ອຸດສາຫະກຳໃດແດ່ທີ່ AI ຈະທຳລາຍ

ອຸດສາຫະກຳໃດແດ່ທີ່ AI ຈະທຳລາຍ?

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນແຜນທີ່ທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ມີຄວາມຄິດເຫັນເລັກນ້ອຍກ່ຽວກັບບ່ອນທີ່ການລົບກວນຈະມາສູ່ຕົວຈິງ, ໃຜໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດ, ແລະວິທີການກະກຽມໂດຍບໍ່ສູນເສຍສະຕິ. 

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ວິສະວະກອນ AI ເຮັດຫຍັງ?
ຄົ້ນພົບບົດບາດຫຼັກ, ທັກສະ ແລະ ວຽກງານປະຈຳວັນຂອງວິສະວະກອນ AI.

🔗 ຄູຝຶກ AI ແມ່ນຫຍັງ
ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ຜູ້ຝຶກອົບຮົມ AI ສອນແບບຈຳລອງໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນໃນໂລກຕົວຈິງ.

🔗 ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI
ຄູ່ມືແນະນຳແບບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນໃນການເປີດຕົວ ແລະ ຂະຫຍາຍທຸລະກິດເລີ່ມຕົ້ນ AI ຂອງທ່ານ.

🔗 ວິທີການສ້າງແບບຈຳລອງ AI: ຂັ້ນຕອນທັງໝົດໄດ້ອະທິບາຍໄວ້
ເຂົ້າໃຈຂະບວນການທັງໝົດຂອງການສ້າງ, ການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການນຳໃຊ້ຮູບແບບ AI.

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ອຸດສາຫະກຳໃດແດ່ທີ່ AI ຈະທຳລາຍ? 🧭

ລາຍຊື່ສັ້ນກ່ອນ, ລາຍລະອຽດຕາມຫຼັງ:

  • ການບໍລິການແບບມືອາຊີບ ແລະ ການເງິນ - ການເພີ່ມຜົນຜະລິດ ແລະ ການຂະຫຍາຍກຳໄລທີ່ທັນທີທີ່ສຸດ, ໂດຍສະເພາະໃນການວິເຄາະ, ການລາຍງານ, ແລະ ການບໍລິການລູກຄ້າ. [1]

  • ຊອບແວ, ໄອທີ, ແລະ ໂທລະຄົມມະນາຄົມ - ເປັນລະບົບ AI ທີ່ເຕີບໃຫຍ່ເຕັມທີ່ແລ້ວ, ຊຸກຍູ້ການອັດຕະໂນມັດ, ການຮ່ວມທົດລອງລະຫັດ, ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເຄືອຂ່າຍ. [2]

  • ການບໍລິການລູກຄ້າ, ການຂາຍ, ແລະ ການຕະຫຼາດ - ມີຜົນກະທົບສູງຕໍ່ເນື້ອຫາ, ການຄຸ້ມຄອງລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ, ແລະ ການແກ້ໄຂການໂທ, ພ້ອມດ້ວຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ວັດແທກໄດ້. [3]

  • ການດູແລສຸຂະພາບ ແລະ ວິທະຍາສາດຊີວິດ - ການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈ, ການຖ່າຍພາບ, ການອອກແບບການທົດລອງ, ແລະ ການໄຫຼວຽນຂອງຄົນເຈັບ, ດ້ວຍການຄຸ້ມຄອງຢ່າງລະມັດລະວັງ. [4]

  • ການຂາຍຍ່ອຍ ແລະ ການຄ້າທາງອີເລັກໂທຣນິກ - ການກຳນົດລາຄາ, ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນ, ການຄາດຄະເນ ແລະ ການປັບແຕ່ງການປະຕິບັດງານ. [1]

  • ການຜະລິດ ແລະ ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ - ຄຸນນະພາບ, ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນ, ແລະ ການຈຳລອງ; ຂໍ້ຈຳກັດທາງດ້ານຮ່າງກາຍເຮັດໃຫ້ການເປີດຕົວຊ້າລົງ ແຕ່ບໍ່ໄດ້ລົບລ້າງຜົນປະໂຫຍດ. [5]

ຮູບແບບທີ່ຄວນຈື່: ຂໍ້ມູນຫຼາຍຈະດີກວ່າຂໍ້ມູນໜ້ອຍ . ຖ້າຂະບວນການຂອງທ່ານຢູ່ໃນຮູບແບບດິຈິຕອນແລ້ວ, ການປ່ຽນແປງຈະມາຮອດໄວຂຶ້ນ. [5]

ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ຄຳຖາມມີປະໂຫຍດແທ້ໆ ✅

ມີເລື່ອງຕະຫຼົກເກີດຂຶ້ນເມື່ອທ່ານຖາມວ່າ, "ອຸດສາຫະກຳໃດແດ່ທີ່ AI ຈະມາທຳລາຍ?" ທ່ານບັງຄັບໃຫ້ມີລາຍການກວດສອບ:

  • ວຽກງານເປັນດິຈິຕອລ, ຊໍ້າຊ້ອນ, ແລະ ສາມາດວັດແທກໄດ້ ພຽງພໍສໍາລັບຮູບແບບທີ່ຈະຮຽນຮູ້ໄດ້ໄວບໍ?

