Kako uporabiti umetno inteligenco za večjo produktivnost.

Kako uporabiti umetno inteligenco za večjo produktivnost.

Želite skrajšano različico? Z manj truda lahko dosežete več, če svoje možgane združite z nekaj dobro izbranimi delovnimi tokovi . Ne gre le za orodja in delovne tokove . Cilj je spremeniti nejasne naloge v ponovljive pozive, avtomatizirati predajo in ohraniti trdne varnostne ograje. Ko enkrat vidite vzorce, je to presenetljivo izvedljivo.

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Kako ustanoviti podjetje za umetno inteligenco
Vodnik po korakih za zagon uspešnega zagonskega podjetja z umetno inteligenco.

🔗 Kako narediti model umetne inteligence: Pojasnjeni vsi koraki
Podrobna razčlenitev vsake faze gradnje modelov umetne inteligence.

🔗 Kaj je umetna inteligenca kot storitev
Razumeti koncept in poslovne prednosti rešitev AIaaS.

🔗 Karierne poti na področju umetne inteligence: Najboljša delovna mesta v umetni inteligenci in kako začeti
Raziščite najboljša delovna mesta na področju umetne inteligence in korake za začetek kariere.

Torej ... "kako uporabiti umetno inteligenco za večjo produktivnost"?

Stavek se sliši veličastno, a resničnost je preprosta: dobite več, ko umetna inteligenca zmanjša tri največje časovne uhajanja – 1) začetek iz nič, 2) preklapljanje konteksta in 3) predelavo .

Ključni znaki, da delate pravilno:

  • Hitrost + kakovost skupaj – osnutki postanejo hitrejši in jasnejši hkrati. Nadzorovani poskusi profesionalnega pisanja kažejo veliko zmanjšanje časa ob hkratnem izboljšanju kakovosti, ko uporabite preprost okvir za prompt in zanko pregleda [1].

  • Nižja kognitivna obremenitev – manj tipkanja od nič, več urejanja in krmiljenja.

  • Ponovljivost – pozive ponovno uporabite, namesto da jih vsakič znova izumite.

  • Etično in skladno s predpisi že po privzetih nastavitvah – preverjanja zasebnosti, pripisovanja in pristranskosti so vgrajena, ne pa privita. Okvir za upravljanje tveganj z umetno inteligenco (UPRAVLJAJ, MAPIRAJ, MERJI, UPRAVLJAJ) NIST-a je urejen miselni model [2].

Hiter primer (sestavljen iz pogostih vzorcev ekip): napišite poziv za večkratno uporabo »tupi urejevalnik«, dodajte drugi poziv za »preverjanje skladnosti« in v predlogo vključite dvostopenjski pregled. Izhod se izboljša, odstopanje se zmanjša in za naslednjič zabeležite, kaj deluje.

Primerjalna tabela: Orodja umetne inteligence, ki vam dejansko pomagajo pri pošiljanju več blaga 📊

Orodje Najboljše za Cena* Zakaj deluje v praksi
GPT klepeta splošno pisanje, oblikovanje idej, zagotavljanje kakovosti brezplačno + plačljivo hitri osnutki, struktura po naročilu
Microsoftov Copilot Pisarniški delovni tokovi, e-pošta, koda vključeno v apartmaje ali plačano deluje v preklapljanju med Wordom/Outlookom/GitHubom brez uporabe
Google Gemini raziskovalne spodbude, dokumenti–diapozitivi brezplačno + plačljivo dobri vzorci pridobivanja, čist izvoz
Claude dolgi dokumenti, skrbno sklepanje brezplačno + plačljivo močan z dolgim ​​kontekstom (npr. politike)
Pojem umetne inteligence dokumenti ekipe + predloge dodatek vsebina + kontekst projekta na enem mestu
Zmedenost spletni odgovori z viri brezplačno + plačljivo raziskovalni tok s citiranjem najprej
Vidra/Kresničke zapiski s sestanka + dejanja brezplačno + plačljivo povzetki + naloge iz prepisov
Zapier/Izdelava lepilo med aplikacijami večplastno avtomatizira dolgočasne predaje
Sredi potovanja/Ideogram vizualni elementi, sličice plačano hitre iteracije za komplete, objave, oglase

*Cene se spreminjajo; imena načrtov se spreminjajo; to obravnavajte kot smerno spremembo.

