Θέλετε τη σύντομη εκδοχή; Μπορείτε να πετύχετε περισσότερα με λιγότερη ταλαιπωρία συνδυάζοντας τον εγκέφαλό σας με μερικές καλά επιλεγμένες ροές εργασίας . Όχι μόνο εργαλεία ροές εργασίας . Η κίνηση είναι να μετατρέψετε τις ασαφείς εργασίες σε επαναλήψιμες υποδείξεις, να αυτοματοποιήσετε τις μεταβιβάσεις και να διατηρήσετε τα προστατευτικά κιγκλιδώματα σφιχτά. Μόλις δείτε τα μοτίβα, είναι εκπληκτικά εφικτό.
Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:
🔗 Πώς να ξεκινήσετε μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης
Οδηγός βήμα προς βήμα για την έναρξη μιας επιτυχημένης νεοσύστατης επιχείρησης τεχνητής νοημοσύνης.
🔗 Πώς να δημιουργήσετε ένα μοντέλο AI: Τα πλήρη βήματα που εξηγούνται
Λεπτομερής ανάλυση κάθε σταδίου στη δημιουργία μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη ως υπηρεσία
Κατανοήστε την έννοια και τα επιχειρηματικά οφέλη των λύσεων AIaaS.
🔗 Επαγγελματικές πορείες στην τεχνητή νοημοσύνη: Οι καλύτερες θέσεις εργασίας στην τεχνητή νοημοσύνη και πώς να ξεκινήσετε
Εξερευνήστε τους κορυφαίους ρόλους εργασίας στην Τεχνητή Νοημοσύνη και τα βήματα για να ξεκινήσετε την καριέρα σας.
Λοιπόν... «πώς να χρησιμοποιήσουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να γίνουμε πιο παραγωγικοί»;
Η φράση ακούγεται μεγαλοπρεπής, αλλά η πραγματικότητα είναι απλή: έχετε σύνθετα κέρδη όταν η Τεχνητή Νοημοσύνη μειώνει τις τρεις μεγαλύτερες διαρροές χρόνου - 1) ξεκινώντας από το μηδέν, 2) αλλάζοντας το περιβάλλον και 3) επαναλαμβάνοντας την εργασία .
Βασικά σημάδια ότι το κάνετε σωστά:
-
Ταχύτητα + ποιότητα μαζί - τα προσχέδια γίνονται πιο γρήγορα και πιο καθαρά ταυτόχρονα. Ελεγχόμενα πειράματα σε επαγγελματική γραφή δείχνουν μεγάλες μειώσεις χρόνου παράλληλα με βελτιώσεις στην ποιότητα όταν χρησιμοποιείτε ένα απλό πλαίσιο προτροπών και έναν βρόχο αναθεώρησης [1].
-
Χαμηλότερο γνωστικό φορτίο - λιγότερη πληκτρολόγηση από το μηδέν, περισσότερη επεξεργασία και καθοδήγηση.
-
Επαναληψιμότητα - επαναχρησιμοποιείτε τις προτροπές αντί να τις επανεφευρίσκετε κάθε φορά.
-
Ηθικό και συμμορφούμενο εξ ορισμού - οι έλεγχοι απορρήτου, απόδοσης και προκατάληψης ενσωματώνονται, δεν εφαρμόζονται με βεβαιότητα. Το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης του NIST (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) είναι ένα οργανωμένο νοητικό μοντέλο [2].
Γρήγορο παράδειγμα (σύνθετο από κοινά πρότυπα ομάδας): γράψτε μια επαναχρησιμοποιήσιμη προτροπή "blunt editor", προσθέστε μια δεύτερη προτροπή "conformity check" και ενσωματώστε μια αναθεώρηση δύο βημάτων στο πρότυπό σας. Η απόδοση βελτιώνεται, η διακύμανση μειώνεται και καταγράφετε τι λειτουργεί για την επόμενη φορά.
