了解人工智慧還不夠。以下是實際使用方法。

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也許您已經打開 ChatGPT 幾次，但結果不佳，然後繼續前進。也許您參加過一兩次人工智慧培訓並想：「很酷，但這實際上如何應用於我的工作？」或者，您可能已經為 LinkedIn 上推薦的十幾種人工智慧工具添加了書籤，但沒有嘗試過任何一種。 你並不孤單。認識人工智慧和使用人工智慧之間的差距正是我們許多人目前面臨的問題。每個人都告訴你使用它並沒有幫助。 我知道這一點，因為這幾乎是我的工作：我在 HubSpot 部落格上管理一個寫作團隊，我工作的很大一部分是利用人工智慧為他們提供支援。不是抽象的、鼓舞人心的主題演講意義上的，而是如何讓你的實際工作更好地完成的。 我了解到，問題幾乎從來都不是動機。人們想要學習。關於人工智慧的資訊無所不在，但真正的支援——真正改變你的工作方式的——卻出奇地罕見。 這就是這篇文章的主題。在本指南中，我將分享一個實用的框架，將人工智慧整合到您的工作中，從而提高您的技能、影響力和職業生涯。 目錄 為什麼啟用人工智慧有助於您的職業生涯 為什麼人工智慧如此難以採用？ 人工智慧支援是什麼樣的？ 團隊如何從人工智慧實驗轉向執行 Futurepedia 在人工智慧支援的應用 為什麼啟用人工智慧有助於您的職業生涯 讓我們從一些誠實開始。 「人工智慧幫助你的工作」在 2026 年幾乎是一句空話。我們知道它可以提高我們的工作效率，那麼現在該怎麼辦？ 這是一個更好的見解：使用人工智慧的人和善用人工智慧的人之間的差距越來越大。優勢將屬於那些走得更遠的人，他們將人工智慧融入他們的日常生活中，他們利用它來做出有意義的更好的工作，並且能夠展現出這種影響。 讓我們仔細看看這是為什麼： 晉升來自於產出，而不是努力。 如今，「我付出了很多努力，所以我應該得到回報」已經很難爭論了。這是因為支援人工智慧的專業人士往往比那些不支援人工智慧的專業人士產生更多的產出和影響。我所說的人工智慧是指那些在日常工作中經常利用人工智慧來提高產出和影響力的人。 2026年，許多產業已經進入人工智慧的「營運時代」。實驗階段（臨時提示、一次性工具使用）已經基本結束。現在的期望是綜合、持續使用。 以內容行銷為例：具有策略重點的小型團隊可以使用人工智慧作為力量倍增器，減輕製作的常規方面的負擔，以便人類編輯可以專注於敘事流程、品牌聲音和準確性。根據 HubSpot 的 2026 年行銷狀況報告，67% 的行銷團隊表示人工智慧每週為他們節省 10 個小時或更多時間，71% 的行銷團隊表示人工智慧幫助他們創造了更多內容。 由於人工智慧可以處理角色的大部分日常事務，因此它可以騰出時間進行更高階的工作：策略思考、創造性地解決問題、跨職能領導和長期規劃。執行基本任務的價值變得越來越低。當你沒有受到瓶頸時，經理會給你更具挑戰性和可見性的工作。 人工智慧的使用正在成為新的基準。 上一代人，懂得如何使用 Excel 是一個與眾不同的因素。然後，它就變成地板了。人工智慧現在也正在發生同樣的轉變，這意味著成功的窗口正在關閉。 目前，人工智慧的熟練程度仍然令人印象深刻。如果你告訴你的經理你使用人工智慧將流程減半，或建立了一個提示，每週為你的團隊節省三個小時，就會引起注意（稍後會詳細介紹）。 然而，一兩年後，今天讓你得到經理認可的東西聽起來很像「我在 Excel 中做了一個新的巨集」。有用，但不值得注意。 當人工智慧熟練程度成為基準時，優勢就屬於那些較早到達並在此基礎上發展的人，而其他人仍在弄清楚從哪裡開始。你甚至可以說這是基準：HubSpot 研究發現，83% 的行銷人員表示，由於人工智慧，他們預計會比以往任何時候都生產更多產品。 