Ar zināšanām par AI nepietiek. Lūk, kā to faktiski izmantot.

In This Article

Iespējams, esat vairākas reizes atvēris ChatGPT, guvis zemākus rezultātus un virzījies tālāk. Varbūt jūs esat izgājis AI apmācību vai divas un domājis: "Cuki, bet kā tas patiesībā attiecas uz manu darbu?" Vai varbūt esat pievienojis grāmatzīmēm duci AI rīku, kurus redzējāt ieteiktos LinkedIn, un neesat izmēģinājis nevienu. Jūs neesat viens. Šī plaisa starp AI zināšanām un AI izmantošanu ir vieta, kur daudzi no mums šobrīd atrodas. Un tas nepalīdz, ka visi liek jums to izmantot. Es zinu, jo tas ir gandrīz mans darbs: es pārvaldu rakstīšanas komandu HubSpot emuārā, un liela daļa mana darba ir viņu iespējošana ar AI. Ne abstraktā, iedvesmojošā pamatnostādnes nozīmē, bet šeit ir norādīts, kā labāk paveikt savu faktisko darbu. Es uzzināju, ka problēma gandrīz nekad nav motivācija. Cilvēki vēlas mācīties. Tā ir tā, ka informācija par AI ir visur, taču patiesa iespējošana — tas, kas faktiski maina jūsu darba veidu, ir pārsteidzoši reti sastopams. Par to ir šis ieraksts. Šajā rokasgrāmatā es pastāstīšu par praktisku sistēmu AI integrēšanai jūsu darbā tādā veidā, kas uzlabo jūsu prasmes, ietekmi un karjeru. Satura rādītājs Kāpēc AI iespējots palīdz jūsu karjerai Kāpēc AI ir tik grūti pieņemt? Kā izskatās AI iespējošana? Kā komandas var pāriet no AI eksperimentēšanas uz izpildi Kur Futurepedia iekļaujas AI iespējošanā Kāpēc AI iespējots palīdz jūsu karjerai Sāksim ar zināmu godīgumu. “AI palīdz jūsu darbam” 2026. gadā ir gandrīz nekas. Mēs zinām, ka tas var padarīt mūs produktīvākus, un ko tagad? Šeit ir labāks ieskats: pastāv arvien lielāka atšķirība starp cilvēkiem, kuri izmanto AI, un cilvēkiem, kuri to izmanto labi. Priekšrocības tiks dotas cilvēkiem, kuri ir gājuši tālāk, kuri ir iestrādājuši AI savās rutīnās, kuri to izmanto, lai radītu jēgpilni labāku darbu, un kuri var parādīt šo ietekmi. Apskatīsim sīkāk, kāpēc tas ir: Akcijas nāk no rezultātiem, nevis pūlēm. “Es pielieku daudz pūļu, tāpēc man vajadzētu saņemt atlīdzību” mūsdienās ir daudz grūtāk strīdēties. Tas ir tāpēc, ka profesionāļi, kuriem ir iespējots mākslīgais intelekts, parasti rada lielāku rezultātu un ietekmi nekā tie, kuri to nedara. Ar AI iespējotu es domāju kādu, kurš regulāri izmanto AI savā ikdienas darbā, lai palielinātu savu rezultātu un ietekmi. 2026. gadā daudzas nozares tagad ir pārgājušas mākslīgā intelekta “darbības laikmetā”. Eksperimentālā fāze (ad-hoc uzvedne, vienreizēja rīka izmantošana) lielā mērā ir beigusies. Tagad tiek gaidīta integrēta, ilgstoša lietošana. Ņemiet par piemēru satura mārketingu: mazas, stratēģiski orientētas komandas var izmantot AI kā spēka pavairotāju, atslogojot ikdienas ražošanas aspektus, lai cilvēku redaktori varētu koncentrēties uz stāstījuma plūsmu, zīmola balsi un precizitāti. Saskaņā ar HubSpot 2026. gada ziņojumu par mārketinga stāvokli 67% mārketinga komandu apgalvo, ka AI ietaupa 10 vai vairāk stundas nedēļā, un 71% apgalvo, ka AI palīdz viņiem izveidot ievērojami vairāk satura. Tā kā mākslīgais intelekts spēj tikt galā ar lielu daļu ikdienas uzdevumu, tas atbrīvo laiku augstāka līmeņa darbiem: stratēģiskajai domāšanai, radošai problēmu risināšanai, starpfunkcionālai vadībai un ilgtermiņa plānošanai. Pamatuzdevumu izpilde kļūst mazāk vērtīga. Un, kad tas jums nav traucējis, vadītāji piedāvā jums izaicinošāku un redzamāku darbu. AI izmantošana kļūst par