ຕ້ອງການລຸ້ນສັ້ນໆບໍ? ທ່ານສາມາດສົ່ງສິນຄ້າໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນດ້ວຍຄວາມວຸ້ນວາຍໜ້ອຍລົງໂດຍການຈັບຄູ່ສະໝອງຂອງທ່ານກັບ ຂະບວນການເຮັດວຽກ . ບໍ່ພຽງແຕ່ ຂະບວນການເຮັດວຽກ ເທົ່ານັ້ນ. ການເຄື່ອນໄຫວແມ່ນເພື່ອປ່ຽນໜ້າວຽກທີ່ບໍ່ຊັດເຈນໃຫ້ກາຍເປັນການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ເຮັດຊ້ຳໄດ້, ອັດຕະໂນມັດການມອບໝາຍ, ແລະຮັກສາຮົ້ວກັ້ນໃຫ້ແໜ້ນ. ເມື່ອທ່ານເຫັນຮູບແບບ, ມັນສາມາດເຮັດໄດ້ຢ່າງໜ້າປະຫຼາດໃຈ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI
ຄູ່ມືແນະນຳເທື່ອລະຂັ້ນຕອນສຳລັບການເປີດຕົວບໍລິສັດ startup AI ທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດ.
🔗 ວິທີການສ້າງແບບຈຳລອງ AI: ຂັ້ນຕອນທັງໝົດໄດ້ອະທິບາຍໄວ້
ລາຍລະອຽດຂອງແຕ່ລະຂັ້ນຕອນໃນການສ້າງແບບຈຳລອງ AI.
🔗 AI ແມ່ນຫຍັງໃນຖານະເປັນການບໍລິການ
ເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດ ແລະ ຜົນປະໂຫຍດທາງທຸລະກິດຂອງໂຊລູຊັ່ນ AIaaS.
🔗 ເສັ້ນທາງອາຊີບດ້ານປັນຍາປະດິດ: ວຽກທີ່ດີທີ່ສຸດໃນ AI ແລະວິທີການເລີ່ມຕົ້ນ
ສຳຫຼວດບົດບາດ ແລະ ຂັ້ນຕອນວຽກງານ AI ອັນດັບຕົ້ນໆເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນອາຊີບຂອງທ່ານ.
ສະນັ້ນ... “ວິທີການໃຊ້ AI ເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ”?
ສຳນວນນີ້ຟັງແລ້ວຄືວ່າຍິ່ງໃຫຍ່, ແຕ່ຄວາມເປັນຈິງແມ່ນງ່າຍດາຍ: ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຜົນກຳໄລເພີ່ມຂຶ້ນເມື່ອ AI ຫຼຸດຜ່ອນການຮົ່ວໄຫຼເວລາທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດສາມຢ່າງຄື: 1) ເລີ່ມຕົ້ນໃໝ່ຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ, 2) ການປ່ຽນສະພາບການ, ແລະ 3) ເຮັດວຽກຄືນໃໝ່ .
ສັນຍານສຳຄັນທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າທ່ານເຮັດຖືກຕ້ອງ:
-
ຄວາມໄວ + ຄຸນນະພາບຮ່ວມກັນ - ຮ່າງຈະໄວຂຶ້ນ ແລະ ຊັດເຈນຂຶ້ນໃນເວລາດຽວກັນ. ການທົດລອງທີ່ຄວບຄຸມກ່ຽວກັບການຂຽນແບບມືອາຊີບສະແດງໃຫ້ເຫັນການຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍພ້ອມກັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ານຄຸນນະພາບເມື່ອທ່ານໃຊ້ scaffold prompt ແລະ review loop ແບບງ່າຍໆ [1].
-
ຫຼຸດຜ່ອນພາລະທາງດ້ານສະຕິປັນຍາ - ພິມໜ້ອຍລົງຈາກສູນ, ແກ້ໄຂ ແລະ ຊີ້ນຳໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
-
ຄວາມສາມາດໃນການເຮັດຊ້ຳໄດ້ - ທ່ານໃຊ້ການກະຕຸ້ນເຕືອນຄືນໃໝ່ແທນທີ່ຈະປະດິດມັນຄືນໃໝ່ໃນແຕ່ລະຄັ້ງ.
-
ມີຈັນຍາບັນ ແລະ ປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານ - ການກວດສອບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ການລະບຸຕົວຕົນ ແລະ ອະຄະຕິແມ່ນຖືກຝັງໄວ້, ບໍ່ແມ່ນຕິດຕັ້ງຕິດໄວ້. ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ຂອງ NIST (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) ເປັນຮູບແບບທາງຈິດໃຈທີ່ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ [2].
ຕົວຢ່າງໄວໆ (ປະກອບດ້ວຍຮູບແບບທີມທົ່ວໄປ): ຂຽນຄຳສັ່ງ "blunt editor" ທີ່ໃຊ້ຊ້ຳໄດ້, ເພີ່ມຄຳສັ່ງ "compliance check" ອັນທີສອງ, ແລະ ສົ່ງບົດວິຈານສອງຂັ້ນຕອນເຂົ້າໃນແມ່ແບບຂອງທ່ານ. ຜົນຜະລິດດີຂຶ້ນ, ຄວາມແปรປ່ວນຫຼຸດລົງ, ແລະ ທ່ານບັນທຶກສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ສຳລັບຄັ້ງຕໍ່ໄປ.
