Hindi Sapat ang Pag-alam Tungkol sa AI. Narito Kung Paano Ito Talagang Gamitin.

In This Article

Marahil ay ilang beses mo nang nabuksan ang ChatGPT, nakakuha ng mga hindi gaanong resulta, at naka-move on. Marahil ay nakaupo ka na sa isang pagsasanay sa AI o dalawa at naisip mo, "Astig, ngunit paano ito aktuwal na nalalapat sa aking trabaho?" O baka nag-bookmark ka ng isang dosenang AI tool na nakita mong inirerekomenda sa LinkedIn at hindi mo pa nasubukan ang isa. Hindi ka nag-iisa. Ang agwat sa pagitan ng pag-alam sa AI at paggamit ng AI ay kung nasaan ang marami sa atin ngayon. At hindi nakakatulong na ang lahat ay nagsasabi sa iyo na gamitin ito. Alam ko dahil ito ang halos trabaho ko: Namamahala ako ng writing team sa HubSpot Blog, at malaking bahagi ng trabaho ko ang nagpapagana sa kanila ng AI. Hindi sa abstract, inspirational na pangunahing kahulugan, ngunit sa narito kung paano gawin ang iyong aktwal na trabaho sa mas mahusay na kahulugan. Ang natutunan ko ay ang problema ay halos hindi kailanman pagganyak. Gustong matuto ng mga tao. Ang impormasyon tungkol sa AI ay nasa lahat ng dako, ngunit ang tunay na pagpapagana - kung ano ang aktwal na nagbabago kung paano ka nagtatrabaho - ay nakakagulat na bihira. Iyan ang tungkol sa post na ito. Sa gabay na ito, magbabahagi ako ng praktikal na balangkas para sa pagsasama ng AI sa iyong trabaho sa paraang nagpapasulong sa iyong mga kasanayan, epekto, at karera. Talaan ng mga Nilalaman Bakit Nakakatulong ang Pagiging May AI-Enabled sa Iyong Karera Bakit napakahirap i-adopt ng AI? Ano ang hitsura ng AI enablement? Paano Makakalipat ang Mga Koponan Mula sa Pag-eksperimento sa AI patungo sa Pagpapatupad Kung Saan Nababagay ang Futurepedia sa AI Enablement Bakit Nakakatulong ang Pagiging May AI-Enabled sa Iyong Karera Magsimula tayo sa ilang katapatan. Ang "AI ay tumutulong sa iyong trabaho" ay malapit sa isang walang pahayag sa 2026. Alam namin na maaari itong gawing mas produktibo, kaya ano ngayon? Narito ang isang mas mahusay na pananaw: Mayroong lumalawak na agwat sa pagitan ng mga taong gumagamit ng AI at mga taong gumagamit nito nang maayos. Ang kalamangan ay mapupunta sa mga taong lumayo pa, na nakabuo ng AI sa kanilang mga gawain, na gumagamit nito upang makagawa ng makabuluhang mas mahusay na trabaho, at kung sino ang maaaring magpakita ng epektong iyon. Tingnan natin ang eksaktong dahilan kung bakit ito: Ang mga promosyon ay nagmumula sa output, hindi sa pagsisikap. "Naglagay ako ng maraming pagsisikap, kaya dapat akong gantimpalaan" ay mas mahirap ipaglaban sa mga araw na ito. Iyon ay dahil ang mga propesyonal na naka-enable ang AI ay may posibilidad na makagawa ng mas maraming output at epekto kaysa sa mga hindi. Sa pamamagitan ng AI-enabled, ang ibig kong sabihin ay isang taong regular na gumagamit ng AI sa kanilang pang-araw-araw na gawain upang mapataas ang kanilang output at epekto. Noong 2026, maraming industriya ang lumipat na ngayon sa isang "panahon ng pagpapatakbo" ng AI. Ang pang-eksperimentong yugto (ad-hoc prompting, one-off tool na paggamit) ay halos tapos na. Ang inaasahan ngayon ay pinagsama, napapanatiling paggamit. Kunin ang marketing ng content bilang isang halimbawa: Maaaring gamitin ng maliliit, madiskarteng nakatutok na mga team ang AI bilang force multiplier, na nag-aalis ng mga nakagawiang aspeto ng produksyon para makapag-focus ang mga editor ng tao sa daloy ng salaysay, boses ng brand, at katumpakan. Ayon sa ulat ng 2026 State of Marketing ng HubSpot, 67% ng mga marketing team ang nagsasabing ang AI ay nakakatipid sa kanila ng 10 o higit pang oras bawat linggo, at 71% ang nagsasabing tinutulungan sila ng AI na lumikha ng mas maraming content. Dahil kayang pangasiwaan ng AI ang karamihan sa pang-araw-araw na tungkulin, nagbibigay ito ng oras para sa mas mataas na pagkakasunud-sunod na trabaho: madiskarteng pag-iisip, malikhaing paglutas ng problema, cross-functional na pamumuno, at pangmatagalang pagpaplano. Ang pagpapatupad ng mga pangunahing gawain ay nagiging hindi gaanong mahalaga. At kapag hindi ka na-bottleneck nito, binibigyan ka ng mga manager ng mas mapaghamong at nakikitang trabaho. Ang paggamit ng AI ay nagiging bagong baseline. Isang