Kujua Kuhusu AI Haitoshi. Hapa kuna Jinsi ya Kuitumia Kwa Kweli.

In This Article

Labda umefungua ChatGPT mara kadhaa, ukapata matokeo madogo, na kuendelea. Labda umepitia mafunzo ya AI au mawili na ukafikiria, "Poa, lakini hii inatumikaje kwa kazi yangu?" Au labda umealamisha zana kadhaa za AI ulizoona zinapendekezwa kwenye LinkedIn na haujajaribu hata moja. Hauko peke yako. Pengo hilo kati ya kujua AI na kutumia AI ndipo wengi wetu tulipo hivi sasa. Na haisaidii kwamba kila mtu anakuambia uitumie. Ninajua kwa sababu hii ni kazi yangu sana: Ninasimamia timu ya uandishi kwenye HubSpot Blog, na sehemu kubwa ya kazi yangu inawawezesha kutumia AI. Sio kwa maana ya muhtasari, ya kutia moyo, lakini hapa kuna jinsi ya kufanya kazi yako halisi ifanywe kwa maana bora. Nilichojifunza ni kwamba shida karibu sio motisha. Watu wanataka kujifunza. Ni kwamba habari kuhusu AI iko kila mahali, lakini uwezeshaji wa kweli - ni nini hubadilisha jinsi unavyofanya kazi - ni nadra sana. Hivi ndivyo chapisho hili linahusu. Katika mwongozo huu, nitashiriki mfumo wa vitendo wa kuunganisha AI katika kazi yako kwa njia ambayo inakuza ujuzi wako, athari, na kazi yako. Jedwali la Yaliyomo Kwa nini Kuwa na AI-Kuwezeshwa Husaidia Kazi Yako Kwa nini AI ni ngumu kupitisha? Uwezeshaji wa AI unaonekanaje? Jinsi Timu Zinaweza Kuhama Kutoka Majaribio ya AI hadi Utekelezaji Ambapo Futurepedia Inafaa Katika Uwezeshaji wa AI Kwa nini Kuwa na AI-Kuwezeshwa Husaidia Kazi Yako Hebu tuanze na uaminifu fulani. "AI husaidia kazi yako" iko karibu na taarifa isiyo na kitu katika 2026. Tunajua inaweza kutufanya tuwe na tija zaidi, sasa je! Hapa kuna ufahamu bora: Kuna pengo linaloongezeka kati ya watu wanaotumia AI na watu wanaoitumia vizuri. Faida itaenda kwa watu ambao wamekwenda mbali zaidi, ambao wamejenga AI katika taratibu zao, ambao wanaitumia kuzalisha kazi bora zaidi, na ambao wanaweza kuonyesha athari hiyo. Wacha tuangalie kwa undani kwa nini hii ni: Matangazo hutoka kwa pato, sio juhudi. "Ninafanya bidii sana, kwa hivyo ninapaswa kutuzwa" ni ngumu zaidi kubishana siku hizi. Hiyo ni kwa sababu wataalamu wanaowezeshwa na AI huwa na matokeo zaidi na athari kuliko wale ambao hawana. Kwa kuwezeshwa kwa AI, ninamaanisha mtu ambaye hutumia AI mara kwa mara katika kazi yake ya kila siku ili kuongeza matokeo na athari zao. Mnamo 2026, tasnia nyingi sasa zimebadilika kuwa "enzi ya uendeshaji" ya AI. Awamu ya majaribio (ushawishi wa ad-hoc, utumiaji wa zana moja) imekamilika kwa kiasi kikubwa. Matarajio sasa yameunganishwa, matumizi endelevu. Chukua utangazaji wa maudhui kama mfano: Timu ndogo, zinazozingatia mikakati zinaweza kutumia AI kama kizidishi cha nguvu, ikitoa vipengele vya kawaida vya uzalishaji ili wahariri wa kibinadamu waweze kuzingatia mtiririko wa simulizi, sauti ya chapa na usahihi. Kulingana na ripoti ya Hali ya Uuzaji ya HubSpot ya 2026, 67% ya timu za uuzaji zinasema AI inawaokoa saa 10 au zaidi kwa wiki, na 71% wanasema AI inawasaidia kuunda maudhui zaidi. Kwa kuwa AI inaweza kushughulikia majukumu mengi ya siku hadi siku, huweka muda wa kufanya kazi ya hali ya juu: fikra za kimkakati, utatuzi wa matatizo bunifu, uongozi unaofanya kazi mbalimbali, na upangaji wa muda mrefu. Utekelezaji wa majukumu ya kimsingi unazidi kuwa duni. Na usipozuiwa nayo, wasimamizi hukupa kazi ngumu zaidi na inayoonekana. Matumizi ya AI yanakuwa msingi mpya. Kizazi kilichopita, kujua jinsi ya