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ເຄື່ອງມື AI ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຂົນສົ່ງສິ່ງຂອງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ 📊
| ເຄື່ອງມື | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ | ລາຄາ* | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກໃນການປະຕິບັດ |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | ການຂຽນທົ່ວໄປ, ແນວຄວາມຄິດ, ການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ | ຟຣີ + ຈ່າຍ | ຮ່າງໄວ, ໂຄງສ້າງຕາມຄວາມຕ້ອງການ |
| Microsoft Copilot | ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງຫ້ອງການ, ອີເມວ, ລະຫັດ | ລວມຢູ່ໃນຊຸດ ຫຼື ຈ່າຍແລ້ວ | ດຳລົງຊີວິດຢູ່ໃນການສະຫຼັບທີ່ບໍ່ມີ Word/Outlook/GitHub |
| Google Gemini | ຄຳແນະນຳການຄົ້ນຄວ້າ, ເອກະສານ - ສະໄລ້ | ຟຣີ + ຈ່າຍ | ຮູບແບບການດຶງຂໍ້ມູນຄືນທີ່ດີ, ການສົ່ງອອກທີ່ສະອາດ |
| ຄລອດ | ເອກະສານຍາວ, ການໃຫ້ເຫດຜົນຢ່າງລະມັດລະວັງ | ຟຣີ + ຈ່າຍ | ເຂັ້ມແຂງດ້ວຍສະພາບການທີ່ຍາວນານ (ເຊັ່ນ: ນະໂຍບາຍ) |
| ແນວຄວາມຄິດ AI | ເອກະສານ + ແມ່ແບບຂອງທີມງານ | ສ່ວນເສີມ | ເນື້ອຫາ + ສະພາບການຂອງໂຄງການໃນບ່ອນດຽວ |
| ຄວາມສັບສົນ | ຄຳຕອບເວັບພ້ອມແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ | ຟຣີ + ຈ່າຍ | ກະແສການຄົ້ນຄວ້າການອ້າງອີງກ່ອນ |
| ນາກ/ຫິງຫ້ອຍ | ບັນທຶກການປະຊຸມ + ການກະທຳ | ຟຣີ + ຈ່າຍ | ສະຫຼຸບ + ລາຍການການກະທຳຈາກບົດບັນທຶກ |
| Zapier/ຍີ່ຫໍ້ | ຕິດກາວລະຫວ່າງແອັບ | ເປັນຊັ້ນ | ອັດຕະໂນມັດການແຈກວຽກທີ່ໜ້າເບື່ອ |
| ກາງການເດີນທາງ/Ideogram | ຮູບພາບ, ຮູບຫຍໍ້ | ຈ່າຍແລ້ວ | ການເຮັດຊ້ຳໄວໆສຳລັບຊຸດ, ໂພສ, ໂຄສະນາ |
*ລາຄາມີການປ່ຽນແປງ; ຊື່ແຜນການມີການປ່ຽນແປງ; ຖືວ່າສິ່ງນີ້ເປັນທິດທາງ.
ກໍລະນີ ROI ສຳລັບຜົນຜະລິດຂອງ AI, ຢ່າງວ່ອງໄວ 🧮
-
ການທົດລອງທີ່ຄວບຄຸມພົບວ່າການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ AI ສາມາດ ຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃນການຂຽນໃຫ້ສຳເລັດ ແລະ ປັບປຸງຄຸນນະພາບ ສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານລະດັບກາງ - ໃຊ້ການຫຼຸດຜ່ອນເວລາປະມານ 40% ເປັນມາດຕະຖານສຳລັບຂະບວນການເຮັດວຽກເນື້ອຫາ [1].
-
ໃນການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ, ຜູ້ຊ່ວຍ AI ທີ່ມີຄວາມສາມາດພິ ເສດໄດ້ເພີ່ມບັນຫາທີ່ແກ້ໄຂໄດ້ຕໍ່ຊົ່ວໂມງ ໂດຍສະເລ່ຍ, ໂດຍ ສະເພາະແມ່ນຜົນປະໂຫຍດອັນໃຫຍ່ຫຼວງສຳລັບຕົວແທນໃໝ່ [3].
-
ສຳລັບນັກພັດທະນາ, ການທົດລອງທີ່ຄວບຄຸມໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ໃຊ້ໂປຣແກຣມຄູ່ AI ໄດ້ສຳເລັດໜ້າວຽກໄດ້ ກວ່າກຸ່ມຄວບຄຸມປະ ມານ 56%
ການຂຽນ ແລະ ການສື່ສານທີ່ບໍ່ກິນເວລາຕອນບ່າຍຂອງເຈົ້າ ✍️📬
ສະຖານະການ: ບົດສະຫຼຸບສັ້ນໆ, ອີເມວ, ຂໍ້ສະເໜີ, ໜ້າ Landing Page, ໂພສວຽກ, ການທົບທວນຜົນງານ - ຜູ້ຕ້ອງສົງໄສທົ່ວໄປ.
ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ທ່ານສາມາດລັກໄດ້:
-
ການຕິດຕັ້ງແບບກະຕຸ້ນທີ່ສາມາດນຳມາໃຊ້ຄືນໄດ້
-
ພາລະບົດບາດ: “ເຈົ້າເປັນບັນນາທິການຂອງຂ້ອຍທີ່ກົງໄປກົງມາ ຜູ້ທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບໃຫ້ມີຄວາມກະທັດຮັດ ແລະ ຊັດເຈນ.”
-
ການປ້ອນຂໍ້ມູນ: ຈຸດປະສົງ, ຜູ້ຟັງ, ນໍ້າສຽງ, ຫົວຂໍ້ຍ່ອຍທີ່ຕ້ອງລວມເຂົ້າ, ເປົ້າໝາຍຄຳສັບ.
-
ຂໍ້ຈຳກັດ: ບໍ່ມີການຮຽກຮ້ອງທາງກົດໝາຍ, ພາສາທຳມະດາ, ການສະກົດຄຳແບບອັງກິດ ຖ້ານັ້ນແມ່ນແບບເຮືອນຂອງເຈົ້າ.
-
-
ໃຫ້ຮ່າງກ່ອນ - ຫົວຂໍ້, ຫົວຂໍ້ຍ່ອຍ, ການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະຕິບັດ.
-
ຮ່າງເປັນພາກສ່ວນ - ການແນະນຳ, ຊິ້ນສ່ວນຂອງຮ່າງກາຍ, CTA. ການສົ່ງບານສັ້ນຮູ້ສຶກວ່າໜ້າຢ້ານໜ້ອຍລົງ.
-
ການປ່ຽນຜ່ານແບບກົງກັນຂ້າມ - ຮ້ອງຂໍລຸ້ນທີ່ໂຕ້ຖຽງກົງກັນຂ້າມ. ລວມເອົາສ່ວນທີ່ດີທີ່ສຸດເຂົ້າກັນ.
-
ຜ່ານການປະຕິບັດຕາມ - ຂໍການຮຽກຮ້ອງທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ, ການອ້າງອີງທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ແລະ ຄວາມກຳກວມທີ່ຖືກລາຍງານ.
ຄຳແນະນຳຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານ: ລັອກ scaffolds ຂອງທ່ານໃສ່ໃນຕົວຂະຫຍາຍຂໍ້ຄວາມ ຫຼື ແມ່ແບບ (ເຊັ່ນ: cold-email-3 ). ສີດ emojis ຢ່າງລະມັດລະວັງ - ຈຳນວນການອ່ານງ່າຍໃນຊ່ອງທາງພາຍໃນ.
ການປະຊຸມ: ກ່ອນ → ໃນລະຫວ່າງ → ຫຼັງ 🎙️➡️ ✅
-
ກ່ອນ - ປ່ຽນວາລະທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງໃຫ້ກາຍເປັນຄຳຖາມທີ່ຄົມຊັດ, ສິ່ງປະດິດທີ່ຕ້ອງກະກຽມ, ແລະ ກ່ອງເວລາ.
-
ໃນລະຫວ່າງ - ໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍປະຊຸມເພື່ອບັນທຶກບັນທຶກ, ການຕັດສິນໃຈ ແລະ ເຈົ້າຂອງ.
-
ຫຼັງຈາກ - ສ້າງບົດສະຫຼຸບ, ລາຍຊື່ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ຮ່າງຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປໂດຍອັດຕະໂນມັດສຳລັບຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມແຕ່ລະຄົນ; ວາງໃສ່ເຄື່ອງມືໜ້າວຽກຂອງທ່ານພ້ອມກັບວັນຄົບກຳນົດ.
ແມ່ແບບເພື່ອບັນທຶກ:
“ສະຫຼຸບບົດບັນທຶກການປະຊຸມອອກເປັນ: 1) ການຕັດສິນໃຈ, 2) ຄຳຖາມເປີດ, 3) ລາຍການການດຳເນີນການທີ່ມີຜູ້ຮັບມອບໝາຍເດົາຈາກຊື່, 4) ຄວາມສ່ຽງ. ເຮັດໃຫ້ມັນສັ້ນ ແລະ ສາມາດສະແກນໄດ້. ລາຍງານຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປດ້ວຍຄຳຖາມ.”
ຫຼັກຖານຈາກສະພາບແວດລ້ອມການບໍລິການຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານ AI ທີ່ໃຊ້ໄດ້ດີສາມາດຍົກລະດັບປະລິມານວຽກ ແລະ ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງລູກຄ້າ - ປະຕິບັດຕໍ່ການປະຊຸມຂອງທ່ານຄືກັບການໂທບໍລິການຂະໜາດນ້ອຍບ່ອນທີ່ຄວາມຊັດເຈນ ແລະ ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປມີຄວາມສຳຄັນທີ່ສຸດ [3].
