikult käib?" Või olete järjehoidjatesse lisanud kümmekond AI tööriista, mida olete LinkedInis soovitanud, kuid pole proovinud ühtegi. Sa ei ole üksi. See lõhe AI ​​tundmise ja tehisintellekti kasutamise vahel on see, kus paljud meist praegu on. Ja see ei aita, kui kõik käsivad teil seda kasutada. Ma tean, sest see on suures osas minu töö: haldan HubSpoti ajaveebi kirjutamismeeskonda ja suur osa minu tööst on neile tehisintellektiga võimaldamine. Mitte abstraktses, inspireerivas võtmesõnas, vaid selles, kuidas oma tegelikku tööd paremini teha. Mida ma olen õppinud, on see, et probleemiks pole peaaegu kunagi motivatsioon. Inimesed tahavad õppida. Teavet tehisintellekti kohta on kõikjal, kuid tõelist lubamist – mis tegelikult muudab teie tööd – on üllatavalt haruldane. Sellest see postitus räägibki. Selles juhendis jagan praktilist raamistikku AI integreerimiseks teie töösse viisil, mis edendab teie oskusi, mõju ja karjääri. Sisukord Miks AI-toega olemine teie karjäärile kasulik on? Miks on AI-d nii raske omaks võtta? Kuidas AI lubamine välja näeb? Kuidas meeskonnad saavad liikuda tehisintellekti katsetamiselt teostuseni Kuhu Futurepedia sobib AI-ga Miks AI-toega olemine teie karjäärile kasulik on? Alustame mõne aususega. „AI aitab teie tööd” on 2026. aastal peaaegu mitte midagi. Teame, et see võib meid tootlikumaks muuta, mis siis nüüd? Siin on parem ülevaade: AI-d kasutavate inimeste ja seda hästi kasutavate inimeste vahel kasvab lõhe. Eelis saavad inimesed, kes on läinud kaugemale, kes on oma rutiini sisse ehitanud tehisintellekti, kes kasutavad seda sisuliselt parema töö tegemiseks ja kes suudavad seda mõju näidata. Vaatame üksikasjalikumalt, miks see nii on: Edutamine tuleb väljundist, mitte pingutusest. "Ma nägin palju vaeva, nii et mind peaks premeerima" on tänapäeval palju raskem vaielda. Seda seetõttu, et AI-toega spetsialistid toovad tavaliselt rohkem väljundit ja mõju kui need, kes seda ei tee. AI-toega all pean silmas kedagi, kes kasutab tehisintellekti regulaarselt oma igapäevatöös, et suurendada oma väljundit ja mõju. Aastal 2026 on paljud tööstusharud nüüdseks üle läinud tehisintellekti tööajastusse. Katsefaas (ad-hoc küsimine, ühekordne tööriistakasutus) on suures osas läbi. Nüüd on ootus integreeritud ja pidev kasutamine. Võtke näiteks sisuturundus: väikesed, strateegiliselt keskendunud meeskonnad saavad kasutada tehisintellekti jõu kordistajana, koormates maha tootmise rutiinsed aspektid, et inimtoimetajad saaksid keskenduda narratiivi kulgemisele, kaubamärgi häälele ja täpsusele. Vastavalt HubSpoti 2026. aasta turuseisundi aruandele ütleb 67% turundusmeeskondadest, et tehisintellekt säästab neil 10 või rohkem tundi nädalas ja 71% ütleb, et AI aitab neil oluliselt rohkem sisu luua. Kuna tehisintellekt saab hakkama suure osa igapäevasest rollist, vabastab see aega kõrgema taseme tööks: strateegiline mõtlemine, loominguline probleemide lahendamine, funktsionaalne juhtimine ja pikaajaline planeerimine. Põhiülesannete täitmine muutub vähem väärtuslikuks. Ja kui see teid ei takista, pakuvad juhid teile rohkem väljakutseid pakkuvat ja nähtavamat tööd. AI kasutamine on muutumas uueks lähtealuseks. Põlvkond tagasi oli Exceli kasutamise tundmine eristav. Siis sai sellest põrand. Sama nihe toimub praegu ka tehisintellektiga, mis tähendab, et edasipääsu aken sulgub. Praegu on AI-oskus endiselt muljetavaldav. Kui ütlete oma juhile, et kasutasite tehisintellekti protsessi pooleks lõikamiseks