這對你的職涯來說最重要的是：人工智慧不會取代你。但有人可能會更好地使用它。不是某種假想的機器人，也不是不知名的自動化浪潮。在你的行業中，在你的級別上，有人在你之前決定認真對待它。 管理者會注意到誰在使用人工智慧（誰沒有）。 2026年蓋洛普數據顯示69% 的領導者和 55% 的管理者每年至少使用幾次人工智慧，而 IC 的比例僅為 40%。您的經理可能比您更多地使用人工智慧，因此他們對可能性以及您是否跟上步伐有很好的了解。 我並不是說你的老闆保留了一份秘密記分卡，記錄誰最能激勵克勞德。但值得注意的是，當同一團隊中的兩個人完成類似的工作時，其中一個人始終能夠更快、更徹底地完成工作，因為他們將人工智慧整合到了自己的流程中。它會影響誰獲得下一個延伸任務、誰被納入策略對話以及誰得到升遷。 為什麼人工智慧如此難以採用？ 很多人在「我知道我應該更多地使用人工智慧」和真正這樣做之間陷入困境是有原因的。事實上，有幾個有據可查的原因： 知行差距 我們都想學習或嘗試新的東西，卻發現幾個月或幾年過去了卻沒有真正採取任何行動。只要問問我臥室裡積滿灰塵的貝斯吉他就知道了。 研究人員傑弗瑞·普費弗和羅伯特·薩頓將這種現象稱為「知行差距」。基本上，知道要做什麼和實際去做幾乎是完全不同的問題。 當將知行差距應用於人工智慧時，研究結果一致：BCG 發現，儘管人工智慧得到了廣泛應用，但 74% 的公司尚未透過人工智慧的使用展現出切實的商業價值。報告也發現，公司在實施人工智慧時面臨的挑戰中有 70% 源自於人員和流程相關問題，而技術問題和人工智慧演算法問題分別只有 30% 和 10%。 造成滯後的部分原因是實際的。你已經有工作要做了。你的日曆排滿了，你的任務清單很長，「弄清楚如何更好地使用人工智慧」的抽象目標正在與你盤子裡的其他事情競爭。 當我問 HubSpot Media 的提示工程師兼人工智慧專家 Timothy Biondollo，為什麼這麼多人在認知和採用之間猶豫不決時，他並沒有粉飾自己： 「意識是被動的，採用需要你改變實際的工作方式，而不僅僅是在瀏覽器中添加一個新選項卡。差距在於，大多數人仍然按順序完成日常任務，自己完成工作。有能力的人做出了完全不同的轉變。他們花時間收集背景，編寫說明，然後在後台運行十個並行工作流程，同時專注於策略和品質。 在履行現有職責的基礎上學習人工智慧是一個真正的限制。你的大腦處理新資訊有一個上限，當超過這個上限時（考慮到過去幾年人工智慧的發展速度，幾乎肯定是這樣），即使動機很高，採用率也會急劇下降。 選擇太多，清晰度不夠 假設你確實擠出了時間。現在怎麼辦？ 市場上有數千種人工智慧工具。風景每月都在變化。新模型和功能推出，您的 LinkedIn 來源充滿了人們告訴您改變他們生活的工具。你不知道從哪裡開始，所以你根本不開始。 即使您沒有聽說過選擇悖論，您也肯定經歷過。我們擁有的選擇越多，我們想要選擇的就越少。所以我們會凍結，或者我們會做出比選擇更少時更糟糕的決定。 對於任何試圖養成人工智慧習慣的人來說，這正是目前正在發生的事情。您選擇的工具實際上是正確的工具的可能性有多大？恐嚇是輕描淡寫的說法。 生產力陷阱 這裡還有一個殘酷的諷刺，我沒有看到應有的提及：如果你不慎重地使用人工智慧，它會創造更多的工作而不是減少的工作。 考慮一個場景，您想要使用 AI 將資料集匯總為備忘錄。您匯出該工作表，將其放入 ChatGPT 中，太棒了，30 秒後就會返回一份備忘錄。但現在你正在審查輸出，發現不準確的地方，因為有些問題而重新提示，對你不確定的聲明進行事實檢查，並重新格式化整個內容以達到正確的基調。當你完成這些工作時，你會發現人工智慧不再是一個推動者，而是一個推動者。