kutumia Excel ilikuwa tofauti. Kisha, ikawa sakafu. Mabadiliko hayo hayo yanafanyika na AI hivi sasa, ambayo inamaanisha kuwa dirisha la kwenda mbele linafungwa. Hivi sasa, ustadi wa AI bado ni wa kuvutia. Ukimwambia meneja wako ulitumia AI kukata mchakato katikati, au uliunda kidokezo ambacho huokoa timu yako kwa saa tatu kwa wiki, hiyo itatambulika (zaidi kuhusu hili baadaye). Hata hivyo, kinachokufanya utambuliwe kutoka kwa meneja wako leo kitasikika kama "nimetengeneza jumla mpya katika Excel" mwaka mmoja au miwili kuanzia sasa. Muhimu, lakini sio muhimu. Wakati ustadi wa AI unakuwa msingi, faida huenda kwa watu ambao walifika hapo mapema na kujenga juu yake wakati kila mtu mwingine alikuwa bado anafikiria wapi kuanza. Unaweza hata kubishana kuwa ni msingi: Utafiti wa HubSpot uligundua kuwa 83% ya wauzaji wanasema wanatarajiwa kuzalisha zaidi kuliko hapo awali kwa sababu ya AI. Na hii ndio muhimu zaidi kwa kazi yako: AI haitachukua nafasi yako. Lakini mtu anayeitumia vizuri zaidi anaweza. Sio roboti dhahania au wimbi lisilo na uso la uwekaji otomatiki. Mtu katika tasnia yako, katika kiwango chako, ambaye aliamua kuichukua kwa uzito kabla ya kuifanya. Wasimamizi wanaona nani anatumia AI (na ni nani asiyetumia). Data ya Gallup ya 2026 inaonyeshakwamba 69% ya viongozi na 55% ya wasimamizi hutumia AI angalau mara chache kwa mwaka, ikilinganishwa na 40% tu ya ICs. Meneja wako anaweza kutumia AI zaidi kuliko wewe, kwa hivyo wana ufahamu mzuri wa kile kinachowezekana na ikiwa unaendelea. Sisemi kuwa bosi wako anaweka alama ya siri ya nani anamshawishi Claude zaidi. Lakini wakati watu wawili kwenye timu moja wanatoa kazi sawa, na mmoja wao mara kwa mara anaifanya haraka na kwa ukamilifu zaidi kwa sababu wameunganisha AI katika mchakato wao, hiyo imebainika. Huathiri ni nani anapata mgawo unaofuata wa kunyoosha, nani analetwa katika mazungumzo ya mkakati, na nani anayepandishwa cheo. Kwa nini AI ni ngumu kupitisha? Kuna sababu ya watu wengi kukwama kati ya "Najua ninapaswa kutumia AI zaidi" na kuifanya kweli. Kwa kweli, kuna sababu kadhaa zilizothibitishwa: Pengo la Kujua-Kufanya Sote tumetaka kujifunza au kujaribu kitu kipya, na kugundua kuwa miezi au miaka imepita bila kufanya chochote kulihusu. Uliza tu gita langu la besi linakusanya vumbi kwenye chumba changu cha kulala. Watafiti Jeffrey Pfeffer na Robert Sutton walitaja jambo hili "pengo la kujua-kufanya". Kimsingi, kujua nini cha kufanya na kuifanya ni shida tofauti kabisa. Wakati wa kutumia pengo la kujua- kufanya kwa AI, utafiti unazingatia: BCG iligundua kuwa licha ya kuenea kwa utekelezaji wa AI, 74% ya makampuni bado hayajaonyesha thamani ya biashara inayoonekana kutokana na matumizi yao ya AI. Pia iligundua kuwa 70% ya changamoto ambazo kampuni hukabiliana nazo wakati wa kutekeleza AI zinatokana na watu- na masuala yanayohusiana na mchakato, ikilinganishwa na 30% tu kwa matatizo ya teknolojia na 10% kwa algoriti za AI. Sehemu ya sababu ya lag ni ya vitendo tu. Tayari una kazi ya kufanya. Kalenda yako imejaa, orodha yako ya majukumu ni ndefu, na lengo dhahania la "kujua jinsi ya kutumia AI bora" ni kushindana na kila kitu kingine kwenye sahani yako. Nilipomuuliza Timothy Biondollo, Mhandisi wa Haraka wa HubSpot Media na Mtaalamu wa AI, kwa nini watu wengi wanakwama kati ya ufahamu na kuasili, yeye hakuvaa koti: "Uhamasishaji haufanyiki, na kupitishwa kunakuhitaji ubadilishe jinsi