Az AI ismerete nem elég. Íme, hogyan kell ténylegesen használni.

In This Article

Lehet, hogy néhányszor megnyitotta a ChatGPT-t, alacsonyabb eredményeket ért el, és továbbment. Lehet, hogy részt vett már egy-két mesterséges intelligencia képzésen, és arra gondolt: „Remek, de hogyan vonatkozik ez valójában a munkámra?” Vagy az is lehet, hogy könyvjelzővel ellátott egy tucat AI-eszközt, amelyeket ajánlott a LinkedIn-en, és még egyet sem próbált ki. nem vagy egyedül. Az AI ismerete és a mesterséges intelligencia használata közötti szakadék az, ahol jelenleg sokan vagyunk. És az sem segít, ha mindenki azt mondja, hogy használja. Tudom, mert nagyjából ez a munkám: egy írócsapatot vezetek a HubSpot Blogon, és a munkám nagy része az MI lehetővé tétele. Nem az elvont, inspiráló kulcsszó értelmében, hanem az alábbiakban bemutatjuk, hogyan végezheti el tényleges munkáját jobb értelemben. Amit megtanultam, az az, hogy a probléma szinte soha nem a motiváció. Az emberek tanulni akarnak. Az AI-ról szóló információ mindenhol megtalálható, de a valódi engedélyezés – ami valójában megváltoztatja a munkavégzést – meglepően ritka. Ez a bejegyzés erről szól. Ebben az útmutatóban egy gyakorlati keretet fogok megosztani az AI munkába való integrálásához oly módon, hogy az elősegítse készségeit, hatását és karrierjét. Tartalomjegyzék Miért segíti karrierjét az AI-kompatibilis? Miért olyan nehéz az AI elfogadása? Hogyan néz ki az AI engedélyezése? Hogyan juthatnak el a csapatok az AI-kísérletezéstől a végrehajtásig Ahol a Futurepedia illeszkedik az AI-engedélyezésbe Miért segíti karrierjét az AI-kompatibilis? Kezdjük egy kis őszinteséggel. „A mesterséges intelligencia segíti a munkáját” 2026-ban szinte semmi állítás. Tudjuk, hogy termelékenyebbé tehet bennünket, akkor most mi van? Íme egy jobb betekintés: egyre nagyobb a szakadék az AI-t használók és az azt jól használók között. Az előny azoknak az embereknek lesz, akik tovább mentek, akik beépítették az AI-t a rutinjukba, akik azt használják fel, hogy értelmesen jobb munkát végezzenek, és akik ezt a hatást ki tudják mutatni. Nézzük meg közelebbről, hogy pontosan miért van ez: Az előléptetések a teljesítményből származnak, nem az erőfeszítésből. „Sok erőfeszítést tettem, ezért meg kell jutalmaznom” manapság sokkal nehezebb vitatkozni. Ennek az az oka, hogy az AI-kompatibilis szakemberek általában több eredményt és hatást produkálnak, mint azok, akik nem. Az AI-kompatibilis alatt azt értem, aki rendszeresen használja az AI-t a napi munkája során, hogy növelje teljesítményét és hatását. 2026-ban sok iparág átállt az AI „működési korszakába”. A kísérleti szakasz (ad-hoc felszólítás, egyszeri eszközhasználat) nagyjából véget ért. Az elvárás most az integrált, tartós használat. Vegyük a tartalommarketinget példaként: A kis, stratégiailag összpontosító csapatok az AI-t erőtöbbszörözőként használhatják, leterhelve a termelés rutinszerű aspektusait, így az emberi szerkesztők a narratívára, a márkahangra és a pontosságra összpontosíthatnak. A HubSpot 2026-os State of Marketing jelentése szerint a marketingcsapatok 67%-a állítja, hogy a mesterséges intelligencia hetente 10 vagy több órát takarít meg, és 71%-a szerint az AI jelentősen több tartalom létrehozásában segíti őket. Mivel a mesterséges intelligencia képes kezelni a hétköznapi szerepek nagy részét, időt szabadít fel magasabb szintű munkára: stratégiai gondolkodásra, kreatív problémamegoldásra, többfunkciós vezetésre és hosszú távú tervezésre. Az alapfeladatok végrehajtása egyre értéktelenebbé válik. És ha ez nem akadályozza meg, a menedzserek nagyobb kihívást jelentő és láthatóbb munkát adnak. A mesterséges intelligencia használata az új alapvonal. Egy generációval ezelőtt az Excel használatának ismerete megkülönböztető tényező