henerasyon ang nakalipas, ang pag-alam kung paano gamitin ang Excel ay isang pagkakaiba-iba. Pagkatapos, ito ay naging sahig. Ang parehong pagbabago ay nangyayari sa AI sa ngayon, na nangangahulugang ang window upang magpatuloy ay magsasara. Sa ngayon, kahanga-hanga pa rin ang AI proficiency. Kung sasabihin mo sa iyong manager na ginamit mo ang AI upang hatiin ang isang proseso sa kalahati, o bumuo ng isang prompt na nakakatipid sa iyong koponan ng tatlong oras sa isang linggo, iyon ay mapapansin (higit pa tungkol dito sa ibang pagkakataon). Gayunpaman, kung ano ang kumikita sa iyo ng pagkilala mula sa iyong manager ngayon ay magiging katulad ng "Gumawa ako ng bagong macro sa Excel" isang taon o dalawa mula ngayon. Kapaki-pakinabang, ngunit hindi kapansin-pansin. Kapag ang AI proficiency ay naging baseline, ang kalamangan ay napupunta sa mga taong nakarating doon nang maaga at binuo dito habang ang iba ay nag-iisip pa rin kung saan magsisimula. Maaari mo ring ipangatuwiran na ito ang baseline: Natuklasan ng pananaliksik sa HubSpot na 83% ng mga marketer ang nagsasabing inaasahan silang makagawa ng higit pa kaysa dati dahil sa AI. At narito ang pinakamahalaga para sa iyong karera: Hindi ka papalitan ng AI. Ngunit maaaring mas mahusay ang isang taong gumagamit nito. Hindi ilang hypothetical robot o isang walang mukha na alon ng automation. Isang tao sa iyong industriya, sa iyong antas, na nagpasyang seryosohin ito bago mo gawin. Napansin ng mga manager kung sino ang gumagamit ng AI (at sino ang hindi). Ipinapakita ng 2026 Gallup datana 69% ng mga pinuno at 55% ng mga tagapamahala ay gumagamit ng AI ng hindi bababa sa ilang beses sa isang taon, kumpara sa 40% lamang ng mga IC. Ang iyong manager ay malamang na gumagamit ng AI nang higit pa kaysa sa iyo, kaya mayroon silang isang magandang ideya kung ano ang posible at kung ikaw ay nakikisabay. Hindi ko sinasabing ang iyong boss ay nagtatago ng isang lihim na scorecard kung sino ang higit na nag-uudyok kay Claude. Ngunit kapag ang dalawang tao sa parehong koponan ay naghahatid ng katulad na gawain, at ang isa sa kanila ay patuloy na ginagawa ito nang mas mabilis at mas masinsinan dahil isinama nila ang AI sa kanilang proseso, nabanggit iyon. Naiimpluwensyahan nito kung sino ang makakakuha ng susunod na takdang-aralin, kung sino ang madadala sa pag-uusap ng diskarte, at kung sino ang na-promote. Bakit napakahirap i-adopt ng AI? May dahilan kung bakit napakaraming tao ang natigil sa pagitan ng "Alam kong mas dapat kong gamitin ang AI" at talagang ginagawa ito. Sa totoo lang, may ilang mahusay na dokumentadong dahilan: Ang Puwang sa Paggawa Nais nating lahat na matuto o sumubok ng bago, napagtanto lamang na lumipas na ang mga buwan o taon nang walang aktwal na ginagawa tungkol dito. Tanungin lang ang aking bass guitar na nagtitipon ng alikabok sa aking kwarto. Ang mga mananaliksik na sina Jeffrey Pfeffer at Robert Sutton ay nilagyan ng label ang hindi pangkaraniwang bagay na ito na "alam-paggawa ng puwang". Karaniwan, ang pag-alam kung ano ang gagawin at aktwal na paggawa nito ay halos ganap na magkahiwalay na mga problema. Kapag nag-aaplay ng knowing-doing gap sa AI, ang pananaliksik ay sumusunod: Nalaman ng BCG na sa kabila ng malawakang pagpapatupad ng AI, 74% ng mga kumpanya ay hindi pa nagpapakita ng nakikitang halaga ng negosyo mula sa kanilang paggamit ng AI. Nalaman din nito na 70% ng mga hamon na kinakaharap ng mga kumpanya kapag nagpapatupad ng AI ay nagmumula sa mga tao at mga isyu na nauugnay sa proseso, kumpara sa 30% lamang para sa mga problema sa teknolohiya at 10% para sa mga algorithm ng AI. Ang bahagi ng dahilan ng pagkahuli ay praktikal lamang. May trabaho ka na. Puno na ang iyong kalendaryo, mahaba ang iyong listahan ng gawain, at ang abstract na layunin ng "matutunan kung paano gamitin nang mas mahusay ang AI" ay nakikipagkumpitensya sa lahat ng iba pang bagay sa iyong plato. Nang tanungin ko si Timothy Biondollo, Prompt Engineer at AI Specialist ng HubSpot Media, kung bakit napakaraming tao ang natigil sa pagitan ng kamalayan at pag-aampon, hindi siya nag-sugarcoat: "Passive ang awareness, at hinihiling sa iyo ng adoption na baguhin kung paano ka