Πίνακας σύγκρισης: Εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που σας βοηθούν πραγματικά να στέλνετε περισσότερα προϊόντα 📊
| Εργαλείο | Καλύτερο για | Τιμή* | Γιατί λειτουργεί στην πράξη |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | γενική γραφή, διατύπωση ιδεών, διασφάλιση ποιότητας | δωρεάν + επί πληρωμή | γρήγορα σχέδια, δομή κατ' απαίτηση |
| Microsoft Copilot | Ροές εργασίας γραφείου, email, κώδικας | συμπεριλαμβάνεται σε σουίτες ή επί πληρωμή | ζει στην εναλλαγή Word/Outlook/GitHub χωρίς |
| Google Gemini | ερευνητικά θέματα, έγγραφα-διαφάνειες | δωρεάν + επί πληρωμή | καλά πρότυπα ανάκτησης, καθαρές εξαγωγές |
| Κλοντ | μακροσκελή έγγραφα, προσεκτική συλλογιστική | δωρεάν + επί πληρωμή | ισχυρό με μακροσκελές πλαίσιο (π.χ., πολιτικές) |
| Τεχνητή Νοημοσύνη | έγγραφα ομάδας + πρότυπα | πρόσθετο | περιεχόμενο + πλαίσιο έργου σε ένα μέρος |
| Αμηχανία | απαντήσεις ιστού με πηγές | δωρεάν + επί πληρωμή | ροή έρευνας με προτεραιότητα στις παραπομπές |
| Βίδρα/Πυγολαμπίδες | σημειώσεις σύσκεψης + ενέργειες | δωρεάν + επί πληρωμή | περιλήψεις + στοιχεία δράσης από μεταγραφές |
| Zapier/Μάρκα | κόλλα μεταξύ εφαρμογών | κλιμακωτό | αυτοματοποιεί τις βαρετές μεταβιβάσεις |
| Μέσο του ταξιδιού/Ιδεόγραμμα | οπτικά στοιχεία, μικρογραφίες | έμμισθος | γρήγορες επαναλήψεις για τράπουλες, αναρτήσεις, διαφημίσεις |
*Οι τιμές αλλάζουν. Τα ονόματα των προγραμμάτων αλλάζουν. Θεωρήστε το αυτό ως κατευθυντικό.
Η περίπτωση της απόδοσης επένδυσης (ROI) για την παραγωγικότητα της τεχνητής νοημοσύνης, γρήγορα 🧮
-
Ελεγχόμενα πειράματα διαπίστωσαν ότι η βοήθεια με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει τον χρόνο ολοκλήρωσης των εργασιών γραφής και να βελτιώσει την ποιότητα για τους επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου - χρησιμοποιήστε τη μείωση του χρόνου κατά ~40% ως σημείο αναφοράς για τις ροές εργασίας περιεχομένου [1].
-
Στην υποστήριξη πελατών, ένας βοηθός γενετικής τεχνητής νοημοσύνης αύξησε κατά μέσο όρο τα προβλήματα που επιλύονταν ανά ώρα, με ιδιαίτερα μεγάλα κέρδη για τους νεότερους εκπροσώπους [3].
-
Για τους προγραμματιστές, ένα ελεγχόμενο πείραμα έδειξε ότι οι συμμετέχοντες που χρησιμοποίησαν ένα ζεύγος προγραμματιστών τεχνητής νοημοσύνης ολοκλήρωσαν μια εργασία ~56% πιο γρήγορα από μια ομάδα ελέγχου [4].
Γράψιμο και επικοινωνία που δεν σου τρώνε το απόγευμα ✍️📬
Σενάριο: συνοπτικές ενημερώσεις, email, προτάσεις, σελίδες προορισμού, αγγελίες εργασίας, αξιολογήσεις απόδοσης - οι συνήθεις ύποπτοι.
Ροή εργασίας που μπορείτε να κλέψετε:
-
Επαναχρησιμοποιήσιμο ικρίωμα άμεσης πρόσβασης
-
Ρόλος: «Είσαι ο άμεσος επιμελητής μου που βελτιστοποιεί τη συντομία και τη σαφήνεια.»
-
Είσοδοι: σκοπός, κοινό, τόνος, κουκκίδες που πρέπει να συμπεριληφθούν, λέξη-στόχος.
