Poznavanje umetne inteligence ni dovolj. Tukaj je opisano, kako ga dejansko uporabiti.

In This Article

Morda ste nekajkrat odprli ChatGPT, dobili slabše rezultate in šli naprej. Morda ste se udeležili usposabljanja ali dveh AI in pomislili: "Kul, ampak kako se to dejansko nanaša na moje delo?" Ali pa ste morda zaznamovali ducat orodij AI, ki ste jih videli priporočene na LinkedInu, in niste preizkusili niti enega. Niste sami. Ta razkorak med poznavanjem umetne inteligence in uporabo umetne inteligence je tisti, kjer smo mnogi od nas trenutno. In nič ne pomaga, da vam vsi govorijo, da ga uporabite. Vem, ker je to večinoma moje delo: vodim pisno skupino na spletnem dnevniku HubSpot in velik del mojega dela jim omogočam AI. Ne v smislu abstraktnega, navdihujočega osrednjega govora, ampak v smislu, kako lahko svoje dejansko delo opravite bolje. Naučil sem se, da skoraj nikoli ni težava v motivaciji. Ljudje se želijo učiti. Informacije o umetni inteligenci so povsod, vendar je pristna omogočenost – kaj dejansko spremeni vaše delo – presenetljivo redka. O tem govori ta objava. V tem priročniku bom delil praktični okvir za integracijo umetne inteligence v vaše delo na način, ki bo izboljšal vaše sposobnosti, učinek in kariero. Kazalo Zakaj vam uporaba AI pomaga pri karieri Zakaj je AI tako težko sprejeti? Kako izgleda omogočanje AI? Kako lahko ekipe preidejo od eksperimentiranja z umetno inteligenco k izvedbi Kje se Futurepedia prilega omogočanju umetne inteligence Zakaj vam uporaba AI pomaga pri karieri Začnimo z nekaj poštenosti. »Umetna inteligenca pomaga vašemu delu« je leta 2026 blizu izjave nič. Vemo, da nas lahko naredi bolj produktivne, in kaj zdaj? Tukaj je boljši vpogled: med ljudmi, ki uporabljajo umetno inteligenco, in ljudmi, ki jo dobro uporabljajo, se povečuje vrzel. Prednost bodo imeli ljudje, ki so šli dlje, ki so umetno inteligenco vgradili v svoje rutine, ki jo uporabljajo za ustvarjanje bistveno boljšega dela in ki lahko pokažejo ta učinek. Oglejmo si podrobneje, zakaj je tako: Napredovanja izhajajo iz učinka, ne truda. "Vložil sem veliko truda, zato bi moral biti nagrajen" je danes veliko težje trditi. To je zato, ker strokovnjaki, ki podpirajo umetno inteligenco, običajno proizvedejo več rezultatov in vpliva kot tisti, ki tega nimajo. Z omogočenim umetno inteligenco mislim na nekoga, ki redno uporablja umetno inteligenco pri svojem vsakdanjem delu, da poveča svoj rezultat in učinek. Leta 2026 je veliko industrij prešlo v »operativno dobo« umetne inteligence. Eksperimentalna faza (ad-hoc pozivi, enkratna uporaba orodij) je večinoma končana. Zdaj se pričakuje integrirana, trajna uporaba. Vzemimo za primer trženje vsebine: majhne, ​​strateško osredotočene ekipe lahko uporabljajo AI kot multiplikator moči, s čimer razbremenijo rutinske vidike produkcije, tako da se lahko uredniki osredotočijo na tok pripovedi, glas blagovne znamke in natančnost. Glede na HubSpotovo poročilo o stanju trženja za leto 2026 67 % marketinških ekip pravi, da jim umetna inteligenca prihrani 10 ali več ur na teden, 71 % pa jih pravi, da jim umetna inteligenca pomaga ustvariti bistveno več vsebine. Ker lahko umetna inteligenca obvlada velik del vsakdanje vsakdanje vloge, sprosti čas za delo višjega reda: strateško razmišljanje, kreativno reševanje problemov, medfunkcionalno vodenje in dolgoročno načrtovanje. Izvajanje osnovnih nalog je vse manj vredno. In ko vas to ne ovira, vam menedžerji dajo bolj zahtevno in vidno delo. Uporaba