Vai vēlaties īso versiju? Jūs varat piegādāt vairāk ar mazāku piepūli, apvienojot savas smadzenes ar dažām rūpīgi izvēlētām mākslīgā intelekta darbplūsmām . Ne tikai rīkiem — darbplūsmām . Galvenais solis ir pārvērst neskaidrus uzdevumus atkārtojamās uzvednēs, automatizēt nodošanu un stingri ievērot drošības barjeras. Kad esat redzējis modeļus, tas ir pārsteidzoši paveicams.
Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:
🔗 Kā dibināt mākslīgā intelekta uzņēmumu
Soli pa solim sniegta instrukcija veiksmīga mākslīgā intelekta jaunuzņēmuma uzsākšanai.
🔗 Kā izveidot mākslīgā intelekta modeli: pilnīga darbību secības skaidrojums
Detalizēts katra mākslīgā intelekta modeļu veidošanas posma sadalījums.
🔗 Kas ir mākslīgais intelekts kā pakalpojums
Izprast AIaaS risinājumu koncepciju un ieguvumus biznesam.
🔗 Mākslīgā intelekta karjeras ceļi: labākās darbavietas mākslīgā intelekta jomā un kā sākt darbu
Iepazīstieties ar populārākajām mākslīgā intelekta darba vakancēm un soļiem, lai sāktu savu karjeru.
Tātad... “kā izmantot mākslīgo intelektu, lai būtu produktīvāks”?
Frāze izklausās grandiozi, bet realitāte ir vienkārša: jūs gūstat saliktus ieguvumus, kad mākslīgais intelekts samazina trīs lielākās laika noplūdes: 1) sākšanu no nulles, 2) konteksta maiņu un 3) pārstrādi .
Galvenās pazīmes, ka darāt visu pareizi:
-
Ātrums + kvalitāte apvienojumā — melnraksti kļūst ātrāki un skaidrāki vienlaikus. Kontrolēti eksperimenti ar profesionālu rakstīšanu liecina par ievērojamu laika samazinājumu, kā arī kvalitātes pieaugumu, ja izmanto vienkāršu uzdevumu sastatni un pārskatīšanas ciklu [1].
-
Mazāka kognitīvā slodze — mazāk rakstīšanas no nulles, vairāk rediģēšanas un vadības.
-
Atkārtojamība — jūs atkārtoti izmantojat norādījumus, nevis katru reizi tos no jauna izgudrojat.
-
Ētisks un atbilstošs standartiem pēc noklusējuma — privātuma, attiecināšanas un neobjektivitātes pārbaudes ir iebūvētas, nevis pieskrūvētas. NIST mākslīgā intelekta risku pārvaldības sistēma (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) ir sakārtots mentālais modelis [2].
Ātrs piemērs (izplatītāko komandas modeļu apkopojums): uzrakstiet atkārtoti lietojamu “nepastāvīga redaktora” uzvedni, pievienojiet otru “atbilstības pārbaudes” uzvedni un iekļaujiet divpakāpju pārskatu savā veidnē. Rezultāti uzlabojas, novirze samazinās, un jūs fiksējat, kas darbojas nākamajai reizei.
Salīdzināšanas tabula: mākslīgā intelekta rīki, kas faktiski palīdz nosūtīt vairāk preču 📊
| Rīks | Vislabāk piemērots | Cena* | Kāpēc tas darbojas praksē |
|---|---|---|---|
| ČatsGPT | vispārīga rakstīšana, ideju ģenerēšana, kvalitātes nodrošināšana | bezmaksas + maksas | ātra melnrakstu izstrāde, struktūra pēc pieprasījuma |
| Microsoft koppilots | Biroja darbplūsmas, e-pasts, kods | iekļauts apartamentos vai apmaksāts | dzīvo Word/Outlook/GitHub bezpārslēgšanās režīmā |
| Google Dvīņi | pētījumu uzvednes, dokumenti–slaidi | bezmaksas + maksas | labi izguves modeļi, tīrs eksports |
| Klods | gari dokumenti, rūpīga spriešana | bezmaksas + maksas | spēcīgs ar ilgu kontekstu (piemēram, politikas) |
| Jēdziens AI | komandas dokumenti + veidnes | papildinājums | saturs + projekta konteksts vienuviet |
| Apjukums | tīmekļa atbildes ar avotiem | bezmaksas + maksas | citātu pirmajā pētniecības plūsmā |
| Ūdrs/Jāņtārpiņi | sapulces piezīmes + darbības | bezmaksas + maksas | kopsavilkumi + darbības no transkriptiem |
| Zapier/Make | līme starp lietotnēm | daudzpakāpju | automatizē garlaicīgās nodošanas |
| Ceļojuma vidusdaļa/Iedogramma | vizuālie materiāli, sīktēli | apmaksāts | ātras iterācijas klājiem, ierakstiem, reklāmām |
*Cenas mainās; plānu nosaukumi mainās; uztveriet to kā virziena norādi.