volt. Aztán ez lett a padló. Ugyanez az elmozdulás történik most a mesterséges intelligencia esetében is, ami azt jelenti, hogy az előrejutás ablaka bezárul. Jelenleg az AI jártassága még mindig lenyűgöző. Ha elmondja a menedzserének, hogy mesterséges intelligencia segítségével félbevágott egy folyamatot, vagy olyan promptot épített fel, amely heti három órát takarít meg csapatának, akkor ez észrevehető (erről később). Ami azonban ma elismerést érdemel a vezetőjétől, az egy-két év múlva nagyjából úgy hangzik majd, mint „Új makrót készítettem az Excelben”. Hasznos, de nem figyelemre méltó. Amikor a mesterséges intelligencia jártassága válik az alapállapottá, az előnyt azok az emberek kapják, akik korán odaértek, és arra építkeztek, miközben mindenki még azon gondolkodott, hol kezdjem. Akár vitatkozni is lehet, hogy ez az alapállapot: a HubSpot kutatása szerint a marketingesek 83%-a azt mondja, hogy a mesterséges intelligencia miatt többet fognak termelni, mint valaha. És itt van, ami a legfontosabb a karriered szempontjából: az AI nem helyettesít téged. De lehet, hogy valaki jobban használja. Nem valami hipotetikus robot vagy az automatizálás arctalan hulláma. Valaki az iparágban, a te szintedben, aki úgy döntött, hogy komolyan veszi, mielőtt te tetted volna. A menedzserek észreveszik, hogy ki használja az AI-t (és ki nem). A 2026-os Gallup adatai azt mutatjákhogy a vezetők 69%-a és a menedzserek 55%-a használ mesterséges intelligenciát évente legalább néhány alkalommal, míg az IC-k mindössze 40%-a. Az Ön menedzsere valószínűleg többet használ mesterséges intelligenciát, mint te, így elég jól érzik, hogy mi lehetséges, és hogy követed-e a lépést. Nem azt mondom, hogy a főnököd titokban tartja a pontozótáblát arról, hogy ki kéri a legjobban Claude-ot. De amikor ugyanabban a csapatban két ember hasonló munkát végez, és egyikük következetesen gyorsabban és alaposabban végzi el, mert integrálták a mesterséges intelligenciát a folyamatukba, ezt meg kell jegyezni. Befolyásolja, hogy ki kapja a következő szakaszos feladatot, kit vonnak be a stratégiai beszélgetésbe, és kit léptet elő. Miért olyan nehéz az AI elfogadása? Oka van annak, hogy oly sokan elakadnak a „Tudom, hogy többet kellene használnom az AI-t” és aközött, hogy valóban ezt csinálják. Valójában több jól dokumentált oka van: A Tudás-Cselekvő szakadék Mindannyian szerettünk volna valami újat tanulni vagy kipróbálni, de rájöttünk, hogy hónapok vagy évek teltek el anélkül, hogy bármit is tettünk volna ellene. Csak kérdezd meg a basszusgitáromat, porosodik a hálószobámban. Jeffrey Pfeffer és Robert Sutton kutatók ezt a jelenséget „tudás-tevékenységi szakadéknak” titulálták. Alapvetően az, hogy tudjuk, mit kell tenni, és ténylegesen meg kell tenni, szinte teljesen különálló probléma. A tudás-tevékenység közötti rést az MI-re alkalmazva a kutatás a következőképpen alakul: a BCG megállapította, hogy a széles körben elterjedt mesterségesintelligencia-megvalósítás ellenére a vállalatok 74%-a még nem mutatott kézzelfogható üzleti értéket az AI használatából. Azt is megállapították, hogy a vállalatok mesterséges intelligencia bevezetése során felmerülő kihívások 70%-a az emberekkel és folyamatokkal kapcsolatos problémákra vezethető vissza, míg a technológiai problémák csak 30%-a és az AI-algoritmusok 10%-a. A lemaradás oka részben praktikus. Már van egy feladatod. A naptár megtelt, a feladatok listája hosszú, és az elvont cél, hogy „találd ki, hogyan használd jobban az AI-t”, versenyez minden más dologgal a tányéron. Amikor megkérdeztem Timothy Biondollót, a HubSpot Media azonnali mérnökét és mesterséges intelligencia szakértőjét, hogy miért akad meg olyan sok ember a tudatosság és az örökbefogadás között, nem bánt vele: "A tudatosság passzív, és az elfogadás