როგორ გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი უფრო პროდუქტიული გახდომისთვის.

გსურთ მოკლე ვერსია? თქვენ შეგიძლიათ მეტი რამ გააკეთოთ ნაკლები ძალისხმევით, თუ თქვენს ტვინს რამდენიმე კარგად შერჩეულ ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო პროცესთან . არა მხოლოდ ხელსაწყოებს - სამუშაო პროცესებს . ნაბიჯი არის ბუნდოვანი დავალებების განმეორებად მოთხოვნებად გადაქცევა, გადაცემის ავტომატიზაცია და დამცავი ბარიერების მჭიდროდ შენარჩუნება. როგორც კი ნიმუშებს დაინახავთ, ეს გასაკვირი შესაძლებელი გახდება.

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამის შემდეგ:

🔗 როგორ დავიწყოთ ხელოვნური ინტელექტის კომპანია
ეტაპობრივი სახელმძღვანელო წარმატებული ხელოვნური ინტელექტის სტარტაპის დასაწყებად.

🔗 როგორ შევქმნათ ხელოვნური ინტელექტის მოდელი: სრული ახსნა ნაბიჯებით
ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შექმნის თითოეული ეტაპის დეტალური ანალიზი.

🔗 რა არის ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სერვისი
გაიგეთ AIaaS გადაწყვეტილებების კონცეფცია და ბიზნეს სარგებელი.

🔗 ხელოვნური ინტელექტის კარიერული გზები: საუკეთესო სამუშაოები ხელოვნურ ინტელექტში და როგორ დავიწყოთ
გაეცანით ხელოვნური ინტელექტის სფეროში საუკეთესო სამუშაო პოზიციებს და ნაბიჯებს თქვენი კარიერის დასაწყებად.

მაშ ასე... „როგორ გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი უფრო პროდუქტიული რომ გავხდეთ“?

ფრაზა გრანდიოზულად ჟღერს, მაგრამ რეალობა მარტივია: თქვენ მიიღებთ დამატებით სარგებელს, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი ამცირებს დროის სამ უდიდეს დანაკარგს - 1) ნულიდან დაწყება, 2) კონტექსტის შეცვლა და 3) გადამუშავება .

ძირითადი ნიშნები, რომლებიც მიუთითებს, რომ სწორად აკეთებთ:

სიჩქარე + ხარისხი ერთად - მონახაზები ერთდროულად უფრო სწრაფი და გასაგები ხდება. პროფესიონალურ წერაზე კონტროლირებადი ექსპერიმენტები აჩვენებს დროის მნიშვნელოვან შემცირებას ხარისხის გაუმჯობესებასთან ერთად, როდესაც იყენებთ მარტივ მოთხოვნის სქემას და მიმოხილვის ციკლს [1].
კოგნიტური დატვირთვა ნაკლებია - ნულიდან აკრეფის ნაკლები დრო, მეტი რედაქტირება და მართვა.
განმეორებადობა - თქვენ ხელახლა იყენებთ მოთხოვნებს ყოველ ჯერზე მათი ხელახლა გამოგონების ნაცვლად.
ეთიკური და შესაბამისობა ნაგულისხმევად - კონფიდენციალურობის, ატრიბუციისა და მიკერძოების შემოწმება ინტეგრირებულია და არა დადასტურებულია. NIST-ის ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩო (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) არის მოწესრიგებული მენტალური მოდელი [2].

მოკლე მაგალითი (გუნდური მუშაობის საერთო შაბლონების ერთობლიობა): დაწერეთ მრავალჯერადი გამოყენების „ბლაუტ რედაქტორის“ მოთხოვნა, დაამატეთ მეორე „შესაბამისობის შემოწმების“ მოთხოვნა და თქვენს შაბლონს ჩაურთეთ ორეტაპიანი მიმოხილვა. შედეგი უმჯობესდება, დისპერსია მცირდება და თქვენ აღრიცხავთ იმას, რაც გამოგადგებათ შემდეგი ჯერისთვის.