ການຂຽນໂປຣແກຣມ ແລະ ຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ມີບັນຫາຫຍັງຫຼາຍ 🔧📊
ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານຈະບໍ່ໄດ້ຂຽນໂປຣແກຣມເຕັມເວລາ, ໜ້າວຽກທີ່ຕິດພັນກັບລະຫັດກໍມີຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ.
-
ການຂຽນໂປຣແກຣມຄູ່ - ຂໍໃຫ້ AI ສະເໜີລາຍເຊັນຟັງຊັນ, ສ້າງການທົດສອບຫົວໜ່ວຍ, ແລະອະທິບາຍຄວາມຜິດພາດ. ລອງຄິດເຖິງ “ເປັດຢາງທີ່ຂຽນກັບຄືນ.”
-
ການສ້າງຮູບແບບຂໍ້ມູນ - ວາງຕົວຢ່າງຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂໍ: ຕາຕະລາງທີ່ເຮັດຄວາມສະອາດແລ້ວ, ການກວດສອບຄ່າຜິດປົກກະຕິ, ແລະ ຄວາມເຂົ້າໃຈແບບພາສາທຳມະດາສາມຢ່າງ.
-
ສູດ SQL - ອະທິບາຍຄຳຖາມເປັນພາສາອັງກິດ; ຂໍ SQL ແລະ ຄຳອະທິບາຍຈາກມະນຸດເພື່ອກວດສອບຄວາມສົມບູນຂອງການເຊື່ອມຕໍ່.
-
ຮົ້ວກັ້ນ - ເຈົ້າຍັງມີຄວາມຖືກຕ້ອງຢູ່. ການເພີ່ມຄວາມໄວແມ່ນມີຢູ່ຈິງໃນການຕັ້ງຄ່າທີ່ຄວບຄຸມໄດ້, ແຕ່ພຽງແຕ່ຖ້າການທົບທວນລະຫັດຍັງຄົງແໜ້ນແຟ້ນ [4].
ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ບໍ່ໄດ້ດຶງຂໍ້ມູນຄືນດ້ວຍໃບຮັບເງິນ 🔎📚
ຄວາມອິດເມື່ອຍໃນການຄົ້ນຫາແມ່ນເລື່ອງຈິງ. ມັກ AI ທີ່ ອ້າງອີງ ໂດຍຄ່າເລີ່ມຕົ້ນເມື່ອມີຄວາມສ່ຽງສູງ.
-
ສຳລັບຂໍ້ມູນສັ້ນໆ, ເຄື່ອງມືທີ່ສົ່ງຄືນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃນແຖວຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດສັງເກດເຫັນການອ້າງທີ່ບໍ່ໝັ້ນຄົງໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ.
-
ຂໍໃຫ້ມີ ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຂັດແຍ້ງກັນ ເພື່ອຫຼີກລ່ຽງວິໄສທັດທີ່ງົດງາມ.
-
ຂໍ ບົດສະຫຼຸບສະໄລ້ດຽວ ບວກກັບ ຂໍ້ເທັດຈິງຫ້າຢ່າງທີ່ສາມາດປ້ອງກັນໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ ພ້ອມດ້ວຍແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ. ຖ້າມັນບໍ່ສາມາດອ້າງອີງໄດ້, ຢ່າໃຊ້ມັນສຳລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ສຳຄັນ.
ລະບົບອັດຕະໂນມັດ: ຕິດກາວໃສ່ວຽກເພື່ອຢຸດການຄັດລອກ-ວາງ 🔗🤝
ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການປະສົມເລີ່ມຕົ້ນ.
-
ຕົວກະຕຸ້ນ - ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງໃໝ່ມາຮອດ, ອັບເດດເອກະສານແລ້ວ, ແລະ ຕິດແທັກປີ້ສະໜັບສະໜູນ.
-
ຂັ້ນຕອນ AI - ສະຫຼຸບ, ຈັດປະເພດ, ສະກັດເອົາພາກສະໜາມ, ໃຫ້ຄະແນນຄວາມຮູ້ສຶກ, ຂຽນຄືນໃໝ່ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ໂຕນສຽງ.
-
ການກະທຳ - ສ້າງໜ້າວຽກ, ສົ່ງການຕິດຕາມສ່ວນຕົວ, ອັບເດດແຖວ CRM, ໂພສໃສ່ Slack.
ແຜນຜັງຂະໜາດນ້ອຍ:
-
ອີເມວລູກຄ້າ ➜ AI ສະກັດເອົາຄວາມຕັ້ງໃຈ + ຄວາມຮີບດ່ວນ ➜ ເສັ້ນທາງໄປຫາຄິວ ➜ ໂອນ TL;DR ເຂົ້າໃນ Slack.