unavyofanya kazi, sio tu kuongeza kichupo kipya kwenye kivinjari chako. Pengo ni kwamba watu wengi bado wanaendelea na kazi yao ya siku kwa kazi, kwa utaratibu, wakifanya kazi wenyewe. Watu waliowezeshwa wamefanya mabadiliko tofauti kabisa. Wanatumia muda wao kukusanya muktadha, kuandika maagizo, na kisha kuendesha mitiririko kumi sambamba chinichini huku wakizingatia mkakati tofauti wa uendeshaji na si mtindo mdogo wa uendeshaji. Hakuna mtu anayekuambia hivyo ndivyo mabadiliko yanavyoonekana, kwa hivyo watu hujaribu AI mara chache, hawahisi mabadiliko, na kudhani sio yao au kwamba AI haina akili ya kutosha kuifanya. Kujifunza AI juu ya kutekeleza majukumu yako yaliyopo ni kikwazo cha kweli. Ubongo wako una kizuizi cha usindikaji wa habari mpya, na hiyo inapozidi (ambayo, kutokana na kasi ya AI katika miaka michache iliyopita, karibu imekuwa), kupitishwa kunapungua kwa kasi, hata wakati motisha ni ya juu. Chaguzi Nyingi Sana, Sio Uwazi wa Kutosha Wacha tuseme unachonga wakati. Sasa nini? Kuna maelfu ya zana za AI kwenye soko. Mazingira hubadilika kila mwezi. Miundo na vipengele vipya vinazinduliwa, na mpasho wako wa LinkedIn umejaa watu wanaokuambia kuhusu zana moja iliyobadilisha maisha yao. Hujui wapi kuanza, ili usianze kabisa. Hata kama haujasikia juu ya kitendawili cha chaguo, hakika umepitia. Chaguzi nyingi tunazo, ndivyo tunavyotaka kuchagua kidogo. Kwa hivyo tunafungia, au tunafanya uamuzi mbaya zaidi kuliko tungekuwa nao ikiwa tutapewa chaguo chache. Hiyo ndiyo hasa kinachotokea sasa hivi kwa mtu yeyote anayejaribu kujenga tabia ya AI. Kuna uwezekano gani kuwa zana unayochagua ndiyo sahihi? Kutisha ni maneno duni. Mtego wa Tija Pia kuna kejeli ya kikatili hapa ambayo sioni ikitajwa kama inavyopaswa: Ikiwa haujakusudia kutumia AI, itaunda kazi zaidi kuliko inavyopunguza. Fikiria hali ambapo unataka kutumia AI kufanya muhtasari wa mkusanyiko wa data kama memo. Unahamisha laha, unaiweka kwenye ChatGPT, na vizuri, memo itarudi baada ya sekunde 30. Lakini sasa unakagua matokeo, unapata makosa, unauliza tena kwa sababu kitu fulani kimezimwa, kukagua madai ambayo huna uhakika nayo, na kurekebisha jambo zima ili kugonga sauti inayofaa. Kufikia wakati unamaliza, AI haijisikii kama kuwezesha;inahisi kama kizuizi. Hii ni sababu kubwa ya kupitishwa kwa AI. Watu huijaribu, kupata jibu la jumla, na kufikiria ndivyo hivyo? Wanahitimisha kuwa haifai juhudi endelevu na kurudi kwenye njia ya zamani. Lakini tatizo ni mbinu, si chombo. Kutumia AI vizuri inamaanisha kujua ni wapi inakuokoa wakati na ni wapi inabadilisha kazi karibu. Tofauti hiyo inachukua mazoezi na hutenganisha mtu ambaye anafahamu AI na mtu ambaye amewezeshwa AI. Uwezeshaji wa AI unaonekanaje? Tunajua ni kwa nini uwezeshaji na kupitishwa kwa AI ni muhimu. Kuruka kutoka kwa maarifa hadi mazoezi ni pale ambapo wengi wetu hukwama, na sio kwa kukosa kujaribu. Ifuatayo, nitaelezea mikakati ambayo imefanya kazi kwa timu yangu ya maudhui na mimi. Hizi ni hatua za vitendo, za nyongeza ambazo hugeuza wasiwasi wa AI kuwa vitendo. Tambua hauko nyuma (bado). Kutafuta "teknolojia ya hivi karibuni ya AI" ni njia nzuri ya kutaka kufunga kompyuta yako ndogo mara moja na kuondoka kwa siku hiyo. Kuna shinikizo na AI inayotokana na mkondo wa mara kwa mara wa washawishi, matangazo ya bidhaa, vipande vya kufikiria, na hata wenzako wanaokuambia jinsi wanavyosonga mbele. Lakini kelele hiyo imeundwa kwa kiasi