talaga gumagana, hindi lang magdagdag ng bagong tab sa iyong browser. Ang agwat ay ang karamihan sa mga tao ay gumagalaw pa rin sa kanilang pang-araw-araw na gawain ayon sa gawain, sa pagkakasunud-sunod, ginagawa ang trabaho mismo. Ang mga taong pinagana ay gumawa ng ganap na kakaibang pagbabago. Ginugugol nila ang kanilang oras sa pangangalap ng konteksto, pagsusulat ng mga tagubilin, at pagkatapos ay nagpapatakbo ng sampung parallel na workstream sa background at hindi maliit. Walang sinuman ang nagsasabi sa iyo kung ano talaga ang hitsura ng paglipat, kaya sinubukan ng mga tao ang AI nang ilang beses, hindi nararamdaman ang pagbabago, at ipinapalagay na hindi ito para sa kanila o na ang AI ay hindi sapat na matalino upang gawin ito. Ang pag-aaral ng AI bukod pa sa pagpapatupad ng iyong mga kasalukuyang responsibilidad ay isang tunay na hadlang. Ang iyong utak ay may limitasyon sa pagpoproseso ng bagong impormasyon, at kapag nalampasan iyon (na, dahil sa bilis ng AI sa nakalipas na ilang taon, ito ay halos tiyak na nangyari), ang pag-aampon ay bumaba nang husto, kahit na mataas ang motibasyon. Napakaraming Opsyon, Hindi Sapat na Kalinawan Sabihin nating nag-uukit ka ng oras. Ngayon ano? Mayroong libu-libong mga tool ng AI sa merkado. Ang landscape ay nagbabago buwan-buwan. Inilunsad ang mga bagong modelo at feature, at ang iyong LinkedIn feed ay puno ng mga taong nagsasabi sa iyo tungkol sa isang tool na nagpabago sa kanilang buhay. Hindi mo alam kung saan magsisimula, kaya hindi ka magsisimula. Kahit na hindi mo pa naririnig ang kabalintunaan ng pagpili, tiyak na naranasan mo na ito. Ang mas maraming mga pagpipilian na mayroon tayo, mas kaunti ang gusto nating pumili. Kaya nag-freeze kami, o gumawa kami ng mas masahol na desisyon kaysa sa gagawin namin kung bibigyan kami ng mas kaunting mga pagpipilian. Iyan mismo ang nangyayari ngayon para sa sinumang sumusubok na bumuo ng isang ugali ng AI. Ano ang pagkakataon na ang tool na iyong pinili ay talagang tama? Ang pananakot ay isang pagmamaliit. Ang Productivity Trap Mayroon ding isang malupit na kabalintunaan dito na hindi ko nakikitang nabanggit hangga't nararapat: Kung hindi mo sinasadya ang paggamit ng AI, lilikha ito ng mas maraming trabaho kaysa binabawasan nito. Isaalang-alang ang isang senaryo kung saan mo gustong gumamit ng AI para i-summarize ang isang dataset bilang isang memo. I-export mo ang sheet, ilagay ito sa ChatGPT, at mahusay, isang memo ang babalik sa loob ng 30 segundo. Ngunit ngayon ay nire-review mo ang output, nakakakuha ng mga kamalian, muling nag-prompt dahil may isang bagay na naka-off, nagsusuri ng katotohanan na mga claim na hindi ka sigurado, at nire-reformat ang buong bagay upang tama ang tono. Sa oras na tapos ka na, ang AI ay hindi parang isang enabler;parang bottleneck. Ito ay isang malaking dahilan para sa AI adoption stalls. Sinusubukan ito ng mga tao, nakakakuha ng pangkaraniwang tugon, at iniisip na iyon na? Napagpasyahan nila na hindi katumbas ng halaga ang patuloy na pagsisikap at bumalik sa dating paraan. Ngunit ang problema ay ang diskarte, hindi ang tool. Ang paggamit ng mahusay na AI ay nangangahulugan ng pag-alam kung saan ito tunay na nakakatipid sa iyo ng oras at kung saan ito nagpapalipat-lipat lamang ng trabaho. Ang pagkakaibang iyon ay nangangailangan ng pagsasanay at naghihiwalay sa isang taong may kamalayan sa AI mula sa isang taong naka-enable ang AI. Ano ang hitsura ng AI enablement? Alam namin kung bakit mahalaga ang AI enablement at adoption. Ang pagtalon mula sa kaalaman patungo sa pagsasanay ay kung saan napakarami sa atin ang tumitigil, at hindi ito dahil sa kawalan ng pagsubok. Susunod, ilalarawan ko ang mga diskarte na nagtrabaho para sa aking content team at sa akin. Ito ay mga praktikal, incremental na mga hakbang na ginagawang aksyon ang pagkabalisa ng AI. Napagtanto na wala ka sa likod (pa). Ang paghahanap para sa "pinakabagong teknolohiya ng AI" ay isang mahusay na paraan upang agad na isara ang iyong laptop at mag-sign off para sa araw. Mayroong pressure sa AI na nagmumula sa patuloy na daloy ng mga influencer, mga anunsyo ng produkto, mga piraso ng pag-iisip, at maging ang mga kasamahan na nagsasabi sa iyo kung paano sila nauuna. Ngunit ang ingay na iyon ay higit na idinisenyo upang makuha ang iyong atensyon at merkado sa iyo. Isa ito sa mga pinakalumang trick sa aklat: Nahuhuli ka. Hindi ka maaaring mahuli. Mag-subscribe sa aking newsletter, para hindi ka mahuli. Ang pagmemensahe na ito ay umaakit sa aming pangunahing pagnanais na mapabilang sa ingroup. Ito ay karaniwang lohika ng caveperson. Ilang katotohanan para sa iyo: Ayon sa Gallup, 49% ng mga manggagawa sa U.S. ang nag-uulat na hindi kailanman gumagamit ng AI sa kanilang tungkulin, at 26% lang ang gumagamit nito nang ilang beses bawat linggo o higit pa. Hayaang bumagsak iyon. Sa bansa kung saan nakabatay ang karamihan sa mga pangunahing kumpanya ng AI, halos isang-kapat lang ng mga manggagawa ang madalas na gumagamit ng AI. Gusto kong ipakilala ang isa pang konsepto upang ilagay ang mga bagay sa pananaw: ang Diffusion of Innovation Theory. Unang ibinahagi ni E.M. Rodgers noong 1962 (at may kaugnayan pa rin ngayon), hinati ng Diffusion of Innovation theory ang buong audience para sa isang teknolohiya sa limang grupo: innovator, early adopters, early majority, late majority, at laggards. Ang mga pangkat na ito ay gumagamit ng anumang bagong teknolohiya sa ganoong pagkakasunud-sunod. Ang pag-ampon ay nagsisimula sa mga innovator (isipin ang mga mahilig sa tech, influencer, mga taong unang nakapila para sa pinakabagong telepono) at nagtatapos sa mga nahuhuli (na gumagamit pa rin ng mga landline). Tulad ng makikita mo mula sa diagram sa ibaba, karamihan sa mga tao ay nahuhulog sa isang lugar sa gitna: Pinagmulan Kaya, nasaan tayo sa timeline na ito na may generative AI? Ito ay isang subjective na tawag, ngunit dahil sa data na mayroon kami sa ngayon, gusto kong tumaya na pumasok kami sa unang bahagi ng karamihan. Sa madaling salita, habang ang AI bilang isang konsepto ay nasa mata ng publiko sa loob ng ilang sandali, ang kasanayan sa AI ay nagsisimula pa lamang na maabot ang mainstream. Ang lahat ng mga tao na narinig mo ay nagbubulungan tungkol sa AI at ang mga posibilidad nito ay ang unang 15%, ang mga innovator at maagang nag-adopt. At mas vocal sila kaysa sa iba. Ano ang ibig sabihin nito para sa iyo? Kung hindi ka pa kumportable sa paggamit ng AI, nasa magandang lugar ka pa rin. Ngunit huwag ding mag-lag, dahil ang maagang mayorya ay ang iyong huling pagkakataon na magpatuloy. Hindi ito nangangahulugan na ang pagiging isang baguhan sa anumang bagay ay madali - tiyak na hindi. Ngunit karamihan sa kakulangan sa ginhawang iyon ay nagmumula sa paniniwalang ang lahat ay nasa unahan mo. Hindi pa iyon ang kaso. Magsimula sa maliit. Tulad ng anumang kasanayan, ang AI proficiency ay isang kalamnan na nabubuo sa paglipas ng panahon sa pamamagitan ng paulit-ulit na paggamit. Hindi ka lumalakas sa pamamagitan ng pagbabasa tungkol sa weightlifting. Sa ilang mga punto, kakailanganin mong kunin ang mga dumbbells. Hindi ito nangangahulugan na kailangan mong mag-drum up ng isang ahente na nagbubuod sa lahat ng iyong email, nililinis ang iyong mga spreadsheet, namamahala sa iyong iskedyul, at ginagawa ang iyong mga buwis sa unang pagkakataon. Yakapin ang pagiging isang baguhan, maghanap ng maliliit na panalo, at, tulad ng pag-eehersisyo, makikita mo ang mga benepisyo nang mas maaga kaysa sa iyong iniisip. Ang unang bagay na ginawa ko sa AI ay gamitin ito upang tulungan akong magmungkahi ng mga muling pagsusulat ng aking panloob na mga mensahe ng Slack kung pakiramdam ko ay hindi maganda ang aking tono. Mga pangunahing bagay, ngunit naging malinaw kaagad sa akin kung paano ito mas mahusay kaysa sa paglalaga sa perpektong paraan upang magpahayag ng isang bagay. Nakita ko ang benepisyo sa medyo maliit na pamumuhunan. Sa kalaunan, naging komportable ako gamit si Claude para tumulong sa pag-coding ng mga internal na tool para sa aking team, pagbuo ng mga memo mula sa mga dataset, at pagpaplano ng aking lingguhang mga responsibilidad. Ngayon, mahihirapan akong maghanap ng anumang bagay na hindi ko ginagamitan ng AI sa aking pang-araw-araw. Ang paglalapat ng mga solusyon sa AI sa iyong sariling mga problema at makita ang mga benepisyo sa totoong mundo ay isang malakas na motivator. Ginagamit