-
Περιορισμοί: καμία νομική αξίωση, απλή γλώσσα, βρετανική ορθογραφία αν αυτό είναι το στυλ του σπιτιού σας.
-
-
Πρώτα διαμορφώστε το περίγραμμα - επικεφαλίδες, κουκκίδες, παρότρυνση για δράση.
-
Draft σε τμήματα - εισαγωγή, body chunks, CTA. Οι σύντομες πάσες είναι λιγότερο τρομακτικές.
-
Αντίθεση πέρασμα - αίτημα για μια έκδοση που υποστηρίζει το αντίθετο. Συγχώνευση των καλύτερων κομματιών.
-
Πιστοποίηση συμμόρφωσης - ζητήστε επικίνδυνες αξιώσεις, ελλείπουσες παραπομπές και επισημασμένη ασάφεια.
Συμβουλή ειδικού: κλειδώστε τα scaffold σας σε επεκτάσεις κειμένου ή πρότυπα (π.χ., cold-email-3 ). Πασπαλίστε τα emoji με σύνεση - η αναγνωσιμότητα μετράει στα εσωτερικά κανάλια.
Συναντήσεις: πριν → κατά τη διάρκεια → μετά 🎙️➡️ ✅
-
Πριν - μετατρέψτε μια αόριστη ατζέντα σε αιχμηρά ερωτήματα, αντικείμενα προς προετοιμασία και χρονοδιαγράμματα.
-
Κατά τη διάρκεια - χρησιμοποιήστε έναν βοηθό σύσκεψης για να καταγράφετε σημειώσεις, αποφάσεις και κατόχους.
-
Μετά - δημιουργήστε αυτόματα μια σύνοψη, μια λίστα κινδύνων και προσχέδια επόμενων βημάτων για κάθε ενδιαφερόμενο μέρος· επικολλήστε τα στο εργαλείο εργασιών σας με ημερομηνίες λήξης.
Πρότυπο προς αποθήκευση:
«Συνοψίστε το αντίγραφο της σύσκεψης σε: 1) αποφάσεις, 2) ανοιχτές ερωτήσεις, 3) θέματα δράσης με τους εκχωρούμενους να έχουν μαντέψει από τα ονόματα, 4) κινδύνους. Διατηρήστε το συνοπτικό και σαρώσιμο. Επισημάνετε τις πληροφορίες που λείπουν με ερωτήσεις.»
Τα στοιχεία από περιβάλλοντα υπηρεσιών υποδηλώνουν ότι η σωστά χρησιμοποιούμενη βοήθεια από την Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αυξήσει την απόδοση και το κλίμα των πελατών - αντιμετωπίστε τις συναντήσεις σας σαν μίνι κλήσεις εξυπηρέτησης όπου η σαφήνεια και τα επόμενα βήματα έχουν τη μεγαλύτερη σημασία [3].
Κωδικοποίηση και δεδομένα χωρίς δράμα 🔧📊
Ακόμα κι αν δεν γράφετε κώδικα πλήρους απασχόλησης, οι εργασίες που σχετίζονται με τον κώδικα είναι παντού.
-
Προγραμματισμός σε ζεύγη - ζητήστε από την Τεχνητή Νοημοσύνη να προτείνει υπογραφές συναρτήσεων, να δημιουργήσει δοκιμές μονάδας και να εξηγήσει σφάλματα. Σκεφτείτε «λαστιχένια πάπια που γράφει πίσω».
-
Διαμόρφωση δεδομένων - επικολλήστε ένα μικρό δείγμα και ζητήστε: καθαρισμένο πίνακα, ελέγχους ακραίων τιμών και τρεις πληροφορίες σε απλή γλώσσα.
-
Συνταγές SQL - περιγράψτε την ερώτηση στα Αγγλικά· ζητήστε την SQL και μια ανθρώπινη εξήγηση για τις συνδέσεις ελέγχου λογικής.
-
Guardials - η ορθότητα εξακολουθεί να είναι δική σας. Η αύξηση της ταχύτητας είναι πραγματική σε ελεγχόμενες ρυθμίσεις, αλλά μόνο εάν οι αναθεωρήσεις κώδικα παραμείνουν αυστηρές [4].