või lõite viipa, mis säästab teie meeskonnal kolm tundi nädalas, siis märgatakse seda (sellest lähemalt hiljem). See, mis teid täna oma juhilt tunnustab, kõlab aga aasta või kahe pärast sarnaselt "Ma tegin Excelis uue makro". Kasulik, kuid mitte tähelepanuväärne. Kui algtasemeks saab tehisintellekti oskus, saavad eelised inimesed, kes jõudsid kohale varakult ja kasutasid seda, kui kõik teised alles nuputasid, kust alustada. Võib isegi väita, et see on lähtejoon: HubSpoti uuringud näitasid, et 83% turundajatest väidavad, et nad toodavad tehisintellekti tõttu rohkem kui kunagi varem. Ja siin on teie karjääri jaoks kõige olulisem: AI ei asenda teid. Aga keegi, kes seda paremini kasutab, võib. Mitte mingi hüpoteetiline robot või näotu automatiseerimise laine. Keegi teie valdkonnast, teie tasemel, kes otsustas seda tõsiselt võtta enne teid. Juhid märkavad, kes kasutab AI-d (ja kes mitte). 2026. aasta Gallupi andmed näitavadet 69% juhtidest ja 55% juhtidest kasutab tehisintellekti vähemalt paar korda aastas, võrreldes vaid 40% IC-dega. Tõenäoliselt kasutab teie juht AI-d rohkem kui teie, nii et neil on üsna hea ettekujutus sellest, mis on võimalik ja kas te sammute sellega. Ma ei ütle, et teie ülemus peab salajast tulemuskaarti selle kohta, kes Claude'i kõige rohkem küsib. Kuid kui kaks inimest samas meeskonnas teevad sarnast tööd ja üks neist teeb seda järjekindlalt kiiremini ja põhjalikumalt, kuna nad on oma protsessi integreerinud tehisintellekti, märgitakse see ära. See mõjutab seda, kes saab järgmise venitusülesande, kes kaasatakse strateegiavestlusesse ja keda edutatakse. Miks on AI-d nii raske omaks võtta? Sellel on põhjus, miks nii paljud inimesed takerduvad selle vahele, et "ma tean, et peaksin rohkem AI-d kasutama" ja seda tõesti tegema. Tegelikult on mitu hästi dokumenteeritud põhjust: Teadmiste-tegemise lõhe Oleme kõik tahtnud õppida või proovida midagi uut, et mõista, et kuud või aastad on möödunud, ilma et oleksime sellega midagi teinud. Lihtsalt küsige, et mu basskitarr mu magamistoas tolmu kogub. Teadlased Jeffrey Pfeffer ja Robert Sutton nimetasid seda nähtust "teadmiste-tegemise lõheks". Põhimõtteliselt on teadmine, mida teha ja tegelikult selle tegemine, peaaegu täiesti erinevad probleemid. Teadmiste-tegemise lünka tehisintellektis rakendades on uuringud jooned: BCG leidis, et vaatamata tehisintellekti laialdasele juurutamisele ei ole 74% ettevõtetest tehisintellekti kasutamisest veel käegakatsutavat ärilist väärtust näidanud. Samuti leiti, et 70% väljakutsetest, millega ettevõtted tehisintellekti juurutamisel silmitsi seisavad, tulenevad inimeste ja protsessidega seotud probleemidest, tehnoloogiliste probleemide puhul aga vaid 30% ja tehisintellekti algoritmide puhul 10%. Osa mahajäämuse põhjusest on lihtsalt praktiline. Sul on juba töö ees. Teie kalender on täis, ülesannete loend on pikk ja abstraktne eesmärk "mõelge välja, kuidas tehisintellekti paremini kasutada" konkureerib kõigi teiste asjadega. Kui ma küsisin HubSpot Media kiirelt insenerilt ja tehisintellekti spetsialistilt Timothy Biondololt, miks nii paljud inimesed jäävad teadlikkuse ja adopteerimise vahele, siis ta ei öelnud: "Teadlikkus on passiivne ja kasutuselevõtt eeldab, et peate muutma seda, kuidas te tegelikult töötate, mitte lihtsalt brauserisse uue vahelehe lisama. Vahe seisneb selles, et enamik inimesi liigub endiselt oma igapäevaste ülesannete kaupa ja teeb tööd ise. Lubatud inimesed on teinud täiesti