umetne inteligence postaja nova osnova. Pred eno generacijo je bilo znanje, kako uporabljati Excel, razlika. Potem je postalo tla. Isti premik se trenutno dogaja z umetno inteligenco, kar pomeni, da se čas za napredek zapira. Trenutno je znanje AI še vedno impresivno. Če svojemu vodji poveste, da ste uporabili umetno inteligenco, da prepolovite proces ali da ste zgradili poziv, ki vaši ekipi prihrani tri ure na teden, bo to opaženo (več o tem pozneje). Vendar pa bo tisto, kar vam danes prisluži priznanje vašega vodje, čez leto ali dve zvenelo podobno kot "naredil sem nov makro v Excelu". Uporabno, a ne omembe vredno. Ko znanje umetne inteligence postane izhodišče, imajo prednost ljudje, ki so prišli zgodaj in gradili na tem, medtem ko so vsi ostali še ugotavljali, kje začeti. Lahko bi celo trdili, da je izhodišče: raziskava HubSpot je pokazala, da 83 % tržnikov pravi, da naj bi zaradi umetne inteligence proizvedli več kot kadar koli prej. In to je najpomembnejše za vašo kariero: umetna inteligenca vas ne bo nadomestila. Toda nekdo, ki ga bo bolje uporabljal, bo morda. Ne kakšen hipotetični robot ali brezlični val avtomatizacije. Nekdo v vaši panogi, na vaši ravni, ki se je odločil, da bo to vzel resno pred vami. Vodje opazijo, kdo uporablja AI (in kdo ne). Gallupovi podatki za leto 2026 kažejoda 69 % vodij in 55 % managerjev uporablja AI vsaj nekajkrat na leto, v primerjavi s samo 40 % IC. Vaš vodja verjetno uporablja umetno inteligenco več kot vi, zato ima precej dober občutek, kaj je mogoče in ali ste v koraku. Ne pravim, da vaš šef vodi skrivno tabelo o tem, kdo Clauda najbolj spodbuja. Toda ko dve osebi v isti ekipi opravljata podobno delo in eden od njiju to dosledno opravlja hitreje in temeljiteje, ker sta v svoj proces integrirala umetno inteligenco, se to opazi. Vpliva na to, kdo dobi naslednjo dolgotrajno nalogo, koga vključijo v strateški pogovor in kdo napreduje. Zakaj je AI tako težko sprejeti? Obstaja razlog, da se toliko ljudi znajde med »Vem, da bi moral več uporabljati AI« in resnim početjem. Pravzaprav obstaja več dobro dokumentiranih razlogov: Vrzel med znanjem in delom Vsi smo se želeli naučiti ali poskusiti nekaj novega, a smo ugotovili, da so minili meseci ali leta, ne da bi dejansko kaj storili glede tega. Kar vprašajte mojo bas kitaro, ki nabira prah v moji spalnici. Raziskovalca Jeffrey Pfeffer in Robert Sutton sta ta pojav označila za »vrzel v znanju in delu«. V bistvu sta vedeti, kaj storiti, in dejansko narediti skoraj povsem ločena problema. Pri uporabi vrzeli v znanju in delovanju za umetno inteligenco je raziskava enaka: BCG je ugotovil, da kljub razširjenemu izvajanju umetne inteligence 74 % podjetij še ni izkazalo oprijemljive poslovne vrednosti z uporabo umetne inteligence. Ugotovljeno je bilo tudi, da 70 % izzivov, s katerimi se soočajo podjetja pri uvajanju umetne inteligence, izhaja iz težav, povezanih z ljudmi in procesi, v primerjavi s samo 30 % pri tehnoloških težavah in 10 % pri algoritmih umetne inteligence. Del razloga za zaostanek je zgolj praktičen. Delo že imaš. Vaš koledar je poln, vaš seznam opravil je dolg in abstraktni cilj »ugotoviti, kako bolje uporabljati AI« tekmuje z vsemi drugimi stvarmi na vašem krožniku. Ko sem Timothyja Biondolla, hitrega inženirja in strokovnjaka za umetno inteligenco HubSpot Media vprašal, zakaj toliko ljudi stoji med ozaveščenostjo in posvojitvijo, ni pocukral: "Zavedanje je pasivno in sprejetje zahteva, da spremenite, kako dejansko