Έρευνα που δεν κάνει σπειροειδή ανάκτηση με αποδείξεις 🔎📚
Η κόπωση από την αναζήτηση είναι πραγματική. Προτιμήστε την Τεχνητή Νοημοσύνη που κάνει παραπομπές εξ ορισμού όταν τα διακυβεύματα είναι υψηλά.
-
Για γρήγορες πληροφορίες, τα εργαλεία που επιστρέφουν πηγές εντός γραμμής σάς επιτρέπουν να εντοπίζετε επισφαλείς ισχυρισμούς με μια ματιά.
-
Ζητήστε αντιφατικές πηγές για να αποφύγετε την υπερβολική όραση.
-
Ζητήστε μια σύνοψη σε μία διαφάνεια συν τα πέντε πιο βάσιμα στοιχεία με τις πηγές τους. Εάν δεν μπορεί να αναφερθεί, μην το χρησιμοποιήσετε για επακόλουθες αποφάσεις.
Αυτοματοποίηση: κολλήστε την εργασία για να σταματήσετε την αντιγραφή-επικόλληση 🔗🤝
Εδώ ξεκινά η σύνθεση.
-
Ενεργοποίηση - άφιξη νέου υποψήφιου πελάτη, ενημέρωση εγγράφου, προσθήκη ετικέτας αιτήματος υποστήριξης.
-
Βήμα Τεχνητής Νοημοσύνης - σύνοψη, ταξινόμηση, εξαγωγή πεδίων, βαθμολόγηση συναισθήματος, επανεγγραφή για τόνο.
-
Ενέργεια - δημιουργία εργασιών, αποστολή εξατομικευμένων επακόλουθων μηνυμάτων, ενημέρωση γραμμών CRM, δημοσίευση στο Slack.
Μίνι σχέδια:
-
Email πελάτη ➜ Η τεχνητή νοημοσύνη εξάγει την πρόθεση + την επείγουσα ανάγκη ➜ δρομολογεί την ουρά ➜ μεταφέρει το TL;DR στο Slack.
-
Νέα σημείωση σύσκεψης ➜ Η τεχνητή νοημοσύνη ανακτά στοιχεία δράσης ➜ δημιουργεί εργασίες με κατόχους/ημερομηνίες ➜ δημοσιεύει σύνοψη μίας γραμμής στο κανάλι του έργου.
-
Ετικέτα υποστήριξης «χρέωση» ➜ Η τεχνητή νοημοσύνη προτείνει αποσπάσματα απόκρισης ➜ Επεξεργασίες από τον εκπρόσωπο ➜ Το σύστημα καταγράφει την τελική απάντηση για εκπαίδευση.
Ναι, χρειάζεται μία ώρα για να συνδεθεί η καλωδίωση. Έτσι, σας γλιτώνει από δεκάδες μικροπροβλήματα κάθε εβδομάδα - όπως το να φτιάξετε επιτέλους μια πόρτα που τρίζει.
Μοτίβα που ξεχωρίζουν 🧩
-
Σάντουιτς κριτικού
«Σύνδεση του σχεδίου Χ με τη δομή Α. Στη συνέχεια, κριτική για σαφήνεια, προκατάληψη και ελλείποντα στοιχεία. Στη συνέχεια, βελτίωσέ το χρησιμοποιώντας την κριτική. Διατήρηση και των τριών τμημάτων». -
Κλιμάκωση
«Δώστε μου 3 εκδοχές: απλή για έναν αρχάριο, μεσαίου βάθους για έναν επαγγελματία, επιπέδου εμπειρογνώμονα με παραπομπές.» -
Περιορισμός στο πλαίσιο
«Απαντήστε χρησιμοποιώντας μόνο κουκκίδες, το πολύ 12 λέξεις η καθεμία. Χωρίς περιττές λέξεις. Εάν δεν είστε σίγουροι, κάντε πρώτα μια ερώτηση.» -
Μεταφορά στυλ
«Ξαναγράψτε αυτήν την πολιτική σε απλή γλώσσα, ώστε ένας πολυάσχολος διευθυντής να την διαβάσει - διατηρήστε τις ενότητες και τις υποχρεώσεις ανέπαφες». -
Ραντάρ κινδύνου
«Από αυτό το προσχέδιο, απαριθμήστε πιθανούς νομικούς ή ηθικούς κινδύνους. Επισημάνετε τον καθένα με Υψηλή/Μέση/Χαμηλή πιθανότητα και αντίκτυπο. Προτείνετε μέτρα μετριασμού.»
Διακυβέρνηση, ιδιωτικότητα και ασφάλεια - το κομμάτι των ενηλίκων 🛡️
Δεν θα στέλνατε κώδικα χωρίς δοκιμές. Μην στέλνετε ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης χωρίς προστατευτικά κιγκλιδώματα.
-
Ακολουθήστε ένα πλαίσιο - Το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης του NIST (ΔΙΑΒΙΒΑΣΗ, ΧΑΡΤΗΣΗ, ΜΕΤΡΗΣΗ, ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ) σας κάνει να σκέφτεστε τους κινδύνους για τους ανθρώπους, όχι μόνο για την τεχνολογία [2].
-
Χειριστείτε τα προσωπικά δεδομένα σωστά - εάν επεξεργάζεστε προσωπικά δεδομένα στο πλαίσιο του Ηνωμένου Βασιλείου/ΕΕ, τηρήστε τις αρχές του ΓΚΠΔ του Ηνωμένου Βασιλείου (νομιμότητα, δικαιοσύνη, διαφάνεια, περιορισμός σκοπού, ελαχιστοποίηση, ακρίβεια, όρια αποθήκευσης, ασφάλεια). Οι οδηγίες του ICO είναι πρακτικές και ενημερωμένες [5].
-
Επιλέξτε το σωστό μέρος για ευαίσθητο περιεχόμενο - προτιμήστε τις εταιρικές προσφορές με στοιχεία ελέγχου διαχειριστή, ρυθμίσεις διατήρησης δεδομένων και αρχεία καταγραφής ελέγχου.
-
Καταγράψτε τις αποφάσεις σας - τηρήστε ένα σύντομο αρχείο καταγραφής με τις υποδείξεις, τις κατηγορίες δεδομένων που επηρεάστηκαν και τους μετριασμούς.
-
Σχεδιασμός για ανθρώπινη αλληλεπίδραση - κριτές για περιεχόμενο, κώδικα, νομικές αξιώσεις ή οτιδήποτε αφορά τον πελάτη με μεγάλο αντίκτυπο.
Μικρή σημείωση: ναι, αυτή η ενότητα μοιάζει με λαχανικά. Αλλά έτσι διατηρείς τις νίκες σου.
Μετρήσεις που έχουν σημασία: αποδείξτε τα κέρδη σας ώστε να παραμείνουν 📏
Παρακολουθήστε το πριν και το μετά. Κρατήστε το βαρετό και ειλικρινές.
-
Χρόνος κύκλου ανά τύπο εργασίας - πρόχειρο email, παραγωγή αναφοράς, δελτίο κλεισίματος.
-
ποιότητας - λιγότερες αναθεωρήσεις, υψηλότερο NPS, λιγότερες κλιμακώσεις.
-
Απόδοση - εργασίες ανά εβδομάδα, ανά άτομο, ανά ομάδα.
-
Ποσοστό σφαλμάτων - σφάλματα παλινδρόμησης, αποτυχίες επαλήθευσης γεγονότων, παραβιάσεις πολιτικής.
-
Υιοθέτηση - αριθμός επαναχρησιμοποίησης προτύπων, αυτοματοποιημένες εκτελέσεις, χρήση βιβλιοθήκης προτροπών.
Οι ομάδες τείνουν να βλέπουν αποτελέσματα όπως οι ελεγχόμενες μελέτες όταν συνδυάζουν ταχύτερα προσχέδια με ισχυρότερους βρόχους αναθεώρησης - ο μόνος τρόπος με τον οποίο τα μαθηματικά λειτουργούν μακροπρόθεσμα [1][3][4].