teistsuguse nihke. Nad kulutavad aega konteksti kogumisele, juhiste kirjutamisele ja seejärel kümne erineva paralleelse töövoo käivitamisele taustal, samal ajal kui nad keskenduvad kogu kohandamisstrateegiale ja kvaliteedile. Keegi ei ütle teile, kuidas see üleminek tegelikult välja näeb, nii et inimesed proovivad AI-d paar korda, ei tunne nihet ja eeldavad, et see pole nende jaoks või et tehisintellekt pole selleks piisavalt tark. AI õppimine lisaks olemasolevate kohustuste täitmisele on tõeline piirang. Teie ajul on uue teabe töötlemisel piirang ja kui see on ületatud (mida viimaste aastate tehisintellekti arendamise tempot arvestades on see peaaegu kindlasti olnud), langeb kasutuselevõtt järsult, isegi kui motivatsioon on kõrge. Liiga palju valikuid, pole piisavalt selgust Oletame, et kasutate aega. Mida nüüd teha? Turul on tuhandeid tehisintellekti tööriistu. Maastik muutub iga kuu. Käivitatakse uusi mudeleid ja funktsioone ning teie LinkedIni voog on täis inimesi, kes räägivad teile ühest tööriistast, mis muutis nende elu. Te ei tea, kust alustada, seega ei alusta te üldse. Isegi kui te pole valiku paradoksist kuulnud, olete seda kindlasti kogenud. Mida rohkem valikuvõimalusi meil on, seda vähem tahame valida. Nii et me tardume või teeme halvema otsuse, kui oleksime vähemate valikuvõimaluste korral. Täpselt see juhtub praegu kõigiga, kes üritavad luua AI-harjumust. Kui suur on võimalus, et teie valitud tööriist on tegelikult õige? Hirmutamine on alahindamine. Tootlikkuse lõks Siin on ka julm iroonia, mida ei mainita nii palju kui peaks: kui te ei kavatse AI-d kasutada, tekitab see rohkem tööd kui vähendab. Mõelge stsenaariumile, kus soovite kasutada tehisintellekti andmestiku memona kokkuvõtte tegemiseks. Ekspordite lehe, paned selle ChatGPT-sse ja suurepärane, memo tuleb tagasi 30 sekundi pärast. Kuid nüüd vaatate väljundit üle, tuvastate ebatäpsused, küsite uuesti, kuna midagi on valesti, kontrollite fakte, milles te pole kindel, ja vormindate kogu asja ümber, et tabada õiget tooni. Selleks ajaks, kui olete lõpetanud, ei tunne AI end võimaldajana;see tundub kitsaskohana. See on tohutu põhjus, miks AI kasutuselevõtt peatub. Inimesed proovivad seda, saavad üldise vastuse ja arvavad, et see on kõik? Nad järeldavad, et see pole pidevat pingutust väärt, ja lähevad tagasi vanale teele. Kuid probleem on lähenemises, mitte tööriistas. Tehisintellekti hea kasutamine tähendab teadmist, kus see säästab teie aega ja kus see lihtsalt muudab töö ümber. See vahetegemine nõuab harjutamist ja eraldab inimese, kes on AI-teadlik, sellest, kes on AI-toega. Kuidas AI lubamine välja näeb? Me teame, miks AI lubamine ja kasutuselevõtt on olulised. Hüpe teadmistelt praktikale on koht, kus paljud meist jäävad välja ja see ei tulene proovimise puudumisest. Järgmisena kirjeldan strateegiaid, mis on minu ja sisutiimi jaoks töötanud. Need on praktilised, järkjärgulised sammud, mis muudavad AI-ärevuse tegudeks. Mõistke, et te pole (veel) maha jäänud. Otsingu sooritamine „uusim tehisintellekti tehnoloogia” on suurepärane võimalus kohe sülearvuti sulgemiseks ja päevaks sisselogimiseks. Tehisintellekt avaldab survet, mis tuleneb pidevast mõjutajate voost, tooteteadetest, mõttelugudest ja isegi kolleegidest, kes räägivad teile, kuidas nad edasi lähevad. Kuid see müra on suures osas loodud selleks, et juhtida teie tähelepanu ja turule tuua. See on üks vanimaid nippe raamatus: sa jääd maha. Sa ei saa maha jääda. Liituge