  • ມີວົງຈອນຄຳຕິຊົມສັ້ນໆບໍ ເພື່ອໃຫ້ລະບົບດີຂຶ້ນໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການປະຊຸມທີ່ບໍ່ມີວັນສິ້ນສຸດ?

  • ຄວາມສ່ຽງສາມາດຄຸ້ມຄອງໄດ້ ດ້ວຍນະໂຍບາຍ, ການກວດສອບ ແລະ ການທົບທວນໂດຍມະນຸດ

  • ມີສະພາບຄ່ອງຂອງຂໍ້ມູນພຽງພໍ ທີ່ຈະຝຶກອົບຮົມ ແລະ ປັບປຸງໂດຍບໍ່ມີບັນຫາທາງກົດໝາຍບໍ?

ຖ້າທ່ານສາມາດເວົ້າວ່າ "ແມ່ນ" ຕໍ່ກັບສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນສ່ວນໃຫຍ່, ການລົບກວນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນໄປໄດ້ - ມັນເປັນເລື່ອງທີ່ຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້. ແລະແມ່ນແລ້ວ, ມີຂໍ້ຍົກເວັ້ນ. ຊ່າງຝີມືທີ່ສະຫຼາດຫຼັກແຫຼມທີ່ມີລູກຄ້າທີ່ຈົງຮັກພັກດີອາດຈະຍົກບ່າໄຫລ່ໃສ່ຂະບວນແຫ່ຫຸ່ນຍົນ.

ການທົດສອບລິດມັດສາມສັນຍານ 🧪

ເມື່ອຂ້ອຍວິເຄາະການເປີດເຜີຍ AI ຂອງອຸດສາຫະກໍາ, ຂ້ອຍຊອກຫາສາມຢ່າງນີ້:

  1. ຄວາມໜາແໜ້ນຂອງຂໍ້ມູນ - ຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ມີໂຄງສ້າງ ຫຼື ມີໂຄງສ້າງເຄິ່ງໜຶ່ງທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບຜົນໄດ້ຮັບ

  2. ການຕັດສິນທີ່ເຮັດຊ້ຳໆໄດ້ - ວຽກງານຫຼາຍຢ່າງແມ່ນການປ່ຽນແປງໃນຫົວຂໍ້ທີ່ມີເງື່ອນໄຂຄວາມສຳເລັດທີ່ຊັດເຈນ

  3. ປະລິມານການຜະລິດຕາມກົດລະບຽບ - ຮົ້ວກັ້ນທີ່ທ່ານສາມາດຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໄດ້ໂດຍບໍ່ທຳລາຍເວລາຮອບວຽນ

ຂະແໜງການທີ່ໃຫ້ແສງສະຫວ່າງແກ່ທັງສາມຢ່າງນີ້ແມ່ນອັນດັບທຳອິດ. ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບການຮັບຮອງເອົາ ແລະ ຜົນຜະລິດສະໜັບສະໜູນຈຸດທີ່ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງສະມາທິບ່ອນທີ່ອຸປະສັກຕໍ່າ ແລະ ວົງຈອນການຕອບຮັບສັ້ນ. [5]

ເຈາະເລິກ 1: ການບໍລິການແບບມືອາຊີບ ແລະ ການເງິນ 💼💹

ລອງຄິດເຖິງການກວດສອບ, ພາສີ, ການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານກົດໝາຍ, ການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບຫຸ້ນສ່ວນ, ການຮັບປະກັນ, ຄວາມສ່ຽງ, ແລະ ການລາຍງານພາຍໃນ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມະຫາສະໝຸດຂອງຂໍ້ຄວາມ, ຕາຕະລາງ, ແລະ ກົດລະບຽບຕ່າງໆ. AI ກຳລັງຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃນການວິເຄາະປົກກະຕິ, ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ແລະ ສ້າງຮ່າງທີ່ມະນຸດປັບປຸງ.

  • ເປັນຫຍັງຈຶ່ງມີການລົບກວນໃນຕອນນີ້: ບັນທຶກດິຈິຕອນທີ່ອຸດົມສົມບູນ, ແຮງຈູງໃຈທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນເວລາຂອງວົງຈອນ, ແລະຕົວຊີ້ວັດຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ຊັດເຈນ.

  • ສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງ: ວຽກງານຂອງພະນັກງານລະດັບນ້ອຍຖືກບີບອັດ, ການທົບທວນຂອງພະນັກງານລະດັບອາວຸໂສຂະຫຍາຍຕົວ, ແລະ ການພົວພັນກັບລູກຄ້າມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ.

