Знать об ИИ недостаточно. Вот как его на самом деле использовать.

In This Article

Возможно, вы несколько раз открывали ChatGPT, получили неудовлетворительные результаты и пошли дальше. Возможно, вы прошли один или два тренинга по искусственному интеллекту и подумали: «Круто, но как это на самом деле применимо к моей работе?» Или, может быть, вы добавили в закладки дюжину инструментов искусственного интеллекта, которые вы видели в LinkedIn, и не пробовали ни одного. Вы не одиноки. Многие из нас сейчас находятся в разрыве между знанием ИИ и его использованием. И не помогает то, что все советуют вам его использовать. Я знаю, потому что это во многом моя работа: я управляю командой авторов блога HubSpot, и большая часть моей работы помогает им использовать ИИ. Не в абстрактном, вдохновляющем ключевом смысле, а в том, как лучше выполнить вашу реальную работу. Я понял, что проблема почти никогда не в мотивации. Люди хотят учиться. Дело в том, что информация об ИИ есть повсюду, но подлинные возможности — которые действительно меняют вашу работу — встречаются на удивление редко. Вот о чем этот пост. В этом руководстве я поделюсь практической основой для интеграции ИИ в вашу работу таким образом, чтобы улучшить ваши навыки, влияние и карьеру. Оглавление Почему использование искусственного интеллекта помогает вашей карьере Почему ИИ так сложно внедрить? Как выглядит поддержка ИИ? Как команды могут перейти от экспериментов с ИИ к реализации Где Futurepedia вписывается в внедрение искусственного интеллекта Почему использование искусственного интеллекта помогает вашей карьере Начнем с некоторой честности. «ИИ помогает вашей работе» — это почти ничего не значащее заявление в 2026 году. Мы знаем, что он может сделать нас более продуктивными, и что теперь? Вот более глубокое понимание: увеличивается разрыв между людьми, которые используют ИИ, и людьми, которые используют его хорошо. Преимущество получат люди, которые пошли дальше, которые встроили ИИ в свою повседневную жизнь, которые используют его для значительно более качественной работы и которые могут продемонстрировать это влияние. Давайте подробнее разберемся, почему это так: Продвижение по службе происходит за счет результатов, а не усилий. «Я приложил много усилий, поэтому меня должны вознаградить» — в наши дни гораздо труднее спорить. Это потому, что профессионалы с поддержкой ИИ, как правило, производят больше результатов и воздействия, чем те, кто этого не делает. Под «подключенным к искусственному интеллекту» я подразумеваю человека, который регулярно использует искусственный интеллект в своей повседневной работе для повышения производительности и результативности. В 2026 году многие отрасли перешли в «операционную эру» ИИ. Экспериментальная фаза (специальные подсказки, разовое использование инструментов) в основном завершена. Теперь ожидается интегрированное и устойчивое использование. Возьмем в качестве примера контент-маркетинг: небольшие, стратегически ориентированные команды могут использовать ИИ в качестве усилителя силы, разгружая рутинные аспекты производства, чтобы редакторы-люди могли сосредоточиться на потоке повествования, голосе бренда и точности. Согласно отчету HubSpot о состоянии маркетинга за 2026 год, 67% маркетинговых команд говорят, что ИИ экономит им 10 и более часов в неделю, а 71% говорят, что ИИ помогает им создавать значительно больше контента. Поскольку ИИ может выполнять большую часть рутинных повседневных задач, он освобождает время для работы более высокого порядка: стратегического мышления, творческого решения проблем, межфункционального руководства и долгосрочного планирования. Выполнение базовых задач становится менее ценным. А когда вас это не смущает, менеджеры дают вам более сложную и видимую работу. Использование ИИ становится новой основой. Поколение назад знание того, как использовать Excel, было отличительной чертой. Затем он стал полом. Тот же самый сдвиг происходит сейчас с ИИ, а это означает, что окно для продвижения вперед закрывается. На данный момент уровень владения ИИ все еще впечатляет. Если вы скажете своему менеджеру, что использовали ИИ, чтобы сократить процесс вдвое, или создали подсказку, которая сэкономит вашей команде три часа в неделю, это заметят (подробнее об этом позже). Однако то, что принесет вам признание вашего