ວິທີການລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງທ່ານ

AI ບໍ່ແມ່ນ magic. ມັນເປັນຊຸດຂອງເຄື່ອງມື, ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, ແລະນິໄສທີ່ - ເມື່ອຕິດເຂົ້າກັນ - ງຽບເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດຂອງທ່ານໄວຂຶ້ນ, ສະຫຼາດກວ່າ, ແລະແປກປະຫຼາດຫຼາຍ. ຖ້າທ່ານສົງໄສວ່າ ວິທີການລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງທ່ານ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈົມນ້ໍາໃນຄໍາສັບຕ່າງໆ, ທ່ານຢູ່ໃນສະຖານທີ່ທີ່ເຫມາະສົມ. ພວກເຮົາຈະສ້າງແຜນທີ່ຍຸດທະສາດ, ເລືອກກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການປົກຄອງແລະວັດທະນະທໍາທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອໃຫ້ສິ່ງທັງຫມົດບໍ່ສັ່ນສະເທືອນຄືກັບຕາຕະລາງສາມຂາ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ເຄື່ອງມື AI ຍອດນິຍົມສຳລັບທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍຢູ່ AI Assistant Store
ຄົ້ນພົບເຄື່ອງມື AI ທີ່ສຳຄັນເພື່ອຊ່ວຍທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍປັບປຸງການດຳເນີນງານປະຈໍາວັນ.

🔗 ເຄື່ອງມືເວທີການຄຸ້ມຄອງທຸລະກິດ AI cloud ອັນດັບຕົ້ນ: ເລືອກກຸ່ມ
ສຳຫຼວດແພລດຟອມ AI cloud ຊັ້ນນຳເພື່ອການຄຸ້ມຄອງທຸລະກິດທີ່ສະຫຼາດກວ່າ ແລະການຂະຫຍາຍຕົວ.

🔗 ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI
ຮຽນຮູ້ຂັ້ນຕອນແລະຍຸດທະສາດທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການເປີດຕົວ AI ທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຂອງທ່ານເອງ.

🔗 ເຄື່ອງມື AI ສໍາລັບນັກວິເຄາະທຸລະກິດ: ວິທີແກ້ໄຂຊັ້ນນໍາເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບ
ເພີ່ມປະສິດທິພາບການວິເຄາະດ້ວຍເຄື່ອງມື AI ທີ່ທັນສະໄຫມທີ່ປັບແຕ່ງມາສໍາລັບນັກວິເຄາະທຸລະກິດ.

ວິທີການລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງທ່ານ ✅

ມັນເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຜົນໄດ້ຮັບທາງທຸລະກິດ - ບໍ່ແມ່ນຊື່ແບບຈໍາລອງ. ພວກເຮົາສາມາດໂກນເວລາການຈັດການ, ເພີ່ມການແປງ, ຫຼຸດຜ່ອນການປັ່ນປ່ວນ, ຫຼືເລັ່ງ RFPs ເຄິ່ງມື້ ... ປະເພດນັ້ນ.
ມັນເຄົາລົບຄວາມສ່ຽງ ໂດຍການນໍາໃຊ້ພາສາທີ່ງ່າຍດາຍ, ແບ່ງປັນສໍາລັບຄວາມສ່ຽງແລະການຄວບຄຸມ AI, ດັ່ງນັ້ນທາງກົດຫມາຍບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຄືກັບຄົນຮ້າຍແລະຜະລິດຕະພັນບໍ່ຮູ້ສຶກວ່າຖືກໃສ່ດ້ວຍມື. ໂຄງຮ່າງການທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເບົາຊະນະ. ເບິ່ງ NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) ທີ່ຖືກອ້າງອີງຢ່າງກວ້າງຂວາງສໍາລັບວິທີການທີ່ຊັດເຈນກັບ AI ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້. [1]
ມັນເປັນຂໍ້ມູນທໍາອິດ. ຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ, ຄວບຄຸມໄດ້ດີ ເປັນການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສະຫລາດ. ສະເໝີ.
ມັນຜະສົມຜະສານສ້າງ + ຊື້. ຄວາມສາມາດຂອງສິນຄ້າແມ່ນການຊື້ທີ່ດີກວ່າ; ຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ເປັນເອກະລັກແມ່ນສ້າງຂຶ້ນໂດຍປົກກະຕິ.
ມັນແມ່ນປະຊາຊົນເປັນໃຈກາງ. Upskilling ແລະການປ່ຽນແປງ comms ແມ່ນຄວາມລັບຂອງ slide decks ພາດ.
ມັນຊ້ຳ. ທ່ານຈະພາດໃນສະບັບຫນຶ່ງ. ນັ້ນດີ. ປັບປ່ຽນ, ຝຶກຊ້ອມ, ນຳໃຊ້ຄືນໃໝ່.