kikubwa kupata umakini wako na soko kwako. Ni mojawapo ya mbinu za zamani zaidi katika kitabu: Unarudi nyuma. Huwezi kurudi nyuma. Jiandikishe kwa jarida langu, ili usirudi nyuma. Ujumbe huu unavutia hamu yetu kuu ya kuwa kwenye kikundi. Kimsingi ni mantiki ya caveperson. Ukweli fulani kwako: Kulingana na Gallup, 49% ya wafanyikazi wa U.S. wanaripoti kutowahi kutumia AI katika jukumu lao, na ni 26% pekee wanaoitumia mara chache kwa wiki au zaidi. Wacha hiyo iingie. Katika nchi ambayo kampuni nyingi kuu za AI zinapatikana, ni takriban robo tu ya wafanyikazi hutumia AI mara kwa mara. Ninataka kutambulisha dhana nyingine ili kuweka mambo katika mtazamo: Mtawanyiko wa Nadharia ya Ubunifu. Ilishirikiwa kwa mara ya kwanza na E.M. Rodgers mwaka wa 1962 (na bado inafaa leo), nadharia ya Usambazaji wa Ubunifu iligawanya hadhira nzima ya teknolojia katika vikundi vitano: wabunifu, watumiaji wa mapema, wengi wa mapema, waliochelewa walio wengi, na wazembe. Vikundi hivi vinachukua teknolojia yoyote mpya kwa mpangilio huo. Kuasili huanza na wabunifu (fikiria wanaopenda teknolojia, washawishi, watu wa kwanza kwenye mstari wa kupata simu mpya zaidi) na kuishia na wazembe (ambao bado wanatumia simu za mezani). Kama unaweza kuona kutoka kwa mchoro hapa chini, watu wengi huanguka mahali fulani katikati: Chanzo Kwa hivyo, tuko wapi kwenye ratiba hii ya AI ya uzalishaji? Ni simu inayojitegemea, lakini kwa kuzingatia data tuliyo nayo hadi sasa, ningeweka dau kuwa tumeingiza wengi wa mapema. Kwa maneno mengine, wakati AI kama dhana imekuwa kwenye macho ya umma kwa muda sasa, ustadi wa AI unaanza kugonga kawaida. Watu wote ambao umewasikia wakisema kuhusu AI na uwezekano wake ni 15% ya kwanza, wavumbuzi na watumiaji wa mapema. Na wanazungumza zaidi kuliko wengine. Hiyo ina maana gani kwako? Ikiwa bado haujaridhika na kutumia AI, bado uko katika nafasi nzuri. Lakini pia usichelewe, kwa sababu wengi wa mapema ni nafasi yako ya mwisho ya kusonga mbele. Hii haimaanishi kuwa kuwa mwanzilishi katika jambo lolote ni rahisi - hakika sivyo. Lakini mengi ya usumbufu huo unatokana na kuamini kila mtu yuko mbele yako. Hiyo sio kesi bado. Anza kidogo. Kama ustadi wowote, ustadi wa AI ni misuli ambayo hujengwa kwa muda kupitia matumizi ya mara kwa mara. Huwezi kupata nguvu kwa kusoma kuhusu kunyanyua uzani. Wakati fulani, itabidi uchukue dumbbells. Hii haimaanishi kuwa unahitaji kumwita wakala ambaye anatoa muhtasari wa barua pepe zako zote, kusafisha lahajedwali zako, kudhibiti ratiba yako na kutoza kodi zako mara ya kwanza. Kubali kuwa mwanzilishi, tafuta ushindi mdogo, na, kama vile mazoezi, utaona manufaa mapema kuliko unavyofikiri. Jambo la kwanza nililowahi kufanya na AI ni kuitumia kunisaidia kupendekeza kuandikwa upya kwa jumbe zangu za ndani za Slack ikiwa nilihisi kama sauti yangu imezimwa. Mambo ya kimsingi, lakini ilionekana wazi kwangu mara moja jinsi hii ilivyokuwa bora zaidi kuliko kuzingatia njia bora ya kutamka kitu. Niliona faida kwa uwekezaji mdogo. Hatimaye, nilistarehekea kumtumia Claude kusaidia kusimba zana za ndani za timu yangu, kutengeneza memo kutoka kwa hifadhidata, na kupanga majukumu yangu ya kila wiki. Sasa, ningelazimika kupata chochote ambacho situmii AI kwa siku yangu ya kila siku. Kutumia suluhisho za AI kwa shida zako mwenyewe na kuona faida za ulimwengu halisi ni kichocheo chenye nguvu. Unaitumia kwenye kitu halisi,na inabofya tu. Utafikiri, "Loo, ninaweza