jaunu bāzes līniju. Pirms paaudzes zināšana, kā lietot Excel, bija atšķirība. Tad tā kļuva par grīdu. Tāda pati maiņa pašlaik notiek ar AI, kas nozīmē, ka logs, lai tiktu uz priekšu, aizveras. Pašlaik AI prasme joprojām ir iespaidīga. Ja sakāt savam vadītājam, ka izmantojāt mākslīgo intelektu, lai uz pusi samazinātu procesu, vai izveidojāt uzvedni, kas ietaupa jūsu komandai trīs stundas nedēļā, tas tiks pamanīts (vairāk par to vēlāk). Tomēr tas, kas šodien izpelnās jūsu vadītāja atzinību, pēc gada vai diviem izklausīsies līdzīgi kā “Es izveidoju jaunu makro programmā Excel”. Noderīgs, bet nav ievērības cienīgs. Kad mākslīgā intelekta prasmes kļūst par pamatlīniju, priekšrocības tiek dotas cilvēkiem, kuri tur ieradās agri un izmantoja to, kamēr visi citi vēl izdomāja, ar ko sākt. Varētu pat apgalvot, ka tas ir pamats: HubSpot pētījumi atklāja, ka 83% tirgotāju apgalvo, ka mākslīgā intelekta dēļ viņi sagaida vairāk nekā jebkad agrāk. Un šeit ir tas, kas ir vissvarīgākais jūsu karjerai: AI jūs neaizstās. Bet kāds, kas to izmanto labāk, varētu. Nevis kaut kāds hipotētisks robots vai bezsejas automatizācijas vilnis. Kāds jūsu nozarē, jūsu līmenī, kurš nolēma to uztvert nopietni pirms jūs. Vadītāji pamana, kurš izmanto AI (un kurš ne). 2026. gada Gallup dati liecinaka 69% vadītāju un 55% vadītāju AI izmanto vismaz dažas reizes gadā, salīdzinot ar tikai 40% IC. Iespējams, ka jūsu menedžeris AI izmanto vairāk nekā jūs, tāpēc viņiem ir diezgan laba izpratne par to, kas ir iespējams un vai jūs sekojat līdzi. Es nesaku, ka jūsu priekšnieks glabā slepenu rezultātu karti par to, kurš Klodam visvairāk pamudina. Taču, ja divi cilvēki vienā komandā veic līdzīgu darbu un viens no viņiem to pastāvīgi veic ātrāk un rūpīgāk, jo viņi savā procesā ir integrējuši AI, tas tiek atzīmēts. Tas ietekmē to, kurš saņem nākamo uzdevumu, kurš tiek iesaistīts stratēģijas sarunā un kurš tiek paaugstināts. Kāpēc AI ir tik grūti pieņemt? Ir iemesls, kāpēc tik daudzi cilvēki iestrēgst starp “Es zinu, ka man vajadzētu vairāk izmantot AI” un to, ka tas patiešām jādara. Faktiski ir vairāki labi dokumentēti iemesli: Zināšanas-darīšanas plaisa Mēs visi esam vēlējušies uzzināt vai izmēģināt kaut ko jaunu, lai saprastu, ka mēneši vai gadi ir pagājuši, neko nedarot. Vienkārši pajautā manai basģitārai, kas savāc putekļus manā guļamistabā. Pētnieki Džefrijs Fefers un Roberts Satons šo fenomenu nosauca par “zināšanu un darīšanas plaisu”. Būtībā zināt, ko darīt un faktiski darīt, ir gandrīz pilnīgi atsevišķas problēmas. Piemērojot AI zināšanu un darīšanas plaisu, pētījums sakrīt: BCG atklāja, ka, neraugoties uz plaši izplatīto AI ieviešanu, 74% uzņēmumu vēl nav parādījuši taustāmu uzņēmējdarbības vērtību no AI izmantošanas. Tas arī atklāja, ka 70% izaicinājumu, ar kuriem uzņēmumi saskaras, ieviešot AI, ir saistīti ar cilvēkiem un procesiem, salīdzinot ar tikai 30% tehnoloģiju problēmām un 10% AI algoritmiem. Daļa no kavēšanās iemesla ir tikai praktiska. Jums jau ir jādara darbs. Jūsu kalendārs ir pilns, jūsu uzdevumu saraksts ir garš, un abstraktais mērķis “izdomāt, kā labāk izmantot AI” konkurē ar visām pārējām lietām. Kad es jautāju Timotijai Biondollo, HubSpot Media operatīvajam inženierim un mākslīgā intelekta speciālistam, kāpēc tik daudzi cilvēki apstājas starp izpratni un adopciju, viņš neteica: "Izpratne ir pasīva, un, lai to ieviestu, jums ir jāmaina faktiskais darba veids, nevis