ຫຍໍ້ໜ້າສັ້ນໆ (ຮູບແບບທີ່ພວກເຮົາເຫັນເລື້ອຍໆ): ທີມງານຊ່ວຍເຫຼືອ 20-30 ຄົນເປັນນັກບິນ AI-ຊ່ວຍຕອບສະບັບຮ່າງ. ຕົວແທນຮັກສາການຄວບຄຸມ, ຜູ້ກວດສອບຄຸນນະພາບຕົວຢ່າງຜົນໄດ້ຮັບປະຈໍາວັນ, ແລະພາຍໃນສອງອາທິດທີມງານມີພາສາທີ່ແບ່ງປັນສໍາລັບສຽງແລະບັນຊີລາຍຊື່ສັ້ນຂອງ prompts ທີ່ "ພຽງແຕ່ເຮັດວຽກ." ບໍ່ມີວິລະຊົນ - ພຽງແຕ່ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ຄຳຕອບສັ້ນໆກ່ຽວກັບ ວິທີການລວມ AI ເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງທ່ານ : ແຜນທີ່ເສັ້ນທາງ 9 ຂັ້ນຕອນ 🗺️

ເລືອກກໍລະນີທີ່ໃຊ້ສັນຍານສູງອັນໜຶ່ງ
ເພື່ອແນໃສ່ສິ່ງທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ ແລະເບິ່ງເຫັນໄດ້: ອີເມວ triage, ການຖອນໃບແຈ້ງໜີ້, ບັນທຶກການໂທ, ການຊອກຫາຄວາມຮູ້, ຫຼືການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການພະຍາກອນ. ຜູ້ນໍາທີ່ຜູກມັດ AI ເພື່ອລຶບລ້າງການອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກໃຫມ່ເຫັນວ່າມີຜົນກະທົບທາງລຸ່ມຫຼາຍກ່ວາຜູ້ທີ່ dabble. [4]
ກໍານົດຄວາມສໍາເລັດຢູ່ທາງຫນ້າ
ເລືອກ 1–3 metrics ທີ່ມະນຸດສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້: ເວລາທີ່ປະຫຍັດຕໍ່ຫນ້າວຽກ, ການແກ້ໄຂການຕິດຕໍ່ຄັ້ງທໍາອິດ, ການຍົກລະດັບການປ່ຽນແປງ, ຫຼືການເພີ່ມຂຶ້ນຫນ້ອຍລົງ.
ແຜນຜັງວຽກ
ຂຽນເສັ້ນທາງກ່ອນ ແລະຫຼັງ. AI ຊ່ວຍເຫຼືອຢູ່ໃສ, ແລະມະນຸດຕັດສິນໃຈຢູ່ໃສ? ຫຼີກເວັ້ນການລໍ້ລວງໃຫ້ອັດຕະໂນມັດທຸກຂັ້ນຕອນໃນຫນຶ່ງໄປ.
ກວດເບິ່ງຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນ
ຢູ່ໃສ, ໃຜເປັນເຈົ້າຂອງມັນ, ມັນສະອາດແນວໃດ, ມີຄວາມອ່ອນໄຫວ, ສິ່ງທີ່ຕ້ອງປິດບັງຫຼືການກັ່ນຕອງ? ຄໍາແນະນໍາຂອງ ICO ຂອງອັງກິດແມ່ນປະຕິບັດໄດ້ສໍາລັບການສອດຄ່ອງ AI ກັບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນແລະຄວາມຍຸດຕິທໍາ. [2]
ຕັດສິນໃຈຊື້ vs ການກໍ່ສ້າງ
ນອກຊັ້ນວາງສໍາລັບວຽກງານທົ່ວໄປເຊັ່ນ: ການສະຫຼຸບຫຼືການຈັດປະເພດ; custom ສໍາລັບເຫດຜົນຂອງເຈົ້າຂອງຫຼືຂະບວນການທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ຮັກສາບັນທຶກການຕັດສິນໃຈເພື່ອບໍ່ໃຫ້ທ່ານດໍາເນີນຄະດີຄືນໃຫມ່ທຸກໆສອງອາທິດ.
ຄວບຄຸມຢ່າງເບົາບາງ, ເລີ່ມຕົ້ນ
ໃຊ້ກຸ່ມເຮັດວຽກທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ AI ຂະຫນາດນ້ອຍເພື່ອກວດກາກໍລະນີການນໍາໃຊ້ລ່ວງຫນ້າສໍາລັບຄວາມສ່ຽງແລະການຫຼຸດຜ່ອນເອກະສານ. ຫຼັກການຂອງ OECD ແມ່ນດາວພາກເຫນືອທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຄວາມເຂັ້ມແຂງ, ແລະຄວາມໂປ່ງໃສ. [3]
ການທົດລອງກັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ແທ້ຈິງ
Shadow-launch ກັບທີມງານຂະຫນາດນ້ອຍ. ການວັດແທກ, ສົມທຽບກັບພື້ນຖານ, ເກັບກໍາຂໍ້ມູນທາງຄຸນນະພາບແລະປະລິມານ.
ປະຕິບັດການ
ເພີ່ມການຕິດຕາມ, ຊ່ອງຂໍ້ມູນການຕິຊົມ, ຄວາມຜິດພາດ, ແລະການຈັດການເຫດການ. ເລື່ອນການຝຶກອົບຮົມໄປເທິງສຸດຂອງແຖວ, ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນກັບ.
ຢ່າງລະມັດລະວັງ
ກັບທີມງານທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງແລະຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ຄ້າຍຄືກັນ. ປັບມາດຕະຖານການເຕືອນ, ແມ່ແບບ, ຊຸດການປະເມີນຜົນ, ແລະປື້ມຫຼິ້ນເພື່ອໃຫ້ຊະນະປະສົມ.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຕົວເລືອກ AI ທົ່ວໄປທີ່ເຈົ້າຈະໃຊ້ຕົວຈິງ 🤝

ບໍ່ສົມບູນແບບຕາມຈຸດປະສົງ. ລາຄາມີການປ່ຽນແປງ. ບາງຄໍາຄິດຄໍາເຫັນລວມເອົາເພາະວ່າ, ດີ, ມະນຸດ.