minu uudiskirjaga, et mitte maha jääda. See sõnum apelleerib meie ürgsele soovile olla grupis. See on põhimõtteliselt koopainimese loogika. Natuke reaalsust teile: Gallupi andmetel teatavad 49% USA töötajatest, et ei kasuta kunagi tehisintellekti oma rollis ja ainult 26% kasutavad seda paar korda nädalas või sagedamini. Las see vajuda. Riigis, kus asub enamik suuremaid tehisintellektiettevõtteid, kasutab tehisintellekti sageli vaid umbes veerand töötajatest. Tahan tutvustada teist kontseptsiooni, et panna asjad perspektiivi: innovatsiooniteooria difusioon. E. M. Rodgersi poolt 1962. aastal esmakordselt jagatud (ja praegugi aktuaalne) Innovatsiooni levitamise teooria jagas kogu tehnoloogia vaatajaskonna viide rühma: uuendajad, varajased kasutuselevõtjad, varajane enamus, hiline enamus ja mahajääjad. Need rühmad võtavad uue tehnoloogia kasutusele selles järjekorras. Omandamine algab uuendajatest (mõelge tehnikahuvilistele, mõjutajatele, uusima telefoni järjekorras esimestele inimestele) ja lõpeb mahajääjatega (kes kasutavad endiselt lauatelefone). Nagu allolevalt diagrammil näha, langeb enamik inimesi kuskile keskele: Allikas Niisiis, kus me oleme generatiivse AI-ga sellel ajateljel? See on subjektiivne üleskutse, kuid arvestades meie seniseid andmeid, pakun kihla, et oleme just sisenenud varajase enamuse hulka. Teisisõnu, kuigi tehisintellekt kui kontseptsioon on juba mõnda aega avalikkuse tähelepanu all olnud, hakkab tehisintellekti oskus alles peavoolu jõudma. Kõik inimesed, keda olete kuulnud tehisintellekti ja selle võimaluste üle vaimustavat, on esimesed 15%, uuendajad ja varased kasutuselevõtjad. Ja nad on palju häälekamad kui ülejäänud. Mida see teie jaoks tähendab? Kui te pole veel AI kasutamisega rahul, olete endiselt heas kohas. Kuid ärge jääge ka maha, sest varajane enamus on teie viimane võimalus edasi liikuda. See ei tähenda, et algajaks olemine on lihtne – kindlasti mitte. Kuid suur osa sellest ebamugavusest tuleneb uskumisest, et kõik on teist ees. See pole veel nii. Alusta väikselt. Nagu iga oskus, on ka tehisintellekti oskus lihased, mis kasvavad aja jooksul korduval kasutamisel. Tõstmisest lugedes ei saa te tugevamaks. Mingil hetkel peate hantlid kätte võtma. See ei tähenda, et peaksite otsima agenti, kes teeb kokkuvõtte kõigist teie meilidest, puhastab arvutustabeleid, haldab teie ajakava ja tasub esimese hooga maksud. Olge algaja, otsige väikseid võite ja nagu treenimine, näete eeliseid varem, kui arvate. Esimene asi, mida ma AI-ga kunagi tegin, oli kasutada seda, et aidata mul soovitada oma sisemiste Slacki sõnumite ümberkirjutamist, kui tundsin, et mu toon on välja lülitatud. Põhilised asjad, kuid mulle sai kohe selgeks, kuidas see on tõhusam kui hautamine, kuidas midagi sõnastada. Nägin kasu suhteliselt väikese investeeringuga. Lõpuks hakkasin Claude'i kasutama oma meeskonna sisemiste tööriistade kodeerimisel, andmekogumitest memode genereerimisel ja oma iganädalaste kohustuste planeerimisel. Nüüd oleks mul raske leida midagi, mille jaoks ma oma igapäevases AI-s ei kasuta. Tehisintellekti lahenduste rakendamine oma probleemidele ja tegelike eeliste nägemine on võimas motivaator. Kasutad seda millegi konkreetse peal,ja see lihtsalt klõpsab. Te mõtlete: "Oh, ma saan seda selleks kasutada... mida see veel teha saab?" Sinu uudishimu muutub mootoriks, mis harjumuse kujundab. Lisaks eemaldab tehisintellekti põimimine oma olemasolevasse töösse (eraldi katse või tegevusena) barjääri, mis