Īss MI produktivitātes investīciju atdeves (ROI) arguments 🧮
-
Kontrolētos eksperimentos tika atklāts, ka mākslīgā intelekta palīdzība var samazināt rakstīšanas uzdevumu izpildes laiku un uzlabot kvalitāti vidēja līmeņa profesionāļiem — satura darbplūsmām kā etalonu izmantojiet ~40 % laika samazinājumu [1].
-
Klientu atbalsta jomā ģeneratīvais mākslīgā intelekta asistents palielināja vidēji stundā atrisināto problēmu skaitu , īpaši jaunākajiem aģentiem sasniedzot [3].
-
Izstrādātājiem kontrolētā eksperimentā tika pierādīts, ka dalībnieki, kas izmantoja mākslīgā intelekta pāru programmētāju, uzdevumu paveica par ~56% ātrāk nekā kontroles grupa [4].
Rakstīšana un komentāri, kas nenoēd tavu pēcpusdienu ✍️📬
Scenārijs: īsie uzdevumi, e-pasti, priekšlikumi, galvenās lapas, darba sludinājumi, snieguma pārskati — ierastās lietas.
Darbplūsma, ko varat nozagt:
-
Atkārtoti lietojamas ātras sastatnes
-
Loma: “Tu esi mans tiešais redaktors, kurš optimizē tekstu īsuma un skaidrības labad.”
-
Ievaddati: mērķis, auditorija, tonis, obligāti iekļaujamās aizzīmes, vārdu mērķis.
-
Ierobežojumi: nav juridisku pretenziju, vienkārša valoda, britu rakstība, ja tāds ir jūsu mājas stils.
-
-
Vispirms izklāsts — virsraksti, aizzīmes, aicinājums uz darbību.
-
Drafts pa daļām — ievads, pamatteksta fragments, aicinājums uz darbību. Īsas piespēles šķiet mazāk biedējošas.
-
Kontrasts — pieprasiet versiju, kas apgalvo pretējo. Apvienojiet labākās daļas.
-
Atbilstības pārbaude — pieprasiet informāciju par riskantām prasībām, trūkstošām atsaucēm un atzīmētām neskaidrībām.
Profesionāls padoms: fiksējiet savus sastatņus teksta paplašinātājos vai veidnēs (piemēram, cold-email-3 ). Apdomīgi izkaisiet emocijzīmes — lasāmība tiek vērtēta iekšējos kanālos.
Tikšanās: pirms → laikā → pēc 🎙️➡️ ✅
-
Pirms tam — pārvērtiet neskaidru darba kārtību asos jautājumos, sagatavošanās artefaktos un laika ierobežojumos.
-
laikā — izmantojiet sapulces palīgu, lai fiksētu piezīmes, lēmumus un īpašniekus.
-
Pēc tam — automātiski ģenerēt kopsavilkumu, risku sarakstu un nākamo darbību melnrakstus katrai ieinteresētajai personai; ielīmēt savā uzdevumu rīkā ar izpildes datumiem.
Saglabājama veidne:
“Apkopojiet sanāksmes transkriptu šādās daļās: 1) lēmumi, 2) atvērtie jautājumi, 3) rīcības punkti, kuru atbildīgās personas tiek uzminētas pēc vārdiem, 4) riski. Saglabājiet tekstu kodolīgu un viegli pārskatāmu. Atzīmējiet trūkstošo informāciju ar jautājumiem.”
Pierādījumi no pakalpojumu vidēm liecina, ka pareizi izmantota mākslīgā intelekta palīdzība var palielināt caurlaidspēju un klientu noskaņojumu — izturieties pret sanāksmēm kā pret mini servisa zvaniem, kur vissvarīgākā ir skaidrība un nākamie soļi [3].
Kodēšana un dati bez drāmas 🔧📊
Pat ja jūs neprogrammējat pilnu slodzi, ar kodu saistīti uzdevumi ir visur.