менеджера сегодня, через год или два будет звучать примерно так же, как «Я создал новый макрос в Excel». Полезно, но не заслуживает внимания. Когда уровень владения искусственным интеллектом становится базовым, преимущество получают люди, которые пришли к этому раньше и развивали его, пока все остальные еще не придумали, с чего начать. Можно даже утверждать, что это базовый уровень: исследование HubSpot показало, что 83% маркетологов говорят, что благодаря ИИ от них ожидается больше, чем когда-либо. И вот что важнее всего для вашей карьеры: ИИ не заменит вас. Но кто-то, кто использует его лучше, может. Не какой-то гипотетический робот или безликая волна автоматизации. Кто-то из вашей отрасли, вашего уровня, кто решил отнестись к этому серьезно раньше вас. Менеджеры замечают, кто использует ИИ (а кто нет). Данные Gallup за 2026 год показываютчто 69% руководителей и 55% менеджеров используют ИИ хотя бы несколько раз в год по сравнению с 40% ИС. Ваш менеджер, скорее всего, использует ИИ больше, чем вы, поэтому он довольно хорошо понимает, что возможно и успеваете ли вы. Я не говорю, что ваш босс хранит в секрете список тех, кто больше всего подсказывает Клоду. Но когда два человека в одной команде выполняют одинаковую работу, и один из них постоянно делает ее быстрее и тщательнее, потому что он интегрировал ИИ в свой процесс, это заметно. Это влияет на то, кто получит следующее ответственное задание, кого вовлекут в обсуждение стратегии и кого повысят. Почему ИИ так сложно внедрить? Есть причина, по которой так много людей застревают между «Я знаю, что мне следует больше использовать ИИ» и действительно этим заниматься. На самом деле, есть несколько хорошо документированных причин: Разрыв между знанием и действием Мы все хотели узнать или попробовать что-то новое, но осознали, что прошли месяцы или годы, а мы ничего с этим не сделали. Просто спросите мою бас-гитару, которая пылится в моей спальне. Исследователи Джеффри Пфеффер и Роберт Саттон назвали этот феномен «разрывом в знаниях и действиях». По сути, знание того, что делать, и реальное выполнение этого действия — почти совершенно разные проблемы. Применив разрыв в знаниях и действиях к ИИ, результаты исследования совпадают: BCG обнаружила, что, несмотря на широкое внедрение ИИ, 74% компаний еще не продемонстрировали ощутимую бизнес-ценность от использования ИИ. Также выяснилось, что 70% проблем, с которыми компании сталкиваются при внедрении ИИ, связаны с проблемами, связанными с людьми и процессами, по сравнению с 30% проблем с технологиями и 10% с алгоритмами ИИ. Частично причина отставания просто практическая. У вас уже есть работа. Ваш календарь переполнен, список задач длинный, а абстрактная цель «выяснить, как лучше использовать ИИ» конкурирует со всеми остальными задачами на вашей тарелке. Когда я спросил Тимоти Биондолло, инженера HubSpot Media и специалиста по искусственному интеллекту, почему так много людей колеблются между осознанием и внедрением, он не стал приукрашивать: "Осведомленность пассивна, и внедрение требует от вас изменить то, как вы на самом деле работаете, а не просто добавить новую вкладку в свой браузер. Проблема в том, что большинство людей все еще выполняют свою повседневную задачу, по порядку, выполняя работу самостоятельно. Развитые люди сделали совершенно другой сдвиг. Они тратят свое время на сбор контекста, написание инструкций, а затем выполнение десяти параллельных рабочих потоков в фоновом режиме, одновременно сосредотачиваясь на стратегии и качестве. Это немалая корректировка. Это совершенно другая операционная модель. Никто не говорит вам, что это за переход. на самом деле так выглядит, поэтому люди пробуют ИИ несколько раз, не чувствуют изменений и полагают, что это не для них или что ИИ недостаточно умен, чтобы это сделать». Изучение искусственного интеллекта помимо выполнения существующих обязанностей является настоящим ограничением. У вашего мозга есть предел обработки новой информации, и когда он превышен (что, учитывая темпы развития ИИ за последние несколько лет, почти наверняка так и было), внедрение резко падает, даже когда мотивация высока. Слишком много вариантов, недостаточно ясности Допустим, вы выкроите время. И что теперь? На рынке существуют тысячи инструментов искусственного интеллекта. Ландшафт меняется