感覺像是瓶頸。 這是人工智慧應用停滯的一個重要原因。人們嘗試一下，得到普遍的反應，然後認為就這樣了嗎？他們認為不值得持續努力並回到舊的方式。但問題在於方法，而不是工具。充分利用人工智慧意味著知道它在哪裡真正節省了你的時間，在哪裡改變了工作。這種區別需要實踐，並將具有人工智慧意識的人和支持人工智慧的人區分開來。 人工智慧支援是什麼樣的？ 我們知道為什麼人工智慧的支援和採用很重要。從知識到實踐的跳躍是我們許多人停滯不前的地方，但這並不是因為缺乏嘗試。 接下來，我將概述對我和我的內容團隊有效的策略。這些都是實用的、漸進的步驟，可以將人工智慧的焦慮轉化為行動。 意識到你還沒有落後。 搜尋「最新的人工智慧技術」是一個很好的方法，可以讓你立即想要關閉你的筆記型電腦並結束這一天。 人工智慧面臨的壓力來自源源不絕的影響者、產品公告、想法文章，甚至是同事告訴你他們如何取得進展。 但這種噪音很大程度上是為了吸引你的注意力並向你推銷。這是書中最古老的伎倆之一：你落後了。你不能落後。訂閱我的時事通訊，這樣你就不會落後。這種訊息滿足了我們加入內部群體的原始願望。這基本上就是穴居人的邏輯。 一些現實情況：根據蓋洛普的數據，49% 的美國員工表示從未在其崗位上使用人工智慧，只有 26% 的員工每週使用幾次或更多次。讓我們明白這一點。在大多數主要人工智慧公司所在的國家，只有大約四分之一的員工經常使用人工智慧。 我想引入另一個概念來正確看待事物：創新擴散理論。創新擴散理論由 E.M. Rodgers 於 1962 年首次提出（至今仍具有現實意義），該理論將科技的所有受眾分為五組：創新者、早期採用者、早期大眾、晚期大眾和落後者。 這些團體按此順序採用任何新技術。採用始於創新者（例如技術愛好者、有影響力的人、最先排隊購買最新手機的人），終於落在落後者（仍在使用固定電話的人）。從下圖中可以看出，大多數人都處於中間位置： 來源 那麼，我們在生成人工智慧的時間軸上處於什麼位置？ 這是一個主觀的決定，但考慮到我們迄今為止所掌握的數據，我敢打賭我們剛剛進入了早期多數。換句話說，雖然人工智慧這個概念已經進入公眾視野一段時間了，但人工智慧的熟練程度才剛開始成為主流。你聽過的所有對人工智慧及其可能性讚不絕口的人都是前 15%，即創新者和早期採用者。而且他們比其他人更敢於發聲。 這對你來說意味著什麼？如果您還不習慣使用人工智慧，那麼您仍然處於有利位置。但也不要落後，因為早期多數是你領先的最後機會。 這並不是說成為任何事情的初學者都很容易——當然不是。但這種不適感很大程度來自於相信每個人都領先於你。目前情況還不是這樣。 從小處開始。 與任何技能一樣，人工智慧熟練程度是一種透過重複使用而隨著時間的推移而增強的肌肉。你不會透過閱讀舉重知識而變得更強壯。在某些時候，你必須拿起啞鈴。 這並不意味著您需要聘請一個代理商來匯總您的所有電子郵件、清理您的電子表格、管理您的日程安排以及一次性納稅。擁抱作為一個初學者，尋找小小的勝利，就像運動一樣，你會比你想像的更快看到好處。 我用人工智慧做的第一件事就是，如果我覺得自己的語氣不對勁，它會幫助我建議重寫我的內部 Slack 訊息。基本的東西，但我立即意識到這比苦苦思索完美的表達方式更有效。我看到了相對較少的投資好處。 最終，我開始習慣使用 Claude 來協助我的團隊編寫內部工具、從資料集中產生備忘錄以及規劃我每週的職責。現在，我很難找到在日常生活中不使用人工智慧的任何事情。 將人工智慧解決方案應用於您自己的問題並看到現實世界的好處是一個強大的動力。你把它用在具體的東西上，只需點擊一下即可。你會想，「哦，我可以用它來做這個……它還能做什麼？」你的好奇心成為養成習慣的引擎。 