ei võimalda seda üks kord proovida, saada häid tulemusi ja naasta oma töö juurde. Näete selle kasulikkust otsekohe, nii et ületate tõenäolisemalt esialgset hõõrdumist. AI eelised kaaluvad üles ajutise ebamugavuse. HubSpoti ajaveebi kirjanik Amy Rigby on selles omast käest aidanud: "Kõige raskem osa tehisintellekti töövoogudesse lõimimisel on ka kõigi tõhususe suurendamise katsete kõige raskem osa: alguses on see metsikult ebatõhus. Te komistate selle üle, kuidas see toimib, eksperimenteerite ja ebaõnnestute, sest see on teie jaoks uus... Peate selle suurepärase õppimise väärtuse välja jätma." Vaadake, kuidas viipasid. Tehisintellekti viipamine on kõige kasulikum oskus, mida saate alustades õppida. Hea viip tähendab erinevust üldise ja tegelikult abistava vastuse vahel. Kui küsisin HubSpot Media sisustrateegia ja operatsioonide juhi Meg Prateri käest, miks on AI teadlikkuse ja tegeliku kasutuselevõtu vahel lõhe, vastas ta: "Nad ei kasuta õigeid viipasid. Kui olete õppinud, kuidas paremini viidata, muudavad teie tulemused võimatuks mitte kasutada tehisintellekti oma töö tõhustamiseks ja olulise töö tegemiseks rohkem aega." Alguses on okei katsetada erinevaid viipasid, kuid lõpuks vajate paremini juhitud vestluste raamistikku. Julgustan oma meeskonna kirjanikke kasutama WRITE raamistikku – see annab tehisintellektile päringu jaoks viis olulist teavet: Kes: kellena AI tegutseb? Andke tehisintellektile isik, nagu kogenud strateeg, tehniline ekspert, projektijuht jne. Ressursid: millist tausta vajab tehisintellekt selle õigeks tegemiseks? See on teie konteksti prügimägi: asjakohased üksikasjad projekti kohta, lahendatav probleem, võrdlusmaterjalid ja kõik muu, mida tehisintellekt üksi ei tea. Juhised: Mida peaks AI täpselt tegema? Ole konkreetne. Tingimused: millised reeglid, piirangud või piirid kehtivad? Näiteks pikkus, formaat, toon, asjad, mida tuleks vältida, ja asjad, mida lisada. Oodatav tulemus: kirjeldage valmistoodet nii täpselt kui võimalik: vorming, tulemused ja võimalusel näide. Siin on näide WRITE-viipast: W: olete väikeettevõtte turunduskonsultant, kes on spetsialiseerunud DTC toodete turuletoomisele. Minu vaatajaskonnaks on naised vanuses 25-40, kes ostavad käsitsi valmistatud küünlaid kingituseks ja enesehoolduseks, enamasti minu Etsy poe ja Instagrami kaudu. R: Juunis lansseerin küünalde suvekollektsiooni. Minu eelarve on käivitamiseks umbes 500 dollarit. Minu parim müügikanal on Instagram ja mul on umbes 3000 jälgijat. Minu viimane kollektsioon müüdi läbi kahe nädalaga, peamiselt Instagram Storiesi ja meili teel. I: Koostage mulle neljanädalane käivitusplaan, mis hõlmab tiiseri sisu, käivitamispäeva strateegiat ja lansseerimisjärgset järeltegevust. Lisage, mida postitada, millal postitada ja üks e-kiri iga etapi kohta. T: Hoidke plaan ühe inimese operatsiooni jaoks realistlik. Tasulisi reklaame pole. Ainult orgaaniline ja meil. Toon peaks tunduma soe ja isiklik, mitte korporatiivne. E: Iganädalane kalender, mida saan jälgida, sisaldab iga päeva jaoks konkreetseid sisuideid, kolm lühikest meilimustandit ja käivitamispäeva kontrollnimekiri. Käivitage see viip ilma raamistikuta viipa kõrval ja näete erinevust. Kui olete tegelikult küünlameister, tunnete ka seda lõhna. Looge tehisintellekti eesmärkide ajakava. Kui olete veidi nuputamist teinud ja aimunud, kus tehisintellekt teid aidata saab, on järgmiseks sammuks hoo hoidmine. Lihtsam öelda kui teha. Kas mäletate teadmiste