ວິທີການໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ [ວິດີໂອ ແລະ ແບບສອບຖາມ]

ໂດຍຫຍໍ້: ໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກສຳລັບການຮ່າງ, ສະຫຼຸບ, ການຈັດລະບຽບ ແລະ ການວິເຄາະທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕ່ຳ, ພ້ອມທັງເຮັດໃຫ້ຄົນຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ການຕັດສິນໃຈ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໜ້າວຽກທີ່ຊ້ຳໆອັນໜຶ່ງ, ລຶບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນອອກ, ແລະ ທົບທວນທຸກໆຜົນຜະລິດ - ໂດຍສະເພາະເມື່ອມັນອາດຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ສິດທິ, ຊີວິດການເປັນຢູ່, ຄວາມປອດໄພ ຫຼື ອະນາຄົດຂອງບຸກຄົນ.

ຄວາມຮັບຜິດຊອບ: ຮັບປະກັນວ່າຜູ້ທີ່ມີຄຸນວຸດທິຍັງຄົງຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ ແລະ ການອະນຸມັດສຸດທ້າຍ.

ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ: ໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ ແລະ ລຶບຂໍ້ມູນລັບ ຫຼື ຂໍ້ມູນລະບຸຕົວຕົນອອກກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງຂໍ້ມູນໃດໆ.

ຄວາມໂປ່ງໃສ: ເປີດເຜີຍການນຳໃຊ້ AI ທຸກຄັ້ງທີ່ນະໂຍບາຍໃນບ່ອນເຮັດວຽກ, ຄວາມຄາດຫວັງຂອງລູກຄ້າ ຫຼື ຜົນສະທ້ອນທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນຮຽກຮ້ອງ.

ການຢັ້ງຢືນ: ກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງ, ເຈົ້າຂອງ, ກຳນົດເວລາ ແລະ ສົມມຸດຕິຖານທຽບກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ.

ການທົດສອບ: ວັດແທກເວລາທັງໝົດ, ການແກ້ໄຂທີ່ຕ້ອງການ ແລະ ຜົນກະທົບຂອງຜູ້ໃຊ້ກ່ອນທີ່ຈະຂະຫຍາຍຂະບວນການເຮັດວຽກໃດໆ.

1. ການໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກກ່ຽວຂ້ອງຫຍັງແດ່

ການໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າຈະທົດແທນຄົນ ຫຼື ເຮັດໃຫ້ວຽກທັງໝົດເປັນອັດຕະໂນມັດສະເໝີໄປ. ໃນສະຖານທີ່ເຮັດວຽກສ່ວນໃຫຍ່, AI ມີຄຸນຄ່າຫຼາຍກວ່າໃນຖານະເປັນ ເຄື່ອງມືສະໜັບສະໜູນ.

ຄິດວ່າມັນເປັນຜູ້ຊ່ວຍທີ່ວ່ອງໄວ ແລະ ໝັ້ນໃຈເກີນໄປເລັກນ້ອຍ.

ມັນສາມາດຊ່ວຍທ່ານໄດ້:

• ອີເມວ ແລະ ເອກະສານສະບັບຮ່າງ

• ສະຫຼຸບຂໍ້ມູນທີ່ຍາວ

• ສ້າງແນວຄວາມຄິດ

• ຈັດລະບຽບບັນທຶກທີ່ກະແຈກກະຈາຍ

• ວິເຄາະຂໍ້ມູນພື້ນຖານ

• ກະກຽມສຳລັບກອງປະຊຸມ

• ສ້າງລາຍການກວດສອບ ແລະ ແຜນການຕ່າງໆ

• ຂຽນເນື້ອຫາຄືນໃໝ່ສຳລັບຜູ້ຊົມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ

• ອະທິບາຍແນວຄວາມຄິດທີ່ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍ

• ປ່ຽນຄວາມຄິດທີ່ຫຍາບຄາຍໃຫ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ໃຊ້ໄດ້

AI ມັກຈະສາມາດຜະລິດຮຸ່ນທຳອິດທີ່ດີໄດ້ພາຍໃນວິນາທີ. ມັນອາດຈະບໍ່ສົມບູນແບບ - ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ເປັນທາງການເກີນໄປ, ບາງຄັ້ງກໍ່ຊໍ້າຊາກ, ແລະບາງຄັ້ງມັນກໍ່ເຂົ້າໄປໃນຮົ້ວຢ່າງໝັ້ນໃຈ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍບາງສິ່ງບາງຢ່າງມັກຈະງ່າຍກວ່າການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍບໍ່ມີຫຍັງເລີຍ.

ເປົ້າໝາຍແມ່ນບໍ່ໃຫ້ AI ເຮັດວຽກຄິດຂອງເຈົ້າ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອໃຊ້ເວລາໜ້ອຍລົງໃນການຂັດແຍ່ງມູນຄ່າຕໍ່າ ເພື່ອໃຫ້ເຈົ້າມີພະລັງງານຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບການຕັດສິນ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ຄວາມສຳພັນ ແລະ ການຕັດສິນໃຈ.

2. ເປັນຫຍັງການຮຽນຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ

ວຽກງານເຕັມໄປດ້ວຍວຽກງານເລັກໆນ້ອຍໆທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າທີ່ມັນສົມຄວນໄດ້ຮັບ.

ອີເມວຫ້ານາທີກາຍເປັນຊາວນາທີ ເພາະວ່າເຈົ້າບໍ່ສາມາດຊອກຫາປະໂຫຍກເປີດທີ່ເໝາະສົມໄດ້. ການປະຊຸມສ້າງບັນທຶກສາມໜ້າ ແຕ່ບໍ່ມີການກະທຳທີ່ຊັດເຈນ. ບົດລາຍງານຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຂຽນຄືນໃໝ່ສຳລັບຜູ້ນຳອາວຸໂສ, ລູກຄ້າ ແລະ ທີມງານດ້ານວິຊາການ. ທັນໃດນັ້ນເຄິ່ງຕອນບ່າຍກໍ່ຫາຍໄປ.

AI ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການຍ້າຍຂໍ້ມູນຈາກແບບຟອມໜຶ່ງໄປຫາອີກແບບຟອມໜຶ່ງ.

ຕົວຢ່າງ:

• ບັນທຶກກາຍເປັນບົດສະຫຼຸບ

• ສະຫຼຸບຈະກາຍເປັນອີເມວ

• ອີເມວກາຍເປັນໂຄງຮ່າງການນຳສະເໜີ

• ແນວຄວາມຄິດທີ່ຫຍາບຄາຍກາຍເປັນແຜນການໂຄງການ

• ຕາຕະລາງຄິດໄລ່ກາຍເປັນຄຳອະທິບາຍເປັນລາຍລັກອັກສອນ

• ນະໂຍບາຍທີ່ສັບສົນຈະກາຍເປັນຄູ່ມືທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍ

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ ຜົນຜະລິດເພີ່ມຂຶ້ນມັກຈະປາກົດຂຶ້ນ. ບໍ່ແມ່ນໃນຊ່ວງເວລາທີ່ “AI ບໍລິຫານບໍລິສັດດຽວນີ້” ຢ່າງໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ, ແຕ່ໃນການປັບປຸງນ້ອຍໆຫຼາຍສິບຢ່າງ.

ມັນຄ້າຍຄືກັບການກວາດກ້ອນຫີນອອກຈາກເກີບຂອງເຈົ້າ. ກ້ອນຫີນກ້ອນດຽວບໍ່ແມ່ນວິກິດການ, ແຕ່ການຍ່າງໄປມາດ້ວຍກ້ອນຫີນສິບສອງກ້ອນໝົດມື້ແມ່ນເລື່ອງທີ່ໂງ່ຫຼາຍ.

ປັນຍາປະດິດຍັງສາມາດເຮັດໃຫ້ຄວາມຊ່ຽວຊານສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ພະນັກງານໃໝ່ສາມາດຂໍຄຳອະທິບາຍກ່ຽວກັບຄຳສັບທີ່ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍ. ຜູ້ຈັດການສາມາດຄົ້ນຫາວິທີຕ່າງໆໃນການຈັດໂຄງສ້າງຄຳຕິຊົມ. ພະນັກງານຂາຍສາມາດກະກຽມຄຳຖາມສຳລັບອຸດສາຫະກຳທີ່ເຂົາເຈົ້າຍັງບໍ່ເຂົ້າໃຈ.

ຖ້າໃຊ້ຢ່າງຄິດຢ່າງລະອຽດ, AI ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຄົນບັນລຸຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ໝັ້ນຄົງໄດ້ໄວຂຶ້ນ.

3. ໜ້າວຽກໃນບ່ອນເຮັດວຽກທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະມອບໃຫ້ AI

ວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດໃນການເຂົ້າໃຈ ວິທີການນໍາໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ ແມ່ນການແຍກວຽກງານອອກເປັນສາມປະເພດຄື: ສ້າງ, ຫັນປ່ຽນ ແລະ ວິເຄາະ.

ສ້າງ

AI ສາມາດສ້າງຮ່າງສະບັບທຳອິດໂດຍອີງໃສ່ຄຳແນະນຳຂອງທ່ານ.

ຕົວຢ່າງປະກອບມີ:

• ອີເມວ

• ຂໍ້ສະເໜີ

• ລາຍລະອຽດວຽກ

• ວາລະ

• ໂພສສື່ສັງຄົມ

• ເອກະສານຝຶກອົບຮົມ

• ການຕອບສະໜອງຂອງລູກຄ້າ

• ໂຄງຮ່າງການນຳສະເໜີ

• ຄຳຖາມສຳພາດ

ຄຳວ່າ "ຮ່າງສະບັບທຳອິດ" ມີຄວາມສຳຄັນຢູ່ທີ່ນີ້. ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ ເນື້ອຫາທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຄວນໄດ້ຮັບ ການທົບທວນຄືນກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງ, ເຜີຍແຜ່ ຫຼື ນຳສະເໜີ.

ປ່ຽນຮູບ

ນີ້ແມ່ນໜຶ່ງໃນການນຳໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດ. ທ່ານໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວກັບມັນ ແລະ ຂໍໃຫ້ມັນປ່ຽນຮູບແບບ, ຄວາມຍາວ, ແບບ ຫຼື ລະດັບຄວາມຊັບຊ້ອນ.

ຕົວຢ່າງ:

• ຫຍໍ້ລາຍງານຍາວໆ

• ປ່ຽນບັນທຶກໃຫ້ເປັນລາຍການການກະທຳ

• ຂຽນພາສາດ້ານວິຊາການຄືນໃໝ່ສຳລັບລູກຄ້າ

• ປ່ຽນວັກໃຫ້ເປັນຈຸດ bullet

• ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ຄວາມຟັງຄືເປັນມືອາຊີບຫຼາຍຂຶ້ນ

• ປ່ຽນບົດບັນທຶກສຽງໃຫ້ເປັນບົດສະຫຼຸບ

• ແປຄຳສັບສະເພາະພາຍໃນໃຫ້ເປັນພາສາປະຈຳວັນທີ່ຊັດເຈນ

ວຽກງານການຫັນປ່ຽນມັກຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີເພາະວ່າ AI ມີວັດສະດຸທີ່ຈະເຮັດວຽກຈາກ. ມັນບໍ່ແມ່ນການປະດິດທຸກຢ່າງຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ.

ວິເຄາະ

ປັນຍາປະດິດຍັງສາມາດຊ່ວຍລະບຸຮູບແບບ, ປຽບທຽບຂໍ້ມູນ ແລະ ຈັດໂຄງສ້າງບັນຫາໄດ້.

ວຽກງານການວິເຄາະພາກປະຕິບັດຕົວຈິງປະກອບມີ:

• ການຈັດກຸ່ມຄໍາຄິດເຫັນຂອງລູກຄ້າເຂົ້າໃນຫົວຂໍ້ຕ່າງໆ

• ປຽບທຽບຫຼາຍທາງເລືອກ

• ການກຳນົດຄວາມສ່ຽງທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ

• ຊອກຫາຊ່ອງຫວ່າງໃນແຜນການ

• ການສ້າງຂໍ້ດີ ແລະ ຂໍ້ເສຍ

• ແນະນຳຄຳຖາມທີ່ທ່ານອາດຈະພາດໄປ

• ການອະທິບາຍແນວໂນ້ມໃນຊຸດຂໍ້ມູນ

• ການຈັດປະເພດຄຳຮ້ອງຂໍການຊ່ວຍເຫຼືອ

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການວິເຄາະ AI ຄວນຖືກປະຕິບັດຄືກັບການຊ່ວຍເຫຼືອ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ. ມັນສາມາດພາດສະພາບການ ຫຼື ສົມມຸດຕິຖານທີ່ເບິ່ງຄືວ່າມີເຫດຜົນແຕ່ຜິດພາດໝົດ. ການທົບທວນຂອງມະນຸດ ຍັງເປັນພວງມາໄລ 🚗

4. ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ວິທີການນຳໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກໄດ້ຈິງ

ໜ້າວຽກໃນບ່ອນເຮັດວຽກ	ສິ່ງທີ່ AI ສາມາດເຮັດໄດ້	ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອໃຫ້	ຕ້ອງການການກວດສອບຈາກມະນຸດບໍ?	ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້
ການຂຽນອີເມວ	ຮ່າງ, ຫຍໍ້, ອ່ອນລົງ, ຊີ້ແຈງ	ຜູ້ຮັບ, ຈຸດປະສົງ, ຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ສຳຄັນ, ການກະທຳທີ່ຕ້ອງການ	ແມ່ນແລ້ວ	ກຳຈັດຄວາມເສື່ອມຂອງໜ້າເຈ້ຍເປົ່າ
ບັນທຶກການປະຊຸມ	ສະຫຼຸບ ແລະ ສະກັດການກະທຳຕ່າງໆ	ບົດບັນທຶກສຽງ ຫຼື ບັນທຶກທີ່ມີໂຄງສ້າງ	ແນ່ນອນ	ແຍກການສົນທະນາອອກຈາກການຕັດສິນໃຈໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ
ການວາງແຜນການຄົ້ນຄວ້າ	ແນະນຳຄຳຖາມ ແລະ ຫົວຂໍ້ຕ່າງໆ	ຈຸດປະສົງ ແລະ ກຸ່ມເປົ້າໝາຍທີ່ຊັດເຈນ	ແມ່ນແລ້ວ - ຕ້ອງກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງ	ຊ່ວຍສ້າງຂອບການເລີ່ມຕົ້ນ
ການຄຸ້ມຄອງໂຄງການ	ສ້າງແຜນການ, ຈຸດສຳຄັນ, ຄວາມສ່ຽງຕ່າງໆ	ຂອບເຂດ, ເສັ້ນຕາຍ, ທີມງານ, ຂໍ້ຈຳກັດ	ແມ່ນແລ້ວ	ຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນທີ່ກະແຈກກະຈາຍ
ການຕີຄວາມຂໍ້ມູນ	ອະທິບາຍຮູບແບບ ແລະ ຄວາມຜິດປົກກະຕິ	ຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດບວກກັບສະພາບການທາງທຸລະກິດ	ຕ້ອງການການທົບທວນຄືນທີ່ເຂັ້ມແຂງ	ເຮັດໃຫ້ຕົວເລກງ່າຍຕໍ່ການສົນທະນາ
ການລະດົມສະໝອງ	ສ້າງແນວຄວາມຄິດ ແລະ ທາງເລືອກອື່ນ	ບັນຫາສະເພາະ ແລະ ຂອບເຂດ	ປານກາງ	ຜະລິດລະດັບຄວາມກວ້າງ, ບາງຄັ້ງກໍ່ມີປະສິດທິພາບຢ່າງບໍ່ຄາດຄິດ
ການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ	ຮ່າງຄຳຕອບ ແລະ ຈັດປະເພດບັນຫາຕ່າງໆ	ຂໍ້ຄວາມຂອງລູກຄ້າ ແລະ ຄຳແນະນຳຂອງບໍລິສັດ	ແມ່ນແລ້ວ, ໂດຍສະເພາະກໍລະນີທີ່ລະອຽດອ່ອນ	ເລັ່ງການຕອບສະໜອງປົກກະຕິ
ການແກ້ໄຂເອກະສານ	ປັບປຸງນ້ຳສຽງ, ໄວຍາກອນ, ແລະ ໂຄງສ້າງ	ຂໍ້ຄວາມຕົ້ນສະບັບ ແລະ ຜູ້ຊົມທີ່ຕັ້ງໃຈໄວ້	ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ	ໄວກວ່າການແກ້ໄຂປະໂຫຍກຕໍ່ປະໂຫຍກ
ການຮຽນຮູ້	ອະທິບາຍແນວຄວາມຄິດ ແລະ ສ້າງແບບສອບຖາມ	ຫົວຂໍ້, ລະດັບທັກສະ, ສະຖານະການເຮັດວຽກ	ເບົາບາງຫາປານກາງ	ເຮັດໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມເປັນສ່ວນຕົວຫຼາຍຂຶ້ນ
ການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈ	ປຽບທຽບຕົວເລືອກ ແລະ ຄວາມສ່ຽງດ້ານໜ້າດິນ	ເງື່ອນໄຂ, ຂໍ້ຈຳກັດ, ບຸລິມະສິດ	ຢ່າງແທ້ຈິງ	ຊີ້ແຈງຄວາມຄິດ, ແຕ່ບໍ່ຄວນຕັດສິນໃຈແທນເຈົ້າ

ຕາຕະລາງເຮັດໃຫ້ບາງສິ່ງທີ່ສຳຄັນຊັດເຈນ: AI ເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອໜ້າວຽກຖືກກຳນົດໄວ້ຢ່າງດີ.

“ຊ່ວຍດ້ວຍໂຄງການຂອງຂ້ອຍ” ແມ່ນບໍ່ຈະແຈ້ງ.

"ສ້າງບັນຊີກວດສອບການເປີດຕົວຫົກຂັ້ນຕອນສຳລັບການອັບເດດຊອບແວພາຍໃນຂະໜາດນ້ອຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບໄອທີ, ການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ ແລະ ການຂາຍ" ໃຫ້ AI ມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ເປັນຮູບປະທຳເພື່ອເຮັດວຽກນຳ.

ການປ້ອນຂໍ້ມູນສະເພາະສ້າງຜົນຜະລິດສະເພາະ. ບໍ່ຄ່ອຍເປັນການປະຕິວັດ, ແຕ່ເປັນຄວາມຈິງ.

5. ວິທີການຂຽນການກະຕຸ້ນ AI ທີ່ດີກວ່າສຳລັບວຽກ

ເຈົ້າບໍ່ຕ້ອງການສູດການກະຕຸ້ນທີ່ສັບສົນ. ເຈົ້າພຽງແຕ່ຕ້ອງໃຫ້ສະພາບການພຽງພໍສຳລັບ AI ເພື່ອເຂົ້າໃຈວ່າສິ່ງທີ່ດີມີລັກສະນະແນວໃດ.

ການກະຕຸ້ນເຕືອນໃນບ່ອນເຮັດວຽກທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືມັກຈະປະກອບດ້ວຍຫ້າອົງປະກອບຄື:

ໜ້າວຽກ

ລະບຸຢ່າງແນ່ນອນວ່າເຈົ້າຕ້ອງການຫຍັງ.

ຕົວຢ່າງ:

"ຮ່າງອີເມວອະທິບາຍເຖິງການຊັກຊ້າໃນການຈັດສົ່ງ."

ສະພາບການ

ອະທິບາຍສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ ແລະ ເປັນຫຍັງໜ້າວຽກຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ.

ຕົວຢ່າງ:

"ຜູ້ສະໜອງໄດ້ຊັກຊ້າການຂົນສົ່ງໄປສີ່ມື້ຍ້ອນບັນຫາສິນຄ້າຄົງຄັງ."

ຜູ້ຊົມ

ບອກ AI ວ່າໃຜຈະອ່ານ ຫຼື ໃຊ້ຜົນໄດ້ຮັບ.

ຕົວຢ່າງ:

"ຜູ້ຊົມແມ່ນລູກຄ້າໄລຍະຍາວທີ່ຮູ້ສຶກອຸກອັ່ງຢູ່ແລ້ວ."

ໂທນສຽງ ຫຼື ຮູບແບບທີ່ຕ້ອງການ

ອະທິບາຍວ່າຄຳຕອບຄວນມີສຽງ ຫຼື ຮູບຮ່າງແນວໃດ.

ຕົວຢ່າງ:

"ໃຊ້ນໍ້າສຽງທີ່ສະຫງົບ, ກົງໄປກົງມາ, ແລະ ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ເຮັດໃຫ້ມັນບໍ່ເກີນ 150 ຄຳ."

ລາຍລະອຽດທີ່ຕ້ອງການ

ລະບຸຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ຕ້ອງລວມເຂົ້າ.

