การรู้เกี่ยวกับ AI นั้นไม่เพียงพอ ต่อไปนี้เป็นวิธีการใช้งานจริง

In This Article

บางทีคุณอาจเปิด ChatGPT มาไม่กี่ครั้ง ได้รับผลลัพธ์ต่ำกว่ามาตรฐาน และเดินหน้าต่อไป บางทีคุณอาจเคยผ่านการฝึกอบรม AI มาสองหรือสองครั้งแล้วคิดว่า "เจ๋งมาก แต่สิ่งนี้นำไปใช้กับงานของฉันได้อย่างไร" หรือบางทีคุณอาจบุ๊กมาร์กเครื่องมือ AI ไว้หลายสิบรายการที่คุณเห็นว่าแนะนำบน LinkedIn และยังไม่ได้ลองใช้แม้แต่เครื่องมือเดียว คุณไม่ได้อยู่คนเดียว ช่องว่างระหว่างการรู้จัก AI และการใช้ AI คือจุดที่พวกเราหลายคนอยู่ในขณะนี้ และมันไม่ได้ช่วยอะไรถ้าทุกคนบอกให้คุณใช้มัน ฉันรู้เพราะว่านี่เป็นงานของฉันค่อนข้างมาก ฉันจัดการทีมเขียนในบล็อก HubSpot และงานส่วนใหญ่ของฉันคือการทำให้พวกเขาใช้ AI ไม่ใช่ประเด็นสำคัญที่เป็นนามธรรมและสร้างแรงบันดาลใจ แต่นี่คือวิธีทำให้งานจริงของคุณสำเร็จลุล่วงได้ดีขึ้น สิ่งที่ฉันได้เรียนรู้คือปัญหาแทบจะไม่มีแรงจูงใจเลย คนอยากเรียน. ข้อมูลเกี่ยวกับ AI นั้นมีอยู่ทุกหนทุกแห่ง แต่การเปิดใช้งานอย่างแท้จริง ซึ่งสิ่งที่เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของคุณนั้นหายากอย่างน่าประหลาดใจ นั่นคือสิ่งที่โพสต์นี้เกี่ยวกับ ในคู่มือนี้ ฉันจะแบ่งปันกรอบการทำงานที่ใช้งานได้จริงสำหรับการบูรณาการ AI เข้ากับงานของคุณในลักษณะที่จะพัฒนาทักษะ ผลกระทบ และอาชีพของคุณ สารบัญ เหตุใดการเปิดใช้งาน AI จึงช่วยอาชีพของคุณได้ เหตุใด AI จึงยากที่จะนำมาใช้? การเปิดใช้งาน AI มีลักษณะอย่างไร วิธีที่ทีมสามารถย้ายจากการทดลอง AI ไปสู่การดำเนินการได้อย่างไร Futurepedia เหมาะสมกับการเปิดใช้งาน AI เหตุใดการเปิดใช้งาน AI จึงช่วยอาชีพของคุณได้ เริ่มจากความซื่อสัตย์กันก่อน “AI ช่วยให้งานของคุณ” ใกล้เคียงกับคำแถลงไม่มีอะไรในปี 2026 เรารู้ว่ามันสามารถทำให้เรามีประสิทธิผลมากขึ้น แล้วไงล่ะ? ข้อมูลเชิงลึกที่ดีกว่า: มีช่องว่างที่กว้างขึ้นระหว่างผู้ที่ใช้ AI และผู้ที่ใช้ AI อย่างดี ข้อได้เปรียบจะตกเป็นของผู้คนที่ก้าวไปไกลกว่านั้น ผู้ที่ได้สร้าง AI ไว้ในกิจวัตรประจำวันของพวกเขา ผู้ที่ใช้มันเพื่อสร้างงานที่ดีขึ้นอย่างมีความหมาย และผู้ที่สามารถแสดงผลกระทบนั้นได้ มาดูกันอย่างละเอียดว่าทำไมถึงเป็นเช่นนี้: การส่งเสริมการขายมาจากผลผลิต ไม่ใช่ความพยายาม “ฉันใช้ความพยายามอย่างมาก ดังนั้นฉันจึงควรได้รับรางวัล” เป็นเรื่องยากที่จะโต้แย้งในทุกวันนี้ นั่นเป็นเพราะว่าผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ AI มักจะสร้างผลลัพธ์และผลกระทบมากกว่าผู้ที่ไม่ได้ใช้ เมื่อใช้ AI ฉันหมายถึงคนที่ใช้ประโยชน์จาก AI เป็นประจำในการทำงานประจำวันเพื่อเพิ่มผลผลิตและผลกระทบ ในปี 2026 อุตสาหกรรมต่างๆ มากมายได้เปลี่ยนผ่านเข้าสู่ “ยุคปฏิบัติการ” ของ AI ขั้นตอนการทดลอง (การแจ้งเฉพาะกิจ การใช้เครื่องมือแบบครั้งเดียว) สิ้นสุดลงแล้ว ความคาดหวังในขณะนี้ได้รับการบูรณาการและใช้งานอย่างยั่งยืน ยกตัวอย่างการตลาดด้วยเนื้อหา: ทีมขนาดเล็กที่มุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์สามารถใช้ AI เป็นตัวคูณ ช่วยลดภาระด้านการผลิตตามปกติ เพื่อให้บรรณาธิการที่เป็นมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่การเล่าเรื่อง เสียงของแบรนด์ และความถูกต้อง ตามรายงานสถานะการตลาดปี 2026 ของ HubSpot พบว่า 67% ของทีมการตลาดกล่าวว่า AI ประหยัดเวลาได้ 10 ชั่วโมงขึ้นไปต่อสัปดาห์ และ 71% กล่าวว่า AI ช่วยให้พวกเขาสร้างเนื้อหาได้มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เนื่องจาก AI สามารถจัดการกับบทบาทที่ซ้ำซากจำเจในแต่ละวันได้ จึงทำให้มีเวลาสำหรับงานที่มีลำดับสูงกว่า: การคิดเชิงกลยุทธ์ การแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์ ความเป็นผู้นำข้ามสายงาน และการวางแผนระยะยาว การปฏิบัติงานพื้นฐานเริ่มมีคุณค่าน้อยลง และเมื่อคุณไม่ประสบปัญหาคอขวด ผู้จัดการก็จะมอบงานที่ท้าทายและมองเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้นให้กับคุณ การใช้ AI กำลังกลายเป็นพื้นฐานใหม่ รุ่นก่อน การรู้วิธีใช้ Excel เป็นตัวสร้างความแตกต่าง แล้วมันก็กลายเป็นพื้น การเปลี่ยนแปลงแบบเดียวกันนี้กำลังเกิดขึ้นกับ AI ในขณะนี้ ซึ่งหมายความว่าหน้าต่างในการก้าวไปข้างหน้ากำลังปิดลง ปัจจุบันความสามารถด้าน AI ยังคงเป็นที่น่าประทับใจ หากคุณบอกผู้จัดการของคุณว่าคุณใช้ AI เพื่อตัดกระบวนการลงครึ่งหนึ่ง หรือสร้างพร้อมต์ที่ช่วยประหยัดเวลาทีมของคุณได้สามชั่วโมงต่อสัปดาห์ สิ่งนี้จะสังเกตเห็นได้ (จะมีรายละเอียดเพิ่มเติมในภายหลัง) อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ทำให้คุณได้รับการยอมรับจากผู้จัดการของคุณในวันนี้จะฟังดูคล้ายกับ “ฉันสร้างมาโครใหม่ใน Excel” ในอีกหนึ่งปีหรือสองปีต่อจากนี้ มีประโยชน์แต่ไม่น่าสนใจ เมื่อความเชี่ยวชาญด้าน AI กลายเป็นพื้นฐาน ข้อได้เปรียบจะตกเป็นของผู้ที่ไปถึงจุดนั้นก่อนเวลาและต่อยอดในขณะที่คนอื่นๆ ยังคิดไม่ออกว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน คุณอาจเถียงว่ามันเป็นพื้นฐาน: การวิจัยของ HubSpot พบว่า 83% ของนักการตลาดกล่าวว่าพวกเขาถูกคาดหวังให้ผลิตมากขึ้นกว่าเดิมเนื่องจาก AI และนี่คือสิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับอาชีพของคุณ: AI จะไม่มาแทนที่คุณ แต่บางคนใช้มันได้ดีกว่าอาจจะ ไม่ใช่หุ่นยนต์สมมุติหรือคลื่นของระบบอัตโนมัติที่ไร้หน้า คนในอุตสาหกรรมของคุณ ในระดับเดียวกับคุณ ที่ตัดสินใจจริงจังก่อนที่คุณจะลงมือทำ ผู้จัดการจะสังเกตเห็นว่าใครกำลังใช้ AI (และใครบ้างที่ไม่ใช่) ข้อมูล Gallup ปี 2026 แสดงให้เห็นผู้นำ 69% และผู้จัดการ 55% ใช้ AI อย่างน้อยสองสามครั้งต่อปี เทียบกับเพียง 40% ของ IC ผู้จัดการของคุณมีแนวโน้มที่จะใช้ AI มากกว่าคุณ ดังนั้นพวกเขาจึงค่อนข้างเข้าใจถึงสิ่งที่เป็นไปได้และไม่ว่าคุณจะตามทันหรือไม่ ฉันไม่ได้กำลังบอกว่าเจ้านายของคุณเก็บดัชนีชี้วัดว่าใครกระตุ้นให้คลอดด์มากที่สุด แต่เมื่อคนสองคนในทีมเดียวกันทำงานที่คล้ายคลึงกัน และหนึ่งในนั้นทำงานได้เร็วขึ้นและทั่วถึงมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง เพราะพวกเขาได้รวม AI เข้ากับกระบวนการของพวกเขา โดยจะมีอิทธิพลต่อผู้ที่ได้รับการมอบหมายงานครั้งต่อไป ใครถูกนำเข้าสู่การสนทนาเรื่องกลยุทธ์ และใครที่ได้รับการเลื่อนตำแหน่ง เหตุใด AI จึงยากที่จะนำมาใช้? มีเหตุผลที่ผู้คนจำนวนมากติดอยู่ระหว่าง “ฉันรู้ว่าฉันควรใช้ AI มากกว่านี้” กับการทำสิ่งนั้นจริงๆ จริงๆ แล้ว มีสาเหตุหลายประการที่ได้รับการบันทึกไว้อย่างดี: ช่องว่างของการรู้-การทำ เราทุกคนต้องการเรียนรู้หรือลองสิ่งใหม่ๆ แต่กลับพบว่าเวลาผ่านไปหลายเดือนหรือหลายปีโดยไม่ได้ทำอะไรกับมันเลย แค่ขอให้กีตาร์เบสของฉันเก็บฝุ่นในห้องนอนของฉัน นักวิจัย Jeffrey Pfeffer และ Robert Sutton เรียกปรากฏการณ์นี้ว่า "ช่องว่างระหว่างความรู้-การกระทำ" โดยพื้นฐานแล้ว การรู้ว่าต้องทำอะไรและทำอะไรจริงๆ เป็นปัญหาที่แยกจากกันเกือบทั้งหมด เมื่อใช้ช่องว่างความรู้และการกระทำกับ AI การวิจัยได้เน้นย้ำว่า BCG พบว่าแม้จะมีการนำ AI ไปใช้อย่างกว้างขวาง แต่ 74% ของบริษัทต่างๆ ยังไม่ได้แสดงมูลค่าทางธุรกิจที่จับต้องได้จากการใช้ AI นอกจากนี้ ยังพบว่า 70% ของความท้าทายที่บริษัทต้องเผชิญเมื่อนำ AI ไปใช้นั้นมาจากปัญหาที่เกี่ยวข้องกับผู้คนและกระบวนการ เทียบกับเพียง 30% สำหรับปัญหาด้านเทคโนโลยีและ 10% สำหรับอัลกอริธึม AI สาเหตุส่วนหนึ่งของความล่าช้านั้นเกิดขึ้นได้จริง คุณมีงานที่ต้องทำอยู่แล้ว ปฏิทินของคุณเต็ม รายการงานของคุณยาว และเป้าหมายเชิงนามธรรมของการ "หาวิธีใช้ AI ให้ดีขึ้น" คือการแข่งขันกับทุกสิ่งในจานของคุณ เมื่อฉันถาม Timothy Biondollo วิศวกรพร้อมท์และผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ของ HubSpot Media ว่าทำไมผู้คนจำนวนมากถึงลังเลระหว่างการรับรู้และการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม เขาไม่ได้เคลือบน้ำตาล: “การรับรู้เป็นสิ่งที่อยู่เฉยๆ และการยอมรับกำหนดให้คุณต้องเปลี่ยนวิธีการทำงานจริงของคุณ ไม่ใช่แค่เพิ่มแท็บใหม่ลงในเบราว์เซอร์ของคุณ ช่องว่างก็คือคนส่วนใหญ่ยังคงเคลื่อนผ่านงานประจำวันของตนไปทีละงาน ตามลำดับ และทำงานด้วยตนเอง คนที่มีความสามารถได้ทำการเปลี่ยนแปลงที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง พวกเขาใช้เวลาในการรวบรวมบริบท เขียนคำแนะนำ จากนั้นเรียกใช้สตรีมงานคู่ขนาน 10 รายการในเบื้องหลังในขณะที่พวกเขามุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์และคุณภาพ นั่นไม่ใช่การปรับเปลี่ยนเล็กน้อย นั่นเป็นรูปแบบการดำเนินงานที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง ไม่มีใครบอกคุณ นั่นคือลักษณะของการเปลี่ยนแปลงจริงๆ ผู้คนจึงลองใช้ AI สักสองสามครั้ง ไม่รู้สึกถึงการเปลี่ยนแปลง และคิดว่าไม่ใช่สำหรับพวกเขา หรือ AI ไม่ฉลาดพอที่จะทำมัน” การเรียนรู้ AI นอกเหนือจากการดำเนินความรับผิดชอบที่มีอยู่ถือเป็นข้อจำกัดอย่างแท้จริง สมองของคุณมีขีดจำกัดในการประมวลผลข้อมูลใหม่ๆ และเมื่อเกินนั้น (ซึ่งเกือบจะเป็นเช่นนั้นอย่างแน่นอน เมื่อพิจารณาจากความเร็วของ AI ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา) การนำไปใช้งานจะลดลงอย่างรวดเร็ว แม้ว่าแรงจูงใจจะสูงก็ตาม ตัวเลือกมากเกินไป ความชัดเจนไม่เพียงพอ สมมติว่าคุณแกะสลักเวลา ตอนนี้อะไร? มีเครื่องมือ AI หลายพันรายการในตลาด ภูมิทัศน์เปลี่ยนแปลงทุกเดือน เปิดตัวโมเดลและฟีเจอร์ใหม่ๆ และฟีด LinkedIn ของคุณเต็มไปด้วยผู้คนที่บอกคุณเกี่ยวกับเครื่องมือชิ้นเดียวที่เปลี่ยนชีวิตพวกเขา คุณไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นตรงไหน ดังนั้นคุณจึงไม่เริ่มเลย แม้ว่าคุณจะไม่เคยได้ยินเกี่ยวกับความขัดแย้งในการเลือก แต่คุณก็ต้องประสบกับมันมาแล้วอย่างแน่นอน ยิ่งมีตัวเลือกมากเท่าไร เราก็ยิ่งอยากเลือกน้อยลงเท่านั้น ดังนั้นเราจึงหยุดนิ่งหรือตัดสินใจแย่กว่าที่เราจะมีได้หากมีทางเลือกน้อยลง นั่นคือสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในขณะนี้สำหรับใครก็ตามที่พยายามสร้างนิสัยด้าน AI โอกาสที่เครื่องมือที่คุณเลือกจะเป็นเครื่องมือที่ถูกต้องคืออะไร? การข่มขู่คือการพูดน้อย กับดักผลผลิต นอกจากนี้ยังมีการประชดที่โหดร้ายที่ฉันไม่เห็นกล่าวถึงมากเท่าที่ควร: หากคุณไม่ได้ตั้งใจที่จะใช้ AI มันจะสร้างงานมากกว่าที่จะลดลง พิจารณาสถานการณ์ที่คุณต้องการใช้ AI เพื่อสรุปชุดข้อมูลเป็นบันทึกช่วยจำ คุณส่งออกแผ่นงาน ใส่ไว้ใน ChatGPT และเยี่ยมมาก บันทึกช่วยจำจะกลับมาใน 30 วินาที แต่ตอนนี้คุณกำลังตรวจสอบผลลัพธ์ จับความไม่ถูกต้อง แจ้งอีกครั้งเนื่องจากมีบางอย่างปิดอยู่ ตรวจสอบข้อเท็จจริงที่คุณไม่แน่ใจ และจัดรูปแบบใหม่ทั้งหมดเพื่อให้ได้เสียงที่ถูกต้อง เมื่อคุณทำเสร็จแล้ว AI จะไม่รู้สึกเหมือนเป็นตัวช่วยมันรู้สึกเหมือนคอขวด นี่เป็นเหตุผลสำคัญที่ทำให้การนำ AI มาใช้จนหยุดชะงัก ผู้คนลองใช้ ได้รับคำตอบทั่วไป และคิดว่าใช่หรือไม่ พวกเขาสรุปว่ามันไม่คุ้มค่ากับความพยายามที่ยั่งยืนและกลับไปสู่วิถีเก่า แต่ปัญหาอยู่ที่แนวทาง ไม่ใช่เครื่องมือ การใช้ AI อย่างดีหมายถึงการรู้ว่าจุดใดที่จะช่วยคุณประหยัดเวลาได้อย่างแท้จริง และจุดใดที่จะเปลี่ยนงาน ความแตกต่างนั้นต้องอาศัยการฝึกฝนและแยกคนที่รับรู้ AI ออกจากคนที่เปิดใช้งาน AI การเปิดใช้งาน AI มีลักษณะอย่างไร เรารู้ว่าเหตุใดการเปิดใช้งานและการนำ AI มาใช้จึงมีความสำคัญ การกระโดดจากความรู้ไปสู่การฝึกฝนเป็นสิ่งที่พวกเราหลายคนหยุดชะงัก และไม่ใช่เพราะขาดความพยายาม ต่อไป ฉันจะสรุปกลยุทธ์ที่ใช้ได้ผลกับทีมเนื้อหาและฉัน ขั้นตอนเหล่านี้เป็นขั้นตอนที่เพิ่มขึ้นในทางปฏิบัติซึ่งจะเปลี่ยนความวิตกกังวลของ AI ให้เป็นการปฏิบัติ ตระหนักว่าคุณไม่ได้อยู่ข้างหลัง (ยัง) การค้นหา “เทคโนโลยี AI ล่าสุด” เป็นวิธีที่ดีในการปิดแล็ปท็อปของคุณและลงชื่อออกจากระบบในทันที มีความกดดันเกี่ยวกับ AI ที่มาจากผู้มีอิทธิพลอย่างต่อเนื่อง การประกาศเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ชิ้นส่วนทางความคิด