ja tegutsemise lõhet? Uuringud näitavad, et tugeva eesmärgi kavatsusest üksi ei piisa. Kuid inimesed, kes koostavad plaane, mis täpsustavad täpselt, kuidas nad eesmärgi nimel tegutsevad, saavutavad tõenäolisemalt ka selle. Mõeldes „Ma tahan AI kasutamises paremaks saada“ on vähem tõhus kui „Igal teisipäeva hommikul kulutan 20 minutit tehisintellekti rakendamiseks ühele taldrikul olevale ülesandele“. Nii et ma soovitan järgmist: koostage iganädalane AI võitude ajakava. Need on ülesanded, mida saate nädalaga mõistlikult täita. Need ei pea olema suured hüpped. Selle asemel mõelge neile kui järkjärgulisele edusammule suurema eesmärgi poole, mis on piisavalt väike, et seda tegelikult täita, kuid mis on piisavalt tähendusrikas, et nõela liigutada. Struktureeritud ajakava teeb kahte asja. Esiteks muudab see kavatsuseharjumus, pakkudes tellingud, mis hoiavad teid selle juurde tagasi ilma kangelasliku tahtejõuta iga kord. Teiseks koondab see AI lõputud võimalused teie töö spetsiifilisteks praktilisteks sammudeks. See on valikuparalüüsi vastumürk. Oletame, et soovite kasutada AI-d koosoleku tõhususe ja järelmeetmete parandamiseks. Selline ajakava võib praktikas välja näha: Peamine eesmärk: kasutage tehisintellekti, et vähendada järgmise kuu jooksul olekuvärskendustele ja koosolekute ettevalmistamisele kuluvat aega. 1. nädal: valige oma kõige korduvam koosolek. Kasutage tehisintellekti, et luua oma märkmetest päevakava malli. 2. nädal: Pärast koosolekut kasutage tehisintellekti järelkokkuvõtte koostamiseks. Kontrollige, kas see võttis tavapärasest vähem aega. 3. nädal: koostage iganädalaste olekuvärskenduste viip, kasutades selleks juba säilitatud täppe. 4. nädal: ühendage kõik kolm lihtsaks korratavaks töövooks. Käitage seda nädala jooksul mitme koosoleku ajal. 5. nädal: vaadake üle oma süsteem. Mis töötab? Mis ei ole? Mis saab edasi? Sea eesmärgid järgmiseks kuuks. Miski siin pole hüpe. Iga nädal tugineb viimasele ja viieks nädalaks on teil dokumenteeritud süsteem. Saate jälgida oma edusamme, kuid see teile sobib: märkmete rakendus (nt Notion), ülesannete haldamise tööriist (nt Asana), töötav dokument või kleepmärkmed, kui nii veerete. Järjepidevus on olulisem kui formaat. Ja (võisite seda näha) võib AI isegi aidata teil ajakava ise koostada. Selgitage talle oma rolli ja kohustusi ning paluge tal aidata teil välja mõelda, kus saaksite tehisintellekti oma töövoos reaalselt kasutada. Määrake üks peamine SMART-eesmärk, mille nimel töötada järgmise nelja kuni kuue nädala jooksul, ja seejärel kasutage tehisintellekti, et koostada selleni jõudmiseks vajalikud alametapid. Tee oma edusammud nähtavaks. Kui teie ettevõte on AI-edasi, soovib teie juht tõenäoliselt teada, millega te tegelete. See, kui nähtav on teie tehisintellekti areng neile, on teie karjääri jaoks sama oluline kui töö ise. See kehtib eriti siis, kui teie jõudluse eesmärk on AI kasutuselevõtt. Korrapärane rääkimine oma juhile, kuidas te tehisintellekti juurutate, värskendades neid uute kasutusjuhtude või tõhususe kasvu kohta, annab märku, et mõtlete edasi. See võib välja näha nagu Slacki sõnum, üksus teie iganädalases värskenduses või mainimine teie isiklikus teates. Isegi väikesed võidud tekitavad idee, et olete asendamatu. Nähtavus on aga lihtsam öelda kui teha. Kui olete tehisintellektiga umbrohusse sattunud, on lihtne nii kinni jääda, et unustate oma edusammudest teavitada. Mõnikord investeerin ma mõnda projekti nii palju, et unustan