ежемесячно. Запускаются новые модели и функции, и ваша лента LinkedIn полна людей, рассказывающих вам об одном инструменте, который изменил их жизнь. Не знаешь с чего начать, поэтому не начинаешь вообще. Даже если вы не слышали о парадоксе выбора, вы наверняка сталкивались с ним. Чем больше у нас вариантов, тем меньше мы хотим выбирать. Поэтому мы замираем или принимаем худшее решение, чем если бы у нас было меньше вариантов. Именно это сейчас происходит со всеми, кто пытается выработать привычку к искусственному интеллекту. Какова вероятность того, что выбранный вами инструмент действительно окажется правильным? Запугивать – это мягко сказано. Ловушка продуктивности Здесь также есть жестокая ирония, о которой я не упоминаю так часто, как следовало бы: если вы не обдуманно используете ИИ, он создаст больше работы, чем сократит. Рассмотрим сценарий, в котором вы хотите использовать ИИ для обобщения набора данных в виде заметки. Вы экспортируете лист, помещаете его в ChatGPT, и отлично, заметка возвращается через 30 секунд. Но теперь вы просматриваете результаты, выявляете неточности, повторяете подсказки, потому что что-то не так, проверяете факты, в которых вы не уверены, и переформатируете все это, чтобы достичь правильного тона. К тому времени, как вы закончите, ИИ уже не будет вашим помощником;это похоже на узкое место. Это серьезная причина, по которой внедрение ИИ тормозится. Люди пробуют это, получают общий ответ и думают, что все? Они приходят к выводу, что постоянные усилия не стоят того, и возвращаются к старому пути. Но проблема в подходе, а не в инструменте. Правильное использование ИИ означает знание того, где он действительно экономит ваше время, а где просто меняет работу. Это различие требует практики и отделяет того, кто знает об ИИ, от того, у кого есть ИИ. Как выглядит поддержка ИИ? Мы знаем, почему поддержка и внедрение ИИ имеют такое значение. Многие из нас застревают в переходе от знаний к практике, и дело не в отсутствии попыток. Далее я опишу стратегии, которые сработали для меня и моей контент-команды. Это практические, постепенные шаги, которые превратят тревогу ИИ в действие. Осознайте, что вы не отстаете (пока). Выполнение поиска по запросу «новейшие технологии искусственного интеллекта» — отличный способ немедленно закрыть ноутбук и закончить рабочий день. На ИИ оказывается давление, которое возникает из-за постоянного потока влиятельных лиц, анонсов продуктов, аналитических статей и даже коллег, рассказывающих вам, как они продвигаются вперед. Но этот шум в основном предназначен для того, чтобы привлечь ваше внимание и продать вам товар. Это один из старейших трюков в книге: ты отстаешь. Вы не можете отставать. Подпишитесь на мою рассылку, чтобы не отставать. Это послание апеллирует к нашему изначальному желанию быть в группе. По сути, это логика пещерного человека. Немного реальности для вас: по данным Gallup, 49% работников США сообщают, что никогда не используют ИИ в своей работе, и только 26% используют его несколько раз в неделю или чаще. Позвольте этому осознаться. В стране, где базируется большинство крупных компаний, занимающихся ИИ, только около четверти работников часто используют ИИ. Я хочу представить еще одну концепцию, чтобы представить ситуацию в перспективе: теорию распространения инноваций. Теория распространения инноваций, впервые предложенная Э. М. Роджерсом в 1962 году (и актуальная до сих пор), разделила всю аудиторию технологии на пять групп: новаторы, ранние последователи, раннее большинство, позднее большинство и отстающие. Эти группы внедряют любую новую технологию именно в этом порядке. Внедрение начинается с новаторов (например, технических энтузиастов, влиятельных лиц, людей, которые первыми стоят в очереди за новейшим телефоном) и заканчивается отстающими (которые до сих пор пользуются стационарными телефонами). Как вы можете видеть на диаграмме ниже, большинство людей находятся где-то посередине: Источник Итак, где мы находимся на этой временной шкале с генеративным ИИ? Это субъективное мнение, но, учитывая данные, которыми мы располагаем на данный момент, я готов поспорить, что мы только что вошли в раннее большинство. Другими словами, хотя ИИ как концепция уже некоторое время находится в центре внимания общественности, навыки ИИ только начинают становиться мейнстримом. Все