kuitumia kwa hili ... ni nini kingine inaweza kufanya?" Udadisi wako unakuwa injini inayojenga tabia. Zaidi ya hayo, kuunganisha AI kwenye kazi yako iliyopo (badala ya kama jaribio au shughuli tofauti) husafisha kikwazo cha kuijaribu mara moja, kupata matokeo ya iffy, na kurudi kwa jinsi unavyofanya kazi tayari. Unaona matumizi yake moja kwa moja, kwa hivyo una uwezekano mkubwa wa kusukuma msuguano wa awali. Faida za AI zinazidi usumbufu wa muda. Mwandishi wa HubSpot Blog Amy Rigby amepitia hili moja kwa moja: "Sehemu gumu zaidi kuhusu kuunganisha AI kwenye utiririshaji wa kazi pia ni sehemu gumu zaidi ya jaribio lolote la kupata ufanisi: Mwanzoni, haitakuwa na ufanisi mkubwa. Utakuwa ukijikwaa juu ya jinsi inavyofanya kazi, kujaribu, na kushindwa kwa sababu yote ni mapya kwako ... inabidi uishike kujisikia vizuri baada ya kuiondoa. kufanya.” Jifunze jinsi ya kuuliza. Uhamasishaji wa AI ndio ujuzi muhimu zaidi unaoweza kujifunza unapoanza. Kidokezo kizuri kinamaanisha tofauti kati ya jibu la jumla na linalosaidia. Nilipomuuliza Meg Prater, Mkuu wa Mkakati wa Maudhui na Uendeshaji wa HubSpot Media, kwa nini kulikuwa na pengo kati ya ufahamu wa AI na kupitishwa kwa watoto halisi, alisema, "Hawatumii vidokezo vinavyofaa. Mara tu unapojifunza jinsi ya kuuliza vyema, matokeo yako hufanya kuwa vigumu kutotumia AI kuimarisha kazi yako na kuunda muda zaidi wa kufanya kazi muhimu." Ni sawa kujaribu vidokezo tofauti mwanzoni, lakini hatimaye utataka mfumo wa mazungumzo yenye mwongozo bora. Ninawahimiza waandishi kwenye timu yangu kutumia mfumo WRITE - inatoa AI vipande vitano muhimu vya habari kwa ombi: Nani: AI anafanya kama nani? Ipe AI utu, kama vile mtaalamu wa mikakati, mtaalamu wa kiufundi, msimamizi wa mradi n.k. Nyenzo-rejea: Je, AI inahitaji usuli gani ili kupata haki hii? Hili ndilo dampo lako la muktadha: maelezo muhimu kuhusu mradi, tatizo unalosuluhisha, nyenzo za marejeleo, na kitu kingine chochote AI isingejua peke yake. Maagizo: AI inapaswa kufanya nini haswa? Kuwa maalum. Masharti: Ni sheria, mipaka, au mipaka gani inatumika? Kwa mfano, urefu, umbizo, toni, mambo ya kuepuka, na mambo ya kujumuisha. Matokeo yanayotarajiwa: Eleza bidhaa iliyokamilishwa haswa uwezavyo: umbizo, vinavyoweza kuwasilishwa, na, ikiwezekana, mfano. Huu hapa ni mfano wa kidokezo cha WRITE: W: Wewe ni mshauri wa masoko ya biashara ndogo ambaye ni mtaalamu wa uzinduzi wa bidhaa za DTC. Watazamaji wangu ni wanawake wenye umri wa miaka 25-40 wanaonunua mishumaa iliyotengenezwa kwa mikono kama zawadi na kwa ajili ya kujitunza, hasa kupitia duka langu la Etsy na Instagram. R: Ninazindua mkusanyiko wa majira ya joto ya mishumaa mnamo Juni. Bajeti yangu ni karibu $500 kwa uzinduzi. Kituo changu bora zaidi cha mauzo ni Instagram, na nina takriban wafuasi 3,000. Mkusanyiko wangu wa mwisho uliuzwa baada ya wiki mbili, haswa kupitia Hadithi za Instagram na barua pepe. I: Nijengee mpango wa uzinduzi wa wiki nne ambao unashughulikia maudhui ya vivutio, mkakati wa siku ya uzinduzi na ufuatiliaji baada ya uzinduzi. Jumuisha cha kuchapisha, wakati wa kukichapisha, na barua pepe moja kwa kila awamu. T: Weka mpango kuwa wa kweli kwa operesheni ya mtu mmoja. Hakuna matangazo yanayolipwa. Kikaboni na barua pepe pekee. Toni inapaswa kujisikia joto na ya kibinafsi, sio ushirika. E: Kalenda ya wiki baada ya wiki ninayoweza kufuata, yenye mawazo mahususi ya maudhui kwa kila