ວິທີການອັດຕະໂນມັດວຽກງານດ້ວຍ AI [ວິດີໂອ ແລະ ແບບສອບຖາມ]

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ເພື່ອອັດຕະໂນມັດວຽກງານດ້ວຍ AI, ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ ແລະ ຊໍ້າຊ້ອນ ເຊັ່ນ: ການຄັດເລືອກອີເມວ ຫຼື ສະຫຼຸບການປະຊຸມ, ຈາກນັ້ນຕື່ມການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ຊັດເຈນ, ຜົນຜະລິດທີ່ເຂັ້ມງວດ, ແລະ ການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດເມື່ອມີຄວາມສ່ຽງສູງ. ປະຕິບັດຕໍ່ AI ຄືກັບຜູ້ຊ່ວຍທີ່ໄວແຕ່ຜິດພາດໄດ້, ແລະ ທ່ານຈະສ້າງລະບົບທີ່ຍັງຄົງເຊື່ອຖືໄດ້ແທນທີ່ຈະທຳລາຍຢ່າງງຽບໆ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ເລີ່ມຕົ້ນຈາກສິ່ງເລັກໆນ້ອຍໆ: ເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າເປັນອັດຕະໂນມັດກ່ອນທີ່ຈະຂະຫຍາຍຄວາມຊັບຊ້ອນ.

ການກວດສອບຂອງມະນຸດ: ເພີ່ມຂັ້ນຕອນການອະນຸມັດເມື່ອການກະທຳມີຜົນກະທົບຕໍ່ລູກຄ້າ ຫຼື ເງິນ.

ການກະຕຸ້ນທີ່ມີໂຄງສ້າງ: ໃຊ້ໝວດໝູ່ທີ່ເຂັ້ມງວດ ແລະ ຮູບແບບຜົນຜະລິດທີ່ສອດຄ່ອງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ.

ເສັ້ນທາງສຳຮອງ: ສົ່ງກໍລະນີທີ່ບໍ່ແນ່ນອນໄປກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງແທນທີ່ຈະຄາດເດົາ.

ການບັນທຶກການກວດສອບ: ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ, ການຕັດສິນໃຈ ແລະ ຜົນຜະລິດ ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ປັບປຸງໄດ້ຢ່າງປອດໄພ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ວິທີການວັດແທກປະສິດທິພາບ AI
ຕົວຊີ້ວັດ ແລະ ການທົດສອບທີ່ສຳຄັນຕໍ່ຮູບແບບ ແລະ ລະບົບມາດຕະຖານ.

🔗 ວິທີການສົນທະນາກັບ AI
ການກະຕຸ້ນເຕືອນ ແລະ ຍຸດທະວິທີການສົນທະນາເພື່ອຄຳຕອບ AI ທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ປອດໄພກວ່າ.

🔗 ວິທີການຮຽນຮູ້ AI
ແຜນທີ່ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງເພື່ອສ້າງຄວາມຮູ້ພື້ນຖານກ່ຽວກັບ AI ຢ່າງວ່ອງໄວ.

🔗 ວິທີການປະເມີນຮູບແບບ AI
ວິທີການປຽບທຽບຮູບແບບຕ່າງໆ: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຄວາມຊັກຊ້າ, ຄວາມທົນທານ.

1) “ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI” ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດໃນການປະຕິບັດ (ແລະສິ່ງທີ່ມັນບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ) 🧠⚙️

ລະບົບອັດຕະໂນມັດແບບຄລາສສິກແມ່ນ “ຖ້າອັນນີ້, ແລ້ວອັນນັ້ນ.” (IFTTT)
ລະບົບອັດຕະໂນມັດ AI ແມ່ນ “ຖ້າອັນນີ້… ຈາກນັ້ນຊອກຫາວ່າອັນນີ້ແມ່ນຫຍັງກ່ອນ, ຈາກນັ້ນເຮັດສິ່ງທີ່ຖືກຕ້ອງ.”

ຄວາມແຕກຕ່າງນັ້ນມີຄວາມສຳຄັນ.

AI ສາມາດຊ່ວຍໄດ້ກັບ:

• ການເຂົ້າໃຈ ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ຄວາມ (ອີເມວ, ຂໍ້ຄວາມສົນທະນາ, PDF, ແບບຟອມ)

• ການສ້າງ ຮ່າງ (ຄຳຕອບ, ສະຫຼຸບ, ແມ່ແບບ, ຂໍ້ສະເໜີ)

• ການຕັດສິນໃຈ ເສັ້ນທາງງ່າຍໆ (ຄວາມສຳຄັນ, ໝວດໝູ່, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ)

• ການສະກັດເອົາ ຊ່ອງຂໍ້ມູນຫຼັກ (ຊື່, ວັນທີ, ຍອດລວມໃບແຈ້ງໜີ້, ເຈດຕະນາ)

AI ບໍ່ແມ່ນເວດມົນທີ່:

• ຄວາມຖືກຕ້ອງສົມບູນແບບທຸກໆຄັ້ງ (ບໍ່) (OpenAI: ເປັນຫຍັງຮູບແບບພາສາຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດພາບຫຼອນ)

• ການຕັດສິນໃຈທີ່ສຳຄັນທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຊີ້ນຳ (ເຂດອັນຕະລາຍ 🚧) (NIST AI RMF)

• ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ “ອ່ານໃຈຂ້ອຍ” (ເຈົ້າຍັງຕ້ອງການໂຄງສ້າງ)

ຖ້າທ່ານປະຕິບັດຕໍ່ AI ຄືກັບນັກສຶກສາຝຶກງານທີ່ໄວ ແຕ່ບາງຄັ້ງກໍ່ໝັ້ນໃຈ ແລະ ຜິດພາດ, ທ່ານຈະສ້າງລະບົບທີ່ດີກວ່າ. (OpenAI: ເປັນຫຍັງຮູບແບບພາສາຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດອາການຫຼອນ) ຖ້າທ່ານປະຕິບັດຕໍ່ມັນຄືກັບຫຸ່ນຍົນທີ່ຮູ້ທຸກຢ່າງ, ມັນຈະເຮັດໃຫ້ທ່ານຖ່ອມຕົວລົງ. ຢ່າງວ່ອງໄວ.

2) ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດຂອງ AI ເປັນຮຸ່ນທີ່ດີ ✅

ການຕັ້ງຄ່າທີ່ດີບໍ່ແມ່ນການຕັ້ງຄ່າທີ່ຫຼູຫຼາທີ່ສຸດ. ແຕ່ມັນຄືການຕັ້ງຄ່າທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ຕະຫຼອດເວລາເມື່ອທ່ານຫຍຸ້ງ, ເມື່ອຍ ແລະ ລຳຄານເລັກນ້ອຍ.

"ລຸ້ນທີ່ດີ" ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວຈະມີ:

• ລຶບລ້າງຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ
  ຕົວຢ່າງ: “ອີເມວລູກຄ້າທັງໝົດຈະເຂົ້າໄປໃນກ່ອງຈົດໝາຍເຂົ້ານີ້,” ບໍ່ແມ່ນ “ບ່ອນໃດບ່ອນໜຶ່ງໃນອີເທີ.”

• ເງື່ອນໄຂຄວາມສຳເລັດແບບງ່າຍໆ
  “ສ້າງປີ້ສະໜັບສະໜູນດ້ວຍໝວດໝູ່ + ບຸລິມະສິດ” ດີກວ່າ “ແກ້ໄຂບັນຫາການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າຢ່າງຄົບຖ້ວນ.”