-
ບັນທຶກການປະຊຸມໃໝ່ ➜ AI ດຶງລາຍການການດຳເນີນການ ➜ ສ້າງໜ້າວຽກທີ່ມີເຈົ້າຂອງ/ວັນທີ ➜ ໂພສບົດສະຫຼຸບໜຶ່ງແຖວໃສ່ຊ່ອງທາງໂຄງການ.
-
ແທັກສະໜັບສະໜູນ “ການຮຽກເກັບເງິນ” ➜ AI ແນະນຳຕົວຢ່າງຄຳຕອບ ➜ ການແກ້ໄຂຂອງຕົວແທນ ➜ ບັນທຶກລະບົບ ຄຳຕອບສຸດທ້າຍສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ.
ແມ່ນແລ້ວ, ມັນໃຊ້ເວລາໜຶ່ງຊົ່ວໂມງເພື່ອຕໍ່ສາຍໄຟ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ມັນຊ່ວຍປະຢັດການກະໂດດນ້ອຍໆຫຼາຍສິບຄັ້ງໃນແຕ່ລະອາທິດ - ຄືກັບການແກ້ໄຂປະຕູທີ່ມີສຽງດັງ.
ຮູບແບບທີ່ກະຕຸ້ນຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ເໜືອກວ່ານ້ຳໜັກຂອງມັນ 🧩
-
ແຊນວິດນັກວິຈານ
“ຮ່າງ X ດ້ວຍໂຄງສ້າງ A. ຈາກນັ້ນວິພາກວິຈານເພື່ອຄວາມຊັດເຈນ, ອະຄະຕິ, ແລະຫຼັກຖານທີ່ຂາດຫາຍໄປ. ຈາກນັ້ນປັບປຸງມັນໂດຍໃຊ້ການວິພາກວິຈານ. ຮັກສາທັງສາມພາກສ່ວນໄວ້.” -
ຂັ້ນໄດ
“ໃຫ້ຂ້ອຍ 3 ສະບັບ: ງ່າຍດາຍສຳລັບຜູ້ມາໃໝ່, ລະດັບຄວາມເລິກປານກາງສຳລັບຜູ້ປະຕິບັດ, ລະດັບຜູ້ຊ່ຽວຊານພ້ອມດ້ວຍການອ້າງອີງ.” -
ການແຂ່ງຂັນມວຍທີ່ມີຂໍ້ຈຳກັດ
“ຕອບໂດຍໃຊ້ພຽງແຕ່ຈຸດໝາຍເທົ່ານັ້ນ ສູງສຸດ 12 ຄຳຕໍ່ຄຳ. ຫ້າມເວົ້າເກີນຈິງ. ຖ້າບໍ່ແນ່ໃຈ, ໃຫ້ຖາມຄຳຖາມກ່ອນ.” -
ການໂອນຮູບແບບ
“ຂຽນນະໂຍບາຍນີ້ຄືນໃໝ່ດ້ວຍພາສາທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍວ່າຜູ້ຈັດການທີ່ຫຍຸ້ງຢູ່ຈະອ່ານ ແລະ ຮັກສາພາກສ່ວນ ແລະ ພັນທະຕ່າງໆໃຫ້ຄົບຖ້ວນ.” -
ເຣດາຄວາມສ່ຽງ
“ຈາກຮ່າງນີ້, ໃຫ້ລະບຸຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານກົດໝາຍ ຫຼື ຈັນຍາບັນທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ. ຕິດປ້າຍແຕ່ລະອັນດ້ວຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ ແລະ ຜົນກະທົບສູງ/ກາງ/ຕ່ຳ. ແນະນຳການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ.”
ການປົກຄອງ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະ ຄວາມປອດໄພ - ສ່ວນຜູ້ໃຫຍ່ 🛡️
ເຈົ້າຈະບໍ່ສົ່ງລະຫັດໂດຍບໍ່ມີການທົດສອບ. ຢ່າສົ່ງຂະບວນການເຮັດວຽກ AI ໂດຍບໍ່ມີມາດຕະການປ້ອງກັນ.
-
ປະຕິບັດຕາມຂອບການເຮັດວຽກ - ຂອບການເຮັດວຽກການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ຂອງ NIST (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) ເຮັດໃຫ້ທ່ານຄິດກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຜູ້ຄົນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເຕັກໂນໂລຢີເທົ່ານັ້ນ [2].
-
ຈັດການຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຢ່າງຖືກຕ້ອງ - ຖ້າທ່ານປະມວນຜົນຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວໃນສະພາບການຂອງອັງກິດ/EU, ໃຫ້ຍຶດໝັ້ນຫຼັກການ GDPR ຂອງອັງກິດ (ຄວາມຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍ, ຄວາມຍຸຕິທຳ, ຄວາມໂປ່ງໃສ, ການຈຳກັດຈຸດປະສົງ, ການຫຼຸດຜ່ອນ, ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຂໍ້ຈຳກັດການເກັບຮັກສາ, ຄວາມປອດໄພ). ຄຳແນະນຳຂອງ ICO ແມ່ນໃຊ້ໄດ້ຈິງ ແລະ ທັນສະໄໝ [5].