Συνήθεις παγίδες και γρήγορες λύσεις 🧯
-
Σούπα προτροπών - δεκάδες μεμονωμένες προτροπές διάσπαρτες σε συνομιλίες.
Διόρθωση: μια μικρή, εκδοχική βιβλιοθήκη προτροπών στο wiki σας. -
Shadow AI - οι χρήστες χρησιμοποιούν προσωπικούς λογαριασμούς ή τυχαία εργαλεία.
Διόρθωση: δημοσιεύστε μια εγκεκριμένη λίστα εργαλείων με σαφή τι πρέπει/δεν πρέπει να κάνετε και μια διαδρομή αιτήματος. -
Υπερβολική εμπιστοσύνη στο πρώτο προσχέδιο - σιγουριά ≠ σωστό.
Διόρθωση: επαλήθευση + λίστα ελέγχου παραπομπών. -
Δεν εξοικονομήθηκε χρόνος στην πραγματικότητα και αναδιατάχθηκε - τα ημερολόγια δεν λένε ψέματα.
Διόρθωση: μπλοκάρετε χρόνο για την εργασία υψηλότερης αξίας που είπατε ότι θα κάνετε. -
Κατακερματισμός εργαλείων - πέντε προϊόντα κάνουν το ίδιο πράγμα.
Λύση: τριμηνιαία μείωση. Να είστε αδίστακτοι.
Τρεις βαθιές καταδύσεις που μπορείτε να κάνετε σήμερα 🔬
1) Η μηχανή περιεχομένου 30 λεπτών 🧰
-
5 λεπτά - επικολλήστε μια σύντομη περίληψη, δημιουργήστε ένα περίγραμμα, επιλέξτε το καλύτερο από τα δύο.
-
10 λεπτά - σύνταξη σχεδίου δύο βασικών ενοτήτων· αίτημα αντεπιχειρήματος· συγχώνευση.
-
10 λεπτά - ζητήστε πληροφορίες για κινδύνους συμμόρφωσης και ελλείπουσες αναφορές· διορθώστε.
-
5 λεπτά - περίληψη μίας παραγράφου + τρία αποσπάσματα κοινωνικής δικτύωσης.
Τα στοιχεία δείχνουν ότι η δομημένη βοήθεια μπορεί να επιταχύνει την επαγγελματική γραφή χωρίς να υποβαθμίσει την ποιότητα [1].
2) Ο βρόχος σαφήνειας της συνάντησης 🔄
-
Πριν: βελτιώστε την ημερήσια διάταξη και τις ερωτήσεις.
-
Κατά τη διάρκεια: καταγραφή και επισήμανση βασικών αποφάσεων.
-
Μετά: Η Τεχνητή Νοημοσύνη δημιουργεί στοιχεία δράσης, κατόχους, κινδύνους - αυτόματες αναρτήσεις στον ιχνηλάτη σας.
Η έρευνα σε περιβάλλοντα υπηρεσιών συνδέει αυτόν τον συνδυασμό με υψηλότερη απόδοση και καλύτερο συναίσθημα όταν οι πράκτορες χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη υπεύθυνα [3].
3) Το κιτ ώθησης για προγραμματιστές 🧑💻
-
Δημιουργήστε πρώτα δοκιμές και στη συνέχεια γράψτε κώδικα που τις περνάει.
-
Ζητήστε 3 εναλλακτικές υλοποιήσεις με συμβιβασμούς.
-
Ζήτησέ του να σου εξηγήσει τον κώδικα σαν να είσαι καινούργιος στη στοίβα.
-
Να περιμένετε ταχύτερους χρόνους κύκλου σε εργασίες με εύρος εφαρμογής - αλλά διατηρήστε αυστηρές τις αξιολογήσεις [4].
Πώς να το εφαρμόσετε ως ομάδα 🗺️
-
Επιλέξτε δύο ροές εργασίας με μετρήσιμα αποτελέσματα (π.χ. υποστήριξη διαλογής + σύνταξη εβδομαδιαίων αναφορών).
-
Πρότυπο πρώτα - σχεδιάστε τις υποδείξεις και την τοποθεσία αποθήκευσης προτού εμπλέξετε όλους.
