ບາງທີເຈົ້າໄດ້ເປີດ ChatGPT ສອງສາມເທື່ອແລ້ວ, ໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບຍ່ອຍ, ແລະກ້າວຕໍ່ໄປ. ບາງທີເຈົ້າໄດ້ນັ່ງຜ່ານການຝຶກອົບຮົມ AI ຫຼືສອງຄົນແລະຄິດວ່າ, "ເຢັນ, ແຕ່ວ່ານີ້ໃຊ້ກັບວຽກຂອງຂ້ອຍໄດ້ແນວໃດ?" ຫຼືບາງທີເຈົ້າໄດ້ bookmarked ອາຍແກັສເຄື່ອງມື AI ທີ່ທ່ານເຫັນແນະນໍາໃນ LinkedIn ແລະບໍ່ໄດ້ພະຍາຍາມຫນຶ່ງດຽວ. ເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຢູ່ຄົນດຽວ. ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງການຮູ້ຈັກ AI ແລະການໃຊ້ AI ແມ່ນບ່ອນທີ່ພວກເຮົາຫຼາຍຄົນຢູ່ໃນປັດຈຸບັນ. ແລະມັນບໍ່ໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ທຸກຄົນບອກເຈົ້າໃຫ້ໃຊ້ມັນ. ຂ້ອຍຮູ້ເພາະວ່ານີ້ແມ່ນວຽກຂອງຂ້ອຍຫຼາຍ: ຂ້ອຍຈັດການທີມຂຽນໃນ HubSpot Blog, ແລະສ່ວນໃຫຍ່ຂອງວຽກຂອງຂ້ອຍແມ່ນເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີ AI. ບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນຄວາມຫມາຍສໍາຄັນທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ, ແຮງບັນດານໃຈ, ແຕ່ໃນນີ້ແມ່ນວິທີການເຮັດໃຫ້ວຽກງານຕົວຈິງຂອງທ່ານສໍາເລັດມີຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ດີກວ່າ. ສິ່ງທີ່ຂ້ອຍໄດ້ຮຽນຮູ້ແມ່ນວ່າບັນຫາແມ່ນເກືອບບໍ່ມີແຮງຈູງໃຈ. ປະຊາຊົນຕ້ອງການທີ່ຈະຮຽນຮູ້. ມັນແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບ AI ແມ່ນມີຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ, ແຕ່ການເປີດໃຊ້ງານທີ່ແທ້ຈິງ - ສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງວິທີທີ່ທ່ານເຮັດວຽກ - ແມ່ນເປັນເລື່ອງແປກທີ່ຫາຍາກ. ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ໂພສນີ້ກ່ຽວກັບ. ໃນຄູ່ມືນີ້, ຂ້ອຍຈະແບ່ງປັນກອບການປະຕິບັດສໍາລັບການລວມ AI ເຂົ້າໃນວຽກງານຂອງເຈົ້າໃນແບບທີ່ກ້າວຫນ້າທັກສະ, ຜົນກະທົບແລະການເຮັດວຽກຂອງເຈົ້າ. ສາລະບານ ເປັນຫຍັງການເປັນ AI-Enabled ຊ່ວຍໃຫ້ອາຊີບຂອງເຈົ້າ ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງຍາກທີ່ຈະຮັບຮອງເອົາ? ການເປີດໃຊ້ AI ມີລັກສະນະແນວໃດ? ທີມງານສາມາດຍ້າຍຈາກການທົດລອງ AI ໄປສູ່ການປະຕິບັດໄດ້ແນວໃດ ບ່ອນທີ່ Futurepedia ເຫມາະກັບການເປີດໃຊ້ AI ເປັນຫຍັງການເປັນ AI-Enabled ຊ່ວຍໃຫ້ອາຊີບຂອງເຈົ້າ ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດບາງຢ່າງ. "AI ຊ່ວຍວຽກຂອງເຈົ້າ" ແມ່ນຢູ່ໃກ້ກັບຄໍາຖະແຫຼງທີ່ບໍ່ມີຫຍັງໃນປີ 2026. ພວກເຮົາຮູ້ວ່າມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ດັ່ງນັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນຫຍັງ? ນີ້ແມ່ນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ດີກວ່າ: ມີຊ່ອງຫວ່າງທີ່ກວ້າງຂວາງລະຫວ່າງຄົນທີ່ໃຊ້ AI ແລະຜູ້ທີ່ໃຊ້ມັນດີ. ປະໂຫຍດຈະໄປເຖິງປະຊາຊົນຜູ້ທີ່ໄດ້ໄປຕື່ມອີກ, ຜູ້ທີ່ໄດ້ສ້າງ AI ເຂົ້າໃນວຽກງານປົກກະຕິຂອງພວກເຂົາ, ຜູ້ທີ່ໃຊ້ມັນເພື່ອຜະລິດວຽກງານທີ່ດີກວ່າທີ່ມີຄວາມຫມາຍ, ແລະຜູ້ທີ່ສາມາດສະແດງຜົນກະທົບນັ້ນ. ຂໍໃຫ້ພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດວ່າຍ້ອນຫຍັງອັນນີ້: ການສົ່ງເສີມແມ່ນມາຈາກຜົນຜະລິດ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມພະຍາຍາມ. "ຂ້ອຍໄດ້ພະຍາຍາມຫຼາຍ, ສະນັ້ນຂ້ອຍຄວນໄດ້ຮັບລາງວັນ" ແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍທີ່ຈະໂຕ້ຖຽງໃນມື້ນີ້. ນັ້ນແມ່ນຍ້ອນວ່າຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ເປີດໃຊ້ AI ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຜະລິດຜົນຜະລິດແລະຜົນກະທົບຫຼາຍກ່ວາຜູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້. ໂດຍ AI-enabled, ຂ້າພະເຈົ້າຫມາຍຄວາມວ່າຜູ້ທີ່ໃຊ້ AI ເປັນປະຈໍາໃນການເຮັດວຽກປະຈໍາວັນຂອງພວກເຂົາເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດແລະຜົນກະທົບ. ໃນປີ 2026, ອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ຫັນໄປສູ່ "ຍຸກປະຕິບັດງານ" ຂອງ AI. ໄລຍະທົດລອງ (ການກະຕຸ້ນເຕືອນແບບພິເສດ, ການໃຊ້ເຄື່ອງມືແບບດຽວ) ແມ່ນໝົດແລ້ວ. ຄວາມຄາດຫວັງໃນປັດຈຸບັນແມ່ນປະສົມປະສານ, ການນໍາໃຊ້ແບບຍືນຍົງ. ເອົາການຕະຫຼາດເນື້ອຫາເປັນຕົວຢ່າງ: ທີມງານຂະຫນາດນ້ອຍ, ສຸມໃສ່ຍຸດທະສາດສາມາດນໍາໃຊ້ AI ເປັນຕົວຄູນຜົນບັງຄັບໃຊ້, offloading ລັກສະນະປົກກະຕິຂອງການຜະລິດເພື່ອໃຫ້ບັນນາທິການຂອງມະນຸດສາມາດສຸມໃສ່ການໄຫຼວຽນຂອງການບັນຍາຍ, ສຽງຍີ່ຫໍ້, ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງ. ອີງຕາມບົດລາຍງານລັດການຕະຫຼາດ 2026 ຂອງ HubSpot, 67% ຂອງທີມການຕະຫຼາດກ່າວວ່າ AI ຊ່ວຍປະຫຍັດພວກເຂົາ 10 ຫຼືຫຼາຍກວ່າຊົ່ວໂມງຕໍ່ອາທິດ, ແລະ 71% ເວົ້າວ່າ AI ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສ້າງເນື້ອຫາຫຼາຍຂຶ້ນ. ເນື່ອງຈາກ AI ສາມາດຈັດການກັບພາລະບົດບາດປະຈໍາວັນຫຼາຍຂອງໂລກ, ມັນເຮັດໃຫ້ເວລາສໍາລັບການເຮັດວຽກທີ່ມີລໍາດັບສູງຂຶ້ນ: ການຄິດຍຸດທະສາດ, ການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສ້າງສັນ, ການນໍາພາຂ້າມຫນ້າທີ່ແລະການວາງແຜນໄລຍະຍາວ. ການປະຕິບັດວຽກງານພື້ນຖານແມ່ນມີຄຸນຄ່າຫນ້ອຍ. ແລະເມື່ອທ່ານບໍ່ຕິດຂັດກັບມັນ, ຜູ້ຈັດການຈະໃຫ້ວຽກທີ່ທ້າທາຍ ແລະເຫັນໄດ້ຊັດເຈນກວ່າ. ການນໍາໃຊ້ AI ກໍາລັງກາຍເປັນພື້ນຖານໃຫມ່. ລຸ້ນກ່ອນ, ການຮູ້ວິທີການໃຊ້ Excel ແມ່ນຕົວແຍກຄວາມແຕກຕ່າງ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ມັນໄດ້ກາຍເປັນພື້ນເຮືອນ. ການປ່ຽນແປງດຽວກັນນັ້ນແມ່ນເກີດຂື້ນກັບ AI ໃນເວລານີ້, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າປ່ອງຢ້ຽມເພື່ອກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າກໍາລັງປິດລົງ. ໃນປັດຈຸບັນ, ຄວາມສາມາດຂອງ AI ແມ່ນຍັງປະທັບໃຈ. ຖ້າທ່ານບອກຜູ້ຈັດການຂອງທ່ານວ່າທ່ານໃຊ້ AI ເພື່ອຕັດຂະບວນການອອກເຄິ່ງຫນຶ່ງ, ຫຼືສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຊ່ວຍປະຢັດທີມງານຂອງທ່ານສາມຊົ່ວໂມງຕໍ່ອາທິດ, ສິ່ງນັ້ນຈະສັງເກດເຫັນ (ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້ຕໍ່ມາ). ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງທີ່ທ່ານໄດ້ຮັບການຍອມຮັບຈາກຜູ້ຈັດການຂອງເຈົ້າໃນມື້ນີ້ຈະຄ້າຍຄືກັບ "ຂ້ອຍສ້າງມະຫາພາກໃຫມ່ໃນ Excel" ຕໍ່ປີຫຼືສອງປີຈາກນີ້. ເປັນປະໂຫຍດ, ແຕ່ບໍ່ສໍາຄັນ. ເມື່ອຄວາມຊໍານານ AI ກາຍເປັນພື້ນຖານ, ປະໂຫຍດແມ່ນໄປຫາຜູ້ທີ່ໄປຮອດໄວແລະສ້າງມັນໃນຂະນະທີ່ຄົນອື່ນຍັງຊອກຫາບ່ອນທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນ. ທ່ານຍັງສາມາດໂຕ້ຖຽງວ່າມັນເປັນພື້ນຖານ: ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ HubSpot ພົບວ່າ 83% ຂອງນັກກາລະຕະຫຼາດເວົ້າວ່າພວກເຂົາຄາດວ່າຈະຜະລິດຫຼາຍກວ່າທີ່ເຄີຍເປັນຍ້ອນ AI. ແລະນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດສໍາລັບອາຊີບຂອງທ່ານ: AI ຈະບໍ່ທົດແທນທ່ານ. ແຕ່ບາງຄົນໃຊ້ມັນດີກວ່າ. ບໍ່ແມ່ນຫຸ່ນຍົນສົມມຸດຕິຖານ ຫຼືຄື້ນອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ມີໃບໜ້າ. ບາງຄົນໃນອຸດສາຫະກໍາຂອງທ່ານ, ໃນລະດັບຂອງເຈົ້າ, ຜູ້ທີ່ຕັດສິນໃຈເອົາມັນຢ່າງຈິງຈັງກ່ອນທີ່ທ່ານຈະເຮັດ. ຜູ້ຈັດການສັງເກດເຫັນຜູ້ທີ່ໃຊ້ AI (ແລະຜູ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນ). 2026 Gallup ສະແດງຂໍ້ມູນວ່າ 69% ຂອງຜູ້ນໍາແລະ 55% ຂອງຜູ້ຈັດການໃຊ້ AI ຢ່າງຫນ້ອຍສອງສາມເທື່ອຕໍ່ປີ, ເມື່ອທຽບກັບພຽງແຕ່ 40% ຂອງ ICs. ຜູ້ຈັດການຂອງທ່ານອາດຈະໃຊ້ AI ຫຼາຍກວ່າທີ່ທ່ານເຮັດ, ດັ່ງນັ້ນພວກເຂົາມີຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ດີກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ແລະວ່າທ່ານກໍາລັງຕິດຕາມ. ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ບອກວ່າເຈົ້ານາຍຂອງເຈົ້າກໍາລັງເກັບຄະແນນຄວາມລັບວ່າໃຜກະຕຸ້ນ Claude ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ແຕ່ເມື່ອສອງຄົນໃນທີມດຽວກັນສົ່ງວຽກທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ແລະຫນຶ່ງໃນນັ້ນກໍ່ເຮັດມັນໄວແລະຢ່າງລະອຽດກວ່າຍ້ອນວ່າພວກເຂົາໄດ້ປະສົມປະສານ AI ເຂົ້າໃນຂະບວນການຂອງພວກເຂົາ, ນັ້ນແມ່ນສັງເກດເຫັນ. ມັນມີອິດທິພົນຕໍ່ຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບການແຕ່ງຕັ້ງຕໍ່ໄປ, ຜູ້ທີ່ຖືກນໍາເຂົ້າໄປໃນການສົນທະນາຍຸດທະສາດ, ແລະຜູ້ທີ່ຖືກສົ່ງເສີມ. ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງຍາກທີ່ຈະຮັບຮອງເອົາ? ມີເຫດຜົນຫຼາຍຢ່າງທີ່ຫຼາຍຄົນຕິດຢູ່ລະຫວ່າງ "ຂ້ອຍຮູ້ວ່າຂ້ອຍຄວນໃຊ້ AI ຫຼາຍຂຶ້ນ" ແລະເຮັດມັນແທ້ໆ. ແທ້ຈິງແລ້ວ, ມີຫຼາຍເຫດຜົນດີຫຼາຍ: ຊ່ອງຫວ່າງການຮູ້ເຮັດ ພວກເຮົາທຸກຄົນຕ້ອງການທີ່ຈະຮຽນຮູ້ຫຼືທົດລອງບາງສິ່ງບາງຢ່າງໃຫມ່, ພຽງແຕ່ຮັບຮູ້ວ່າເດືອນຫຼືປີໄດ້ຜ່ານໄປໂດຍທີ່ບໍ່ໄດ້ເຮັດຫຍັງກ່ຽວກັບມັນ. ຂໍພຽງແຕ່ກີຕ້າເບສຂອງຂ້ອຍເກັບຂີ້ຝຸ່ນຢູ່ໃນຫ້ອງນອນຂອງຂ້ອຍ. ນັກຄົ້ນຄວ້າ Jeffrey Pfeffer ແລະ Robert Sutton ໄດ້ໃສ່ຊື່ປະກົດການນີ້ວ່າ "ຊ່ອງຫວ່າງຄວາມຮູ້." ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ການຮູ້ສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດແລະການປະຕິບັດຕົວຈິງແມ່ນເກືອບທັງຫມົດບັນຫາແຍກຕ່າງຫາກ. ເມື່ອ ນຳ ໃຊ້ຊ່ອງຫວ່າງການຮູ້ເຮັດກັບ AI, ການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຂື້ນວ່າ: BCG ພົບວ່າເຖິງວ່າຈະມີການປະຕິບັດ AI ຢ່າງກວ້າງຂວາງ, 74% ຂອງບໍລິສັດຍັງບໍ່ທັນສະແດງໃຫ້ເຫັນມູນຄ່າທຸລະກິດທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຈາກການນໍາໃຊ້ AI ຂອງພວກເຂົາ. ມັນຍັງພົບວ່າ 70% ຂອງບໍລິສັດປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍໃນເວລາທີ່ການປະຕິບັດ AI ມາຈາກປະຊາຊົນ - ແລະບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂະບວນການ, ເມື່ອທຽບກັບພຽງແຕ່ 30% ສໍາລັບບັນຫາເຕັກໂນໂລຢີແລະ 10% ສໍາລັບ AI algorithms. ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງເຫດຜົນສໍາລັບການ lag ແມ່ນພຽງແຕ່ປະຕິບັດໄດ້. ເຈົ້າມີວຽກເຮັດຢູ່ແລ້ວ. ປະຕິທິນຂອງເຈົ້າເຕັມແລ້ວ, ບັນຊີລາຍຊື່ວຽກຂອງເຈົ້າຍາວ, ແລະເປົ້າຫມາຍທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນຂອງ "ຄິດວິທີການໃຊ້ AI ທີ່ດີກວ່າ" ແມ່ນການແຂ່ງຂັນກັບສິ່ງອື່ນໆໃນແຜ່ນຂອງທ່ານ. ເມື່ອຂ້ອຍຖາມ Timothy Biondollo, ວິສະວະກອນ Prompt Media ຂອງ HubSpot Media ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານ AI, ເປັນຫຍັງຫຼາຍຄົນຈຶ່ງຢຸດລະຫວ່າງການຮັບຮູ້ແລະການລ້ຽງລູກ, ລາວບໍ່ໄດ້ໃສ່ນໍ້າຕານ: "ການຮັບຮູ້ແມ່ນຕົວຕັ້ງຕົວຕີ, ແລະການຮັບຮອງເອົາຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທ່ານປ່ຽນວິທີທີ່ທ່ານເຮັດວຽກຕົວຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມແຖບໃຫມ່ໃນຕົວທ່ອງເວັບຂອງທ່ານ. ຊ່ອງຫວ່າງແມ່ນວ່າຄົນສ່ວນໃຫຍ່ຍັງເຄື່ອນຍ້າຍຜ່ານວຽກປະຈໍາວັນຂອງພວກເຂົາຕາມຫນ້າວຽກ, ຕາມລໍາດັບ, ເຮັດວຽກດ້ວຍຕົນເອງ. ຄົນທີ່ເປີດໃຊ້ໄດ້ປ່ຽນແປງຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ພວກເຂົາໃຊ້ເວລາໃນການເກັບກໍາສະພາບການ, ຂຽນຄໍາແນະນໍາ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນດໍາເນີນການ 10 ຂະບວນການຂະຫນານໃນພື້ນຫລັງໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາປັບຕົວແບບທີ່ມີຄຸນນະພາບ. ບໍ່ມີໃຜບອກທ່ານວ່ານັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ການປ່ຽນແປງຕົວຈິງແລ້ວ, ດັ່ງນັ້ນຄົນເຮົາພະຍາຍາມ AI ສອງສາມຄັ້ງ, ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກການປ່ຽນແປງ, ແລະສົມມຸດວ່າມັນບໍ່ແມ່ນສໍາລັບພວກເຂົາຫຼືວ່າ AI ບໍ່ສະຫລາດພໍທີ່ຈະເຮັດມັນ." ການຮຽນຮູ້ AI ຢູ່ເທິງສຸດຂອງການປະຕິບັດຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງທ່ານແມ່ນຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ແທ້ຈິງ. ສະຫມອງຂອງເຈົ້າມີຈຸດສູງສຸດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃຫມ່, ແລະເມື່ອມັນເກີນ (ເຊິ່ງ, ຍ້ອນຈັງຫວະຂອງ AI ໃນໄລຍະສອງສາມປີຜ່ານມາ, ມັນເກືອບແນ່ນອນ), ການຮັບຮອງເອົາຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີແຮງຈູງໃຈສູງ. ທາງເລືອກຫຼາຍເກີນໄປ, ບໍ່ມີຄວາມຊັດເຈນພຽງພໍ ຂໍໃຫ້ບອກວ່າທ່ານໄດ້ສະແດງອອກທີ່ໃຊ້ເວລາ. ດຽວນີ້ແມ່ນຫຍັງ? ມີເຄື່ອງມື AI ຫຼາຍພັນເຄື່ອງຢູ່ໃນຕະຫຼາດ. ພູມສັນຖານມີການປ່ຽນແປງປະຈໍາເດືອນ. ຮູບແບບແລະຄຸນສົມບັດໃຫມ່ເປີດຕົວ, ແລະອາຫານ LinkedIn ຂອງທ່ານແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍຄົນທີ່ບອກທ່ານກ່ຽວກັບເຄື່ອງມືຫນຶ່ງທີ່ປ່ຽນແປງຊີວິດຂອງພວກເຂົາ. ເຈົ້າບໍ່ຮູ້ວ່າຈະເລີ່ມຈາກໃສ, ສະນັ້ນ ເຈົ້າຈຶ່ງບໍ່ເລີ່ມເລີຍ. ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານບໍ່ເຄີຍໄດ້ຍິນກ່ຽວກັບການ paradox ຂອງທາງເລືອກ, ທ່ານແນ່ນອນວ່າໄດ້ປະສົບກັບມັນ. ທາງເລືອກຫຼາຍທີ່ພວກເຮົາມີ, ພວກເຮົາຕ້ອງການເລືອກຫນ້ອຍລົງ. ດັ່ງນັ້ນພວກເຮົາຈຶ່ງຢຸດ, ຫຼືພວກເຮົາຕັດສິນໃຈທີ່ຮ້າຍແຮງກວ່າທີ່ພວກເຮົາຈະມີຖ້າມີທາງເລືອກຫນ້ອຍລົງ. ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນປັດຈຸບັນສໍາລັບທຸກຄົນທີ່ພະຍາຍາມສ້າງນິໄສ AI. ໂອກາດອັນໃດທີ່ເຄື່ອງມືທີ່ທ່ານເລືອກນັ້ນແມ່ນອັນທີ່ຖືກຕ້ອງແທ້? ການຂົ່ມຂູ່ແມ່ນເປັນການເວົ້າຫຍໍ້ທໍ້. ກັບດັກຜົນຜະລິດ ມັນຍັງມີຄວາມຂີ້ຄ້ານທີ່ໂຫດຮ້າຍຢູ່ທີ່ນີ້ທີ່ຂ້ອຍບໍ່ເຫັນໄດ້ກ່າວເຖິງຫຼາຍເທົ່າທີ່ຄວນ: ຖ້າທ່ານບໍ່ເຈດຕະນາກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ AI, ມັນຈະສ້າງວຽກຫຼາຍກວ່າທີ່ມັນຫຼຸດລົງ. ພິຈາລະນາສະຖານະການທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະໃຊ້ AI ເພື່ອສະຫຼຸບຊຸດຂໍ້ມູນເປັນບັນທຶກ. ທ່ານສົ່ງອອກເອກະສານ, ເອົາໃສ່ໃນ ChatGPT, ແລະດີຫຼາຍ, memo ກັບຄືນມາໃນ 30 ວິນາທີ. ແຕ່ຕອນນີ້ເຈົ້າກໍາລັງທົບທວນຄືນຜົນຜະລິດ, ຈັບຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເຕືອນຄືນໃຫມ່ເພາະວ່າບາງສິ່ງບາງຢ່າງປິດ, ການກວດສອບຄວາມຈິງທີ່ອ້າງວ່າທ່ານບໍ່ແນ່ໃຈ, ແລະການປັບປ່ຽນໃຫມ່ທັງຫມົດເພື່ອໃຫ້ມີສຽງທີ່ຖືກຕ້ອງ. ເມື່ອເຈົ້າເຮັດແລ້ວ, AI ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຄືກັບຕົວເປີດໃຊ້;ມັນຮູ້ສຶກຄືກັບຄໍຂວດ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ຮ້ານຮັບຮອງ AI. ປະຊາຊົນພະຍາຍາມມັນ, ໄດ້ຮັບການຕອບສະຫນອງທົ່ວໄປ, ແລະຄິດວ່າແມ່ນບໍ? ພວກເຂົາສະຫຼຸບວ່າມັນບໍ່ຄຸ້ມຄ່າກັບຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຍືນຍົງແລະກັບຄືນໄປສູ່ວິທີເກົ່າ. ແຕ່ບັນຫາແມ່ນວິທີການ, ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງມື. ການໃຊ້ AI ໄດ້ດີໝາຍເຖິງການຮູ້ບ່ອນທີ່ມັນຊ່ວຍປະຫຍັດເວລາຂອງເຈົ້າຢ່າງແທ້ຈິງ ແລະບ່ອນທີ່ມັນປ່ຽນວຽກໄປມາ. ຄວາມແຕກຕ່າງນັ້ນຕ້ອງໃຊ້ການປະຕິບັດ ແລະແຍກຄົນທີ່ຮູ້ຈັກ AI ຈາກຄົນທີ່ເປີດໃຊ້ AI. ການເປີດໃຊ້ AI ມີລັກສະນະແນວໃດ? ພວກເຮົາຮູ້ວ່າເປັນຫຍັງການເປີດໃຊ້ AI ແລະການຮັບຮອງເອົາແມ່ນສໍາຄັນ. ການກະໂດດຈາກຄວາມຮູ້ໄປສູ່ການປະຕິບັດແມ່ນບ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈໍານວນຫຼາຍຢຸດເຊົາ, ແລະມັນບໍ່ແມ່ນສໍາລັບການຂາດຄວາມພະຍາຍາມ. ຕໍ່ໄປ, ຂ້ອຍຈະອະທິບາຍຍຸດທະສາດທີ່ເຮັດວຽກສໍາລັບທີມງານເນື້ອຫາຂອງຂ້ອຍແລະຂ້ອຍ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນການປະຕິບັດ, ຂັ້ນຕອນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນທີ່ປ່ຽນຄວາມກັງວົນ AI ໄປສູ່ການປະຕິບັດ. ຮັບຮູ້ວ່າທ່ານບໍ່ໄດ້ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ (ເທື່ອ). ການຄົ້ນຫາ "ເຕັກໂນໂລຊີ AI ຫລ້າສຸດ" ເປັນວິທີທີ່ດີທີ່ຈະຕ້ອງການປິດຄອມພິວເຕີໂນດບຸກຂອງເຈົ້າທັນທີແລະອອກຈາກລະບົບສໍາລັບມື້. ມີຄວາມກົດດັນກັບ AI ທີ່ມາຈາກກະແສຜູ້ມີອິດທິພົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການປະກາດຜະລິດຕະພັນ, ຄວາມຄິດ, ແລະແມ້ກະທັ້ງເພື່ອນຮ່ວມງານບອກທ່ານວ່າພວກເຂົາກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າແນວໃດ. ແຕ່ສິ່ງລົບກວນນັ້ນໄດ້ຖືກອອກແບບສ່ວນໃຫຍ່ເພື່ອໃຫ້ຄວາມສົນໃຈແລະຕະຫຼາດຂອງທ່ານກັບທ່ານ. ມັນແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນເຄັດລັບເກົ່າແກ່ທີ່ສຸດໃນປື້ມ: ເຈົ້າ ກຳ ລັງຕົກຢູ່ຫລັງ. ທ່ານບໍ່ສາມາດຕົກຢູ່ຫລັງ. ຈອງຈົດຫມາຍຂ່າວຂອງຂ້ອຍ, ດັ່ງນັ້ນເຈົ້າຈະບໍ່ຢູ່ຫລັງ. ຂໍ້ຄວາມນີ້ອຸທອນກັບຄວາມປາຖະຫນາຕົ້ນຕໍຂອງພວກເຮົາທີ່ຈະຢູ່ໃນກຸ່ມ. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວມັນແມ່ນເຫດຜົນຂອງ caveperson. ຄວາມເປັນຈິງບາງຢ່າງສໍາລັບທ່ານ: ອີງຕາມ Gallup, 49% ຂອງພະນັກງານສະຫະລັດລາຍງານວ່າບໍ່ເຄີຍໃຊ້ AI ໃນພາລະບົດບາດຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະມີພຽງແຕ່ 26% ໃຊ້ມັນສອງສາມເທື່ອຕໍ່ອາທິດຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນ. ປ່ອຍໃຫ້ສິ່ງນັ້ນຈົມລົງໄປ. ໃນປະເທດທີ່ບໍລິສັດ AI ສ່ວນໃຫຍ່ຕັ້ງຢູ່ໃນ, ມີພຽງແຕ່ປະມານໜຶ່ງສ່ວນສີ່ຂອງພະນັກງານທີ່ໃຊ້ AI ເລື້ອຍໆ. ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການແນະນໍາແນວຄວາມຄິດອື່ນເພື່ອວາງສິ່ງຕ່າງໆໃນທັດສະນະ: ທິດສະດີການແຜ່ກະຈາຍຂອງນະວັດຕະກໍາ. ແບ່ງປັນຄັ້ງທໍາອິດໂດຍ E.M. Rodgers ໃນປີ 1962 (ແລະຍັງມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໃນມື້ນີ້), ທິດສະດີການແຜ່ກະຈາຍຂອງນະວັດຕະກໍາໄດ້ແບ່ງຜູ້ຊົມທັງຫມົດສໍາລັບເຕັກໂນໂລຢີອອກເປັນຫ້າກຸ່ມ: ຜູ້ປະດິດສ້າງ, ຜູ້ຮັບຮອງເອົາຕົ້ນ, ສ່ວນໃຫຍ່ໃນຕອນຕົ້ນ, ສ່ວນໃຫຍ່ຊ້າ, ແລະ laggards. ກຸ່ມເຫຼົ່ານີ້ຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ໃນຄໍາສັ່ງນັ້ນ. ການຮັບຮອງເອົາເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຜູ້ປະດິດສ້າງ (ຄິດວ່າຜູ້ທີ່ມັກໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີ, ຜູ້ມີອິດທິພົນ, ຄົນທໍາອິດໃນແຖວສໍາລັບໂທລະສັບລຸ້ນໃຫມ່ທີ່ສຸດ) ແລະສິ້ນສຸດດ້ວຍຄົນລ້າໆ (ຜູ້ທີ່ຍັງໃຊ້ໂທລະສັບຕັ້ງໂຕະ). ດັ່ງທີ່ເຈົ້າສາມາດເຫັນໄດ້ຈາກແຜນວາດຂ້າງລຸ່ມນີ້, ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ຕົກຢູ່ບ່ອນໃດບ່ອນໜຶ່ງຢູ່ເຄິ່ງກາງ: ທີ່ມາ ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາຢູ່ໃສຢູ່ໃນເສັ້ນເວລານີ້ກັບ AI ການຜະລິດ? ມັນເປັນການໂທຫາຫົວຂໍ້, ແຕ່ຍ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຮົາມີມາເຖິງຕອນນັ້ນ, ຂ້ອຍຈະລົງພະນັນທີ່ພວກເຮົາຫາກໍ່ເຂົ້າມາໃນຕອນຕົ້ນ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ໃນຂະນະທີ່ AI ເປັນແນວຄວາມຄິດໄດ້ຢູ່ໃນສາຍຕາຂອງສາທາລະນະສໍາລັບໃນຂະນະທີ່ໃນປັດຈຸບັນ, ຄວາມສາມາດຂອງ AI ແມ່ນພຽງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະເຂົ້າສູ່ກະແສຕົ້ນຕໍ. ຄົນທັງໝົດທີ່ເຈົ້າເຄີຍໄດ້ຍິນຄຳຫຼົງໄຫຼກ່ຽວກັບ AI ແລະຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງມັນແມ່ນ 15% ທຳອິດ, ຜູ້ປະດິດສ້າງ ແລະຜູ້ຮັບຮອງເອົາຕົ້ນໆ. ແລະພວກເຂົາມີສຽງດັງຫຼາຍກວ່າສ່ວນທີ່ເຫຼືອ. ມັນຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດສໍາລັບທ່ານ? ຖ້າທ່ານບໍ່ສະບາຍກັບການໃຊ້ AI ເທື່ອ, ທ່ານຍັງຢູ່ໃນຈຸດທີ່ດີ. ແຕ່ຢ່າຊ້າຄືກັນ, ເພາະວ່າສ່ວນໃຫຍ່ໃນຕອນຕົ້ນແມ່ນໂອກາດສຸດທ້າຍຂອງເຈົ້າທີ່ຈະກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນການເວົ້າວ່າການເປັນຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນໃນສິ່ງໃດກໍ່ຕາມແມ່ນງ່າຍ - ແນ່ນອນບໍ່ແມ່ນ. ແຕ່ຄວາມບໍ່ສະບາຍນັ້ນສ່ວນຫຼາຍແມ່ນມາຈາກການເຊື່ອວ່າທຸກຄົນຢູ່ຂ້າງໜ້າເຈົ້າ. ນັ້ນແມ່ນຍັງບໍ່ແມ່ນກໍລະນີ. ເລີ່ມຕົ້ນຂະຫນາດນ້ອຍ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບທັກສະໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມສາມາດຂອງ AI ແມ່ນກ້າມເນື້ອທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນໄລຍະເວລາໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ຊ້ໍາຊ້ອນ. ເຈົ້າບໍ່ແຂງແຮງຂຶ້ນໂດຍການອ່ານກ່ຽວກັບການຍົກນ້ຳໜັກ. ໃນບາງຈຸດ, ທ່ານຈະຕ້ອງເອົາ dumbbells ໄດ້. ນີ້ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງ drum ເຖິງຕົວແທນທີ່ສະຫຼຸບອີເມລ໌ທັງຫມົດຂອງທ່ານ, ເຮັດຄວາມສະອາດສະເປຣດຊີດຂອງທ່ານ, ຈັດການຕາຕະລາງຂອງທ່ານແລະເຮັດພາສີຂອງທ່ານໃນຄັ້ງທໍາອິດ. ຍອມຮັບການເປັນຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ຊອກຫາໄຊຊະນະນ້ອຍໆ, ແລະຄືກັບການອອກກໍາລັງກາຍ, ທ່ານຈະເຫັນຜົນປະໂຫຍດໄວກວ່າທີ່ທ່ານຄິດ. ສິ່ງທໍາອິດທີ່ຂ້ອຍເຄີຍເຮັດກັບ AI ແມ່ນໃຊ້ມັນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຂ້ອຍແນະນໍາການຂຽນຄືນໃຫມ່ຂອງຂໍ້ຄວາມ Slack ພາຍໃນຂອງຂ້ອຍຖ້າຂ້ອຍຮູ້ສຶກວ່າສຽງຂອງຂ້ອຍຖືກປິດ. ສິ່ງພື້ນຖານ, ແຕ່ມັນໄດ້ກາຍເປັນທີ່ຊັດເຈນໃນທັນທີສໍາລັບຂ້ອຍວ່າວິທີການນີ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາການ stewing ວິທີການທີ່ສົມບູນແບບເພື່ອປະໂຫຍກບາງສິ່ງບາງຢ່າງ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຫັນຜົນປະໂຫຍດທີ່ມີການລົງທຶນຫນ້ອຍ. ໃນທີ່ສຸດ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສະດວກສະບາຍໃນການນໍາໃຊ້ Claude ເພື່ອຊ່ວຍໃນເຄື່ອງມືພາຍໃນລະຫັດສໍາລັບທີມງານຂອງຂ້າພະເຈົ້າ, ການສ້າງ memos ຈາກຊຸດຂໍ້ມູນ, ແລະວາງແຜນຄວາມຮັບຜິດຊອບປະຈໍາອາທິດຂອງຂ້ອຍ. ດຽວນີ້, ຂ້ອຍຮູ້ສຶກຍາກໃນການຄົ້ນຫາສິ່ງທີ່ຂ້ອຍບໍ່ໃຊ້ AI ໃນແຕ່ລະມື້ຂອງຂ້ອຍ. ການນໍາໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂ AI ກັບບັນຫາຂອງຕົນເອງແລະເບິ່ງຜົນປະໂຫຍດໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນເປັນການກະຕຸ້ນທີ່ມີອໍານາດ. ເຈົ້າໃຊ້ມັນໃສ່ໃນບາງອັນ,ແລະມັນພຽງແຕ່ຄລິກ. ເຈົ້າຈະຄິດວ່າ, "ໂອ້, ຂ້ອຍສາມາດໃຊ້ມັນສໍາລັບການນີ້ ... ມັນເຮັດຫຍັງອີກ?" ຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນຂອງເຈົ້າກາຍເປັນເຄື່ອງຈັກທີ່ສ້າງນິໄສ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການຖັກແສ່ວ AI ເຂົ້າໃນວຽກງານທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງທ່ານ (ແທນທີ່ຈະເປັນການທົດລອງຫຼືກິດຈະກໍາແຍກຕ່າງຫາກ) ລົບລ້າງອຸປະສັກຂອງການທົດລອງຄັ້ງດຽວ, ໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຂ້ອນຂ້າງ, ແລະກັບຄືນໄປຫາວິທີທີ່ທ່ານເຮັດວຽກແລ້ວ. ທ່ານເຫັນຜົນປະໂຫຍດຂອງມັນຢູ່ໃນມືທໍາອິດ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານຈຶ່ງມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຍູ້ຜ່ານຄວາມຂັດແຍ້ງເບື້ອງຕົ້ນ. ຜົນປະໂຫຍດຂອງ AI ຫຼາຍກວ່າຄວາມບໍ່ສະບາຍຊົ່ວຄາວ. HubSpot Blog writer Amy Rigby ໄດ້ນໍາທາງນີ້ດ້ວຍມືວ່າ: "ສ່ວນທີ່ຍາກທີ່ສຸດກ່ຽວກັບການທໍ AI ເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຍັງເປັນພາກສ່ວນທີ່ຍາກທີ່ສຸດຂອງຄວາມພະຍາຍາມໃດໆທີ່ຈະໄດ້ຮັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບ: ທໍາອິດ, ມັນຈະບໍ່ມີປະສິດຕິພາບຫຼາຍ. ທ່ານຈະສະດຸດກັບວິທີການເຮັດວຽກ, ການທົດລອງ, ແລະລົ້ມເຫລວເພາະວ່າມັນເປັນສິ່ງໃຫມ່ສໍາລັບທ່ານ ... ທ່ານຕ້ອງເຮັດມັນ. ຮຽນຮູ້ວິທີການກະຕຸ້ນເຕືອນ. AI prompting ເປັນທັກສະທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດທີ່ທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ໃນເວລາທີ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ດີ ໝາຍ ເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການຕອບສະ ໜອງ ທົ່ວໄປແລະສິ່ງທີ່ຊ່ວຍໄດ້. ເມື່ອຂ້ອຍຖາມ Meg Prater, ຫົວຫນ້າຍຸດທະສາດເນື້ອຫາແລະການປະຕິບັດງານສໍາລັບ HubSpot Media, ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງມີຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງການຮັບຮູ້ AI ແລະການຮັບຮອງເອົາຕົວຈິງ, ນາງເວົ້າວ່າ, "ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ໃຊ້ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຖືກຕ້ອງ. ເມື່ອທ່ານຮຽນຮູ້ວິທີການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ດີກວ່າ, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງເຈົ້າເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະບໍ່ໃຊ້ AI ເພື່ອເພີ່ມການເຮັດວຽກຂອງເຈົ້າແລະສ້າງເວລາຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອເຮັດວຽກທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນ." ມັນບໍ່ເປັນຫຍັງທີ່ຈະທົດລອງກັບການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນຕອນທໍາອິດ, ແຕ່ໃນທີ່ສຸດເຈົ້າກໍ່ຕ້ອງການກອບສໍາລັບການສົນທະນາທີ່ມີຄໍາແນະນໍາທີ່ດີກວ່າ. ຂ້ອຍຊຸກຍູ້ໃຫ້ນັກຂຽນໃນທີມງານຂອງຂ້ອຍໃຊ້ WRITE framework - ມັນໃຫ້ AI ຫ້າຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການຮ້ອງຂໍ: ໃຜ: AI ເປັນໃຜ? ໃຫ້ AI ເປັນບຸກຄົນ, ເຊັ່ນ: ນັກຍຸດທະສາດທີ່ມີປະສົບການ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິຊາການ, ຜູ້ຈັດການໂຄງການ, ແລະອື່ນໆ. ຊັບພະຍາກອນ: ພື້ນຖານຂອງ AI ຕ້ອງການຫຍັງເພື່ອໃຫ້ໄດ້ສິດນີ້? ນີ້ແມ່ນການຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອໃນສະພາບການຂອງທ່ານ: ລາຍລະອຽດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກ່ຽວກັບໂຄງການ, ບັນຫາທີ່ທ່ານກໍາລັງແກ້ໄຂ, ເອກະສານອ້າງອີງ, ແລະສິ່ງອື່ນໆທີ່ AI ບໍ່ຮູ້ດ້ວຍຕົວມັນເອງ. ຄໍາແນະນໍາ: AI ຄວນເຮັດແນວໃດແທ້? ສະເພາະ. ຂໍ້ກໍານົດ: ກົດລະບຽບ, ຂໍ້ຈໍາກັດ, ຫຼືຂອບເຂດທີ່ນໍາໃຊ້? ຕົວຢ່າງ, ຄວາມຍາວ, ຮູບແບບ, ໂຕນ, ສິ່ງທີ່ຄວນຫຼີກລ້ຽງ, ແລະສິ່ງທີ່ຕ້ອງລວມ. ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄາດຫວັງ: ອະທິບາຍຜະລິດຕະພັນສໍາເລັດຮູບໂດຍສະເພາະຕາມທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້: ຮູບແບບ, ການຈັດສົ່ງ, ແລະ, ຖ້າເປັນໄປໄດ້, ຕົວຢ່າງ. ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງ WRITE prompt: W: ທ່ານເປັນທີ່ປຶກສາດ້ານການຕະຫຼາດທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນ DTC. ຜູ້ຊົມຂອງຂ້ອຍແມ່ນແມ່ຍິງອາຍຸ 25-40 ປີທີ່ຊື້ທຽນໄຂທີ່ເຮັດດ້ວຍມືເປັນຂອງຂວັນແລະສໍາລັບການດູແລຕົນເອງ, ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຜ່ານຮ້ານ Etsy ແລະ Instagram ຂອງຂ້ອຍ. R: ຂ້ອຍກໍາລັງເປີດຕົວຄໍເລັກຊັນທຽນໃນເດືອນມິຖຸນາ. ງົບປະມານຂອງຂ້ອຍແມ່ນປະມານ $500 ສໍາລັບການເປີດຕົວ. ຊ່ອງທາງການຂາຍທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຂ້ອຍແມ່ນ Instagram, ແລະຂ້ອຍມີຜູ້ຕິດຕາມປະມານ 3,000 ຄົນ. ຄໍເລັກຊັນສຸດທ້າຍຂອງຂ້ອຍຂາຍອອກໃນສອງອາທິດ, ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຜ່ານ Instagram Stories ແລະອີເມວ. ຂ້ອຍ: ສ້າງແຜນການເປີດຕົວສີ່ອາທິດໃຫ້ຂ້ອຍເຊິ່ງກວມເອົາເນື້ອຫາຕົວຢ່າງ, ຍຸດທະສາດມື້ເປີດຕົວ, ແລະການຕິດຕາມຫຼັງການເປີດຕົວ. ຮວມເອົາສິ່ງທີ່ຈະປະກາດ, ເວລາໃດຈະໂພສມັນ, ແລະໜຶ່ງອີເມວສຳລັບແຕ່ລະໄລຍະ. T: ຮັກສາແຜນການໃຫ້ເປັນຈິງສໍາລັບການດໍາເນີນການຫນຶ່ງຄົນ. ບໍ່ມີການໂຄສະນາທີ່ຈ່າຍ. ອິນຊີ ແລະອີເມລ໌ເທົ່ານັ້ນ. ໂຕນຄວນມີຄວາມຮູ້ສຶກອົບອຸ່ນແລະສ່ວນບຸກຄົນ, ບໍ່ແມ່ນບໍລິສັດ. E: ປະຕິທິນອາທິດຕໍ່ອາທິດທີ່ຂ້ອຍສາມາດປະຕິບັດຕາມ, ດ້ວຍແນວຄວາມຄິດເນື້ອຫາສະເພາະສໍາລັບແຕ່ລະມື້, ສາມສະບັບອີເມວສັ້ນ, ແລະລາຍການກວດສອບມື້ເປີດຕົວ. ເປີດໃຊ້ການເຕືອນນີ້ຖັດຈາກອັນໜຶ່ງໂດຍບໍ່ມີກອບ, ແລະທ່ານຈະເຫັນຄວາມແຕກຕ່າງ. ຖ້າເຈົ້າເປັນຊ່າງທຽນແທ້ໆ ເຈົ້າກໍຈະໄດ້ກິ່ນຫອມຄືກັນ. ສ້າງຕາຕະລາງເປົ້າຫມາຍ AI. ເມື່ອທ່ານໄດ້ເຮັດບາງອັນ ແລະມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າ AI ສາມາດຊ່ວຍເຈົ້າໄດ້ຢູ່ໃສ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນຮັກສາຈັງຫວະ. ເວົ້າງ່າຍກວ່າເຮັດ. ຈື່ຊ່ອງຫວ່າງຂອງຄວາມຮູ້? ການຄົ້ນຄວ້າສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມຕັ້ງໃຈເປົ້າຫມາຍທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນບໍ່ພຽງພໍໃນຕົວຂອງມັນເອງ. ແຕ່, ຄົນທີ່ສ້າງແຜນການທີ່ກໍານົດຢ່າງແນ່ນອນວ່າພວກເຂົາປະຕິບັດໄປສູ່ເປົ້າຫມາຍທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມຕົວຈິງ. ການຄິດວ່າ "ຂ້ອຍຕ້ອງການໃຊ້ AI ດີກວ່າ" ແມ່ນມີປະສິດຕິຜົນຫນ້ອຍກວ່າ "ທຸກໆເຊົ້າວັນອັງຄານ, ຂ້ອຍຈະໃຊ້ເວລາ 20 ນາທີນໍາໃຊ້ AI ກັບວຽກງານຫນຶ່ງໃນຈານຂອງຂ້ອຍ." ດັ່ງນັ້ນ, ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂ້ອຍແນະນໍາ: ວາງແຜນຕາຕະລາງປະຈໍາອາທິດຂອງການຊະນະ AI. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນວຽກງານທີ່ສົມເຫດສົມຜົນທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້ໃນຫນຶ່ງອາທິດ. ພວກເຂົາບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງກ້າວກະໂດດຂັ້ນໃຫຍ່. ແທນທີ່ຈະ, ຄິດວ່າພວກມັນເປັນຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໄປສູ່ເປົ້າຫມາຍທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ, ຂະຫນາດນ້ອຍພຽງພໍທີ່ຈະເຮັດສໍາເລັດແຕ່ມີຄວາມຫມາຍພຽງພໍທີ່ຈະຍ້າຍເຂັມ. ຕາຕະລາງທີ່ມີໂຄງສ້າງເຮັດສອງຢ່າງ. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ມັນປ່ຽນຄວາມຕັ້ງໃຈນິໄສ, ການສະຫນອງ scaffolding ເພື່ອເຮັດໃຫ້ທ່ານກັບຄືນໄປຫາມັນໂດຍບໍ່ມີການກະທໍາ heroic ຂອງ willpower ທຸກຄັ້ງ. ອັນທີສອງ, ມັນເຮັດໃຫ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ບໍ່ສິ້ນສຸດຂອງ AI ເຂົ້າໄປໃນຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດສະເພາະກັບວຽກງານຂອງທ່ານ. ມັນເປັນຢາແກ້ອາການອໍາມະພາດທາງເລືອກ. ເວົ້າວ່າທ່ານຕ້ອງການໃຊ້ AI ເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບການປະຊຸມຂອງທ່ານແລະຕິດຕາມ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຕາຕະລາງອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າໃນການປະຕິບັດ: ເປົ້າໝາຍຫຼັກ: ໃຊ້ AI ເພື່ອຫຼຸດເວລາໃນການອັບເດດສະຖານະ ແລະການກະກຽມການປະຊຸມໃນເດືອນໜ້າ. ອາທິດທີ 1: ເລືອກກອງປະຊຸມທີ່ເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆທີ່ສຸດຂອງເຈົ້າ. ໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງວາລະຂອງແມ່ແບບຈາກບັນທຶກຂອງທ່ານ. ອາທິດທີ 2: ຫຼັງຈາກກອງປະຊຸມ, ໃຊ້ AI ເພື່ອຮ່າງບົດສະຫຼຸບການຕິດຕາມ. ກວດເບິ່ງວ່ານີ້ໃຊ້ເວລາຫນ້ອຍກວ່າປົກກະຕິ. ອາທິດທີ 3: ສ້າງການເຕືອນສໍາລັບການອັບເດດສະຖານະປະຈໍາອາທິດໂດຍໃຊ້ຈຸດ bullet ທີ່ທ່ານເກັບໄວ້ແລ້ວ. ອາທິດທີ 4: ສົມທົບທັງສາມເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຊ້ຳໆແບບງ່າຍດາຍ. ດໍາເນີນການເປັນເວລາຫນຶ່ງອາທິດໃນລະຫວ່າງການປະຊຸມຫຼາຍຄັ້ງ. ອາທິດທີ 5: ທົບທວນຄືນລະບົບຂອງທ່ານ. ເຮັດວຽກຫຍັງ? ບໍ່ແມ່ນຫຍັງ? ຕໍ່ໄປແມ່ນຫຍັງ? ກໍານົດເປົ້າຫມາຍສໍາລັບເດືອນຕໍ່ໄປ. ບໍ່ມີຫຍັງທີ່ນີ້ແມ່ນກ້າວກະໂດດ. ແຕ່ລະອາທິດກໍ່ສ້າງສຸດທ້າຍ, ແລະໃນອາທິດຫ້າທ່ານມີລະບົບເອກະສານ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທ່ານສາມາດຕິດຕາມຄວາມຄືບຫນ້າຂອງທ່ານເຮັດວຽກສໍາລັບທ່ານ: ແອັບຯບັນທຶກເຊັ່ນ: Notion, ເຄື່ອງມືການຈັດການວຽກເຊັ່ນ Asana, ເອກະສານທີ່ເຮັດວຽກ, ຫຼືບັນທຶກຫນຽວຖ້າວ່ານັ້ນແມ່ນວິທີທີ່ທ່ານມ້ວນ. ຄວາມສອດຄ່ອງແມ່ນສໍາຄັນຫຼາຍກ່ວາຮູບແບບ. ແລະ (ທ່ານອາດຈະໄດ້ເຫັນການມານີ້), AI ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງຕາຕະລາງຕົວເອງໄດ້. ອະທິບາຍບົດບາດແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງທ່ານຕໍ່ມັນ, ແລະຂໍໃຫ້ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສະແດງຄວາມຄິດເຫັນບ່ອນທີ່ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ AI ຈິງໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານ. ຕົກລົງກ່ຽວກັບເປົ້າຫມາຍ SMART ຕົ້ນຕໍຫນຶ່ງເພື່ອເຮັດວຽກໄປສູ່ສີ່ຫາຫົກອາທິດຕໍ່ໄປ, ຫຼັງຈາກນັ້ນໃຊ້ AI ເພື່ອຮ່າງຂັ້ນຕອນຍ່ອຍເພື່ອໄປເຖິງນັ້ນ. ເຮັດໃຫ້ຄວາມຄືບຫນ້າຂອງທ່ານເຫັນໄດ້. ຖ້າບໍລິສັດຂອງເຈົ້າເປັນ AI-forward, ໂອກາດທີ່ຜູ້ຈັດການຂອງເຈົ້າຢາກຮູ້ວ່າເຈົ້າເປັນແນວໃດ. ເຫັນໄດ້ວ່າຄວາມຄືບໜ້າຂອງ AI ຂອງທ່ານແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍເທົ່າໃດສຳລັບອາຊີບຂອງເຈົ້າຄືກັບວຽກນັ້ນເອງ. ນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງໂດຍສະເພາະຖ້າການປະຕິບັດຂອງທ່ານຖືກເປົ້າຫມາຍໃນການຮັບຮອງເອົາ AI. ການບອກຜູ້ຈັດການຂອງທ່ານຢ່າງເປັນປົກກະຕິກ່ຽວກັບວິທີທີ່ທ່ານກໍາລັງໃຊ້ AI, ປັບປຸງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ໃຫມ່ຫຼືການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ສັນຍານວ່າທ່ານກໍາລັງຄິດລ່ວງຫນ້າ. ນັ້ນອາດຈະຄ້າຍຄືຂໍ້ຄວາມ Slack, ລາຍການໃນການປັບປຸງປະຈໍາອາທິດຂອງທ່ານ, ຫຼືການກ່າວເຖິງໃນຫນຶ່ງຕໍ່ຫນຶ່ງຂອງທ່ານ. ເຖິງແມ່ນໄຊຊະນະນ້ອຍໆກໍ່ປູກແນວຄວາມຄິດທີ່ເຈົ້າຂາດບໍ່ໄດ້. ການເບິ່ງເຫັນແມ່ນເວົ້າງ່າຍກວ່າການເຮັດ, ເຖິງແມ່ນວ່າ: ເມື່ອທ່ານເຂົ້າໄປໃນຫຍ້າດ້ວຍ AI, ມັນງ່າຍທີ່ຈະຖືກຈັບຈົນລືມທີ່ຈະສື່ສານຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງທ່ານ. ບາງຄັ້ງຂ້ອຍໄດ້ຮັບການລົງທຶນຫຼາຍໃນໂຄງການທີ່ຂ້ອຍລືມອັບເດດນາຍຈ້າງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບວິທີການນໍາໃຊ້ AI ຂອງຂ້ອຍໄດ້ປັບປຸງຜົນຜະລິດຂອງຂ້ອຍ. ການແກ້ໄຂຫນຶ່ງ: ຕັ້ງການແຈ້ງເຕືອນປະຕິທິນທີ່ເກີດຂຶ້ນສໍາລັບການປັບປຸງ AI ຜູ້ຈັດການ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຄັດລອກຕາຕະລາງການຮັບຮອງເອົາຂອງທ່ານ (ຫຼືໃດກໍ່ຕາມທີ່ທ່ານກໍາລັງໃຊ້ເພື່ອຕິດຕາມຄວາມຄືບຫນ້າ AI ຂອງທ່ານ), ວາງມັນເຂົ້າໄປໃນເຄື່ອງມື AI ທີ່ທ່ານເລືອກ, ແລະຂໍໃຫ້ສະຫຼຸບຄວາມຄືບຫນ້າປະຈໍາອາທິດຂອງທ່ານ. Bam, ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຈະແບ່ງປັນກັບນາຍຈ້າງຂອງເຈົ້າເກືອບບໍ່ມີວຽກພິເສດ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືການຈັດການວຽກເຊັ່ນ Asana ເພື່ອຕິດຕາມວຽກງານຂອງທ່ານສາມາດເປັນປະໂຫຍດ. ທ່ານສາມາດສົ່ງອອກວຽກງານທີ່ສໍາເລັດຂອງທ່ານເຂົ້າໄປໃນສະເປຣດຊີດ, ມອບມັນກັບເຄື່ອງມື AI, ແລະຂໍໃຫ້ມັນດຶງເອົາການຊະນະທີ່ຜ່ານມາ. ການຕິດຕາມຄວາມຄືບຫນ້າແມ່ນສ້າງຢູ່ໃນ, ແລະມັນງ່າຍກວ່າການຮັກສາ Google Sheet ແຍກຕ່າງຫາກທີ່ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຈື່ຈໍາທີ່ຈະປັບປຸງທຸກຄັ້ງທີ່ທ່ານເຮັດສິ່ງໃດຫນຶ່ງ. ຂ້ອຍຍັງຊຸກຍູ້ໃຫ້ທ່ານເຊື່ອມຕໍ່ການນໍາໃຊ້ AI ຂອງເຈົ້າກັບວິທີທີ່ມັນກ້າວຫນ້າໃນການເຮັດວຽກຂອງເຈົ້າ. ບອກການບັນຍາຍ: ວິທີທີ່ເຈົ້າດີຂຶ້ນໃນມັນ, ແລະດັ່ງນັ້ນ, ການເຮັດວຽກຂອງເຈົ້າດີຂຶ້ນແນວໃດ, ແລະມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບ KPI ທີມແນວໃດ. ພວກເຮົາເວົ້າກ່ຽວກັບຄວາມກ້າວຫນ້າໃນການເຮັດວຽກຂອງເຈົ້າ, ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດ. ໝາຍເຫດອີກອັນໜຶ່ງ: ການເບິ່ງເຫັນໝູ່ເພື່ອນກໍ່ສຳຄັນຄືກັນ. ຜູ້ຈັດການແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນ, ແຕ່ກໍ່ເປັນບຸກຄົນທີ່ເພື່ອນຮ່ວມທີມຂອງທ່ານຫັນໄປຫາເມື່ອພວກເຂົາມີຄໍາຖາມ AI. ສະຖານະຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ບໍ່ເປັນທາງການນັ້ນສ້າງຄວາມກົດດັນຕໍ່ຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງເຈົ້າເອງ. Timothy ມີຄວາມເຂົ້າໃຈບາງຢ່າງທີ່ເປັນປະໂຫຍດຢູ່ທີ່ນີ້: "ເຄັດລັບແມ່ນເພື່ອແບ່ງປັນວິທີການ, ບໍ່ແມ່ນ wow. ບໍ່ແມ່ນ 'ເບິ່ງສິ່ງທີ່ຂ້ອຍສ້າງ' ແຕ່ "ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ຂ້ອຍສ້າງມັນ, ບາງທີນີ້ອາດຈະຊ່ວຍເຈົ້າໄດ້. ຮັກສາການເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນຂ່າວສານ. ເຈົ້າ ກຳ ລັງເຮັດວຽກ, ເຈົ້າ ກຳ ລັງສະແດງວຽກງານ, ດຽວນີ້ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າເຈົ້າມີຄວາມຄົມຊັດ. ຄໍາແນະນໍາສຸດທ້າຍຂອງຂ້ອຍແມ່ນເພື່ອຮັກສາຕົວເອງໃຫ້ຮຽນຮູ້ແລະປັບປຸງຄວາມກ້າວຫນ້າໃນຂະນະທີ່ເອົາຄວາມຮູ້ຂອງເຈົ້າເຂົ້າໄປໃນການປະຕິບັດ. ດັ່ງທີ່ Meg ບອກວ່າ, "ບາງຄົນທີ່ເປີດໃຊ້ AI ແມ່ນຄົນທີ່ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນ AI. ທ່ານຄວນທົດລອງກັບມັນ, ຝຶກຊ້ອມກັບມັນ, ແລະລອງໃຊ້ເຄື່ອງມື / ການກໍ່ສ້າງໃຫມ່. ມັນບໍ່ພຽງພໍທີ່ຈະດໍາເນີນການສາມຢ່າງດຽວກັນ.ກະຕຸ້ນເຕືອນ (ເຖິງແມ່ນວ່າມັນເປັນບ່ອນທີ່ດີທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນ). ການເປີດໃຊ້ AI ໃນມື້ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າທ່ານກໍາລັງໃຊ້ແລະພັດທະນາກັບເຄື່ອງມືແລະຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ຍ້ອນວ່າພວກມັນຖືກປ່ອຍອອກມາ." ສິ່ງທີ່ ສຳ ຄັນແມ່ນການຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ມີແສງສະຫວ່າງພຽງພໍເພື່ອບໍ່ໃຫ້ທ່ານຕົກໃຈ. ທ່ານຕ້ອງການການໄຫຼທີ່ສົມບູນແບບພຽງພໍທີ່ຈະຢູ່ໃນປັດຈຸບັນ, ແຕ່ບໍ່ຫຼາຍປານໃດທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະກວາດເຂົ້າໄປໃນຂຸມໄດ້. ຈໍາກັດຕົວທ່ານເອງໃຫ້ສີ່ຫຼືຫ້າຊ່ອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານ AI ໃນເວລາ. ເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະເປັນຈົດຫມາຍຂ່າວຫຼື blog, ຊ່ອງທາງ YouTube, ຊຸມຊົນພາຍໃນ, ຜູ້ໃຫ້ຄໍາປຶກສາ, podcast, ບັນຊີ LinkedIn, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງຄູ່ຮ່ວມງານຂອງ AI, ຜູ້ທີ່ຢູ່ໃນບົດບາດທີ່ຄ້າຍຄືກັນທີ່ກໍາລັງທົດລອງ. ແລະເພື່ອເຮັດໃຫ້ນີ້ມີຄວາມຍືນຍົງທັງຫມົດ: ທຸກໆຄັ້ງທີ່ທ່ານເພີ່ມຊ່ອງໃຫມ່, ພິຈາລະນາຫຼຸດລົງຫນຶ່ງ. ຊ່ອງຂອງຂ້ອຍຕອນນີ້ແມ່ນ: Simple.ai: ຈົດໝາຍຂ່າວທີ່ນຳສະເໜີຂ່າວ AI ແລະອັບເດດດ້ວຍພື້ນຖານ, ລົງສູ່ໂລກ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຈົດຫມາຍຂ່າວກ່ຽວກັບ AI ໂດຍບໍ່ມີການ overwhelmed, ນີ້ແມ່ນມັນ. Ben's Bites: Substack ທີ່ມີຄວາມທະເຍີທະຍານຫຼາຍໃນຂອບເຂດໃນຂະນະທີ່ຍັງຍ່ອຍໄດ້. ຊ່ອງທາງ AI Slack ພາຍໃນທີ່ພວກເຮົາມີຢູ່ HubSpot ເພື່ອແບ່ງປັນຄວາມຄືບຫນ້າຂອງ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຕະຫຼາດ. ຄູສອນ AI. ທີມງານຂອງຂ້ອຍ, ຜູ້ທີ່ຂ້ອຍສົນທະນາເປັນປະຈໍາກ່ຽວກັບວິທີການນໍາໃຊ້ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດໃນ blog ຂອງພວກເຮົາ. ແລະນັ້ນແມ່ນພຽງແຕ່ສໍາລັບໃນປັດຈຸບັນ. ສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນອາດຈະປ່ຽນແປງໃນອະນາຄົດ ເນື່ອງຈາກລະດັບຄວາມສະດວກສະບາຍ ແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງຂ້ອຍປ່ຽນໄປ. ທີມງານສາມາດຍ້າຍຈາກການທົດລອງ AI ໄປສູ່ການປະຕິບັດໄດ້ແນວໃດ ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຂ້າງເທິງນີ້ແມ່ນກ່ຽວກັບການເຮັດໃຫ້ຕົວທ່ານເອງ. ແລະສໍາລັບ ICs, ທ່ານສາມາດຢຸດຢູ່ທີ່ນັ້ນ. ແຕ່ຖ້າທ່ານຈັດການທີມງານ, ການເຄື່ອນຍ້າຍຈາກ "ພວກເຮົາພະຍາຍາມນີ້" ໄປ "ນີ້ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງວິທີທີ່ພວກເຮົາເຮັດວຽກທັງຫມົດໃນປັດຈຸບັນ" ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ການຂັບລົດການຮັບຮອງເອົາໃນທີມບໍ່ແມ່ນການມອບໃຫ້. ທ່ານບໍ່ສາມາດນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນໃຫ້ຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງແລະຄາດຫວັງວ່າເຂົາເຈົ້າຈະແລ່ນກັບມັນທັນທີທັນໃດ. ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນຈະເຕັມໃຈ ຫຼືສະດວກສະບາຍທີ່ຈະຮຽນຮູ້ຄືກັບເຈົ້າ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນການເຄາະພວກເຂົາ; ຄົນເຮົາມີຄວາມສຳພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັບເທັກໂນໂລຍີໃໝ່, ແລະເຈົ້າອາດມີການແຜ່ກະຈາຍຂອງຜູ້ຮັບຮອງເອົາຕົ້ນໆ, ສ່ວນໃຫຍ່ໃນຕອນຕົ້ນ/ທ້າຍ, ແລະບາງທີແມ່ນແຕ່ຜູ້ປະດິດສ້າງ ຫຼື ນັກປະດິດສ້າງຢູ່ຄຽງຂ້າງທ່ານ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຄົນເຮົາເຊື່ອໃຈຄົນອື່ນເມື່ອເຂົາເຈົ້າປັບຕົວເຂົ້າກັບສິ່ງໃໝ່. ຂ້ອຍຈະວາງເດີມພັນນັ້ນເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງເຫດຜົນທີ່ເຈົ້າຊອກຫາຄໍາແນະນໍາຈາກບົດຄວາມ blog ທີ່ຂຽນໂດຍຂ້ອຍ, ບຸກຄົນທີ່ແທ້ຈິງທີ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນ, ຫຼາຍກວ່າພຽງແຕ່ຖາມ ChatGPT ຫຼື Claude. ມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງກ່ຽວກັບການໄດ້ຍິນ "ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກສໍາລັບຂ້ອຍ" ຈາກຄົນອື່ນທີ່ບໍ່ມີ chatbot ສາມາດເຮັດຊ້ໍາໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນ. ການສະຫນັບສະຫນູນດ້ານການຄຸ້ມຄອງຍັງເປັນຫນຶ່ງໃນຜູ້ຄາດຄະເນທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດວ່າຜູ້ໃດຜູ້ນຶ່ງໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ - ອີງຕາມ Irrational Labs, ການໃຊ້ AI ຂອງພະນັກງານຫຼຸດລົງຈາກ 79% ເປັນ 34% ໂດຍບໍ່ມີການຮັບຮອງຈາກຜູ້ຈັດການ. ດັ່ງນັ້ນ, ພົບກັບທີມງານຂອງທ່ານບ່ອນທີ່ພວກເຂົາຢູ່. ຖາມພວກເຂົາວ່າພວກເຂົາໃຊ້ AI ແນວໃດ. ບໍ່ແມ່ນຢູ່ໃນ micromanaging, "ສະແດງໃຫ້ຂ້ອຍເຫັນປະຫວັດການກະຕຸ້ນຂອງເຈົ້າ" ວິທີການ, ແຕ່ຈາກບ່ອນທີ່ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນແທ້ໆ. ອັນໃດທີ່ຈັບພວກເຂົາຄືນ? ອີງຕາມສິ່ງທີ່ທ່ານພົບ, ແນະນໍາບາງຍຸດທະສາດທີ່ຂ້ອຍໄດ້ແນະນໍາຢູ່ທີ່ນີ້. ຂ້ອຍໄດ້ຮຽນຮູ້ຫຼາຍກວ່າການໂອ້ລົມກັບທີມງານຂອງຂ້ອຍແບບເຫັນໜ້າກັນຫຼາຍກວ່າບົດຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອ ຫຼືບົດເຝິກຫັດສາມາດສອນຂ້ອຍໄດ້. ການເດີນທາງການເປີດໃຊ້ AI ຂອງແຕ່ລະຄົນແມ່ນຂອງຕົນເອງ, ແລະສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ເຈົ້າສາມາດເຮັດໄດ້ໃນຖານະຜູ້ຈັດການແມ່ນການຊຸກຍູ້ໃນຂະນະທີ່ໃຫ້ພວກເຂົາມີພື້ນທີ່ເພື່ອຄົ້ນຫາ. ບ່ອນທີ່ Futurepedia ເຫມາະກັບການເປີດໃຊ້ AI ຂໍ້ຄວາມທັງຫມົດນີ້ແມ່ນກ່ຽວກັບຄວາມຄິດຫນຶ່ງ: ການຮູ້ກ່ຽວກັບ AI ບໍ່ຄືກັນກັບການເປີດໃຊ້ມັນ. ແລະອຸປະສັກທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນບັນຫາທີ່ທ່ານສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ໂດຍການອ່ານບົດຄວາມຫນຶ່ງຫຼື bookmarking ເຄື່ອງມືເພີ່ມເຕີມ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ HubSpot ໄດ້ຊື້ Futurepedia. Futurepedia ແມ່ນເວທີການສຶກສາ AI ແລະຄົ້ນພົບເອກະລາດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງໂລກ. ມັນດໍາເນີນການໄດເລກະທໍລີເຄື່ອງມື AI ທໍາອິດ - ຫລາຍພັນເຄື່ອງມືທີ່ຄັດສັນມາທົ່ວທຸກປະເພດທີ່ທ່ານສາມາດຄິດໄດ້ - ຄຽງຄູ່ກັບເວທີການສຶກສາທີ່ເຕີບໃຫຍ່ທີ່ມີ 25+ ຫຼັກສູດແລະຫຼາຍກວ່າ 1,000 ບົດຮຽນທີ່ສຸມໃສ່ທັກສະ AI ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບທຸລະກິດແລະຜະລິດຕະພັນ. ໃນທົ່ວ Futurepedia, ຊ່ອງທາງ YouTube ແລະຈົດຫມາຍຂ່າວຂອງມັນ, ມັນໄດ້ກາຍເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຕ້ອງການຮຽນຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ AI, ບໍ່ພຽງແຕ່ໄດ້ຍິນກ່ຽວກັບມັນ. HubSpot ຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດນັບລ້ານເຕີບໃຫຍ່ດີຂຶ້ນ. Futurepedia ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານຊອກຫາແລະສ້າງເຄື່ອງມື AI ທີ່ເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກຂອງພວກເຂົາດີຂຶ້ນ. ດຽວນີ້ພວກເຂົາເປັນທີມດຽວກັນ, ຊຶ່ງ ໝາຍ ຄວາມວ່າຊັບພະຍາກອນຫຼາຍ, ການເຂົ້າເຖິງໃຫຍ່ກວ່າ, ແລະຄວາມຫຼົງໄຫຼດຽວກັນກັບການເຮັດໃຫ້ AI ເຮັດວຽກສໍາລັບຄົນທີ່ແທ້ຈິງ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຈະຊະນະໃນຫ້າປີຂ້າງຫນ້າບໍ່ແມ່ນຜູ້ທີ່ຮູ້ກ່ຽວກັບ AI ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນຜູ້ທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຮັດວຽກກັບມັນ. ຖ້າໂພສນີ້ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າມີກອບ, Futurepedia ໃຫ້ເຈົ້າມີບ່ອນເລີ່ມຕົ້ນ.
ການຮູ້ກ່ຽວກັບ AI ແມ່ນບໍ່ພຽງພໍ. ນີ້ແມ່ນວິທີການໃຊ້ຕົວຈິງ.
By Marketing
·
·
23 min read
·
325 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
