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.
| ເຄື່ອງມື / ແພລດຟອມ | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ (ຜູ້ຊົມ) | ຊ່ວງລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ (ແລະມີຄວາມແປກປະຫຼາດເລັກນ້ອຍ) |
|---|---|---|---|
| ຊາເປຍ | ທີມທີ່ບໍ່ແມ່ນທີມເຕັກນິກ, ຊະນະໄວ | ຟຣີເຖິງ $$ | ຫ້ອງສະໝຸດແອັບຂະໜາດໃຫຍ່, ຕັ້ງຄ່າໄວ, ຂັ້ນຕອນ AI ເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ດີ - ສາມາດມີລາຄາແພງຖ້າທ່ານໃຊ້ມັນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ ( ການເຊື່ອມຕໍ່ Zapier AI + ແອັບ ) |
| ຜະລິດ | ຜູ້ຮັບເໝົາກໍ່ສ້າງທີ່ມັກແຜນທີ່ການໄຫຼວຽນດ້ວຍຮູບພາບ | $ ຫາ $$ | ການຄວບຄຸມທີ່ດີເລີດ, ສະຖານະການທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ຮູ້ສຶກຄືກັບ LEGO ສຳລັບຂະບວນການເຮັດວຽກ 🙂 |
| n8n | ຜູ້ປະດິດສ້າງ, ທີມງານພັດທະນາ, ແຟນໆທີ່ເປັນເຈົ້າພາບດ້ວຍຕົນເອງ | ຟຣີເຖິງ $$ | ມີປະສິດທິພາບ, ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້, ເປັນມິດກັບຂໍ້ມູນ - ການຕັ້ງຄ່າສາມາດເປັນໂຄງການໃນທ້າຍອາທິດ.. |
| ພະລັງງານອັດຕະໂນມັດ | ອົງກອນທີ່ເນັ້ນ Microsoft ຫຼາຍ | $ ຕໍ່ວິສາຫະກິດ | ເໝາະກັບ M365 ຄືກັບຖົງມື, ການຄຸ້ມຄອງທີ່ແຂງແກ່ນ - UI ສາມາດຮູ້ສຶກວ່າ "ໜັກໜ່ວງ" ( ການຄຸ້ມຄອງ Power Platform ) |
| IFTTT | ລະບົບອັດຕະໂນມັດສ່ວນຕົວແບບງ່າຍໆ | ຟຣີເຖິງ $ | ຕົວກະຕຸ້ນທີ່ງ່າຍ, ນ້ຳໜັກເບົາ - ຄວາມເລິກຈຳກັດສຳລັບກະແສ AI ທີ່ສັບສົນ |
| ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງ Airtable | ທີມງານປະຕິບັດການທີ່ອາໄສຢູ່ໃນ Airtable | $ ຫາ $$ | ຂໍ້ມູນ + ອັດຕະໂນມັດຮ່ວມກັນ, ດີເລີດສຳລັບການອະນຸມັດ - ຜົນຜະລິດຂອງ AI ຕ້ອງການຮູບແບບພາກສະໜາມທີ່ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ |
| ອັດຕະໂນມັດຂອງແນວຄວາມຄິດ | ທີມງານທີ່ເຮັດວຽກເອກະສານ + ໜ້າວຽກໃນ Notion | $ | ດີສຳລັບຂະບວນການເຮັດວຽກກ່ຽວກັບເອກະສານ, ໜ້າວຽກ, ບົດສະຫຼຸບ - ການເຊື່ອມໂຍງແຕກຕ່າງກັນໄປ |
| ສະຄຣິບແອັບ (Google) | ຜູ້ທີ່ມັກໃຊ້ສະເປຣດຊີດ, ຜູ້ສ້າງແບບ scraper | ແບບອິດສະຫຼະ | ດີເລີດສຳລັບການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດຂອງ Google Workspace ແບບກຳນົດເອງ - ການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດສາມາດ... ການສ້າງຕົວລະຄອນ 😅 |
| ເຄື່ອງມື UiPath / RPA | ການອັດຕະໂນມັດຂະບວນການວິສາຫະກິດ | $$$ | ເຂັ້ມແຂງສຳລັບແອັບເກົ່າ + ລະບົບອັດຕະໂນມັດ UI - ການຍົກລະດັບທີ່ໜັກກວ່າ, ແຕ່ມີພະລັງທີ່ຈິງຈັງ |
| ມາໂຄຣເດັສທັອບ (AutoHotkey ແລະອື່ນໆ) | ການຄລິກທີ່ຊໍ້າໆສ່ວນຕົວ | ແບບອິດສະຫຼະ | ໄວສຳລັບ “ຂ້ອຍເຮັດແບບນີ້ 30 ເທື່ອຕໍ່ມື້” - ແຕກຫັກງ່າຍຖ້າໜ້າຈໍປ່ຽນ |
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.)