siku, rasimu tatu fupi za barua pepe, na orodha ya ukaguzi ya siku ya uzinduzi. Endesha kidokezo hiki karibu na moja bila mfumo, na utaona tofauti. Ikiwa wewe ni mtunzi wa mishumaa, utasikia harufu pia. Unda ratiba ya malengo ya AI. Mara tu unapocheza na kufahamu ni wapi AI inaweza kukusaidia, hatua inayofuata ni kuweka kasi. Rahisi kusema kuliko kutenda. Unakumbuka pengo la kujua-kufanya? Utafiti unaonyesha kuwa kuwa na nia thabiti ya lengo haitoshi peke yake. Lakini, watu wanaounda mipango inayobainisha hasa jinsi wanavyotenda kuelekea lengo wana uwezekano mkubwa wa kufuata. Kufikiria "Nataka kupata bora katika kutumia AI" hakuna ufanisi kuliko "Kila Jumanne asubuhi, nitatumia dakika 20 kutumia AI kwa kazi moja kwenye sahani yangu." Kwa hivyo hii ndio ninayopendekeza: Panga ratiba ya wiki ya ushindi wa AI. Hizi ni kazi ambazo unaweza kufikia kwa busara kwa wiki. Hazihitaji kuwa leaps kuu. Badala yake, zifikirie kama maendeleo ya ziada kuelekea lengo kubwa, ndogo ya kutosha kukamilisha lakini yenye maana ya kutosha kusogeza sindano. Ratiba iliyopangwa hufanya mambo mawili. Kwanza, inageuka niatabia, kutoa kiunzi cha kukufanya urudi kwake bila kitendo cha kishujaa cha utashi kila wakati. Pili, inaporomosha uwezekano usio na mwisho wa AI kuwa hatua za vitendo maalum kwa kazi yako. Ni dawa ya kupooza kwa chaguo. Sema unataka kutumia AI kuboresha ufanisi wa mkutano wako na ufuatiliaji. Hivi ndivyo ratiba inavyoweza kuonekana katika mazoezi: Lengo kuu: Tumia AI kupunguza muda unaotumika kusasisha hali na maandalizi ya mkutano katika mwezi ujao. Wiki ya 1: Chagua mkutano wako unaorudiwa mara kwa mara. Tumia AI kutengeneza ajenda ya kiolezo kutoka kwa madokezo yako. Wiki ya 2: Baada ya mkutano, tumia AI kuandaa muhtasari wa ufuatiliaji. Angalia ikiwa hii ilichukua muda mfupi kuliko kawaida. Wiki ya 3: Tengeneza kidokezo cha masasisho ya hali ya kila wiki kwa kutumia vitone ambavyo tayari umehifadhi. Wiki ya 4: Changanya zote tatu kwenye mtiririko rahisi unaoweza kurudiwa. Iendeshe kwa wiki wakati wa mikutano mingi. Wiki ya 5: Kagua mfumo wako. Nini kinafanya kazi? Sio nini? Nini kinafuata? Weka malengo ya mwezi unaofuata. Hakuna kitu hapa ni kurukaruka. Kila wiki hujengwa juu ya ya mwisho, na kwa wiki ya tano una mfumo wa kumbukumbu. Unaweza kufuatilia maendeleo yako hata hivyo inakufaa: programu ya madokezo kama vile Notion, zana ya usimamizi wa kazi kama Asana, hati inayoendeshwa, au madokezo yanayonata ikiwa ndivyo unavyosonga. Uthabiti ni muhimu zaidi kuliko umbizo. Na (huenda umeona hii inakuja), AI inaweza kukusaidia kuunda ratiba yenyewe. Eleza jukumu na wajibu wako kwake, na uiombe ikusaidie kutafakari mahali ambapo unaweza kutumia AI katika mtiririko wako wa kazi. Zingatia lengo moja kuu la SMART la kufanyia kazi kwa muda wa wiki nne hadi sita zijazo, kisha utumie AI kuandaa hatua ndogo za kufika hapo. Fanya maendeleo yako yaonekane. Ikiwa kampuni yako ni AI-mbele, kuna uwezekano meneja wako anataka kujua unachofanya. Jinsi maendeleo yako ya AI yanavyoonekana kwao ni muhimu kwa kazi yako kama kazi yenyewe. Hii ni kweli hasa ikiwa utendakazi wako unalenga kupitishwa kwa AI. Kumwambia meneja wako mara kwa mara jinsi unavyotuma AI, kusasisha juu ya hali mpya za utumiaji au faida za ufanisi, ishara kwamba unafikiria mbele. Hiyo inaweza kuonekana kama ujumbe wa Slack, kipengee katika sasisho lako la kila wiki, au kutajwa katika moja-kwa-moja. Hata