  • ຫຼັກຖານ: ຂະແໜງການທີ່ໃຊ້ AI ຫຼາຍເຊັ່ນ: ການບໍລິການດ້ານວິຊາຊີບ ແລະ ການເງິນ ກຳລັງມີການເຕີບໂຕຂອງຜົນຜະລິດໄວກວ່າຂະແໜງການທີ່ຊັກຊ້າເຊັ່ນ: ການກໍ່ສ້າງ ຫຼື ການຂາຍຍ່ອຍແບບດັ້ງເດີມ. [1]

  • ຂໍ້ຄວນລະວັງ (ໝາຍເຫດການປະຕິບັດ): ການເຄື່ອນໄຫວທີ່ສະຫຼາດແມ່ນການອອກແບບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຄືນໃໝ່ ເພື່ອໃຫ້ຜູ້ຄົນສາມາດຊີ້ນຳ, ຍົກລະດັບ ແລະ ຈັດການກັບກໍລະນີທີ່ຫຍຸ້ງຍາກໄດ້ - ຢ່າເຮັດໃຫ້ຊັ້ນການຝຶກງານຫຼຸດລົງ ແລະ ຄາດຫວັງວ່າຄຸນນະພາບຈະຍັງຄົງຢູ່.

ຕົວຢ່າງ: ຜູ້ໃຫ້ກູ້ຕະຫຼາດລະດັບກາງໃຊ້ຮູບແບບທີ່ເສີມການດຶງຂໍ້ມູນຄືນເພື່ອຮ່າງໃບລາຍງານສິນເຊື່ອໂດຍອັດຕະໂນມັດ ແລະ ລາຍງານຂໍ້ຍົກເວັ້ນ; ຜູ້ຮັບປະກັນອາວຸໂສຍັງເປັນເຈົ້າຂອງການເຊັນສັນຍາ, ແຕ່ເວລາຜ່ານຄັ້ງທຳອິດຫຼຸດລົງຈາກຊົ່ວໂມງເປັນນາທີ.

ເຈາະເລິກ 2: ຊອບແວ, ໄອທີ, ແລະ ໂທລະຄົມມະນາຄົມ 🧑💻📶

ອຸດສາຫະກຳເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນທັງຜູ້ຜະລິດເຄື່ອງມື ແລະ ຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ຜູ້ຮ່ວມທົດລອງລະຫັດ, ການສ້າງການທົດສອບ, ການຕອບສະໜອງຕໍ່ເຫດການ, ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເຄືອຂ່າຍແມ່ນກະແສຫຼັກ, ບໍ່ແມ່ນຂອບເຂດຈຳກັດ.

  • ເປັນຫຍັງຈຶ່ງເກີດການລົບກວນໃນຕອນນີ້: ຜົນຜະລິດຂອງນັກພັດທະນາເພີ່ມຂຶ້ນເມື່ອທີມງານເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດການທົດສອບ, ການຕິດຕັ້ງ ແລະ ການແກ້ໄຂ.

  • ຫຼັກຖານ: ຂໍ້ມູນດັດຊະນີ AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການລົງທຶນພາກເອກະຊົນທີ່ສູງຂຶ້ນເປັນປະຫວັດການ ແລະ ການນຳໃຊ້ທຸລະກິດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ໂດຍມີ AI ທີ່ສ້າງສັນເພີ່ມຂຶ້ນເປັນສ່ວນແບ່ງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. [2]

  • ສະຫຼຸບແລ້ວ: ນີ້ແມ່ນກ່ຽວກັບການທົດແທນວິສະວະກອນໜ້ອຍລົງ ແລະ ກ່ຽວກັບທີມງານຂະໜາດນ້ອຍກວ່າທີ່ຈະຈັດສົ່ງສິນຄ້າຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍມີການຖົດຖອຍໜ້ອຍລົງ.

ຕົວຢ່າງ: ທີມງານແພລດຟອມຈັບຄູ່ຜູ້ຊ່ວຍລະຫັດກັບການທົດສອບຄວາມວຸ່ນວາຍທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍອັດຕະໂນມັດ; MTTR ຂອງເຫດການຫຼຸດລົງເພາະວ່າຄູ່ມືການຫຼິ້ນຖືກແນະນຳ ແລະ ປະຕິບັດໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

ເຈາະເລິກ 3: ການບໍລິການລູກຄ້າ, ການຂາຍ, ແລະ ການຕະຫຼາດ ☎️🛒

ການກຳນົດເສັ້ນທາງການໂທ, ການສະຫຼຸບ, ບັນທຶກ CRM, ລຳດັບການໂທອອກ, ລາຍລະອຽດຜະລິດຕະພັນ ແລະ ການວິເຄາະແມ່ນຖືກອອກແບບມາສຳລັບ AI. ຜົນຕອບແທນສະແດງຢູ່ໃນປີ້ທີ່ແກ້ໄຂແລ້ວຕໍ່ຊົ່ວໂມງ, ຄວາມໄວຂອງລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ, ແລະ ການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສ.

  • ຈຸດພິສູດ: ການສຶກສາພາກສະໜາມຂະໜາດໃຫຍ່ພົບວ່າ ສະເລ່ຍເພີ່ມຂຶ້ນ 14% ສຳລັບຕົວແທນສະໜັບສະໜູນໂດຍໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI ລຸ້ນໃໝ່ - ແລະ 34% ສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ . [3]

  • ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ: ການປ່ຽນແປງເວລາໃນການເພີ່ມຄວາມສາມາດທີ່ໄວຂຶ້ນ ການຈ້າງງານ, ການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການອອກແບບອົງກອນ.

  • ຄວາມສ່ຽງ: ການໃຊ້ອັດຕະໂນມັດຫຼາຍເກີນໄປສາມາດທຳລາຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງຍີ່ຫໍ້; ເຮັດໃຫ້ມະນຸດຕ້ອງປະເຊີນກັບບັນຫາທີ່ລະອຽດອ່ອນ.

ຕົວຢ່າງ: ພະນັກງານການຕະຫຼາດໃຊ້ຮູບແບບເພື່ອປັບແຕ່ງອີເມວທີ່ມີການປ່ຽນແປງ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ; ການທົບທວນທາງກົດໝາຍແມ່ນເຮັດເປັນຊຸດໃນການສົ່ງທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍ.

ເຈາະເລິກ 4: ການດູແລສຸຂະພາບ ແລະ ວິທະຍາສາດຊີວິດ 🩺🧬

ຕັ້ງແຕ່ການຖ່າຍພາບ ແລະ ການຄັດເລືອກ ຈົນເຖິງເອກະສານທາງດ້ານຄລີນິກ ແລະ ການອອກແບບການທົດລອງ, AI ເຮັດໜ້າທີ່ຄືກັບການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈດ້ວຍດິນສໍທີ່ໄວຫຼາຍ. ຈັບຄູ່ຮູບແບບທີ່ມີຄວາມປອດໄພຢ່າງເຂັ້ມງວດ, ການຕິດຕາມແຫຼ່ງທີ່ມາ, ແລະ ການກວດສອບຄວາມລຳອຽງ.

  • ໂອກາດ: ຫຼຸດຜ່ອນພາລະວຽກຂອງແພດ, ການກວດພົບໄວກວ່າ, ແລະ ວົງຈອນການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

  • ການກວດສອບຄວາມເປັນຈິງ: ຄຸນນະພາບ ແລະ ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນຂອງ EHR ຍັງຄົງເປັນຕົວກີດຂວາງຄວາມຄືບໜ້າ.

  • ສັນຍານທາງເສດຖະກິດ: ການວິເຄາະເອກະລາດຈັດອັນດັບວິທະຍາສາດຊີວິດ ແລະ ການທະນາຄານໃນບັນດາແຫຼ່ງມູນຄ່າທີ່ມີທ່າແຮງສູງສຸດຈາກ gen-AI. [4]

ຕົວຢ່າງ: ທີມງານລັງສີວິທະຍາໃຊ້ການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການຄັດເລືອກເພື່ອຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງການສຶກສາ; ນັກລັງສີວິທະຍາຍັງອ່ານ ແລະ ລາຍງານຢູ່, ແຕ່ການຄົ້ນພົບທີ່ສຳຄັນຈະປາກົດຂຶ້ນໄວກວ່າ.

ເຈາະເລິກ 5: ການຂາຍຍ່ອຍ ແລະ ການຄ້າທາງອີເລັກໂທຣນິກ 🧾📦

ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ການປັບແຕ່ງປະສົບການສ່ວນຕົວ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຜົນຕອບແທນ, ແລະ ການປັບແຕ່ງລາຄາລ້ວນແຕ່ມີວົງຈອນການຕອບສະໜອງຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງ. AI ຍັງປັບປຸງການຈັດວາງສິນຄ້າຄົງຄັງ ແລະ ການເຈາະເສັ້ນທາງໄລຍະສຸດທ້າຍຈົນກວ່າມັນຈະຊ່ວຍປະຢັດເງິນໄດ້ຫຼາຍ.

  • ໝາຍເຫດຂອງຂະແໜງການ: ການຂາຍຍ່ອຍແມ່ນມີທ່າແຮງທີ່ຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຢ່າງຈະແຈ້ງ ບ່ອນທີ່ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນພົບກັບການປະຕິບັດງານ; ໂຄສະນາວຽກ ແລະ ຄ່າຕອບແທນຄ່າຈ້າງໃນບົດບາດທີ່ນຳໃຊ້ AI ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງການປ່ຽນແປງນັ້ນ. [1]

  • ໃນພື້ນທີ່: ໂປຣໂມຊັ່ນທີ່ດີກວ່າ, ສິນຄ້າໝົດໜ້ອຍລົງ, ຜົນຕອບແທນທີ່ສະຫຼາດກວ່າ.

  • ຈົ່ງລະວັງ: ຂໍ້ເທັດຈິງກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ຫຼອນລວງ ແລະ ການທົບທວນການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ບໍ່ລະມັດລະວັງ ເຮັດໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍຕໍ່ລູກຄ້າ. ທຸກຄົນ.

ເຈາະເລິກ 6: ການຜະລິດ ແລະ ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ 🏭🚚

ເຈົ້າບໍ່ສາມາດຮຽນວິຊາ LLM ຟີຊິກສາດໄດ້. ແຕ່ເຈົ້າສາມາດ ຈຳລອງ , ຄາດຄະເນ ແລະ ປ້ອງກັນໄດ້ . ຄາດຫວັງວ່າການກວດກາຄຸນນະພາບ, ຄູ່ແຝດດິຈິຕອລ, ການກຳນົດເວລາ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາຈະເປັນວຽກທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ.

