ប្រហែលជាអ្នកបានបើក ChatGPT មួយក្តាប់តូច ទទួលបានលទ្ធផល subpar ហើយបន្តទៅមុខទៀត។ ប្រហែលជាអ្នកបានអង្គុយឆ្លងកាត់វគ្គបណ្តុះបណ្តាល AI ឬពីរ ហើយគិតថា "ឡូយ ប៉ុន្តែតើវាអនុវត្តយ៉ាងដូចម្ដេចចំពោះការងាររបស់ខ្ញុំ?" ឬប្រហែលជាអ្នកបានចំណាំឧបករណ៍ AI ជាច្រើនដែលអ្នកបានឃើញដែលបានណែនាំនៅលើ LinkedIn ហើយមិនបានសាកល្បងតែមួយទេ។ អ្នកមិននៅម្នាក់ឯងទេ។ គម្លាតរវាងការស្គាល់ AI និងការប្រើប្រាស់ AI ជាកន្លែងដែលយើងជាច្រើននៅពេលនេះ។ ហើយវាមិនអាចជួយដែលអ្នកគ្រប់គ្នាប្រាប់អ្នកឱ្យប្រើវាបានទេ។ ខ្ញុំដឹងព្រោះនេះជាការងាររបស់ខ្ញុំច្រើនណាស់៖ ខ្ញុំគ្រប់គ្រងក្រុមសរសេរនៅលើប្លុក HubSpot ហើយផ្នែកធំនៃការងាររបស់ខ្ញុំគឺធ្វើឱ្យពួកគេជាមួយនឹង AI ។ មិនមែនក្នុងន័យអរូបីដែលបំផុសគំនិតនោះទេ ប៉ុន្តែនៅក្នុងនេះជារបៀបធ្វើឱ្យការងារពិតប្រាកដរបស់អ្នកសម្រេចបានល្អប្រសើរ។ អ្វីដែលខ្ញុំបានរៀនគឺថាបញ្ហាគឺស្ទើរតែមិនមានការលើកទឹកចិត្ត។ មនុស្សចង់រៀន។ វាជាព័ត៌មានអំពី AI មាននៅគ្រប់ទីកន្លែង ប៉ុន្តែការអនុញ្ញាតពិតប្រាកដ - អ្វីដែលពិតជាផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលអ្នកធ្វើការ - គឺកម្រគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលណាស់។ នោះហើយជាអ្វីដែលប្រកាសនេះគឺអំពី។ នៅក្នុងមគ្គុទ្ទេសក៍នេះ ខ្ញុំនឹងចែករំលែកនូវក្របខណ្ឌអនុវត្តជាក់ស្តែងមួយសម្រាប់ការរួមបញ្ចូល AI ទៅក្នុងការងាររបស់អ្នកតាមរបៀបដែលជំរុញជំនាញ ផលប៉ះពាល់ និងអាជីពរបស់អ្នក។ តារាងមាតិកា ហេតុអ្វីបានជាការបើក AI ជួយដល់អាជីពរបស់អ្នក។ ហេតុអ្វីបានជា AI ពិបាកទទួលយកម្ល៉េះ? តើមុខងារ AI មើលទៅដូចអ្វី? របៀបដែលក្រុមអាចផ្លាស់ទីពីការពិសោធន៍ AI ទៅជាការប្រតិបត្តិ កន្លែងដែល Futurepedia សមនឹងចូលទៅក្នុងការបើក AI ហេតុអ្វីបានជាការបើក AI ជួយដល់អាជីពរបស់អ្នក។ ចូរចាប់ផ្តើមដោយភាពស្មោះត្រង់ខ្លះ។ “AI ជួយការងាររបស់អ្នក” គឺជិតនឹងអ្វីទាំងអស់នៅក្នុងឆ្នាំ 2026។ យើងដឹងថាវាអាចធ្វើឱ្យយើងកាន់តែមានផលិតភាព ដូច្នេះឥឡូវនេះតើមានអ្វីកើតឡើង? នេះគឺជាការយល់ដឹងកាន់តែច្បាស់៖ មានគម្លាតកាន់តែទូលំទូលាយរវាងអ្នកដែលប្រើ AI និងមនុស្សដែលប្រើវាបានល្អ។ អត្ថប្រយោជន៍នឹងទៅលើមនុស្សដែលបានឈានទៅមុខទៀត ដែលបានបង្កើត AI ទៅក្នុងទម្លាប់របស់ពួកគេ ដែលប្រើវាដើម្បីបង្កើតការងារកាន់តែមានអត្ថន័យ ហើយអ្នកណាអាចបង្ហាញពីឥទ្ធិពលនោះ។ តោះពិនិត្យមើលឲ្យបានច្បាស់ថាហេតុអ្វីបានជានេះ៖ ការផ្សព្វផ្សាយបានមកពីលទ្ធផល មិនមែនការប្រឹងប្រែងនោះទេ។ "ខ្ញុំបានខិតខំប្រឹងប្រែងយ៉ាងខ្លាំង ដូច្នេះខ្ញុំគួរតែទទួលបានរង្វាន់" គឺពិបាកនឹងជជែកគ្នាច្រើនណាស់សព្វថ្ងៃនេះ។ នោះក៏ព្រោះតែអ្នកជំនាញដែលប្រើ AI មានទំនោរផលិតផលនិងផលប៉ះពាល់ច្រើនជាងអ្នកដែលមិនប្រើ។ តាមរយៈ AI-enabled ខ្ញុំមានន័យថាអ្នកដែលប្រើប្រាស់ AI ជាប្រចាំក្នុងការងារប្រចាំថ្ងៃរបស់ពួកគេ ដើម្បីបង្កើនទិន្នផល និងផលប៉ះពាល់របស់ពួកគេ។ នៅឆ្នាំ 2026 ឧស្សាហកម្មជាច្រើនបានផ្លាស់ប្តូរទៅជា "យុគសម័យប្រតិបត្តិការ" នៃ AI ។ ដំណាក់កាលពិសោធន៍ (ការជម្រុញការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍តែមួយដង) បានចប់សព្វគ្រប់ហើយ។ ការរំពឹងទុកឥឡូវនេះត្រូវបានរួមបញ្ចូល ការប្រើប្រាស់ប្រកបដោយនិរន្តរភាព។ យកទីផ្សារខ្លឹមសារជាឧទាហរណ៍៖ ក្រុមតូចៗដែលផ្តោតជាយុទ្ធសាស្ត្រអាចប្រើ AI ជាមេគុណកម្លាំង ដោយធ្វើឱ្យមានទិដ្ឋភាពធម្មតានៃការផលិត ដូច្នេះអ្នកកែសម្រួលមនុស្សអាចផ្តោតលើលំហូរនិទានរឿង សំឡេងម៉ាក និងភាពត្រឹមត្រូវ។ យោងតាមរបាយការណ៍ទីផ្សាររដ្ឋឆ្នាំ 2026 របស់ HubSpot 67% នៃក្រុមទីផ្សារនិយាយថា AI រក្សាទុកពួកគេ 10 ម៉ោងឬច្រើនជាងនេះក្នុងមួយសប្តាហ៍ ហើយ 71% និយាយថា AI ជួយពួកគេបង្កើតមាតិកាកាន់តែច្រើន។ ដោយសារ AI អាចគ្រប់គ្រងតួនាទីប្រចាំថ្ងៃដ៏ច្រើនពីមួយថ្ងៃទៅមួយថ្ងៃ វាធ្វើឱ្យមានពេលទំនេរសម្រាប់ការងារលំដាប់ខ្ពស់៖ ការគិតជាយុទ្ធសាស្ត្រ ការដោះស្រាយបញ្ហាប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត ភាពជាអ្នកដឹកនាំឆ្លងកាត់មុខងារ និងការធ្វើផែនការរយៈពេលវែង។ ការអនុវត្តកិច្ចការមូលដ្ឋានកាន់តែមានតម្លៃ។ ហើយនៅពេលដែលអ្នកមិនជាប់គាំងដោយវា អ្នកគ្រប់គ្រងផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវការងារដែលពិបាក និងមើលឃើញកាន់តែច្រើន។ ការប្រើប្រាស់ AI កំពុងក្លាយជាមូលដ្ឋានគ្រឹះថ្មី។ មួយជំនាន់មុន ការចេះប្រើ Excel គឺជាអ្នកបែងចែក។ បន្ទាប់មកវាបានក្លាយជាជាន់។ ការផ្លាស់ប្តូរដូចគ្នានោះកំពុងកើតឡើងជាមួយ AI នៅពេលនេះ ដែលមានន័យថាបង្អួចដើម្បីឆ្ពោះទៅមុខបានបិទហើយ។ ឥឡូវនេះ ជំនាញ AI នៅតែគួរអោយចាប់អារម្មណ៍។ ប្រសិនបើអ្នកប្រាប់អ្នកគ្រប់គ្រងរបស់អ្នកថាអ្នកបានប្រើ AI ដើម្បីកាត់បន្ថយដំណើរការមួយពាក់កណ្តាល ឬបង្កើតការជម្រុញដែលជួយសង្រ្គោះក្រុមរបស់អ្នក 3 ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍ នោះនឹងត្រូវបានគេកត់សម្គាល់ឃើញ (បន្ថែមទៀតនៅពេលក្រោយ)។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្វីដែលធ្វើឱ្យអ្នកទទួលបានការទទួលស្គាល់ពីអ្នកគ្រប់គ្រងរបស់អ្នកនៅថ្ងៃនេះនឹងស្តាប់ទៅដូចជា "ខ្ញុំបានបង្កើតម៉ាក្រូថ្មីនៅក្នុង Excel" ក្នុងមួយឆ្នាំ ឬពីរឆ្នាំចាប់ពីពេលនេះ។ មានប្រយោជន៍ ប៉ុន្តែមិនគួរឱ្យកត់សម្គាល់។ នៅពេលដែលជំនាញ AI ក្លាយជាមូលដ្ឋានគ្រឹះ អត្ថប្រយោជន៍គឺបានទៅមនុស្សដែលបានទៅដល់ទីនោះមុនដំបូង និងបង្កើតវាឡើង ខណៈពេលដែលអ្នកផ្សេងទៀតកំពុងស្វែងរកកន្លែងដែលត្រូវចាប់ផ្តើម។ អ្នកថែមទាំងអាចប្រកែកបានថាវាជាមូលដ្ឋាន: ការស្រាវជ្រាវ HubSpot បានរកឃើញថា 83% នៃអ្នកទីផ្សារនិយាយថាពួកគេត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងផលិតច្រើនជាងពេលណាទាំងអស់ដោយសារតែ AI ។ ហើយនេះគឺជាអ្វីដែលសំខាន់បំផុតសម្រាប់អាជីពរបស់អ្នក៖ AI នឹងមិនជំនួសអ្នកទេ។ ប៉ុន្តែអ្នកប្រើវាអាចល្អជាង។ មិនមែនជាមនុស្សយន្តដែលមានសម្មតិកម្ម ឬរលកស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលគ្មានមុខ។ មាននរណាម្នាក់នៅក្នុងឧស្សាហកម្មរបស់អ្នក ក្នុងកម្រិតរបស់អ្នក ដែលបានសម្រេចចិត្តយកវាឱ្យធ្ងន់ធ្ងរមុនពេលអ្នកធ្វើ។ អ្នកគ្រប់គ្រងកត់សំគាល់ថាអ្នកណាកំពុងប្រើ AI (និងអ្នកណាមិនមែន) ។ ទិន្នន័យ Gallup ឆ្នាំ 2026 បង្ហាញថា 69% នៃអ្នកដឹកនាំ និង 55% នៃអ្នកគ្រប់គ្រងប្រើប្រាស់ AI យ៉ាងហោចណាស់ពីរបីដងក្នុងមួយឆ្នាំ បើធៀបនឹង 40% នៃ ICs ។ អ្នកគ្រប់គ្រងរបស់អ្នកទំនងជាប្រើ AI ច្រើនជាងអ្នក ដូច្នេះពួកគេមានអារម្មណ៍ល្អអំពីអ្វីដែលអាចធ្វើទៅបាន និងថាតើអ្នកកំពុងបន្តឬអត់។ ខ្ញុំមិននិយាយថាចៅហ្វាយរបស់អ្នកកំពុងរក្សាតារាងពិន្ទុសម្ងាត់ថាអ្នកណាជំរុញឲ្យក្លូដខ្លាំងបំផុតនោះទេ។ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលមនុស្សពីរនាក់នៅក្នុងក្រុមតែមួយផ្តល់ការងារស្រដៀងគ្នា ហើយម្នាក់ក្នុងចំណោមពួកគេបន្តធ្វើវាកាន់តែលឿន និងហ្មត់ចត់ជាងមុន ដោយសារតែពួកគេបានបញ្ចូល AI ទៅក្នុងដំណើរការរបស់ពួកគេ នោះជាការកត់សម្គាល់។ វាមានឥទ្ធិពលលើអ្នកដែលទទួលកិច្ចការបន្ទាប់ អ្នកដែលទទួលបានការសន្ទនាជាយុទ្ធសាស្ត្រ និងអ្នកណាដែលត្រូវបានផ្សព្វផ្សាយ។ ហេតុអ្វីបានជា AI ពិបាកទទួលយកម្ល៉េះ? មានហេតុផលដែលមនុស្សជាច្រើនជាប់គាំងរវាង "ខ្ញុំដឹងថាខ្ញុំគួរតែប្រើ AI បន្ថែមទៀត" ហើយពិតជាធ្វើវា។ តាមពិតទៅ មានហេតុផលជាច្រើនដែលបានចងក្រងទុកយ៉ាងល្អ៖ គម្លាតនៃការយល់ដឹង យើងទាំងអស់គ្នាចង់រៀន ឬសាកល្បងអ្វីដែលថ្មី គ្រាន់តែដឹងថាខែ ឬឆ្នាំបានកន្លងផុតទៅដោយមិនបានធ្វើអ្វីពិតប្រាកដអំពីវា។ គ្រាន់តែសួរហ្គីតាបាសរបស់ខ្ញុំដែលប្រមូលធូលីនៅក្នុងបន្ទប់គេងរបស់ខ្ញុំ។ អ្នកស្រាវជ្រាវ Jeffrey Pfeffer និង Robert Sutton បានដាក់ស្លាកបាតុភូតនេះថា "គម្លាតចំណេះដឹង" ។ ជាទូទៅ ការដឹងពីអ្វីដែលត្រូវធ្វើ និងធ្វើពិតប្រាកដ គឺជាបញ្ហាដាច់ដោយឡែកពីគ្នាស្ទើរតែទាំងស្រុង។ នៅពេលអនុវត្តគម្លាតនៃការយល់ដឹងចំពោះ AI ការស្រាវជ្រាវបានកំណត់ថា: BCG បានរកឃើញថាទោះបីជាមានការអនុវត្ត AI រីករាលដាលក៏ដោយ 74% នៃក្រុមហ៊ុនមិនទាន់បង្ហាញពីតម្លៃអាជីវកម្មជាក់ស្តែងពីការប្រើប្រាស់ AI របស់ពួកគេ។ វាក៏បានរកឃើញថា 70% នៃបញ្ហាប្រឈមដែលក្រុមហ៊ុនប្រឈមនៅពេលអនុវត្ត AI កើតចេញពីមនុស្ស និងបញ្ហាទាក់ទងនឹងដំណើរការ បើប្រៀបធៀបទៅនឹងបញ្ហាបច្ចេកវិទ្យាត្រឹមតែ 30% និង 10% សម្រាប់ AI algorithms។ ផ្នែកមួយនៃហេតុផលសម្រាប់ភាពយឺតយ៉ាវគឺគ្រាន់តែជាការអនុវត្តជាក់ស្តែងប៉ុណ្ណោះ។ អ្នកមានការងារត្រូវធ្វើរួចហើយ។ ប្រតិទិនរបស់អ្នកពេញហើយ បញ្ជីកិច្ចការរបស់អ្នកគឺវែង ហើយគោលដៅអរូបីនៃ "ស្វែងយល់ពីរបៀបប្រើ AI កាន់តែប្រសើរ" គឺប្រកួតប្រជែងជាមួយអ្វីៗផ្សេងទៀតនៅលើចានរបស់អ្នក។ នៅពេលដែលខ្ញុំបានសួរ Timothy Biondollo ដែលជាវិស្វករ Prompt Media របស់ HubSpot Media និងជាអ្នកឯកទេស AI ថាហេតុអ្វីបានជាមនុស្សជាច្រើននៅទ្រឹងរវាងការយល់ដឹង និងការស្មុំកូន គាត់មិនបានពាក់អាវទ្រនាប់ទេ៖ "ការយល់ដឹងគឺអកម្ម ហើយការអនុម័តតម្រូវឱ្យអ្នកផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលអ្នកធ្វើការពិតប្រាកដ មិនមែនគ្រាន់តែបន្ថែមផ្ទាំងថ្មីទៅក្នុងកម្មវិធីរុករកតាមអ៊ីនធឺណិតរបស់អ្នកប៉ុណ្ណោះទេ។ គម្លាតនោះគឺថាមនុស្សភាគច្រើននៅតែធ្វើកិច្ចការប្រចាំថ្ងៃរបស់ពួកគេតាមភារកិច្ច