-
ເລືອກສະຖານທີ່ທີ່ເໝາະສົມສຳລັບເນື້ອຫາທີ່ລະອຽດອ່ອນ - ມັກການສະເໜີຂອງວິສາຫະກິດທີ່ມີການຄວບຄຸມຂອງຜູ້ເບິ່ງແຍງລະບົບ, ການຕັ້ງຄ່າການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ ແລະ ບັນທຶກການກວດສອບ.
-
ບັນທຶກການຕັດສິນໃຈຂອງທ່ານ - ຮັກສາບັນທຶກການແຈ້ງເຕືອນ, ໝວດໝູ່ຂໍ້ມູນທີ່ສຳຜັດ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບທີ່ມີນ້ຳໜັກເບົາ.
-
ການອອກແບບທີ່ເນັ້ນໃສ່ມະນຸດ - ຜູ້ກວດສອບເນື້ອຫາທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ, ລະຫັດ, ການຮຽກຮ້ອງທາງກົດໝາຍ ຫຼື ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ລູກຄ້າປະເຊີນ.
ໝາຍເຫດນ້ອຍໆ: ແມ່ນແລ້ວ, ພາກນີ້ອ່ານຄືກັບຜັກ. ແຕ່ມັນແມ່ນວິທີທີ່ເຈົ້າຮັກສາໄຊຊະນະຂອງເຈົ້າໄວ້.
ຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນ: ພິສູດຜົນປະໂຫຍດຂອງທ່ານເພື່ອໃຫ້ພວກມັນຄົງຢູ່ 📏
ຕິດຕາມກ່ອນ ແລະ ຫຼັງ. ເຮັດໃຫ້ມັນໜ້າເບື່ອ ແລະ ຊື່ສັດ.
-
ຮອບວຽນເວລາ ຕໍ່ປະເພດໜ້າວຽກ - ຮ່າງອີເມວ, ສ້າງລາຍງານ, ປິດປີ້.
-
ທີ່ມີຄຸນນະພາບ - ການແກ້ໄຂໜ້ອຍລົງ, NPS ສູງຂື້ນ, ການຍົກລະດັບໜ້ອຍລົງ.
-
ປະລິມານການຜະລິດ - ໜ້າວຽກຕໍ່ອາທິດ, ຕໍ່ຄົນ, ຕໍ່ທີມ.
-
ອັດຕາຄວາມຜິດພາດ - ຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນການຖົດຖອຍ, ການກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງລົ້ມເຫຼວ, ການລະເມີດນະໂຍບາຍ.
-
ການຮັບຮອງເອົາ - ຈຳນວນການໃຊ້ແມ່ແບບຄືນໃໝ່, ການດຳເນີນການອັດຕະໂນມັດ, ການນຳໃຊ້ຫ້ອງສະໝຸດແບບກະຕຸ້ນ.
ທີມງານມັກຈະເຫັນຜົນໄດ້ຮັບຄືກັບການສຶກສາທີ່ຄວບຄຸມໄດ້ ເມື່ອພວກເຂົາຈັບຄູ່ຮ່າງທີ່ໄວຂຶ້ນກັບວົງຈອນການທົບທວນຄືນທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າ - ວິທີດຽວທີ່ຄະນິດສາດເຮັດວຽກໄດ້ໃນໄລຍະຍາວ [1][3][4].
ຂໍ້ບົກຜ່ອງທົ່ວໄປ ແລະ ວິທີແກ້ໄຂຢ່າງວ່ອງໄວ 🧯
-
ຊຸບໂປຣມ - ໂປຣມຄັ້ງດຽວຫຼາຍສິບອັນກະແຈກກະຈາຍຢູ່ໃນການສົນທະນາ.
ແກ້ໄຂ: ຫ້ອງສະໝຸດໂປຣມຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີລຸ້ນຢູ່ໃນວິກິຂອງທ່ານ. -
AI ເງົາ - ຜູ້ຄົນໃຊ້ບັນຊີສ່ວນຕົວ ຫຼື ເຄື່ອງມືແບບສຸ່ມ.
ແກ້ໄຂ: ເຜີຍແຜ່ລາຍຊື່ເຄື່ອງມືທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດພ້ອມດ້ວຍສິ່ງທີ່ຄວນເຮັດ/ບໍ່ຄວນເຮັດທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ເສັ້ນທາງການຮ້ອງຂໍ. -
ໄວ້ວາງໃຈຮ່າງສະບັບທຳອິດຫຼາຍເກີນໄປ - ໝັ້ນໃຈ ≠ ຖືກຕ້ອງ.
ແກ້ໄຂ: ການກວດສອບ + ບັນຊີກວດສອບການອ້າງອີງ. -
ບໍ່ມີເວລາທີ່ບັນທຶກໄວ້ຖືກນຳໃຊ້ຄືນໃໝ່ແທ້ໆ - ປະຕິທິນບໍ່ໄດ້ຕົວະ.