另外，將人工智慧融入你現有的工作中（而不是作為單獨的實驗或活動）可以消除嘗試一次、得到不確定結果並回到你已經工作方式的障礙。您會親眼目睹它的實用性，因此您更有可能克服最初的阻力。人工智慧的好處超過了暫時的不適。 HubSpot 部落客 Amy Rigby 親身體驗過這一點：「將人工智慧融入工作流程中最困難的部分也是任何提高效率的嘗試中最難的部分：一開始，它的效率會非常低。你會在它的工作原理、實驗和失敗方面遇到困難，因為這對你來說都是新的……你必須堅持通過學習曲線才能釋放這個價值。 了解如何提示。 人工智慧提示是您在剛開始時可以學習的最有用的技能。一個好的提示意味著一般回應和真正有幫助的回應之間的差異。 當我詢問 HubSpot Media 內容策略與營運主管 Meg Prater 為何人工智慧意識與實際採用之間存在差距時，她說：“他們沒有使用正確的提示。一旦你學會瞭如何更好地提示，你的結果就會讓你不可能不使用人工智能來增強你的工作，並創造更多的時間來做重要的工作。” 一開始嘗試不同的提示是可以的，但最終你會需要一個框架來更好地引導對話。我鼓勵我的團隊中的作家使用 WRITE 框架 - 它為 AI 提供了五個針對請求的關鍵資訊： Who：AI 扮演誰？賦予人工智慧一個角色，例如經驗豐富的策略家、技術專家、專案經理等。 資源：人工智慧需要什麼背景才能做到這一點？這是你的上下文轉儲：有關項目的相關詳細資訊、你正在解決的問題、參考資料以及人工智慧本身不知道的任何其他內容。 說明：人工智慧到底該做什麼？具體一點。 條款：適用哪些規則、限製或邊界？例如，長度、格式、語氣、要避免的事情和要包含的事情。 預期結果：盡可能具體地描述成品：格式、可交付成果，如果可能，也提供範例。 以下是 WRITE 提示的範例： W：您是小型企業行銷顧問，專門從事 DTC 產品發布。我的受眾是 25-40 歲的女性，她們主要透過我的 Etsy 商店和 Instagram 購買手工蠟燭作為禮物和自我照顧。 R：我將在六月推出夏季蠟燭系列。我的啟動預算約為 500 美元。我最好的銷售管道是 Instagram，我有大約 3,000 名粉絲。我的上一個系列在兩週內就售罄了，主要是透過 Instagram Stories 和電子郵件。 I：為我制定一個為期四週的發布計劃，其中包括預告內容、發布日策略和發布後跟進。包括發佈內容、發佈時間以及每個階段一封電子郵件。 T：保持計劃對於單人操作來說是切合實際的。沒有付費廣告。僅有機和電子郵件。語氣應該讓人​​感到溫暖和個人化，而不是公司化。 E：我可以遵循的每週日曆，其中包含每天的具體內容想法、三封簡短的電子郵件草稿和啟動日清單。 在沒有框架的提示旁邊執行此提示，您就會看到差異。如果您實際上是蠟燭製造商，您也會聞到它的味道。 建立人工智慧目標時間表。 一旦你完成了一些修改並了解人工智慧可以在哪些方面為你提供幫助，下一步就是保持動力。 說起來容易做起來難。還記得知行差距嗎？研究表明，僅擁有強烈的目標意圖是不夠的。 但是，制定計劃並明確說明他們如何實現目標的人更有可能真正執行。 「我想更好地使用人工智慧」的想法不如「每個星期二早上，我會花 20 分鐘將人工智慧應用到我手頭上的一項任務」來得有效。 所以我的建議是：每週規劃一次人工智慧獲勝的時間表。這些是您可以在一周內合理完成的任務。它們不需要是重大飛躍。相反，請將它們視為朝著更大目標的漸進進展，小到足以實際完成，但有意義到足以推動目標。 結構化的時間表有兩個作用。首先，它將意圖轉變為習慣，為你提供鷹架，讓你每次都不需要英勇的意志力行為就能回到它。其次，它將人工智慧的無限可能性分解為針對您工作的實際步驟。這是選項癱瘓的解藥。 