vienkārši jāpievieno jauna cilne pārlūkprogrammai. Atšķirība ir tāda, ka lielākā daļa cilvēku joprojām veic ikdienas uzdevumus pēc uzdevuma, veicot darbu paši. Iespējotie cilvēki ir veikuši pavisam citu maiņu. Viņi pavada savu laiku, apkopojot kontekstu, rakstot instrukcijas un pēc tam fonā izpildot desmit dažādas darbplūsmas, kamēr šī pielāgošanas stratēģija nav maza, nevis kvalitāte. Neviens jums nesaka, ka tieši tā izskatās pāreja, tāpēc cilvēki dažas reizes izmēģina AI, nejūt izmaiņas un pieņem, ka tas nav paredzēts viņiem vai AI nav pietiekami gudrs, lai to paveiktu. AI apguve papildus esošo pienākumu veikšanai ir patiess ierobežojums. Jūsu smadzenēm ir jaunas informācijas apstrādes ierobežojums, un, kad tas tiek pārsniegts (kas, ņemot vērā AI tempu pēdējos gados, tas gandrīz noteikti ir bijis), pieņemšana strauji samazinās pat tad, ja motivācija ir augsta. Pārāk daudz iespēju, nav pietiekami skaidrības Pieņemsim, ka jūs veltāt laiku. Ko tagad? Tirgū ir tūkstošiem AI rīku. Ainava mainās katru mēnesi. Tiek ieviesti jauni modeļi un funkcijas, un jūsu LinkedIn plūsma ir pilna ar cilvēkiem, kuri stāsta par vienu rīku, kas mainīja viņu dzīvi. Jūs nezināt, ar ko sākt, tāpēc nesāciet vispār. Pat ja jūs neesat dzirdējuši par izvēles paradoksu, jūs noteikti esat to piedzīvojuši. Jo vairāk iespēju mums ir, jo mazāk vēlamies izvēlēties. Tāpēc mēs iesaldējam vai pieņemam sliktāku lēmumu, nekā būtu, ja būtu mazāk iespēju. Tieši tas šobrīd notiek ikvienam, kas cenšas izveidot AI ieradumu. Kāda ir iespēja, ka izvēlētais rīks patiešām ir īstais? Iebiedēšana ir nepietiekams apgalvojums. Produktivitātes slazds Šeit ir arī nežēlīga ironija, kas, manuprāt, netiek pieminēta tik daudz, cik vajadzētu: ja jūs neapzināti neizmantojat AI, tas radīs vairāk darba nekā samazinās. Apsveriet scenāriju, kurā vēlaties izmantot AI, lai apkopotu datu kopu kā piezīmi. Jūs eksportējat lapu, ievietojat to ChatGPT, un lieliski, piezīme tiek atgriezta pēc 30 sekundēm. Bet tagad jūs pārskatāt rezultātu, konstatējat neprecizitātes, atkārtoti pamudināt, jo kaut kas nav kārtībā, pārbaudāt faktus apgalvojumus, par kuriem neesat pārliecināts, un pārformatējat visu, lai sasniegtu pareizo toni. Kad esat pabeidzis, AI nejūtas kā veicinātājs;tas jūtas kā sašaurinājums. Tas ir milzīgs iemesls, kāpēc mākslīgā intelekta pieņemšana apstājas. Cilvēki to izmēģina, saņem vispārīgu atbildi un domā, ka tas ir viss? Viņi secina, ka nav vērts piepūlēties, un atgriežas pie vecā ceļa. Bet problēma ir pieejā, nevis instrumentā. Pareiza AI izmantošana nozīmē zināt, kur tas patiesi ietaupa jūsu laiku un kur tas tikai maina darbu. Šī atšķirība prasa praksi un nošķir cilvēkus, kuri ir informēti par AI, no tiem, kuriem ir iespējots AI. Kā izskatās AI iespējošana? Mēs zinām, kāpēc AI iespējošana un pieņemšana ir svarīga. Pārlēkšana no zināšanām uz praksi ir vieta, kur tik daudzi no mums izceļas, un tas nav saistīts ar mēģinājumu trūkumu. Tālāk es izklāstīšu stratēģijas, kas ir noderējušas manai satura komandai un man. Tie ir praktiski, pakāpeniski soļi, kas AI trauksmi pārvērš darbībā. Saprotiet, ka neesat atpalicis (vēl). Meklēšana “jaunākā AI tehnoloģija” ir lielisks veids, kā nekavējoties aizvērt klēpjdatoru un iziet uz dienu. AI rada spiedienu, ko rada pastāvīgā ietekmētāju straume, paziņojumi par produktiem, domām un pat kolēģi, kas stāsta, kā viņi gūst panākumus. Taču šis troksnis lielā mērā ir radīts, lai