ແກ້ໄຂ: ບລັອກເວລາສຳລັບວຽກທີ່ມີມູນຄ່າສູງກວ່າທີ່ທ່ານເວົ້າວ່າທ່ານຈະເຮັດ. -
ການແຜ່ຂະຫຍາຍເຄື່ອງມື - ຜະລິດຕະພັນຫ້າຢ່າງເຮັດສິ່ງດຽວກັນ.
ແກ້ໄຂ: ການກຳຈັດສິນຄ້າທຸກໆໄຕມາດ. ຢ່າໂຫດຮ້າຍ.
ສາມການດຳນ້ຳເລິກທີ່ທ່ານສາມາດປັດໄດ້ໃນມື້ນີ້ 🔬
1) ເຄື່ອງຈັກເນື້ອຫາ 30 ນາທີ 🧰
-
5 ນາທີ - ວາງບົດສະຫຼຸບສັ້ນໆ, ສ້າງໂຄງຮ່າງ, ເລືອກສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດຈາກສອງຢ່າງ.
-
10 ນາທີ - ຮ່າງສອງພາກສ່ວນຫຼັກ; ຮ້ອງຂໍການໂຕ້ຖຽງ; ລວມເຂົ້າກັນ.
-
10 ນາທີ - ຖາມຫາຄວາມສ່ຽງດ້ານການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ ແລະ ການອ້າງອີງທີ່ຂາດຫາຍໄປ; ແກ້ໄຂ.
-
5 ນາທີ - ບົດສະຫຼຸບໜຶ່ງວັກ + ສາມຕົວຢ່າງສື່ສັງຄົມ.
ຫຼັກຖານກ່າວວ່າການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ມີໂຄງສ້າງສາມາດເລັ່ງການຂຽນແບບມືອາຊີບໂດຍບໍ່ທຳລາຍຄຸນນະພາບ [1].
2) ວົງຈອນຄວາມຊັດເຈນຂອງກອງປະຊຸມ 🔄
-
ກ່ອນ: ເພີ່ມຄວາມຄົມຊັດໃຫ້ແກ່ວາລະ ແລະ ຄຳຖາມຕ່າງໆ.
-
ໃນລະຫວ່າງ: ບັນທຶກ ແລະ ຕິດແທັກການຕັດສິນໃຈທີ່ສຳຄັນ.
-
ຫຼັງຈາກ: AI ສ້າງລາຍການການກະທຳ, ເຈົ້າຂອງ, ໂພສຄວາມສ່ຽງໂດຍອັດຕະໂນມັດໃສ່ຕົວຕິດຕາມຂອງທ່ານ.
ການຄົ້ນຄວ້າໃນສະພາບແວດລ້ອມການບໍລິການເຊື່ອມໂຍງການປະສົມປະສານນີ້ກັບປະລິມານວຽກທີ່ສູງຂຶ້ນ ແລະ ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ດີຂຶ້ນເມື່ອຕົວແທນໃຊ້ AI ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ [3].
3) ຊຸດເຄື່ອງມືຊຸກຍູ້ນັກພັດທະນາ 🧑💻
-
ສ້າງການທົດສອບກ່ອນ, ຈາກນັ້ນຂຽນລະຫັດທີ່ຜ່ານການທົດສອບເຫຼົ່ານັ້ນ.
-
ຂໍໃຫ້ມີການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທາງເລືອກ 3 ຢ່າງພ້ອມດ້ວຍການແລກປ່ຽນ.
-
ໃຫ້ມັນອະທິບາຍລະຫັດຄືນຄືກັບວ່າເຈົ້າຍັງໃໝ່ກັບ stack.
-
ຄາດຫວັງວ່າຈະໃຊ້ເວລາຮອບວຽນໄວຂຶ້ນໃນໜ້າວຽກທີ່ມີຂອບເຂດ - ແຕ່ໃຫ້ຮັກສາການທົບທວນຄືນຢ່າງເຂັ້ມງວດ [4].
ວິທີການນຳໃຊ້ສິ່ງນີ້ໃຫ້ເປັນທີມ 🗺️
-
ເລືອກສອງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ ທີ່ມີຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ (ຕົວຢ່າງ, ສະໜັບສະໜູນການຄັດເລືອກ + ການຮ່າງບົດລາຍງານປະຈຳອາທິດ).
-
ແມ່ແບບກ່ອນ - ຄຳແນະນຳການອອກແບບ ແລະ ສະຖານທີ່ເກັບຮັກສາກ່ອນທີ່ທ່ານຈະມີສ່ວນຮ່ວມກັບທຸກຄົນ.
-
ນັກບິນກັບແຊ້ມ - ກຸ່ມນ້ອຍໆທີ່ມັກການຕົບແຕ່ງ.
-
ວັດແທກສຳລັບສອງຮອບວຽນ - ເວລາຮອບວຽນ, ຄຸນນະພາບ, ອັດຕາຄວາມຜິດພາດ.
-
ເຜີຍແຜ່ຄູ່ມື - ຄຳແນະນຳ, ຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ຕົວຢ່າງທີ່ແນ່ນອນ.