Argument donosnosti naložbe za produktivnost umetne inteligence, hitro 🧮

  • Nadzorovani poskusi so pokazali, da lahko pomoč umetne inteligence skrajša čas za dokončanje pisnih nalog in izboljša kakovost za strokovnjake srednje ravni – kot merilo za delovne procese z vsebinami uporabite ~40-odstotno zmanjšanje časa [1].

  • Pri podpori strankam je generativni asistent z umetno inteligenco v povprečju povečal število rešenih težav na uro še posebej velike koristi pa so imeli novejši agenti [3].

  • Za razvijalce je kontrolirani poskus pokazal, da so udeleženci, ki so uporabljali programerja z umetno inteligenco v paru, nalogo opravili ~56 % hitreje kot kontrolna skupina [4].

Pisanje in sporočila, ki ti ne požrejo popoldneva ✍️📬

Scenarij: povzetki, e-poštna sporočila, predlogi, ciljne strani, objave delovnih mest, ocene uspešnosti – običajni osumljenci.

Delovni tok, ki ga lahko ukradete:

  1. Oder za večkratno uporabo

    • Vloga: »Ste moj neposreden urednik, ki optimizira za kratkost in jasnost.«

    • Vhodni podatki: namen, občinstvo, ton, obvezne oznake, ciljna beseda.

    • Omejitve: brez pravnih zahtevkov, preprost jezik, britanski črkopis, če je to vaš hišni slog.

  2. Najprej oris – naslovi, oznake, poziv k dejanju.

  3. Osnutek po delih - uvod, del telesa, poziv k dejanju. Kratki prehodi se zdijo manj strašljivi.

  4. Kontrastni prehod - zahtevajte različico, ki trdi nasprotno. Združite najboljše dele.

  5. Izjava o skladnosti – zahtevajte tvegane trditve, manjkajoče navedbe in označene dvoumnosti.

Profesionalni nasvet: zaklenite svoje odre v razširjevalnike besedila ali predloge (npr. cold-email-3 ). Premišljeno vmešajte emotikone – berljivost šteje v interne kanale.

Srečanja: prej → med → potem 🎙️➡️ ✅

  • Pred tem - nejasen dnevni red spremenite v ostra vprašanja, artefakte za pripravo in časovne okvire.

  • Med – uporabite pomočnika za sestanke za beleženje zapiskov, odločitev in lastnikov.

  • Po - samodejno ustvarite povzetek, seznam tveganj in osnutke naslednjih korakov za vsakega deležnika; prilepite v orodje za opravila z roki.

Predloga za shranjevanje:
»Prepis sestanka povzemite v: 1) odločitve, 2) odprta vprašanja, 3) akcijske naloge z dodeljenimi osebami, ki jih lahko uganete na podlagi imen, 4) tveganja. Naj bo jedrnat in pregleden. Manjkajoče informacije označite z vprašanji.«

Dokazi iz servisnih okolij kažejo, da lahko dobro uporabljena pomoč umetne inteligence poveča prepustnost in zadovoljstvo strank – obravnavajte svoje sestanke kot mini servisne klice, kjer sta jasnost in naslednji koraki najpomembnejša [3].

Kodiranje in podatki brez drame 🔧📊

Tudi če ne programirate s polnim delovnim časom, so naloge, povezane s kodiranjem, povsod.

  • Parno programiranje – prosite umetno inteligenco, naj predlaga podpise funkcij, ustvari enotne teste in pojasni napake. Pomislite na »gumijasto račko, ki piše nazaj«.