ushindi mdogo hupanda wazo kwamba wewe ni wa lazima. Mwonekano ni rahisi kusema kuliko kufanya, ingawa: Mara tu unapoingia kwenye magugu na AI, ni rahisi kunaswa hadi ukasahau kuwasilisha maendeleo yako. Wakati mwingine mimi huwekeza sana katika mradi hivi kwamba ninasahau kusasisha bosi wangu kuhusu jinsi matumizi yangu ya AI yameboresha pato langu. Suluhisho moja: Weka kikumbusho cha kalenda ya mara kwa mara kwa sasisho la AI la msimamizi. Kisha, nakili ratiba yako ya kuasili (au chochote unachotumia kufuatilia maendeleo yako ya AI), ibandike kwenye zana yako ya chaguo la AI, na uulize muhtasari wa maendeleo yako ya kila wiki. Bam, kitu cha kushiriki na bosi wako bila kazi ya ziada. Hii ndiyo sababu kutumia zana ya usimamizi wa kazi kama Asana kufuatilia kazi yako inaweza kuwa muhimu. Unaweza kuhamisha kazi zako zilizokamilishwa kwenye lahajedwali, uikabidhi kwa zana ya AI, na uitake itoe ushindi wa hivi majuzi. Ufuatiliaji wa maendeleo umeundwa ndani, na ni rahisi zaidi kuliko kuweka Laha ya Google tofauti unayohitaji kukumbuka kusasisha kila mara unapofanya jambo. Pia ninakuhimiza kuunganisha matumizi yako ya AI na jinsi inavyoendeleza kazi yako. Eleza simulizi: jinsi umekuwa ukiendelea kuiboresha, na hivyo basi, jinsi kazi yako imekuwa bora zaidi, na jinsi hiyo inavyohusiana na KPI za timu. Tunazungumza juu ya kuendeleza kazi yako, baada ya yote. Dokezo moja zaidi: Mwonekano wa rika ni muhimu pia. Wasimamizi ni muhimu, lakini ndivyo pia kuwa mtu ambaye wachezaji wenzako wanamgeukia wanapokuwa na swali la AI. Hali hiyo ya mtaalam isiyo rasmi hujenga shinikizo la juu juu ya maendeleo yako mwenyewe. Timothy alikuwa na ufahamu wa kusaidia hapa: "Ujanja ni kushiriki jinsi, si wow. Si 'kuangalia kile nilichojenga' lakini 'hivi ndivyo nilivyojenga, labda hii inakusaidia.' Pili inakuwa ya manufaa kwa mtu mwingine katika chumba, inaacha kujisifu na inakuwa kufungua uwezo kwa timu nzima." Weka kitanzi cha habari. Unafanya kazi, unaonyesha kazi, sasa hakikisha unakaa mkali. Ushauri wangu wa mwisho ni kujiweka kujifunza na kusasishwa na maendeleo huku ukitumia maarifa yako. Kama Meg anavyosema, "Mtu ambaye amewezeshwa AI ni mtu ambaye ni mdadisi wa AI. Unapaswa kufanya majaribio nayo, kufanya mazoezi nayo, na kujaribu zana/jengo mpya. Haitoshi kuwa unaendesha tatu sawa.vidokezo (ingawa hiyo ni mahali pazuri pa kuanzia). Kuwezeshwa kwa AI leo inamaanisha kuwa unatumia na kubadilika na zana na mifano hii inapotolewa. Jambo kuu ni kuweka kitanzi cha habari ambacho ni nyepesi vya kutosha ili usifadhaike. Unataka mtiririko ambao ni wa kina vya kutosha kukaa sasa, lakini sio sana kwamba unataka kutambaa kwenye shimo. Jiwekee kikomo kwa njia nne au tano za habari za AI kwa wakati mmoja. Hizi zinaweza kuwa jarida au blogi, chaneli ya YouTube, jumuiya ya ndani, mshauri, podikasti, akaunti ya LinkedIn, au hata mshirika wa AI, mtu aliye katika nafasi kama hiyo ambaye pia anajaribu. Na ili kufanya haya yote kuwa endelevu: Kila wakati unapoongeza chaneli mpya, fikiria kuacha moja. Vituo vyangu hivi sasa ni: Simple.ai: jarida linalowasilisha habari za AI na masasisho kwa njia ya msingi, ya chini kwa chini. Ikiwa unataka jarida kuhusu AI bila kuzidiwa, hii ndio. Ben's Bites: Substack ambayo ni kabambe zaidi katika wigo wakati ingali inayeyushwa. Kituo cha ndani cha AI Slack tunacho HubSpot ili kushiriki maendeleo ya AI yanayohusiana na uuzaji. Mshauri wa