ຕົວຢ່າງ:

"ກ່າວເຖິງວັນທີຈັດສົ່ງທີ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງ, ຕົວເລືອກການຄືນເງິນ, ແລະ ການຕິດຕໍ່ຝ່າຍສະໜັບສະໜູນ."

ເມື່ອລວມເຂົ້າກັນແລ້ວ, ຄຳສັ່ງຈະກາຍເປັນ:

"ຂຽນອີເມວຫາລູກຄ້າໄລຍະຍາວເພື່ອອະທິບາຍວ່າການຂົນສົ່ງຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກຊັກຊ້າສີ່ມື້ຍ້ອນບັນຫາສະຕັອກຂອງຜູ້ສະໜອງ. ໃຊ້ນໍ້າສຽງທີ່ສະຫງົບ, ກົງໄປກົງມາ, ແລະ ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ເຮັດໃຫ້ມັນບໍ່ເກີນ 150 ຄຳ. ລວມທັງວັນທີສົ່ງທີ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງ, ຕົວເລືອກການຄືນເງິນ, ແລະ ການຕິດຕໍ່ຝ່າຍສະໜັບສະໜູນ."

ການກະຕຸ້ນເຕືອນນັ້ນເກືອບຈະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກ່ວາ "ຂຽນອີເມວຊັກຊ້າ"

ທ່ານຍັງສາມາດຂໍໃຫ້ AI ແກ້ໄຂຄຳຕອບຂອງມັນເອງໄດ້:

• ເຮັດໃຫ້ອັນນີ້ເປັນທາງການໜ້ອຍລົງ

• ລຶບການຊ້ຳກັນ

• ເພີ່ມການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະຕິບັດທີ່ຊັດເຈນກວ່າ

• ຂຽນສິ່ງນີ້ຄືນໃໝ່ສຳລັບຜູ້ຊົມທີ່ເປັນຜູ້ບໍລິຫານ

• ລະບຸສົມມຸດຕິຖານທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນ

• ໃຫ້ຂ້ອຍສາມທາງເລືອກທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າ

• ທ້າທາຍຄໍາແນະນໍານີ້

ອັນສຸດທ້າຍນັ້ນມີຄຸນຄ່າຫຼາຍ. AI ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເປັນຜູ້ນຳຂອງເຈົ້າສະເໝີໄປ. ບາງຄັ້ງມັນຄວນຈະເປັນເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ໜ້າລຳຄານເລັກນ້ອຍທີ່ຖາມວ່າ, "ແຕ່ຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນຖ້າສົມມຸດຕິຖານນັ້ນຜິດ?" 🧐

6. ວິທີການໃຊ້ AI ສຳລັບອີເມວ ແລະ ການສື່ສານໃນບ່ອນເຮັດວຽກ

ອີເມວມັກຈະເປັນບ່ອນທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນ.

ປັນຍາປະດິດສາມາດຊ່ວຍໄດ້ເມື່ອທ່ານຮູ້ວ່າທ່ານຕ້ອງການເວົ້າຫຍັງແຕ່ບໍ່ສາມາດຊອກຫາຖ້ອຍຄຳທີ່ຖືກຕ້ອງ. ມັນຍັງສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຫຼີກລ່ຽງຂໍ້ຄວາມທີ່ກົງໄປກົງມາເກີນໄປ, ບໍ່ຊັດເຈນເກີນໄປ, ຫຼືຍາວກວ່າທີ່ຈຳເປັນສາມວັກ.

ການຮ້ອງຂໍພາກປະຕິບັດລວມມີ:

• ຂຽນໃໝ່ໃຫ້ຟັງແລ້ວເປັນມິດແຕ່ໜັກແໜ້ນ

• ເຮັດໃຫ້ອັນນີ້ກະທັດຮັດກວ່າ

• ເພີ່ມວັນເວລາກຳນົດທີ່ຊັດເຈນ

• ລຶບພາສາທີ່ມີອາລົມອອກ

• ເຮັດໃຫ້ສິ່ງນີ້ເໝາະສົມກັບຜູ້ນຳອາວຸໂສ

• ປ່ຽນສິ່ງນີ້ໃຫ້ເປັນການຕິດຕາມທີ່ສຸພາບ

• ອະທິບາຍສິ່ງນີ້ໂດຍບໍ່ມີຄຳສັບທາງວິຊາການ

• ສ້າງສາມຕົວເລືອກຫົວຂໍ້

AI ມີປະໂຫຍດຫຼາຍໂດຍສະເພາະສຳລັບການສື່ສານທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ແຕ່ຄວາມລະມັດລະວັງແມ່ນສຳຄັນ. ບັນຫາດ້ານປະສິດທິພາບ, ການຮ້ອງຮຽນ, ຄວາມກັງວົນທາງດ້ານກົດໝາຍ, ຫຼື ເລື່ອງສ່ວນຕົວບໍ່ຄວນຖືກປະຕິບັດຄືກັບຄຳບັນຍາຍການຕະຫຼາດທຳມະດາ.

ໃຊ້ AI ເພື່ອຈັດໂຄງສ້າງຂໍ້ຄວາມ, ຈາກນັ້ນທົບທວນທຸກໆປະໂຫຍກ.

ຖາມຕົວທ່ານເອງ:

• ອັນນີ້ຖືກຕ້ອງບໍ?

• ມັນຟັງຄືກັບຂ້ອຍບໍ?

• ຖ້ອຍຄຳນີ້ສາມາດເຂົ້າໃຈຜິດໄດ້ບໍ?

• ນ້ຳສຽງເໝາະສົມກັບຄວາມສຳພັນບໍ?

• ມັນມີຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທີ່ບໍ່ຄວນໃສ່ບໍ?

• ຂ້ອຍສະບາຍໃຈບໍທີ່ຈະໃສ່ຊື່ຂອງຂ້ອຍໄວ້ໃຕ້ມັນ?

ຄຳຖາມສຸດທ້າຍນັ້ນແມ່ນການທົດສອບການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ. ຖ້າທ່ານລັງເລທີ່ຈະເຊັນມັນ, ຢ່າສົ່ງມັນໄປ.

7. ການໃຊ້ AI ສຳລັບກອງປະຊຸມທີ່ສ້າງຜົນໄດ້ຮັບຕົວຈິງ

ກອງປະຊຸມສ້າງຂໍ້ມູນຫຼາຍຢ່າງ ແລະ ບາງຢ່າງກໍ່ບໍ່ແມ່ນຄວາມຊັດເຈນສະເໝີໄປ.

AI ສາມາດຊ່ວຍໄດ້ທັງກ່ອນ, ໃນລະຫວ່າງ ແລະ ຫຼັງການປະຊຸມ.

ກ່ອນກອງປະຊຸມ

ໃຊ້ AI ເພື່ອ:

• ສ້າງວາລະການປະຊຸມ

• ລະບຸຄຳຖາມຫຼັກ

• ສະຫຼຸບຂໍ້ມູນພື້ນຖານ

• ກະກຽມຈຸດສົນທະນາ

• ຄາດເດົາການຄັດຄ້ານ

• ຮ່າງຂອບການຕັດສິນໃຈ

ການກະຕຸ້ນທີ່ເປັນປະໂຫຍດອາດຈະເປັນ:

"ສ້າງວາລະການປະຊຸມ 30 ນາທີກ່ຽວກັບການຮັບລູກຄ້າທີ່ຊັກຊ້າ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອກຳນົດບັນຫາຫຼັກ, ຕົກລົງເຫັນດີກ່ຽວກັບເຈົ້າຂອງ, ແລະເລືອກສອງການກະທຳສຳລັບອາທິດນີ້."

ຫຼັງຈາກກອງປະຊຸມ

AI ສາມາດປ່ຽນບັນທຶກ ຫຼື ບົດບັນທຶກເປັນ:

• ການຕັດສິນໃຈທີ່ສຳຄັນ

• ລາຍການການກະທຳ

• ເຈົ້າຂອງ

• ວັນສິ້ນສຸດ

• ຄຳຖາມທີ່ເປີດຢູ່

• ຄວາມສ່ຽງ

• ອີເມວຕິດຕາມຜົນ

ຢ່າໄວ້ວາງໃຈຜົນໄດ້ຮັບໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ບົດບັນທຶກການປະຊຸມສາມາດມີຂໍ້ຜິດພາດ, ຜູ້ເວົ້າທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ເລື່ອງຕະຫຼົກທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນຄຳໝັ້ນສັນຍາ, ແລະ ຄຳໝັ້ນສັນຍາທີ່ຟັງຄືກັບເລື່ອງຕະຫຼົກ.

ກວດສອບບົດສະຫຼຸບກ່ອນທີ່ຈະແບ່ງປັນມັນ.

ວິທີປະຕິບັດທີ່ດີແມ່ນການຂໍໃຫ້ AI ແຍກຂໍ້ມູນອອກເປັນສາມກຸ່ມຄື:

1. ການຕັດສິນໃຈທີ່ຢືນຢັນແລ້ວ

2. ແນວຄວາມຄິດທີ່ສະເໜີ

3. ຄຳຖາມທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ

ສິ່ງນີ້ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ຫາກໍ່ສົນທະນາກັນເຄິ່ງໆກາຍເປັນນະໂຍບາຍຢ່າງເປັນທາງການພາຍໃນຂ້າມຄືນ.

8. ການໃຊ້ AI ສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າໂດຍບໍ່ສ້າງຄວາມບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື

AI ສາມາດຊ່ວຍທ່ານເລີ່ມຕົ້ນການຄົ້ນຄວ້າ, ຈັດລະບຽບຫົວຂໍ້ ແລະ ກຳນົດຂົງເຂດທີ່ຄວນການສືບສວນ.

ມັນສາມາດ:

• ອະທິບາຍຄຳສັບທີ່ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍ

• ສ້າງຄຳຖາມການຄົ້ນຄວ້າ

• ປຽບທຽບແນວຄວາມຄິດ

• ແນະນຳໝວດໝູ່

• ສ້າງໂຄງຮ່າງ

• ສະຫຼຸບຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານໃຫ້

• ລະບຸສົມມຸດຕິຖານ

• ສ້າງຄຳຖາມສຳພາດ

• ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນທັດສະນະທີ່ຂາດຫາຍໄປ

ສິ່ງທີ່ມັນບໍ່ຄວນເຮັດຄືການກາຍເປັນແຫຼ່ງຄວາມຈິງດຽວຂອງເຈົ້າ.