ເຄື່ອງມື / ແພລດຟອມ	ຜູ້ຊົມຫຼັກ	ລາຄາທີ່ຄາດໄວ້	ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກໃນການປະຕິບັດ
ChatGPT ຫຼືຄ້າຍຄືກັນ	ພະນັກງານທົ່ວໄປ, ສະຫນັບສະຫນູນ	ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ + ແອດອອນການນຳໃຊ້	friction ຕ່ໍາ, ມູນຄ່າໄວ; ທີ່ດີສໍາລັບການສະຫຼຸບ, ຮ່າງ, ຖາມ-ຕອບ
Microsoft Copilot	ຜູ້ໃຊ້ Microsoft 365	ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ add-on	ອາໄສຢູ່ບ່ອນທີ່ຄົນເຮັດວຽກ - ອີເມວ, ເອກະສານ, ທີມງານ - ຫຼຸດຜ່ອນການສະຫຼັບສະພາບການ
Google Vertex AI	ຂໍ້ມູນ & ທີມ ML	ອີງຕາມການນຳໃຊ້	ops ຮູບແບບທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ເຄື່ອງມືການປະເມີນຜົນ, ການຄວບຄຸມວິສາຫະກິດ
AWS Bedrock	ທີມງານແພລດຟອມ	ອີງຕາມການນຳໃຊ້	ທາງເລືອກແບບຈໍາລອງ, ທ່າທາງຄວາມປອດໄພ, ປະສົມປະສານເຂົ້າໄປໃນ stack AWS ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ
Azure OpenAI ບໍລິການ	ທີມພັດທະນາວິສາຫະກິດ	ອີງຕາມການນຳໃຊ້	ການຄວບຄຸມວິສາຫະກິດ, ເຄືອຂ່າຍເອກະຊົນ, ການປະຕິບັດຕາມ Azure
GitHub Copilot	ວິສະວະກໍາ	ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ	ການກົດແປ້ນພິມຫນ້ອຍລົງ, ການທົບທວນຄືນລະຫັດທີ່ດີກວ່າ; ບໍ່ magic ແຕ່ເປັນປະໂຫຍດ
Claude/ຜູ້ຊ່ວຍອື່ນໆ	ພະນັກງານຄວາມຮູ້	ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ + ການນຳໃຊ້	ການໃຫ້ເຫດຜົນໃນບໍລິບົດຍາວສໍາລັບເອກະສານ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ການວາງແຜນ - ເປັນເລື່ອງແປກທີ່ຕິດ
Zapier/Make + AI	Ops & RevOps	ຂັ້ນ + ການນໍາໃຊ້	ກາວສໍາລັບອັດຕະໂນມັດ; ເຊື່ອມຕໍ່ CRM, inbox, sheets ດ້ວຍຂັ້ນຕອນ AI
ແນວຄວາມຄິດ AI + wikis	Ops, ການຕະຫຼາດ, PMO	add-on ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ	ຄວາມຮູ້ລວມສູນ + ບົດສະຫຼຸບ AI; ແປກແຕ່ມີປະໂຫຍດ
DataRobot/Databricks	ອົງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ	ລາຄາວິສາຫະກິດ	ວົງຈອນຊີວິດຂອງ ML ແບບສິ້ນສຸດເຖິງຈຸດສິ້ນສຸດ, ການປົກຄອງ, ແລະເຄື່ອງມືການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ

ເຈດຕະນາຊ່ອງຫວ່າງແປກໆ. ນັ້ນແມ່ນຊີວິດໃນສະເປຣດຊີດ.

Deep-dive 1: ບ່ອນທີ່ AI ລົງຈອດກ່ອນ - ໃຊ້ກໍລະນີໂດຍຟັງຊັນ 🧩

ການຊ່ວຍເຫຼືອລູກຄ້າ: ການຕອບສະຫນອງການຊ່ວຍເຫຼືອ AI, ການຕິດຕັ້ງອັດຕະໂນມັດ, ການຊອກຫາຄວາມຕັ້ງໃຈ, ການດຶງຄວາມຮູ້, ການຝຶກອົບຮົມສຽງ. ຕົວແທນຮັກສາການຄວບຄຸມ, ຈັດການກໍລະນີແຂບ.
ການຂາຍ: ບັນທຶກການໂທ, ຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບການຈັດການ, ສະຫຼຸບສັງລວມການນໍາພາ, ການເຜີຍແຜ່ແບບອັດຕະໂນມັດແບບອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ມີສຽງເປັນຫຸ່ນຍົນ ... ຫວັງວ່າ.
ການຕະຫຼາດ: ຮ່າງເນື້ອໃນ, ການສ້າງໂຄງຮ່າງ SEO, ສະຫຼຸບສັງລວມຂອງ intel ການແຂ່ງຂັນ, ຄໍາອະທິບາຍການປະຕິບັດແຄມເປນ.
ການເງິນ: ການວິເຄາະໃບແຈ້ງໜີ້, ແຈ້ງເຕືອນຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງລາຍຈ່າຍ, ຄໍາອະທິບາຍຄວາມຜັນຜວນ, ການຄາດຄະເນກະແສເງິນສົດທີ່ມີລະຫັດໜ້ອຍລົງ.
HR & L&D: ຮ່າງລາຍລະອຽດວຽກ, ສະຫຼຸບໜ້າຈໍຂອງຜູ້ສະໝັກ, ເສັ້ນທາງການຮຽນຮູ້ທີ່ປັບແຕ່ງ, ນະໂຍບາຍ Q&A.
ຜະລິດຕະພັນ & ວິສະວະກໍາ: ສະຫຼຸບສະເພາະ, ການແນະນໍາລະຫັດ, ການຜະລິດການທົດສອບ, ການວິເຄາະບັນທຶກ, postmortems ເຫດການ.
ກົດໝາຍ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມ: ການສະກັດເອົາຂໍ້, ການທົດລອງຄວາມສ່ຽງ, ການສ້າງແຜນທີ່ນະໂຍບາຍ, ການກວດສອບດ້ວຍ AI ທີ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກມະນຸດທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍ.
ການດໍາເນີນງານ: ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ການກໍານົດເວລາການປ່ຽນແປງ, ເສັ້ນທາງ, ສັນຍານຄວາມສ່ຽງຜູ້ສະຫນອງ, triage ຂອງເຫດການ.