តាមលំដាប់លំដោយ ធ្វើការងារដោយខ្លួនឯង។ មនុស្សដែលបានអនុញ្ញាតបានផ្លាស់ប្តូរទាំងស្រុង។ ពួកគេចំណាយពេលរបស់ពួកគេប្រមូលផ្តុំបរិបទ សរសេរការណែនាំ ហើយបន្ទាប់មកដំណើរការលំហូរការងារស្របគ្នាចំនួន 10 នៅក្នុងផ្ទៃខាងក្រោយខណៈពេលដែលពួកគេផ្តោតទៅលើយុទ្ធសាស្ត្រ និងគុណភាពប្រតិបត្តិការខុសគ្នា។ គ្មាននរណាម្នាក់ប្រាប់អ្នកថា នោះជាអ្វីដែលការផ្លាស់ប្តូរមើលទៅដូចនោះទេ ដូច្នេះមនុស្សសាកល្បង AI ពីរបីដង មិនមានអារម្មណ៍ផ្លាស់ប្តូរ ហើយសន្មតថាវាមិនមែនសម្រាប់ពួកគេ ឬថា AI មិនឆ្លាតគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីធ្វើវានោះទេ។ ការរៀន AI នៅលើកំពូលនៃការប្រតិបត្តិការទទួលខុសត្រូវដែលមានស្រាប់របស់អ្នកគឺជាឧបសគ្គពិតប្រាកដ។ ខួរក្បាលរបស់អ្នកមានតួនាទីលើដំណើរការព័ត៌មានថ្មី ហើយនៅពេលដែលវាលើសពី (ដែលផ្តល់ល្បឿននៃ AI ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ វាស្ទើរតែប្រាកដណាស់) ការសុំកូនចិញ្ចឹមបានធ្លាក់ចុះយ៉ាងខ្លាំង ទោះបីជាមានការលើកទឹកចិត្តខ្ពស់ក៏ដោយ។ ជម្រើសច្រើនពេក ភាពច្បាស់លាស់មិនគ្រប់គ្រាន់ ឧបមាថាអ្នកឆ្លាក់ពេលវេលា។ ឥឡូវនេះអ្វី? មានឧបករណ៍ AI រាប់ពាន់នៅលើទីផ្សារ។ ទេសភាពផ្លាស់ប្តូរប្រចាំខែ។ ម៉ូដែល និងមុខងារថ្មីៗបានចាប់ផ្តើម ហើយព័ត៌មាន LinkedIn របស់អ្នកគឺពោរពេញទៅដោយមនុស្សប្រាប់អ្នកអំពីឧបករណ៍មួយដែលផ្លាស់ប្តូរជីវិតរបស់ពួកគេ។ អ្នកមិនដឹងថាត្រូវចាប់ផ្តើមពីណាទេ ដូច្នេះអ្នកមិនចាប់ផ្តើមទាល់តែសោះ។ ទោះបីជាអ្នកមិនបានឮអំពីជម្រើសផ្ទុយគ្នាក៏ដោយ អ្នកប្រាកដជាធ្លាប់បានជួបប្រទះវាហើយ។ ជម្រើសកាន់តែច្រើន យើងចង់ជ្រើសរើសតិច។ ដូច្នេះយើងបង្កក ឬយើងធ្វើការសម្រេចចិត្តអាក្រក់ជាងការដែលយើងមានប្រសិនបើផ្តល់ជម្រើសតិចជាង។ នោះជាអ្វីដែលកំពុងកើតឡើងនៅពេលនេះសម្រាប់អ្នកដែលព្យាយាមបង្កើតទម្លាប់ AI។ តើអ្វីទៅជាឱកាសដែលឧបករណ៍ដែលអ្នកជ្រើសរើសគឺជាឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវ? ការបំភិតបំភ័យគឺជាការនិយាយមិនបាន។ អន្ទាក់ផលិតភាព វាក៏មានការហួសចិត្តដ៏ឃោរឃៅផងដែរនៅទីនេះ ដែលខ្ញុំមិនបានឃើញការលើកឡើងច្រើនដូចដែលវាគួរធ្វើ៖ ប្រសិនបើអ្នកមិនមានចេតនាក្នុងការប្រើប្រាស់ AI ទេ វានឹងបង្កើតការងារច្រើនជាងការកាត់បន្ថយ។ ពិចារណាលើសេណារីយ៉ូដែលអ្នកចង់ប្រើ AI ដើម្បីសង្ខេបសំណុំទិន្នន័យជាអនុស្សរណៈ។ អ្នកនាំចេញសន្លឹក ដាក់វានៅក្នុង ChatGPT ហើយល្អណាស់ អនុស្សរណៈត្រលប់មកវិញក្នុងរយៈពេល 30 វិនាទី។ ប៉ុន្តែឥឡូវនេះ អ្នកកំពុងពិនិត្យមើលលទ្ធផល ចាប់យកភាពមិនត្រឹមត្រូវ ជំរុញសារឡើងវិញ ដោយសារមានអ្វីមួយបិទ ការត្រួតពិនិត្យការពិតការអះអាងដែលអ្នកមិនប្រាកដ និងធ្វើកំណែទម្រង់រឿងទាំងមូលដើម្បីឱ្យមានសម្លេងត្រឹមត្រូវ។ នៅពេលអ្នករួចរាល់ AI មិនមានអារម្មណ៍ថាជាអ្នកបើកដំណើរការទេ។វាមានអារម្មណ៍ដូចជាស្ទះ។ នេះជាហេតុផលដ៏ធំមួយដែលការផ្អាកការស្មុំកូន AI ។ មនុស្សសាកល្បងវា ទទួលបានការឆ្លើយតបជាទូទៅ ហើយគិតថានោះជាវា? ពួកគេសន្និដ្ឋានថាវាមិនសមនឹងការប្រឹងប្រែងដែលមាននិរន្តរភាព ហើយត្រឡប់ទៅរកវិធីចាស់វិញ។ ប៉ុន្តែបញ្ហាគឺវិធីសាស្ត្រមិនមែនឧបករណ៍ទេ។ ការប្រើប្រាស់ AI បានល្អមានន័យថាការដឹងពីកន្លែងដែលវាជួយអ្នកយ៉ាងពិតប្រាកដនូវពេលវេលា និងកន្លែងដែលវាគ្រាន់តែផ្លាស់ប្តូរការងារនៅជុំវិញនោះ។ ភាពខុសគ្នានោះត្រូវការការអនុវត្ត និងបំបែកអ្នកដែលស្គាល់ AI ពីអ្នកដែលបើក AI ។ តើមុខងារ AI មើលទៅដូចអ្វី? យើងដឹងថាហេតុអ្វីបានជាការអនុញ្ញាត AI និងការស្មុំកូនជាបញ្ហា។ ការលោតចេញពីចំណេះដឹងទៅការអនុវត្ត គឺជាកន្លែងដែលយើងជាច្រើនឈប់សម្រាក ហើយវាមិនមែនសម្រាប់ការខ្វះការព្យាយាមនោះទេ។ បន្ទាប់ ខ្ញុំនឹងរៀបរាប់អំពីយុទ្ធសាស្ត្រដែលបានដំណើរការសម្រាប់ក្រុមមាតិការបស់ខ្ញុំ និងខ្ញុំ។ ទាំងនេះគឺជាជំហានបន្ថែមដែលអនុវត្តជាក់ស្តែង ដែលប្រែក្លាយការថប់បារម្ភរបស់ AI ទៅជាសកម្មភាព។ ដឹងថាអ្នកមិននៅពីក្រោយ (នៅឡើយ)។ ការស្វែងរក "បច្ចេកវិទ្យា AI ចុងក្រោយបំផុត" គឺជាវិធីដ៏ល្អមួយដើម្បីបិទកុំព្យូទ័រយួរដៃរបស់អ្នកភ្លាមៗ ហើយបិទគណនីសម្រាប់មួយថ្ងៃ។ មានសម្ពាធជាមួយ AI ដែលកើតចេញពីការផ្សាយឥតឈប់ឈរនៃអ្នកមានឥទ្ធិពល ការប្រកាសផលិតផល ការគិត និងសូម្បីតែសហការីប្រាប់អ្នកពីរបៀបដែលពួកគេកំពុងឈានទៅមុខ។ ប៉ុន្តែសំឡេងរំខាននោះត្រូវបានរចនាយ៉ាងធំដើម្បីទទួលបានការចាប់អារម្មណ៍និងទីផ្សាររបស់អ្នក។ វាជាល្បិចចាស់បំផុតមួយនៅក្នុងសៀវភៅ៖ អ្នកកំពុងនៅពីក្រោយ។ អ្នកមិនអាចធ្លាក់ពីក្រោយបានទេ។ ជាវព្រឹត្តិបត្រព័ត៌មានរបស់ខ្ញុំ ដូច្នេះអ្នកកុំនៅពីក្រោយ។ សារនេះអំពាវនាវដល់បំណងប្រាថ្នាចម្បងរបស់យើងក្នុងការចូលរួមក្នុងក្រុម។ វាជាមូលដ្ឋានតក្កវិជ្ជា