mo ito sa isang bagay na konkreto,at nag-click lang ito. Iisipin mo, "Oh, magagamit ko ito para dito ... ano pa ang magagawa nito?" Ang iyong kuryusidad ay nagiging makina na bumubuo ng ugali. Dagdag pa rito, ang paghabi ng AI sa iyong kasalukuyang trabaho (sa halip na bilang isang hiwalay na eksperimento o aktibidad) ay nililimas ang hadlang na subukan ito nang isang beses, makakuha ng mga mahihirap na resulta, at bumalik sa kung paano ka na nagtatrabaho. Nakita mo mismo ang utility nito, kaya mas malamang na lampasan mo ang unang alitan. Ang mga benepisyo ng AI ay mas malaki kaysa sa pansamantalang kakulangan sa ginhawa. Ang manunulat ng HubSpot Blog na si Amy Rigby ay mismong nag-navigate dito: "Ang pinakamahirap na bahagi tungkol sa paghabi ng AI sa mga daloy ng trabaho ay ang pinakamahirap ding bahagi ng anumang pagtatangka sa mga dagdag na kahusayan: Sa una, ito ay magiging lubhang hindi epektibo. Ikaw ay matitisod sa kung paano ito gumagana, nag-eeksperimento, at nabigo dahil ang lahat ng ito ay bago sa iyo ... gawin.” Alamin kung paano mag-prompt. Ang pag-prompt ng AI ay ang nag-iisang pinakakapaki-pakinabang na kasanayan na maaari mong matutunan kapag nagsimula. Ang isang mahusay na prompt ay nangangahulugan ng pagkakaiba sa pagitan ng isang generic na tugon at isa na talagang nakakatulong. Nang tanungin ko si Meg Prater, Head of Content Strategy & Operations para sa HubSpot Media, kung bakit nagkaroon ng gap sa pagitan ng AI awareness at aktwal na adoption, sinabi niya, "Hindi nila ginagamit ang mga tamang prompt. Kapag natutunan mo kung paano mag-prompt nang mas mahusay, ginagawang imposible ng iyong mga resulta na huwag gumamit ng AI para mapahusay ang iyong trabaho at lumikha ng mas maraming oras para gawin ang gawaing mahalaga." Okay lang na mag-eksperimento sa iba't ibang mga senyas sa simula, ngunit sa huli ay gugustuhin mo ang isang balangkas para sa mas mahusay na gabay na mga pag-uusap. Hinihikayat ko ang mga manunulat sa aking koponan na gamitin ang balangkas ng WRITE — binibigyan nito ang AI ng limang kritikal na piraso ng impormasyon para sa kahilingan: Sino: Sino ang kumikilos bilang AI? Bigyan ang AI ng isang persona, tulad ng isang bihasang strategist, isang teknikal na eksperto, isang project manager, atbp. Mga Mapagkukunan: Anong background ang kailangan ng AI para makuha ito ng tama? Ito ang iyong context dump: mga kaugnay na detalye tungkol sa proyekto, ang problemang nilulutas mo, mga materyales sa sanggunian, at anumang bagay na hindi alam ng AI sa sarili nitong. Mga Tagubilin: Ano nga ba ang dapat gawin ng AI? Maging tiyak. Mga Tuntunin: Anong mga panuntunan, limitasyon, o hangganan ang nalalapat? Halimbawa, haba, format, tono, mga bagay na dapat iwasan, at mga bagay na dapat isama. Inaasahang resulta: Ilarawan ang natapos na produkto nang partikular sa iyong makakaya: ang format, ang mga maihahatid, at, kung maaari, isang halimbawa. Narito ang isang halimbawa ng isang WRITE prompt: W: Isa kang small business marketing consultant na dalubhasa sa mga paglulunsad ng produkto ng DTC. Ang aking audience ay mga babaeng may edad na 25-40 na bumibili ng mga handmade na kandila bilang mga regalo at para sa pangangalaga sa sarili, kadalasan sa pamamagitan ng aking Etsy shop at Instagram. R: Naglulunsad ako ng koleksyon ng kandila ng tag-init sa Hunyo. Ang aking badyet ay humigit-kumulang $500 para sa paglulunsad. Ang aking pinakamahusay na channel sa pagbebenta ay Instagram, at mayroon akong mga 3,000 tagasunod. Naubos ang huli kong koleksyon sa loob ng dalawang linggo, karamihan ay sa pamamagitan ng Instagram Stories at email. I: Bumuo ako ng apat na linggong plano sa paglulunsad na sumasaklaw sa nilalaman ng teaser, diskarte sa araw ng paglulunsad, at follow-up pagkatapos ng paglunsad. Isama kung ano ang ipo-post, kailan ito ipo-post, at isang email para sa bawat yugto. T: Panatilihing makatotohanan ang plano para sa isang operasyon ng isang tao. Walang bayad na ad. Organic at email lang. Ang tono ay dapat maging mainit at personal, hindi corporate. E: Isang linggo-linggo na kalendaryo na maaari kong sundin, na may mga partikular na ideya sa nilalaman para sa bawat araw, tatlong maikling