假設您想使用人工智慧來提高會議效率和跟進。實踐中的時間表可能是這樣的： 主要目標：使用人工智慧減少下個月狀態更新和會議準備所花費的時間。 第一週：選擇您最常參加的會議。使用 AI 從您的筆記中產生模板議程。 第2週：會議結束後，使用AI起草後續總結。檢查這是否比平常花費的時間更少。 第 3 週：使用您已經保留的要點建立每週狀態更新提示。 第 4 週：將這三者組合成一個簡單的可重複工作流程。在多次會議期間運行一周。 第 5 週：檢查您的系統。什麼有效？什麼不是？接下來是什麼？設定下個月的目標。 這裡沒有什麼是飛躍。每週都建立在上一週的基礎上，到第五週你就有了一個記錄系統。 您可以追蹤您的進度，但適合您：像 Notion 這樣的筆記應用程式、像 Asana 這樣的任務管理工具、正在運行的文件或便籤（如果您喜歡的話）。一致性比格式更重要。 而且（您可能已經看到了這一點），人工智慧甚至可以幫助您自行製定時間表。向它解釋你的角色和職責，並要求它幫助你集思廣益，在你的工作流程中可以實際利用人工智慧。確定一個主要的 SMART 目標，在接下來的四到六週內努力實現，然後使用人工智慧來起草實現目標的子步驟。 讓你的進步可見。 如果你的公司是人工智慧前沿公司，你的經理很可能想知道你在做什麼。你的人工智慧進步對他們來說有多明顯，對你的職業生涯和工作本身也同樣重要。 如果您的績效目標是採用人工智慧，則尤其如此。定期告訴你的經理你如何部署人工智慧，向他們更新新的用例或效率提升，這表明你正在提前思考。這可能看起來像是一條 Slack 訊息、每週更新中的一個項目，或是一對一談話中的提及。即使是很小的勝利也會讓人覺得你是不可或缺的。 然而，可見性說起來容易做起來難：一旦你深入了解人工智慧，你很容易陷入困境並忘記傳達你的進展。有時，我對一個專案投入太多，以至於忘記向老闆報告我的人工智慧使用實際上如何提高了我的產出。 一種解決方案：為經理 AI 更新設定定期日曆提醒。然後，複製您的採用計劃（或用於追蹤 AI 進度的任何內容），將其貼上到您選擇的 AI 工具中，並要求總結您每週的進度。 Bam，幾乎無需額外工作即可與老闆分享一些東西。 這就是為什麼使用 Asana 等任務管理工具來追蹤您的工作會很有用。您可以將已完成的任務匯出到電子表格中，將其交給人工智慧工具，並要求它提取最近的勝利。進度追蹤是內建的，它比保留一個單獨的 Google 試算表要容易得多，您需要記住每次做某件事時都要更新。 我還鼓勵您將人工智慧的使用與它如何推進您的工作聯繫起來。講述一個故事：您如何在這方面做得更好，因此，您的工作如何變得更好，以及這與團隊 KPI 有何關係。畢竟，我們談論的是提升你的職業生涯。 還有一點要注意：同行的可見度也很重要。經理很重要，但當你的隊友遇到人工智慧問題時向他們求助也很重要。這種非正式的專家身分會給你自己的晉升帶來向上的壓力。 蒂莫西在這裡有一些有用的見解：“訣竅是分享如何，而不是哇。不是‘看看我建造了什麼’，而是‘這就是我建造它的方式，也許這對你有幫助。’一旦它對房間裡的其他人變得有用，它就不再是吹牛，而是成為整個團隊的能力解鎖。” 保持資訊循環。 你正在做工作，你正在展示工作，現在請確保你保持敏銳。我的最後一項建議是，在將知識付諸實踐的同時，不斷學習並不斷更新進步。 正如梅格所說，「支持人工智慧的人就是對人工智慧好奇的人。你應該嘗試它，練習它，並嘗試新的工具/構建。運行相同的三個工具是不夠的提示（儘管這是一個很好的起點）。今天啟用人工智慧意味著您可以在這些工具和模型發佈時使用它們並不斷發展。 」 關鍵是保持一個足夠輕鬆的資訊循環，這樣你就不會不知所措。你想要一個足夠全面的流程來保持最新狀態，但又不會太全面以至於你想爬進洞裡。 一次限制自己只能使用四個或五個人工智慧資訊通道。這些可以是電子報或部落格、YouTube 頻道、內部社群、導師、播客、LinkedIn 帳戶，甚至是 AI 對應者、類似角色的人也在進行實驗。 為了使這一切可持續：每次新增頻道時，請考慮刪除一個。 我現在的頻道是： Simple.ai：一份時事通訊，以接地氣、務實的方式呈現人工智慧新聞和更新。如果您想要一本有關人工智慧的電子報而不不知所措，那麼這就是它。 Ben’s Bites：一個範圍較宏大但仍易於理解的子堆疊。 我們在 HubSpot 有一個內部 AI Slack 頻道，用於分享與行銷相關的人工智慧進度。 人工智慧導師。 我經常與我的團隊在部落格上討論如何最好地部署人工智慧。 這只是現在。隨著我的舒適程度和責任的變化，這些未來可能會改變。 團隊如何從人工智慧實驗轉向執行 以上一切都是為了讓自己變得強大。對於 IC，您可以到此為止。但如果你管理一個團隊，從「我們正在嘗試這個」到「這是我們現在工作方式的一部分」的轉變是一個不同的挑戰。 推動團隊採用並不是理所當然的。你不能向某人提供資訊並期望他們立即使用它。並不是每個人都像您一樣願意或願意學習。這並不是對他們的打擊；而是對他們的打擊。人們與新科技有著不同的關係，你身邊可能有大量的早期採用者、早期/晚期大眾，甚至可能是創新者或落後者。 人們在適應新事物時通常會信任其他人。我敢打賭，這就是為什麼您從我（一個經過認證的真實人士）撰寫的部落格文章中尋求建議的部分原因，而不是僅僅詢問 ChatGPT 或 Claude。從另一個人那裡聽到“這對我有用”是任何聊天機器人都無法完全複製的。 管理階層的支持也是判斷員工是否在工作中使用人工智慧的最有力預測因素之一——根據 Irrational Labs 的數據，如果沒有經理人的認可，員工人工智慧的使用率會從 79% 下降到 34%。 因此，請在您的團隊所在地與他們會面。詢問他們如何使用人工智慧。不是以微觀管理的方式，「向我展示你的激勵歷史」之類的方式，而是出於真正的好奇心。是什麼阻礙了他們？根據您的發現，建議我在此介紹的一些策略。 我從與團隊面對面的交談中學到的東西比任何幫助文章或訓練平台所能教我的都多。每個人的人工智慧支援之旅都是他們自己的，作為管理者，你能做的最好的事情就是鼓勵他們，同時給他們探索的空間。 Futurepedia 在人工智慧支援的應用 整篇文章都是關於一個想法：了解人工智慧並不等於被它所支援。最大的障礙不是你可以透過閱讀一篇文章或為一個工具添加書籤來解決的問題。 這就是 HubSpot 收購 Futurepedia 的原因。 Futurepedia 是全球最大的獨立人工智慧教育和發現平台。它經營著第一個 AI 工具目錄——涵蓋您能想到的每個類別的數千個精選工具——以及一個不斷發展的教育平台，其中包含超過 25 門課程和 1,000 多個課程，重點關注現實世界中的商業和生產力 AI 技能。 在 Futurepedia、它的 YouTube 頻道和電子報中，它已經成為那些想要真正學習如何使用人工智慧而不僅僅是聽說它的專業人士的預設起點。 HubSpot 幫助數百萬企業更好地成長。 Futurepedia 幫助專業人士找到並掌握人工智慧工具，讓他們的工作變得更好。現在他們是同一個團隊，這意味著更多的資源、更大的影響力以及對讓人工智慧為真人服務的同樣執著。 未來五年獲勝的專業人士並不是最了解人工智慧的人。他們是真正學會如何使用它的人。如果這篇文章為您提供了框架，那麼 Futurepedia 將為您提供起點。

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