caveperson ។ ការពិតខ្លះសម្រាប់អ្នក៖ យោងតាម Gallup កម្មករអាមេរិក 49% រាយការណ៍ថាមិនដែលប្រើ AI ក្នុងតួនាទីរបស់ពួកគេទេ ហើយមានតែ 26% ប៉ុណ្ណោះដែលប្រើវាពីរបីដងក្នុងមួយសប្តាហ៍ ឬច្រើនជាងនេះ។ អនុញ្ញាតឱ្យវាលិចចូល។ នៅក្នុងប្រទេសដែលក្រុមហ៊ុន AI ធំៗភាគច្រើនមានមូលដ្ឋាន មានតែកម្មករប្រហែលមួយភាគបួនប៉ុណ្ណោះដែលប្រើ AI ញឹកញាប់។ ខ្ញុំចង់បង្ហាញពីគោលគំនិតមួយទៀតដើម្បីដាក់អ្វីៗក្នុងទស្សនវិស័យ៖ ការសាយភាយនៃការច្នៃប្រឌិតទ្រឹស្តី។ ចែករំលែកជាលើកដំបូងដោយ E.M. Rodgers ក្នុងឆ្នាំ 1962 (ហើយនៅតែពាក់ព័ន្ធនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ) ទ្រឹស្ដីការបំផ្លិចបំផ្លាញនៃការច្នៃប្រឌិតបានបែងចែកទស្សនិកជនទាំងមូលសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាជាប្រាំក្រុម៖ អ្នកច្នៃប្រឌិត អ្នកអនុម័តដំបូង ភាគច្រើនដំបូង ភាគច្រើនយឺត និងយឺតយ៉ាវ។ ក្រុមទាំងនេះទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាថ្មីណាមួយនៅក្នុងលំដាប់នោះ។ ការទទួលយកចាប់ផ្តើមជាមួយអ្នកបង្កើតថ្មី (គិតថាអ្នកចូលចិត្តបច្ចេកវិទ្យា អ្នកមានឥទ្ធិពល ជាមនុស្សដំបូងគេសម្រាប់ទូរស័ព្ទថ្មីបំផុត) ហើយបញ្ចប់ដោយភាពយឺតយ៉ាវ (អ្នកដែលនៅតែប្រើទូរស័ព្ទលើតុ)។ ដូចដែលអ្នកអាចមើលឃើញពីដ្យាក្រាមខាងក្រោម មនុស្សភាគច្រើនធ្លាក់នៅកន្លែងណាមួយនៅកណ្តាល៖ ប្រភព ដូច្នេះតើយើងនៅឯណានៅលើបន្ទាត់ពេលវេលានេះជាមួយនឹង AI ជំនាន់? វាជាការហៅតាមប្រធានបទ ប៉ុន្តែដោយសារទិន្នន័យដែលយើងមានរហូតមកដល់ពេលនេះ ខ្ញុំនឹងភ្នាល់ថា យើងទើបតែបានចូលភាគច្រើនដំបូង។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ខណៈពេលដែល AI ជាគោលគំនិតមួយបានស្ថិតនៅក្នុងភ្នែកសាធារណៈមួយរយៈឥឡូវនេះ ជំនាញ AI ទើបតែចាប់ផ្តើមវាយលុកទីផ្សារធំ។ មនុស្សទាំងអស់ដែលអ្នកបានឮនិយាយច្រណែនអំពី AI និងលទ្ធភាពរបស់វាគឺ 15% ដំបូងអ្នកបង្កើតថ្មី និងអ្នកទទួលយកដំបូង។ ហើយពួកគេមានសំលេងច្រើនជាងអ្នកផ្សេងទៀត។ តើវាមានន័យយ៉ាងណាសម្រាប់អ្នក? ប្រសិនបើអ្នកមិនទាន់មានផាសុកភាពក្នុងការប្រើប្រាស់ AI នៅឡើយទេ អ្នកនៅតែស្ថិតក្នុងកន្លែងដ៏ល្អ។ ប៉ុន្តែកុំយឺតពេក ព្រោះភាគច្រើនដំបូងជាឱកាសចុងក្រោយរបស់អ្នកក្នុងការឈានទៅមុខ។ នេះមិនមែនមានន័យថាការក្លាយជាអ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងនៅអ្វីទាំងអស់គឺងាយស្រួលទេ - ពិតជាមិនមែនទេ។ ប៉ុន្តែភាពមិនស្រួលនោះច្រើនមកពីការជឿថាអ្នករាល់គ្នានៅពីមុខអ្នក។ នោះមិនមែនជាករណីនៅឡើយទេ។ ចាប់ផ្តើមតូច។ ដូចជំនាញណាមួយដែរ ជំនាញ AI គឺជាសាច់ដុំដែលបង្កើតឡើងតាមពេលវេលា តាមរយៈការប្រើប្រាស់ម្តងហើយម្តងទៀត។ អ្នកមិនខ្លាំងជាងមុនដោយការអានអំពីការលើកទម្ងន់ទេ។ នៅចំណុចខ្លះអ្នកនឹងត្រូវយក dumbbells ។ នេះមិនមានន័យថា អ្នកចាំបាច់ត្រូវរៀបចំភ្នាក់ងារដែលសង្ខេបអ៊ីមែលរបស់អ្នកទាំងអស់ សម្អាតសៀវភៅបញ្ជីរបស់អ្នក គ្រប់គ្រងកាលវិភាគរបស់អ្នក និងធ្វើពន្ធរបស់អ្នកនៅពេលដំបូង។ ចាប់យកភាពជាអ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង រកមើលការឈ្នះតូចៗ ហើយដូចជាការហាត់ប្រាណ អ្នកនឹងឃើញអត្ថប្រយោជន៍ឆាប់ជាងអ្វីដែលអ្នកគិត។ រឿងដំបូងដែលខ្ញុំបានធ្វើជាមួយ AI គឺប្រើវាដើម្បីជួយខ្ញុំស្នើឱ្យសរសេរសារឡើងវិញនៃសារ Slack ខាងក្នុងរបស់ខ្ញុំ ប្រសិនបើខ្ញុំមានអារម្មណ៍ថាដូចជាសម្លេងរបស់ខ្ញុំរលត់។ វត្ថុជាមូលដ្ឋាន ប៉ុន្តែវាកាន់តែច្បាស់សម្រាប់ខ្ញុំភ្លាមៗអំពីរបៀបដែលវាមានប្រសិទ្ធភាពជាងការចំហរតាមវិធីដ៏ល្អឥតខ្ចោះដើម្បីឃ្លាអ្វីមួយ។ ខ្ញុំបានឃើញអត្ថប្រយោជន៍ជាមួយនឹងការវិនិយោគតិចតួច។ នៅទីបំផុត ខ្ញុំបានសុខស្រួលក្នុងការប្រើប្រាស់ Claude ដើម្បីជួយជាមួយឧបករណ៍ខាងក្នុងនៃការសរសេរកូដសម្រាប់ក្រុមរបស់ខ្ញុំ បង្កើតអនុស្សរណៈពីសំណុំទិន្នន័យ និងរៀបចំផែនការទទួលខុសត្រូវប្រចាំសប្តាហ៍របស់ខ្ញុំ។ ឥឡូវនេះ ខ្ញុំនឹងពិបាករកអ្វីដែលខ្ញុំមិនប្រើ AI សម្រាប់ប្រចាំថ្ងៃរបស់ខ្ញុំ។ ការអនុវត្តដំណោះស្រាយ AI ទៅនឹងបញ្ហាផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក និងមើលឃើញអត្ថប្រយោជន៍ក្នុងពិភពពិត គឺជាកត្តាជំរុញទឹកចិត្តដ៏មានឥទ្ធិពល។ អ្នកប្រើវានៅលើអ្វីមួយបេតុងហើយវាគ្រាន់តែចុច។ អ្នកនឹងគិតថា “អូ! ខ្ញុំអាចប្រើវាសម្រាប់ការនេះ… តើវាអាចធ្វើអ្វីទៀត?” ការចង់ដឹងចង់ឃើញរបស់អ្នកក្លាយជាម៉ាស៊ីនដែលបង្កើតទម្លាប់។ លើសពីនេះ ការត្បាញ AI ទៅក្នុងការងារដែលមានស្រាប់របស់អ្នក (ជំនួសឱ្យការពិសោធន៍ ឬសកម្មភាពដាច់ដោយឡែក) សម្អាតរបាំងនៃការសាកល្បងវាម្តង ទទួលបានលទ្ធផលល្អ និងត្រឡប់ទៅរបៀបដែលអ្នកធ្វើការរួចហើយ។ អ្នកឃើញឧបករណ៍ប្រើប្រាស់របស់វាដោយផ្ទាល់ ដូច្នេះអ្នកទំនងជានឹងរុញច្រានឱ្យហួសពីការកកិតដំបូង។ អត្ថប្រយោជន៍នៃ AI លើសពីភាពមិនស្រួលបណ្តោះអាសន្ន។ អ្នកនិពន្ធប្លុក HubSpot Amy Rigby បានរុករកដោយផ្ទាល់ថា "ផ្នែកដ៏លំបាកបំផុតអំពីការត្បាញ AI ទៅក្នុងលំហូរការងារក៏ជាផ្នែកដ៏លំបាកបំផុតនៃការព្យាយាមដើម្បីទទួលបានប្រសិទ្ធភាពដែរ៖ ដំបូង វានឹងគ្មានប្រសិទ្ធភាពខ្លាំង។ អ្នកនឹងជំពប់ដួលលើរបៀបដែលវាដំណើរការ ពិសោធន៍ និងបរាជ័យ ព្រោះវាសុទ្ធតែថ្មីសម្រាប់អ្នក ... អ្នកត្រូវតែធ្វើវាឱ្យចប់។ រៀនពីរបៀបដើម្បីជម្រុញ។ ការជម្រុញ AI គឺជាជំនាញដែលមានប្រយោជន៍បំផុតដែលអ្នកអាចរៀនបាននៅពេលចាប់ផ្តើម។ ការជម្រុញដ៏ល្អមានន័យថាភាពខុសគ្នារវាងការឆ្លើយតបទូទៅ និងអ្វីដែលពិតជាអាចជួយបាន។ នៅពេលដែលខ្ញុំបានសួរ Meg Prater ដែលជាប្រធានផ្នែកយុទ្ធសាស្រ្ត និងប្រតិបត្តិការសម្រាប់ HubSpot Media ថាហេតុអ្វីបានជាមានគម្លាតរវាងការយល់ដឹងពី AI និងការទទួលយកពិតប្រាកដនោះ នាងបាននិយាយថា "ពួកគេមិនប្រើការជំរុញឱ្យត្រឹមត្រូវ។ នៅពេលដែលអ្នករៀនពីរបៀបជំរុញឱ្យកាន់តែប្រសើរ លទ្ធផលរបស់អ្នកធ្វើឱ្យវាមិនអាចទៅរួចដែលមិនប្រើ AI ដើម្បីបង្កើនការងាររបស់អ្នក និងបង្កើតពេលវេលាបន្ថែមទៀតដើម្បីធ្វើការងារដែលសំខាន់។" វាមិនអីទេក្នុងការសាកល្បងជាមួយការជម្រុញផ្សេងៗពីដំបូង ប៉ុន្តែនៅទីបំផុតអ្នកនឹងចង់បានក្របខ័ណ្ឌសម្រាប់ការសន្ទនាដែលមានការណែនាំប្រសើរជាងមុន។ ខ្ញុំលើកទឹកចិត្តអ្នកសរសេរក្នុងក្រុមរបស់ខ្ញុំឱ្យប្រើក្របខ័ណ្ឌ WRITE — វាផ្តល់ឱ្យ AI នូវព័ត៌មានសំខាន់ៗចំនួនប្រាំសម្រាប់សំណើនេះ៖ តើអ្នកណា៖ តើ AI ជានរណា? ផ្តល់ឱ្យ AI នូវបុគ្គលិកលក្ខណៈ ដូចជាអ្នកយុទ្ធសាស្រ្តដែលមានបទពិសោធន៍ អ្នកជំនាញបច្ចេកទេស អ្នកគ្រប់គ្រងគម្រោងជាដើម។ ធនធាន៖ តើ AI ត្រូវការអ្វីខ្លះដើម្បីទទួលបានសិទ្ធិនេះ? នេះគឺជាការបោះចោលបរិបទរបស់អ្នក៖ ព័ត៌មានលម្អិតពាក់ព័ន្ធអំពីគម្រោង បញ្ហាដែលអ្នកកំពុងដោះស្រាយ ឯកសារយោង និងអ្វីផ្សេងទៀតដែល AI មិនដឹងដោយខ្លួនឯង។ ការណែនាំ៖ តើ AI គួរធ្វើអ្វីឱ្យប្រាកដ? ជាក់លាក់។ លក្ខខណ្ឌ៖ តើច្បាប់ ដែនកំណត់ ឬព្រំដែនអនុវត្តអ្វីខ្លះ? ឧទាហរណ៍ ប្រវែង ទម្រង់ សម្លេង រឿងដែលត្រូវជៀសវាង និងអ្វីដែលត្រូវរួមបញ្ចូល។ លទ្ធផលរំពឹងទុក៖ ពិពណ៌នាអំពីផលិតផលដែលបានបញ្ចប់ជាពិសេសតាមដែលអ្នកអាចធ្វើបាន៖ ទម្រង់ ការចែកចាយ និងឧទាហរណ៍មួយ ប្រសិនបើអាចធ្វើទៅបាន។ នេះជាឧទាហរណ៍នៃប្រអប់បញ្ចូល WRITE៖ W: អ្នកគឺជាអ្នកប្រឹក្សាផ្នែកទីផ្សារអាជីវកម្មខ្នាតតូចដែលមានជំនាញក្នុងការបើកដំណើរការផលិតផល DTC។ ទស្សនិកជនរបស់ខ្ញុំគឺជាស្ត្រីដែលមានអាយុពី 25-40 ឆ្នាំដែលទិញទៀនធ្វើដោយដៃជាអំណោយ និងសម្រាប់ការថែទាំខ្លួនឯង ភាគច្រើនតាមរយៈហាង Etsy និង Instagram របស់ខ្ញុំ។ R: ខ្ញុំកំពុងចាប់ផ្តើមការប្រមូលរដូវក្តៅទៀននៅក្នុងខែមិថុនា។ ថវិការបស់ខ្ញុំគឺប្រហែល 500 ដុល្លារសម្រាប់ការបើកដំណើរការ។ ឆានែលលក់ដ៏ល្អបំផុតរបស់ខ្ញុំគឺ Instagram ហើយខ្ញុំមានអ្នកតាមដានប្រហែល 3,000 ។ ការប្រមូលចុងក្រោយរបស់ខ្ញុំបានលក់អស់ក្នុងរយៈពេលពីរសប្តាហ៍ ដែលភាគច្រើនតាមរយៈ Instagram Stories និងអ៊ីមែល។ ខ្ញុំ៖ បង្កើតឱ្យខ្ញុំនូវផែនការបើកដំណើរការរយៈពេល 4 សប្តាហ៍ដែលគ្របដណ្តប់លើខ្លឹមសារខ្លីៗ យុទ្ធសាស្ត្រថ្ងៃចាប់ផ្តើម និងការតាមដានក្រោយការសម្ពោធ។ រួមបញ្ចូលនូវអ្វីដែលត្រូវបង្ហោះ ពេលណាត្រូវបង្ហោះ និងអ៊ីមែលមួយសម្រាប់ដំណាក់កាលនីមួយៗ។ T: រក្សាផែនការជាក់ស្តែងសម្រាប់ប្រតិបត្តិការមនុស្សម្នាក់។ គ្មានការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មបង់ប្រាក់ទេ។ សរីរាង្គ និងអ៊ីមែលតែប៉ុណ្ណោះ។ សម្លេងគួរតែមានអារម្មណ៍កក់ក្តៅ និងផ្ទាល់ខ្លួន មិនមែនសាជីវកម្មទេ។ អ៊ី៖ ប្រតិទិនមួយសប្តាហ៍ទៅមួយសប្តាហ៍ដែលខ្ញុំអាចធ្វើតាម ជាមួយនឹងគំនិតខ្លឹមសារជាក់លាក់សម្រាប់ថ្ងៃនីមួយៗ សេចក្តីព្រាងអ៊ីមែលខ្លីៗចំនួនបី និងបញ្ជីត្រួតពិនិត្យថ្ងៃចាប់ផ្តើម។ ដំណើរការការជម្រុញនេះនៅក្បែរមួយដោយគ្មានក្របខ័ណ្ឌ ហើយអ្នកនឹងឃើញភាពខុសគ្នា។ ប្រសិនបើអ្នកពិតជាអ្នកធ្វើទៀន អ្នកក៏នឹងធុំក្លិនវាដែរ។ បង្កើតកាលវិភាគគោលដៅ AI ។ នៅពេលដែលអ្នកបានធ្វើកិច្ចការមួយចំនួន និងដឹងពីកន្លែងដែល AI អាចជួយអ្នកបាន ជំហានបន្ទាប់គឺរក្សាសន្ទុះ។ និយាយស្រួលជាងធ្វើ។ ចងចាំគម្លាតនៃការយល់ដឹង? ការស្រាវជ្រាវបង្ហាញថា ការមានចេតនាគោលដៅខ្លាំងមិនគ្រប់គ្រាន់ដោយខ្លួនឯងនោះទេ។ ប៉ុន្តែ មនុស្សដែលបង្កើតផែនការដែលបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់ពីរបៀបដែលពួកគេធ្វើទៅរកគោលដៅមួយទំនងជានឹងធ្វើតាមពិតប្រាកដ។ ការគិតថា "ខ្ញុំចង់ឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើងក្នុងការប្រើប្រាស់ AI" គឺមានប្រសិទ្ធភាពតិចជាង "រៀងរាល់ព្រឹកថ្ងៃអង្គារ ខ្ញុំនឹងចំណាយពេល 20 នាទីដើម្បីអនុវត្ត AI ទៅនឹងកិច្ចការមួយនៅលើចានរបស់ខ្ញុំ" ។ ដូច្នេះ នេះជាអ្វីដែលខ្ញុំណែនាំ៖ រៀបចំកាលវិភាគប្រចាំសប្តាហ៍នៃការឈ្នះ AI។ ទាំងនេះគឺជាកិច្ចការដែលអ្នកអាចសម្រេចបានដោយសមហេតុផលក្នុងមួយសប្តាហ៍។ ពួកគេមិនចាំបាច់មានការលោតផ្លោះធំទេ។ ផ្ទុយទៅវិញ ចូរគិតពីវាថាជាការបង្កើនវឌ្ឍនភាពឆ្ពោះទៅរកគោលដៅធំជាង តូចល្មមដើម្បីបំពេញការពិត ប៉ុន្តែមានអត្ថន័យគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីផ្លាស់ទីម្ជុល។ កាលវិភាគដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធធ្វើរឿងពីរ។ ទីមួយវាប្រែជាចេតនាទម្លាប់ ផ្តល់រន្ទាដើម្បីឱ្យអ្នកត្រឡប់ទៅរកវាវិញដោយមិនមានសកម្មភាពវីរភាពនៃឆន្ទៈគ្រប់ពេល។ ទីពីរ វាបង្រួមលទ្ធភាពគ្មានទីបញ្ចប់នៃ AI ទៅជាជំហានជាក់ស្តែងជាក់លាក់ចំពោះការងាររបស់អ្នក។ វាជាថ្នាំប្រឆាំងនឹងជំងឺខ្វិនជម្រើស។ និយាយថាអ្នកចង់ប្រើ AI ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការប្រជុំ និងការតាមដានរបស់អ្នក។ នេះជាអ្វីដែលកាលវិភាគអាចមើលទៅដូចក្នុងការអនុវត្ត៖ គោលដៅចម្បង៖ ប្រើ AI ដើម្បីកាត់បន្ថយពេលវេលាចំណាយលើការអាប់ដេតស្ថានភាព និងការរៀបចំកិច្ចប្រជុំក្នុងខែបន្ទាប់។ សប្តាហ៍ទី 1៖ ជ្រើសរើសការប្រជុំដែលកើតឡើងញឹកញាប់បំផុត។ ប្រើ AI ដើម្បីបង្កើតរបៀបវារៈគំរូពីកំណត់ត្រារបស់អ្នក។ សប្តាហ៍ទី 2៖ បន្ទាប់ពីកិច្ចប្រជុំ សូមប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីព្រាងសេចក្តីសង្ខេបបន្តបន្ទាប់។ ពិនិត្យមើលថាតើវាចំណាយពេលតិចជាងធម្មតា។ សប្តាហ៍ទី 3៖ បង្កើតការជម្រុញសម្រាប់ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពស្ថានភាពប្រចាំសប្តាហ៍ដោយប្រើចំណុចដែលអ្នកបានរក្សាទុករួចហើយ។ សប្តាហ៍ទី 4: ផ្សំទាំងបីចូលទៅក្នុងលំហូរការងារធម្មតាដែលអាចធ្វើម្តងទៀតបាន។ ដំណើរការវាសម្រាប់មួយសប្តាហ៍ក្នុងអំឡុងពេលកិច្ចប្រជុំជាច្រើន។ សប្តាហ៍ទី 5: ពិនិត្យមើលប្រព័ន្ធរបស់អ្នក។ តើធ្វើការអ្វី? តើមិនមែនជាអ្វី? តើមានអ្វីបន្ទាប់? កំណត់គោលដៅសម្រាប់ខែបន្ទាប់។ គ្មានអ្វីនៅទីនេះជាការលោតផ្លោះទេ។ រាល់សប្តាហ៍បង្កើតចុងក្រោយ ហើយនៅសប្តាហ៍ទីប្រាំ អ្នកមានប្រព័ន្ធឯកសារ។ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកអាចតាមដានវឌ្ឍនភាពរបស់អ្នកដំណើរការសម្រាប់អ្នក៖ កម្មវិធីកំណត់ចំណាំដូចជា Notion ឧបករណ៍គ្រប់គ្រងកិច្ចការដូចជា Asana ឯកសារដែលកំពុងដំណើរការ ឬចំណាំស្អិត ប្រសិនបើនោះជារបៀបដែលអ្នករមៀល។ ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាសំខាន់ជាងទម្រង់។ ហើយ (អ្នកប្រហែលជាបានឃើញការមកដល់នេះ) AI ក៏អាចជួយអ្នកបង្កើតកាលវិភាគដោយខ្លួនឯងផងដែរ។ ពន្យល់ពីតួនាទី និងទំនួលខុសត្រូវរបស់អ្នកចំពោះវា ហើយសុំឱ្យវាជួយអ្នកក្នុងការបំផុសគំនិតដែលជាកន្លែងដែលអ្នកអាចប្រើប្រាស់ AI ជាក់ស្តែងនៅក្នុងលំហូរការងាររបស់អ្នក។ សម្រេចចិត្តលើគោលដៅ SMART ដ៏សំខាន់មួយដើម្បីធ្វើការឆ្ពោះទៅរកក្នុងរយៈពេល 4 ទៅ 6 សប្តាហ៍បន្ទាប់ បន្ទាប់មកប្រើ AI ដើម្បីព្រាងចេញនូវជំហានរងដើម្បីទៅដល់ទីនោះ។ ធ្វើឱ្យវឌ្ឍនភាពរបស់អ្នកមើលឃើញ។ ប្រសិនបើក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នកមាន AI-forward នោះឱកាសដែលអ្នកគ្រប់គ្រងរបស់អ្នកចង់ដឹងពីអ្វីដែលអ្នកកំពុងធ្វើ។ ភាពមើលឃើញនៃការរីកចម្រើន AI របស់អ្នកគឺសម្រាប់ពួកគេគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់អាជីពរបស់អ្នកដូចជាការងារខ្លួនឯងដែរ។ នេះជាការពិតជាពិសេសប្រសិនបើការអនុវត្តរបស់អ្នកត្រូវបានកំណត់គោលដៅលើការទទួលយក AI ។ ការប្រាប់អ្នកគ្រប់គ្រងរបស់អ្នកជាទៀងទាត់អំពីរបៀបដែលអ្នកកំពុងដាក់ពង្រាយ AI ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពពួកវាលើករណីប្រើប្រាស់ថ្មី ឬការកើនឡើងប្រសិទ្ធភាព ជាសញ្ញាថាអ្នកកំពុងគិតទុកជាមុន។ នោះអាចមើលទៅដូចជាសារ Slack ធាតុនៅក្នុងការអាប់ដេតប្រចាំសប្តាហ៍របស់អ្នក ឬការលើកឡើងនៅក្នុងសារមួយទល់នឹងមួយរបស់អ្នក។ សូម្បីតែការឈ្នះតូចក៏ដាំគំនិតដែលថាអ្នកមិនអាចខ្វះបាន។ ភាពមើលឃើញគឺងាយស្រួលនិយាយជាងការធ្វើ ទោះបីជា៖ នៅពេលដែលអ្នកចូលទៅក្នុងស្រងែជាមួយ AI នោះវាងាយស្រួលក្នុងការចាប់បានរហូតដល់អ្នកភ្លេចទំនាក់ទំនងវឌ្ឍនភាពរបស់អ្នក។ ពេលខ្លះខ្ញុំទទួលបានការវិនិយោគយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងគម្រោងដែលខ្ញុំភ្លេចធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពចៅហ្វាយរបស់ខ្ញុំអំពីរបៀបដែលការប្រើប្រាស់ AI របស់ខ្ញុំបានធ្វើឱ្យទិន្នផលរបស់ខ្ញុំប្រសើរឡើង។ ដំណោះស្រាយមួយ៖ កំណត់ការរំលឹកប្រតិទិនដដែលៗសម្រាប់ការអាប់ដេត AI អ្នកគ្រប់គ្រង។ បន្ទាប់មក ចម្លងកាលវិភាគស្មុំកូនរបស់អ្នក (ឬអ្វីក៏ដោយដែលអ្នកកំពុងប្រើដើម្បីតាមដានវឌ្ឍនភាព AI របស់អ្នក) បិទភ្ជាប់វាទៅក្នុងឧបករណ៍ AI នៃជម្រើសរបស់អ្នក ហើយសុំឱ្យសង្ខេបការរីកចំរើនប្រចាំសប្តាហ៍របស់អ្នក។ Bam មានអ្វីដែលត្រូវចែករំលែកជាមួយចៅហ្វាយរបស់អ្នក ដោយស្ទើរតែគ្មានការងារបន្ថែម។ នេះជាមូលហេតុដែលការប្រើឧបករណ៍គ្រប់គ្រងភារកិច្ចដូចជា Asana ដើម្បីតាមដានការងាររបស់អ្នកអាចមានប្រយោជន៍។ អ្នកអាចនាំចេញកិច្ចការដែលបានបញ្ចប់របស់អ្នកទៅក្នុងសៀវភៅបញ្ជី ប្រគល់វាទៅឧបករណ៍ AI ហើយសុំឱ្យវាទាញយកការឈ្នះថ្មីៗ។ ការតាមដានវឌ្ឍនភាពត្រូវបានភ្ជាប់មកជាមួយ ហើយវាកាន់តែងាយស្រួលជាងការរក្សា Google Sheet ដាច់ដោយឡែកដែលអ្នកត្រូវចងចាំដើម្បីធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពរាល់ពេលដែលអ្នកធ្វើកិច្ចការណាមួយ។ ខ្ញុំក៏លើកទឹកចិត្តអ្នកឱ្យភ្ជាប់ការប្រើប្រាស់ AI របស់អ្នកទៅនឹងរបៀបដែលវាជំរុញការងាររបស់អ្នក។ ប្រាប់ការនិទានរឿង៖ របៀបដែលអ្នកបានប្រសើរឡើងពីវា ហើយជាលទ្ធផល របៀបដែលការងាររបស់អ្នកកាន់តែប្រសើរឡើង និងរបៀបដែលវាទាក់ទងនឹង KPIs ក្រុម។ យើងកំពុងនិយាយអំពីការជំរុញអាជីពរបស់អ្នក បន្ទាប់ពីទាំងអស់។ ចំណាំមួយទៀត៖ ការមើលឃើញពីមិត្តភ័ក្តិក៏សំខាន់ផងដែរ។ អ្នកគ្រប់គ្រងគឺសំខាន់ណាស់ ប៉ុន្តែវាគឺជាមនុស្សដែលមិត្តរួមក្រុមរបស់អ្នកងាកទៅរកនៅពេលដែលពួកគេមានសំណួរ AI ។ ស្ថានភាពអ្នកជំនាញក្រៅផ្លូវការនោះបង្កើតសម្ពាធឡើងលើការរីកចម្រើនរបស់អ្នក។ ធីម៉ូថេមានការយល់ដឹងដ៏មានប្រយោជន៍នៅទីនេះ៖ “ល្បិចគឺចែករំលែកពីរបៀប មិនមែនជាការអស្ចារ្យទេ។ មិនមែន 'មើលអ្វីដែលខ្ញុំបានសាងសង់' ប៉ុន្តែ 'នេះជារបៀបដែលខ្ញុំបានសាងសង់វា ប្រហែលជាវាអាចជួយអ្នកបាន។ បន្តដំណើរការព័ត៌មាន។ អ្នកកំពុងធ្វើការងារ អ្នកកំពុងបង្ហាញការងារ ឥឡូវនេះត្រូវប្រាកដថាអ្នកនៅតែមុតស្រួច។ ដំបូន្មានចុងក្រោយរបស់ខ្ញុំគឺរក្សាខ្លួនអ្នកឱ្យរៀន និងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាមួយនឹងភាពជឿនលឿន ខណៈពេលដែលដាក់ចំណេះដឹងរបស់អ្នកទៅក្នុងការអនុវត្ត។ ដូចដែល Meg បាននិយាយថា "នរណាម្នាក់ដែលបើក AI គឺជាអ្នកដែលចង់ដឹងចង់ឃើញ AI ។ អ្នកគួរតែសាកល្បងជាមួយវា អនុវត្តជាមួយវា និងសាកល្បងឧបករណ៍/បង្កើតថ្មី។ វាមិនគ្រប់គ្រាន់ទេក្នុងការដំណើរការបីដូចគ្នាជម្រុញ (ទោះបីជាវាជាកន្លែងដ៏ល្អដើម្បីចាប់ផ្តើម) ។ ការត្រូវបានបើកដំណើរការ AI នៅថ្ងៃនេះមានន័យថាអ្នកកំពុងប្រើប្រាស់ និងវិវឌ្ឍជាមួយនឹងឧបករណ៍ និងម៉ូដែលទាំងនេះនៅពេលដែលពួកគេត្រូវបានចេញផ្សាយ។" គន្លឹះគឺត្រូវរក្សារង្វិលព័ត៌មានដែលមានពន្លឺគ្រប់គ្រាន់ ដើម្បីកុំឱ្យអ្នកហួសចិត្ត។ អ្នកចង់បានលំហូរដែលគ្រប់គ្រាន់ក្នុងការរក្សាចរន្ត ប៉ុន្តែមិនច្រើនដែលអ្នកចង់លូនចូលក្នុងរន្ធនោះទេ។ ដាក់កំហិតខ្លួនអ្នកឱ្យ 4 ឬ 5 បណ្តាញព័ត៌មាន AI ក្នុងពេលតែមួយ។ ទាំងនេះអាចជាព្រឹត្តិបត្រព័ត៌មាន ឬប្លក់ ប៉ុស្តិ៍ YouTube សហគមន៍ខាងក្នុង អ្នកណែនាំ ផតខាស គណនី LinkedIn ឬសូម្បីតែសមភាគី AI ដែលជាអ្នកដែលមានតួនាទីស្រដៀងគ្នាដែលកំពុងពិសោធន៍ផងដែរ។ ហើយដើម្បីធ្វើឱ្យទាំងអស់នេះមាននិរន្តរភាព៖ រាល់ពេលដែលអ្នកបន្ថែមប៉ុស្តិ៍ថ្មី សូមពិចារណាទម្លាក់ឆានែលមួយ។ ឆានែលរបស់ខ្ញុំឥឡូវនេះគឺ៖ Simple.ai៖ ជាព្រឹត្តិបត្រព័ត៌មានដែលបង្ហាញព័ត៌មាន AI និងការអាប់ដេតក្នុងលក្ខណៈមូលដ្ឋានចុះទៅផែនដី។ ប្រសិនបើអ្នកចង់បានព្រឹត្តិបត្រព័ត៌មានអំពី AI ដោយមិនមានការហួសចិត្ត នោះហើយជាវា។ Ben's Bites៖ ជា Substack ដែលមានមហិច្ឆតាជាងបន្តិចក្នុងវិសាលភាព ខណៈពេលដែលនៅតែអាចរំលាយបាន។ បណ្តាញ AI Slack ខាងក្នុងដែលយើងមាននៅ HubSpot ដើម្បីចែករំលែកវឌ្ឍនភាព AI ទាក់ទងនឹងទីផ្សារ។ អ្នកណែនាំ AI ។ ក្រុមរបស់ខ្ញុំ ដែលខ្ញុំបានពិភាក្សាជាទៀងទាត់អំពីរបៀបដាក់ AI ឱ្យល្អបំផុតនៅលើប្លក់របស់យើង។ ហើយវាគ្រាន់តែសម្រាប់ពេលនេះ។ ទាំងនេះអាចនឹងផ្លាស់ប្តូរនាពេលអនាគត នៅពេលដែលកម្រិតនៃការលួងលោម និងទំនួលខុសត្រូវរបស់ខ្ញុំផ្លាស់ប្តូរ។ របៀបដែលក្រុមអាចផ្លាស់ទីពីការពិសោធន៍ AI ទៅជាការប្រតិបត្តិ ទាំងអស់ខាងលើគឺអំពីការធ្វើឱ្យខ្លួនអ្នក ហើយសម្រាប់ ICs អ្នកអាចឈប់នៅទីនោះ។ ប៉ុន្តែប្រសិនបើអ្នកគ្រប់គ្រងក្រុម ការផ្លាស់ប្តូរពី "យើងកំពុងព្យាយាមវាចេញ" ទៅ "នេះគឺជាផ្នែកនៃរបៀបដែលយើងទាំងអស់គ្នាធ្វើការឥឡូវនេះ" គឺជាបញ្ហាប្រឈមផ្សេង។ ការបើកបរស្មុំកូននៅក្នុងក្រុមគឺមិនត្រូវបានផ្តល់ឱ្យទេ។ អ្នកមិនអាចបង្ហាញព័ត៌មានទៅនរណាម្នាក់ ហើយរំពឹងថាពួកគេនឹងដំណើរការជាមួយវាភ្លាមៗទេ។ មិនមែនគ្រប់គ្នានឹងមានឆន្ទៈ ឬសុខស្រួលក្នុងការរៀនដូចអ្នកនោះទេ។ នោះមិនមែនជាការគោះលើពួកគេទេ; មនុស្សមានទំនាក់ទំនងផ្សេងគ្នាជាមួយបច្ចេកវិទ្យាថ្មី ហើយអ្នកអាចមានការរីករាលដាលនៃអ្នកអនុម័តដំបូង ភាគច្រើនដំបូង/ចុង ហើយប្រហែលជាអ្នកច្នៃប្រឌិត ឬអ្នកយឺតយ៉ាវនៅក្បែរអ្នក។ មនុស្សជាទូទៅជឿជាក់លើអ្នកដទៃ នៅពេលដែលពួកគេសម្របខ្លួនទៅនឹងអ្វីដែលថ្មី។ ខ្ញុំនឹងភ្នាល់ថានោះជាផ្នែកនៃមូលហេតុដែលអ្នកស្វែងរកដំបូន្មានពីការបង្ហោះប្លុកដែលសរសេរដោយខ្ញុំ ជាមនុស្សពិតប្រាកដដែលមានការបញ្ជាក់ ជាងការសួរ ChatGPT ឬ Claude ។ មានអ្វីមួយអំពីការឮ "នេះជាអ្វីដែលធ្វើឱ្យខ្ញុំ" ពីមនុស្សម្នាក់ទៀតដែលគ្មាន chatbot អាចចម្លងបានពេញលេញ។ ការគាំទ្រផ្នែកគ្រប់គ្រងក៏ស្ថិតក្នុងចំណោមអ្នកព្យាករណ៍ខ្លាំងបំផុតថាតើនរណាម្នាក់ប្រើ AI នៅកន្លែងធ្វើការឬអត់ — យោងតាម Irrational Labs ការប្រើប្រាស់ AI របស់បុគ្គលិកបានធ្លាក់ចុះពី 79% ទៅ 34% ដោយគ្មានការយល់ព្រមពីអ្នកគ្រប់គ្រង។ ដូច្នេះ ជួបក្រុមរបស់អ្នកនៅកន្លែងដែលពួកគេនៅ។ សួរពួកគេពីរបៀបដែលពួកគេកំពុងប្រើ AI ។ មិនមែនក្នុងការគ្រប់គ្រងខ្នាតតូចទេ “បង្ហាញឱ្យខ្ញុំឃើញពីប្រវត្តិនៃការបំផុសគំនិតរបស់អ្នក” ប៉ុន្តែជាកន្លែងនៃការចង់ដឹងពិត។ តើអ្វីដែលរារាំងពួកគេ? ដោយផ្អែកលើអ្វីដែលអ្នករកឃើញ សូមណែនាំយុទ្ធសាស្ត្រមួយចំនួនដែលខ្ញុំបានណែនាំនៅទីនេះ។ ខ្ញុំបានរៀនបន្ថែមទៀតពីការនិយាយជាមួយក្រុមរបស់ខ្ញុំទល់មុខគ្នា ជាងអត្ថបទជំនួយ ឬផ្ទាំងបណ្តុះបណ្តាលអាចបង្រៀនខ្ញុំ។ ដំណើរនៃការបើកដំណើរការ AI របស់បុគ្គលម្នាក់ៗគឺជារបស់ពួកគេ ហើយអ្វីដែលល្អបំផុតដែលអ្នកអាចធ្វើបានក្នុងនាមជាអ្នកគ្រប់គ្រងគឺលើកទឹកចិត្ត ខណៈពេលដែលផ្តល់ឱ្យពួកគេនូវកន្លែងទំនេរដើម្បីរុករក។ កន្លែងដែល Futurepedia សមនឹងចូលទៅក្នុងការបើក AI ការបង្ហោះទាំងមូលនេះគឺអំពីគំនិតមួយ៖ ការដឹងអំពី AI គឺមិនដូចគ្នានឹងត្រូវបានបើកដោយវានោះទេ។ ហើយឧបសគ្គធំបំផុតមិនមែនជាបញ្ហាដែលអ្នកអាចដោះស្រាយបានដោយការអានអត្ថបទមួយបន្ថែមទៀត ឬចំណាំឧបករណ៍មួយទៀត។ នោះហើយជាមូលហេតុដែល HubSpot ទទួលបាន Futurepedia ។ Futurepedia គឺជាវេទិកាអប់រំ AI និងរបកគំហើញឯករាជ្យធំបំផុតរបស់ពិភពលោក។ វាដំណើរការបញ្ជីឧបករណ៍ AI ដំបូង - ឧបករណ៍រាប់ពាន់ដែលរៀបចំនៅគ្រប់ប្រភេទដែលអ្នកអាចគិតបាន - រួមជាមួយវេទិកាអប់រំដែលកំពុងរីកចម្រើនជាមួយនឹងវគ្គសិក្សា 25+ និងមេរៀនច្រើនជាង 1,000 ដែលផ្តោតលើជំនាញ AI ពិភពពិតសម្រាប់អាជីវកម្ម និងផលិតភាព។ នៅទូទាំង Futurepedia បណ្តាញ YouTube របស់ខ្លួន និងព្រឹត្តិបត្រព័ត៌មានរបស់វា វាបានក្លាយជាចំណុចចាប់ផ្តើមលំនាំដើមសម្រាប់អ្នកជំនាញដែលចង់រៀនពីរបៀបប្រើប្រាស់ AI យ៉ាងពិតប្រាកដ មិនមែនគ្រាន់តែឮអំពីវានោះទេ។ HubSpot ជួយឱ្យក្រុមហ៊ុនរាប់លានរីកចម្រើនកាន់តែប្រសើរ។ Futurepedia ជួយអ្នកជំនាញស្វែងរក និងធ្វើជាម្ចាស់លើឧបករណ៍ AI ដែលធ្វើឱ្យការងាររបស់ពួកគេកាន់តែប្រសើរឡើង។ ឥឡូវនេះពួកគេគឺជាក្រុមដូចគ្នា ដែលមានន័យថាធនធានកាន់តែច្រើន លទ្ធភាពកាន់តែធំ និងការគិតមមៃដូចគ្នាក្នុងការធ្វើឱ្យ AI ដំណើរការសម្រាប់មនុស្សពិតប្រាកដ។ អ្នកជំនាញដែលនឹងឈ្នះក្នុងរយៈពេលប្រាំឆ្នាំខាងមុខ មិនមែនជាអ្នកដែលដឹងច្រើនជាងគេអំពី AI នោះទេ។ ពួកគេគឺជាអ្នកដែលពិតជាបានរៀនធ្វើការជាមួយវា។ ប្រសិនបើការបង្ហោះនេះផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវក្របខ័ណ្ឌ Futurepedia ផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវកន្លែងដែលត្រូវចាប់ផ្តើម។
ការដឹងអំពី AI មិនគ្រប់គ្រាន់ទេ។ នេះជារបៀបប្រើវាយ៉ាងពិតប្រាកដ។
By Marketing
·
·
23 min read
·
379 views
Read in:
aa
ace
af
ak
alz
am
ar
as
awa
ay
az
ba
ban
be
bew
+191 more
bg
bho
bik
bm
bn
brx
bs
bug
ca
ceb
cgg
ckb
co
crh
cs
cv
cy
da
de
din
doi
dv
dyu
dz
ee
el
en
eo
es
et
eu
fa
ff
fi
fj
fo
fr
fur
fy
ga
gd
gl
gom
gn
gu
ha
haw
he
hi
hil
hne
hmn
hr
hrx
ht
hu
hy
id
ig
ilo
is
it
ja
jam
jv
ka
kab
kbp
kg
kha
kk
kl
km
kn
ko
kri
ku
ktu
ky
la
lb
lg
li
lij
ln
lo
lmo
lt
ltg
lua
luo
lus
lv
mai
mak
mg
mi
min
mk
ml
mn
mni-mtei
mos
mr
ms
mt
my
nd
ne
nl
nn
no
nr
nso
nus
ny
oc
om
or
pa
pag
pam
pap
pl
ps
pt
pt-br
qu
rn
ro
ru
rw
sa
sah
sat
sc
scn
sg
si
sk
sl
sm
sn
so
sq
sr
ss
st
su
sus
sv
sw
szl
ta
tcy
te
tg
th
ti
tiv
tk
tl
tn
to
tpi
tr
trp
ts
tt
tum
ty
udm
ug
uk
ur
uz
ve
vec
vi
war
wo
xh
yi
yo
yua
yue
zap
zh
zh-hk
zh-tw
zu