megköveteli, hogy módosítsa a tényleges munkavégzés módját, és ne csak új lapot adjon a böngészőhöz. A hiányosság az, hogy a legtöbb ember továbbra is napi feladatról feladatra, sorrendben végzi el a munkát. Az engedélyezett emberek teljesen más váltást hajtottak végre. Idejüket a kontextus összegyűjtésével, az utasítások írásával, majd tíz különböző munkafolyamat futtatásával töltik a háttérben, miközben ez a teljes kiigazítási stratégia nem egy kicsiny működési modell, hanem egy minőség. Senki sem mondja meg, hogy valójában így néz ki az átmenet, ezért az emberek néhányszor kipróbálják az AI-t, nem érzik az elmozdulást, és azt hiszik, hogy nem nekik való, vagy hogy az AI nem elég okos hozzá.” A mesterséges intelligencia elsajátítása a meglévő kötelezettségek teljesítése mellett valódi kényszer. Az agynak van határa az új információk feldolgozására, és ha ezt túllépik (ami az AI elmúlt néhány évbeli ütemét tekintve szinte biztosan így volt), az elfogadás meredeken csökken, még akkor is, ha a motiváció magas. Túl sok lehetőség, nem elég egyértelmű Tegyük fel, hogy szánja rá az időt. Most mi van? Több ezer AI-eszköz van a piacon. A táj havonta változik. Új modellek és funkciók indulnak el, és a LinkedIn hírcsatornája tele van emberekkel, akik arról mesélnek, hogy az egyetlen eszköz, amely megváltoztatta az életüket. Nem tudja, hol kezdje, ezért el sem kezdi. Még ha nem is hallott a választás paradoxonáról, biztosan megtapasztalta. Minél több lehetőségünk van, annál kevésbé akarunk választani. Tehát lefagyunk, vagy rosszabb döntést hozunk, mint ha kevesebb lehetőséget kaptunk volna. Pontosan ez történik most mindenkivel, aki MI-szokást próbál kiépíteni. Mennyi az esélye, hogy az Ön által választott eszköz valóban a megfelelő? A megfélemlítés alábecsülés. A termelékenység csapdája Van itt egy kegyetlen irónia is, amelyet nem látok annyiszor megemlíteni, mint kellene: Ha nem szándékozik az AI használata, az több munkát fog eredményezni, mint amennyit csökkent. Fontolja meg azt a forgatókönyvet, amelyben mesterséges intelligencia segítségével szeretne összefoglalni egy adatkészletet emlékeztetőként. Exportálja a lapot, beteszi a ChatGPT-be, és nagyszerű, 30 másodpercen belül jön vissza egy emlékeztető. De most felülvizsgálja a kimenetet, pontatlanságokat észlel, újra kéri, hogy valami elromlott, tényeket ellenőriz, amelyekben nem vagy biztos, és átformázza az egészet, hogy a megfelelő hangot eltalálja. Mire elkészül, a mesterséges intelligencia nem érzi magát lehetővé tevőnek;szűk keresztmetszetnek érzi. Ez óriási oka annak, hogy az AI elfogadása megakad. Az emberek kipróbálják, általános választ kapnak, és azt hiszik, ennyi? Arra a következtetésre jutottak, hogy nem éri meg a kitartó erőfeszítést, és visszatérnek a régi kerékvágásba. De a probléma a megközelítéssel van, nem az eszközzel. A mesterséges intelligencia megfelelő használata azt jelenti, hogy tudja, hol takarít meg igazán időt, és hol változtatja meg a munkát. Ez a megkülönböztetés gyakorlatot igényel, és elválasztja a mesterséges intelligenciával ismerőket az AI-kompatibilisektől. Hogyan néz ki az AI engedélyezése? Tudjuk, miért számít az AI engedélyezése és elfogadása. A tudásból a gyakorlatba való ugrás az, ahol oly sokan megtorpannak, és ez nem a próbálkozás hiánya miatt van. Ezután felvázolom azokat a stratégiákat, amelyek beváltak a tartalommal foglalkozó csapatomnál és nekem. Ezek gyakorlati, fokozatos lépések, amelyek az AI-szorongást tettekre váltják. Vedd észre, hogy (még) nem vagy lemaradva. A „legújabb mesterséges intelligencia-technológia” keresése nagyszerű módja annak, hogy azonnal bezárja laptopját és kijelentkezzen a napra. A mesterséges intelligencia nyomást gyakorol az állandóan befolyásolókra, termékbejelentésekre, gondolati