pievērstu jūsu uzmanību un tirgu jums. Tas ir viens no vecākajiem trikiem grāmatā: jūs atpaliekat. Jūs nevarat atpalikt. Abonējiet manu biļetenu, lai jūs neatpaliktu. Šī ziņojumapmaiņa pievēršas mūsu pirmatnējai vēlmei būt grupā. Tā būtībā ir alu cilvēka loģika. Daži realitāte jums: saskaņā ar Gallup datiem, 49% ASV darbinieku ziņo, ka nekad neizmanto AI savā darbā, un tikai 26% izmanto to dažas reizes nedēļā vai biežāk. Ļaujiet tai iegrimt. Valstī, kurā atrodas lielākā daļa lielāko AI uzņēmumu, tikai aptuveni ceturtā daļa darbinieku bieži izmanto AI. Es vēlos ieviest citu koncepciju, lai liktu lietas perspektīvā: Inovācijas teorijas izplatība. Pirmo reizi E.M. Rodžerss dalījās 1962. gadā (un joprojām ir aktuāla) Inovāciju izplatības teorija sadalīja visu tehnoloģiju auditoriju piecās grupās: novatori, agrīnie lietotāji, agrīnais vairākums, vēlais vairākums un atpalicēji. Šīs grupas pieņem jebkuru jaunu tehnoloģiju šādā secībā. Pieņemšana sākas ar novatoriem (domājiet par tehnoloģiju entuziastiem, ietekmētājiem, cilvēkiem, kas pirmie ir rindā uz jaunāko tālruni) un beidzas ar atpalicējiem (kuri joprojām izmanto fiksētos tālruņus). Kā redzams tālāk redzamajā diagrammā, lielākā daļa cilvēku atrodas kaut kur pa vidu: Avots Tātad, kur mēs atrodamies šajā laika skalā ar ģeneratīvo AI? Tas ir subjektīvs aicinājums, taču, ņemot vērā mūsu līdz šim esošos datus, es liktu derēt, ka esam tikko iekļuvuši agrā vairākumā. Citiem vārdiem sakot, lai gan AI kā jēdziens jau kādu laiku ir bijis sabiedrības uzmanības lokā, AI prasmes tikai sāk sasniegt galveno virzienu. Visi cilvēki, kurus esat dzirdējuši par AI un tā iespējām, ir pirmie 15%, novatori un pirmie lietotāji. Un viņi ir daudz skaļāki nekā pārējie. Ko tas nozīmē jums? Ja vēl neesat apmierināts ar AI lietošanu, jūs joprojām atrodaties labā vietā. Bet arī neatpaliek, jo agrs vairākums ir jūsu pēdējā iespēja tikt uz priekšu. Tas nenozīmē, ka būt iesācējam jebkurā jomā ir viegli — noteikti ne. Taču liela daļa no šī diskomforta rodas, ticot, ka visi ir jums priekšā. Pagaidām tas tā nav. Sāciet ar mazumiņu. Tāpat kā jebkura prasme, AI prasme ir muskuļi, kas laika gaitā veidojas, atkārtoti lietojot. Jūs nekļūsit stiprāks, lasot par svarcelšanu. Kādā brīdī jums būs jāpaņem hanteles. Tas nenozīmē, ka jums ir jāizveido aģents, kas apkopo visus jūsu e-pasta ziņojumus, notīra jūsu izklājlapas, pārvalda grafiku un maksā nodokļus pirmajā reizē. Esiet iesācējs, meklējiet nelielas uzvaras, un, tāpat kā vingrošana, jūs redzēsit priekšrocības ātrāk, nekā domājat. Pirmā lieta, ko es jebkad darīju ar AI, bija izmantot to, lai ieteiktu manu iekšējo Slack ziņojumu pārrakstīšanu, ja man šķita, ka mans signāls ir izslēgts. Pamata lietas, taču man uzreiz kļuva skaidrs, kā tas ir efektīvāk, nekā sautējot perfektu veidu, kā kaut ko noformulēt. Es redzēju ieguvumu ar salīdzinoši maziem ieguldījumiem. Galu galā es sāku ērti izmantot Klodu, lai palīdzētu manai komandai kodēt iekšējos rīkus, ģenerēt piezīmes no datu kopām un plānot savus iknedēļas pienākumus. Tagad man būtu grūti atrast kaut ko tādu, kam ikdienā neizmantoju AI. AI risinājumu pielietošana savām problēmām un reālās pasaules ieguvumu saskatīšana ir spēcīgs motivators. Jūs to izmantojat kaut kam konkrētam,un tas vienkārši noklikšķina. Jūs domājat: "Ak, es varu to izmantot šim nolūkam … ko vēl tas var darīt?" Jūsu zinātkāre kļūst par motoru, kas veido ieradumu. Turklāt