-
ເລືອກໜຶ່ງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ
-
ຕົວຢ່າງ: “ອີເມວສະໜັບສະໜູນໄປຫາປີ້ + ຮ່າງຕອບກັບ.”
-
ກຳນົດການປ້ອນຂໍ້ມູນ + ຜົນຜະລິດ
-
ຂໍ້ມູນ: ເນື້ອຫາອີເມວ, ຜູ້ສົ່ງ, ຫົວຂໍ້
-
ຜົນໄດ້ຮັບ: ໝວດໝູ່ປີ້, ບຸລິມະສິດ, ສະຫຼຸບ, ຮ່າງຄຳຕອບ
-
ລາຍຊື່ການຕັດສິນໃຈທີ່ AI ຕ້ອງເຮັດ
-
ລາຍຊື່ໝວດໝູ່: ການຮຽກເກັບເງິນ, ຂໍ້ຜິດພາດ, ການຮ້ອງຂໍຄຸນສົມບັດ, ການເຂົ້າເຖິງບັນຊີ
-
ຄວາມສຳຄັນ: ດ່ວນ, ປົກກະຕິ, ຕ່ຳ
-
ນໍ້າສຽງ: ເປັນມືອາຊີບ, ເປັນມິດ, ສັ້ນ
-
ສ້າງ rubric ຂະໜາດນ້ອຍ
-
“ດ່ວນ = ບັນຊີຖືກລັອກ, ການຈ່າຍເງິນລົ້ມເຫຼວ, ການຜະລິດຫຼຸດລົງ”
ຄະແນນທີ່ຖືກປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປ. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວພວກມັນແມ່ນວິຕາມິນສຳລັບ AI.
-
ສ້າງໂຄງຮ່າງອັດຕະໂນມັດ
-
ຕົວກະຕຸ້ນ -> ການຈັດປະເພດ AI -> ສ້າງປີ້ -> ຕອບກັບຮ່າງ AI -> ອະນຸມັດໂດຍມະນຸດ -> ສົ່ງ
-
ເພີ່ມຮາວກັນນ້ຳ
-
ຖ້າຄວາມໝັ້ນໃຈຕໍ່າ -> ເສັ້ນທາງໄປສູ່ການກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງ
-
ຢ່າສົ່ງອັດຕະໂນມັດຫາລູກຄ້າ VIP ໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ ( ລັດຖະບານອັງກິດ: ການກວດສອບຂອງມະນຸດໃນວົງຈອນ )
-
ເກັບຮັກສາຜົນໄດ້ຮັບ AI + ການປ້ອນຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ (ສຳລັບການກວດສອບ + ການດີບັກ) ( NIST AI RMF )
-
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.
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
-
OpenAI - ເປັນຫຍັງຮູບແບບພາສາຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດອາການຫຼອນ - openai.com
-
ສະຖາບັນມາດຕະຖານ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີແຫ່ງຊາດ (NIST) - NIST AI RMF (NIST.AI.600-1.pdf) - nist.gov
-
ລັດຖະບານອັງກິດ - ຊຸດເຄື່ອງມືຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ທີ່ເຊື່ອງໄວ້ (ການກວດສອບຂອງມະນຸດໃນວົງຈອນ) - gov.uk
-
ຫ້ອງການຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ICO) - ການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ - ico.org.uk
-
ສູນຊັບພະຍາກອນຄວາມປອດໄພຄອມພິວເຕີ NIST (CSRC) - ສິດທິພິເສດໜ້ອຍທີ່ສຸດ (ຄຳສັບ) - nist.gov
-
Microsoft - Power Automate - microsoft.com
-
Microsoft Learn - ການພິຈາລະນາກ່ຽວກັບການຄຸ້ມຄອງ Power Platform - microsoft.com
-
Zapier - Zapier AI - zapier.com
-
Zapier - ການເຊື່ອມຕໍ່ AI + ແອັບ Zapier - zapier.com
-
ຜະລິດ - ຜະລິດ (ໜ້າຜະລິດຕະພັນ) - make.com
-
n8n - ໂຮດຕິ້ງ n8n - n8n.io
-
IFTTT - IFTTT ແມ່ນຫຍັງ? - ifttt.com
-
Airtable - ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງ Airtable - airtable.com
-
Notion - ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງຖານຂໍ້ມູນ - notion.com
-
ນັກພັດທະນາ Google - ພາບລວມຂອງສະຄຣິບແອັບ - google.com
-
UiPath - ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການຫຸ່ນຍົນ (RPA) - uipath.com
-
AutoHotkey - (ໜ້າຫຼັກ) - autohotkey.com