AI ອາດຈະຜະລິດ ລາຍລະອຽດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຕົວຢ່າງທີ່ປະດິດຂຶ້ນ, ຂໍ້ມູນທີ່ລ້າສະໄໝ, ຫຼື ຖະແຫຼງການທີ່ຟັງແລ້ວແນ່ນອນກວ່າທີ່ມັນສົມຄວນໄດ້ຮັບ.

ສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າໃນບ່ອນເຮັດວຽກ, ໃຫ້ໃຊ້ AI ເປັນຜູ້ສ້າງແຜນທີ່, ບໍ່ແມ່ນເປັນອານາເຂດເອງ.

ຂະບວນການທີ່ມີເຫດຜົນມີລັກສະນະແບບນີ້:

1. ຂໍໃຫ້ AI ອະທິບາຍຫົວຂໍ້.

2. ລະບຸການຮຽກຮ້ອງທີ່ສຳຄັນ.

3. ກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ສຳຄັນໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນພາຍໃນ ຫຼື ພາຍນອກທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້.

4. ຂໍໃຫ້ AI ຈັດລຽງຜົນການຄົ້ນພົບທີ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນແລ້ວ.

5. ກວດສອບຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍເພື່ອຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມລຳອຽງ.

ທ່ານຍັງສາມາດກະຕຸ້ນ AI ໃຫ້ສະແດງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໄດ້:

• ສ່ວນໃດຂອງຄຳຕອບນີ້ອາດຈະບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື?

• ເຈົ້າກຳລັງສົມມຸດຕິຖານຫຍັງແດ່?

• ຂ້ອຍຄວນກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງໃດແດ່?

• ຂໍ້ມູນໃດແດ່ທີ່ຈະປ່ຽນແປງຄໍາແນະນໍານີ້?

• ຂໍໃຫ້ຂ້ອຍໂຕ້ຖຽງທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດຕໍ່ກັບບົດສະຫຼຸບນີ້.

ການກະຕຸ້ນເຫຼົ່ານີ້ຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ AI ບໍ່ມີຂໍ້ຜິດພາດ, ແຕ່ພວກມັນຊຸກຍູ້ໃຫ້ຄິດຢ່າງລະມັດລະວັງຫຼາຍຂຶ້ນ.

9. ວິທີການໃຊ້ AI ສຳລັບຂໍ້ມູນ, ບົດລາຍງານ ແລະ ຕາຕະລາງ

AI ສາມາດເຮັດໃຫ້ຕົວເລກເຂົ້າໃຈງ່າຍຂຶ້ນ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ອາໄສຢູ່ໃນຕາຕະລາງຄິດໄລ່ຕະຫຼອດມື້.

ມັນສາມາດຊ່ວຍທ່ານໄດ້:

• ອະທິບາຍສູດຕ່າງໆ

• ແນະນຳໂຄງສ້າງສະເປຣດຊີດ

• ຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ

• ສະຫຼຸບແນວໂນ້ມ

• ປ່ຽນຕົວເລກໃຫ້ກາຍເປັນຄຳເຫັນທີ່ຂຽນໄວ້

• ລະບຸຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ

• ສ້າງຄຳແນະນຳຕາຕະລາງ

• ພາກສ່ວນບົດລາຍງານຮ່າງ

• ແປຜົນການຄົ້ນພົບດ້ານວິຊາການໄປເປັນພາສາທຸລະກິດ

ຕົວຢ່າງ, ແທນທີ່ຈະຖາມວ່າ:

"ຂໍ້ມູນນີ້ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ?"

ລອງ:

"ທົບທວນຕາຕະລາງການຂາຍປະຈຳເດືອນນີ້. ລະບຸການປ່ຽນແປງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດສາມຢ່າງ, ແນະນຳຄຳອະທິບາຍທີ່ເປັນໄປໄດ້, ແລະ ລະບຸຄຳຖາມທີ່ຂ້ອຍຄວນຖາມກ່ອນທີ່ຈະສະຫຼຸບ."

ຂໍ້ກຳນົດປິດນັ້ນມີຄວາມສຳຄັນ. ຂໍ້ມູນບໍ່ຄ່ອຍຈະອະທິບາຍຕົວມັນເອງ.

ການຫຼຸດລົງຂອງຍອດຂາຍອາດມາຈາກຄວາມຕ້ອງການທີ່ຫຼຸດລົງ, ບັນທຶກທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ຮູບແບບຕາມລະດູການ, ການປ່ຽນແປງລາຄາ, ສັນຍາທີ່ຊັກຊ້າ, ຫຼື ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງວາງຄ່າໃສ່ໃນຖັນທີ່ຜິດໂດຍບັງເອີນ. Spreadsheets ມີພອນສະຫວັນໃນການສ້າງໄພພິບັດຂະໜາດນ້ອຍໃນຂະນະທີ່ເບິ່ງຄືວ່າສະຫງົບຢ່າງສົມບູນ.

ຢ່າປ່ອຍໃຫ້ AI ຕັດສິນໃຈທາງດ້ານການເງິນ, ການດຳເນີນງານ ຫຼື ການຈ້າງງານພະນັກງານທີ່ມີຜົນກະທົບສູງໂດຍອີງໃສ່ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ວາງໄວ້ເທົ່ານັ້ນ.

ກວດສອບ:

• ຂໍ້ມູນຄົບຖ້ວນຫຼືບໍ່

• ບໍ່ວ່າຫົວໜ່ວຍຕ່າງໆຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່

• ໝວດໝູ່ຕ່າງໆສອດຄ່ອງກັນຫຼືບໍ່

• ບໍ່ວ່າຈະມີຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປຫຼືບໍ່

• ບໍ່ວ່າ AI ຈະເຂົ້າໃຈຜິດສະພາບການທາງທຸລະກິດຫຼືບໍ່

• ບໍ່ວ່າຈະເປັນການພົວພັນກັນຖືກປະຕິບັດເປັນສາເຫດຫຼືບໍ່

AI ສາມາດເລັ່ງການຕີຄວາມໝາຍໄດ້. ຄວາມຮັບຜິດຊອບຍັງເປັນຂອງຄົນ.

10. ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຄວາມລັບ ແລະ ລະອຽດອ່ອນ 🔐

ກ່ອນທີ່ຈະປ້ອນຂໍ້ມູນບ່ອນເຮັດວຽກເຂົ້າໃນເຄື່ອງມື AI ໃດໆ, ໃຫ້ເຂົ້າໃຈກົດລະບຽບຂອງອົງກອນຂອງທ່ານ.

ຢ່າສົມມຸດວ່າທຸກໆແພລດຟອມ AI ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດສໍາລັບຂໍ້ມູນລັບ.

ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນອາດຈະປະກອບມີ:

• ບັນທຶກລູກຄ້າ

• ຂໍ້ມູນພະນັກງານ

• ລະຫັດຜ່ານ ຫຼື ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວການເຂົ້າເຖິງ

• ລາຍລະອຽດທາງການແພດ

• ເອກະສານທາງກົດໝາຍ

• ຂໍ້ມູນທາງການເງິນ

• ແຜນຜະລິດຕະພັນທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ປ່ອຍອອກມາ

• ຍຸດທະສາດພາຍໃນ

• ລະຫັດທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງ

• ເງື່ອນໄຂຂອງສັນຍາ

• ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນໄດ້

ເມື່ອເປັນໄປໄດ້, ໃຫ້ລຶບລາຍລະອຽດທີ່ລະບຸຕົວຕົນອອກ.

ແທນທີ່ຈະໃສ່:

"ຂຽນບົດວິຈານຜົນງານຂອງ Jordan Smith ໃນທີມງານປະຕິບັດງານ Manchester, ຜູ້ທີ່ພາດກຳນົດເວລາສັນຍາ Acme."

ໃຊ້ບາງສິ່ງບາງຢ່າງເຊັ່ນ:

"ຂຽນບົດວິຈານການປະຕິບັດງານສຳລັບພະນັກງານຝ່າຍປະຕິບັດການທີ່ພາດເສັ້ນຕາຍທີ່ສຳຄັນຂອງລູກຄ້າ. ຮັກສາຄຳຕິຊົມໃຫ້ເປັນຄວາມຈິງ, ສ້າງສັນ, ແລະ ສຸມໃສ່ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ."

ການປິດບັງຂໍ້ມູນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ ໃນຂະນະທີ່ຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ AI ຊ່ວຍເຫຼືອໃນໂຄງສ້າງ.

ກວດສອບຕື່ມອີກວ່າອົງກອນຂອງທ່ານສະໜອງລະບົບ AI ຂອງວິສາຫະກິດທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຫຼືບໍ່. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະປະກອບມີການຄວບຄຸມຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າ, ການຄຸ້ມຄອງການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ນະໂຍບາຍພາຍໃນ.

ຄວາມສະດວກສະບາຍບໍ່ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ດີທີ່ຈະເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ຄວນຈະເປັນຄວາມລັບ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນນະວັດຕະກໍາ. ນັ້ນແມ່ນພຽງແຕ່ປ່ອຍໃຫ້ຕູ້ເອກະສານຫ້ອງການເປີດຢູ່ໃນสายฝน.

11. ບ່ອນທີ່ AI ບໍ່ຄວນຕັດສິນໃຈສຸດທ້າຍ

AI ສາມາດສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈໄດ້, ແຕ່ການຕັດສິນໃຈບາງຢ່າງຕ້ອງການ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງມະນຸດຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນຈົບ.

ຈົ່ງລະມັດລະວັງເປັນພິເສດກັບ:

• ການຮັບສະໝັກ ແລະ ການໄລ່ອອກ

• ລະບຽບວິໄນຂອງພະນັກງານ

• ການຕັດສິນໃຈທາງການແພດ

• ຄຳແນະນຳທາງດ້ານກົດໝາຍ

• ການອະນຸມັດສິນເຊື່ອ ຫຼື ການເງິນ

• ວຽກງານທີ່ສຳຄັນຕໍ່ຄວາມປອດໄພ

• ການຕັດສິນການປະຕິບັດຕາມ

• ການໃຫ້ຄະແນນຜົນງານ

• ຂໍ້ຂັດແຍ່ງຂອງລູກຄ້າທີ່ລະອຽດອ່ອນ

• ການຕັດສິນໃຈທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈຳແນກ ຫຼື ຄວາມຍຸຕິທຳ

ປັນຍາປະດິດສາມາດຊ່ວຍສະຫຼຸບຫຼັກຖານ, ລະບຸຄຳຖາມ ຫຼື ປຽບທຽບສະຖານະການຕ່າງໆ. ບໍ່ຄວນອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຕັດສິນສຸດທ້າຍໂດຍບໍ່ມີການຄວບຄຸມຈາກມະນຸດທີ່ມີຄຸນວຸດທິ.