-
ຂະຫຍາຍ ແລະ ເປັນລະບຽບ - ລວມເຄື່ອງມືທີ່ຊ້ອນກັນເຂົ້າກັນ, ປັບມາດຕະຖານຮົ້ວກັ້ນ, ຮັກສາກົດລະບຽບໃຫ້ຢູ່ໃນໜ້າດຽວ.
-
ທົບທວນຄືນທຸກໆໄຕມາດ - ຍົກເລີກສິ່ງທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້, ຮັກສາສິ່ງທີ່ພິສູດແລ້ວໄວ້.
ຮັກສາບັນຍາກາດໃຫ້ເປັນປະໂຫຍດ. ຢ່າສັນຍາວ່າຈະຈູດດອກໄມ້ໄຟ - ສັນຍາວ່າຈະຫຼຸດຜ່ອນອາການເຈັບຫົວລົງ.
ຄຳຖາມທີ່ໜ້າສົນໃຈກ່ຽວກັບຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ 🤔
-
AI ຈະເອົາວຽກຂອງຂ້ອຍບໍ?
ໃນສະພາບແວດລ້ອມຄວາມຮູ້ສ່ວນໃຫຍ່, ຜົນປະໂຫຍດຈະສູງທີ່ສຸດເມື່ອ AI ເສີມສ້າງ ມະນຸດ ແລະ ສົ່ງເສີມຄົນທີ່ມີປະສົບການໜ້ອຍ - ບ່ອນທີ່ຜົນຜະລິດ ແລະ ຂວັນກຳລັງໃຈສາມາດປັບປຸງໄດ້ [3]. -
ການວາງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໃສ່ AI ບໍ່ເປັນຫຍັງບໍ?
ສະເພາະກໍລະນີທີ່ອົງກອນຂອງທ່ານໃຊ້ການຄວບຄຸມຂອງວິສາຫະກິດ ແລະ ທ່ານປະຕິບັດຕາມຫຼັກການ GDPR ຂອງອັງກິດເທົ່ານັ້ນ. ເມື່ອມີຄວາມສົງໄສ, ຢ່າວາງສະຫຼຸບ ຫຼື ປິດບັງກ່ອນ [5]. -
ຂ້ອຍຄວນເຮັດແນວໃດກັບເວລາທີ່ຂ້ອຍປະຫຍັດໄດ້?
ລົງທຶນຄືນໃໝ່ໃນການສົນທະນາກ່ຽວກັບວຽກ-ລູກຄ້າທີ່ມີມູນຄ່າສູງກວ່າ, ການວິເຄາະທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ, ການທົດລອງຍຸດທະສາດ. ນັ້ນແມ່ນວິທີທີ່ຜົນຜະລິດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນກາຍເປັນຜົນໄດ້ຮັບ, ບໍ່ພຽງແຕ່ແຜງຄວບຄຸມທີ່ສວຍງາມເທົ່ານັ້ນ.
TL;DR
"ວິທີການໃຊ້ AI ເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ" ບໍ່ແມ່ນທິດສະດີ - ມັນເປັນຊຸດຂອງລະບົບນ້ອຍໆທີ່ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້. ໃຊ້ໂຄງສ້າງສຳລັບການຂຽນ ແລະ ການສື່ສານ, ຜູ້ຊ່ວຍສຳລັບການປະຊຸມ, ຈັບຄູ່ໂປຣແກຣມເມີສຳລັບລະຫັດ, ແລະ ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດດ້ວຍແສງສຳລັບວຽກກາວ. ຕິດຕາມຜົນປະໂຫຍດ, ຮັກສາຮົ້ວກັ້ນ, ນຳໃຊ້ເວລາຄືນໃໝ່. ເຈົ້າຈະສະດຸດລົ້ມໜ້ອຍໜຶ່ງ - ພວກເຮົາທຸກຄົນເຮັດ - ແຕ່ເມື່ອວົງຈອນຄລິກ, ມັນຮູ້ສຶກຄືກັບການຊອກຫາຊ່ອງທາງໄວທີ່ເຊື່ອງໄວ້. ແລະແມ່ນແລ້ວ, ບາງຄັ້ງຄຳປຽບທຽບກໍ່ແປກປະຫຼາດ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
Noy, S., & Zhang, W. (2023). ຫຼັກຖານການທົດລອງກ່ຽວກັບຜົນກະທົບດ້ານຜົນຜະລິດຂອງວຽກງານຄວາມຮູ້ທີ່ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI. ວິທະຍາສາດ
-
NIST (2023). ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານປັນຍາປະດິດ (AI RMF 1.0). ສິ່ງພິມຂອງ NIST
-
Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2023). AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການເຮັດວຽກ. ເອກະສານເຮັດວຽກ NBER w31161
-
Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). ຜົນກະທົບຂອງ AI ຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງນັກພັດທະນາ: ຫຼັກຖານຈາກ GitHub Copilot. arXiv
-
ຫ້ອງການຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ICO). ຄູ່ມືກ່ຽວກັບຫຼັກການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ (GDPR ຂອງອັງກິດ). ຄຳແນະນຳຂອງ ICO