AI. Timu yangu, ambayo mimi hujadiliana nayo mara kwa mara jinsi ya kupeleka vizuri AI kwenye blogi yetu. Na hiyo ni kwa sasa tu. Hizo zinaweza kubadilika katika siku zijazo kadri kiwango changu cha faraja na majukumu yanavyobadilika. Jinsi Timu Zinaweza Kuhama Kutoka Majaribio ya AI hadi Utekelezaji Kila kitu hapo juu kinahusu kujiwezesha. Na kwa ICs, unaweza kuacha hapo. Lakini ikiwa unasimamia timu, kuhama kutoka "tunajaribu hii" hadi "hii ni sehemu ya jinsi sisi sote hufanya kazi sasa" ni changamoto tofauti. Kupitishwa kwa gari kwenye timu hakupewi. Huwezi kuwasilisha habari kwa mtu na kutarajia aende nayo mara moja. Sio kila mtu atakuwa tayari au raha kujifunza kama wewe. Hiyo sio kubisha kwao; watu wana uhusiano tofauti na teknolojia mpya, na unaweza kuwa na kuenea kwa watumiaji wa mapema, wengi wa mapema/marehemu, na labda hata wabunifu au wazembe kando yako. Watu kwa ujumla huwaamini watu wengine wanapozoea kitu kipya. Ningeweka dau kuwa hiyo ni sehemu ya kwa nini ulitafuta ushauri kutoka kwa chapisho la blogi lililoandikwa na mimi, mtu halisi aliyeidhinishwa, kwa kuuliza tu ChatGPT au Claude. Kuna kitu kuhusu kusikia "hapa ndicho kilichonifanyia kazi" kutoka kwa mwanadamu mwingine ambacho hakuna chatbot inayoweza kuiga kikamilifu. Usaidizi wa usimamizi pia ni miongoni mwa watabiri wenye nguvu zaidi wa ikiwa mtu anatumia AI kazini - kulingana na Maabara ya Irrational, matumizi ya AI ya mfanyakazi hupungua kutoka 79% hadi 34% bila idhini ya msimamizi. Kwa hivyo, kutana na timu yako mahali walipo. Waulize jinsi wanavyotumia AI. Sio katika usimamizi mdogo, "nionyeshe historia yako ya ushawishi", lakini kutoka mahali pa udadisi wa kweli. Nini kinawazuia? Kulingana na kile unachopata, pendekeza baadhi ya mikakati ambayo nimeanzisha hapa. Nimejifunza mengi kutokana na kuzungumza na timu yangu ana kwa ana kuliko makala yoyote ya usaidizi au staha ya mafunzo ambayo inaweza kunifundisha. Safari ya kila mtu ya kuwezesha AI ni yake mwenyewe, na jambo bora zaidi unaweza kufanya kama meneja ni kuwahimiza huku ukiwapa nafasi ya kuchunguza. Ambapo Futurepedia Inafaa Katika Uwezeshaji wa AI Chapisho hili lote limekuwa kuhusu wazo moja: kujua kuhusu AI si sawa na kuwezeshwa nayo. Na vikwazo vikubwa zaidi sio matatizo unayoweza kutatua kwa kusoma makala moja zaidi au kuweka alama kwenye chombo kimoja zaidi. Ndio maana HubSpot ilipata Futurepedia. Futurepedia ndio jukwaa kubwa zaidi la elimu na ugunduzi la AI ulimwenguni. Inaendesha saraka ya zana ya kwanza ya AI - maelfu ya zana zilizoratibiwa katika kila aina unayoweza kufikiria - kando ya jukwaa la elimu linalokua na kozi 25+ na zaidi ya masomo 1,000 yanayolenga ujuzi wa ulimwengu halisi wa AI kwa biashara na tija. Katika Futurepedia, chaneli zake za YouTube, na jarida lake, imekuwa mahali pa kuanzia kwa wataalamu ambao wanataka kujifunza jinsi ya kutumia AI, sio kusikia tu kuihusu. HubSpot husaidia mamilioni ya makampuni kukua vyema. Futurepedia huwasaidia wataalamu kupata na kufahamu zana za AI zinazoboresha kazi zao. Sasa wao ni timu sawa, ambayo inamaanisha rasilimali zaidi, ufikiaji mkubwa, na shauku sawa ya kufanya AI ifanye kazi kwa watu halisi. Wataalamu ambao watashinda miaka mitano ijayo sio wale wanaojua zaidi kuhusu AI. Hao ndio ambao wamejifunza kweli kufanya kazi nayo. Ikiwa chapisho hili lilikupa mfumo, Futurepedia inakupa pa kuanzia.

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