ülemusele teada anda, kuidas minu tehisintellekti kasutamine on minu väljundit tegelikult parandanud. Üks lahendus: määrake halduri AI värskenduse jaoks korduv kalendri meeldetuletus. Seejärel kopeerige oma kasutuselevõtu ajakava (või mis iganes, mida kasutate oma tehisintellekti edenemise jälgimiseks), kleepige see oma valitud tehisintellekti tööriista ja paluge teha kokkuvõte oma iganädalasest edusammust. Bam, midagi, mida oma ülemusega jagada peaaegu ilma lisatööta. Seetõttu võib ülesannete haldamise tööriista (nt Asana) kasutamine oma töö jälgimiseks kasulik olla. Saate eksportida lõpetatud ülesanded arvutustabelisse, anda need AI-tööriistale ja paluda tal hiljutised võidud välja tõmmata. Edenemise jälgimine on sisseehitatud ja see on palju lihtsam kui eraldi Google'i lehe pidamine, mida peate meeles pidama iga kord, kui midagi ette võtate. Samuti soovitan teil siduda oma AI kasutus sellega, kuidas see teie tööd edendab. Rääkige narratiivist: kuidas teil on see paremaks läinud ja sellest tulenevalt, kuidas teie töö on paranenud ja kuidas see on seotud meeskonna KPI-dega. Lõppude lõpuks räägime teie karjääri edendamisest. Veel üks märkus: ka kolleegide nähtavus on oluline. Mänedžerid on olulised, aga ka see, et meeskonnakaaslased pöörduvad tehisintellektiga seotud küsimuste korral. See mitteametlik eksperdi staatus avaldab teie enda edasijõudmisele survet. Timothyl oli siin kasulik ülevaade: "Nikk on jagada seda, kuidas, mitte vau. Mitte "vaata, mida ma ehitasin", vaid "siin on, kuidas ma selle ehitasin, võib-olla aitab see sind." Teisel hetkel muutub see kellelegi teisele ruumis viibijale kasulikuks, see ei ole enam hooplemine ja muutub kogu meeskonna võimete avamiseks." Jätkake teaberingi. Teete tööd, näitate tööd, nüüd veenduge, et jääte teravaks. Minu viimane nõuanne on hoida end õppides ja edusammudega kursis, rakendades samal ajal oma teadmisi praktikas. Nagu Meg ütleb: "Inimene, kes on AI-toega, on keegi, kes on AI-i suhtes uudishimulik. Peaksite sellega katsetama, sellega harjutama ja katsetama uusi tööriistu/ehitusi. Ei piisa, kui kasutate sama kolmeviipasid (kuigi see on suurepärane koht alustamiseks). AI-toega olemine täna tähendab, et kasutate neid tööriistu ja mudeleid ning arenete nendega kohe, kui need välja tulevad. Peaasi on hoida teabering, mis on piisavalt kerge, et te ei jääks ülekoormatud. Tahad voolu, mis on piisavalt laiahaardeline, et püsida jooksev, kuid mitte nii palju, et tahaks auku pugeda. Piirake end nelja või viie AI teabekanaliga korraga. Need võivad olla uudiskiri või ajaveeb, YouTube'i kanal, sisemine kogukond, mentor, taskuhäälingusaade, LinkedIni konto või isegi AI kolleeg, keegi sarnases rollis, kes samuti katsetab. Ja et see kõik oleks jätkusuutlik: iga kord, kui lisate uue kanali, kaaluge selle loobumist. Minu kanalid praegu on: Simple.ai: uudiskiri, mis tutvustab tehisintellekti uudiseid ja värskendusi maandatud ja maalähedasel viisil. Kui soovite AI-teemalist uudiskirja ilma ülekoormamata, siis see on see. Ben’s Bites: alampakk, mille ulatus on pisut ambitsioonikam, kuid on siiski seeditav. Sisemine AI Slacki kanal, mis meil on HubSpotis, et jagada turundusega seotud tehisintellekti edusamme. AI mentor. Minu meeskond, kellega arutame regulaarselt, kuidas meie ajaveebis tehisintellekti kõige paremini juurutada. Ja see on ainult praegu. Need võivad tulevikus muutuda, kui minu mugavustase ja kohustused muutuvad. Kuidas meeskonnad saavad liikuda