• ຈຸດກວດສອບຂອງມະນຸດບ່ອນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ
  ການຮ່າງອັດຕະໂນມັດແມ່ນດີຫຼາຍ. ການສົ່ງອັດຕະໂນມັດອາດເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າຢ້ານກົວ 😬 (ລັດຖະບານອັງກິດ: ການກຳກັບເບິ່ງແຍງຂອງມະນຸດໃນວົງຈອນ)

• ພຶດຕິກຳການສຳຮອງຂໍ້ມູນ
  ຖ້າ AI ບໍ່ສາມາດຈັດປະເພດຄຳຮ້ອງຂໍໄດ້, ໃຫ້ສົ່ງມັນໄປທີ່ “ຕ້ອງການການທົບທວນ.”

• ການຕິດຕາມກວດກາ
  ການສະຫຼຸບປະຈຳວັນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ມັນເຮັດ. ເພາະວ່າຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ງຽບສະຫງົບແມ່ນຄວາມຊົ່ວຮ້າຍຊະນິດພິເສດ. (ການຕິດຕາມກວດກາຂອງ Microsoft Power Automate)

• ຂັ້ນຕອນນ້ອຍໆ ແລະ ສາມາດຈັດລຽງໄດ້
  AI ຄວນເຮັດຄຳດຽວໃນແຕ່ລະຄັ້ງ. ຄື... ຢ່າຂໍໃຫ້ມັນແຕ່ງກິນອາຫານເຈັດຄາບດ້ວຍຄຳສັ່ງດຽວ.

ຖ້າທ່ານຈື່ໄດ້ພຽງສິ່ງດຽວ: ລະບົບອັດຕະໂນມັດມັກໂຄງສ້າງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື. AI ເຮັດໃຫ້ມັນຮູ້ສຶກຍືດຫຍຸ່ນ, ແຕ່ລະບົບທີ່ດີທີ່ສຸດຍັງຄົງສະອາດຢູ່ດ້ານລຸ່ມ.

3) ໜ້າວຽກທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດກ່ອນ (ຊະນະງ່າຍ) 🏁🙂

ຖ້າທ່ານເປັນຄົນໃໝ່ໃນ ວິທີການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI, ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ “ສິ່ງທີ່ໜ້າລຳຄານ ແລະ ຊ້ຳໆ”, ບໍ່ແມ່ນ “ພາລະກິດທີ່ສຳຄັນ.”

ລະບົບອັດຕະໂນມັດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີເລີດ:

• ການຄັດເລືອກອີເມວ: ປ້າຍກຳກັບ, ເສັ້ນທາງ, ການຕອບກັບຮ່າງ

• ບັນທຶກການປະຊຸມ: ສະຫຼຸບ ແລະ ສົ່ງລາຍການປະຕິບັດງານ

• ການຮັບລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ: ສະກັດຂໍ້ມູນຈາກແບບຟອມ, ເສີມສ້າງ, ສ້າງບັນທຶກ CRM

• ການນຳໃຊ້ເນື້ອຫາຄືນໃໝ່: ປ່ຽນເອກະສານຍາວໆໃຫ້ເປັນຫົວຂໍ້ຍ່ອຍ, ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ, ຮ່າງສື່ສັງຄົມ

• ການຕິດແທັກການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ: ກວດສອບຫົວຂໍ້, ຄວາມຮີບດ່ວນ, ຄວາມຮູ້ສຶກ

• ການປະມວນຜົນໃບແຈ້ງໜີ້: ສະກັດຜູ້ຂາຍ, ຈຳນວນທັງໝົດ, ວັນຄົບກຳນົດ, ເລກທີ PO

• ການລາຍງານປະຈຳອາທິດ: ສະຫຼຸບຕົວຊີ້ວັດ ແລະ ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນຄວາມຜິດປົກກະຕິ

ສິ່ງທີ່ຄວນຫຼີກລ່ຽງໃນຕອນທຳອິດ:

• ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຄື່ອນຍ້າຍເງິນ

• ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບພັນທະທາງກົດໝາຍ

• ສິ່ງໃດກໍຕາມທີ່ຄວາມຜິດພາດພຽງຄັ້ງດຽວສ້າງຄວາມວຸ້ນວາຍໃຫຍ່

• ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ເຈົ້າບໍ່ສາມາດ "ຍົກເລີກ" ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ

ຂ້ອຍໝາຍຄວາມວ່າ, ໃຫ້ອັດຕະໂນມັດສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນໃນພາຍຫຼັງຖ້າເຈົ້າຕ້ອງເຮັດ. ແຕ່ໃນຕອນຕົ້ນ, ເຈົ້າຕ້ອງການຄວາມໝັ້ນໃຈ, ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ໜ້າຢ້ານກົວ.

4) “ຊຸດລະບົບອັດຕະໂນມັດ AI” - ຊິ້ນສ່ວນທີ່ທ່ານອາດຈະໃຊ້ 🧩🔧

ລະບົບອັດຕະໂນມັດ AI ປະຈຳວັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນການຊ້ອນກັນຂອງອົງປະກອບຕ່າງໆ. ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການທັງໝົດ, ແຕ່ທ່ານຈະຮັບຮູ້ຮູບແບບ.

ຕັນກໍ່ສ້າງທົ່ວໄປ:

• ຕົວກະຕຸ້ນ: ໄດ້ຮັບອີເມວແລ້ວ, ສົ່ງແບບຟອມແລ້ວ, ອັບໂຫຼດໄຟລ໌ໃໝ່ແລ້ວ, ໂພສຂໍ້ຄວາມ Slack (ຄິດວ່າ: ຕົວກະຕຸ້ນ/ການກະທຳເຊັ່ນ IFTTT)

• ເຣົາເຕີ: ຕັດສິນໃຈວ່າມັນເປັນຄຳຮ້ອງຂໍປະເພດໃດ

• ຂັ້ນຕອນ AI: ສະຫຼຸບ, ຈັດປະເພດ, ສະກັດເອົາຊ່ອງຂໍ້ມູນ, ຮ່າງຄຳຕອບ

• ຂັ້ນຕອນການດຳເນີນການ: ສ້າງປີ້, ອັບເດດ CRM, ສົ່ງຂໍ້ຄວາມ, ຂຽນໃສ່ຖານຂໍ້ມູນ

• ການອະນຸມັດຂອງມະນຸດ (ທາງເລືອກ): ອະນຸມັດຮ່າງ, ຢືນຢັນການປ່ຽນແປງ (ລັດຖະບານອັງກິດ: ການຊີ້ນຳຂອງມະນຸດໃນວົງຈອນ)

• ການບັນທຶກ: ບັນທຶກສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ ແລະ ເຫດຜົນ (NIST AI RMF)

ແລະທ່ານມັກຈະເພີ່ມ:

• ແຫຼ່ງຄວາມຮູ້: ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ, ເອກະສານນະໂຍບາຍ, ບັນທຶກຜະລິດຕະພັນ

• ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນແບບໜ່ວຍຄວາມຈຳ: ຕາຕະລາງຂອງລູກຄ້າກ່ອນໜ້ານີ້, ການກະທຳສຸດທ້າຍ, ຄວາມມັກ

• ຮົ້ວກັ້ນ: ກົດລະບຽບເຊັ່ນ “ຢ່າສົ່ງໄປພາຍນອກໂດຍບໍ່ມີການທົບທວນຄືນ” (NIST AI RMF)

ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ການເວົ້າຂອງ "ຕົວແທນ" ສາມາດເຂົ້າໃຈຜິດໄດ້. ວິທີການທີ່ຊະນະມັກຈະເປັນ... ທໍ່ນໍ້າແບບໂມດູນ. ບໍ່ແມ່ນສະໝອງໃຫຍ່ໂຕດຽວ. (ໃນທາງປະຕິບັດ, ສະໝອງໃຫຍ່ຈະຖືກລົບກວນ.)

5) ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - ຕົວເລືອກອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI 🧾🤝

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນການປຽບທຽບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ (ບໍ່ສົມບູນແບບເລັກນ້ອຍ). ລາຄາແມ່ນກວ້າງຂວາງໂດຍເຈດຕະນາເພາະວ່າແຜນການມີການປ່ຽນແປງ ແລະ ມັນຂຶ້ນກັບວ່າທ່ານຈະເພິ່ງພາອາໄສມັນຫຼາຍປານໃດ.

ຖ້າທ່ານຕິດຂັດ, ໃຫ້ປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບນີ້:

• ຕ້ອງການຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມລຽບງ່າຍ - Zapier / IFTTT

• ຕ້ອງການຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ສັບສົນ ແລະ ຍືດຫຍຸ່ນ - Make / n8n

• ຕ້ອງການການຄວບຄຸມວິສາຫະກິດ - Power Automate / RPA

• ຕ້ອງການການດຳເນີນງານແບບຖານຂໍ້ມູນ - ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງ Airtable

6) ແຜນຜັງງ່າຍໆ: ວິທີການອັດຕະໂນມັດວຽກງານດ້ວຍ AI ໃນ 7 ຂັ້ນຕອນ 🗺️✅

ນີ້ແມ່ນແບບແຜນທີ່ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້ທີ່ຂ້ອຍຈະໃຊ້ຖ້າຂ້ອຍຕັ້ງຄ່າສິ່ງນີ້ໃນທີມໃດກໍ່ຕາມ. (ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ໜ້າສົນໃຈ, ແຕ່ໜ້າເຊື່ອຖື.)

1. ເລືອກໜຶ່ງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ

• ຕົວຢ່າງ: “ອີເມວສະໜັບສະໜູນໄປຫາປີ້ + ຮ່າງຕອບກັບ.”

2. ກຳນົດການປ້ອນຂໍ້ມູນ + ຜົນຜະລິດ

• ຂໍ້ມູນ: ເນື້ອຫາອີເມວ, ຜູ້ສົ່ງ, ຫົວຂໍ້

• ຜົນໄດ້ຮັບ: ໝວດໝູ່ປີ້, ບຸລິມະສິດ, ສະຫຼຸບ, ຮ່າງຄຳຕອບ

3. ລາຍຊື່ການຕັດສິນໃຈທີ່ AI ຕ້ອງເຮັດ

• ລາຍຊື່ໝວດໝູ່: ການຮຽກເກັບເງິນ, ຂໍ້ຜິດພາດ, ການຮ້ອງຂໍຄຸນສົມບັດ, ການເຂົ້າເຖິງບັນຊີ

• ຄວາມສຳຄັນ: ດ່ວນ, ປົກກະຕິ, ຕ່ຳ

• ນໍ້າສຽງ: ເປັນມືອາຊີບ, ເປັນມິດ, ສັ້ນ

4. ສ້າງ rubric ຂະໜາດນ້ອຍ

• “ດ່ວນ = ບັນຊີຖືກລັອກ, ການຈ່າຍເງິນລົ້ມເຫຼວ, ການຜະລິດຫຼຸດລົງ”
  ຄະແນນທີ່ຖືກປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປ. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວພວກມັນແມ່ນວິຕາມິນສຳລັບ AI.

5. ສ້າງໂຄງຮ່າງອັດຕະໂນມັດ

• ຕົວກະຕຸ້ນ -> ການຈັດປະເພດ AI -> ສ້າງປີ້ -> ຕອບກັບຮ່າງ AI -> ອະນຸມັດໂດຍມະນຸດ -> ສົ່ງ

6. ເພີ່ມຮາວກັນນ້ຳ

• ຖ້າຄວາມໝັ້ນໃຈຕໍ່າ -> ເສັ້ນທາງໄປສູ່ການກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງ

• ຢ່າສົ່ງອັດຕະໂນມັດຫາລູກຄ້າ VIP ໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ (ລັດຖະບານອັງກິດ: ການກວດສອບຂອງມະນຸດໃນວົງຈອນ)

• ເກັບຮັກສາຜົນໄດ້ຮັບ AI + ການປ້ອນຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ (ສຳລັບການກວດສອບ + ການດີບັກ) (NIST AI RMF)

7. ທົດສອບດ້ວຍຕົວຢ່າງຕົວຈິງທີ່ສັບສົນ

• ບໍ່ແມ່ນອີເມວທີ່ສະອາດ. ອີເມວທີ່ສັບສົນ. ອີເມວທີ່ວ່າ "ອີເມວນີ້ແມ່ນຫຍັງແທ້".

ນັ້ນແມ່ນ ວິທີການອັດຕະໂນມັດວຽກງານດ້ວຍ AI ໂດຍບໍ່ຕ້ອງແກ້ຕົວວ່າເຈົ້າຈະເຮັດໄດ້ສຳເລັດໃນຄັ້ງທຳອິດ. ເຈົ້າຈະເຮັດບໍ່ໄດ້, ແລະນັ້ນກໍ່ບໍ່ເປັນຫຍັງ.

7) ການກະຕຸ້ນທີ່ບໍ່ແຕກຫັກ (ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນເວລາ) 📝🤖

ການກະຕຸ້ນເຕືອນແມ່ນຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງເຈົ້າ. ຖ້າມັນບໍ່ຊັດເຈນ, ຜົນຜະລິດຈະແປກ. ຖ້າມັນຄົມຊັດ, ຜົນຜະລິດຈະໝັ້ນຄົງ ແລະ ຖືກຕ້ອງ... ເຊິ່ງເປັນຄວາມຝັນ. (ແລະ ເຈົ້າຍັງວາງແຜນສຳລັບຄວາມຜິດພາດທີ່ໝັ້ນໃຈບາງຄັ້ງຄາວ.) (OpenAI: ເປັນຫຍັງຮູບແບບພາສາຈຶ່ງເປັນພາບຫຼອນ)

ຮູບແບບທີ່ ໜ້າ ເຊື່ອຖື:

• ພາລະບົດບາດ: “ທ່ານເປັນຜູ້ຊ່ວຍສະໜັບສະໜູນການຄັດເລືອກ.”

• ວຽກງານ: “ຈັດປະເພດອີເມວອອກເປັນໝວດໝູ່ດຽວ.”

• ຂໍ້ຈຳກັດ: “ເລືອກຈາກລາຍຊື່ນີ້ເທົ່ານັ້ນ.”

• ຮູບແບບຜົນຜະລິດ: JSON, ປຸ່ມທີ່ເຂັ້ມງວດ

• Rubric: ກົດລະບຽບສັ້ນໆສຳລັບຄວາມຮີບດ່ວນ ແລະ ນ້ຳສຽງ

• ຕົວຢ່າງ: 2-3 ຢ່າງທີ່ເປັນຈິງຊ່ວຍໄດ້ຫຼາຍ

ຕົວຢ່າງນ້ອຍໆ (ແນວຄິດ, ບໍ່ແມ່ນ code-y):

• ໝວດໝູ່ຕ້ອງເປັນໜຶ່ງໃນ: ການຮຽກເກັບເງິນ, ຂໍ້ຜິດພາດ, ການເຂົ້າເຖິງ, ຄຸນສົມບັດ, ອື່ນໆ

• ບຸລິມະສິດຕ້ອງເປັນ: ດ່ວນ, ປົກກະຕິ, ຕໍ່າ

• ຜົນຕອບແທນ: {ໝວດໝູ່, ບຸລິມະສິດ, ສະຫຼຸບ, ຮ່າງຕອບກັບ}

ນອກຈາກນີ້, ຢ່າຂໍ 14 ຢ່າງພ້ອມກັນ. ນັ້ນຄືກັບການສັ່ງກາເຟທີ່ສັບສົນໃນຂະນະທີ່ຂີ່ລົດຖີບ. ເປັນໄປໄດ້, ແຕ່ບໍ່ໜ້າພໍໃຈ. ດີກວ່າທີ່ຄວນເຮັດ:

• ຂັ້ນຕອນທີ 1: ຈັດປະເພດ

• ຂັ້ນຕອນທີ 2: ສະກັດເອົາຊ່ອງຂໍ້ມູນ

• ຂັ້ນຕອນທີ 3: ຮ່າງຄຳຕອບ

ຂັ້ນຕອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄວາມລຶກລັບໜ້ອຍລົງ.

8) ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຕົວຈິງທີ່ຮູ້ສຶກຄືກັບການໂກງ (ໃນທາງທີ່ດີ) 😈✨

ນີ້ແມ່ນລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງບາງຢ່າງທີ່ຜູ້ຄົນຮັກສາໄວ້ເປັນເວລາດົນນານເພາະມັນຊ່ວຍປະຢັດເວລາໄດ້ແທ້ໆ.

ກ) ສົ່ງອີເມວຫາຮ່າງຄຳຕອບ “ພ້ອມທີ່ຈະສົ່ງ” 📥

• ຕົວກະຕຸ້ນ: ອີເມວໃໝ່ໃນກ່ອງຈົດໝາຍທີ່ແບ່ງປັນ

• AI: ສະຫຼຸບ + ກວດສອບເຈດຕະນາ + ຮ່າງຄຳຕອບໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງນະໂຍບາຍ

• ການກະທຳ: ສ້າງປີ້ + ມອບໝາຍເຈົ້າຂອງ

• ມະນຸດ: ອະນຸມັດ ແລະ ສົ່ງ (ລັດຖະບານອັງກິດ: ການຊີ້ນຳຂອງມະນຸດໃນວົງຈອນ)

ນີ້ແມ່ນໜຶ່ງໃນການນຳໃຊ້ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດ ເພາະມັນປ່ຽນຄວາມຢ້ານກົວໃຫ້ກາຍເປັນການທົບທວນຢ່າງວ່ອງໄວ.

ຂ) ບັນທຶກການປະຊຸມທີ່ບໍ່ຫາຍໄປໃນຄວາມຫວ່າງເປົ່າ 🎙️

• ສັນຍານເຕືອນ: ການປະຊຸມສິ້ນສຸດລົງ

• AI: ສະຫຼຸບ + ການຕັດສິນໃຈ + ລາຍການການກະທຳ

• ການກະທຳ: ໂພສໃສ່ Slack + ສ້າງໜ້າວຽກໃນຕົວຕິດຕາມຂອງທ່ານ

• ໂບນັດ: ການເພີ່ມ “ລາຍການການດຳເນີນການແບບເປີດ” ປະຈຳອາທິດ

ເຄິ່ງໜຶ່ງຂອງການປະຊຸມແມ່ນພຽງແຕ່ຄວາມສັບສົນໃນອະນາຄົດ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານຈະຈັບເອົາການຕັດສິນໃຈໄດ້.

ຄ) ການຮັບເອົາລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງເຂົ້າໃນ CRM ດ້ວຍການເສີມສ້າງ 🧲

• ຕົວກະຕຸ້ນ: ການສົ່ງແບບຟອມ

• AI: ປັບປຸງຊື່ບໍລິສັດ, ບົດບາດ, ເຈດຕະນາໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ

• ການກະທຳ: ສ້າງບັນທຶກ CRM, ມອບໝາຍ SDR, ສົ່ງຮ່າງຕິດຕາມຜົນສ່ວນຕົວ

ງ) “ບັນທຶກຄວາມວຸ່ນວາຍ” ໃຫ້ເປັນຄວາມຮູ້ທີ່ມີໂຄງສ້າງ 📚

• ຕົວກະຕຸ້ນ: ເພີ່ມເອກະສານໃໝ່ໃສ່ໂຟນເດີແລ້ວ

• AI: ສະກັດຈຸດສຳຄັນ, ສ້າງ FAQ, ແທັກຫົວຂໍ້

• ການກະທຳ: ເພີ່ມເຂົ້າໃນຖານຄວາມຮູ້ພາຍໃນ

ມັນບໍ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ມັນດີກ່ວາໂຟນເດີທີ່ມີຊື່ວ່າ "NEW FINAL v8 REALLY FINAL."

9) ຮົ້ວກັ້ນ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະສິ່ງທີ່ຄົນເຮົາເສຍໃຈໃນພາຍຫຼັງ 🔒😬

ພາກນີ້ບໍ່ມ່ວນ, ແຕ່ມັນສຳຄັນ.

ຮົ້ວກັ້ນທີ່ດີ:

• ການກວດສອບຂໍ້ຄວາມພາຍນອກໂດຍມະນຸດ (ຈົນກວ່າທ່ານຈະໄວ້ວາງໃຈລະບົບ) (ລັດຖະບານອັງກິດ: ການຊີ້ນຳໂດຍມະນຸດໃນວົງຈອນ)

• ການແກ້ໄຂ: ລຶບຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນອອກກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງໄປຫາຂັ້ນຕອນ AI ເມື່ອເປັນໄປໄດ້ (ICO: ການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ)

• ສິດທິພິເສດໜ້ອຍທີ່ສຸດ: ບັນຊີອັດຕະໂນມັດຄວນມີການເຂົ້າເຖິງໜ້ອຍທີ່ສຸດ (NIST: ສິດທິພິເສດໜ້ອຍທີ່ສຸດ)

• ການບັນທຶກ: ຮັກສາບັນທຶກສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງ, ເວລາໃດ ແລະ ເປັນຫຍັງ (NIST AI RMF)

• ກົດລະບຽບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ: ຢ່າເກັບຮັກສາຫຼາຍກວ່າທີ່ທ່ານຕ້ອງການ (ICO: ການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ)

ນອກຈາກນີ້, ໃຫ້ແຍກ “ການຮ່າງ” ອອກຈາກ “ການສະແດງ”

• ການຮ່າງ = ຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ, ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້

• ການກະທຳ = ຄວາມສ່ຽງສູງ, ບາງຄັ້ງກໍ່ບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້

AI ເກັ່ງຫຼາຍໃນການຮ່າງຮ່າງ. ໃຫ້ມັນດີເລີດກ່ອນທີ່ເຈົ້າຈະເອົາກະແຈລົດໃຫ້ມັນ. ເພາະວ່າແມ່ນແລ້ວ... ມັນອາດຈະຂັບລົງໄປໃນທະເລສາບ. ບໍ່ແມ່ນໂດຍເຈດຕະນາ. ພຽງແຕ່... ໝັ້ນໃຈເທົ່ານັ້ນ. (OpenAI: ເປັນຫຍັງຮູບແບບພາສາຈຶ່ງເປັນພາບຫຼອນ)

10) ການແກ້ໄຂບັນຫາ: ເປັນຫຍັງລະບົບອັດຕະໂນມັດ AI ຂອງທ່ານຈຶ່ງຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ 🧯🛠️

ຖ້າລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງທ່ານບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ, ມັນມັກຈະເປັນໜຶ່ງໃນສິ່ງເຫຼົ່ານີ້:

• ຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍເກີນໄປ

  • ແກ້ໄຂ: ເຮັດໃຫ້ອິນພຸດເປັນປົກກະຕິກ່ອນ (ລຶບລາຍເຊັນ, ລຶບຫົວຂໍ້ທີ່ອ້າງອີງ)