cikkekre, és még a kollégákból is, akik elmondják, hogyan haladnak előre. De ezt a zajt nagyrészt arra tervezték, hogy felhívja a figyelmet és a piacot. Ez az egyik legrégebbi trükk a könyvben: Lemaradsz. nem lehet lemaradni. Iratkozz fel hírlevelemre, nehogy lemaradj. Ez az üzenet elsődleges vágyunkra hívja fel a figyelmet, hogy a csoportban legyünk. Ez alapvetően a barlangi személy logikája. Egy kis valóság az Ön számára: A Gallup szerint az Egyesült Államokban dolgozó munkavállalók 49%-a számolt be arról, hogy soha nem használja az AI-t a feladatkörében, és csak 26%-uk használja hetente néhányszor vagy többször. Hagyja, hogy ez elsüllyedjen. Abban az országban, ahol a legtöbb nagy mesterségesintelligencia-vállalat székhelye található, a dolgozóknak csak körülbelül egynegyede használ gyakran mesterséges intelligenciát. Szeretnék bevezetni egy másik fogalmat, hogy perspektívába helyezzük a dolgokat: az innovációelmélet diffúzióját. Először E. M. Rodgers osztotta meg 1962-ben (és ma is aktuális), az innováció diffúziós elmélete öt csoportra osztotta a technológia teljes közönségét: újítók, korai alkalmazók, korai többség, késői többség és lemaradók. Ezek a csoportok minden új technológiát ebben a sorrendben alkalmaznak. Az örökbefogadás az újítókkal kezdődik (gondoljunk csak a technológiai rajongókra, befolyásolókra, azokra, akik elsőként állnak a sorban a legújabb telefonért), és a lemaradókkal (akik még mindig vezetékes telefont használnak) ér véget. Amint az alábbi ábrán látható, a legtöbb ember valahol középre esik: Forrás Szóval, hol tartunk ezen az idővonalon a generatív AI-val? Ez egy szubjektív felhívás, de az eddigi adatok alapján arra tippelnék, hogy most kerültünk a korai többségbe. Más szóval, míg a mesterséges intelligencia mint fogalom már egy ideje a nyilvánosság előtt van, az AI jártassága csak most kezd elütni a fősodort. Mindazok, akiket hallottál az AI-ról és annak lehetőségeiről áradozni, az első 15%, az újítók és a korai alkalmazók. És sokkal hangosabbak, mint a többiek. Mit jelent ez számodra? Ha még nem vagy elégedett az AI használatával, akkor is jó helyen jársz. De ne maradj le, mert a korai többség az utolsó esélyed az előrehúzásra. Ez nem jelenti azt, hogy könnyű bármiben kezdőnek lenni – természetesen nem. De ennek a kellemetlen érzésnek nagy része abból fakad, hogy azt hiszed, mindenki előtted jár. Ez még nem így van. Kezdje kicsiben. Mint minden készség, a mesterséges intelligencia jártassága is olyan izom, amely idővel az ismételt használat során épül fel. Nem leszel erősebb attól, hogy a súlyemelésről olvasol. Egy ponton fel kell vennie a súlyzókat. Ez nem jelenti azt, hogy olyan ügynököt kell felállítania, aki összefoglalja az összes e-mailjét, kitisztítja a táblázatait, kezeli az ütemezést, és első körben kifizeti az adókat. Fogadd el, hogy kezdő vagy, keress kis nyereményeket, és akárcsak a testedzés, hamarabb meglátod az előnyeit, mint gondolnád. Az első dolog, amit az AI-val csináltam, az volt, hogy segítsen nekem javasolni a belső Slack üzeneteim átírását, ha úgy éreztem, hogy elromlott a hangom. Alapvető dolgok, de azonnal világossá vált számomra, hogy ez mennyire hatékonyabb, mint valami tökéletes megfogalmazási módja. Viszonylag kis befektetés mellett láttam az előnyt. Végül kényelmesebbé váltam a Claude használatában, hogy segítsek a csapatom belső eszközeinek kódolásában, feljegyzések generálásában az adatkészletekből, és megtervezhessem a heti feladataimat. Most nehéz lenne megtalálnom bármit, amire nem használok mesterséges intelligenciát a mindennapjaim során. Hatékony motivációt jelent, ha mesterséges intelligencia megoldásokat alkalmaz saját problémáira, és meglátja a valós világ előnyeit. Valami konkrét dologra használod,és csak kattog. Azt fogja gondolni: „Ó, használhatom erre… mit tehet még?” A kíváncsiságod motorjává válik, amely a szokást kialakítja. Ráadásul, ha a mesterséges intelligencia beleszője meglévő munkájába (ahelyett, hogy külön kísérletként vagy tevékenységként végezné), felszámolja a gátat annak elől, hogy egyszer kipróbálja, rossz eredményeket érjen el, és visszatérjen a már végzett munkamódszerhez. Hasznosságát első kézből látja, így nagyobb valószínűséggel lépi túl a kezdeti súrlódást. Az AI előnyei meghaladják az átmeneti kényelmetlenséget. A HubSpot Blog írója, Amy Rigby első kézből navigált ebben: „A legnehezebb része a mesterséges intelligencia munkafolyamatokba való beleszövésének egyúttal a hatékonyságnövelési kísérletek legnehezebb része is: Eleinte vadul nem lesz hatékony. Megbotlik a működése, kísérletezik és kudarcot fog vallani, mert mindez új a számodra… Ki kell emelned ezt a nagyszerű tanulási értéket, hogy felszabadítsd ezt az értéket. Tanulja meg a felszólítást. A mesterséges intelligencia ösztönzése a leghasznosabb készség, amelyet az induláskor elsajátíthat. A jó felszólítás az általános válasz és a ténylegesen segítő válasz közötti különbséget jelenti. Amikor Meg Pratert, a HubSpot Media tartalomstratégiai és műveleti részlegének vezetőjét megkérdeztem, miért van szakadék a mesterséges intelligencia ismertsége és a tényleges elfogadás között, azt mondta: "Nem a megfelelő felszólításokat használják. Ha megtanulja, hogyan kell jobban felszólítani, az eredmények lehetetlenné teszik, hogy ne használja a mesterséges intelligenciát a munkája javítására, és több időt hagyjon a fontos munka elvégzésére." Eleinte nem árt kísérletezni a különböző felszólításokkal, de végül szükség lesz egy keretre a jobban irányított beszélgetésekhez. Arra bátorítom csapatom íróit, hogy használják a WRITE keretrendszert – ez öt kritikus információt ad az AI-nak a kéréshez: Ki: Kiként viselkedik a mesterséges intelligencia? Adjon a mesterséges intelligenciának olyan személyiséget, mint egy tapasztalt stratéga, műszaki szakértő, projektmenedzser stb. Források: Milyen háttérre van szüksége a mesterséges intelligencia számára, hogy ez helyes legyen? Ez a kontextus dump: releváns részletek a projektről, a megoldandó problémáról, referenciaanyagok és bármi más, amit a mesterséges intelligencia önmagában nem tudna. Utasítások: Pontosan mit kell tennie az AI-nak? Legyen konkrét. Feltételek: Milyen szabályok, korlátok vagy határok érvényesek? Például a hossz, a formátum, a hangszín, a kerülendő dolgok és a beillesztendő dolgok. Elvárt eredmény: A lehető legpontosabban írja le a kész terméket: a formátumot, a szállítmányokat, és ha lehetséges, egy példát. Íme egy példa a WRITE parancsra: W: Ön egy kisvállalkozási marketing tanácsadó, aki a DTC-termékek bevezetésére szakosodott. A közönségem 25-40 év közötti nők, akik kézzel készített gyertyákat vásárolnak ajándékba és öngondoskodásra, leginkább az Etsy boltomon és az Instagramon keresztül. R: Júniusban piacra dobok egy nyári gyertyakollekciót. A költségvetésem körülbelül 500 dollár az indulásra. A legjobb értékesítési csatornám az Instagram, és körülbelül 3000 követőm van. A legutóbbi kollekcióm két hét alatt elkelt, főleg Instagram Stories és e-mail útján. I: Készítsen egy négyhetes bevezetési tervet, amely magában foglalja a kedvcsináló tartalmat, a bevezetési nap stratégiáját és a bevezetés utáni nyomon követést. Adja meg, hogy mit tegyen közzé, mikor tegye közzé, és minden fázishoz egy e-mailt. T: Tartsa reális a tervet egy egyszemélyes művelethez. Nincs fizetett hirdetés. Csak organikus és e-mailben. A hangnak melegnek és személyesnek kell lennie, nem pedig vállalati. E: Egy hétről hétre követhető naptár, minden napra konkrét tartalomötletekkel, három rövid e-mail piszkozattal és az indulási nap