შედარების ცხრილი: ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოები, რომლებიც რეალურად დაგეხმარებათ მეტი ნივთის გაგზავნაში 📊

ინსტრუმენტი	საუკეთესოა	ფასი*	რატომ მუშაობს პრაქტიკაში
ჩატGPT	ზოგადი წერა, იდეების ჩამოყალიბება, ხარისხის კონტროლი	უფასო + ფასიანი	სწრაფი ესკიზები, მოთხოვნისამებრ სტრუქტურა
Microsoft-ის თანაპილოტი	ოფისის სამუშაო პროცესები, ელფოსტა, კოდი	შედის ლუქსებში ან ფასიანია	მუშაობს Word/Outlook/GitHub-ის გარეშე გადართვის რეჟიმში
Google Gemini	კვლევის მინიშნებები, დოკუმენტები - სლაიდები	უფასო + ფასიანი	კარგი მოპოვების ნიმუშები, სუფთა ექსპორტი
კლოდი	გრძელი დოკუმენტები, ფრთხილი მსჯელობა	უფასო + ფასიანი	ძლიერია ხანგრძლივი კონტექსტით (მაგ., პოლიტიკა)
ხელოვნური ინტელექტის კონცეფცია	გუნდის დოკუმენტები + შაბლონები	დამატება	კონტენტი + პროექტის კონტექსტი ერთ ადგილას
დაბნეულობა	ვებ პასუხები წყაროებით	უფასო + ფასიანი	ციტირებები - პირველი კვლევის ნაკადი
წავი/ციცინათელები	შეხვედრის ჩანაწერები + მოქმედებები	უფასო + ფასიანი	რეზიუმეები + ქმედებები ტრანსკრიპტებიდან
ზაპიერი/მარკა	აპლიკაციებს შორის წებო	იარუსიანი	ავტომატიზირებს მოსაწყენ გადაცემას
შუა გზა/იდეოგრამა	ვიზუალური მასალა, მინიატურები	გადახდილი	სწრაფი გამეორებები დეკებისთვის, პოსტებისთვის, რეკლამებისთვის

*ფასები იცვლება; გეგმების სახელწოდებები იცვლება; ჩათვალეთ ეს მიმართულებად.

ხელოვნური ინტელექტის პროდუქტიულობის ინვესტიციის ანაზღაურების არგუმენტი, სწრაფად 🧮

კონტროლირებადმა ექსპერიმენტებმა აჩვენა, რომ ხელოვნური ინტელექტის დახმარებას შეუძლია შეამციროს წერის დავალებების შესრულების დრო და გააუმჯობესოს ხარისხი საშუალო დონის პროფესიონალებისთვის - გამოიყენეთ დროის დაახლოებით 40%-იანი შემცირება, როგორც საორიენტაციო მაჩვენებელი კონტენტის სამუშაო პროცესებისთვის [1].
მომხმარებელთა მხარდაჭერის სფეროში, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტმა საშუალოდ საათში გადაჭრილი პრობლემების რაოდენობა გაზარდა განსაკუთრებით დიდი მოგებით ახალი აგენტებისთვის [3].
დეველოპერებისთვის, კონტროლირებადმა ექსპერიმენტმა აჩვენა, რომ მონაწილეებმა, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტის წყვილ-პროგრამისტებს იყენებდნენ, დავალება დაახლოებით 56%-ით უფრო სწრაფად , ვიდრე საკონტროლო ჯგუფმა [4].

წერა და კომუნიკაციები, რომლებიც თქვენს შუადღეს არ ჭამს ✍️📬

სცენარი: ბრიფი, ელფოსტა, წინადადებები, სადესანტო გვერდები, ვაკანსიები, შესრულების მიმოხილვები - ჩვეულებრივი ეჭვმიტანილები.

სამუშაო პროცესი, რომლის მოპარვაც შეგიძლიათ:

მრავალჯერადი გამოყენების სწრაფი ხარაჩო
- როლი: „თქვენ ხართ ჩემი პირდაპირი რედაქტორი, რომელიც ოპტიმიზირებს ლაკონურობასა და სიცხადეს.“
- შემავალი მონაცემები: მიზანი, აუდიტორია, ტონი, აუცილებლად შესატანი პუნქტები, სიტყვა „სამიზნე“.
- შეზღუდვები: იურიდიული პრეტენზიების არარსებობა, მარტივი ენა, ბრიტანული ორთოგრაფია, თუ ეს თქვენი სახლის სტილია.
ჯერ მონახაზი გააკეთეთ - სათაურები, პუნქტები, მოქმედებისკენ მოწოდება.
დრაფტი სექციებად - შესავალი, სხეულის ნაწილი, მოწინააღმდეგის დარტყმის ძალა. მოკლე პასები ნაკლებად საშიშია.
კონტრასტის გავლა - მოითხოვეთ ვერსია, რომელიც საპირისპიროს ამტკიცებს. გააერთიანეთ საუკეთესო ნაწილები.
შესაბამისობის დამადასტურებელი საბუთი - მოითხოვეთ სარისკო პრეტენზიები, დაკარგული ციტატები და მონიშნული ორაზროვნება.