люди, которые, как вы слышали, бредили искусственным интеллектом и его возможностями, — это первые 15%, новаторы и ранние последователи. И они гораздо более громкие, чем остальные. Что это значит для вас? Если вам еще не комфортно использовать ИИ, вы все еще в хорошем положении. Но и не отставайте, потому что раннее большинство — это ваш последний шанс вырваться вперед. Это не значит, что быть новичком в чем-либо легко — конечно, нет. Но большая часть этого дискомфорта возникает из-за веры в то, что все впереди вас. Это пока не тот случай. Начните с малого. Как и любой навык, владение ИИ — это мышца, которая наращивается со временем в результате многократного использования. Вы не станете сильнее, читая о тяжелой атлетике. В какой-то момент вам придется взять в руки гантели. Это не означает, что вам нужно нанять агента, который суммирует все ваши электронные письма, очищает ваши электронные таблицы, управляет вашим графиком и уплачивает налоги с первого раза. Будьте новичком, ищите маленькие победы, и, как и в случае с упражнениями, вы увидите преимущества раньше, чем вы думаете. Первое, что я когда-либо делал с ИИ, — это использовал его, чтобы предлагать переписать мои внутренние сообщения Slack, если я чувствовал, что мой тон неверен. Базовые вещи, но мне сразу стало ясно, насколько это более эффективно, чем размышления над идеальным способом сформулировать что-то. Я увидел выгоду при относительно небольших инвестициях. Со временем мне стало удобно использовать Клода для помощи в написании внутренних инструментов для моей команды, создании заметок на основе наборов данных и планировании своих еженедельных обязанностей. Теперь мне будет сложно найти что-то, для чего я не использую ИИ в повседневной жизни. Применение решений искусственного интеллекта для решения ваших собственных проблем и наблюдение за реальными преимуществами — мощный мотиватор. Вы используете его для чего-то конкретного,и он просто щелкает. Вы подумаете: «О, я могу использовать его для этого… что еще он может сделать?» Ваше любопытство становится двигателем, формирующим привычку. Кроме того, включение ИИ в вашу существующую работу (а не в качестве отдельного эксперимента или деятельности) устраняет барьер, позволяющий попробовать его один раз, получить сомнительные результаты и вернуться к тому, как вы уже работаете. Вы видите его полезность на собственном опыте, поэтому у вас больше шансов преодолеть первоначальные разногласия. Преимущества ИИ перевешивают временный дискомфорт. Автор блога HubSpot Эми Ригби разобралась в этом на собственном опыте: "Самое сложное во включении ИИ в рабочие процессы - это также самая трудная часть любой попытки повышения эффективности: поначалу это будет крайне неэффективно. Вы будете спотыкаться о том, как он работает, экспериментировать и терпеть неудачу, потому что все это для вас в новинку... Вам придется преодолеть эту кривую обучения, чтобы раскрыть эту ценность. Это прекрасное чувство, когда вы это сделаете". Научитесь подсказывать. Подсказки ИИ — это самый полезный навык, который вы можете освоить в начале работы. Хорошая подсказка означает разницу между общим ответом и тем, который действительно помогает. Когда я спросил Мег Пратер, руководителя отдела контентной стратегии и операций HubSpot Media, почему существует разрыв между осведомленностью об ИИ и его фактическим внедрением, она ответила: "Они используют неправильные подсказки. Как только вы научитесь лучше подсказывать, ваши результаты сделают невозможным не использовать ИИ для улучшения вашей работы и высвободить больше времени для выполнения важной работы". Поначалу можно поэкспериментировать с различными подсказками, но со временем вам понадобится основа для более управляемого разговора. Я призываю авторов в моей команде использовать платформу WRITE — она предоставляет ИИ пять важных фрагментов информации для запроса: Кто: В роли кого выступает ИИ? Придайте ИИ образ опытного стратега, технического эксперта, менеджера проекта и т. д. Ресурсы: Какой опыт нужен ИИ, чтобы все понять правильно? Это ваш дамп контекста: важные сведения о проекте, проблеме, которую вы решаете, справочные материалы и все остальное, о чем ИИ не узнает сам. Инструкции: Что именно должен делать ИИ? Будьте конкретны. Условия: какие правила, ограничения или границы