tehisintellekti katsetamiselt teostuseni Kõik ülaltoodu puudutab enda võimaldamist. Ja IC-de puhul võite sellega peatuda. Kui aga juhite meeskonda, on üleminek sõnadelt „me proovime seda järele” asemele „see on osa sellest, kuidas me kõik praegu töötame” teistsugune väljakutse. Meeskonnas adopteerimise juhtimine pole iseenesestmõistetav. Te ei saa kellelegi teavet esitada ja eeldada, et nad sellega kohe kaasa jooksevad. Mitte igaüks ei taha õppida ega ole nii mugav kui teil. See pole neile koputus; inimestel on uue tehnoloogiaga erinevad suhted ja teie kõrval võib olla palju varaseid kasutuselevõtjaid, varase/hilise enamuse esindajaid ja võib-olla isegi uuendajaid või mahajääjaid. Inimesed usaldavad üldiselt teisi inimesi, kui nad millegi uuega kohanevad. Vean kihla, et see on osa põhjusest, miks otsisite nõu minu, sertifitseeritud tõelise isiku kirjutatud ajaveebipostitusest, mitte ainult ChatGPT-lt või Claude'ilt. Selles, et kuulsin teiselt inimeselt sõna "siin on see, mis minu jaoks töötas", on midagi, mida ükski vestlusrobot ei suuda täielikult korrata. Juhtide toetus on ka üks tugevamaid ennustajaid selle kohta, kas keegi kasutab tehisintellekti tööl – Irrational Labsi andmetel väheneb töötajate tehisintellekti kasutamine 79%-lt 34%-le ilma juhi nõusolekuta. Niisiis, tutvuge oma meeskonnaga seal, kus nad on. Küsige neilt, kuidas nad AI-d kasutavad. Mitte mikrohalduses, "näita mulle oma õhutavat ajalugu", vaid tõelise uudishimu kohast. Mis neid tagasi hoiab? Selle põhjal, mida leiate, soovitage mõnda strateegiat, mida siin tutvustasin. Olen oma meeskonnaga näost näkku rääkides õppinud rohkem, kui ükski abiartikkel või koolitustekk oleks mulle õpetanud. Iga inimese tehisintellekti lubamise teekond on tema enda oma ja parim, mida juhina teha saate, on julgustada, andes neile ruumi uurimiseks. Kuhu Futurepedia sobib AI-ga Kogu see postitus on käsitlenud ühte ideed: AI-st teadmine ei ole sama, mis selle lubamine. Ja suurimad takistused ei ole probleemid, mida saate lahendada, lugedes veel ühte artiklit või lisades järjehoidjatesse veel ühe tööriista. Seetõttu omandas HubSpot Futurepedia. Futurepedia on maailma suurim sõltumatu AI haridus- ja avastamisplatvorm. See haldab esimest tehisintellekti tööriistade kataloogi – tuhandeid kureeritud tööriistu igas kategoorias, mida võite mõelda – koos kasvava haridusplatvormiga, kus on 25+ kursust ja enam kui 1000 õppetundi, mis keskenduvad reaalsetele tehisintellekti oskustele äri ja tootlikkuse tõstmiseks. Futurepedias, selle YouTube'i kanalites ja uudiskirjas on sellest saanud vaikimisi lähtepunkt professionaalidele, kes soovivad tegelikult õppida AI kasutamist, mitte ainult sellest kuulda. HubSpot aitab miljonitel ettevõtetel paremini kasvada. Futurepedia aitab spetsialistidel leida ja hallata tehisintellekti tööriistu, mis muudavad nende töö paremaks. Nüüd on nad sama meeskond, mis tähendab rohkem ressursse, suuremat haaret ja sama kinnisideed panna tehisintellekt päris inimeste jaoks tööle. Professionaalid, kes järgmise viie aasta jooksul võidavad, ei ole need, kes teavad tehisintellektist kõige rohkem. Nemad on tegelikult õppinud sellega töötama. Kui see postitus andis teile raamistiku, pakub Futurepedia teile alustamiseks koha.

You May Also Like

13 Trending Songs on TikTok in March 2026 (+ How to Use Them)

Our Best AI PM Workflows for Prototyping, Strategy, and Personal OS (2026)

China’s Cybersecurity Agency Issues Security Warning About OpenClaw