ຖ້າທ່ານກໍາລັງເລືອກກໍລະນີທີ່ໃຊ້ທໍາອິດຂອງທ່ານແລະຕ້ອງການຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອໃນການຊື້ໃນ, ເລືອກຂະບວນການທີ່ມີຂໍ້ມູນແລ້ວ, ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ແທ້ຈິງ, ແລະເກີດຂຶ້ນປະຈໍາວັນ. ບໍ່ແມ່ນລາຍໄຕມາດ. ບໍ່ແມ່ນມື້ຫນຶ່ງ.

Deep-dive 2: ຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນແລະການປະເມີນຜົນ - ກະດູກສັນຫຼັງທີ່ບໍ່ສະອາດ 🧱

ຄິດວ່າ AI ຄືກັບນັກຝຶກງານທີ່ເລືອກຫຼາຍ. ມັນສາມາດສ່ອງແສງດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ກະທັດຮັດ, ແຕ່ວ່າມັນຈະເປັນຕາຕົກໃຈຖ້າຫາກວ່າທ່ານຍື່ນໃຫ້ມັນກັບຕູ້ເກີບຂອງໃບຮັບເງິນ. ສ້າງກົດລະບຽບງ່າຍດາຍ:

ການອະນາໄມຂໍ້ມູນ: ມາດຕະຖານຊ່ອງຂໍ້ມູນ, ລົບລ້າງການຊໍ້າຊ້ອນ, ຖັນທີ່ລະອຽດອ່ອນຂອງປ້າຍກຳກັບ, ເຈົ້າຂອງແທັກ, ຕັ້ງຄ່າການຮັກສາໄວ້.
ທ່າທາງຄວາມປອດໄພ: ສຳລັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ໃຫ້ເກັບຂໍ້ມູນໄວ້ໃນຄລາວຂອງທ່ານ, ເປີດການນຳໃຊ້ເຄືອຂ່າຍສ່ວນຕົວ ແລະຈຳກັດການຮັກສາບັນທຶກ.
ຊຸດການປະເມີນຜົນ: ບັນທຶກຕົວຢ່າງຕົວຈິງ 50–200 ສໍາລັບແຕ່ລະກໍລະນີການນໍາໃຊ້ເພື່ອຄະແນນຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມສົມບູນ, ຊື່ສັດ, ແລະສຽງ.
ວົງການຕິຊົມຂອງມະນຸດ: ເພີ່ມການໃຫ້ຄະແນນໂດຍຄລິກດຽວ ແລະຊ່ອງສະແດງຄວາມຄິດເຫັນຟຣີໃນບ່ອນທີ່ AI ປາກົດ.
ການກວດສອບການລອຍລົມ: ປະເມີນຄືນໃຫມ່ປະຈໍາເດືອນ ຫຼືເມື່ອທ່ານປ່ຽນການເຕືອນ, ແບບຈໍາລອງ, ຫຼືແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ.

ສໍາລັບການກໍານົດຄວາມສ່ຽງ, ພາສາທົ່ວໄປຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສົນທະນາຢ່າງສະຫງົບກ່ຽວກັບຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ການອະທິບາຍ, ແລະຄວາມປອດໄພ. NIST AI RMF ສະໜອງໂຄງສ້າງແບບສະໝັກໃຈ, ນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງເພື່ອດຸ່ນດ່ຽງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ ແລະ ນະວັດຕະກໍາ. [1]

Deep-dive 3: AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະການຄຸ້ມຄອງ - ຮັກສານ້ໍາຫນັກເບົາແຕ່ຈິງ🧭

ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການໂບດ. ທ່ານຕ້ອງການກຸ່ມເຮັດວຽກຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ມີແມ່ແບບທີ່ຊັດເຈນ:

ການນໍາໃຊ້ກໍລະນີທີ່ໄດ້ຮັບ: ໂດຍຫຍໍ້ໂດຍຫຍໍ້ທີ່ມີຈຸດປະສົງ, ຂໍ້ມູນ, ຜູ້ໃຊ້, ຄວາມສ່ຽງ, ແລະຕົວຊີ້ວັດຜົນສໍາເລັດ.
ການປະເມີນຜົນກະທົບ: ກໍານົດຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ, ການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ, ແລະການຫຼຸດຜ່ອນກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວ.
Human-in-the-loop: ກໍານົດຂອບເຂດການຕັດສິນໃຈ. ມະນຸດຈະຕ້ອງທົບທວນ, ອະນຸມັດ, ຫຼືລົບລ້າງບ່ອນໃດ?
ຄວາມໂປ່ງໃສ: ປ້າຍກຳກັບການຊ່ວຍເຫຼືອ AI ໃນສ່ວນຕິດຕໍ່ຜູ້ໃຊ້ ແລະ comms ຜູ້ໃຊ້.
ການຈັດການເຫດການ: ໃຜສືບສວນ, ໃຜສື່ສານ, ເຈົ້າຈະກັບຄືນໄດ້ແນວໃດ?

ໜ່ວຍງານຄວບຄຸມ ແລະ ມາດຕະຖານ ສະເໜີສະມໍພາກປະຕິບັດ. ຫຼັກການຂອງ OECD ເນັ້ນໜັກເຖິງຄວາມແຂງແຮງ, ຄວາມປອດໄພ, ຄວາມໂປ່ງໃສ, ແລະອົງການມະນຸດ (ລວມທັງກົນໄກການລົບລ້າງ) ໃນທົ່ວວົງການສໍາຜັດທີ່ມີປະໂຫຍດສຳລັບການນຳໃຊ້ທີ່ຮັບຜິດຊອບ. [3] ICO ຂອງອັງກິດເຜີຍແຜ່ຄໍາແນະນໍາດ້ານການປະຕິບັດງານທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຈັດວາງ AI ດ້ວຍຄວາມຍຸດຕິທໍາແລະພັນທະການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ, ກັບທຸລະກິດຊຸດເຄື່ອງມືສາມາດຮັບຮອງເອົາໂດຍບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. [2]

Deep-dive 4: ການຄຸ້ມຄອງການປ່ຽນແປງແລະການເພີ່ມຄວາມຊໍານານ - the make-or-break 🤝

AI ລົ້ມເຫລວຢ່າງງຽບໆເມື່ອຄົນຮູ້ສຶກວ່າຖືກຍົກເວັ້ນຫຼືຖືກເປີດເຜີຍ. ເຮັດອັນນີ້ແທນ:

ການບັນຍາຍ: ອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງ AI ກໍາລັງມາ, ຜົນປະໂຫຍດຕໍ່ພະນັກງານ, ແລະລົດໄຟຄວາມປອດໄພ.
ການຝຶກອົບຮົມຈຸນລະພາກ: ໂມດູນ 20 ນາທີທີ່ຜູກມັດກັບວຽກງານສະເພາະຕີຫຼັກສູດຍາວ.
ແຊ້ມ: ຮັບເອົາຜູ້ທີ່ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນໃນຕອນຕົ້ນຈໍານວນຫນຶ່ງໃນແຕ່ລະທີມແລະໃຫ້ພວກເຂົາເປັນເຈົ້າພາບການສະແດງແລະການເລົ່າເລື່ອງສັ້ນ.
Guardrails: ເຜີຍແຜ່ປື້ມຄູ່ມືທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ທີ່ຍອມຮັບ, ການຈັດການຂໍ້ມູນ, ແລະການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຖືກຊຸກຍູ້ທຽບກັບຂອບເຂດຈໍາກັດ.
ວັດແທກຄວາມໝັ້ນໃຈ: ດຳເນີນການສຳຫຼວດໄລຍະສັ້ນກ່ອນແລະຫຼັງການເຜີຍແຜ່ເພື່ອຊອກຫາຊ່ອງຫວ່າງ ແລະປັບແຜນການຂອງທ່ານ.

ເລື່ອງຫຍໍ້ (ຮູບແບບທົ່ວໄປອື່ນ): ຝັກຂາຍທົດສອບບັນທຶກການໂທດ້ວຍ AI ແລະການກະຕຸ້ນການຄັດຄ້ານ. Res ຮັກສາຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງແຜນບັນຊີ; ຜູ້ຈັດການໃຊ້ snippet ແບ່ງປັນເພື່ອເປັນຄູຝຶກສອນ. ໄຊຊະນະບໍ່ແມ່ນ "ອັດຕະໂນມັດ"; ມັນເປັນການກະກຽມໄວຂຶ້ນແລະການຕິດຕາມສອດຄ່ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.

Deep-dive 5: Build vs buy-a practical rubric 🧮

ຊື້ ໃນເວລາທີ່ຄວາມສາມາດແມ່ນ commoditized, ຜູ້ຂາຍຍ້າຍໄວກວ່າທ່ານ, ແລະການເຊື່ອມໂຍງແມ່ນສະອາດ. ຕົວຢ່າງ: ການສະຫຼຸບເອກະສານ, ການຮ່າງອີເມວ, ການຈັດປະເພດທົ່ວໄປ.
ສ້າງ ໃນເວລາທີ່ເຫດຜົນກ່ຽວຂ້ອງກັບ moat ຂອງທ່ານ: ຂໍ້ມູນເປັນເຈົ້າຂອງ, ເຫດຜົນສະເພາະໂດເມນ, ຫຼືຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ເປັນຄວາມລັບ.
ຜະສົມຜະສານ ເມື່ອທ່ານປັບແຕ່ງຢູ່ເທິງສຸດຂອງແພລະຕະຟອມຜູ້ຂາຍ, ແຕ່ຮັກສາການເຕືອນຂອງທ່ານ, ຊຸດການປະເມີນຜົນ, ແລະຕົວແບບທີ່ປັບລະອຽດ Portable.
ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ sanity: ການນໍາໃຊ້ຕົວແບບແມ່ນຕົວແປ; ເຈລະຈາລະດັບປະລິມານແລະຕັ້ງການແຈ້ງເຕືອນງົບປະມານກ່ອນກຳນົດ.
ການປ່ຽນແຜນ: ຮັກສາບົດຄັດຫຍໍ້ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດປ່ຽນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນຄືນຫຼາຍເດືອນ.

ອີງຕາມການຄົ້ນຄວ້າຂອງ McKinsey ທີ່ຜ່ານມາ, ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ຍຶດເອົາມູນຄ່າຄົງທົນແມ່ນການອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກໃຫມ່ (ບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມເຄື່ອງມື) ແລະວາງຜູ້ນໍາຊັ້ນສູງຢູ່ໃນ hook ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງ AI ແລະການປ່ຽນແປງຮູບແບບການດໍາເນີນງານ. [4]

Deep-dive 6: ການວັດແທກ ROI-ສິ່ງທີ່ຕ້ອງຕິດຕາມ, ຕົວຈິງ 📏

ເວລາທີ່ບັນທຶກ: ນາທີຕໍ່ຫນ້າວຽກ, ເວລາຕໍ່ການແກ້ໄຂ, ເວລາຈັດການໂດຍສະເລ່ຍ.
ການຍົກລະດັບຄຸນນະພາບ: ຄວາມຖືກຕ້ອງທຽບກັບພື້ນຖານ, ການຫຼຸດລົງໃນການເຮັດວຽກໃຫມ່, NPS/CSAT deltas.
ຂໍ້ມູນຜ່ານ: ວຽກງານ / ຄົນ / ມື້, ຈໍານວນປີ້ທີ່ຖືກປຸງແຕ່ງ, ຊິ້ນສ່ວນເນື້ອຫາຖືກສົ່ງ.
ທ່າທາງຄວາມສ່ຽງ: ເຫດການທີ່ຖືກທຸງ, ອັດຕາການ override, ການລະເມີດການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນຖືກຈັບ.
ການຮັບຮອງເອົາ: ຜູ້ໃຊ້ທີ່ໃຊ້ວຽກປະຈໍາອາທິດ, ອັດຕາການເລືອກອອກ, ຈໍານວນການນໍາມາໃຊ້ຄືນທັນທີ.

ສອງສັນຍານຕະຫຼາດທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຊື່ສັດ:

ການຮັບຮອງເອົາແມ່ນຕົວຈິງ, ແຕ່ຜົນກະທົບໃນລະດັບວິສາຫະກິດຕ້ອງໃຊ້ເວລາ. ໃນປີ 2025, ~ 71% ຂອງອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ໄດ້ສໍາຫຼວດລາຍງານການນໍາໃຊ້ gen-AI ປົກກະຕິໃນຢ່າງຫນ້ອຍຫນຶ່ງຫນ້າທີ່, ແຕ່ສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ເຫັນຫຼັກຖານຜົນກະທົບ EBIT ລະດັບວິສາຫະກິດທີ່ມີລະບຽບວິໄນສໍາຄັນຫຼາຍກ່ວານັກບິນ scattershot. [4]
ມີ headwinds ເຊື່ອງໄວ້. ການນຳໃຊ້ເບື້ອງຕົ້ນສາມາດສ້າງການສູນເສຍທາງດ້ານການເງິນໄລຍະສັ້ນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງການປະຕິບັດຕາມ, ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຜິດພາດ, ຫຼືເຫດການຄວາມບໍ່ລົງລອຍກັນກ່ອນທີ່ຜົນປະໂຫຍດຈະເກີດຂຶ້ນ; ວາງແຜນສໍາລັບການນີ້ໃນງົບປະມານແລະການຄວບຄຸມຄວາມສ່ຽງ. [5]

ເຄັດລັບວິທີ: ເມື່ອເປັນໄປໄດ້, ແລ່ນ A/Bs ຂະໜາດນ້ອຍ ຫຼື rollouts staggered; ບັນທຶກພື້ນຖານສໍາລັບ 2-4 ອາທິດ; ໃຊ້ເອກະສານການປະເມີນຜົນແບບງ່າຍໆ (ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມສົມບູນ, ຄວາມຊື່ສັດ, ສຽງ, ຄວາມປອດໄພ) ທີ່ມີຕົວຢ່າງທີ່ແທ້ຈິງ 50-200 ຕໍ່ກໍລະນີການນໍາໃຊ້. ຮັກສາຊຸດການທົດສອບໃຫ້ຄົງທີ່ຕະຫຼອດການຊໍ້າຄືນເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດໃຫ້ເຫດຜົນວ່າໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການປ່ຽນແປງທີ່ທ່ານເຮັດ - ບໍ່ແມ່ນສຽງລົບກວນແບບສຸ່ມ.