email draft, at isang checklist sa araw ng paglulunsad. Patakbuhin ang prompt na ito sa tabi ng isa na walang framework, at makikita mo ang pagkakaiba. Kung ikaw ay talagang isang candlemaker, maaamoy mo rin ito. Gumawa ng iskedyul ng mga layunin ng AI. Sa sandaling nakagawa ka na ng ilang pag-iisip at magkaroon ng ideya kung saan ka matutulungan ng AI, ang susunod na hakbang ay panatilihin ang momentum. Mas madaling sabihin kaysa gawin. Tandaan ang puwang sa pag-alam? Ipinapakita ng pananaliksik na hindi sapat ang pagkakaroon ng malakas na layunin sa sarili. Ngunit, ang mga taong bumubuo ng mga plano na eksaktong tumutukoy kung paano sila kumikilos patungo sa isang layunin ay mas malamang na talagang sumunod. Ang pag-iisip na "Gusto kong maging mas mahusay sa paggamit ng AI" ay hindi gaanong epektibo kaysa sa "Tuwing Martes ng umaga, gugugol ako ng 20 minuto sa paglalapat ng AI sa isang gawain sa aking plato." Kaya narito ang inirerekomenda ko: Magplano ng lingguhang iskedyul ng mga panalo sa AI. Ito ay mga gawain na maaari mong makamit sa isang linggo. Hindi nila kailangang maging malalaking paglukso. Sa halip, isipin ang mga ito bilang karagdagang pag-unlad patungo sa isang mas malaking layunin, sapat na maliit upang aktwal na makumpleto ngunit sapat na makabuluhan upang ilipat ang karayom. Ang isang nakabalangkas na iskedyul ay gumagawa ng dalawang bagay. Una, nagiging intensyon itougali, na nagbibigay ng scaffolding upang panatilihin kang bumalik dito nang walang kabayanihan na pagkilos ng paghahangad sa bawat oras. Pangalawa, ibinabagsak nito ang walang katapusang mga posibilidad ng AI sa mga praktikal na hakbang na partikular sa iyong trabaho. Ito ay isang antidote sa opsyon paralysis. Sabihin nating gusto mong gumamit ng AI para pahusayin ang iyong kahusayan sa pagpupulong at follow-up. Narito kung ano ang maaaring maging hitsura ng isang iskedyul sa pagsasanay: Pangunahing layunin: Gamitin ang AI upang bawasan ang oras na ginugol sa mga update sa status at paghahanda sa pagpupulong sa susunod na buwan. Linggo 1: Piliin ang iyong pinakaulit na pulong. Gamitin ang AI para bumuo ng template agenda mula sa iyong mga tala. Linggo 2: Pagkatapos ng pulong, gamitin ang AI para i-draft ang follow-up na buod. Tingnan kung mas kaunting oras ito kaysa karaniwan. Linggo 3: Bumuo ng prompt para sa lingguhang mga update sa status gamit ang mga bullet point na pinapanatili mo na. Linggo 4: Pagsamahin ang tatlo sa isang simpleng nauulit na daloy ng trabaho. Patakbuhin ito sa loob ng isang linggo sa maraming pagpupulong. Linggo 5: Suriin ang iyong system. Ano ang gumagana? Ano ang hindi? Ano ang susunod? Magtakda ng mga layunin para sa susunod na buwan. Wala dito ay isang lukso. Bawat linggo ay bubuo sa huli, at sa limang linggo mayroon kang isang dokumentadong sistema. Maaari mong subaybayan ang iyong pag-unlad gayunpaman ay gumagana para sa iyo: isang app ng mga tala tulad ng Notion, isang tool sa pamamahala ng gawain tulad ng Asana, isang tumatakbong dokumento, o mga malagkit na tala kung ganyan ka gumulong. Ang pagkakapare-pareho ay higit na mahalaga kaysa sa format. At (maaaring nakita mo na ito), matutulungan ka pa ng AI na buuin ang iskedyul mismo. Ipaliwanag ang iyong tungkulin at mga responsibilidad dito, at hilingin dito na tulungan kang mag-brainstorm kung saan mo maaaring makatotohanan ang AI sa iyong workflow. Mag-ayos sa isang pangunahing layunin ng SMART na tunguhin sa susunod na apat hanggang anim na linggo, pagkatapos ay gamitin ang AI para i-draft ang mga sub-step para makarating doon. Gawing nakikita ang iyong pag-unlad. Kung AI-forward ang iyong kumpanya, malamang na gustong malaman ng manager mo kung ano ang iyong ginagawa. Kung gaano kakikita ang iyong pag-unlad ng AI sa kanila ay mahalaga rin para sa iyong karera bilang ang trabaho mismo. Ito ay totoo lalo na kung ang iyong pagganap ay layunin sa AI adoption. Ang regular na pagsasabi sa iyong manager kung paano ka nagde-deploy ng AI, na ina-update ang mga ito sa mga bagong kaso ng paggamit o mga nadagdag sa kahusayan, ay nagpapahiwatig na ikaw ay nag-iisip nang maaga. Iyon ay maaaring magmukhang isang Slack na mensahe, isang item sa iyong lingguhang pag-update, o