mākslīgā intelekta iekļaušana esošajā darbā (nevis kā atsevišķs eksperiments vai darbība) novērš šķēršļus vienreiz izmēģināt, iegūt nepatīkamus rezultātus un atgriezties pie tā, kā jau strādājat. Jūs redzat tā lietderību no pirmavotiem, tāpēc ir lielāka iespēja pārvarēt sākotnējo berzi. AI priekšrocības pārsniedz īslaicīgo diskomfortu. HubSpot emuāra rakstniece Eimija Rigbija ir izpētījusi šo jautājumu: “Sarežģītākā daļa AI iekļaušanā darbplūsmās ir arī grūtākā daļa no jebkādiem efektivitātes paaugstināšanas mēģinājumiem: sākumā tas būs ārkārtīgi neefektīvs. Jūs paklupsiet par tā darbību, eksperimentēsit un neizdosies, jo jums tas viss ir jaunums… Jums ir jāiziet šī lieliskā mācīšanās sajūta, lai to atbrīvotu. Uzziniet, kā pieprasīt. AI pamudināšana ir visnoderīgākā prasme, ko varat apgūt, uzsākot darbu. Laba uzvedne nozīmē atšķirību starp vispārīgu atbildi un tādu, kas patiešām palīdz. Kad es jautāju Megai Praterei, HubSpot Media satura stratēģijas un operāciju vadītājai, kāpēc pastāv plaisa starp AI izpratni un faktisko ieviešanu, viņa atbildēja: "Viņi neizmanto pareizos norādījumus. Tiklīdz jūs uzzināsit, kā labāk pamudināt, jūsu rezultāti padara neiespējamu neizmantot AI, lai uzlabotu savu darbu un atvēlētu vairāk laika svarīgā darba veikšanai." Sākumā ir pareizi eksperimentēt ar dažādām uzvednēm, taču galu galā jums būs nepieciešams ietvars labāk vadītām sarunām. Es mudinu savas komandas rakstniekus izmantot WRITE ietvaru — tas sniedz AI piecas kritiskas informācijas daļas pieprasījumam: Kurš: kas darbojas AI? Piešķiriet AI personību, piemēram, pieredzējušam stratēģim, tehniskajam ekspertam, projektu vadītājam utt. Resursi: kāds priekšvēsture ir nepieciešams AI, lai tas būtu pareizi? Šī ir jūsu konteksta izgāztuve: atbilstoša informācija par projektu, jūsu risināmā problēma, atsauces materiāli un jebkas cits, ko AI nezinātu. Norādījumi: Kas tieši AI jādara? Esiet konkrēts. Noteikumi: kādi noteikumi, ierobežojumi vai robežas ir spēkā? Piemēram, garums, formāts, tonis, lietas, no kurām jāizvairās, un lietas, kas jāiekļauj. Paredzamais rezultāts: pēc iespējas precīzāk aprakstiet gatavo produktu: formātu, nodevumus un, ja iespējams, piemēru. Šeit ir WRITE uzvednes piemērs: W: Jūs esat mazo uzņēmumu mārketinga konsultants, kas specializējas DTC produktu izlaišanā. Mana auditorija ir sievietes vecumā no 25 līdz 40 gadiem, kuras pērk ar rokām darinātas sveces dāvanām un sevis kopšanai, galvenokārt izmantojot manu Etsy veikalu un Instagram. R: Jūnijā es laidu klajā sveču vasaras kolekciju. Mans budžets ir aptuveni 500 USD palaišanai. Mans labākais pārdošanas kanāls ir Instagram, un man ir aptuveni 3000 sekotāju. Mana pēdējā kolekcija tika izpārdota divu nedēļu laikā, galvenokārt izmantojot Instagram Stories un e-pastu. I: Izstrādājiet man četru nedēļu palaišanas plānu, kurā ietverts informatīvs saturs, palaišanas dienas stratēģija un pēcpārbaude pēc palaišanas. Iekļaujiet, ko publicēt, kad to publicēt, un vienu e-pasta ziņojumu katrai fāzei. T: Saglabājiet plānu reālistisku vienas personas operācijai. Nav apmaksātu reklāmu. Tikai dabiski un tikai e-pasts. Tonim vajadzētu justies siltam un personiskam, nevis korporatīvam. E: Kalendārs katru nedēļu, kam varu sekot līdzi, ar konkrētām satura idejām katrai dienai, trīs īsiem e-pasta uzmetumiem un palaišanas dienas kontrolsarakstu. Izpildiet šo uzvedni blakus tai, kurai nav ietvara, un jūs redzēsit