• ການກະຕຸ້ນເຕືອນເປີດກວ້າງເກີນໄປ

  • ແກ້ໄຂ: ເພີ່ມໝວດໝູ່ທີ່ເຂັ້ມງວດ, ຮູບແບບຜົນຜະລິດທີ່ເຂັ້ມງວດ, ລະດັບຄວາມເສລີໜ້ອຍລົງ

• ບໍ່ມີເສັ້ນທາງສຳຮອງ

  • ແກ້ໄຂ: “ຖ້າບໍ່ແນ່ນອນ, ໃຫ້ນຳທາງໄປທົບທວນຄືນ” ແມ່ນສິ່ງທີ່ຊ່ວຍຊີວິດໄດ້

• ມີຂັ້ນຕອນຫຼາຍເກີນໄປຈົນເບິ່ງບໍ່ເຫັນ

  • ແກ້ໄຂ: ເພີ່ມລາຍການບັນທຶກໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນດ້ວຍຜົນຜະລິດຫຼັກ (NIST AI RMF)

• ທ່ານບໍ່ໄດ້ທົດສອບກໍລະນີທີ່ມີຂອບ

  • ແກ້ໄຂ: ເກັບກຳຕົວຢ່າງຕົວຈິງທີ່ໜ້າເບື່ອ 20 ຕົວຢ່າງ ແລະ ທົດສອບພວກມັນ. (ແມ່ນແລ້ວ, ມັນໜ້າລຳຄານ. ແມ່ນແລ້ວ, ມັນໃຊ້ໄດ້.)

ເຄັດລັບໜຶ່ງທີ່ຊ່ວຍໄດ້ຄື: ສ້າງ "ຊ່ອງທາງແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ" ບ່ອນທີ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດໂພສ:

• ສະຫຼຸບການປ້ອນຂໍ້ມູນ

• ການຕັດສິນໃຈຈັດປະເພດ

• ການກະທຳຕໍ່ໄປທີ່ໄດ້ປະຕິບັດ

ມັນຄືກັບການໃຫ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງເຈົ້າມີປື້ມບັນທຶກນ້ອຍໆ. ປື້ມບັນທຶກທີ່ໜ້າອາຍເລັກນ້ອຍ, ແຕ່ເປັນປະໂຫຍດ.

11) ແຜນເລີ່ມຕົ້ນໄວໆທີ່ທ່ານສາມາດຄັດລອກໄດ້ໃນອາທິດນີ້ 📅🙂

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການແຜນການງ່າຍໆເພື່ອຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ວິທີການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI ໂດຍບໍ່ຫຼົງທາງ:

ມື້ທີ 1:

• ເລືອກໜຶ່ງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ

• ໃຫ້ນິຍາມຄວາມສຳເລັດ (ຄຳວ່າ "ເຮັດແລ້ວ" ມີລັກສະນະແນວໃດ)

ມື້ທີ 2:

• ສ້າງໂຄງກະດູກກະຕຸ້ນ + ໂຄງກະດູກການກະທຳ (ໂດຍບໍ່ມີ AI)

• ຢືນຢັນວ່າມັນເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື

ມື້ທີ 3:

• ເພີ່ມຂັ້ນຕອນ AI ໜຶ່ງຂັ້ນຕອນ (ການຈັດປະເພດ ຫຼື ການສະຫຼຸບ)

• ບັງຄັບໃຊ້ຮູບແບບຜົນຜະລິດທີ່ເຂັ້ມງວດ

ມື້ທີ 4:

• ເພີ່ມຂັ້ນຕອນການກວດສອບຂອງມະນຸດ (ລັດຖະບານອັງກິດ: ການຕິດຕາມກວດກາຂອງມະນຸດໃນວົງຈອນ)

• ເພີ່ມການບັນທຶກ (NIST AI RMF)

ມື້ທີ 5:

• ທົດສອບດ້ວຍອິນພຸດທີ່ສັບສົນ

• ປັບປ່ຽນ rubric + ໝວດໝູ່

ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ... ຮັກສາມັນໄວ້ບໍ່ໃຫ້ໂດດເດັ່ນ. ການບໍ່ໂດດເດັ່ນຄືຄວາມໝັ້ນຄົງ. ຄວາມໝັ້ນຄົງຄືອິດສະລະພາບ 😄

ສະຫຼຸບສະຫຼຸບ 🧠✅✨

ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI ບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບ "ເວດມົນຂອງ AI" ແຕ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການສ້າງທໍ່ສົ່ງທີ່ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍບ່ອນທີ່ AI ຈັດການກັບພາກສ່ວນພາສາມະນຸດທີ່ສັບສົນ.

ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້:

• ເລີ່ມຕົ້ນຈາກສິ່ງນ້ອຍໆ - ໜຶ່ງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, ໜຶ່ງໄຊຊະນະ 🏁

• ໃຊ້ AI ສຳລັບການຈັດປະເພດ, ການສະກັດ ແລະ ການຮ່າງ (ຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດ) ✍️

• ເພີ່ມ guardrails ແລະ fallbacks ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ຄວາມຜິດພາດກາຍເປັນໄພພິບັດ 🚧 (NIST AI RMF)

• ບັນທຶກທຸກຢ່າງເພື່ອໃຫ້ເຈົ້າສາມາດດີບັກໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຮ້ອງໄຫ້ (ຫຼືຢ່າງໜ້ອຍກໍ່ຮ້ອງໄຫ້ໜ້ອຍລົງ) 😅 (NIST AI RMF)

• ເລືອກເຄື່ອງມືໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສະດວກສະບາຍຂອງທ່ານ: ການຕັ້ງຄ່າໄວທຽບກັບການຄວບຄຸມຢ່າງເລິກເຊິ່ງທຽບກັບການຄຸ້ມຄອງວິສາຫະກິດ

ແລະແມ່ນແລ້ວ, ວິທີການອັດຕະໂນມັດວຽກງານດ້ວຍ AI ສາມາດປະຫຍັດເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ. ແຕ່ໄຊຊະນະທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນພື້ນທີ່ທາງຈິດໃຈ - ການຕັດສິນໃຈທີ່ຊ້ຳຊາກເລັກໆນ້ອຍໆໜ້ອຍລົງທີ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານເບື່ອໜ່າຍໃນແຕ່ລະມື້.

ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ: ການສ້າງຜູ້ຊ່ວຍ AI ສຳລັບກ່ອງຈົດໝາຍສະໜັບສະໜູນ

ສະຖານະການ

ລອງນຶກພາບເຖິງທີມງານ SaaS ຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີກ່ອງຈົດໝາຍສະໜັບສະໜູນຮ່ວມກັນອັນດຽວ ແລະ ອີເມວລູກຄ້າປະມານ 40 ສະບັບຕໍ່ມື້.

ທີມງານບໍ່ໄດ້ພະຍາຍາມທົດແທນພະນັກງານສະໜັບສະໜູນ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນງ່າຍກວ່າ: ຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການອ່ານທຸກໆຂໍ້ຄວາມຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ການຕັດສິນໃຈວ່າຈະໄປໃສ, ແລະ ຂຽນຄຳຕອບສະບັບທຳອິດ.

ນີ້ແມ່ນລະບົບອັດຕະໂນມັດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີ ເພາະວ່າ AI ສາມາດຈັດການກັບພາສາທີ່ບໍ່ເປັນລະບຽບໄດ້, ໃນຂະນະທີ່ມະນຸດຍັງກວດສອບທຸກຢ່າງທີ່ລູກຄ້າປະເຊີນກ່ອນທີ່ມັນຈະອອກຈາກທຸລະກິດ.

ສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ວຍຕ້ອງການ

ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ໃຫ້ຜູ້ຊ່ວຍ:

• ກ່ອງຈົດໝາຍສະໜັບສະໜູນທີ່ແບ່ງປັນເປັນຕົວກະຕຸ້ນ

• ລາຍຊື່ໝວດໝູ່ຄົງທີ່: ການຮຽກເກັບເງິນ, ຂໍ້ຜິດພາດ, ການເຂົ້າເຖິງ, ການຮ້ອງຂໍຄຸນສົມບັດ, ການຍົກເລີກ, ອື່ນໆ

• ບັນຊີລາຍຊື່ບຸລິມະສິດຄົງທີ່: ດ່ວນ, ປົກກະຕິ, ຕໍ່າ

• ຕົວຢ່າງສັ້ນໆກ່ຽວກັບນະໂຍບາຍສຳລັບການຄືນເງິນ, ການຕັ້ງລະຫັດຜ່ານໃໝ່, ການຢຸດໃຊ້ງານ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງບັນຊີ

• ກົດລະບຽບທີ່ວ່າບໍ່ມີການຕອບກັບໃດໆໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກມະນຸດ

• ແຜ່ນບັນທຶກ ຫຼື ຊ່ອງຂໍ້ມູນປີ້ທີ່ເກັບຮັກສາອີເມວຕົ້ນສະບັບ, ໝວດໝູ່ AI, ຄວາມສຳຄັນ, ສະຫຼຸບ, ການຕອບກັບສະບັບຮ່າງ ແລະ ການຕັດສິນໃຈຂອງຜູ້ກວດສອບ

ສິ່ງສຳຄັນແມ່ນລາຍຊື່ໝວດໝູ່ທີ່ຄົງທີ່. ຖ້າທ່ານປ່ອຍໃຫ້ AI ປະດິດໝວດໝູ່, ທ່ານຈະມີ “ບັນຫາການເຂົ້າສູ່ລະບົບ,” “ບັນຫາການເຂົ້າເຖິງ,” “ບໍ່ສາມາດເຂົ້າສູ່ລະບົບໄດ້,” ແລະ “ບັນຫາບັນຊີ” ທັງໝົດມີຄວາມໝາຍຄືກັນ. ບໍ່ມີໃຜມ່ວນ.

ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ

ທ່ານເປັນຜູ້ຊ່ວຍສະໜັບສະໜູນການຄັດເລືອກສຳລັບບໍລິສັດ SaaS.

ອ່ານອີເມວຂອງລູກຄ້າ ແລະ ຈັດປະເພດມັນເປັນໝວດໝູ່ດຽວເທົ່ານັ້ນ: ການຮຽກເກັບເງິນ, ຂໍ້ຜິດພາດ, ການເຂົ້າເຖິງ, ການຮ້ອງຂໍຄຸນສົມບັດ, ການຍົກເລີກ ຫຼື ອື່ນໆ.

ກຳນົດຄວາມສຳຄັນເປັນ ດ່ວນ, ປົກກະຕິ ຫຼື ຕ່ຳ.

ຮີບດ່ວນໝາຍຄວາມວ່າລູກຄ້າບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງບັນຊີທີ່ຈ່າຍເງິນແລ້ວ, ການຈ່າຍເງິນລົ້ມເຫຼວ, ວຽກງານການຜະລິດຖືກບລັອກ, ຫຼືຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຄົນໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ.

ຂຽນບົດສະຫຼຸບສັ້ນໆໃນປະໂຫຍກດຽວ.

ຂຽນຄຳຕອບທີ່ເປັນມິດໂດຍໃຊ້ພຽງແຕ່ບັນທຶກນະໂຍບາຍທີ່ໄດ້ສະໜອງໃຫ້. ຖ້ານະໂຍບາຍບໍ່ໄດ້ຕອບບັນຫາຂອງລູກຄ້າ, ໃຫ້ບອກວ່າສະມາຊິກໃນທີມຄວນກວດສອບມັນ.

ຢ່າສັນຍາວ່າຈະຄືນເງິນ, ຄ່າຊົດເຊີຍ, ການແກ້ໄຂທາງດ້ານເຕັກນິກ ຫຼື ໄລຍະເວລາ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າມັນຈະປາກົດຢູ່ໃນບັນທຶກນະໂຍບາຍ.

ສົ່ງຄືນຜົນໄດ້ຮັບໂດຍໃຊ້ຊ່ອງຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້:

ໝວດໝູ່:
ຄວາມສຳຄັນ:
ສະຫຼຸບ:
ຮ່າງຕອບກັບ:
ຕ້ອງການການກວດສອບຈາກມະນຸດ: ແມ່ນ ຫຼື ບໍ່
ເຫດຜົນສຳລັບການທົບທວນຄືນ:

ວິທີການທົດສອບມັນ

ກ່ອນທີ່ຈະເຊື່ອມຕໍ່ສິ່ງນີ້ກັບລູກຄ້າ, ໃຫ້ທົດສອບມັນດ້ວຍອີເມວຫຍາບໆ 20 ສະບັບຈາກກ່ອງຈົດໝາຍຂອງທ່ານເອງ.

ລວມເອົາຕົວຢ່າງເຊັ່ນ:

• ການຮ້ອງຂໍເງິນຄືນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ພາຍໃນຄຳຮ້ອງຮຽນທີ່ຍາວນານ

• ລູກຄ້າທີ່ບອກວ່າ "ແອັບຂອງທ່ານເສຍ" ແຕ່ລືມລະຫັດຜ່ານຂອງເຂົາເຈົ້າ

• ລູກຄ້າ VIP ກຳລັງຮ້ອງຂໍຄຸນສົມບັດທີ່ບໍ່ມີຢູ່

• ການຈ່າຍເງິນລົ້ມເຫຼວດ້ວຍຄຳເວົ້າທີ່ໃຈຮ້າຍ

• ລາຍງານຂໍ້ຜິດພາດທີ່ບໍ່ມີອຸປະກອນ, ໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບ ຫຼື ພາບໜ້າຈໍ

• ອີເມວຍົກເລີກທີ່ຂໍເງິນຄືນ

ຈາກນັ້ນກວດສອບສີ່ຢ່າງ:

• ມັນໄດ້ເລືອກໝວດໝູ່ທີ່ຖືກຕ້ອງບໍ?

• ມັນໄດ້ກຳນົດບູລິມະສິດທີ່ສົມເຫດສົມຜົນບໍ?

• ຮ່າງຄຳຕອບໄດ້ປະຕິບັດຕາມນະໂຍບາຍບໍ?

• ກໍລະນີທີ່ບໍ່ແນ່ນອນໄດ້ຖືກທົບທວນຄືນແທນທີ່ຈະແກ້ງເຮັດເປັນຮູ້ບໍ?

ຕາຕະລາງການຜ່ານ/ບໍ່ຜ່ານງ່າຍໆກໍພຽງພໍແລ້ວ. ທ່ານບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີຊອບແວປະເມີນຜົນທີ່ທັນສະໄໝໃນມື້ທຳອິດ.

ຜົນໄດ້ຮັບ

ຜົນໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງ: ອີງຕາມໄລຍະເວລາອີເມວສະໜັບສະໜູນຕົວຢ່າງ 20 ສະບັບກ່ອນ ແລະ ຫຼັງການນຳໃຊ້ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກນີ້.

ກ່ອນລະບົບອັດຕະໂນມັດ, ການຄັດເລືອກ ແລະ ການຕອບກັບຮ່າງທຳອິດໃຊ້ເວລາປະມານ 4 ນາທີຕໍ່ອີເມວ. ຫຼັງຈາກລະບົບອັດຕະໂນມັດ, ການກວດສອບໂດຍມະນຸດໃຊ້ເວລາປະມານ 90 ວິນາທີຕໍ່ອີເມວ.

ນັ້ນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນອີເມວ 20 ສະບັບຈາກປະມານ 80 ນາທີ ມາເປັນ 30 ນາທີ, ເຊິ່ງປະຫຍັດເວລາໄດ້ປະມານ 50 ນາທີຕໍ່ຊຸດ.