isang pagbanggit sa iyong mga one-on-one. Kahit na ang maliliit na panalo ay nagtatanim ng ideya na kailangan mo. Ang kakayahang makita ay mas madaling sabihin kaysa gawin, gayunpaman: Kapag nakuha mo na ang mga damo gamit ang AI, napakadaling mahuli na nakalimutan mong ipaalam ang iyong pag-unlad. Minsan, masyado akong namumuhunan sa isang proyekto na nakalimutan kong i-update ang aking boss kung paano talaga napabuti ng aking paggamit ng AI ang aking output. Isang solusyon: Magtakda ng umuulit na paalala sa kalendaryo para sa isang update ng manager AI. Pagkatapos, kopyahin ang iyong iskedyul ng pag-aampon (o anuman ang iyong ginagamit upang subaybayan ang iyong pag-unlad ng AI), i-paste ito sa iyong AI tool na pinili, at hilingin na ibuod ang iyong lingguhang pag-unlad. Bam, isang bagay na ibabahagi sa iyong boss na halos walang dagdag na trabaho. Ito ang dahilan kung bakit maaaring maging kapaki-pakinabang ang paggamit ng tool sa pamamahala ng gawain tulad ng Asana upang subaybayan ang iyong trabaho. Maaari mong i-export ang iyong mga nakumpletong gawain sa isang spreadsheet, ibigay ito sa isang AI tool, at hilingin itong ilabas ang mga kamakailang panalo. Naka-built in ang pagsubaybay sa pag-unlad, at mas madali ito kaysa sa pag-iingat ng hiwalay na Google Sheet na kailangan mong tandaan na mag-update sa tuwing gagawa ka ng isang bagay. Hinihikayat din kita na ikonekta ang iyong paggamit ng AI sa kung paano nito isinusulong ang iyong trabaho. Magsabi ng isang salaysay: kung paano ka naging mas mahusay dito, at dahil dito, kung paano naging mas mahusay ang iyong trabaho, at kung paano ito nauugnay sa mga KPI ng koponan. Pinag-uusapan natin ang tungkol sa pagsulong ng iyong karera, pagkatapos ng lahat. Isa pang tala: Mahalaga rin ang visibility ng peer. Mahalaga ang mga tagapamahala, ngunit gayundin ang pagiging taong mapupuntahan ng iyong mga kasamahan sa koponan kapag mayroon silang tanong sa AI. Ang impormal na katayuang ekspertong iyon ay bumubuo ng pataas na presyon sa iyong sariling pagsulong. Timothy had some helpful insight here: "The trick is to share the how, not the wow. Not 'look what I built' but 'heto kung paano ko binuo ito, baka nakakatulong ito sa iyo.' The second it becomes useful to someone else in the room, it stops being a brag and become a capability unlock for the whole team." Panatilihin ang isang loop ng impormasyon. Ginagawa mo ang trabaho, ipinapakita mo ang trabaho, ngayon siguraduhing nananatili kang matalas. Ang huling payo ko ay panatilihin ang iyong sarili sa pag-aaral at pag-update sa mga pagsulong habang isinasabuhay ang iyong kaalaman. Tulad ng sinabi ni Meg, "Ang isang taong may AI-enabled ay isang taong curious sa AI. Dapat ay nag-eeksperimento ka dito, nagsasanay dito, at sumusubok ng mga bagong tool/build. Hindi sapat na magpatakbo ng parehong tatlomga senyas (bagama't iyon ay isang magandang lugar upang magsimula). Ang pagiging AI-enabled ngayon ay nangangahulugan na ikaw ay gumagamit at nagbabago sa mga tool at modelong ito habang inilalabas ang mga ito." Ang susi ay panatilihin ang isang loop ng impormasyon na sapat na magaan upang hindi ka mabigla. Gusto mo ng daloy na sapat na komprehensibo upang manatiling napapanahon, ngunit hindi gaanong gusto mong gumapang sa isang butas. Limitahan ang iyong sarili sa apat o limang mga channel ng impormasyon ng AI sa isang pagkakataon. Ang mga ito ay maaaring isang newsletter o blog, isang channel sa YouTube, isang panloob na komunidad, isang tagapayo, isang podcast, isang LinkedIn account, o kahit isang katapat na AI, isang taong may katulad na tungkulin na nag-eeksperimento rin. At para maging napapanatiling lahat ito: Sa tuwing magdaragdag ka ng bagong channel, isaalang-alang ang pag-drop ng isa. Ang aking mga channel ngayon ay: Simple.ai: isang newsletter na nagpapakita ng mga balita sa AI at mga update sa isang grounded, down-to-earth na paraan. Kung gusto mo ng newsletter tungkol sa AI nang hindi nalulula, ito na. Ben’s Bites: isang Substack na medyo mas ambisyoso sa saklaw habang natutunaw pa rin. Isang panloob na channel ng AI Slack na mayroon kami sa HubSpot upang ibahagi ang pag-unlad ng AI na nauugnay sa marketing. Isang