-
Πιλότος με πρωταθλητές - μια μικρή ομάδα που τους αρέσει να πειραματίζονται.
-
Μέτρηση για δύο κύκλους - χρόνος κύκλου, ποιότητα, ποσοστά σφάλματος.
-
Δημοσιεύστε το εγχειρίδιο - τις ακριβείς υποδείξεις, τις παγίδες και τα παραδείγματα.
-
Κλιμάκωση και τακτοποίηση - συγχωνεύστε επικαλυπτόμενα εργαλεία, τυποποιήστε κιγκλιδώματα, διατηρήστε έναν ενιαίο κατάλογο κανόνων.
-
Αναθεωρήστε τριμηνιαία - αποσύρετε ό,τι δεν χρησιμοποιείται, κρατήστε ό,τι έχει αποδειχθεί.
Διατηρήστε την ατμόσφαιρα πρακτική. Μην υπόσχεστε πυροτεχνήματα - υποσχεθείτε λιγότερους πονοκεφάλους.
Συχνές ερωτήσεις και περιέργεια 🤔
-
Θα πάρει η Τεχνητή Νοημοσύνη τη δουλειά μου;
Στα περισσότερα περιβάλλοντα γνώσης, τα κέρδη είναι υψηλότερα όταν η Τεχνητή Νοημοσύνη ενισχύει τους ανθρώπους και ενισχύει λιγότερο έμπειρους ανθρώπους - όπου η παραγωγικότητα και το ηθικό μπορούν να βελτιωθούν [3]. -
Είναι εντάξει η επικόλληση ευαίσθητων πληροφοριών στην Τεχνητή Νοημοσύνη;
Μόνο εάν ο οργανισμός σας χρησιμοποιεί εταιρικούς ελέγχους και ακολουθείτε τις αρχές του ΓΚΠΔ του Ηνωμένου Βασιλείου. Σε περίπτωση αμφιβολίας, μην κάνετε πρώτα επικόλληση με σύνοψη ή μάσκα [5]. -
Τι πρέπει να κάνω με τον χρόνο που εξοικονομώ;
Να επενδύσω ξανά σε συζητήσεις μεταξύ εργασίας και πελατών υψηλότερης αξίας, σε βαθύτερες αναλύσεις, σε στρατηγικά πειράματα. Έτσι, τα κέρδη παραγωγικότητας γίνονται αποτελέσματα, όχι απλώς πιο όμορφα dashboards.
TL;DR
Το «πώς να χρησιμοποιήσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να είστε πιο παραγωγικοί» δεν είναι θεωρία - είναι ένα σύνολο μικροσκοπικών, επαναλήψιμων συστημάτων. Χρησιμοποιήστε σκαλωσιές για γραφή και επικοινωνία, βοηθούς για συσκέψεις, προγραμματιστές ζευγών για κώδικα και αυτοματισμό φωτισμού για εργασία με κόλλα. Παρακολουθήστε τα κέρδη, διατηρήστε τα προστατευτικά κιγκλιδώματα, αναδιατάξτε τον χρόνο. Θα σκοντάψετε λίγο - όλοι σκοντάφτουμε - αλλά μόλις οι βρόχοι κάνουν κλικ, είναι σαν να βρίσκετε μια κρυφή λωρίδα γρήγορης εκκίνησης. Και ναι, μερικές φορές οι μεταφορές γίνονται περίεργες.
Αναφορές
-
Noy, S., & Zhang, W. (2023). Πειραματικά στοιχεία σχετικά με τις επιπτώσεις στην παραγωγικότητα της εργασίας γνώσης με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης. Επιστήμη
-
NIST (2023). Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI RMF 1.0). Δημοσίευση NIST
-
Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2023). Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη στην Εργασία. Έγγραφο Εργασίας NBER w31161
-
Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). Ο αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγικότητα των προγραμματιστών: Στοιχεία από το GitHub Copilot. arXiv
-
Γραφείο Επιτρόπου Πληροφοριών (ICO). Οδηγός για τις αρχές προστασίας δεδομένων (ΓΚΠΔ Ηνωμένου Βασιλείου). Οδηγίες ICO