atšķirību. Ja jūs patiešām esat svečturis, jūs to arī sajutīsit. Izveidojiet AI mērķu grafiku. Kad esat pastrādājis un sapratis, kur AI var jums palīdzēt, nākamais solis ir saglabāt impulsu. Vieglāk pateikt nekā izdarīt. Atcerieties plaisu zināšanu un darīšanas jomā? Pētījumi liecina, ka ar spēcīgu mērķa nodomu vien nepietiek. Bet cilvēki, kuri veido plānus, kuros precīzi norādīts, kā viņi rīkojas, lai sasniegtu mērķi, visticamāk, tos arī faktiski izpildīs. Domāšana “Es vēlos labāk izmantot AI” ir mazāk efektīva nekā “Katru otrdienas rītu es pavadīšu 20 minūtes, pielietojot AI vienam uzdevumam savā šķīvī”. Tāpēc es iesaku: plānojiet AI uzvaru iknedēļas grafiku. Šie ir uzdevumi, kurus varat saprātīgi paveikt nedēļas laikā. Tiem nav jābūt lieliem lēcieniem. Tā vietā uzskatiet tos par pakāpenisku virzību uz lielāku mērķi, kas ir pietiekami mazs, lai faktiski izpildītu, bet pietiekami nozīmīgs, lai pārvietotu adatu. Strukturēts grafiks veic divas lietas. Pirmkārt, tas pārvērš nodomu parieradums, nodrošinot sastatnes, lai jūs varētu atgriezties pie tām bez varonīgas gribasspēka darbības katru reizi. Otrkārt, tas sabrūk bezgalīgās AI iespējas praktiskās darbībās, kas raksturīgas jūsu darbam. Tas ir pretlīdzeklis opciju paralīzei. Pieņemsim, ka vēlaties izmantot AI, lai uzlabotu sapulču efektivitāti un pēcpārbaudi. Lūk, kā grafiks varētu izskatīties praksē: Galvenais mērķis: izmantojiet AI, lai nākamajā mēnesī samazinātu laiku, kas pavadīts statusa atjaunināšanai un sapulču sagatavošanai. 1. nedēļa: izvēlieties savu biežāko sapulci. Izmantojiet AI, lai no savām piezīmēm izveidotu darba kārtības veidni. 2. nedēļa: pēc sanāksmes izmantojiet mākslīgo intelektu, lai izveidotu turpmāko kopsavilkumu. Pārbaudiet, vai tas aizņēma mazāk laika nekā parasti. 3. nedēļa: izveidojiet uzvedni iknedēļas statusa atjauninājumiem, izmantojot jau saglabātos aizzīmju punktus. 4. nedēļa: apvienojiet visas trīs vienkāršā atkārtojamā darbplūsmā. Darbiniet to nedēļu vairāku sanāksmju laikā. 5. nedēļa. Pārskatiet savu sistēmu. Kas darbojas? Kas nav? Kas tālāk? Nosakiet mērķus nākamajam mēnesim. Šeit nekas nav lēciens. Katra nedēļa balstās uz pēdējo, un līdz piektajai nedēļai jums ir dokumentēta sistēma. Varat izsekot savam progresam, taču tas jums ir piemērots: piezīmju lietotne, piemēram, Notion, uzdevumu pārvaldības rīks, piemēram, Asana, darbināms dokuments vai līmlapiņas, ja tā ritināt. Konsekvence ir svarīgāka par formātu. Un (iespējams, jūs to redzējāt), AI var pat palīdzēt jums izveidot grafiku. Izskaidrojiet tai savu lomu un pienākumus un palūdziet, lai tā palīdz jums izdomāt, kur jūs varētu reāli izmantot AI savā darbplūsmā. Nosakiet vienu galveno SMART mērķi, kuru sasniegt nākamo četru līdz sešu nedēļu laikā, pēc tam izmantojiet AI, lai izstrādātu apakšsoļus, lai to sasniegtu. Padariet savu progresu redzamu. Ja jūsu uzņēmums ir AI virzītājspēks, iespējams, ka jūsu vadītājs vēlas zināt, ko jūs darāt. Tas, cik redzams viņiem ir jūsu AI progress, jūsu karjerai ir tikpat liela nozīme kā pašam darbam. Tas jo īpaši attiecas uz gadījumiem, kad jūsu sniegums ir vērsts uz AI ieviešanu. Regulāri stāstot savam vadītājam, kā izvietojat AI, atjauninot viņu par jauniem lietošanas gadījumiem vai efektivitātes pieaugumu, tas liecina, ka domājat uz priekšu. Tas varētu izskatīties kā Slack ziņojums, vienums jūsu iknedēļas atjauninājumā vai pieminēšana jūsu individuālajā ziņojumā. Pat