  • ເປັນຫຍັງການຮັບຮອງເອົາຈຶ່ງບໍ່ສະເໝີພາບ: ວົງຈອນຊີວິດຊັບສິນທີ່ຍາວນານ ແລະ ລະບົບຂໍ້ມູນເກົ່າເຮັດໃຫ້ການເປີດຕົວຊ້າລົງ, ແຕ່ຜົນປະໂຫຍດເພີ່ມຂຶ້ນເມື່ອຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ ແລະ MES ເລີ່ມໄຫຼວຽນ. [5]

  • ແນວໂນ້ມມະຫາພາກ: ເມື່ອທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນອຸດສາຫະກໍາເຕີບໃຫຍ່ເຕັມທີ່, ມັນຈະສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນທົ່ວໂຮງງານ, ຜູ້ສະໜອງ, ແລະ ໂຫນດໂລຈິສຕິກ.

ຕົວຢ່າງ: ພືດວາງຊັ້ນ QC ທີ່ມີວິໄສທັດໄວ້ເທິງສາຍພັນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ; ຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຈະຫຼຸດລົງ, ແຕ່ໄຊຊະນະທີ່ໃຫຍ່ກວ່າແມ່ນການວິເຄາະສາເຫດຮາກຖານໄດ້ໄວຂຶ້ນຈາກບັນທຶກຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ມີໂຄງສ້າງ.

ເຈາະເລິກບົດທີ 7: ສື່, ການສຶກສາ, ແລະ ວຽກງານສ້າງສັນ 🎬📚

ການສ້າງເນື້ອຫາ, ການແປເປັນພາສາທ້ອງຖິ່ນ, ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານບັນນາທິການ, ການຮຽນຮູ້ແບບປັບຕົວໄດ້, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນການໃຫ້ຄະແນນກຳລັງຂະຫຍາຍຕົວ. ຄວາມໄວແມ່ນເກືອບບໍ່ສົມເຫດສົມຜົນ. ດັ່ງທີ່ກ່າວມາ, ແຫຼ່ງກຳເນີດ, ລິຂະສິດ, ແລະ ຄວາມຊື່ສັດຂອງການປະເມີນຕ້ອງການຄວາມສົນໃຈຢ່າງຈິງຈັງ.

  • ສັນຍານທີ່ຄວນຕິດຕາມ: ການລົງທຶນ ແລະ ການນຳໃຊ້ຂອງວິສາຫະກິດຍັງສືບຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບ gen-AI. [2]

  • ຄວາມຈິງທີ່ເປັນປະໂຫຍດ: ຜົນຜະລິດທີ່ດີທີ່ສຸດຍັງມາຈາກທີມງານທີ່ປະຕິບັດຕໍ່ AI ຄືກັບຜູ້ຮ່ວມມື, ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງຂາຍເຄື່ອງອັດຕະໂນມັດ.

ຜູ້ຊະນະ ແລະ ຜູ້ຕໍ່ສູ້: ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງຄວາມເປັນຜູ້ໃຫຍ່ 🧗‍♀️

ການສຳຫຼວດສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງກຸ່ມບໍລິສັດຂະໜາດນ້ອຍ - ເຊິ່ງມັກຈະຢູ່ໃນຂະແໜງຊອບແວ, ໂທລະຄົມມະນາຄົມ, ແລະ fintech - ຂຸດຄົ້ນມູນຄ່າທີ່ວັດແທກໄດ້, ໃນຂະນະທີ່ແຟຊັ່ນ, ສານເຄມີ, ອະສັງຫາລິມະສັບ, ແລະ ການກໍ່ສ້າງມີຄວາມລ່າຊ້າ. ຄວາມແຕກຕ່າງບໍ່ແມ່ນໂຊກ - ມັນແມ່ນຄວາມເປັນຜູ້ນຳ, ການຝຶກອົບຮົມ, ແລະ ການຈັດການຂໍ້ມູນ. [5]

ການແປ: ເຕັກໂນໂລຊີແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນແຕ່ບໍ່ພຽງພໍ; ຕາຕະລາງອົງກອນ, ແຮງຈູງໃຈ ແລະ ທັກສະຕ່າງໆມີບົດບາດສຳຄັນ.

ຮູບພາບເສດຖະກິດໃຫຍ່, ໂດຍບໍ່ມີຕາຕະລາງໂຄສະນາ 🌍

ທ່ານຈະໄດ້ຍິນການກ່າວອ້າງທີ່ມີຂົ້ວທີ່ແຕກຕ່າງກັນຕັ້ງແຕ່ໂລກວິນາດຈົນເຖິງຢູໂທເປຍ. ຄົນກາງທີ່ສະຫງົບງຽບກ່າວວ່າ:

  • ວຽກງານຫຼາຍຢ່າງໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ ຈາກວຽກງານ AI, ແຕ່ການຖືກຜົນກະທົບ ≠ ການລົບລ້າງ; ຜົນກະທົບແບ່ງອອກເປັນສອງສ່ວນລະຫວ່າງການເພີ່ມ ແລະ ການທົດແທນ. [5]

  • ຜະລິດຕະພາບລວມສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນໄດ້ , ໂດຍສະເພາະບ່ອນທີ່ການຮັບຮອງເອົາແມ່ນແທ້ຈິງ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຄວບຄຸມຄວາມສ່ຽງ. [5]

  • ການລົບກວນເກີດຂຶ້ນກ່ອນໃນຂະແໜງການທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍ , ຕໍ່ມາໃນຂະແໜງການທີ່ມີຂໍ້ມູນໜ້ອຍທີ່ຍັງໃຊ້ຂໍ້ມູນເປັນດິຈິຕອລຢູ່. [5]

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການດາວເໜືອດວງດຽວ: ຕົວຊີ້ວັດການລົງທຶນ ແລະ ການນຳໃຊ້ກຳລັງເລັ່ງຂຶ້ນ, ແລະ ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການປ່ຽນແປງໃນລະດັບອຸດສາຫະກຳໃນການອອກແບບຂະບວນການ ແລະ ຂອບເຂດ. [2]

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ບ່ອນທີ່ AI ໂຈມຕີກ່ອນ ທຽບກັບ ໄວທີ່ສຸດ 📊

ບໍ່ສົມບູນແບບໃນບັນທຶກທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດທີ່ເຈົ້າເອົາມາປະຊຸມແທ້ໆ.

ອຸດສາຫະກຳ ເຄື່ອງມື AI ຫຼັກທີ່ກຳລັງຫຼິ້ນຢູ່ ຜູ້ຊົມ ລາຄາ* ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ / ຄວາມແປກປະຫຼາດ 🤓
ການບໍລິການແບບມືອາຊີບ ຜູ້ຮ່ວມທົດລອງ GPT, ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ, ການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບເອກະສານ, ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ ຄູ່ຮ່ວມງານ, ນັກວິເຄາະ ຈາກເສລີໄປສູ່ວິສາຫະກິດ ເອກະສານທີ່ສະອາດຫຼາຍໂຕນ + KPI ທີ່ຊັດເຈນ. ວຽກງານຂອງພະນັກງານລະດັບນ້ອຍຖືກບີບອັດ, ການທົບທວນຂອງພະນັກງານລະດັບອາວຸໂສຂະຫຍາຍອອກ.
ການເງິນ ຮູບແບບຄວາມສ່ຽງ, ຕົວສະຫຼຸບ, ການຈຳລອງສະຖານະການ ຄວາມສ່ຽງ, FP&A, ຫ້ອງການດ້ານໜ້າ $$$ ຖ້າມີການຄວບຄຸມ ຄວາມໜາແໜ້ນຂອງຂໍ້ມູນສູງສຸດ; ຄວບຄຸມຄວາມສຳຄັນ.
ຊອບແວ ແລະ ໄອທີ ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານລະຫັດ, ການສ້າງແບບທົດສອບ, ບັອດເຫດການ ນັກພັດທະນາ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຊັບພະຍາກອນມະນຸດ, ຜູ້ບໍລິຫານລະດັບສູງ ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ + ການນຳໃຊ້ ຕະຫຼາດທີ່ມີຄວາມສົມບູນສູງ. ຜູ້ຜະລິດເຄື່ອງມືໃຊ້ເຄື່ອງມືຂອງຕົນເອງ.
ບໍລິການລູກຄ້າ ການຊ່ວຍເຫຼືອຕົວແທນ, ການກຳນົດເສັ້ນທາງຄວາມຕັ້ງໃຈ, ການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ ສູນຕິດຕໍ່ ລາຄາຕາມລະດັບ ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງປີ້/ຊົ່ວໂມງທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ - ຍັງຕ້ອງການມະນຸດຢູ່.
ສຸຂະພາບ ແລະ ວິທະຍາສາດຊີວິດ AI ດ້ານການຖ່າຍພາບ, ການອອກແບບການທົດລອງ, ເຄື່ອງມືຂຽນ ແພດໝໍ, ການຜ່າຕັດ ວິສາຫະກິດ + ນັກບິນ ການຄຸ້ມຄອງໜັກໜ່ວງ, ຜົນຜະລິດເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ການຄ້າປີກ ແລະ ການຄ້າທາງອີເລັກໂທຣນິກ ການຄາດຄະເນ, ລາຄາ, ຄໍາແນະນໍາ ສິນຄ້າ, ປະຕິບັດການ, CX ກາງຫາສູງ ວົງຈອນການຕອບສະໜອງໄວ; ເບິ່ງລາຍລະອຽດທີ່ຫຼອນຫຼອນ.
ການຜະລິດ ການກວດສອບຄຸນນະພາບວິໄສທັດ, ຄູ່ແຝດດິຈິຕອລ, ການບຳລຸງຮັກສາ ຜູ້ຈັດການໂຮງງານ ການປະສົມປະສານຂອງທຶນລົງທຶນ ແລະ SaaS ຂໍ້ຈຳກັດທາງດ້ານຮ່າງກາຍເຮັດໃຫ້ສິ່ງຕ່າງໆຊ້າລົງ... ແລ້ວກໍ່ເຮັດໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດເພີ່ມຂຶ້ນ.
ສື່ ແລະ ການສຶກສາ ເນື້ອຫາ Gen, ການແປພາສາ, ການສອນພິເສດ ບັນນາທິການ, ຄູອາຈານ ປະສົມ ຄວາມຊື່ສັດຂອງ IP ແລະ ການປະເມີນເຮັດໃຫ້ມັນເຜັດ.

*ລາຄາແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕາມຜູ້ຂາຍ ແລະ ການນຳໃຊ້. ເຄື່ອງມືບາງຢ່າງເບິ່ງຄືວ່າລາຄາຖືກຈົນກວ່າໃບບິນ API ຂອງທ່ານຈະຕົກລົງ.

ວິທີການກະກຽມຖ້າຂະແໜງການຂອງທ່ານຢູ່ໃນລາຍຊື່ 🧰

  1. ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງສາງສິນຄ້າຄົງຄັງ, ບໍ່ແມ່ນຕຳແໜ່ງວຽກ. ສ້າງແຜນທີ່ໜ້າວຽກ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ຜົນຜະລິດ, ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຄວາມຜິດພາດ. AI ເໝາະກັບບ່ອນທີ່ຜົນໄດ້ຮັບສາມາດກວດສອບໄດ້.

  2. ສ້າງກະດູກສັນຫຼັງຂໍ້ມູນທີ່ບາງແຕ່ແຂງແກ່ນ. ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການທະເລສາບຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ໂຕມະໂຫລານ - ທ່ານຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຄວບຄຸມ, ສາມາດດຶງຂໍ້ມູນຄືນໄດ້, ແລະ ມີປ້າຍກຳກັບ.

  3. ທົດລອງໃຊ້ໃນເຂດທີ່ບໍ່ມີຄວາມເສຍໃຈ. ເລີ່ມຕົ້ນຈາກບ່ອນທີ່ຄວາມຜິດພາດມີລາຄາຖືກ ແລະ ຮຽນຮູ້ໄດ້ໄວ.

  4. ຈັບຄູ່ນັກບິນກັບການຝຶກອົບຮົມ. ຜົນປະໂຫຍດທີ່ດີທີ່ສຸດຈະປາກົດຂຶ້ນເມື່ອຄົນໃຊ້ເຄື່ອງມືແທ້ໆ. [5]

  5. ຕັດສິນໃຈຈຸດທີ່ມະນຸດເຂົ້າຮ່ວມ. ທ່ານມອບໝາຍໃຫ້ມີການທົບທວນຄືນຢູ່ໃສ ທຽບກັບ ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການປະມວນຜົນໂດຍກົງຢູ່ໃສ

  6. ວັດແທກດ້ວຍເສັ້ນເບື້ອງຕົ້ນກ່ອນ/ຫຼັງ. ເວລາໃນການແກ້ໄຂ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ປີ້, ອັດຕາຄວາມຜິດພາດ, NPS—ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ P&L ຂອງທ່ານ.

  7. ປົກຄອງຢ່າງງຽບໆແຕ່ໜັກແໜ້ນ. ບັນທຶກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ຮຸ່ນຕົວແບບ, ຄຳແນະນຳ ແລະ ການອະນຸມັດ. ກວດສອບຄືກັບທີ່ທ່ານໝາຍຄວາມວ່າ.

ກໍລະນີທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ ແລະ ຂໍ້ຄວນລະວັງທີ່ຊື່ສັດ 🧩

  • ອາການຫຼອນເກີດຂຶ້ນໄດ້. ປະຕິບັດຕໍ່ນາງແບບຄືກັບນັກຝຶກງານທີ່ໝັ້ນໃຈ: ໄວ, ມີປະໂຫຍດ, ບາງຄັ້ງກໍ່ຜິດພາດຢ່າງບໍ່ໜ້າເຊື່ອ.

  • ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງກົດລະບຽບແມ່ນເປັນເລື່ອງຈິງ. ການຄວບຄຸມຈະມີການປ່ຽນແປງ; ນັ້ນເປັນເລື່ອງປົກກະຕິ.

  • ວັດທະນະທຳຕັດສິນຄວາມໄວ. ສອງບໍລິສັດທີ່ມີເຄື່ອງມືດຽວກັນສາມາດເຫັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ເພາະວ່າບໍລິສັດໜຶ່ງໄດ້ເຊື່ອມຕໍ່ຂະບວນການເຮັດວຽກຄືນໃໝ່.

  • ບໍ່ແມ່ນທຸກໆ KPI ຈະດີຂຶ້ນ. ບາງຄັ້ງເຈົ້າພຽງແຕ່ປ່ຽນວຽກໄປມາ. ນັ້ນກໍ່ຍັງເປັນການຮຽນຮູ້ຢູ່.