delate, in ne samo dodate nov zavihek v brskalnik. Vrzel je v tem, da se večina ljudi še vedno pomika skozi svoj dan, nalogo za nalogo, po vrstnem redu, pri čemer delajo sami. Omogočeni ljudje so naredili popolnoma drugačen premik. Čas porabijo za zbiranje konteksta, pisanje navodil in nato v ozadju izvajajo deset vzporednih delovnih tokov, medtem ko se osredotočajo na strategijo in kakovost. To ni majhna prilagoditev. To je drugačen model delovanja Nihče vam ne pove, kako dejansko izgleda prehod, zato ljudje nekajkrat poskusijo z umetno inteligenco, ne občutijo premika in domnevajo, da to ni zanje ali da umetna inteligenca ni dovolj pametna, da bi to naredila.« Učenje umetne inteligence poleg opravljanja vaših obstoječih odgovornosti je resnična omejitev. Vaši možgani imajo omejitev za obdelavo novih informacij in ko je ta presežena (kar je glede na hitrost umetne inteligence v zadnjih nekaj letih skoraj zagotovo bila), sprejemanje močno upade, tudi če je motivacija visoka. Preveč možnosti, premalo jasnosti Recimo, da si izločite čas. Kaj zdaj? Na trgu je na tisoče orodij AI. Pokrajina se mesečno spreminja. Predstavljajo se novi modeli in funkcije, vaš vir LinkedIn pa je poln ljudi, ki vam pripovedujejo o edinem orodju, ki jim je spremenilo življenje. Ne veste, kje bi začeli, zato sploh ne začnete. Tudi če še niste slišali za paradoks izbire, ste ga zagotovo izkusili. Več ko imamo možnosti, manj želimo izbirati. Zato zmrznemo ali pa sprejmemo slabšo odločitev, kot bi se, če bi imeli manj možnosti. Točno to se trenutno dogaja vsem, ki poskušajo pridobiti navado AI. Kakšna je možnost, da je orodje, ki ga izberete, dejansko pravo? Zastrašujoče je podcenjevanje. Past produktivnosti Tukaj je tudi kruta ironija, ki se je po mojem mnenju ne omenja toliko, kot bi morala: če ne nameravate uporabljati umetne inteligence, bo ustvarila več dela, kot zmanjšala. Razmislite o scenariju, kjer želite uporabiti AI za povzetek nabora podatkov kot beležke. Izvozite list, ga postavite v ChatGPT in super, beležka se vrne v 30 sekundah. Zdaj pa pregledujete izpis, odkrivate netočnosti, ponovno pozivate, ker nekaj ni v redu, preverjate trditve, o katerih niste prepričani, in preoblikujete celotno stvar, da dosežete pravi ton. Ko končate, se umetna inteligenca ne zdi več kot omogočalec;zdi se kot ozko grlo. To je velik razlog za zastoj pri sprejemanju AI. Ljudje poskusijo, dobijo splošen odgovor in mislijo, da je to to? Sklenejo, da ni vredno vztrajnega truda in se vrnejo na staro pot. Toda problem je pristop, ne orodje. Dobro uporabljati umetno inteligenco pomeni vedeti, kje vam resnično prihrani čas in kje le preusmeri delo. To razlikovanje zahteva prakso in loči nekoga, ki se zaveda umetne inteligence, od nekoga, ki je omogočen z umetno inteligenco. Kako izgleda omogočanje AI? Vemo, zakaj sta omogočanje in sprejemanje umetne inteligence pomembna. Preskok od znanja k praksi je tisto, kar mnogi od nas zastanejo, in to ne zaradi pomanjkanja poskusov. Nato bom orisal strategije, ki so delovale za mojo skupino za vsebino in zame. To so praktični, postopni koraki, ki anksioznost AI spremenijo v akcijo. Zavedajte se, da (še) ne zaostajate. Iskanje »najnovejša tehnologija umetne inteligence« je odličen način, da takoj želite zapreti svoj prenosnik in se odjaviti za ta dan. Umetna inteligenca je pod pritiskom, ki izhaja iz stalnega toka vplivnežev, objav izdelkov, razmišljanj in celo kolegov, ki vam govorijo, kako napredujejo. Toda ta hrup je v