პროფესიონალური რჩევა: ჩაკეტეთ თქვენი სკაფოლდები ტექსტის გაფართოებებში ან შაბლონებში (მაგ., cold-email-3 ). გონივრულად მოათავსეთ ემოჯიები - წაკითხვის უნარი მნიშვნელოვანია შიდა არხებში.

შეხვედრები: ადრე → დროს → შემდეგ 🎙️➡️ ✅

მანამდე - ბუნდოვანი დღის წესრიგი გადააქციეთ მწვავე კითხვებად, მოსამზადებელ არტეფაქტებად და დროის ჩარჩოებად.
შეხვედრის დროს - გამოიყენეთ შეხვედრის ასისტენტი შენიშვნების, გადაწყვეტილებებისა და მფლობელების აღსაწერად.
შემდეგ - ავტომატურად გენერირეთ შეჯამება, რისკების სია და შემდეგი ნაბიჯების პროექტები თითოეული დაინტერესებული მხარისთვის; ჩასვით თქვენს დავალების ინსტრუმენტში დასრულების ვადებით.

შესანახი შაბლონი:
„შეხვედრის ჩანაწერი შეაჯამეთ შემდეგ ნაწილებად: 1) გადაწყვეტილებები, 2) ღია კითხვები, 3) სამოქმედო პუნქტები სახელების მიხედვით გამოცნობილი დანიშნული პირებით, 4) რისკები. შეინარჩუნეთ ლაკონურობა და სკანირებადი ფორმა. მონიშნეთ დაკარგული ინფორმაცია კითხვებით.“

მომსახურების გარემოდან მიღებული მტკიცებულებები მიუთითებს, რომ კარგად გამოყენებულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გაზარდოს გამტარუნარიანობა და მომხმარებელთა განწყობა - განიხილეთ თქვენი შეხვედრები, როგორც მინი სერვისული ზარები, სადაც სიცხადე და შემდეგი ნაბიჯები ყველაზე მნიშვნელოვანია [3].

კოდირება და მონაცემები დრამის გარეშე 🔧📊

მაშინაც კი, თუ სრულ განაკვეთზე არ წერთ პროგრამირებას, კოდთან დაკავშირებული დავალებები ყველგან არის.

წყვილური პროგრამირება - სთხოვეთ ხელოვნურ ინტელექტს, შემოგვთავაზოს ფუნქციის ხელმოწერები, გენერირება გაუკეთოს ერთეულ ტესტებს და ახსნას შეცდომები. წარმოიდგინეთ „რეზინის იხვი, რომელიც უკან წერს“.
მონაცემთა ფორმირება - ჩასვით მცირე ნიმუში და მოითხოვეთ: გაწმენდილი ცხრილი, გამონაკლისების შემოწმება და სამი მარტივი ენის ანალიზი.
SQL რეცეპტები - აღწერეთ კითხვა ინგლისურად; მოითხოვეთ SQL და ადამიანური ახსნა საღი აზრის შემოწმების შეერთებებისთვის.
დამცავი ბარიერები - სისწორე კვლავ თქვენზეა დამოკიდებული. სიჩქარის გაზრდა კონტროლირებად პარამეტრებში რეალურია, მაგრამ მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ კოდის მიმოხილვები მკაცრად იქნება დაცული [4].

კვლევა, რომელიც ქვითრებით სპირალურ მოძიებას არ ახდენს 🔎📚

ძიების დაღლილობა რეალურია. უპირატესობა მიანიჭეთ ხელოვნურ ინტელექტს, რომელიც ნაგულისხმევად ციტირებას ახდენს

სწრაფი მოკლე ინფორმაციისთვის, წყაროების აბრუნებელი ინსტრუმენტები საშუალებას გაძლევთ ერთი შეხედვით ამოიცნოთ არასტაბილური განცხადებები.
გვირაბისებური ხედვის თავიდან ასაცილებლად, მოითხოვეთ ურთიერთგამომრიცხავი წყაროები
მოითხოვეთ ერთსლაიდიანი რეზიუმე და ხუთი ყველაზე დასაბუთებული ფაქტი წყაროებთან ერთად. თუ მასში ციტირება შეუძლებელია, ნუ გამოიყენებთ მას შემდგომი გადაწყვეტილებებისთვის.