-
Pāru programmēšana — palūdziet mākslīgajam intelektam piedāvāt funkciju signatūras, ģenerēt vienību testus un izskaidrot kļūdas. Iedomājieties “gumijas pīli, kas raksta pretī”.
-
Datu veidošana — ielīmējiet nelielu paraugu un pieprasiet: tīru tabulu, noviržu pārbaudes un trīs vienkāršā valodā formulētas atziņas.
-
SQL receptes — aprakstiet jautājumu angļu valodā; pieprasiet SQL un cilvēka sniegtu skaidrojumu, lai pārbaudītu savienojumu pareizību.
-
Aizsargmargas — pareizība joprojām ir jūsu ziņā. Ātruma pieaugums ir reāls kontrolētos apstākļos, bet tikai tad, ja koda pārskatīšana ir stingra [4].
Pētījumi, kas neveic spirālveida izgūšanu ar čekiem 🔎📚
Meklēšanas nogurums ir reāls. Dodiet priekšroku mākslīgajam intelektam, kas reaģē , ja likmes ir augstas.
-
Ātrai kopsavilkuma sniegšanai rīki, kas atgriež avotus tieši rindā, ļauj uzreiz pamanīt neskaidras prasības.
-
Lai izvairītos no tuneļa redzes, lūdziet pretrunīgus avotus
-
Pieprasiet viena slaida kopsavilkumu, kā arī piecus visaizstāvamākos faktus ar avotiem. Ja tajā nav iespējams citēt, neizmantojiet to svarīgu lēmumu pieņemšanai.
Automatizācija: salīmējiet darbu, lai pārtrauktu kopēšanu un ielīmēšanu 🔗🤝
Šeit sākas salikto procentu aprēķināšana.
-
Aktivizētājs — saņemts jauns potenciālais klients, dokumentācija atjaunināta, atbalsta pieprasījums atzīmēts.
-
Mākslīgā intelekta solis — apkopot, klasificēt, iegūt laukus, novērtēt noskaņojumu, pārrakstīt atbilstoši tonim.
-
Darbība — uzdevumu izveide, personalizētu turpmāko ziņojumu sūtīšana, CRM rindu atjaunināšana, publicēšana pakalpojumā Slack.
Mini rasējumi:
-
Klienta e-pasts ➜ Mākslīgais intelekts izgūst nolūku un steidzamību ➜ novirza uz rindu ➜ ievieto TL;DR pakalpojumā Slack.
-
Jauna sapulces piezīme ➜ Mākslīgais intelekts izvelk darbības vienumus ➜ izveido uzdevumus ar īpašniekiem/datumiem ➜ publicē vienas rindiņas kopsavilkumu projekta kanālā.
-
Atbalsta birka “rēķinu izrakstīšana” ➜ Mākslīgais intelekts iesaka atbildes fragmentus ➜ aģenta labojumi ➜ sistēma reģistrē galīgo atbildi apmācībai.
Jā, vadu pieslēgšana aizņem stundu. Tad tas katru nedēļu ietaupa desmitiem sīku izgājienu, piemēram, beidzot salabot čīkstošas durvis.
Uzvednes modeļi, kas pārspēj pašu svaru 🧩
-
Kritiķa sviestmaize
“X melnraksts ar A struktūru. Pēc tam kritizējiet, lai noteiktu skaidrību, neobjektivitāti un trūkstošos pierādījumus. Pēc tam uzlabojiet to, izmantojot kritiku. Saglabājiet visas trīs sadaļas.” -
Kāpnes
“Dodiet man 3 versijas: vienkārša iesācējam, vidēji padziļināta praktiķim un eksperta līmeņa ar atsaucēm.” -
Ierobežojumu ierobežošana
“Atbildēt, izmantojot tikai aizzīmes, katrā ne vairāk kā 12 vārdus. Bez liekas izklāsta. Ja neesat pārliecināts, vispirms uzdodiet jautājumu.” -
Stila pārnešana.
“Pārrakstiet šo politiku vienkāršā valodā, ko aizņemts vadītājs patiešām izlasīs, saglabājot sadaļas un saistības neskartas.” -
Riska radars
“No šī projekta uzskaitiet iespējamos juridiskos vai ētiskos riskus. Atzīmējiet katru ar Augsta/Vidēja/Zema varbūtība un ietekme. Iesakiet mazināšanas pasākumus.”
Pārvaldība, privātums un drošība — pieaugušo daļa 🛡️
Jūs nesūtītu kodu bez testiem. Nesūtiet mākslīgā intelekta darbplūsmas bez aizsargbarjerām.