ເປັນຫຍັງ? ເພາະວ່າ AI ບໍ່ເຂົ້າໃຈຜົນສະທ້ອນໃນວິທີທີ່ຄົນເຮົາເຮັດ. ມັນສາມາດປະມວນຜົນຮູບແບບຕ່າງໆໄດ້, ແຕ່ມັນບໍ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ, ໜ້າທີ່ວິຊາຊີບ, ຫຼື ສະພາບການຕົວຈິງ.

ມັນຍັງອາດຈະ ສ້າງຄວາມລຳອຽງ ທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນຕົວຢ່າງ, ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ, ຫຼືວິທີການກຳນົດໂຄງສ້າງຂອງການກະຕຸ້ນ.

ກົດລະບຽບສຽງຄື:

ຜົນກະທົບຕໍ່ສິດທິ, ຊີວິດການເປັນຢູ່, ຄວາມປອດໄພ ຫຼື ອະນາຄົດຂອງບຸກຄົນຫຼາຍເທົ່າໃດ, AI ກໍ່ຄວນມີການຄວບຄຸມໜ້ອຍລົງເທົ່ານັ້ນ.

ກົດລະບຽບນັ້ນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ຟຸມເຟືອຍ, ແຕ່ມັນຍັງຄົງຢູ່.

12. ຜູ້ຈັດການສາມາດນຳສະເໜີ AI ໂດຍບໍ່ກໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມວິຕົກກັງວົນໄດ້ແນວໃດ

ເມື່ອຜູ້ນຳແນະນຳ AI ໃນທາງທີ່ບໍ່ດີ, ພະນັກງານມັກຈະໄດ້ຍິນຂໍ້ຄວາມໜຶ່ງຄື:

"ພວກເຮົາພົບເຄື່ອງຈັກທີ່ອາດຈະທົດແທນເຈົ້າໄດ້."

ເຖິງແມ່ນວ່ານັ້ນບໍ່ແມ່ນເຈດຕະນາ, ການສື່ສານທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງກໍ່ສ້າງຄວາມກັງວົນ.

ວິທີການທີ່ດີກວ່າແມ່ນການອະທິບາຍວ່າ:

• ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງຖືກນຳສະເໜີ

• ມັນອາດຈະຮອງຮັບໜ້າວຽກໃດແດ່

• ວຽກງານໃດແດ່ທີ່ຍັງຢູ່ພາຍໃຕ້ການນຳພາຂອງມະນຸດ

• ຂໍ້ມູນທີ່ພະນັກງານອາດຈະປ້ອນເຂົ້າ

• ຕ້ອງມີການທົບທວນຄືນຫຍັງແດ່

• ຄວາມຜິດພາດຄວນຖືກລາຍງານແນວໃດ

• ຄວາມສຳເລັດຈະຖືກວັດແທກແນວໃດ

• ການຝຶກອົບຮົມໃດແດ່ທີ່ຈະໃຫ້

ຜູ້ຈັດການຄວນສຸມໃສ່ຕົວ ຢ່າງທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງແທນທີ່ຈະເປັນຄຳສັນຍາທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່.

ຕົວຢ່າງ:

"ພວກເຮົາກຳລັງໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງຮ່າງທຳອິດຂອງການຕອບກັບຂອງລູກຄ້າປະຈຳ. ທຸກໆຄຳຕອບຍັງຈະຖືກກວດສອບໂດຍຕົວແທນສະໜັບສະໜູນ."

ນັ້ນຊັດເຈນກວ່າ:

"ພວກເຮົາກຳລັງປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າຜ່ານຄວາມສະຫຼາດລຸ້ນຕໍ່ໄປ."

ປະໂຫຍກທີສອງຟັງແລ້ວແພງ ແລະ ເກືອບບໍ່ມີຄວາມໝາຍຫຍັງເລີຍ.

ທີມງານຄວນໄດ້ຮັບອະນຸຍາດໃຫ້ທົດລອງພາຍໃນຂອບເຂດທີ່ປອດໄພ. ພະນັກງານທີ່ເຮັດວຽກມັກຈະພົບເຫັນກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ດີທີ່ສຸດເພາະວ່າພວກເຂົາຮູ້ຢ່າງແນ່ນອນວ່າຂະບວນການໃດທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ, ຫນ້າອຸກໃຈ, ແລະຖືກຍຶດຕິດກັນໂດຍຕາຕະລາງທີ່ດີເລີດອັນດຽວ.

13. ຂອບການເຮັດວຽກງ່າຍໆສຳລັບການເລີ່ມຕົ້ນໃນອາທິດນີ້

ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການໃຊ້ AI ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ສິ່ງຕ່າງໆສັບສົນເກີນໄປ, ໃຫ້ເລືອກວຽກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າອັນໜຶ່ງ.

ຂັ້ນຕອນທີ 1: ຊອກຫາໜ້າວຽກທີ່ເຮັດຊ້ຳໆ

ຊອກຫາວຽກທີ່ເຈົ້າເຮັດຫຼາຍຄັ້ງຕໍ່ອາທິດ.

ຕົວຢ່າງ:

• ການຂຽນອີເມວຕິດຕາມຜົນ

• ການສະຫຼຸບກອງປະຊຸມ

• ການຈັດຮູບແບບລາຍງານ

• ການສ້າງວາລະ

• ການຂຽນເນື້ອຫາຄືນໃໝ່

• ການຈັດລະບຽບບັນທຶກ

ຂັ້ນຕອນທີ 2: ກຳນົດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄຸນຄ່າ

ຕັດສິນໃຈວ່າຄວາມສຳເລັດເປັນແນວໃດ.

ບາງທີທ່ານອາດຈະຕ້ອງການຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃນການຮ່າງ, ປັບປຸງຄວາມສອດຄ່ອງ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ, ຫຼື ສ້າງລາຍການປະຕິບັດງານທີ່ຊັດເຈນກວ່າ.

ຂັ້ນຕອນທີ 3: ສ້າງ prompt ທີ່ໃຊ້ຄືນໄດ້

ຂຽນການກະຕຸ້ນທີ່ປະກອບມີໜ້າວຽກ, ສະພາບການ, ຜູ້ຊົມ, ຮູບແບບ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດ.

ບັນທຶກໄວ້ໃນບ່ອນທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້.

ຂັ້ນຕອນທີ 4: ກວດສອບທຸກໆຜົນຜະລິດ

ກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງ, ນໍ້າສຽງ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ.

ຢ່າສັບສົນຄວາມໄວກັບຄຸນນະພາບ.

ຂັ້ນຕອນທີ 5: ປັບປຸງການແຈ້ງເຕືອນ

ໃຫ້ສັງເກດວ່າ AI ຜິດພາດຫຍັງ.

ເພີ່ມຄຳແນະນຳທີ່ຊັດເຈນກວ່າ. ໃຫ້ຕົວຢ່າງ. ກຳຈັດຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ. ຂໍໂຄງສ້າງທີ່ແຕກຕ່າງ.

ຂັ້ນຕອນທີ 6: ວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບ

ມັນຊ່ວຍປະຢັດເວລາບໍ? ຄຸນນະພາບດີຂຶ້ນບໍ? ມັນສ້າງວຽກແກ້ໄຂເພີ່ມເຕີມບໍ?

ບາງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ AI ເບິ່ງຄືວ່າໜ້າປະທັບໃຈແຕ່ເກືອບບໍ່ໄດ້ປະຫຍັດຫຍັງເລີຍ. ບາງອັນກໍ່ຄ່ອຍໆລົບລ້າງຄວາມອຸກອັ່ງໜຶ່ງຊົ່ວໂມງໃນແຕ່ລະອາທິດ.

ຮັກສາປະເພດທີສອງໄວ້.

14. ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປທີ່ຄົນເຮົາເຮັດກັບ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ

ການເຂົ້າໃຈ ວິທີການນໍາໃຊ້ AI ຢູ່ບ່ອນເຮັດວຽກ ຍັງໝາຍເຖິງການຮູ້ວ່າສິ່ງໃດບໍ່ຄວນເຮັດ.

ການໃຫ້ຄຳແນະນຳທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ

ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີຈະສ້າງຜົນຜະລິດທົ່ວໄປ.

ຕື່ມສະພາບການ, ຕົວຢ່າງ, ຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ເປົ້າໝາຍທີ່ຊັດເຈນ.

ໄວ້ວາງໃຈໃນຄຳຕອບທຳອິດ

ຄຳຕອບທຳອິດແມ່ນຮ່າງ, ບໍ່ແມ່ນຄຳສັ່ງທີ່ແກະສະຫຼັກໄວ້ໃນຫີນ.

ຂໍໃຫ້ມີການແກ້ໄຂ.

ສຳເນົາໂດຍບໍ່ຕ້ອງແກ້ໄຂ

ການຂຽນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ອາດຟັງແລ້ວສວຍງາມແຕ່ບໍ່ມີຄຸນຄ່າ. ເພີ່ມລາຍລະອຽດທີ່ແທ້ຈິງ, ລຶບປະໂຫຍກທົ່ວໄປອອກ, ແລະເຮັດໃຫ້ມັນຟັງຄືເປັນມະນຸດ.

ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຄວາມລັບ

ຢ່າວາງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໃສ່ໃນລະບົບທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ.

ການໃຊ້ AI ສຳລັບທຸກຢ່າງ

ວຽກງານບາງຢ່າງແມ່ນໄວກວ່າທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຕົວທ່ານເອງສຳເລັດ.

ເຈົ້າບໍ່ຕ້ອງການການກະຕຸ້ນ AI ຫົກວັກເພື່ອຂຽນວ່າ "ຂອບໃຈ, ຂ້ອຍຈະທົບທວນເລື່ອງນີ້ໃນມື້ນີ້."

ການເຊື່ອງການນຳໃຊ້ AI ເມື່ອການເປີດເຜີຍມີຄວາມສຳຄັນ

ບາງອົງກອນ, ລູກຄ້າ ຫຼື ບາງອຸດສາຫະກຳ ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມໂປ່ງໃສ. ປະຕິບັດຕາມນະໂຍບາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ການປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງ AI ເປັນຈຸດປະສົງ

AI ສະທ້ອນເຖິງຮູບແບບ ແລະ ສົມມຸດຕິຖານ. ມັນບໍ່ແມ່ນເປັນກາງໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

ການອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທີ່ແຕກຫັກ

ການເຮັດໃຫ້ຂະບວນການທີ່ບໍ່ດີໄວຂຶ້ນບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ມັນດີ. ມັນພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດໃນຄວາມໄວທີ່ໜ້າປະທັບໃຈເທົ່ານັ້ນ💨

ແກ້ໄຂຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກກ່ອນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ມັນເປັນອັດຕະໂນມັດ.