ellenőrzőlistájával. Futtassa ezt a promptot egy keret nélküli mellett, és látni fogja a különbséget. Ha valóban gyertyakészítő vagy, akkor is érezni fogod az illatát. Hozzon létre egy AI-célok ütemezését. Ha már végzett egy kis trükközést, és megérezte, hol segíthet az AI, a következő lépés a lendület megőrzése. Könnyebb mondani, mint megtenni. Emlékszel a tudás és a cselekvés közötti szakadékra? A kutatások azt mutatják, hogy az erős célzási szándék önmagában nem elég. De azok az emberek, akik olyan terveket dolgoznak ki, amelyek pontosan meghatározzák, hogyan cselekszenek egy cél érdekében, nagyobb valószínűséggel ténylegesen követik. Azt gondolni, hogy „Jobban akarok lenni az AI használatában” kevésbé hatékony, mint „Minden kedd reggel 20 percet töltök azzal, hogy mesterséges intelligenciát alkalmazzak egy feladatra a tányéromon”. Tehát a következőket ajánlom: Tervezze meg az AI-győzelmek heti menetrendjét. Ezek olyan feladatok, amelyeket ésszerűen egy hét alatt teljesíthetsz. Nem kell nagy ugrásoknak lenniük. Ehelyett úgy tekints rájuk, mint egy nagyobb cél felé haladó előrelépésre, amely elég kicsi ahhoz, hogy ténylegesen befejezze, de elég értelmes ahhoz, hogy megmozdítsa a tűt. A strukturált ütemterv két dolgot tesz. Először is a szándékot alakítja átmegszokás, biztosítva az állványzatot, hogy minden alkalommal hősies akaraterő nélkül térj vissza hozzá. Másodszor, a mesterséges intelligencia végtelen lehetőségeit az Ön munkájára jellemző gyakorlati lépésekké bontja össze. Ez az opcióbénulás ellenszere. Tegyük fel, hogy mesterséges intelligenciát szeretne használni a megbeszélések hatékonyságának és nyomon követésének javítására. Így nézhet ki egy ütemterv a gyakorlatban: Elsődleges cél: A mesterséges intelligencia segítségével csökkentse az állapotfrissítésekre és az ülések előkészítésére fordított időt a következő hónapban. 1. hét: Válassza ki a leggyakrabban előforduló találkozót. Az AI segítségével készítsen sablon napirendet a jegyzeteiből. 2. hét: Az értekezlet után mesterséges intelligencia segítségével készítse el a nyomon követési összefoglalót. Ellenőrizze, hogy ez a szokásosnál kevesebb időt vett-e igénybe. 3. hét: Készítsen értesítést a heti állapotfrissítésekhez a már megtartott pontok felhasználásával. 4. hét: Kombinálja mindhármat egy egyszerű, megismételhető munkafolyamattá. Futtassa egy hétig több megbeszélés során. 5. hét: Tekintse át a rendszert. Mi működik? Mi nem? mi lesz ezután? Tűzz ki célokat a következő hónapra. Itt semmi sem ugrás. Minden hét az utolsóra épül, az ötödik hétre pedig már van egy dokumentált rendszered. Nyomon követheti az előrehaladást, de működik az Ön számára: egy jegyzetalkalmazás, például a Notion, egy feladatkezelő eszköz, mint az Asana, egy futó dokumentum vagy cetlik, ha így görget. A következetesség fontosabb, mint a forma. És (lehet, hogy ezt már láttad), a mesterséges intelligencia még magának az ütemtervnek a kialakításában is segíthet. Magyarázza el neki szerepét és felelősségét, és kérje meg, hogy segítsen ötletbörze lenni, hol tudná reálisan kihasználni az AI-t a munkafolyamatában. Határozzon meg egy fő SMART-célt, amelyre a következő négy-hat hét során törekszik, majd használja az AI-t a cél eléréséhez szükséges allépések kidolgozásához. Tedd láthatóvá a fejlődésedet. Ha cége előrelátó mesterséges intelligencia, akkor valószínűleg a menedzsere tudni akarja, mire készül. Az, hogy mennyire látható számukra a mesterséges intelligencia fejlődése, éppolyan fontos a karrierje szempontjából, mint maga a munka. Ez különösen igaz, ha a teljesítménye az AI bevezetésére irányul. Ha rendszeresen elmondja menedzserének, hogyan telepíti az AI-t, frissíti őket az új felhasználási esetekről vagy a hatékonyságnövekedésről, ez azt jelzi, hogy előre gondolkodik. Ez úgy