ໃນການທົດສອບດຽວກັນ, ຜູ້ຊ່ວຍໄດ້ຈັດປະເພດອີເມວ 17 ຈາກ 20 ອີເມວຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ກໍລະນີທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ 3 ກໍລະນີທັງໝົດຖືກສົ່ງໄປກວດສອບໂດຍມະນຸດ ເພາະວ່າການກະຕຸ້ນເຕືອນຕ້ອງການການທົບທວນຄືນເມື່ອນະໂຍບາຍບໍ່ຊັດເຈນ. ນັ້ນເຮັດໃຫ້ອັດຕາການສົ່ງອັດຕະໂນມັດເປັນ 0 ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, ເພາະວ່າບໍ່ມີຂໍ້ຄວາມຂອງລູກຄ້າຖືກສົ່ງໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ.

ທ່ານສາມາດກວດສອບສິ່ງນີ້ດ້ວຍຕົວທ່ານເອງໄດ້ໂດຍການກຳນົດເວລາໜຶ່ງຊຸດການສະໜັບສະໜູນປົກກະຕິ, ຈາກນັ້ນເຮັດຊ້ຳຊຸດດຽວກັນກັບຂະບວນການເຮັດວຽກ AI ແລະນັບ:

• ນາທີທີ່ໃຊ້ຕໍ່ອີເມວ

• ການຈັດປະເພດທີ່ຖືກຕ້ອງ

• ຍອມຮັບຮ່າງໂດຍບໍ່ມີການແກ້ໄຂ

• ຮ່າງທີ່ຕ້ອງການການແກ້ໄຂເລັກນ້ອຍ

• ຮ່າງຖືກປະຕິເສດຢ່າງສິ້ນເຊີງ

• ກໍລະນີຕ່າງໆຖືກສົ່ງໄປກວດສອບແລ້ວ

ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່

ຄວາມຜິດພາດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນການປ່ອຍໃຫ້ຜູ້ຊ່ວຍປະຕິບັດໄວເກີນໄປ.

ການຕັ້ງຄ່າບໍ່ຖືກຕ້ອງ: “ອ່ານອີເມວລູກຄ້ານີ້ແລະຕອບກັບ.”

ການຕັ້ງຄ່າທີ່ດີກວ່າ: “ຈັດປະເພດ, ສະຫຼຸບ, ຮ່າງ, ແລະລໍຖ້າການອະນຸມັດ.”

ບັນຫາທົ່ວໄປອື່ນໆ:

• AI ໃຊ້ບັນທຶກນະໂຍບາຍທີ່ລ້າສະໄໝ

• ລາຍຊື່ໝວດໝູ່ບໍ່ຊັດເຈນເກີນໄປ

• ກະທູ້ອີເມວຍາວໆປະກອບມີຂໍ້ມູນເກົ່າທີ່ເຮັດໃຫ້ຮູບແບບສັບສົນ

• ຜູ້ຊ່ວຍສັນຍາບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ທຸລະກິດບໍ່ສາມາດໃຫ້ກຽດໄດ້

• ຂໍ້ມູນລູກຄ້າທີ່ລະອຽດອ່ອນຖືກສົ່ງໄປຫາເຄື່ອງມືໂດຍບໍ່ໄດ້ກວດສອບກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ

• ບໍ່ມີໃຜກວດສອບບັນທຶກ, ດັ່ງນັ້ນຄວາມຜິດພາດຈຶ່ງເກີດຂຶ້ນຊ້ຳອີກຢ່າງງຽບໆ

ກົດລະບຽບຄວາມປອດໄພທີ່ດີແມ່ນງ່າຍດາຍ: ຖ້າຜູ້ຊ່ວຍບໍ່ແນ່ໃຈ, ລະຄາຍເຄືອງກັບນໍ້າສຽງຂອງລູກຄ້າ, ຂາດຂໍ້ມູນນະໂຍບາຍ, ຫຼື ຈັດການກັບການຮຽກເກັບເງິນ, ຜູ້ຊ່ວຍຄວນສົ່ງກໍລະນີໄປຫາມະນຸດ.

ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ

ນີ້ແມ່ນຈຸດທີ່ດີສຳລັບການຮຽນຮູ້ວິທີການອັດຕະໂນມັດໜ້າວຽກດ້ວຍ AI: ໃຫ້ລະບົບເຮັດການຜ່ານຄັ້ງທຳອິດທີ່ຊ້ຳໆ, ແຕ່ໃຫ້ຄົນຮັບຜິດຊອບໃນການຕັດສິນ, ຄຳໝັ້ນສັນຍາ ແລະ ຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງລູກຄ້າ. ໄຊຊະນະບໍ່ແມ່ນ "ການສະໜັບສະໜູນແບບອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມທີ່". ໄຊຊະນະແມ່ນການປ່ຽນກ່ອງຕອບກັບທີ່ຫວ່າງເປົ່າໃຫ້ກາຍເປັນຮ່າງທີ່ໄດ້ຮັບການທົບທວນພາຍໃນເວລາບໍ່ຮອດສອງນາທີ.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

ຂ້ອຍຈະຮູ້ໄດ້ແນວໃດວ່າໜ້າວຽກໃດທີ່ປອດໄພທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI ກ່ອນ?

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ ແລະ ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ ບ່ອນທີ່ຄວາມຜິດພາດງ່າຍຕໍ່ການແກ້ໄຂ. ການຄັດເລືອກອີເມວ, ສະຫຼຸບການປະຊຸມ, ການຕິດແທັກ, ແລະ ການສ້າງຮ່າງແມ່ນຕົວເລືອກທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນຕອນຕົ້ນ. ຫຼີກລ່ຽງການເຄື່ອນຍ້າຍເງິນ, ພັນທະທາງກົດໝາຍ, ຫຼື ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ຍາກທີ່ຈະແກ້ໄຂ. ໃນຫຼາຍໆທີມ, ຂັ້ນຕອນທຳອິດທີ່ດີທີ່ສຸດໃນ ວິທີການອັດຕະໂນມັດໜ້າວຽກດ້ວຍ AI ແມ່ນການຮ່າງ ແລະ ການຈັດປະເພດ - ບໍ່ແມ່ນການຕັດສິນໃຈດ້ວຍຕົນເອງ.

ເຄື່ອງມືໃດດີທີ່ສຸດສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI?

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄວາມໄວດ້ວຍການຕັ້ງຄ່າໜ້ອຍທີ່ສຸດ, ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Zapier ຫຼື IFTTT ມັກຈະເປັນບ່ອນທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນ. ສຳລັບການຄວບຄຸມທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ການແຕກສາຂາທີ່ອຸດົມສົມບູນກວ່າ, Make ຫຼື n8n ມັກຈະເໝາະສົມກວ່າ. ທີມງານທີ່ໃຊ້ Microsoft ຫຼາຍມັກຈະມັກ Power Automate. ເລືອກໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສະດວກສະບາຍຂອງທ່ານກັບການຕັ້ງຄ່າດ້ານເຕັກນິກ ແລະ ຄວາມສັບສົນຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານ.

ລະບົບອັດຕະໂນມັດ AI ມີຄວາມຖືກຕ້ອງແນວໃດ, ແລະຂ້ອຍຈະປ້ອງກັນຄວາມຜິດພາດທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງໄດ້ແນວໃດ?