15. ການສ້າງນິໄສ AI ທີ່ຍືນຍົງ

ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະຄຸ້ນເຄີຍກັບ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກແມ່ນການນໍາໃຊ້ມັນເປັນປະຈໍາສໍາລັບວຽກງານນ້ອຍໆສະເພາະ.

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍກິດຈະກຳໜຶ່ງ ຫຼື ສອງຢ່າງທີ່ເຮັດຊ້ຳໄດ້.

ຕົວຢ່າງ:

• ທຸກໆວັນຈັນ, ໃຊ້ AI ເພື່ອຈັດລຽງລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງທ່ານ.

• ຫຼັງຈາກການປະຊຸມ, ປ່ຽນບັນທຶກໃຫ້ກາຍເປັນລາຍການປະຕິບັດ.

• ກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງອີເມວຍາວໆ, ໃຫ້ຂໍໃຫ້ AI ຫຍໍ້ມັນລົງ.

• ເມື່ອປະເຊີນກັບການຕັດສິນໃຈ, ໃຫ້ຖາມຫາສົມມຸດຕິຖານ ແລະ ການໂຕ້ຖຽງ.

• ໃນຕອນທ້າຍຂອງໂຄງການ, ໃຫ້ໃຊ້ AI ເພື່ອຈັດໂຄງສ້າງບົດຮຽນທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້.

ຮັກສາ ຫ້ອງສະໝຸດການກະຕຸ້ນ ນ້ອຍໆ ສຳລັບວຽກທີ່ເຈົ້າເຮັດຊ້ຳໆ. ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, ເຈົ້າຈະພັດທະນາຄວາມຮູ້ສຶກວ່າການກະຕຸ້ນອັນໃດເຮັດວຽກ, ວຽກໃດເໝາະສົມ, ແລະບ່ອນທີ່ການຕັດສິນຂອງມະນຸດມີຄວາມສຳຄັນທີ່ສຸດ.

ທ່ານຍັງຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວ່າເວລາໃດບໍ່ຄວນໃຊ້ AI.

ນັ້ນແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຄວາມຮູ້ດ້ານ AI ເຊັ່ນກັນ.

ເປົ້າໝາຍບໍ່ແມ່ນການນຳໃຊ້ AI ໃຫ້ໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນການເຮັດວຽກໃຫ້ດີຂຶ້ນ.

ບັນທຶກປິດການປະຕິບັດຕົວຈິງ

ການຮຽນຮູ້ ວິທີການນໍາໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ວິທີການມອບຫມາຍຢ່າງຊັດເຈນ.

AI ມີຄຸນຄ່າສຳລັບການຮ່າງ, ການສະຫຼຸບ, ການປັບຕົວ, ການຈັດລະບຽບ, ການອະທິບາຍ ແລະ ການສຳຫຼວດ. ມັນສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຊ້ຳຊາກ ແລະ ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຍ້າຍຈາກໜ້າເປົ່າໄປຫາໜ້າທຳອິດທີ່ໃຊ້ໄດ້ໄວຂຶ້ນ.

ແຕ່ມັນຕ້ອງການຂອບເຂດ.

ປົກປ້ອງຂໍ້ມູນລັບ. ກວດສອບການຮຽກຮ້ອງທີ່ສຳຄັນ. ກວດສອບການສື່ສານທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ໃຫ້ມະນຸດຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ. ແລະກະລຸນາ, ຕ້ານການລໍ້ລວງທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຂະບວນການອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ມີໃຜເຂົ້າໃຈ.

ເລີ່ມຕົ້ນຈາກສິ່ງນ້ອຍໆ. ເລືອກໜ້າວຽກທີ່ໜ້າລຳຄານ ແລະ ເຮັດຊ້ຳໆໄດ້ອັນໜຶ່ງ. ໃຫ້ຄຳແນະນຳທີ່ຊັດເຈນແກ່ AI, ທົບທວນຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະ ປັບປຸງຂະບວນການ.

ຖ້າໃຊ້ດີ, AI ບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ວຽກງານມີລັກສະນະເປັນມະນຸດໜ້ອຍລົງ. ມັນສ້າງພື້ນທີ່ຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບສ່ວນຕ່າງໆຂອງວຽກງານທີ່ຕ້ອງການມະນຸດຕັ້ງແຕ່ຕອນທຳອິດ - ການຕັດສິນ, ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ຄວາມເອົາໃຈໃສ່, ຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ, ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການສັງເກດເຫັນເມື່ອການປະຊຸມບໍ່ເປັນໄປຕາມທີ່ຄາດໄວ້. 

ຕົວຢ່າງການປະຕິບັດ: ການປ່ຽນບັນທຶກການປະຊຸມໃຫ້ກາຍເປັນລາຍການປະຕິບັດທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື

ສະຖານະການ

ມາຢາ ຄຸ້ມຄອງການເລີ່ມເຮັດວຽກຂອງລູກຄ້າຢູ່ບໍລິສັດຊອບແວທີ່ກຳລັງເຕີບໃຫຍ່ຂະຫຍາຍຕົວ. ນາງເຂົ້າຮ່ວມກອງປະຊຸມໂຄງການສາມຄັ້ງໃນແຕ່ລະອາທິດ, ຈົດບັນທຶກຫຍໍ້ໆໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຄົນກຳລັງເວົ້າ, ແລະຕໍ່ມາປ່ຽນບັນທຶກເຫຼົ່ານັ້ນເປັນອີເມວຕິດຕາມ.

ໜ້າວຽກນີ້ເຮັດຊ້ຳໆ, ແຕ່ມັນມີຄວາມສ່ຽງບາງຢ່າງ. ເສັ້ນຕາຍທີ່ສະເໜີມາສາມາດຖືກເຂົ້າໃຈຜິດໄດ້ງ່າຍວ່າເປັນເສັ້ນຕາຍທີ່ໄດ້ຕົກລົງກັນໄວ້, ໃນຂະນະທີ່ຄຳແນະນຳທົ່ວໄປສາມາດກາຍເປັນຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ. ດັ່ງນັ້ນ, ຈຸດປະສົງແມ່ນບໍ່ໃຫ້ AI ຕັດສິນໃຈວ່າມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນ. ມັນແມ່ນການໃຊ້ AI ເພື່ອຈັດລຽງບັນທຶກໃນຂະນະທີ່ Maya ກວດສອບທຸກໆການຕັດສິນໃຈ, ເຈົ້າຂອງ, ແລະວັນທີກ່ອນທີ່ຈະແບ່ງປັນບົດສະຫຼຸບ.

ສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ວຍຕ້ອງການ

ມາຢາ ສະໜອງໃຫ້:

• ບັນທຶກການປະຊຸມທີ່ບໍ່ລະບຸຊື່ ຫຼື ບົດບັນທຶກການສຶກສາທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ

• ຈຸດປະສົງຂອງກອງປະຊຸມ

• ລາຍຊື່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ ແລະ ບົດບາດຂອງເຂົາເຈົ້າ

• ຮູບແບບຜົນຜະລິດທີ່ຕ້ອງການ

• ກົດລະບຽບທີ່ລະບຸວ່າເຈົ້າຂອງ ຫຼື ວັນສິ້ນສຸດທີ່ຫາຍໄປຕ້ອງມີປ້າຍຊື່ແທນທີ່ຈະຖືກປະດິດຂຶ້ນ

• ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ຈະແຈ້ງລະຫວ່າງການຕັດສິນໃຈທີ່ຢືນຢັນແລ້ວ, ແນວຄວາມຄິດທີ່ສະເໜີ ແລະ ຄຳຖາມທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ

• ວິທີການທີ່ບໍລິສັດຂອງລາວອະນຸມັດໃຫ້ຈັດການຂໍ້ມູນລັບ

ກ່ອນທີ່ຈະອັບໂຫລດສິ່ງໃດກໍ່ຕາມ, ລາວຈະລຶບຊື່ລູກຄ້າ, ລາຍລະອຽດສ່ວນຕົວ, ຂໍ້ມູນການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນທາງການຄ້າ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າລະບົບ AI ຈະໄດ້ຮັບການອະນຸມັດໂດຍສະເພາະໃຫ້ຈັດການຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວ.

ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ

ປ່ຽນບັນທຶກການປະຊຸມຂ້າງລຸ່ມນີ້ໃຫ້ເປັນບົດສະຫຼຸບຕິດຕາມທີ່ກະທັດຮັດ.

ຈັດລຽງຄຳຕອບພາຍໃຕ້ຫົວຂໍ້ເຫຼົ່ານີ້:

1. ການຕັດສິນໃຈທີ່ຢືນຢັນແລ້ວ

2. ລາຍການການກະທຳ

3. ແນວຄວາມຄິດທີ່ສະເໜີ

4. ຄຳຖາມທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ

5. ຄວາມສ່ຽງ ຫຼື ການເພິ່ງພາອາໄສ

ສຳລັບທຸກໆລາຍການການກະທຳ, ໃຫ້ລວມເອົາໜ້າວຽກ, ເຈົ້າຂອງ, ແລະ ກຳນົດເວລາ. ຖ້າເຈົ້າຂອງ ຫຼື ກຳນົດເວລາບໍ່ໄດ້ຕົກລົງກັນຢ່າງຊັດເຈນ, ໃຫ້ຂຽນວ່າ 'ຍັງບໍ່ໄດ້ຢືນຢັນ'. ຢ່າອະນຸມານຄຳໝັ້ນສັນຍາ ຫຼື ປະດິດລາຍລະອຽດ.

ໃຫ້ບົດສະຫຼຸບບໍ່ເກີນ 350 ຄຳ. ໃຊ້ພາສາທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ເປັນກາງ ເໝາະສຳລັບທຸກຄົນທີ່ເຂົ້າຮ່ວມກອງປະຊຸມ.

ກ່ອນທີ່ຈະສຳເລັດ, ໃຫ້ລະບຸຖະແຫຼງການໃດໆທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ ຫຼື ອາດຈະຕ້ອງການກວດສອບ

ຜົນຜະລິດດີທຽບກັບບໍ່ດີ

ລາຍການການກະທຳທີ່ອ່ອນແອອາດຈະກ່າວວ່າ:

"ແຊມຈະອັບເດດຄູ່ມືການເລີ່ມເຮັດວຽກພາຍໃນວັນສຸກ."