และแม้แต่เพื่อนร่วมงานที่บอกคุณว่าพวกเขาก้าวหน้าไปอย่างไร แต่เสียงนั้นส่วนใหญ่ออกแบบมาเพื่อดึงดูดความสนใจและทำการตลาดให้กับคุณ นี่เป็นหนึ่งในเทคนิคที่เก่าแก่ที่สุดในหนังสือ: คุณกำลังตามหลังอยู่ คุณไม่สามารถล้าหลังได้ สมัครรับจดหมายข่าวของฉัน เพื่อที่คุณจะได้ไม่พลาด ข้อความนี้ดึงดูดความปรารถนาแรกของเราที่จะอยู่ในกลุ่มภายใน โดยพื้นฐานแล้วมันเป็นตรรกะของมนุษย์ถ้ำ ความจริงบางประการสำหรับคุณ: จากข้อมูลของ Gallup พบว่า 49% ของพนักงานในสหรัฐฯ รายงานว่าไม่เคยใช้ AI ในบทบาทของตน และมีเพียง 26% เท่านั้นที่ใช้ไม่กี่ครั้งต่อสัปดาห์หรือมากกว่านั้น ปล่อยให้มันจมลงไป ในประเทศที่บริษัท AI รายใหญ่ส่วนใหญ่ตั้งอยู่ มีพนักงานเพียงประมาณหนึ่งในสี่เท่านั้นที่ใช้ AI บ่อยครั้ง ฉันอยากจะแนะนำแนวคิดอีกประการหนึ่งเพื่อนำเสนอสิ่งต่าง ๆ ในมุมมอง: การแพร่กระจายของทฤษฎีนวัตกรรม แบ่งปันครั้งแรกโดย E.M. Rodgers ในปี 1962 (และยังคงมีความเกี่ยวข้องในปัจจุบัน) ทฤษฎีการแพร่กระจายของนวัตกรรมแบ่งผู้ชมทั้งหมดสำหรับเทคโนโลยีออกเป็นห้ากลุ่ม: ผู้สร้างนวัตกรรม ผู้ที่ยอมรับในยุคแรก คนส่วนใหญ่ในยุคแรก คนส่วนใหญ่ในช่วงปลาย และผู้ล้าหลัง กลุ่มเหล่านี้นำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้ตามลำดับ การยอมรับเริ่มต้นจากนักสร้างสรรค์นวัตกรรม (คิดว่าผู้ชื่นชอบเทคโนโลยี ผู้มีอิทธิพล ผู้คนเข้าคิวซื้อโทรศัพท์รุ่นใหม่ล่าสุดเป็นอันดับแรก) และจบลงด้วยกลุ่มที่ยังไม่ปรับตัว (ซึ่งยังคงใช้โทรศัพท์บ้าน) ดังที่คุณเห็นจากแผนภาพด้านล่าง คนส่วนใหญ่ตกอยู่ตรงกลาง: แหล่งที่มา แล้วเราอยู่ตรงไหนในไทม์ไลน์นี้ของ generative AI? มันเป็นเรื่องส่วนตัว แต่เมื่อพิจารณาจากข้อมูลที่เรามีจนถึงตอนนี้ ฉันพนันได้เลยว่าเราเพิ่งเข้าสู่เสียงข้างมากในช่วงแรกๆ กล่าวอีกนัยหนึ่ง แม้ว่า AI จะเป็นแนวคิดที่ได้รับความสนใจจากสาธารณชนมาระยะหนึ่งแล้ว แต่ความสามารถด้าน AI ก็เริ่มที่จะเข้าสู่กระแสหลักแล้ว ทุกคนที่คุณเคยได้ยินคำชื่นชมเกี่ยวกับ AI และความเป็นไปได้ของ AI คือ 15% แรก ซึ่งเป็นผู้สร้างนวัตกรรมและผู้ใช้งานในช่วงแรกๆ และพวกเขาก็ร้องได้ดีกว่าคนอื่นๆ มาก นั่นหมายความว่าอย่างไรสำหรับคุณ? หากคุณยังไม่สบายใจกับการใช้ AI แสดงว่าคุณยังอยู่ในจุดที่ดี แต่อย่าล่าช้าเช่นกัน เพราะคนส่วนใหญ่ในช่วงแรกเป็นโอกาสสุดท้ายของคุณที่จะก้าวไปข้างหน้า นี่ไม่ได้เป็นการบอกว่าการเป็นมือใหม่เป็นเรื่องง่าย — ไม่แน่นอน แต่ความรู้สึกไม่สบายใจส่วนใหญ่เกิดจากการเชื่อว่าทุกคนอยู่ข้างหน้าคุณ นั่นยังไม่เป็นเช่นนั้น เริ่มเล็กๆ. เช่นเดียวกับทักษะอื่นๆ ความสามารถด้าน AI นั้นเป็นกล้ามเนื้อที่สร้างขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปจากการใช้งานซ้ำๆ คุณจะไม่แข็งแกร่งขึ้นโดยการอ่านเกี่ยวกับการยกน้ำหนัก เมื่อถึงจุดหนึ่ง คุณจะต้องหยิบดัมเบลล์ขึ้นมา นี่ไม่ได้หมายความว่าคุณต้องระดมตัวแทนที่สรุปอีเมลทั้งหมดของคุณ ทำความสะอาดสเปรดชีต จัดการกำหนดการ และจัดการภาษีตั้งแต่แรก ยอมรับการเป็นมือใหม่ มองหาชัยชนะเล็กๆ น้อยๆ และเช่นเดียวกับการออกกำลังกาย คุณจะเห็นประโยชน์เร็วกว่าที่คุณคิด สิ่งแรกที่ฉันเคยทำกับ AI คือใช้มันเพื่อช่วยแนะนำการเขียนข้อความ Slack ภายในของฉันใหม่ หากฉันรู้สึกว่าโทนเสียงของฉันขาดหายไป สิ่งพื้นฐาน แต่มันก็ชัดเจนสำหรับฉันว่าสิ่งนี้มีประสิทธิภาพมากกว่าการสวดภาวนาด้วยวิธีที่สมบูรณ์แบบในการพูดอะไรบางอย่างอย่างไร ผมเห็นประโยชน์จากการลงทุนค่อนข้างน้อย ในที่สุด ฉันเริ่มสบายใจที่จะใช้ Claude เพื่อช่วยเขียนโค้ดเครื่องมือภายในสำหรับทีมของฉัน สร้างบันทึกจากชุดข้อมูล และวางแผนความรับผิดชอบรายสัปดาห์ของฉัน ตอนนี้ฉันรู้สึกลำบากใจที่จะค้นหาสิ่งที่ฉันไม่ได้ใช้ AI ในชีวิตประจำวัน การใช้โซลูชัน AI กับปัญหาของคุณเองและการเห็นประโยชน์ในโลกแห่งความเป็นจริงเป็นแรงจูงใจอันทรงพลัง คุณใช้มันกับสิ่งที่เป็นรูปธรรมและมันก็แค่คลิก คุณจะคิดว่า “โอ้ ฉันใช้สำหรับสิ่งนี้ได้ … มันทำอะไรได้อีกล่ะ” ความอยากรู้อยากเห็นของคุณกลายเป็นกลไกที่สร้างนิสัย นอกจากนี้ การเชื่อมโยง AI เข้ากับงานที่มีอยู่ของคุณ (แทนที่จะเป็นการทดลองหรือกิจกรรมที่แยกจากกัน) จะช่วยขจัดอุปสรรคในการลองครั้งเดียว ได้รับผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน และกลับไปสู่วิธีการทำงานที่คุณทำอยู่แล้ว คุณเห็นประโยชน์ใช้สอยของมันโดยตรง ดังนั้นคุณจึงมีแนวโน้มที่จะก้าวข้ามแรงเสียดทานเริ่มแรกได้ ประโยชน์ของ AI มีมากกว่าความรู้สึกไม่สบายชั่วคราว Amy Rigby นักเขียนบล็อกของ HubSpot ได้สำรวจเรื่องนี้โดยตรง: “ส่วนที่ยากที่สุดในการสาน AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ก็เป็นส่วนที่ยากที่สุดของความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพ: ในตอนแรก มันจะไร้ประสิทธิภาพอย่างมาก คุณจะสะดุดกับวิธีการทำงาน การทดลอง และความล้มเหลวเพราะมันใหม่สำหรับคุณ … คุณต้องยื่นมันออกมาผ่านเส้นโค้งการเรียนรู้เพื่อปลดล็อคคุณค่านั้น มันเป็นความรู้สึกที่ดีเมื่อคุณทำ” เรียนรู้วิธีแจ้ง การกระตุ้นเตือนด้วย AI เป็นทักษะเดียวที่มีประโยชน์ที่สุดที่คุณสามารถเรียนรู้ได้เมื่อเริ่มต้น ข้อความแจ้งที่ดีหมายถึงความแตกต่างระหว่างคำตอบทั่วไปกับคำตอบที่ช่วยได้จริง เมื่อฉันถาม Meg Prater หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์เนื้อหาและการดำเนินงานของ HubSpot Media เหตุใดจึงมีช่องว่างระหว่างการรับรู้ AI และการยอมรับจริง เธอกล่าวว่า "พวกเขาไม่ได้ใช้คำแนะนำที่ถูกต้อง เมื่อคุณเรียนรู้วิธีการแจ้งเตือนที่ดีขึ้น ผลลัพธ์ของคุณจะทำให้เป็นไปไม่ได้ที่จะไม่ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพงานของคุณ และสร้างเวลามากขึ้นในการทำงานที่สำคัญ" คุณสามารถทดลองใช้ข้อความแจ้งต่างๆ ในตอนแรกได้ แต่ท้ายที่สุดแล้ว คุณจะต้องการกรอบสำหรับการสนทนาที่มีแนวทางที่ดีกว่า ฉันสนับสนุนให้นักเขียนในทีมของฉันใช้เฟรมเวิร์ก WRITE — ซึ่งจะให้ข้อมูลที่สำคัญห้าชิ้นแก่ AI สำหรับคำขอ: ใคร: AI ทำหน้าที่เป็นใคร? มอบบุคลิกให้กับ AI เช่น นักยุทธศาสตร์ที่มีประสบการณ์ ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิค ผู้จัดการโครงการ ฯลฯ แหล่งข้อมูล: AI จำเป็นต้องมีพื้นฐานอะไรบ้างเพื่อทำให้สิ่งนี้ถูกต้อง นี่คือดัมพ์บริบทของคุณ: รายละเอียดที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับโปรเจ็กต์ ปัญหาที่คุณกำลังแก้ไข ข้อมูลอ้างอิง และสิ่งอื่นใดที่ AI จะไม่ทราบด้วยตัวเอง คำแนะนำ: AI ควรทำอย่างไรกันแน่? มีความเฉพาะเจาะจง เงื่อนไข: มีกฎ ข้อจำกัด หรือขอบเขตอะไรบ้าง เช่น ความยาว รูปแบบ โทน สิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง และสิ่งที่ควรรวมไว้ ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: อธิบายผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปให้เจาะจงที่สุดเท่าที่จะทำได้: รูปแบบ การส่งมอบ และตัวอย่าง หากเป็นไปได้ ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของพรอมต์ WRITE: W: คุณเป็นที่ปรึกษาด้านการตลาดสำหรับธุรกิจขนาดเล็กที่เชี่ยวชาญด้านการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ DTC ผู้ชมของฉันคือผู้หญิงอายุ 25-40 ปีที่ซื้อเทียนทำมือเป็นของขวัญและสำหรับดูแลตัวเอง โดยส่วนใหญ่ซื้อผ่านร้าน Etsy และ Instagram ของฉัน คำตอบ: ฉันกำลังจะเปิดตัวคอลเลกชั่น Candle Summer ในเดือนมิถุนายน งบประมาณของฉันอยู่ที่ประมาณ $500 สำหรับการเปิดตัว ช่องทางการขายที่ดีที่สุดของฉันคือ Instagram และฉันมีผู้ติดตามประมาณ 3,000 คน คอลเลกชันล่าสุดของฉันขายหมดภายในสองสัปดาห์ ส่วนใหญ่ผ่านทาง Instagram Stories และอีเมล ฉัน: สร้างแผนการเปิดตัวสี่สัปดาห์ที่ครอบคลุมเนื้อหาทีเซอร์ กลยุทธ์วันเปิดตัว และการติดตามผลหลังการเปิดตัว รวมสิ่งที่จะโพสต์ เมื่อโพสต์ และอีเมลหนึ่งฉบับสำหรับแต่ละเฟส ต: รักษาแผนให้เป็นจริงสำหรับการปฏิบัติการคนเดียว ไม่มีโฆษณาที่ต้องชำระเงิน ออร์แกนิกและอีเมลเท่านั้น น้ำเสียงควรให้ความรู้สึกอบอุ่นและเป็นส่วนตัว