применяются? Например, длина, формат, тон, чего следует избегать и что следует включать. Ожидаемый результат: как можно более подробно опишите готовый продукт: формат, результаты и, если возможно, пример. Вот пример приглашения WRITE: В: Вы консультант по маркетингу для малого бизнеса, специализирующийся на запуске продуктов DTC. Моя аудитория — женщины 25-40 лет, которые покупают свечи ручной работы в подарок и для ухода за собой, в основном через мой магазин на Etsy и в Instagram. Р: В июне я запускаю летнюю коллекцию свечей. Мой бюджет на запуск составляет около 500 долларов. Мой лучший канал продаж — Instagram, и у меня около 3000 подписчиков. Моя последняя коллекция была распродана за две недели, в основном через Instagram Stories и по электронной почте. Я: Составьте мне четырехнедельный план запуска, включающий тизерный контент, стратегию дня запуска и последующие действия после запуска. Укажите, что и когда публиковать, а также одно электронное письмо для каждого этапа. Т: Держите план реалистичным для операции одного человека. Никакой платной рекламы. Органический и только по электронной почте. Тон должен быть теплым и личным, а не корпоративным. Э: Календарь на неделю, за которым я могу следить, с конкретными идеями контента на каждый день, тремя короткими черновиками электронных писем и контрольным списком дня запуска. Запустите это приглашение рядом с приглашением без фреймворка, и вы увидите разницу. Если вы на самом деле производитель свечей, вы тоже почувствуете его запах. Создайте график целей ИИ. После того, как вы немного поработали и поняли, где ИИ может вам помочь, следующим шагом будет сохранение импульса. Легче сказать, чем сделать. Помните разрыв между знанием и действием? Исследования показывают, что одного лишь сильного целевого намерения недостаточно. Но люди, которые составляют планы, в которых точно указано, как они действуют для достижения цели, с большей вероятностью действительно доведут ее до конца. Мысль «Я хочу научиться лучше использовать ИИ» менее эффективна, чем «Каждый вторник утром я буду тратить 20 минут на применение ИИ для решения одной задачи, стоящей у меня на тарелке». Итак, вот что я рекомендую: запланируйте еженедельный график побед ИИ. Это задачи, которых вы вполне можете достичь за неделю. Они не должны быть серьезными скачками. Вместо этого думайте о них как о постепенном прогрессе на пути к более крупной цели, достаточно маленькой, чтобы ее можно было фактически завершить, но достаточно значимой, чтобы сдвинуть с мертвой точки. Структурированный график делает две вещи. Во-первых, оно превращает намерение впривычка, предоставляющая основу, позволяющую вам каждый раз возвращаться к ней без героического акта силы воли. Во-вторых, он объединяет безграничные возможности ИИ в практические шаги, специфичные для вашей работы. Это противоядие от паралича опционов. Допустим, вы хотите использовать ИИ для повышения эффективности встреч и контроля за ними. Вот как график может выглядеть на практике: Основная цель: использовать ИИ, чтобы сократить время, затрачиваемое на обновление статуса и подготовку к встречам в следующем месяце. Неделя 1. Выберите самую повторяющуюся встречу. Используйте искусственный интеллект для создания шаблона повестки дня из ваших заметок. Неделя 2: После встречи используйте искусственный интеллект, чтобы составить последующее резюме. Проверьте, не заняло ли это меньше времени, чем обычно. Неделя 3. Создайте подсказку для еженедельных обновлений статуса, используя уже сохраненные пункты списка. Неделя 4: Объедините все три в простой повторяемый рабочий процесс. Запустите его в течение недели во время нескольких встреч. Неделя 5: Проверьте свою систему. Что работает? Что нет? Что дальше? Поставьте цели на следующий месяц. Ничто здесь не является скачком. Каждая неделя основывается на предыдущей, и к пятой неделе у вас уже есть документированная система. Вы можете отслеживать свой прогресс, как вам удобно: приложение для заметок, такое как Notion, инструмент управления задачами, такой как Asana, текущий документ или стикеры, если вы так работаете. Последовательность важнее формата. И (возможно, вы это предвидели) ИИ может даже помочь вам самому составить расписание. Объясните ему свою роль и обязанности и попросите его помочь вам провести мозговой штурм, где вы могли бы