ຟັງແລ້ວຄືວ່າຈະແຈ້ງ, ແຕ່ມັນບໍ່ປອດໄພຖ້າບັນທຶກພຽງແຕ່ຊີ້ບອກວ່າ Sam ອາດຈະທົບທວນຄູ່ມື ແລະ ບໍ່ມີການຕົກລົງກັນກ່ຽວກັບວັນເວລາກຳນົດ.

ສະບັບທີ່ດີກວ່າຈະເວົ້າວ່າ:

“ທົບທວນຄູ່ມືການເລີ່ມເຮັດວຽກ - ເຈົ້າຂອງທີ່ສະເໜີ: Sam; ວັນສິ້ນສຸດ: ຍັງບໍ່ໄດ້ຢືນຢັນ.”

ສະບັບທີສອງຮັກສາຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໄວ້ແທນທີ່ຈະປ່ຽນການສົນທະນາໃຫ້ກາຍເປັນຄຳໝັ້ນສັນຍາຢ່າງງຽບໆ.

ວິທີການທົດສອບມັນ

ມາຢາສ້າງຊຸດການທົດສອບຂະໜາດນ້ອຍໂດຍໃຊ້ກອງປະຊຸມຫົກຄັ້ງກ່ອນໜ້ານີ້ທີ່ນາງຮູ້ຜົນໄດ້ຮັບແລ້ວ.

ລາວກວດສອບວ່າຜູ້ຊ່ວຍ:

• ແຍກການຕັດສິນໃຈອອກຈາກຄໍາແນະນໍາ

• ສຳເນົາຊື່, ວັນທີ ແລະ ກຳນົດເວລາຢ່າງຖືກຕ້ອງ

• ໝາຍຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປວ່າຍັງບໍ່ໄດ້ຢືນຢັນ

• ຫຼີກລ່ຽງການມອບໝາຍໜ້າວຽກທີ່ບໍ່ເຄີຍໄດ້ຕົກລົງກັນມາກ່ອນ

• ລວມມີຄຳຖາມທີ່ສຳຄັນທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ

• ສ້າງບົດສະຫຼຸບທີ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຄົນອື່ນສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້

• ບໍ່ມີລາຍລະອຽດທີ່ເປັນຄວາມລັບທີ່ຖືກລຶບອອກຈາກຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ

ນາງຍັງໄດ້ເພີ່ມກໍລະນີຂອບທີ່ເຈດຕະນາ:

• ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມເວົ້າຕະຫຼົກກ່ຽວກັບການເຮັດສຳເລັດໜ້າວຽກ

• ຄົນສອງຄົນປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງໂດຍບໍ່ໄດ້ບັນລຸຂໍ້ຕົກລົງ

• ມີຄົນກ່າວເຖິງເສັ້ນຕາຍສອງຢ່າງທີ່ເປັນໄປໄດ້

• ບົດບັນທຶກສຽງມອບໝາຍຄຳເຫັນໃຫ້ກັບຜູ້ເວົ້າທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ

• ການຕັດສິນໃຈຈະຖືກຍົກເລີກໃນພາຍຫຼັງໃນກອງປະຊຸມ

• ມີການຕົກລົງກັນກ່ຽວກັບໜ້າວຽກ, ແຕ່ບໍ່ມີການລະບຸຊື່ເຈົ້າຂອງ

ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຈະຜ່ານໄປເມື່ອ Maya ສາມາດຕິດຕາມທຸກໆການຕັດສິນໃຈ ແລະ ການກະທຳກັບຄືນສູ່ບັນທຶກເດີມໄດ້.

ຜົນໄດ້ຮັບ

ຜົນໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງ: Maya ທົດສອບຂະບວນການກ່ຽວກັບບົດສະຫຼຸບກອງປະຊຸມຫົກຄັ້ງໃນໄລຍະເວລາສອງອາທິດ.

ກ່ອນໜ້ານີ້, ຂະບວນການເຮັດວຽກດ້ວຍຕົນເອງຂອງນາງໃຊ້ເວລາສະເລ່ຍ 18 ນາທີຕໍ່ກອງປະຊຸມ. ດ້ວຍ AI, ຮ່າງສະບັບທຳອິດໃຊ້ເວລາປະມານ 2 ນາທີເພື່ອສ້າງ, ຕາມດ້ວຍເວລາສະເລ່ຍ 7 ນາທີສຳລັບການກວດສອບ ແລະ ແກ້ໄຂ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃນການຈັດການທັງໝົດຈາກ 18 ນາທີ ເປັນ 9 ນາທີຕໍ່ກອງປະຊຸມ.

ໃນຫົກກອງປະຊຸມ, ຕົວຢ່າງທີ່ປະຫຍັດໄດ້ແມ່ນ:

• ຈຳນວນທັງໝົດກ່ອນໜ້ານີ້: 6 × 18 ນາທີ = 108 ນາທີ

• ຈຳນວນທັງໝົດທີ່ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI, ລວມທັງການທົບທວນ: 6 × 9 ນາທີ = 54 ນາທີ

• ເວລາທີ່ບັນທຶກໄວ້ສຳລັບຮູບພາບ: 54 ນາທີ

ບົດສະຫຼຸບຫ້າໃນຫົກບົດຕອບສະໜອງຕາມບັນຊີກວດສອບການຍອມຮັບຫຼັງຈາກການທົບທວນຄືນໜຶ່ງຄັ້ງ. ບົດສະຫຼຸບທີ່ເຫຼືອຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການທົບທວນຄືນຄັ້ງທີສອງເພາະວ່າບົດສະຫຼຸບເຮັດໃຫ້ຜູ້ບັນຍາຍສອງຄົນສັບສົນ.

ຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງການຄາດຄະເນໂດຍອີງໃສ່ການຕັ້ງຄ່າການທົດສອບທີ່ລະບຸໄວ້, ບໍ່ແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບຂອງບໍລິສັດທີ່ເຜີຍແຜ່. ຕົວຢ່າງມີຂະໜາດນ້ອຍ, ການປະຊຸມອາດມີຄວາມສັບສົນແຕກຕ່າງກັນ, ແລະການຄິດໄລ່ລວມມີເວລາທົບທວນຄືນແຕ່ບໍ່ແມ່ນເວລາທີ່ຕ້ອງການເພື່ອລຶບລ້າງ ຫຼື ເຮັດໃຫ້ບົດບັນທຶກສຽງບໍ່ລະບຸຊື່.

ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່

ຜູ້ຊ່ວຍອາດຈະ:

• ປະດິດເຈົ້າຂອງສຳລັບໜ້າວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການມອບໝາຍ

• ຖືວ່າວັນທີທີ່ແນະນຳເປັນວັນທີ່ກຳນົດທີ່ຢືນຢັນແລ້ວ

• ພາດການຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກກ່າວເຖິງໂດຍທາງອ້ອມ

• ລະບຸຄຳເຫັນໃຫ້ກັບຜິດຄົນ

• ສ້າງບົດສະຫຼຸບທີ່ລະອຽດອ່ອນເຊິ່ງປິດບັງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ

• ຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ລວມຢູ່ໃນບັນທຶກ

• ປະຕິບັດຕາມຄຳແນະນຳທີ່ລ້າສະໄໝຖ້າແມ່ແບບການປະຊຸມມີການປ່ຽນແປງ

ຄວາມຜິດພາດທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດຄືການສົ່ງບົດສະຫຼຸບໂດຍບໍ່ໄດ້ກວດສອບ. ຄວາມຄ່ອງແຄ້ວບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າບັນທຶກນັ້ນຖືກຕ້ອງ.

ດັ່ງນັ້ນ, Maya ຈຶ່ງປຽບທຽບທຸກໆລາຍການການກະທຳກັບບັນທຶກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ຢືນຢັນຄຳໝັ້ນສັນຍາທີ່ບໍ່ຊັດເຈນກັບບຸກຄົນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ແລະ ເກັບຮັກສາບັນທຶກຕົ້ນສະບັບໄວ້ເພື່ອອ້າງອີງ. ເລື່ອງທີ່ລະອຽດອ່ອນ ຫຼື ມີຂໍ້ຂັດແຍ້ງແມ່ນຖືກຈັດການດ້ວຍຕົນເອງແທນທີ່ຈະມອບໝາຍໃຫ້ຜູ້ຊ່ວຍ.

ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ

AI ມີຄຸນຄ່າຢູ່ທີ່ນີ້ ເພາະມັນປ່ຽນຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໃຫ້ກາຍເປັນໂຄງສ້າງທີ່ຊັດເຈນກວ່າ. ມັນບໍ່ໄດ້ທົດແທນຜູ້ທີ່ຮັບຜິດຊອບໃນການຢືນຢັນສິ່ງທີ່ໄດ້ຕັດສິນໃຈ.

ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ປອດໄພແມ່ນງ່າຍດາຍ: ໃຫ້ກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນ, ລຶບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນອອກ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ AI ສະແດງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ທົດສອບມັນກັບຕົວຢ່າງທີ່ຮູ້ຈັກ, ແລະລວມເອົາການທົບທວນຂອງມະນຸດເຂົ້າໃນການປະຫຍັດເວລາໃດໆທີ່ອ້າງວ່າ.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກໄດ້ແນວໃດຢ່າງປອດໄພ?

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໜ້າວຽກດຽວທີ່ຊໍ້າໆກັນ ແລະ ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ, ເຊັ່ນ: ການຮ່າງອີເມວຕິດຕາມ, ການສະຫຼຸບບັນທຶກ, ການສ້າງວາລະກອງປະຊຸມ, ຫຼື ການຈັດລະບຽບເນື້ອຫາທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຄືນໃໝ່. ໃຫ້ຄຳແນະນຳທີ່ຊັດເຈນແກ່ AI, ຈາກນັ້ນກວດສອບຜົນໄດ້ຮັບເພື່ອຄວາມຖືກຕ້ອງ, ນ້ຳສຽງ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ. ຫຼີກລ່ຽງການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າອົງກອນຂອງທ່ານໄດ້ອະນຸມັດເຄື່ອງມືສຳລັບການຈັດການຂໍ້ມູນນັ້ນ.

ໜ້າວຽກໃດດີທີ່ສຸດທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ?