AI mentor. Ang aking koponan, kung saan regular kong tinatalakay kung paano pinakamahusay na i-deploy ang AI sa aming blog. At sa ngayon lang iyon. Maaaring magbago ang mga iyon sa hinaharap habang nagbabago ang antas ng kaginhawaan at mga responsibilidad ko. Paano Makakalipat ang Mga Koponan Mula sa Pag-eksperimento sa AI patungo sa Pagpapatupad Ang lahat sa itaas ay tungkol sa pagpapagana ng iyong sarili. At para sa mga IC, maaari kang tumigil doon. Ngunit kung namamahala ka ng isang koponan, ang paglipat mula sa "sinusubukan namin ito" hanggang sa "ito ay bahagi ng kung paano namin lahat gumagana ngayon" ay isang iba't ibang hamon. Ang pagmamaneho ng pag-aampon sa isang koponan ay hindi ibinigay. Hindi ka maaaring magpakita ng impormasyon sa isang tao at asahan na agad silang tatakbo kasama nito. Hindi lahat ay magiging kasing handa o kasing kumportableng matuto gaya mo. Iyan ay hindi isang katok sa kanila; ang mga tao ay may iba't ibang ugnayan sa bagong teknolohiya, at maaari kang magkaroon ng isang pagkalat ng mga maagang nag-aampon, maaga/nahuling karamihan, at maaaring maging mga innovator o nahuhuli sa tabi mo. Karaniwang nagtitiwala ang mga tao sa ibang tao kapag nakikibagay sila sa bago. I'd bet that's part of why you asked advice from a blog post written by me, a certified real person, over only asking ChatGPT or Claude. Mayroong isang bagay tungkol sa pagdinig ng "narito kung ano ang nagtrabaho para sa akin" mula sa isa pang tao na walang chatbot na maaaring ganap na gayahin. Ang suporta sa managerial ay isa rin sa pinakamalakas na hula kung may gumagamit ng AI sa trabaho — ayon sa Irrational Labs, bumababa ang paggamit ng AI ng empleyado mula 79% hanggang 34% nang walang pag-endorso ng manager. Kaya, kilalanin ang iyong koponan kung nasaan sila. Tanungin sila kung paano nila ginagamit ang AI. Hindi sa isang micromanaging, "ipakita sa akin ang iyong nag-uudyok na kasaysayan" na uri ng paraan, ngunit mula sa isang lugar ng tunay na pag-usisa. Ano ang pumipigil sa kanila? Batay sa nahanap mo, magmungkahi ng ilan sa mga diskarte na ipinakilala ko dito. Mas marami akong natutunan sa pakikipag-usap sa aking team nang harapan kaysa sa anumang tulong na artikulo o training deck na maaaring itinuro sa akin. Ang paglalakbay sa pagpapagana ng AI ng bawat indibidwal ay kanya-kanyang sarili, at ang pinakamagandang bagay na magagawa mo bilang manager ay hikayatin habang binibigyan sila ng espasyo para mag-explore. Kung Saan Nababagay ang Futurepedia sa AI Enablement Ang buong post na ito ay tungkol sa isang ideya: ang pag-alam tungkol sa AI ay hindi katulad ng pagiging pinagana nito. At ang pinakamalaking hadlang ay hindi mga problemang malulutas mo sa pamamagitan ng pagbabasa ng isa pang artikulo o pag-bookmark ng isa pang tool. Iyon ang dahilan kung bakit nakuha ng HubSpot ang Futurepedia. Ang Futurepedia ay ang pinakamalaking independiyenteng AI education at discovery platform sa mundo. Pinapatakbo nito ang unang direktoryo ng tool ng AI — libu-libong mga na-curate na tool sa bawat kategorya na maiisip mo — kasama ng lumalaking platform ng edukasyon na may 25+ na kurso at higit sa 1,000 mga aralin na nakatuon sa mga kasanayan sa AI sa totoong mundo para sa negosyo at pagiging produktibo. Sa buong Futurepedia, ang mga channel nito sa YouTube, at ang newsletter nito, ito ang naging default na panimulang punto para sa mga propesyonal na gustong aktwal na matutunan kung paano gamitin ang AI, hindi lamang marinig ang tungkol dito. Tinutulungan ng HubSpot ang milyun-milyong kumpanya na umunlad nang mas mahusay. Tinutulungan ng Futurepedia ang mga propesyonal na mahanap at makabisado ang mga tool ng AI na nagpapahusay sa kanilang trabaho. Ngayon sila ay iisang koponan, na nangangahulugang mas maraming mapagkukunan, mas malaking abot, at parehong pagkahumaling sa paggawa ng AI para sa mga totoong tao. Ang mga propesyonal na mananalo sa susunod na limang taon ay hindi ang mga taong higit na nakakaalam tungkol sa AI. Sila ang talagang natutong magtrabaho kasama nito. Kung ibinigay sa iyo ng post na ito ang balangkas, binibigyan ka ng Futurepedia ng lugar upang magsimula.

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