veliki meri zasnovan tako, da pritegne vašo pozornost in trg k vam. To je eden najstarejših trikov v knjigi: zaostajaš. Ne smeš zaostajati. Naročite se na moje glasilo, da ne boste zaostali. To sporočilo nagovarja našo prvotno željo, da smo v skupini. To je v bistvu logika jamskega človeka. Nekaj ​​resničnosti za vas: po podatkih Gallupa 49 % delavcev v ZDA poroča, da nikoli ne uporabljajo umetne inteligence pri svojih vlogah, le 26 % pa jih uporablja nekajkrat na teden ali več. Naj se to razume. V državi, kjer ima sedež večina večjih podjetij z umetno inteligenco, le približno četrtina delavcev pogosto uporablja umetno inteligenco. Želim predstaviti še en koncept, da stvari postavim v perspektivo: teorijo širjenja inovacij. Teorija o širjenju inovacij, ki jo je prvi delil E. M. Rodgers leta 1962 (in je še danes pomembna), je celotno občinstvo za tehnologijo razdelila v pet skupin: inovatorje, zgodnje uporabnike, zgodnjo večino, pozno večino in zaostajajoče. Te skupine sprejmejo katero koli novo tehnologijo v tem vrstnem redu. Sprejemanje se začne pri inovatorjih (pomislite na tehnološke navdušence, vplivneže, ljudi, ki so prvi v vrsti za najnovejši telefon) in konča pri zaostalih (ki še vedno uporabljajo stacionarne telefone). Kot lahko vidite iz spodnjega diagrama, večina ljudi sodi nekje na sredino: Vir Torej, kje smo na tej časovnici z generativno AI? To je subjektivna odločitev, a glede na podatke, ki jih imamo do zdaj, bi stavil, da smo pravkar vstopili v zgodnjo večino. Z drugimi besedami, medtem ko je umetna inteligenca kot koncept že nekaj časa na očeh javnosti, se znanje umetne inteligence šele začenja uveljavljati. Vsi ljudje, ki ste jih slišali navduševati nad AI in njegovimi možnostmi, je prvih 15 % inovatorjev in prvih uporabnikov. In so veliko bolj glasni kot ostali. Kaj to pomeni za vas? Če še niste zadovoljni z uporabo AI, ste še vedno na dobrem mestu. Vendar tudi ne zaostajajte, saj je zgodnja večina vaša zadnja priložnost, da se potegnete naprej. To ne pomeni, da je biti začetnik v čemer koli enostavno - zagotovo ne. Toda velik del tega nelagodja izhaja iz prepričanja, da so vsi pred vami. To še ni tako. Začni z majhnim. Kot katera koli veščina je tudi znanje umetne inteligence mišica, ki se skozi čas gradi z večkratno uporabo. Z branjem o dvigovanju uteži ne postanete močnejši. Na neki točki boste morali vzeti dumbbells. To ne pomeni, da morate priklicati agenta, ki povzema vsa vaša e-poštna sporočila, čisti vaše preglednice, upravlja vaš urnik in plača vaše davke na prvi poti. Sprejmite se kot začetnik, iščite majhne zmage in tako kot pri vadbi boste prednosti opazili prej, kot si mislite. Prva stvar, ki sem jo kdaj naredil z umetno inteligenco, je bila, da sem jo uporabil, da mi je pomagal predlagati preoblikovanje mojih notranjih sporočil Slack, če sem čutil, da je moj ton izklopljen. Osnovne stvari, a takoj mi je postalo jasno, kako je to učinkovitejše od premlevanja popolnega načina za ubeseditev nečesa. Videl sem korist z relativno malo naložbe. Sčasoma mi je postalo udobno uporabljati Clauda za pomoč pri kodiranju notranjih orodij za svojo ekipo, ustvarjanju beležk iz naborov podatkov in načrtovanju mojih tedenskih obveznosti. Težko bi našel nekaj, za kar v svojem vsakdanu ne bi uporabljal umetne inteligence. Uporaba rešitev umetne inteligence pri lastnih težavah in opazovanje koristi v resničnem svetu je močan motivator. Uporabite ga na nečem konkretnem,in samo klikne. Pomislili boste: "Oh, lahko ga uporabim za to ... kaj drugega lahko naredi?" Vaša radovednost postane motor, ki gradi navado. Poleg tega vpletanje umetne inteligence v vaše obstoječe delo (namesto kot ločen poskus ali dejavnost) odpravi oviro, da bi to poskusili enkrat, dobili dvomljive rezultate in se vrnili k že delujočemu. Njegovo uporabnost vidite iz prve roke, zato je bolj verjetno, da boste premagali začetna trenja. Koristi umetne inteligence odtehtajo začasno nelagodje. Pisateljica spletnega dnevnika HubSpot, Amy Rigby, je o tem iz prve roke krmarila: "Najtežji del pri vpletanju umetne inteligence v poteke dela je tudi najtežji del vsakega poskusa povečanja učinkovitosti: sprva bo zelo neučinkovit. Spotikali se boste, kako deluje, eksperimentirali in spodleteli, ker je vse to za vas novo ... Prenesti morate to krivuljo učenja, da odklenete to vrednost. To je odličen občutek. enkrat.« Naučite se pozivati. Pozivanje AI je najbolj uporabna veščina, ki se je lahko naučite, ko začnete. Dober poziv pomeni razliko med splošnim odzivom in tistim, ki dejansko pomaga. Ko sem vprašal Meg Prater, vodjo vsebinske strategije in operacij za HubSpot Media, zakaj obstaja vrzel med ozaveščenostjo o umetni inteligenci in dejanskim sprejetjem, je rekla: "Ne uporabljajo pravih pozivov. Ko se enkrat naučite, kako bolje nagovarjati, vaši rezultati onemogočajo, da ne bi uporabili umetne inteligence za izboljšanje svojega dela in si zagotovite več časa za opravljanje pomembnega dela." Na začetku ni nič narobe, če eksperimentirate z različnimi pozivi, sčasoma pa boste želeli okvir za bolje vodene pogovore. Spodbujam pisce v moji ekipi, da uporabljajo ogrodje WRITE - daje AI pet kritičnih informacij za zahtevo: Kdo: V vlogi koga deluje AI? Umetni inteligenci dajte osebnost, kot je izkušen strateg, tehnični strokovnjak, vodja projekta itd. Viri: Kakšno ozadje potrebuje umetna inteligenca, da to naredi pravilno? To je vaš kontekstni izpis: pomembne podrobnosti o projektu, težava, ki jo rešujete, referenčni materiali in karkoli drugega, česar umetna inteligenca ne bi vedela sama. Navodila: Kaj točno naj naredi AI? Bodite natančni. Pogoji: Katera pravila, omejitve ali meje veljajo? Na primer dolžina, oblika, ton, stvari, ki se jim je treba izogibati, in stvari, ki jih je treba vključiti. Pričakovani rezultat: čim bolj natančno opišite končni izdelek: obliko, rezultate in, če je mogoče, primer. Tukaj je primer poziva WRITE: W: Ste svetovalec za trženje malega podjetja, ki je specializiran za lansiranje izdelkov DTC. Moje občinstvo so ženske, stare od 25 do 40 let, ki kupujejo ročno izdelane sveče za darila in za nego sebe, večinoma prek moje trgovine Etsy in Instagrama. R: Junija lansiram poletno kolekcijo sveč. Moj proračun je okoli 500 $ za lansiranje. Moj najboljši prodajni kanal je Instagram in imam okoli 3000 sledilcev. Moja zadnja zbirka je bila razprodana v dveh tednih, večinoma prek Instagram Stories in elektronske pošte. I: Sestavite mi štiritedenski načrt za lansiranje, ki zajema dražilno vsebino, strategijo za dan lansiranja in spremljanje po lansiranju. Vključite, kaj objaviti, kdaj to objaviti in eno e-poštno sporočilo za vsako fazo. T: Naj bo načrt realen za operacijo ene osebe. Brez plačanih oglasov. Organsko in samo po e-pošti. Ton naj bo topel in oseben, ne korporativn. E: Tedenski koledar, ki mu lahko sledim, s posebnimi zamislimi o vsebini za vsak dan, tremi kratkimi osnutki e-pošte in kontrolnim seznamom za dan lansiranja. Zaženite ta poziv