AI ມີປະສິດທິພາບດີເມື່ອສ້າງຮ່າງສະບັບທຳອິດ, ແກ້ໄຂຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຄືນໃໝ່, ແລະ ຈັດຕັ້ງການວິເຄາະພື້ນຖານ. ໜ້າວຽກທີ່ເໝາະສົມລວມມີການຂຽນເອກະສານຄືນໃໝ່, ການສະກັດເອົາການດຳເນີນກອງປະຊຸມ, ການຈັດກຸ່ມຄຳຕິຊົມ, ການອະທິບາຍແນວໂນ້ມຂອງຕາຕະລາງ, ແລະ ການສ້າງລາຍການກວດສອບ. ມັນບໍ່ເໝາະສົມສຳລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຜົນກະທົບສູງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈ້າງງານ, ເລື່ອງກົດໝາຍ, ຄວາມປອດໄພ, ການເງິນ, ການດູແລສຸຂະພາບ, ຫຼື ຄວາມຍຸຕິທຳ.

ຂ້ອຍຈະຂຽນການກະຕຸ້ນ AI ທີ່ດີສຳລັບວຽກໄດ້ແນວໃດ?

ການກະຕຸ້ນໃນບ່ອນເຮັດວຽກທີ່ເຂັ້ມແຂງອະທິບາຍເຖິງໜ້າວຽກ, ສະພາບການ, ຜູ້ຊົມ, ຮູບແບບທີ່ຕ້ອງການ ແລະ ລາຍລະອຽດທີ່ຕ້ອງການ. ແທນທີ່ຈະຂໍຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອທົ່ວໄປ, ໃຫ້ອະທິບາຍຜົນໄດ້ຮັບສະເພາະທີ່ທ່ານຕ້ອງການ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດໃດໆ, ເຊັ່ນ: ຈຳນວນຄຳ ຫຼື ນ້ຳສຽງ. ທ່ານສາມາດປັບປຸງການຕອບສະໜອງຕື່ມອີກໂດຍການຂໍໃຫ້ AI ກຳຈັດຄວາມຊ້ຳຊ້ອນ, ລະບຸສົມມຸດຕິຖານ, ຫຼື ລາຍງານຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການການຢັ້ງຢືນ.

ຂ້ອຍສາມາດໃຊ້ AI ສຳລັບອີເມວໄດ້ແນວໃດໂດຍບໍ່ຟັງຄືກັບຫຸ່ນຍົນ?

ໃຫ້ຂໍ້ຄວາມຕົ້ນສະບັບ, ຈຸດປະສົງຂອງມັນ, ຄວາມສຳພັນຂອງທ່ານກັບຜູ້ຮັບ, ແລະນໍ້າສຽງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ. ຂໍໃຫ້ AI ເຮັດໃຫ້ອີເມວສັ້ນ, ເປັນມິດ, ໜັກແໜ້ນ, ຫຼືເໝາະສົມກັບຜູ້ຊົມສະເພາະ. ກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງມັນ, ໃຫ້ເພີ່ມລາຍລະອຽດທີ່ແນ່ນອນ, ລຶບຖ້ອຍຄຳທົ່ວໄປອອກ, ແລະກວດສອບວ່າທຸກໆປະໂຫຍກຟັງເປັນທຳມະຊາດພາຍໃຕ້ຊື່ຂອງທ່ານ.

ບັນທຶກການປະຊຸມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຄວນໄດ້ຮັບການທົບທວນຄືນແນວໃດ?

ປຽບທຽບທຸກໆການຕັດສິນໃຈ, ການກະທຳ, ເຈົ້າຂອງ, ແລະ ເສັ້ນຕາຍກັບບັນທຶກຕົ້ນສະບັບ ຫຼື ບົດບັນທຶກທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ. ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ AI ແຍກການຕັດສິນໃຈທີ່ຢືນຢັນແລ້ວອອກຈາກແນວຄວາມຄິດທີ່ສະເໜີ ແລະ ຄຳຖາມທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ. ຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປຄວນມີປ້າຍວ່າ "ບໍ່ໄດ້ຢືນຢັນ" ແທນທີ່ຈະຄາດເດົາ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອຜູ້ບັນຍາຍໄດ້ສົນທະນາກ່ຽວກັບເຈົ້າຂອງທີ່ເປັນໄປໄດ້ ຫຼື ວັນທີໂດຍບໍ່ໄດ້ບັນລຸຂໍ້ຕົກລົງ.

AI ສາມາດວິເຄາະຕາຕະລາງ ແລະ ຂໍ້ມູນທຸລະກິດໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງບໍ?

AI ສາມາດອະທິບາຍສູດ, ສະຫຼຸບແນວໂນ້ມ, ລະບຸຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ເປັນໄປໄດ້, ແລະປ່ຽນຕົວເລກໃຫ້ກາຍເປັນຄຳເຫັນທີ່ຂຽນໄວ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການຕີຄວາມໝາຍຂອງມັນແມ່ນຂຶ້ນກັບຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ ແລະສະພາບການທາງທຸລະກິດທີ່ພຽງພໍ. ກວດສອບຫົວໜ່ວຍ, ຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງໝວດໝູ່, ແລະວ່າມີຄຳອະທິບາຍທາງເລືອກອື່ນຫຼືບໍ່ກ່ອນທີ່ຈະນຳໃຊ້ຜົນຜະລິດສຳລັບການຕັດສິນໃຈດ້ານການເງິນ, ການດຳເນີນງານ, ຫຼື ພະນັກງານ.

ຂໍ້ມູນບ່ອນເຮັດວຽກໃດແດ່ທີ່ບໍ່ຄວນໃສ່ເຂົ້າໃນ AI?

ຫຼີກລ່ຽງການໃສ່ລະຫັດຜ່ານ, ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວ, ບັນທຶກລູກຄ້າ, ລາຍລະອຽດພະນັກງານ, ຂໍ້ມູນທາງການແພດ, ເອກະສານທາງກົດໝາຍ, ລະຫັດທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງ, ແຜນການທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ປ່ອຍອອກມາ, ຫຼື ຂໍ້ມູນທາງການເງິນທີ່ລະອຽດອ່ອນເຂົ້າໃນລະບົບທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ. ລຶບຊື່ ແລະ ລາຍລະອຽດການລະບຸຕົວຕົນອອກທຸກຄັ້ງທີ່ເປັນໄປໄດ້. ນະໂຍບາຍຂໍ້ມູນຂອງອົງກອນຂອງທ່ານ ແລະ ເຄື່ອງມືວິສາຫະກິດທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຄວນກຳນົດວ່າຂໍ້ມູນໃດສາມາດປະມວນຜົນໄດ້ຢ່າງປອດໄພ.

ຜູ້ຈັດການສາມາດນຳໃຊ້ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກໄດ້ແນວໃດໂດຍບໍ່ຕ້ອງເຮັດໃຫ້ພະນັກງານກັງວົນ?

ຜູ້ຈັດການຄວນອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງຖືກນຳສະເໜີ, ໜ້າວຽກໃດທີ່ມັນຈະສະໜັບສະໜູນ, ສິ່ງທີ່ຍັງຄົງເປັນຜູ້ນຳໂດຍມະນຸດ, ແລະ ວິທີການທົບທວນຜົນຜະລິດ. ພວກເຂົາຍັງຄວນກຳນົດການປະຕິບັດຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ, ການຝຶກອົບຮົມ, ຂັ້ນຕອນການລາຍງານ, ແລະ ມາດຕະການຄວາມສຳເລັດ. ຕົວຢ່າງທີ່ເປັນຮູບປະທຳມັກຈະສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈຫຼາຍກວ່າຄຳສັນຍາທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບການຫັນປ່ຽນ ຫຼື ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ສະຫຼາດ.

ຂໍ້ຜິດພາດທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດເມື່ອໃຊ້ AI ຢູ່ບ່ອນເຮັດວຽກແມ່ນຫຍັງ?

ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປປະກອບມີການໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ການໄວ້ວາງໃຈຄໍາຕອບທໍາອິດ, ການຄັດລອກເນື້ອຫາໂດຍບໍ່ມີການແກ້ໄຂ, ແລະການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນລັບ. ຜູ້ຄົນອາດຈະອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທີ່ແຕກຫັກ ຫຼື ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງ AI ເປັນຈຸດປະສົງ. ວິທີການທີ່ດີກວ່າແມ່ນການກວດສອບການຮຽກຮ້ອງທີ່ສໍາຄັນ, ແກ້ໄຂຮ່າງທີ່ອ່ອນແອ, ທົດສອບຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ເຮັດຊ້ຳໄດ້, ແລະຮັກສາຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງມະນຸດໃຫ້ຊັດເຈນ.

ຂ້ອຍຈະວັດແທກໄດ້ແນວໃດວ່າຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ AI ຊ່ວຍປະຢັດເວລາໄດ້?

ວັດແທກຂະບວນການທັງໝົດ, ລວມທັງການກະກຽມຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ, ການປິດບັງຂໍ້ມູນ, ການກວດສອບຜົນຜະລິດ, ແລະ ການແກ້ໄຂ. ປຽບທຽບຈຳນວນທັງໝົດນີ້ກັບເວລາ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກກ່ອນໜ້ານີ້ຂອງທ່ານ. ຂະບວນການ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບຄວນຫຼຸດຜ່ອນຄວາມພະຍາຍາມ ຫຼື ປັບປຸງຄວາມສອດຄ່ອງໂດຍບໍ່ສ້າງຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຫຼື ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ບໍ່ສາມາດຍອມຮັບໄດ້.

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. ລັດຖະບານອັງກິດ - ຄູ່ມືການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດສຳລັບລັດຖະບານອັງກິດ - gov.uk

2. ສະຖາບັນມາດຕະຖານ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີແຫ່ງຊາດ - ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານປັນຍາປະດິດ: ປັນຍາປະດິດທີ່ສ້າງສັນ - nist.gov

3. ຫ້ອງການຂອງຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ - AI, ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຂະແໜງການສາທາລະນະ: ນະໂຍບາຍ AI - ico.org.uk

4. ສຳນັກງານຄົ້ນຄວ້າເສດຖະກິດແຫ່ງຊາດ - nber.org

5. ຄະນະກຳມະການໂອກາດການຈ້າງງານທີ່ເທົ່າທຽມກັນຂອງສະຫະລັດ - ບົດບາດຂອງ EEOC ໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ? - eeoc.gov

6. ການບໍລິການສື່ສານຂອງລັດຖະບານ - ນະໂຍບາຍ AI ທີ່ສ້າງສັນຂອງ GCS - communications.gov.uk

7. OpenAI - ຄູ່ມືປະຕິບັດສຳລັບການສ້າງດ້ວຍ AI - openai.com

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