ไม่ใช่แบบองค์กร E: ปฏิทินแบบสัปดาห์ต่อสัปดาห์ที่ฉันสามารถติดตามได้ โดยมีแนวคิดเนื้อหาเฉพาะสำหรับแต่ละวัน อีเมลฉบับร่างสั้นๆ สามฉบับ และรายการตรวจสอบวันเปิดตัว เรียกใช้พรอมต์นี้ถัดจากอันที่ไม่มีเฟรมเวิร์ก แล้วคุณจะเห็นความแตกต่าง หากคุณเป็นนักทำเทียนจริงๆ คุณก็จะได้กลิ่นมันเช่นกัน สร้างกำหนดการเป้าหมาย AI เมื่อคุณซ่อมแซมเสร็จแล้วและรู้สึกว่า AI สามารถช่วยคุณได้อย่างไรบ้าง ขั้นตอนต่อไปคือการรักษาโมเมนตัม พูดง่ายกว่าทำ จำช่องว่างระหว่างการรู้-การลงมือทำหรือไม่? การวิจัยแสดงให้เห็นว่าการมีจุดมุ่งหมายที่ชัดเจนนั้นไม่เพียงพอด้วยตัวมันเอง แต่คนที่จัดทำแผนที่ระบุอย่างชัดเจนว่าพวกเขาดำเนินการอย่างไรเพื่อให้บรรลุเป้าหมายมักจะมีแนวโน้มที่จะปฏิบัติตามอย่างแท้จริง การคิดว่า "ฉันต้องการใช้ AI ให้ดีขึ้น" นั้นมีประสิทธิภาพน้อยกว่า "ทุกเช้าวันอังคาร ฉันจะใช้เวลา 20 นาทีในการนำ AI ไปใช้กับงานเดียว" ดังนั้นนี่คือสิ่งที่ฉันแนะนำ: วางแผนกำหนดการรายสัปดาห์ของ AI ที่จะชนะ งานเหล่านี้เป็นงานที่คุณสามารถบรรลุผลสำเร็จได้อย่างสมเหตุสมผลภายในหนึ่งสัปดาห์ พวกเขาไม่จำเป็นต้องก้าวกระโดดครั้งใหญ่ ให้คิดว่าสิ่งเหล่านี้เป็นความก้าวหน้าที่เพิ่มขึ้นไปสู่เป้าหมายที่ใหญ่ขึ้น ซึ่งเล็กพอที่จะทำให้สำเร็จจริงๆ แต่มีความหมายเพียงพอที่จะขยับเข็มได้ กำหนดการที่มีโครงสร้างทำหน้าที่สองสิ่ง ประการแรก เปลี่ยนความตั้งใจให้เป็นนิสัยให้นั่งร้านเพื่อให้คุณกลับมาโดยไม่ต้องมีจิตตานุภาพอย่างกล้าหาญทุกครั้ง ประการที่สอง มันทำลายความเป็นไปได้อันไม่มีที่สิ้นสุดของ AI ให้เป็นขั้นตอนการปฏิบัติที่เหมาะกับงานของคุณโดยเฉพาะ มันเป็นยาแก้พิษสำหรับอัมพาตของตัวเลือก สมมติว่าคุณต้องการใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการประชุมและการติดตามผล กำหนดการในทางปฏิบัติอาจมีลักษณะดังนี้: เป้าหมายหลัก: ใช้ AI เพื่อลดเวลาที่ใช้ในการอัปเดตสถานะและการเตรียมการประชุมในเดือนหน้า สัปดาห์ที่ 1: เลือกการประชุมที่เกิดซ้ำมากที่สุด ใช้ AI เพื่อสร้างเทมเพลตวาระการประชุมจากบันทึกย่อของคุณ สัปดาห์ที่ 2: หลังการประชุม ใช้ AI เพื่อร่างสรุปการติดตามผล ตรวจสอบว่าใช้เวลาน้อยกว่าปกติหรือไม่ สัปดาห์ที่ 3: สร้างการแจ้งเตือนสำหรับการอัปเดตสถานะรายสัปดาห์โดยใช้สัญลักษณ์แสดงหัวข้อย่อยที่คุณเก็บไว้ สัปดาห์ที่ 4: รวมทั้งสามอย่างเข้าด้วยกันเป็นขั้นตอนการทำงานที่ทำซ้ำได้ง่าย ดำเนินการเป็นเวลาหนึ่งสัปดาห์ในระหว่างการประชุมหลายครั้ง สัปดาห์ที่ 5: ตรวจสอบระบบของคุณ ทำงานอะไร? อะไรไม่ได้? อะไรต่อไป? ตั้งเป้าหมายในเดือนถัดไป ไม่มีอะไรที่นี่เป็นการก้าวกระโดด แต่ละสัปดาห์จะสร้างขึ้นจากสัปดาห์สุดท้าย และภายในสัปดาห์ที่ห้า คุณจะมีระบบที่บันทึกไว้ คุณสามารถติดตามความคืบหน้าในแบบที่เหมาะกับคุณ: แอปบันทึก เช่น Notion เครื่องมือจัดการงาน เช่น อาสนะ เอกสารที่กำลังรันอยู่ หรือบันทึกย่อช่วยเตือน หากคุณใช้วิธีนี้ ความสอดคล้องมีความสำคัญมากกว่ารูปแบบ และ (คุณอาจเคยเห็นสิ่งนี้มาแล้ว) AI ยังสามารถช่วยคุณสร้างกำหนดการได้ด้วยตัวเอง อธิบายบทบาทและความรับผิดชอบของคุณ และขอให้ช่วยระดมความคิดว่าคุณสามารถใช้ AI ในขั้นตอนการทำงานของคุณได้อย่างสมจริงอย่างไร กำหนดเป้าหมายหลัก SMART หนึ่งเดียวเพื่อดำเนินการให้บรรลุเป้าหมายในอีกสี่ถึงหกสัปดาห์ข้างหน้า จากนั้นใช้ AI เพื่อร่างขั้นตอนย่อยเพื่อไปให้ถึงจุดนั้น ทำให้ความคืบหน้าของคุณปรากฏให้เห็น หากบริษัทของคุณก้าวไปข้างหน้าด้วย AI มีโอกาสที่ผู้จัดการของคุณต้องการทราบว่าคุณกำลังทำอะไรอยู่ ความคืบหน้าด้าน AI ของคุณที่มองเห็นได้นั้นมีความสำคัญต่ออาชีพของคุณพอ ๆ กับตัวงานเอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากประสิทธิภาพของคุณมีเป้าหมายอยู่ที่การนำ AI มาใช้ การแจ้งผู้จัดการของคุณเป็นประจำว่าคุณปรับใช้ AI อย่างไร อัปเดตกรณีการใช้งานใหม่หรือเพิ่มประสิทธิภาพ ส่งสัญญาณว่าคุณกำลังคิดล่วงหน้า ซึ่งอาจดูเหมือนข้อความ Slack รายการในการอัพเดตรายสัปดาห์ หรือการกล่าวถึงแบบตัวต่อตัว แม้แต่ชัยชนะเล็กๆ น้อยๆ ก็ปลูกฝังความคิดที่ว่าคุณเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ การมองเห็นนั้นพูดง่ายกว่าทำ: เมื่อคุณเริ่มจัดการกับ AI แล้ว มันง่ายมากที่จะตามทันจนคุณลืมแจ้งความคืบหน้าของคุณ บางครั้งฉันลงทุนกับโปรเจ็กต์มากจนลืมอัปเดตเจ้านายว่าการใช้ AI ของฉันช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ของฉันได้อย่างไร วิธีแก้ปัญหาหนึ่ง: ตั้งค่าการแจ้งเตือนปฏิทินที่เกิดซ้ำสำหรับการอัปเดต AI ของผู้จัดการ จากนั้น คัดลอกตารางการนำไปใช้ของคุณ (หรืออะไรก็ตามที่คุณใช้เพื่อติดตามความคืบหน้าของ AI) วางลงในเครื่องมือ AI ที่คุณเลือก และขอให้สรุปความคืบหน้ารายสัปดาห์ของคุณ แบม มีเรื่องจะเล่าให้เจ้านายฟังแทบไม่มีงานเสริมเลย นี่คือเหตุผลว่าทำไมการใช้เครื่องมือจัดการงานเช่นอาสนะเพื่อติดตามงานของคุณจึงมีประโยชน์ คุณสามารถส่งออกงานที่เสร็จแล้วของคุณลงในสเปรดชีต มอบให้กับเครื่องมือ AI และขอให้ดึงชัยชนะล่าสุดออกมา การติดตามความคืบหน้ามีอยู่ในตัว และง่ายกว่าการเก็บ Google ชีตแยกต่างหากซึ่งคุณต้องไม่ลืมที่จะอัปเดตทุกครั้งที่คุณทำอะไรสักอย่าง ฉันขอแนะนำให้คุณเชื่อมต่อการใช้ AI ของคุณกับการพัฒนางานของคุณ เล่าเรื่อง: คุณเก่งขึ้นได้อย่างไร และผลที่ตามมาคือ งานของคุณดีขึ้นอย่างไร และสิ่งนั้นเกี่ยวข้องกับ KPI ของทีมอย่างไร เรากำลังพูดถึงความก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณ หมายเหตุอีกประการหนึ่ง: การมองเห็นของเพื่อนก็มีความสำคัญเช่นกัน ผู้จัดการมีความสำคัญ แต่การเป็นคนที่เพื่อนร่วมทีมหันไปหาก็เช่นกันเมื่อพวกเขามีคำถามเกี่ยวกับ AI สถานะผู้เชี่ยวชาญที่ไม่เป็นทางการนั้นสร้างแรงกดดันต่อความก้าวหน้าของคุณเอง Timothy มีข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ที่นี่: “เคล็ดลับคือการแบ่งปันวิธีการ ไม่ใช่ความว้าว ไม่ใช่ 'ดูสิ่งที่ฉันสร้าง' แต่ 'นี่คือวิธีที่ฉันสร้างมัน บางทีนี่อาจช่วยคุณได้' ประการที่สองสิ่งนี้จะเป็นประโยชน์กับคนอื่น ๆ ในห้อง มันหยุดเป็นเพียงการโอ้อวดและกลายเป็นการปลดล็อคความสามารถสำหรับทั้งทีม” วนรอบข้อมูลต่อไป คุณกำลังทำงาน กำลังแสดงผลงาน ตอนนี้ให้แน่ใจว่าคุณมีความเฉียบคม คำแนะนำสุดท้ายของฉันคือการเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองอยู่เสมอพร้อมกับนำความรู้ของคุณไปปฏิบัติ ดังที่ Meg กล่าวไว้ “คนที่เปิดใช้งาน AI คือคนที่อยากรู้อยากเห็นเกี่ยวกับ AI คุณควรทดลอง ฝึกฝน และลองใช้เครื่องมือ/งานสร้างใหม่ ๆ การเรียกใช้สามสิ่งเดียวกันนั้นไม่เพียงพอพร้อมท์ (แม้ว่าจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีก็ตาม) การที่เปิดใช้งาน AI ในปัจจุบันหมายความว่าคุณกำลังใช้และพัฒนาเครื่องมือและโมเดลเหล่านี้เมื่อมีการเปิดตัว” สิ่งสำคัญคือการรักษาลูปข้อมูลที่เบาเพียงพอเพื่อที่คุณจะได้ไม่รู้สึกหนักใจ คุณต้องการกระแสที่ครอบคลุมเพียงพอที่จะเป็นปัจจุบัน แต่ไม่มากจนคุณอยากจะคลานเข้าไปในรู จำกัดตัวเองให้อยู่ที่สี่หรือห้าช่องทางข้อมูล AI ในแต่ละครั้ง สิ่งเหล่านี้อาจเป็นจดหมายข่าวหรือบล็อก ช่อง YouTube ชุมชนภายใน ผู้ให้คำปรึกษา พอดแคสต์ บัญชี LinkedIn หรือแม้แต่ AI บุคคลที่มีบทบาทคล้ายกันที่กำลังทดลองอยู่ และเพื่อให้ทั้งหมดนี้ยั่งยืน: ทุกครั้งที่คุณเพิ่มช่องใหม่ ให้พิจารณายกเลิกช่องหนึ่ง ช่องของฉันตอนนี้คือ: Simple.ai: จดหมายข่าวที่นำเสนอข่าวสาร AI และการอัปเดตในรูปแบบที่ติดดินและติดดิน หากคุณต้องการจดหมายข่าวเกี่ยวกับ AI โดยไม่ต้องถูกครอบงำนี่คือคำตอบ Ben's Bites: Substack ที่มีขอบเขตทะเยอทะยานมากกว่าเล็กน้อยในขณะที่ยังย่อยได้ ช่องทาง AI Slack ภายในที่เรามีที่ HubSpot เพื่อแบ่งปันความคืบหน้าของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการตลาด ที่ปรึกษาด้าน AI ทีมของฉัน ซึ่งฉันพูดคุยเป็นประจำถึงวิธีการปรับใช้ AI ให้ดีที่สุดบนบล็อกของเรา และนั่นเป็นเพียงตอนนี้เท่านั้น