ພາບລວມຫຼັກຖານທີ່ທ່ານສາມາດອ້າງອີງໃນກອງປະຊຸມຄັ້ງຕໍ່ໄປຂອງທ່ານໄດ້ 🗂️

  • ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຜົນຜະລິດສຸມ ໃສ່ຂະແໜງການທີ່ໃຊ້ AI ຫຼາຍ (ການບໍລິການມືອາຊີບ, ການເງິນ, ໄອທີ). [1]

  • ການຍົກລະດັບທີ່ວັດແທກໄດ້ໃນການເຮັດວຽກຕົວຈິງ: ຕົວແທນສະໜັບສະໜູນໄດ້ເຫັນ ສະເລ່ຍເພີ່ມຂຶ້ນ 14% ; 34% ສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ . [3]

  • ການລົງທຶນ ແລະ ການນຳໃຊ້ກຳລັງເພີ່ມຂຶ້ນໃນທົ່ວອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆ. [2]

  • ການເປີດເຜີຍແມ່ນກວ້າງຂວາງແຕ່ບໍ່ສະເໝີພາບ; ຜົນຜະລິດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນແມ່ນຂຶ້ນກັບການຮັບຮອງເອົາ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງ. [5]

  • ແຫຼ່ງມູນຄ່າຂະແໜງການ: ທະນາຄານ ແລະ ວິທະຍາສາດຊີວິດ ໃນບັນດາຂະແໜງການທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ. [4]

ລາຍລະອຽດທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ: AI ຈະເອົາຫຼາຍກວ່າທີ່ມັນໃຫ້ຄືນບໍ?

ຂຶ້ນກັບຂອບເຂດເວລາ ແລະ ຂະແໜງການຂອງທ່ານ. ວຽກງານມະຫາພາກທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືທີ່ສຸດຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງ ຜົນຜະລິດສຸດທິທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ ດ້ວຍການແຈກຢາຍທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບ. ຜົນກຳໄລຈະເພີ່ມຂຶ້ນໄວຂຶ້ນບ່ອນທີ່ການຮັບຮອງເອົາແມ່ນແທ້ຈິງ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງແມ່ນສົມເຫດສົມຜົນ. ການແປ: ຜົນເສຍຫາຍແມ່ນໄປຫາຜູ້ປະຕິບັດ, ບໍ່ແມ່ນຜູ້ສ້າງແຜ່ນ. [5]

TL;DR 🧡

ຖ້າທ່ານຈື່ໄດ້ພຽງຢ່າງດຽວ, ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າ: ອຸດສາຫະກຳໃດແດ່ທີ່ AI ຈະທຳລາຍ? ອຸດສາຫະກຳ ທີ່ເຮັດວຽກໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນດິຈິຕອນ, ການຕັດສິນທີ່ເຮັດຊ້ຳໄດ້, ແລະຜົນໄດ້ຮັບທີ່ວັດແທກໄດ້. ໃນປະຈຸບັນນີ້ແມ່ນການບໍລິການແບບມືອາຊີບ, ການເງິນ, ຊອບແວ, ການບໍລິການລູກຄ້າ, ການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈດ້ານການດູແລສຸຂະພາບ, ການວິເຄາະການຂາຍຍ່ອຍ, ແລະສ່ວນຕ່າງໆຂອງການຜະລິດ. ສ່ວນທີ່ເຫຼືອຈະຕາມມາເມື່ອທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນເຕີບໃຫຍ່ເຕັມທີ່ ແລະການປົກຄອງມີຄວາມໝັ້ນຄົງ.

ເຈົ້າຈະລອງໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ລົ້ມເຫຼວ. ເຈົ້າຈະຂຽນນະໂຍບາຍທີ່ເຈົ້າແກ້ໄຂໃນພາຍຫຼັງ. ເຈົ້າອາດຈະເຮັດໃຫ້ອັດຕະໂນມັດເກີນໄປ ແລະ ຍ່າງກັບຄືນ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນຄວາມລົ້ມເຫຼວ - ນັ້ນແມ່ນເສັ້ນໂຄ້ງຂອງຄວາມຄືບໜ້າ. ໃຫ້ທີມງານມີເຄື່ອງມື, ການຝຶກອົບຮົມ, ແລະ ການອະນຸຍາດໃຫ້ຮຽນຮູ້ໃນສາທາລະນະ. ການລົບກວນບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ; ວິທີທີ່ທ່ານສົ່ງມັນໄປແມ່ນວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດ. 🌊

ເອກະສານອ້າງອີງ

  1. ຣອຍເຕີ — ຂະແໜງການທີ່ໃຊ້ AI ຫຼາຍກຳລັງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຜົນຜະລິດ, PwC ກ່າວ (20 ພຶດສະພາ 2024). ລິ້ງ

  2. Stanford HAI — ບົດລາຍງານດັດຊະນີ AI 2025 (ບົດເສດຖະກິດ) . ລິ້ງ

  3. NBER — Brynjolfsson, Li, Raymond (2023), ການສ້າງ AI ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ (ເອກະສານເຮັດວຽກ w31161). ລິ້ງ

  4. McKinsey & Company — ທ່າແຮງທາງເສດຖະກິດຂອງ AI ທີ່ສ້າງສັນ: ຂອບເຂດການຜະລິດຕໍ່ໄປ (ມິຖຸນາ 2023). ລິ້ງ

  5. OECD — ຜົນກະທົບຂອງປັນຍາປະດິດຕໍ່ຜົນຜະລິດ, ການແຈກຢາຍ ແລະ ການເຕີບໂຕ (2024). ລິ້ງ

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ກັບໄປທີ່ບລັອກ