реально использовать ИИ в своем рабочем процессе. Определитесь с одной главной целью SMART, к которой вы будете стремиться в течение следующих четырех-шести недель, а затем используйте ИИ для наброска подэтапов для ее достижения. Сделайте свой прогресс видимым. Если ваша компания продвигает искусственный интеллект, скорее всего, ваш менеджер хочет знать, чем вы занимаетесь. Насколько заметен ваш прогресс в области ИИ, для них имеет такое же значение для вашей карьеры, как и сама работа. Это особенно верно, если ваша деятельность направлена ​​на внедрение ИИ. Регулярное информирование вашего менеджера о том, как вы внедряете ИИ, информируете его о новых вариантах использования или повышении эффективности, сигнализирует о том, что вы думаете о будущем. Это может выглядеть как сообщение Slack, элемент в вашем еженедельном обновлении или упоминание в личной беседе. Даже маленькие победы вселяют в нас мысль о том, что вы незаменимы. Однако о наглядности легче сказать, чем сделать: как только вы углубитесь в сорняки с помощью ИИ, легко настолько увлечься, что забудете сообщать о своем прогрессе. Иногда я настолько увлекаюсь проектом, что забываю сообщить своему начальнику, как использование ИИ на самом деле улучшило мои результаты. Одно из решений: установите повторяющееся напоминание в календаре об обновлении ИИ менеджера. Затем скопируйте свой график внедрения (или что-то еще, что вы используете для отслеживания прогресса вашего ИИ), вставьте его в выбранный вами инструмент ИИ и попросите подвести итоги вашего еженедельного прогресса. Бам, есть чем поделиться с начальником практически без дополнительной работы. Вот почему может быть полезно использовать инструмент управления задачами, такой как Asana, для отслеживания вашей работы. Вы можете экспортировать выполненные задачи в электронную таблицу, передать ее инструменту искусственного интеллекта и попросить его извлечь недавние победы. Отслеживание прогресса встроено, и это намного проще, чем вести отдельную таблицу Google, которую нужно не забывать обновлять каждый раз, когда вы что-то делаете. Я также призываю вас связать использование ИИ с тем, как он продвигает вашу работу. Расскажите историю: как вы стали лучше в этом, и, следовательно, как стала лучше ваша работа, и как это связано с ключевыми показателями эффективности команды. В конце концов, мы говорим о продвижении вашей карьеры. Еще одно замечание: видимость среди коллег тоже имеет значение. Менеджеры важны, но также важно быть человеком, к которому ваши товарищи по команде обращаются, когда у них есть вопрос об ИИ. Этот неформальный статус эксперта усиливает давление на ваше собственное продвижение. У Тимоти было несколько полезных идей: "Фокус в том, чтобы поделиться тем, как, а не вау. Не "посмотрите, что я построил", а "вот как я это сделал, может быть, это вам поможет". Как только это становится полезным для кого-то еще в комнате, оно перестает быть хвастовством и становится открытием возможностей для всей команды". Поддерживайте информационный цикл. Вы делаете работу, вы показываете ее, теперь убедитесь, что вы остаетесь начеку. Мой последний совет: продолжайте учиться и быть в курсе достижений, одновременно применяя свои знания на практике. Как говорит Мэг: "Тот, у кого есть возможности ИИ, интересуется ИИ. Вы должны экспериментировать с ним, практиковаться с ним и пробовать новые инструменты/сборки. Недостаточно использовать одни и те же триподсказки (хотя это отличное место для начала). Использование искусственного интеллекта сегодня означает, что вы используете и развиваете эти инструменты и модели по мере их выпуска». Ключевым моментом является сохранение достаточно легкого информационного цикла, чтобы вы не были перегружены. Вам нужен поток, который будет достаточно всеобъемлющим, чтобы оставаться в курсе событий, но не настолько, чтобы вам хотелось залезть в яму. Ограничьте себя четырьмя или пятью информационными каналами ИИ одновременно. Это может быть информационный бюллетень или блог, канал YouTube, внутреннее сообщество, наставник, подкаст, учетная запись LinkedIn или даже коллега по искусственному интеллекту, кто-то в аналогичной роли, который также экспериментирует. И чтобы все это было устойчиво: каждый раз, когда вы добавляете новый канал, подумайте об удалении одного из них. Мои каналы сейчас: Simple.ai: информационный бюллетень, в котором в обоснованной и практичной форме представлены новости и обновления ИИ. Если вам нужен информационный бюллетень об искусственном интеллекте, который не будет вас перегружать, вот он. Ben’s Bites: подстек, который немного более амбициозен по своим масштабам, но при этом удобен для восприятия. У нас есть внутренний канал AI Slack в HubSpot, где можно делиться прогрессом в области искусственного интеллекта, имеющим отношение к маркетингу. Наставник по искусственному интеллекту. Моя команда, с которой я регулярно обсуждаю в нашем блоге, как лучше всего использовать ИИ. И это только на данный момент. Это может измениться в будущем, когда изменится мой уровень комфорта и обязанности. Как команды могут перейти от экспериментов с ИИ к реализации Все вышеперечисленное посвящено предоставлению себе возможностей. Что касается микросхем, на этом можно остановиться. Но если вы управляете командой, переход от «мы пробуем это» к «это часть того, как мы все сейчас работаем» — это другая задача. Стимулирование внедрения в команде не является чем-то само собой разумеющимся. Вы не можете предоставить кому-то информацию и ожидать, что он немедленно ее воспользуется. Не все будут так же готовы и комфортно учиться, как вы. Это не удар по ним; у людей разные отношения с новыми технологиями, и рядом с вами могут быть ранние последователи, раннее/позднее большинство и, возможно, даже новаторы или отстающие. Люди обычно доверяют другим людям, когда адаптируются к чему-то новому. Могу поспорить, что именно поэтому вы обратились за советом к сообщению в блоге, написанному мной, сертифицированным реальным человеком, а не просто спрашивали ChatGPT или Клода. Есть что-то особенное в том, чтобы услышать от другого человека «вот что мне помогло», что ни один чат-бот не сможет полностью воспроизвести. Поддержка менеджеров также является одним из наиболее убедительных факторов, позволяющих предсказать, будет ли кто-то использовать ИИ на работе: по данным Irrational Labs, использование ИИ сотрудниками падает с 79% до 34% без одобрения менеджера. Итак, встречайте свою команду там, где она есть. Спросите их, как они используют ИИ. Не в духе микроменеджмента «покажи мне свою историю подсказок», а из искреннего любопытства. Что их сдерживает? На основе того, что вы обнаружите, предложите некоторые стратегии, которые я здесь представил. Общаясь с моей командой лицом к лицу, я узнал больше, чем могла бы мне научить любая справочная статья или обучающий материал. Путь внедрения искусственного интеллекта у каждого человека свой, и лучшее, что вы можете сделать как менеджер, — это поощрять его, предоставляя ему пространство для исследования. Где Futurepedia вписывается в внедрение искусственного интеллекта Весь этот пост был посвящен одной идее: знать об ИИ — это не то же самое, что пользоваться им. И самые большие препятствия — это не проблемы, которые можно решить, прочитав еще одну статью или добавив в закладки еще один инструмент. Вот почему HubSpot приобрел Futurepedia. Futurepedia — крупнейшая в мире независимая платформа для обучения и открытий в области искусственного интеллекта. Он управляет первым каталогом инструментов искусственного интеллекта — тысячами тщательно подобранных инструментов во всех возможных категориях — наряду с растущей образовательной платформой с более чем 25 курсами и более чем 1000 уроками, посвященными реальным навыкам искусственного интеллекта для бизнеса и повышения производительности. В Futurepedia, на ее каналах YouTube и в новостной рассылке она стала отправной точкой по умолчанию для профессионалов, которые хотят действительно научиться использовать ИИ, а не просто услышать о нем. HubSpot помогает миллионам компаний расти лучше. Futurepedia помогает профессионалам находить и осваивать инструменты искусственного интеллекта, которые делают их работу лучше. Теперь это одна и та же команда, а это означает больше ресурсов, больший охват и ту же одержимость идеей заставить ИИ работать на реальных людей. Профессионалы, которые выиграют следующие пять лет, не являются теми, кто знает больше всего об искусственном интеллекте. Именно они научились с этим работать. Если этот пост дал вам основу, Futurepedia даст вам возможность начать.

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