poleg enega brez ogrodja in videli boste razliko. Če ste dejansko svečar, boste tudi dišali. Ustvarite urnik ciljev AI. Ko nekaj poigravate in imate občutek, kje vam lahko umetna inteligenca pomaga, je naslednji korak ohranjanje zagona. Lažje reči kot narediti. Se spomnite vrzeli v znanju? Raziskave kažejo, da močna ciljna namera sama po sebi ni dovolj. Vendar je večja verjetnost, da bodo ljudje, ki oblikujejo načrte, ki natančno določajo, kako ravnajo proti cilju, dejansko sledili. Razmišljanje "Želim postati boljši pri uporabi umetne inteligence" je manj učinkovito kot "Vsak torek zjutraj bom porabil 20 minut za uporabo umetne inteligence pri eni nalogi na svojem krožniku." Priporočam torej naslednje: načrtujte tedenski urnik zmag z umetno inteligenco. To so naloge, ki jih lahko razumno opravite v enem tednu. Ni treba, da so veliki skoki. Namesto tega si o njih predstavljajte postopni napredek proti večjemu cilju, ki je dovolj majhen, da ga dejansko dokončate, a dovolj pomemben, da premaknete iglo. Strukturiran urnik naredi dve stvari. Prvič, namero spremeni vnavada, ki zagotavlja gradbeni oder, da se vedno znova vračate k njej brez junaškega dejanja moči volje. Drugič, strne neskončne možnosti umetne inteligence v praktične korake, specifične za vaše delo. Je protistrup za opcijsko paralizo. Recimo, da želite uporabiti umetno inteligenco za izboljšanje učinkovitosti in spremljanja sestankov. Takole bi lahko urnik izgledal v praksi: Primarni cilj: Uporabite umetno inteligenco, da zmanjšate čas, porabljen za posodobitve stanja in priprave na sestanke v naslednjem mesecu. 1. teden: izberite svoj sestanek, ki se najpogosteje ponavlja. Uporabite AI za ustvarjanje predloge dnevnega reda iz vaših zapiskov. 2. teden: po sestanku uporabite umetno inteligenco za pripravo povzetka nadaljnjega ukrepanja. Preverite, ali je to trajalo manj časa kot običajno. 3. teden: Ustvarite poziv za tedenske posodobitve stanja z uporabo točk, ki jih že imate. 4. teden: Združite vse tri v preprost ponovljiv potek dela. Izvajajte ga en teden med več srečanji. 5. teden: Preglejte svoj sistem. Kaj deluje? Kaj ni? Kaj je naslednje? Postavite si cilje za naslednji mesec. Nič tukaj ni preskok. Vsak teden gradi na prejšnjem in do petega tedna imate dokumentiran sistem. Lahko spremljate svoj napredek, vendar deluje za vas: aplikacija za zapiske, kot je Notion, orodje za upravljanje opravil, kot je Asana, tekoči dokument ali samolepilni zapiski, če se tako premikate. Doslednost je pomembnejša od oblike. In (morda ste videli, da to prihaja), vam lahko AI celo pomaga sestaviti sam urnik. Pojasnite mu svojo vlogo in odgovornosti ter ga prosite, naj vam pomaga razmisliti, kje bi lahko realistično izkoristili umetno inteligenco v svojem delovnem procesu. Odločite se za en glavni SMART cilj, ki mu boste delali v naslednjih štirih do šestih tednih, nato pa uporabite umetno inteligenco, da pripravite pod-korake, ki jih boste dosegli. Naj bo vaš napredek viden. Če je vaše podjetje usmerjeno v umetno inteligenco, obstaja verjetnost, da želi vaš vodja vedeti, kaj nameravate. Kako viden je vaš napredek v zvezi z umetno inteligenco, je za vašo kariero prav tako pomembno kot delo samo. To še posebej velja, če je cilj vaše uspešnosti sprejetje umetne inteligence. Če svojemu vodji redno sporočate, kako uvajate AI, ga obveščate o novih primerih uporabe ali povečanju učinkovitosti, pomeni, da razmišljate vnaprej. To bi lahko izgledalo kot sporočilo Slack, element