nézhet ki, mint egy Slack-üzenet, egy elem a heti frissítésben, vagy egy említés a személyes üzenetben. Még a kis nyeremények is azt a gondolatot ébresztik, hogy nélkülözhetetlen vagy. A láthatóságot azonban könnyebb mondani, mint megtenni: ha egyszer belemerül a gazba az AI-val, könnyen elkapja magát annyira, hogy elfelejti közölni a fejlődését. Néha annyira belefekszem egy-egy projektbe, hogy elfelejtem tájékoztatni a főnökömet arról, hogyan javította az AI-használatom a teljesítményemet. Egy megoldás: Állítson be ismétlődő naptári emlékeztetőt a menedzser AI-frissítéshez. Ezután másolja ki az örökbefogadási ütemtervet (vagy bármit, amit a mesterséges intelligencia fejlődésének nyomon követésére használ), illessze be a választott AI-eszközébe, és kérje meg, hogy foglalja össze heti előrehaladását. Bam, valami, amit megoszthatsz a főnököddel, szinte plusz munka nélkül. Ezért lehet hasznos egy olyan feladatkezelő eszköz, mint az Asana, használata a munka nyomon követésére. Az elvégzett feladatokat exportálhatja egy táblázatba, átadhatja egy AI-eszköznek, és megkérheti, hogy húzza ki a legutóbbi nyereményeket. Az előrehaladás nyomon követése be van építve, és sokkal egyszerűbb, mint egy külön Google-táblázatot tartani, és minden alkalommal frissítenie kell, amikor valamilyen tevékenységet végez. Arra is biztatlak, hogy mesterséges intelligenciahasználatát kapcsolja össze a munkája előrehaladásával. Mondjon el egy narratívát: hogyan sikerült egyre jobbá, következésképpen hogyan javult a munkája, és ez hogyan kapcsolódik a csapat teljesítménymutatóihoz. Végül is a karriered előmozdításáról beszélünk. Még egy megjegyzés: a társak láthatósága is számít. A menedzserek fontosak, de az is, hogy a csapattársaid az MI-vel kapcsolatos kérdésükhöz forduljanak. Ez az informális szakértői státusz felfelé irányuló nyomást gyakorol saját előrehaladására. Timothy hasznos betekintést nyert ide: "A trükk az, hogy megosszuk a hogyant, és nem a wow-t. Nem "nézd, mit építettem", hanem "íme, hogyan építettem meg, talán ez segít." A másodikban hasznos lesz valaki más számára a szobában, nem kérkedik, és az egész csapat képességeinek feloldójává válik." Folytassa az információs kört. Végzi a munkát, megmutatja a munkát, most ügyeljen arra, hogy éles maradjon. Utolsó tanácsom az, hogy folyamatosan tanulj és naprakészen tartsd a fejleményeket, miközben gyakorlatba ülteted tudásodat. Ahogy Meg mondja: „Aki mesterséges intelligencia-kompatibilis, az kíváncsi a mesterséges intelligenciára. Kísérletezned kell vele, gyakorolnod kell, és új eszközöket/konstrukciókat kell kipróbálnod. Nem elég ugyanazt a hármat futtatni.utasításokat (bár ez remek kiindulópont). Az, hogy manapság mesterséges intelligencia-kompatibilis, azt jelenti, hogy ezeket az eszközöket és modelleket már a megjelenésükkor használjuk és fejlődünk.” A kulcs az, hogy elég könnyű információs hurkot tartson, hogy ne essen túlterhelt. Olyan áramlást szeretne, amely elég átfogó ahhoz, hogy aktuális maradjon, de nem annyira, hogy belemásszon egy lyukba. Korlátozza magát egyszerre négy vagy öt AI információs csatornára. Ezek lehetnek egy hírlevél vagy blog, egy YouTube-csatorna, egy belső közösség, egy mentor, egy podcast, egy LinkedIn-fiók vagy akár egy mesterséges intelligencia megfelelője, valaki hasonló szerepkörben, aki szintén kísérletezik. És hogy mindez fenntartható legyen: minden alkalommal, amikor új csatornát adsz hozzá, fontold meg egy csatorna elhagyását. Jelenlegi csatornáim a következők: Simple.ai: egy hírlevél, amely megalapozottan, lényegre törően mutatja be a mesterséges intelligenciával kapcsolatos híreket és frissítéseket. Ha szeretne hírlevelet kapni az AI-ról anélkül, hogy túlterhelné magát, ez az. Ben’s Bites: olyan Substack, amely egy kicsit