ແຜນຜັງທີ່ເປັນມິດກັບມະນຸດສໍາລັບການປະເມີນຜົນແລະຄວາມປອດໄພ🧪

ຊຸດທອງຄຳ: ຮັກສາຊຸດທົດສອບຂະໜາດນ້ອຍ, ຄັດສັນຈາກໜ້າວຽກຕົວຈິງ. ຄະແນນຜົນໄດ້ຮັບສໍາລັບຜົນປະໂຫຍດແລະອັນຕະລາຍ.
Red-teaming: ຕັ້ງໃຈທົດສອບຄວາມກົດດັນສໍາລັບການ jailbreak, ຄວາມລໍາອຽງ, ການສັກຢາ, ຫຼືຂໍ້ມູນຮົ່ວໄຫຼ.
Guardrail prompts: ມາດຕະຖານຄໍາແນະນໍາຄວາມປອດໄພແລະການກັ່ນຕອງເນື້ອຫາ.
Escalation: ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍທີ່ຈະມອບໃຫ້ມະນຸດທີ່ມີສະພາບການ intact.
ບັນທຶກການກວດສອບ: ເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ຜົນຜະລິດ, ແລະການຕັດສິນໃຈສໍາລັບການຮັບຜິດຊອບ.

ນີ້ບໍ່ແມ່ນ overkill. ຫຼັກການຂອງ NIST AI RMF ແລະ OECD ສະຫນອງຮູບແບບທີ່ງ່າຍດາຍ: ຂອບເຂດ, ການປະເມີນ, ທີ່ຢູ່, ແລະການຕິດຕາມ - ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວເປັນລາຍການກວດກາທີ່ຮັກສາໂຄງການພາຍໃນ guardrails ໂດຍບໍ່ມີການຊັກຊ້າທີມງານທີ່ຈະລວບລວມຂໍ້ມູນ. [1][3]

ຊິ້ນສ່ວນວັດທະນະທໍາ: ຈາກນັກບິນໄປສູ່ລະບົບປະຕິບັດການ 🏗️

ບໍລິສັດທີ່ຂະຫຍາຍ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມເຄື່ອງມື - ພວກມັນກາຍເປັນຮູບຊົງ AI. ຜູ້ນໍາສ້າງແບບຈໍາລອງການນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນ, ທີມງານຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະຂະບວນການຕ່າງໆແມ່ນ reimagined ກັບ AI ໃນ loop ແທນທີ່ຈະ stapled ຂ້າງ.

ຫມາຍເຫດພາກສະໜາມ: ການປົດລັອກທາງດ້ານວັດທະນະທໍາມັກຈະມາຮອດເມື່ອຜູ້ນໍາຢຸດຖາມວ່າ "ຕົວແບບຈະເຮັດຫຍັງໄດ້?" ແລະເລີ່ມຖາມວ່າ "ຂັ້ນຕອນໃດໃນຂະບວນການເຮັດວຽກນີ້ຊ້າ, ຄູ່ມື, ຫຼືຄວາມຜິດພາດ - ແລະພວກເຮົາຈະອອກແບບໃຫມ່ກັບ AI ບວກກັບຄົນໄດ້ແນວໃດ?" ນັ້ນແມ່ນເວລາທີ່ຊະນະປະສົມ.

ຄວາມສ່ຽງ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະຄວາມບໍ່ສະດວກ 🧯

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້: ນັກບິນສາມາດປິດບັງການເຊື່ອມໂຍງທີ່ແທ້ຈິງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ການຄຸ້ມຄອງການປ່ຽນແປງ, ເຄື່ອງມືການຕິດຕາມກວດກາ, ແລະຮອບວຽນການຝຶກອົບຮົມເພີ່ມຂຶ້ນ. ບາງບໍລິສັດລາຍງານການສູນເສຍທາງດ້ານການເງິນໄລຍະສັ້ນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງການປະຕິບັດຕາມ, ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຜິດພາດ, ຫຼືເຫດການຄວາມບໍ່ລໍາອຽງກ່ອນທີ່ຜົນປະໂຫຍດຈະເລີ່ມຕົ້ນ. [5]
over-automation: ຖ້າເຈົ້າເອົາມະນຸດອອກຈາກຂັ້ນຕອນການຕັດສິນທີ່ໜັກໜ່ວງໄວເກີນໄປ, ຄຸນນະພາບແລະຄວາມໄວ້ວາງໃຈອາດຈະຕົກຕໍ່າລົງ.
lock-in ຜູ້ຂາຍ: ຫຼີກເວັ້ນການ hard-coding ກັບ quirks ຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຫນຶ່ງ; ຮັກສາ abstractions.
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມຍຸຕິທໍາ: ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາທ້ອງຖິ່ນແລະເອກະສານການຫຼຸດຜ່ອນຂອງທ່ານ. ຊຸດເຄື່ອງມືຂອງ ICO ແມ່ນມີປະໂຫຍດສໍາລັບທີມອັງກິດ ແລະຈຸດອ້າງອີງທີ່ເປັນປະໂຫຍດຢູ່ບ່ອນອື່ນ. [2]

ວິ ທີການລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນ ລາຍການກວດສອບການຜະລິດທົດລອງທຸລະກິດຂອງທ່ານ 🧰

ຄຳຖາມທີ່ມັກຖາມເລື້ອຍໆ: ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຢ່າງໄວວາກ່ຽວກັບ ວິທີການລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງທ່ານ 💬

ຖາມ: ພວກເຮົາຕ້ອງການທີມງານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນບໍ?
A: ບໍ່. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຜູ້ຊ່ວຍ off-the-shelf ແລະການເຊື່ອມໂຍງແສງສະຫວ່າງ. ສະຫງວນຄວາມສາມາດພິເສດ ML ສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ກໍາຫນົດເອງ, ມູນຄ່າສູງ.

ຖາມ: ເຮັດແນວໃດພວກເຮົາຫຼີກເວັ້ນການ hallucinations?
A: ດຶງມາຈາກຄວາມຮູ້ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຈໍາກັດ, ຊຸດການປະເມີນຜົນ, ແລະຈຸດກວດກາຂອງມະນຸດ. ນອກຈາກນັ້ນ, ໃຫ້ສະເພາະກ່ຽວກັບໂຕນແລະຮູບແບບທີ່ຕ້ອງການ.

ຖາມ: ແມ່ນຫຍັງກ່ຽວກັບການປະຕິບັດຕາມ?
A: ສອດຄ່ອງກັບຫຼັກການທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບແລະການຊີ້ນໍາທ້ອງຖິ່ນ, ແລະຮັກສາເອກະສານ. ຫຼັກການ NIST AI RMF ແລະ OECD ສະໜອງກອບທີ່ເປັນປະໂຫຍດ; UK ICO ສະເຫນີລາຍການກວດສອບການປະຕິບັດສໍາລັບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນແລະຄວາມຍຸດຕິທໍາ. [1][2][3]

ຖາມ: ຄວາມສໍາເລັດມີລັກສະນະແນວໃດ?
A: ຫນຶ່ງໄຊຊະນະທີ່ເຫັນໄດ້ຕໍ່ໄຕມາດທີ່ຍຶດຫມັ້ນ, ເຄືອຂ່າຍແຊ້ມທີ່ມີສ່ວນພົວພັນ, ແລະການປັບປຸງຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງໃນຕົວຊີ້ບອກຫຼັກຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ຜູ້ນໍາເບິ່ງຕົວຈິງ.

ພະລັງງຽບຂອງການປະສົມຊະນະ 🌱

ທ່ານບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງຖ່າຍຮູບດວງຈັນ. ທ່ານຕ້ອງການແຜນທີ່, ໄຟສາຍ, ແລະນິໄສ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກປະຈໍາວັນຫນຶ່ງ, ການຈັດຕໍາແຫນ່ງທີມໃນການຄຸ້ມຄອງທີ່ງ່າຍດາຍ, ແລະເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບເຫັນໄດ້. ຮັກສາຕົວແບບ ແລະການເຕືອນຂອງທ່ານແບບພົກພາ, ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານສະອາດ, ແລະຄົນຂອງທ່ານໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ເຮັດມັນອີກເທື່ອຫນຶ່ງ. ແລະອີກເທື່ອຫນຶ່ງ.

ຖ້າທ່ານເຮັດແນວນັ້ນ, ວິທີການລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງທ່ານ ຈະຢຸດເຊົາເປັນໂຄງການທີ່ຫນ້າຢ້ານ. ມັນກາຍເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການດໍາເນີນງານປົກກະຕິເຊັ່ນ QA ຫຼືງົບປະມານ. ບາງທີ glamorous ຫນ້ອຍ, ແຕ່ໄກຫຼາຍທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. ແລະແມ່ນແລ້ວ, ບາງຄັ້ງຄໍາປຽບທຽບຈະຖືກປະສົມແລະ dashboards ຈະ messy; ດີແລ້ວ. ສືບຕໍ່ໄປ. 🌟

ໂບນັດ: ແມ່ແບບເພື່ອສຳເນົາ-ວາງ 📎

ການນໍາໃຊ້ໂດຍຫຍໍ້

ບັນຫາ:
ຜູ້ໃຊ້:
ຂໍ້ມູນ:
ຂອບເຂດການຕັດສິນໃຈ:
ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນ:
ຕົວຊີ້ວັດຄວາມສໍາເລັດ:
ແຜນການເປີດຕົວ:
ທົບທວນຈັງຫວະ:

ຮູບແບບການກະຕຸ້ນເຕືອນ

ບົດບາດ:
ບໍລິບົດ:
ໜ້າວຽກ:
ຂໍ້ຈຳກັດ:
ຮູບແບບຜົນຜະລິດ:
ຕົວຢ່າງການສັກຢາຈໍານວນຫນ້ອຍ:

ເອກະສານອ້າງອີງ

[1] NIST. ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ AI (AI RMF).
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

[2] ຫ້ອງການຄະນະກໍາມະຂໍ້ມູນຂ່າວສານຂອງອັງກິດ (ICO). ຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບ AI ແລະການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ.
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

[3] OECD. ຫຼັກການ AI.
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

[4] McKinsey & ບໍລິສັດ. ສະຖານະຂອງ AI: ວິທີການທີ່ອົງການຈັດຕັ້ງກໍາລັງ rewiring ເພື່ອເກັບກໍາມູນຄ່າ
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

[5] Reuters. ບໍລິສັດສ່ວນໃຫຍ່ປະສົບກັບການສູນເສຍທາງດ້ານການເງິນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການໃຊ້ AI, ການສໍາຫຼວດ EY ສະແດງໃຫ້ເຫັນ
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ກັບໄປທີ່ບລັອກ

ປະເທດ/ພາກພື້ນ