v vaši tedenski posodobitvi ali omemba v vašem osebnem pogovoru. Tudi majhne zmage vzbudijo idejo, da ste nepogrešljivi. Vidnost pa je lažje reči kot narediti: ko enkrat zabredeš v plevel z umetno inteligenco, te je zlahka tako ujeti, da pozabiš sporočiti svoj napredek. Včasih sem tako vložen v projekt, da pozabim obvestiti svojega šefa o tem, kako je moja uporaba umetne inteligence dejansko izboljšala moj rezultat. Ena rešitev: nastavite ponavljajoči se koledarski opomnik za posodobitev AI upravitelja. Nato kopirajte svoj urnik uvajanja (ali karkoli že uporabljate za spremljanje napredka umetne inteligence), ga prilepite v izbrano orodje za umetno inteligenco in prosite, da povzamete svoj tedenski napredek. Bam, nekaj, kar lahko delite s svojim šefom skoraj brez dodatnega dela. Zato je uporaba orodja za upravljanje opravil, kot je Asana, za spremljanje vašega dela lahko koristna. Svoje dokončane naloge lahko izvozite v preglednico, jo predate orodju AI in ga prosite, naj izvleče nedavne zmage. Sledenje napredku je vgrajeno in je veliko lažje kot voditi ločeno Google Preglednico, ki jo morate posodobiti vsakič, ko nekaj naredite. Prav tako vas spodbujam, da svojo uporabo umetne inteligence povežete s tem, kako napreduje pri vašem delu. Povejte pripoved: kako ste pri tem postajali boljši in posledično, kako se je vaše delo izboljševalo ter kako je to povezano s KPI-ji ekipe. Navsezadnje govorimo o napredovanju vaše kariere. Še ena opomba: pomembna je tudi vidnost vrstnikov. Menedžerji so pomembni, a pomembno je biti tudi oseba, na katero se soigralci obrnejo, ko imajo vprašanje o AI. Ta neformalni status strokovnjaka ustvarja pritisk navzgor na vaše lastno napredovanje. Timothy je tukaj imel nekaj koristnih vpogledov: "Trik je v tem, da deliš, kako, ne uau. Ne 'poglej, kaj sem zgradil', ampak 'tukaj sem zgradil, morda ti to pomaga.' Ko postane uporabno za nekoga drugega v sobi, preneha biti hvalisanje in postane odklepanje zmogljivosti za celotno ekipo." Nadaljujte z informacijsko zanko. Opravljate delo, kažete delo, zdaj pa poskrbite, da boste ostali ostri. Moj zadnji nasvet je, da se nenehno učite in posodabljate z napredkom, medtem ko svoje znanje prenašate v prakso. Kot pravi Meg: "Nekdo, ki je omogočen z umetno inteligenco, je nekdo, ki ga zanima umetna inteligenca. Z njo bi morali eksperimentirati, vaditi in preizkušati nova orodja/zgradbe. Ni dovolj, da uporabljate iste tripozive (čeprav je to odličen kraj za začetek). Če imate danes omogočeno AI, to pomeni, da uporabljate in se razvijate s temi orodji in modeli, ko so izdani.« Ključno je ohraniti informacijsko zanko, ki je dovolj lahka, da ne boste preobremenjeni. Želite tok, ki je dovolj obsežen, da ostanete aktualni, vendar ne toliko, da bi se želeli splaziti v luknjo. Omejite se na štiri ali pet informacijskih kanalov umetne inteligence hkrati. To so lahko glasilo ali blog, YouTube kanal, notranja skupnost, mentor, podcast, račun LinkedIn ali celo nasprotnik AI, nekdo v podobni vlogi, ki prav tako eksperimentira. In da bo vse to trajnostno: vsakič, ko dodate nov kanal, razmislite o tem, da enega opustite. Moji kanali trenutno so: Simple.ai: glasilo, ki na utemeljen in prizemljen način predstavlja novice in posodobitve AI. Če želite glasilo o AI, ne da bi bili preobremenjeni, je to to. Ben's Bites: podzbor, ki je nekoliko bolj ambiciozen po obsegu, a je še vedno prebavljiv. Notranji kanal AI Slack, ki ga imamo na HubSpotu, za izmenjavo napredka AI, pomembnega