-
Sekojiet sistēmai — NIST mākslīgā intelekta risku pārvaldības sistēma (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) liek domāt par riskiem cilvēkiem, ne tikai tehnoloģijām [2].
-
Pareizi rīkojieties ar personas datiem — ja apstrādājat personas datus Apvienotās Karalistes/ES kontekstā, ievērojiet Apvienotās Karalistes GDPR principus (likumība, taisnīgums, pārredzamība, mērķa ierobežojums, minimizēšana, precizitāte, glabāšanas ierobežojumi, drošība). ICO vadlīnijas ir praktiskas un aktuālas [5].
-
Izvēlieties pareizo vietu sensitīvam saturam — dodiet priekšroku uzņēmumu piedāvājumiem ar administratora vadīklām, datu saglabāšanas iestatījumiem un audita žurnāliem.
-
Pierakstiet savus lēmumus — uzturiet nelielu žurnālu ar uzvednēm, skartajām datu kategorijām un mazināšanas pasākumiem.
-
Cilvēks iesaistīts procesā jau pēc būtības — recenzenti ietekmīgam saturam, kodam, juridiskām prasībām vai jebkam citam, kas paredzēts saskarsmei ar klientiem.
Neliela piezīme: jā, šī sadaļa lasās kā dārzeņi. Bet tā ir tas, kā jūs saglabājat savas uzvaras.
Svarīgi rādītāji: pierādiet savus ieguvumus, lai tie paliek spēkā 📏
Track pirms un pēc. Saglabājiet to garlaicīgu un godīgu.
-
Cikla laiks katram uzdevuma veidam — e-pasta melnraksts, atskaites sagatavošana, pieprasījuma slēgšana.
-
Kvalitatīvi aizstājējrādītāji — mazāk labojumu, augstāks NPS, mazāk eskalāciju.
-
Caurlaidspēja — uzdevumi nedēļā, vienai personai, vienai komandai.
-
Kļūdu līmenis — regresijas kļūdas, faktu pārbaudes kļūmes, politikas pārkāpumi.
-
Pieņemšana — veidņu atkārtotas izmantošanas skaits, automatizācijas palaišanas, uzvedņu bibliotēkas izmantošana.
Komandas mēdz sasniegt kontrolētos pētījumos līdzīgus rezultātus, ja tās apvieno ātrākus melnrakstus ar spēcīgākiem pārskatīšanas cikliem — vienīgais veids, kā matemātika darbojas ilgtermiņā [1][3][4].
Biežāk sastopamās kļūmes un ātri risinājumi 🧯
-
Uzvedņu zupa — desmitiem vienreizēju uzvedņu, kas izkaisītas pa tērzēšanām.
Labojums: neliela, versijām kārtota uzvedņu bibliotēka jūsu wiki. -
Ēnu mākslīgais intelekts — cilvēki izmanto personiskos kontus vai nejaušus rīkus.
Labojums: publicējiet apstiprinātu rīku sarakstu ar skaidriem ieteikumiem/nepieļaujamiem lietojumiem un pieprasījuma ceļu. -
Pārāk liela uzticēšanās pirmajam melnrakstam — pārliecināts ≠ pareizs.
Labojums: pārbaudes + citēšanas kontrolsaraksts. -
Nav ietaupītā laika, kas faktiski tiktu pārdalīts — kalendāri nemelo.
Risinājums: bloķējiet laiku augstākas vērtības darbam, ko solījāt paveikt. -
Instrumentu izplešanās — pieci produkti dara vienu un to pašu.
Labojums: ceturkšņa izkaušana. Esiet nežēlīgi.
Trīs padziļinātas niršanas, kuras varat šodien pārvilkt 🔬
1) 30 minūšu satura dzinējs 🧰
-
5 min — ielīmējiet īso aprakstu, izveidojiet konspektu, izvēlieties no diviem labākajiem variantiem.
-
10 min — izstrādāt divas galvenās sadaļas; pieprasīt pretargumentus; apvienot.
-
10 min. — jautājiet par atbilstības riskiem un trūkstošajām atsaucēm; izlabojiet.
-
5 min — vienas rindkopas kopsavilkums + trīs sociālo tīklu fragmenti.
Pierādījumi liecina, ka strukturēta palīdzība var paātrināt profesionālu rakstīšanu, nezaudējot kvalitāti [1].
2) Sanāksmes skaidrības cikls 🔄
-
Pirms: precizēt darba kārtību un jautājumus.