AI ມີພະລັງຫຼາຍ, ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນຄວາມຖືກຕ້ອງຢ່າງສົມບູນແບບ. ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການເພີ່ມການອະນຸມັດຂອງມະນຸດໃນວົງຈອນສຳລັບຂໍ້ຄວາມພາຍນອກ ຫຼື ການກະທຳທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ. ຮູບແບບຜົນຜະລິດທີ່ເຂັ້ມງວດ, ຕົວເລືອກໝວດໝູ່ທີ່ຈຳກັດ, ແລະ ການປ່ຽນເສັ້ນທາງສຳຮອງ ("ສົ່ງໄປກວດສອບຖ້າບໍ່ແນ່ໃຈ") ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ການບັນທຶກທຸກໆບາດກ້າວຍັງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານກວດພົບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ງຽບສະຫງົບກ່ອນທີ່ມັນຈະເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ.

ຂະບວນການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດຂອງ AI ແບບງ່າຍໆມີລັກສະນະແນວໃດໃນການປະຕິບັດ?

ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດຂອງ AI ສ່ວນໃຫຍ່ປະຕິບັດຕາມຮູບແບບ: ກະຕຸ້ນ → ຈັດປະເພດ ຫຼື ສະຫຼຸບ AI → ດຳເນີນການ → ການອະນຸມັດຈາກມະນຸດທາງເລືອກ → ຜົນໄດ້ຮັບບັນທຶກ. ຕົວຢ່າງ, ອີເມວຊ່ວຍເຫຼືອກະຕຸ້ນການຈັດປະເພດ, ສ້າງປີ້, ຮ່າງຄຳຕອບ, ແລະລໍຖ້າການອະນຸມັດກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງ. ການແບ່ງມັນເປັນຂັ້ນຕອນນ້ອຍໆແບບໂມດູນເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂບັນຫາງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ.

ເປັນຫຍັງລະບົບອັດຕະໂນມັດ AI ຂອງຂ້ອຍຈຶ່ງຮູ້ສຶກບໍ່ສອດຄ່ອງ ຫຼື ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ?

ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງມັກຈະມາຈາກການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີສຽງດັງ ຫຼື ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ. ເຮັດໃຫ້ອີເມວເປັນປົກກະຕິໂດຍການລອກລາຍເຊັນ ແລະ ກະທູ້ທີ່ອ້າງອີງກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງໄປຫາ AI. ເພີ່ມໝວດໝູ່ທີ່ເຂັ້ມງວດ ແລະ ຜົນຜະລິດທີ່ມີໂຄງສ້າງເຊັ່ນ JSON. ໃນ How to Automate Tasks ດ້ວຍ AI , ການເຮັດໃຫ້ rubric ແໜ້ນຂຶ້ນຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍກວ່າການປ່ຽນຮູບແບບ.

ຂ້ອຍຕ້ອງການ "ຕົວແທນ AI" ບໍ່ ຫຼື ຂະບວນການເຮັດວຽກແບບໂມດູນດີກວ່າ?

ສຳລັບທີມງານສ່ວນໃຫຍ່, ຂະບວນການເຮັດວຽກແບບໂມດູນມີປະສິດທິພາບດີກ່ວາຕົວແທນທີ່ເປັນເອກະລາດທີ່ສັບສົນ. ການວາງຊ້ອນກັນຂອງຂັ້ນຕອນນ້ອຍໆທີ່ຄາດເດົາໄດ້ - ການຈັດປະເພດ, ການສະກັດເອົາ, ການຮ່າງ - ມັກຈະມີຄວາມໝັ້ນຄົງຫຼາຍກວ່າການກະຕຸ້ນ "mega-brain" ດຽວ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ການຕິດຕັ້ງທໍ່ແບບໂມດູນແມ່ນງ່າຍຕໍ່ການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ, ຕິດຕາມກວດກາ, ແລະ ຄວບຄຸມກ່ວາລະບົບແບບຕົວແທນທີ່ເປັນເອກະລາດ.

ຂ້ອຍຈະຂຽນການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ບໍ່ແຕກແຍກໃນການຜະລິດໄດ້ແນວໃດ?

ໃຫ້ປະຕິບັດຕໍ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນຄືກັບລາຍລະອຽດຂອງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ. ກຳນົດບົດບາດທີ່ຊັດເຈນ, ໜ້າວຽກທີ່ເຂັ້ມງວດ, ໝວດໝູ່ທີ່ອະນຸຍາດ, ແລະຮູບແບບຜົນຜະລິດທີ່ຕ້ອງການ. ໃຫ້ຄະແນນສັ້ນໆ ແລະ ຕົວຢ່າງທີ່ເປັນຈິງ 2-3 ຢ່າງ. ແທນທີ່ຈະຂໍໃຫ້ຕົວແບບເຮັດທຸກຢ່າງພ້ອມກັນ, ໃຫ້ແບ່ງມັນອອກເປັນຂັ້ນຕອນຕ່າງໆ - ຈັດປະເພດກ່ອນ, ສະກັດເອົາພາກສະໜາມທີສອງ, ຮ່າງພາກສະໜາມທີສາມ - ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນທີ່ໝັ້ນຄົງກວ່າ.

ຂ້ອຍຄວນວາງຮົ້ວກັ້ນອັນໃດກ່ອນທີ່ຈະຂະຫຍາຍລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງ AI?

ເພີ່ມການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດສຳລັບການສື່ສານພາຍນອກຈົນກວ່າປະສິດທິພາບຈະໝັ້ນຄົງ. ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ສົ່ງໄປຫາຂັ້ນຕອນ AI ແລະປະຕິບັດຕາມການເຂົ້າເຖິງສິດທິພິເສດໜ້ອຍທີ່ສຸດສຳລັບບັນຊີອັດຕະໂນມັດ. ຮັກສາບັນທຶກຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ຜົນຜະລິດ, ແລະການຕັດສິນໃຈສຳລັບການກວດສອບ ແລະ ການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ. ວິທີການອັດຕະໂນມັດວຽກງານທີ່ຍືນຍົງດ້ວຍ AI ແມ່ນຂຶ້ນກັບການປ້ອງກັນ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາຫຼາຍກວ່າການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສະຫຼາດ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. OpenAI - ເປັນຫຍັງຮູບແບບພາສາຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດອາການຫຼອນ - openai.com

2. ສະຖາບັນມາດຕະຖານ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີແຫ່ງຊາດ (NIST) - NIST AI RMF (NIST.AI.600-1.pdf) - nist.gov

3. ລັດຖະບານອັງກິດ - ຊຸດເຄື່ອງມືຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ທີ່ເຊື່ອງໄວ້ (ການກວດສອບຂອງມະນຸດໃນວົງຈອນ) - gov.uk

4. ຫ້ອງການຜູ້ບັນຊາການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ICO) - ການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ - ico.org.uk

5. ສູນຊັບພະຍາກອນຄວາມປອດໄພຄອມພິວເຕີ NIST (CSRC) - ສິດທິພິເສດໜ້ອຍທີ່ສຸດ (ຄຳສັບ) - nist.gov

6. Microsoft - Power Automate - microsoft.com

7. Microsoft Learn - ການພິຈາລະນາກ່ຽວກັບການຄຸ້ມຄອງ Power Platform - microsoft.com

8. Zapier - Zapier AI - zapier.com

9. Zapier - ການເຊື່ອມຕໍ່ AI + ແອັບ Zapier - zapier.com

10. ຜະລິດ - ຜະລິດ (ໜ້າຜະລິດຕະພັນ) - make.com

11. n8n - ໂຮດຕິ້ງ n8n - n8n.io

12. IFTTT - IFTTT ແມ່ນຫຍັງ? - ifttt.com

13. Airtable - ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງ Airtable - airtable.com

14. Notion - ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງຖານຂໍ້ມູນ - notion.com

15. ນັກພັດທະນາ Google - ພາບລວມຂອງສະຄຣິບແອັບ - google.com

16. UiPath - ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການຫຸ່ນຍົນ (RPA) - uipath.com

17. AutoHotkey - (ໜ້າຫຼັກ) - autohotkey.com

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