za trženje. Mentor AI. Moja ekipa, s katero redno razpravljam o tem, kako najbolje uvesti AI na našem blogu. In to je samo za zdaj. To se lahko spremeni v prihodnosti, ko se spremenijo moja stopnja udobja in odgovornosti. Kako lahko ekipe preidejo od eksperimentiranja z umetno inteligenco k izvedbi Vse zgoraj je namenjeno omogočanju samega sebe. In za IC se lahko ustavite tam. Toda če vodite ekipo, je premik od "to preizkušamo" do "to je del našega dela zdaj" drugačen izziv. Spodbujanje posvojitve v ekipi ni samoumevno. Ne morete nekomu predstaviti informacij in pričakovati, da bo takoj začel z njimi. Vsi se ne bodo tako pripravljeni ali udobno učiti kot vi. To ni udarec po njih; ljudje imajo različne odnose z novo tehnologijo in morda imate poleg sebe veliko zgodnjih uporabnikov, zgodnje/pozne večine in morda celo inovatorjev ali zaostalih. Ljudje na splošno zaupamo drugim ljudem, ko se prilagajajo nečemu novemu. Stavim, da je to del razloga, zakaj ste iskali nasvet v objavi v spletnem dnevniku, ki sem jo napisal jaz, certificirana resnična oseba, namesto da bi vprašali samo ChatGPT ali Clauda. Nekaj je v tem, da od drugega človeka slišiš "to je tisto, kar je delovalo zame", česar noben chatbot ne more v celoti ponoviti. Vodstvena podpora je tudi med najmočnejšimi napovedovalci, ali nekdo pri delu uporablja umetno inteligenco – po podatkih Irrational Labs uporaba umetne inteligence pri zaposlenih pade z 79 % na 34 % brez odobritve vodje. Torej, spoznajte svojo ekipo tam, kjer so. Vprašajte jih, kako uporabljajo AI. Ne na način mikroupravljanja, »pokaži mi svojo zgodovino nagovarjanja«, ampak iz resnične radovednosti. Kaj jih zadržuje? Na podlagi tega, kar najdete, predlagajte nekaj strategij, ki sem jih predstavil tukaj. Iz osebnega pogovora s svojo ekipo sem se naučil več, kot bi me lahko naučil kateri koli članek s pomočjo ali komplet za usposabljanje. Pot omogočanja umetne inteligence vsakega posameznika je njegova lastna in najboljša stvar, ki jo lahko naredite kot vodja, je, da jih spodbujate in jim dajete prostor za raziskovanje. Kje se Futurepedia prilega omogočanju umetne inteligence Celotna objava je bila namenjena eni ideji: vedeti o AI ni isto kot biti z njim omogočen. In največje ovire niso težave, ki bi jih lahko rešili tako, da preberete še en članek ali dodate še eno orodje med zaznamke. Zato je HubSpot kupil Futurepedia. Futurepedia je največja svetovna neodvisna platforma za izobraževanje in odkrivanje AI. Upravlja prvi imenik orodij umetne inteligence – na tisoče izbranih orodij v vseh kategorijah, ki si jih lahko zamislite – skupaj z rastočo izobraževalno platformo s 25+ tečaji in več kot 1000 lekcijami, osredotočenimi na veščine umetne inteligence v resničnem svetu za podjetja in produktivnost. V Futurepedia, njenih kanalih YouTube in glasilu je postalo privzeto izhodišče za strokovnjake, ki se želijo dejansko naučiti uporabljati AI, ne le poslušati o njem. HubSpot pomaga milijonom podjetij pri boljši rasti. Futurepedia pomaga strokovnjakom najti in obvladati orodja AI, ki izboljšajo njihovo delo. Zdaj so ista ekipa, kar pomeni več sredstev, večji doseg in enako obsedenost s tem, da bi umetna inteligenca delovala za resnične ljudi. Profesionalci, ki bodo zmagali naslednjih pet let, niso tisti, ki vedo največ o AI. Oni so tisti, ki so se dejansko naučili delati s tem. Če vam je ta objava dala okvir, vam Futurepedia ponuja mesto za začetek.

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