สิ่งเหล่านั้นอาจเปลี่ยนแปลงได้ในอนาคตเมื่อระดับความสะดวกสบายและความรับผิดชอบของฉันเปลี่ยนไป วิธีที่ทีมสามารถย้ายจากการทดลอง AI ไปสู่การดำเนินการได้อย่างไร ทุกสิ่งที่กล่าวมาข้างต้นเป็นเรื่องเกี่ยวกับการเปิดใช้งานตัวคุณเอง และสำหรับไอซี คุณสามารถหยุดอยู่แค่นั้นได้ แต่ถ้าคุณบริหารจัดการทีม การเปลี่ยนจาก "เรากำลังทดลองสิ่งนี้" มาเป็น "นี่เป็นส่วนหนึ่งของวิธีที่เราทุกคนทำงานอยู่ตอนนี้" ถือเป็นความท้าทายที่แตกต่างออกไป การขับเคลื่อนการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมในทีมไม่ได้ถูกกำหนดไว้ คุณไม่สามารถนำเสนอข้อมูลแก่บุคคลอื่นและคาดหวังให้พวกเขาดำเนินการได้ทันที ไม่ใช่ทุกคนที่จะเต็มใจหรือสบายใจในการเรียนรู้เหมือนคุณ นั่นไม่ใช่การกระทบกระเทือนพวกเขา ผู้คนมีความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันกับเทคโนโลยีใหม่ๆ และคุณอาจมีกลุ่มผู้ใช้งานกลุ่มแรกๆ จำนวนมาก คนส่วนใหญ่กลุ่มแรกหรือกลุ่มหลัง และอาจถึงขั้นเป็นผู้สร้างนวัตกรรมหรือกลุ่มที่ล้าหลังเคียงข้างคุณ โดยทั่วไปแล้วผู้คนจะเชื่อใจผู้อื่นเมื่อพวกเขาปรับตัวเข้ากับสิ่งใหม่ๆ ฉันพนันได้เลยว่านั่นเป็นส่วนหนึ่งของสาเหตุที่ทำให้คุณขอคำแนะนำจากบล็อกโพสต์ที่ฉันเขียนซึ่งเป็นบุคคลจริงที่ผ่านการรับรอง มากกว่าการถาม ChatGPT หรือ Claude เพียงอย่างเดียว มีบางอย่างเกี่ยวกับการได้ยินว่า "นี่คือสิ่งที่ได้ผลสำหรับฉัน" จากมนุษย์คนอื่นที่ไม่มีแชทบอทใดสามารถทำซ้ำได้อย่างสมบูรณ์ การสนับสนุนด้านการจัดการยังเป็นหนึ่งในตัวทำนายที่แข็งแกร่งที่สุดว่ามีคนใช้ AI ในที่ทำงานหรือไม่ ตามรายงานของ Irrational Labs การใช้งาน AI ของพนักงานลดลงจาก 79% เป็น 34% หากไม่มีการรับรองจากผู้จัดการ ดังนั้นพบกับทีมของคุณไม่ว่าจะอยู่ที่ไหน ถามพวกเขาว่าพวกเขาใช้ AI อย่างไร ไม่ได้อยู่ในการจัดการแบบย่อย “แสดงประวัติการกระตุ้นเตือนของคุณ” แต่มาจากสถานที่ที่อยากรู้อยากเห็นอย่างแท้จริง อะไรรั้งพวกเขาไว้? จากสิ่งที่คุณพบ โปรดแนะนำกลยุทธ์บางอย่างที่ฉันแนะนำไว้ที่นี่ ฉันได้เรียนรู้มากขึ้นจากการพูดคุยกับทีมแบบเห็นหน้ากันมากกว่าบทความช่วยเหลือหรือชุดการฝึกอบรมใดๆ ที่จะสอนฉันได้ เส้นทางการเปิดใช้งาน AI ของแต่ละคนเป็นของตัวเอง และสิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้ในฐานะผู้จัดการคือการให้กำลังใจ ในขณะเดียวกันก็ให้พื้นที่พวกเขาในการสำรวจด้วย Futurepedia เหมาะสมกับการเปิดใช้งาน AI โพสต์ทั้งหมดนี้เกี่ยวกับแนวคิดเดียว: การรู้เกี่ยวกับ AI ไม่เหมือนกับการเปิดใช้งาน และอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดไม่ใช่ปัญหาที่คุณสามารถแก้ไขได้ด้วยการอ่านบทความเพิ่มเติมหรือบุ๊กมาร์กเครื่องมืออีกหนึ่งรายการ นั่นเป็นสาเหตุที่ HubSpot เข้าซื้อกิจการ Futurepedia Futurepedia เป็นแพลตฟอร์มการศึกษาและการค้นพบ AI อิสระที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดยดำเนินการไดเรกทอรีเครื่องมือ AI แห่งแรก — เครื่องมือนับพันรายการในทุกหมวดหมู่ที่คุณนึกออก — ควบคู่ไปกับแพลตฟอร์มการศึกษาที่กำลังเติบโตด้วยหลักสูตรมากกว่า 25 หลักสูตรและบทเรียนมากกว่า 1,000 บทเรียนที่เน้นทักษะ AI ในโลกแห่งความเป็นจริงสำหรับธุรกิจและประสิทธิภาพการทำงาน ทั่วทั้ง Futurepedia ช่อง YouTube และจดหมายข่าวกลายเป็นจุดเริ่มต้นเริ่มต้นสำหรับมืออาชีพที่ต้องการเรียนรู้วิธีใช้ AI จริงๆ ไม่ใช่แค่ได้ยินเกี่ยวกับมัน HubSpot ช่วยให้บริษัทหลายล้านแห่งเติบโตได้ดีขึ้น Futurepedia ช่วยให้มืออาชีพค้นหาและเชี่ยวชาญเครื่องมือ AI ที่ทำให้งานของตนดีขึ้น ตอนนี้พวกเขาเป็นทีมเดียวกัน ซึ่งหมายถึงทรัพยากรที่มากขึ้น การเข้าถึงที่มากขึ้น และความหลงใหลในการทำให้ AI ทำงานสำหรับคนจริงๆ แบบเดียวกัน มืออาชีพที่จะชนะในอีกห้าปีข้างหน้าไม่ใช่คนที่รู้เรื่อง AI มากที่สุด พวกเขาคือคนที่เรียนรู้ที่จะทำงานกับมันจริงๆ หากโพสต์นี้ให้กรอบการทำงานแก่คุณ Futurepedia จะให้จุดเริ่มต้นแก่คุณ

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