nelielas uzvaras rada domu, ka esat neaizstājams. Tomēr redzamību ir vieglāk pateikt, nekā izdarīt: kad esat iekļuvis nezālēs ar mākslīgo intelektu, jūs varat aizmirst paziņot par savu progresu. Dažreiz es tik ļoti ieguldu kādā projektā, ka aizmirstu informēt savu priekšnieku par to, kā mana AI izmantošana faktiski ir uzlabojusi manu rezultātu. Viens risinājums: iestatiet atkārtotu kalendāra atgādinājumu pārvaldnieka AI atjauninājumam. Pēc tam kopējiet savu adopcijas grafiku (vai jebkuru citu, ko izmantojat, lai izsekotu savam AI progresam), ielīmējiet to izvēlētajā AI rīkā un lūdziet apkopot jūsu iknedēļas progresu. Bam, kaut ko dalīties ar savu priekšnieku gandrīz bez papildu darba. Tāpēc var būt noderīgi izmantot uzdevumu pārvaldības rīku, piemēram, Asana, lai izsekotu savam darbam. Varat eksportēt savus pabeigtos uzdevumus izklājlapā, nodot to AI rīkam un lūgt, lai tas izņem nesenos laimestus. Progresa izsekošana ir iebūvēta, un tā ir daudz vienkāršāka nekā atsevišķa Google izklājlapas saglabāšana, kas jāatjaunina katru reizi, kad veicat kādu darbību. Es arī aicinu jūs saistīt savu AI izmantošanu ar to, kā tas veicina jūsu darbu. Pastāstiet stāstījumu: kā jums tas ir kļuvis labāks un līdz ar to, kā ir uzlabojies jūsu darbs un kā tas ir saistīts ar komandas KPI. Galu galā mēs runājam par jūsu karjeras virzību. Vēl viena piezīme: svarīga ir arī vienaudžu redzamība. Menedžeri ir svarīgi, taču svarīgi ir arī būt personai, pie kuras vēršas jūsu komandas biedri, kad viņiem ir AI jautājums. Šis neformālais eksperta statuss rada spiedienu uz jūsu izaugsmi. Timotijs šeit guva noderīgu ieskatu: "Tiks ir dalīties ar to, kā, nevis par to. Nevis "skatieties, ko es uzbūvēju", bet "šeit, kā es to uzbūvēju, varbūt tas jums palīdz." Otrajā brīdī tas kļūst noderīgs kādam citam telpā, tas pārstāj būt lepns un kļūst par iespēju atbloķēt visai komandai." Saglabājiet informācijas cilpu. Jūs darāt darbu, rādāt darbu, tagad pārliecinieties, ka esat mērķtiecīgs. Mans pēdējais padoms ir turpināt mācīties un būt informētam par sasniegumiem, vienlaikus pielietojot savas zināšanas praksē. Kā saka Mega: "Kāds, kuram ir iespējots AI, ir ziņkārīgs. Jums vajadzētu ar to eksperimentēt, praktizēt un izmēģināt jaunus rīkus/būvējumus. Nepietiek ar to pašu trīs darbināšanu.uzvednes (lai gan tā ir lieliska vieta, kur sākt). Tas, ka mūsdienās ir iespējots AI, nozīmē, ka izmantojat un attīstāties ar šiem rīkiem un modeļiem, tiklīdz tie tiek izlaisti. Galvenais ir saglabāt pietiekami vieglu informācijas cilpu, lai jūs nepārņemtu. Jūs vēlaties plūsmu, kas ir pietiekami visaptveroša, lai paliktu aktuāla, bet ne tik ļoti, lai jūs vēlētos ielīst bedrē. Ierobežojiet sevi līdz četriem vai pieciem AI informācijas kanāliem vienlaikus. Tie varētu būt informatīvais izdevums vai emuārs, YouTube kanāls, iekšēja kopiena, mentors, aplāde, LinkedIn konts vai pat AI līdzinieks, kāds līdzīgā lomā, kas arī eksperimentē. Un, lai tas viss būtu ilgtspējīgs: katru reizi, kad pievienojat jaunu kanālu, apsveriet tāda atmešanu. Mani kanāli šobrīd ir: Simple.ai: informatīvais izdevums, kas sniedz AI ziņas un atjauninājumus pamatotā, piezemētā veidā. Ja vēlaties saņemt biļetenu par AI bez pārsteiguma, tas ir tas. Ben’s Bites: Substeck, kura darbības joma ir nedaudz vērienīgāka, taču joprojām ir viegli sagremojama. Vietnē HubSpot pieejams iekšējais AI Slack kanāls, lai dalītos ar mārketingu saistīto AI