  • Oblikovanje podatkov – prilepite majhen vzorec in zahtevajte: očiščeno tabelo, preverjanje izstopajočih vrednosti in tri vpoglede v preprostem jeziku.

  • SQL recepti - opišite vprašanje v angleščini; zahtevajte SQL in človeško razlago za preverjanje skladnosti združevanj.

  • Zaščitne ograje - še vedno ste lastnik pravilnosti. Povečanje hitrosti je resnično v nadzorovanih okoljih, vendar le, če so pregledi kode strogi [4].

Raziskave, ki se ne vrtijo v krogu s potrdili 🔎📚

Utrujenost od iskanja je resnična. Dajte prednost umetni inteligenci, ki privzeto citira

  • Za hitre povzetke vam orodja, ki vrnejo vire v besedilu, omogočajo, da na prvi pogled prepoznate nestabilne trditve.

  • Da bi se izognili tunelskemu vidu, povprašajte po nasprotujočih si virih

  • Zahtevajte povzetek na enem diapozitivu in pet najbolj utemeljljivih dejstev z viri. Če ne more navesti dejstev, ga ne uporabljajte za posledične odločitve.

Avtomatizacija: prilepite delo, da ne boste več kopirali 🔗🤝

Tu se začne mešanje.

  • Sprožilec – prispe nova potencialna stranka, dokument posodobljen, označena vstopnica za podporo.

  • Korak umetne inteligence – povzemanje, razvrščanje, izluščevanje polj, ocenjevanje čustev, prepisovanje za ton.

  • Dejanje – ustvarjanje nalog, pošiljanje prilagojenih nadaljnjih obvestil, posodabljanje vrstic CRM, objavljanje v Slacku.

Mini načrti:

  • E-pošta strank ➜ Umetna inteligenca izlušči namero + nujnost ➜ usmeri v čakalno vrsto ➜ spusti TL;DR v Slack.

  • Nov zapisek s sestanka ➜ Umetna inteligenca potegne elemente opravila ➜ ustvari naloge z lastniki/datumi ➜ objavi enovrstični povzetek v kanalu projekta.

  • Oznaka podpore »obračunavanje« ➜ Umetna inteligenca predlaga delčke odgovorov ➜ urejanja agentov ➜ sistem beleži končni odgovor za usposabljanje.

Ja, za ožičenje je potrebna ena ura. Potem vam prihrani na ducate drobnih skokov vsak teden – kot da bi končno popravili škripajoča vrata.

Sproščeni vzorci, ki udarijo več kot le težo 🧩

  1. Kritikov sendvič
    »Osnutek X s strukturo A. Nato kritizirajte glede jasnosti, pristranskosti in manjkajočih dokazov. Nato ga s pomočjo kritike izboljšajte. Obdržite vse tri dele.«

  2. Lestev
    »Dajte mi 3 različice: preprosto za novinca, srednje poglobljeno za praktika in strokovno raven z navedbami.«

  3. Omejevanje besedila
    »Odgovorite samo z alinejami, največ 12 besedami. Brez odvečnih besed. Če niste prepričani, najprej postavite vprašanje.«

  4. Prenos sloga
    »Prepišite to politiko v preprostem jeziku, ki ga bo zaposlen vodja dejansko prebral – oddelke in obveznosti pa bo ohranil nedotaknjene.«

  5. Radar tveganja
    »Iz tega osnutka naštejte potencialna pravna ali etična tveganja. Vsako označite z visoko/srednjo/nizko verjetnostjo in vplivom. Predlagajte blažilne ukrepe.«

Upravljanje, zasebnost in varnost – del za odrasle 🛡️

Kode ne bi izdajali brez testov. Ne izdajajte delovnih procesov umetne inteligence brez varovalnih ograj.