ambiciózusabb, miközben emészthető. Egy belső AI Slack csatorna a HubSpotnál, hogy megosszuk az AI marketinggel kapcsolatos előrehaladását. AI mentor. A csapatom, akikkel rendszeresen megbeszéljük, hogyan telepítsük a legjobban az AI-t a blogunkon. És ez csak egyelőre. Ezek változhatnak a jövőben, ahogy a kényelmi szintem és a felelősségem megváltozik. Hogyan juthatnak el a csapatok az AI-kísérletezéstől a végrehajtásig Minden, ami fent van, arról szól, hogy képessé tedd magad. Az IC-k esetében pedig itt megállhatsz. De ha egy csapatot irányítasz, akkor a „kipróbáljuk” helyett a „most ez része annak, ahogyan mindannyian dolgozunk” átlépés más kihívást jelent. Az örökbefogadás ösztönzése egy csapatban nem magától értetődő. Nem lehet információt bemutatni valakinek, és elvárni tőle, hogy azonnal futni kezdjen vele. Nem mindenki lesz olyan hajlandó vagy olyan kényelmes tanulni, mint te. Ez nem kopogás rajtuk; az embereknek más a kapcsolatuk az új technológiával, és előfordulhat, hogy Ön mellett vannak korai alkalmazók, korai/késői többség, sőt még innovátorok vagy lemaradók is. Az emberek általában megbíznak másokban, amikor valami újhoz alkalmazkodnak. Fogadni mernék, hogy részben ezért kértél tanácsot egy általam, hitelesített valós személy által írt blogbejegyzéstől, és nem csak a ChatGPT-től vagy Claude-tól kérdezted meg. Van valami abban, hogy egy másik embertől hallom, hogy „itt, ami nekem bevált”, amit egyetlen chatbot sem képes teljesen lemásolni. A vezetői támogatás az egyik legerősebb előrejelzője annak, hogy valaki használ-e mesterséges intelligenciát a munkahelyén – az Irrational Labs szerint az alkalmazottak mesterséges intelligencia-használata 79%-ról 34%-ra csökken a vezető jóváhagyása nélkül. Tehát találkozzon a csapattal ott, ahol vannak. Kérdezd meg őket, hogyan használják az AI-t. Nem mikromenedzselés, „mutasd meg az előzményeidet” jellegű módon, hanem a valódi kíváncsiság helyéről. Mi tartja vissza őket? A találtak alapján javasoljon néhány stratégiát, amelyet itt bemutattam. Többet tanultam a csapatommal való személyes beszélgetésből, mint amennyit bármely súgócikk vagy tréningcsomag megtaníthatott volna. Mindenkinek az AI engedélyezési útja a sajátja, és vezetőként a legjobb, amit tehet, ha bátorítja, miközben teret ad neki a felfedezésre. Ahol a Futurepedia illeszkedik az AI-engedélyezésbe Ez az egész bejegyzés egy ötletről szól: az AI ismerete nem egyenlő azzal, hogy engedélyezi. A legnagyobb akadályok pedig nem azok a problémák, amelyeket egy újabb cikk elolvasásával vagy egy további eszköz könyvjelzővel való megjelölésével oldhat meg. Ezért vásárolta fel a HubSpot a Futurepediát. A Futurepedia a világ legnagyobb független AI oktatási és felfedezési platformja. Ez üzemelteti az első mesterséges intelligencia eszköztárat – több ezer válogatott eszközt minden kategóriában, amelyre gondolhat –, valamint egy növekvő oktatási platformot 25+ tanfolyammal és több mint 1000 leckével, amelyek a valós üzleti és termelékenységi AI-készségekre összpontosítanak. A Futurepedia, annak YouTube-csatornái és hírlevelei között ez lett az alapértelmezett kiindulópont azoknak a szakembereknek, akik meg akarják tanulni az AI használatát, nem csak hallani róla. A HubSpot cégek millióinak segít a jobb növekedésben. A Futurepedia segít a szakembereknek megtalálni és elsajátítani a munkájukat javító AI-eszközöket. Most ugyanaz a csapat, ami több erőforrást, nagyobb elérést és ugyanazt a megszállottságot jelenti, hogy a mesterséges intelligencia valódi emberek számára működjön. A következő öt évben nem azok a szakemberek tudnak a legtöbbet az AI-ról. Ők azok, akik megtanultak dolgozni vele. Ha ez a bejegyzés megadta a keretet, a Futurepedia megadja a kiindulópontot.

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