progresu. AI mentors. Mana komanda, ar kuru es regulāri apspriežu, kā vislabāk izvietot AI mūsu emuārā. Un tas ir tikai pagaidām. Tās var mainīties nākotnē, mainoties manam komforta līmenim un pienākumiem. Kā komandas var pāriet no AI eksperimentēšanas uz izpildi Viss iepriekš minētais ir saistīts ar sevis iespējošanu. Un attiecībā uz IC varat apstāties pie tā. Taču, ja jūs pārvaldāt komandu, pāreja no “mēs to izmēģinām” uz “tā ir daļa no tā, kā mēs visi tagad strādājam” ir cits izaicinājums. Pieņemšana komandā nav pašsaprotama. Jūs nevarat kādam sniegt informāciju un sagaidīt, ka viņi nekavējoties to izmantos. Ne visi būs tik gatavi vai tik ērti mācīties kā jūs. Tas nav klauvē viņiem; cilvēkiem ir dažādas attiecības ar jaunajām tehnoloģijām, un jums līdzās var būt daudz agrīnu izmantotāju, agrīna/vēlīna vairākuma un varbūt pat novatori vai atpalicēji. Cilvēki parasti uzticas citiem cilvēkiem, kad viņi pielāgojas kaut kam jaunam. Varu derēt, ka tas ir daļa no tā, kāpēc jūs meklējāt padomu emuāra ziņojumā, ko uzrakstīju es, sertificēta reāla persona, nevis jautājāt tikai ChatGPT vai Klodam. No cita cilvēka dzirdētā “šeit ir tas, kas man palīdzēja” ir kaut kas tāds, ko neviens tērzēšanas robots nevar pilnībā atkārtot. Vadītāju atbalsts ir arī viens no spēcīgākajiem prognozētājiem par to, vai kāds darbā izmanto AI — saskaņā ar Irrational Labs datiem, darbinieku AI lietojums samazinās no 79% līdz 34% bez vadītāja apstiprinājuma. Tātad, iepazīstieties ar savu komandu tur, kur viņi atrodas. Pajautājiet viņiem, kā viņi izmanto AI. Nevis mikropārvaldības veidā, “parādiet man savu pamudinājumu vēsturi”, bet gan no patiesas zinātkāres vietas. Kas viņus attur? Pamatojoties uz atrasto, iesakiet dažas stratēģijas, kuras esmu šeit ieviesis. Es esmu iemācījies vairāk, runājot ar savu komandu aci pret aci, nekā jebkurš palīdzības raksts vai apmācības programma man būtu varējusi iemācīt. Katrs cilvēks AI iespējošanā ir individuāls, un labākais, ko jūs varat darīt kā vadītājs, ir iedrošināt, vienlaikus dodot vietu izpētei. Kur Futurepedia iekļaujas AI iespējošanā Visa šī ziņa ir bijusi par vienu ideju: zināt par AI nav tas pats, kas to iespējot. Un lielākie šķēršļi nav problēmas, kuras varat atrisināt, izlasot vēl vienu rakstu vai pievienojot grāmatzīmēm vēl vienu rīku. Tāpēc HubSpot iegādājās Futurepedia. Futurepedia ir pasaulē lielākā neatkarīgā AI izglītības un atklājumu platforma. Tas pārvalda pirmo AI rīku direktoriju — tūkstošiem atlasītu rīku visās kategorijās, kuras varat iedomāties, kā arī augošai izglītības platformai ar 25+ kursiem un vairāk nekā 1000 nodarbību, kas koncentrējas uz reālajām AI prasmēm uzņēmējdarbībai un produktivitātei. Visā Futurepedia, tās YouTube kanālos un informatīvajā izdevumā tas ir kļuvis par noklusējuma sākumpunktu profesionāļiem, kuri vēlas uzzināt, kā lietot AI, nevis tikai dzirdēt par to. HubSpot palīdz miljoniem uzņēmumu labāk augt. Futurepedia palīdz profesionāļiem atrast un apgūt AI rīkus, kas uzlabo viņu darbu. Tagad viņi ir viena un tā pati komanda, kas nozīmē vairāk resursu, lielāku sasniedzamību un to pašu apsēstību, lai AI darbotos reāli cilvēki. Profesionāļi, kuri uzvarēs nākamajos piecos gados, nav tie, kas visvairāk zina par AI. Viņi ir tie, kas patiesībā ir iemācījušies ar to strādāt. Ja šī ziņa sniedza jums pamatu, Futurepedia sniedz jums vietu, kur sākt.

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