-
Laikā: reģistrējiet un atzīmējiet galvenos lēmumus.
-
Pēc tam: mākslīgais intelekts ģenerē darbības vienumus, īpašniekus, riskus — automātiski ievieto ierakstus jūsu izsekotājā.
Pētījumi pakalpojumu vidēs saista šo kombināciju ar lielāku caurlaidspēju un labāku noskaņojumu, kad aģenti atbildīgi izmanto mākslīgo intelektu [3].
3) Izstrādātāja pamudinājuma komplekts 🧑💻
-
Vispirms ģenerējiet testus un pēc tam uzrakstiet kodu, kas tos nokārto.
-
Lūdziet 3 alternatīvas ieviešanas iespējas ar kompromisiem.
-
Lieciet tam izskaidrot kodu tā, it kā jūs būtu iesācējs stekā.
-
Sagaidiet ātrākus cikla laikus ierobežota apjoma uzdevumiem, taču ievērojiet stingras pārskatīšanas [4].
Kā to ieviest komandā 🗺️
-
Izvēlieties divas darbplūsmas ar izmērāmiem rezultātiem (piemēram, atbalsta triāža + iknedēļas pārskatu sagatavošana).
-
Vispirms veidne — pirms visu iesaistīšanas izstrādājiet uzvednes un glabāšanas vietu.
-
Pilots ar čempioniem — neliela grupa, kurai patīk meistarot.
-
Mērījums diviem cikliem — cikla laiks, kvalitāte, kļūdu līmenis.
-
Publicējiet rokasgrāmatu — precīzus norādījumus, kļūmes un piemērus.
-
Mērogojiet un sakārtojiet — apvienojiet pārklājošos rīkus, standartizējiet margas, saglabājiet vienas lappuses noteikumus.
-
Pārskatiet katru ceturksni — noņemiet neizmantoto, saglabājiet pārbaudīto.
Saglabājiet praktisku atmosfēru. Nesoliet uguņošanu — apsoliet mazāk galvassāpju.
Bieži uzdoto jautājumu tipa kuriozi 🤔
-
Vai mākslīgais intelekts atņems manu darbu?
Vairumā zināšanu vides vislielākie ieguvumi ir tad, ja mākslīgais intelekts papildina cilvēkus un dod atbalstu mazāk pieredzējušiem cilvēkiem, tādējādi uzlabojot un -
Vai ir pareizi ielīmēt sensitīvu informāciju mākslīgajā intelektā?
Tikai tad, ja jūsu organizācija izmanto uzņēmuma kontroles un jūs ievērojat Apvienotās Karalistes GDPR principus. Ja rodas šaubas, vispirms neielīmējiet kopsavilkumu vai maskējiet [5]. -
Ko man darīt ar ietaupīto laiku?
Atkārtoti ieguldiet to vērtīgākās darba un klientu sarunās, padziļinātā analīzē un stratēģiskos eksperimentos. Tā produktivitātes pieaugums kļūst par rezultātu, nevis tikai skaistākiem informācijas paneļiem.
TL;DR
“Kā izmantot mākslīgo intelektu, lai uzlabotu produktivitāti” nav teorija — tā ir sīku, atkārtojamu sistēmu kopums. Izmantojiet sastatnes rakstīšanai un saziņai, asistentus sanāksmēm, programmētāju pārus kodam un vieglu automatizāciju līmēšanas darbiem. Sekojiet līdzi sasniegumiem, ievērojiet drošības barjeras, pārplānojiet laiku. Jūs nedaudz paklupsiet — mēs visi tā darām —, bet, kad cilpas noklikšķ, tā ir kā atrast slēptu ātro joslu. Un jā, dažreiz metaforas kļūst dīvainas.
Atsauces
-
Nojs, S. un Džans, V. (2023). Eksperimentāli pierādījumi par mākslīgā intelekta atbalstīta zināšanu darba produktivitātes ietekmi. Zinātne.
-
NIST (2023). Mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma (AI RMF 1.0). NIST publikācija
-
Brinjolfsons, E., Li, D. un Reimonds, L. (2023). Ģeneratīvais mākslīgais intelekts darbā. NBER darba dokuments w31161
-
Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P. un Demirer, M. (2023). Mākslīgā intelekta ietekme uz izstrādātāju produktivitāti: pierādījumi no GitHub Copilot. arXiv
-
Informācijas komisāra birojs (ICO). Datu aizsardzības principu ceļvedis (Apvienotās Karalistes GDPR). ICO vadlīnijas