  • Sledite okviru – okvir za upravljanje tveganj umetne inteligence NIST-a (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) vas spodbuja k razmišljanju o tveganjih za ljudi, ne le za tehnologijo [2].

  • Pravilno ravnajte z osebnimi podatki – če obdelujete osebne podatke v kontekstu Združenega kraljestva/EU, se držite načel GDPR Združenega kraljestva (zakonitost, pravičnost, preglednost, omejitev namena, zmanjšanje, natančnost, omejitve shranjevanja, varnost). Smernice ICO so praktične in ažurne [5].

  • Izberite pravo mesto za občutljivo vsebino – raje izberite ponudbe za podjetja s skrbniškimi kontrolami, nastavitvami hrambe podatkov in dnevniki nadzora.

  • Zabeležite svoje odločitve – vodite preprost dnevnik pozivov, kategorij podatkov, ki ste se jih dotaknili, in ukrepov za ublažitev posledic.

  • Človeško vključeni že po zasnovi – pregledovalci vsebin z velikim vplivom, kode, pravnih zahtevkov ali česar koli, kar je v stiku s strankami.

Majhna opomba: ja, ta razdelek se bere kot zelenjava. Ampak tako ohranite svoje zmage.

Pomembne meritve: dokažite svoje dosežke, da bodo ostali 📏

Sledi prej in potem. Naj bo dolgočasno in iskreno.

  • Čas cikla na vrsto naloge - osnutek e-pošte, izdelava poročila, zaključek zahteve.

  • Kakovostni posredniki - manj revizij, višji NPS, manj eskalacij.

  • Pretočnost - opravila na teden, na osebo, na ekipo.

  • Stopnja napak – regresijske napake, neuspešno preverjanje dejstev, kršitve pravilnikov.

  • Sprejetje - število ponovnih uporab predlog, avtomatizirani zagoni, uporaba knjižnice pozivov.

Ekipe običajno vidijo rezultate, podobne tistim v kontroliranih študijah, ko združijo hitrejše osnutke z močnejšimi zankami pregleda – edini način, da matematika deluje dolgoročno [1][3][4].

Pogoste pasti in hitre rešitve 🧯

  • Juha s pozivi - na ducate enkratnih pozivov, raztresenih po klepetih.
    Popravek: majhna knjižnica pozivov z nadzorovanimi različicami v vašem wikiju.

  • Senčna umetna inteligenca – ljudje uporabljajo osebne račune ali naključna orodja.
    Rešitev: objavite odobren seznam orodij z jasnimi pravili, kaj storiti/ne storiti, in potjo zahteve.

  • Preveliko zaupanje v prvi osnutek - samozavesten ≠ pravilen.
    Popravek: preverjanje + kontrolni seznam citiranja.

  • Noben prihranjeni čas ni bil dejansko prerazporejen – koledarji ne lažejo.
    Popravek: rezervirajte čas za delo z večjo vrednostjo, ki ste ga obljubili, da ga boste opravili.

  • Razpršenost orodij - pet izdelkov, ki počnejo isto stvar.
    Rešitev: četrtletno izločanje. Bodite neusmiljeni.

Trije poglobljeni pregledi, ki jih lahko danes preizkusite 🔬

1) 30-minutni motor vsebin 🧰

  • 5 min - prilepite povzetek, ustvarite oris, izberite najboljšega od dveh.

  • 10 min - osnutek dveh ključnih delov; zahteva protiargumenta; združitev.

  • 10 min - povprašajte po tveganjih skladnosti in manjkajočih navedbah; odpravite.

  • 5 min - povzetek v enem odstavku + trije družbeni odlomki.
    Dokazi kažejo, da lahko strukturirana pomoč pospeši profesionalno pisanje, ne da bi pri tem zmanjšala kakovost [1].

2) Zanka jasnosti sestanka 🔄

  • Pred tem: izostriti dnevni red in vprašanja.

  • Med: beleženjem in označevanjem ključnih odločitev.

  • Po: Umetna inteligenca v vaš sledilnik generira akcijske elemente, lastnike, objave o tveganjih in samodejnih objavah.
    Raziskave v storitvenih okoljih povezujejo to kombinacijo z večjo prepustnostjo in boljšim mnenjem, ko agenti odgovorno uporabljajo umetno inteligenco [3].

3) Komplet za razvijalce 🧑💻

  • Najprej ustvarite teste, nato pa napišite kodo, ki jih prestane.

  • Zahtevajte 3 alternativne izvedbe s kompromisi.

  • Naj ti razloži kodo, kot da si nov v skladu.

  • Pričakujte hitrejše čase cikla pri nalogah z omejenim obsegom – vendar poskrbite za stroge preglede [4].

Kako to izpeljati kot ekipa 🗺️

  1. Izberite dva delovna toka z merljivimi rezultati (npr. podpora triaži + tedensko pisanje poročil).

  2. Najprej predloga – oblikujte pozive in lokacijo za shranjevanje, preden vključite vse.

  3. Pilot s prvaki - majhna skupina, ki rada popravlja.

  4. Merite za dva cikla - čas cikla, kakovost, stopnje napak.

  5. Objavite priročnik – natančne napotke, pasti in primere.

  6. Prilagoditev velikosti in urejanje – združite prekrivajoča se orodja, standardizirajte varnostne ograje, ohranite enostranski seznam pravil.

  7. Četrtletno preglejte – upokojite neuporabljeno, ohranite preizkušeno.

Ohranite praktično vzdušje. Ne obljubljajte ognjemeta - obljubite manj glavobolov.

Zanimivosti iz sveta pogosto zastavljenih vprašanj 🤔

  • Bo umetna inteligenca prevzela moje delo?
    V večini znanstvenega okolja so koristi največje, ko umetna inteligenca dopolnjuje ljudi in spodbuja manj izkušene ljudi – kjer se lahko izboljšata produktivnost in morala [3].

  • Ali je v redu prilepiti občutljive podatke v umetno inteligenco?
    Samo če vaša organizacija uporablja poslovne kontrole in upoštevate načela britanske uredbe GDPR. V primeru dvoma najprej ne prilepite in povzemite ali maskirajte [5].

  • Kaj naj storim s prihranjenim časom?
    Ponovno investiram v pogovore s strankami, ki prinašajo večjo vrednost, poglobljene analize in strateške eksperimente. Tako se poveča produktivnost in ne le izboljšajo nadzorne plošče.

TL;DR

»Kako uporabiti umetno inteligenco za večjo produktivnost« ni teorija – gre za niz drobnih, ponovljivih sistemov. Za pisanje in komunikacijo uporabite odre, za sestanke asistente, za kodiranje programerje v parih in za delo z lepilom uporabite lahko avtomatizacijo. Spremljajte dobičke, ohranite varnostne ograje, prerazporedite čas. Malo se boste spotaknili – vsi se – toda ko se zanke enkrat ujamejo, se zdi, kot da bi našli skriti hitri pas. In ja, včasih metafore postanejo čudne.

Reference

  1. Noy, S. in Zhang, W. (2023). Eksperimentalni dokazi o vplivu znanja, podprtega z umetno inteligenco, na produktivnost. Znanost.

  2. NIST (2023). Okvir za obvladovanje tveganj umetne inteligence (AI RMF 1.0). Publikacija NIST.

  3. Brynjolfsson, E., Li, D. in Raymond, L. (2023). Generativna umetna inteligenca pri delu. Delovni dokument NBER w31161.

  4. Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P. in Demirer, M. (2023). Vpliv umetne inteligence na produktivnost razvijalcev: dokazi iz GitHub Copilot. arXiv

  5. Urad informacijskega pooblaščenca (ICO). Vodnik po načelih varstva podatkov (GDPR v Združenem kraljestvu). Smernice ICO

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas

Nazaj na blog