ავტომატიზაცია: დააწებეთ ნამუშევარი, რომ შეწყვიტოთ კოპირება-ჩასმა 🔗🤝

სწორედ აქ იწყება შერწყმა.

ტრიგერი - ახალი პოტენციური კლიენტი მოდის, დოკუმენტი განახლებულია, დახმარების ბილეთი მონიშნულია.
ხელოვნური ინტელექტის ნაბიჯი - შეჯამება, კლასიფიკაცია, ველების ამოღება, განწყობის შეფასება, ტონის მიხედვით გადაწერა.
მოქმედება - დავალებების შექმნა, პერსონალიზებული შემდგომი შეტყობინებების გაგზავნა, CRM რიგების განახლება, Slack-ში გამოქვეყნება.

მინი ნახაზები:

მომხმარებლის ელ. ფოსტა ➜ ხელოვნური ინტელექტი ამოიცნობს განზრახვას + სასწრაფოობას ➜ რიგში გადამისამართებს ➜ TL;DR-ს Slack-ში გადაიტანს.
ახალი შეხვედრის ჩანაწერი ➜ ხელოვნური ინტელექტი იღებს მოქმედების ელემენტებს ➜ ქმნის დავალებებს მფლობელებით/თარიღებით ➜ აქვეყნებს ერთსტრიქონიან შეჯამებას პროექტის არხზე.
მხარდაჭერის ტეგი „ბილინგი“ ➜ ხელოვნური ინტელექტი გვთავაზობს პასუხის ფრაგმენტებს ➜ აგენტი ასწორებს ➜ სისტემა აფიქსირებს საბოლოო პასუხს ტრენინგისთვის.

დიახ, გაყვანილობის შეერთებას ერთი საათი სჭირდება. შემდეგ კი ყოველ კვირას ათობით პაწაწინა ღელვისგან გიხსნით, მაგალითად, ჭრიალა კარის შეკეთებისგან.

შთამბეჭდავი ნიმუშები, რომლებიც საკუთარ წონაზე მეტად ძლიერდებიან 🧩

კრიტიკოსის სენდვიჩი
„პროექტი X სტრუქტურით A. შემდეგ გააკრიტიკეთ სიცხადე, მიკერძოება და დაკარგული მტკიცებულებები. შემდეგ გააუმჯობესეთ იგი კრიტიკის გამოყენებით. შეინახეთ სამივე სექცია“.
კიბე
„მომეცით 3 ვერსია: მარტივი ახალბედისთვის, საშუალო დონის პრაქტიკოსისთვის და ექსპერტის დონის ციტირებით“.
შეზღუდვის ჩარჩო
„უპასუხეთ მხოლოდ პუნქტებით, მაქსიმუმ 12 სიტყვით. ზედმეტი სიტყვების გარეშე. თუ არ ხართ დარწმუნებული, ჯერ კითხვა დასვით.“
სტილის გადაცემა
„გადაწერეთ ეს პოლიტიკა მარტივი ენით, ისე, რომ დაკავებული მენეჯერი რეალურად წაიკითხოს - შეინარჩუნოს სექციები და ვალდებულებები ხელუხლებლად“.
რისკის რადარი
„ამ პროექტიდან ჩამოთვალეთ პოტენციური სამართლებრივი ან ეთიკური რისკები. მონიშნეთ თითოეული მაღალი/საშუალო/დაბალი ალბათობითა და ზემოქმედებით. შემოგვთავაზეთ შემარბილებელი ზომები.“

მმართველობა, კონფიდენციალურობა და უსაფრთხოება - ზრდასრულთა ნაწილი 🛡️

კოდს ტესტების გარეშე ვერ გაგზავნით. ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო პროცესებს დამცავი ბარიერების გარეშე ნუ გაგზავნით.

დაიცავით ჩარჩო - NIST-ის ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩო (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) გაფიქრებინებთ ადამიანებისთვის რისკებზე და არა მხოლოდ ტექნოლოგიაზე [2].
პერსონალური მონაცემების სათანადოდ დამუშავება - თუ პერსონალურ მონაცემებს დიდი ბრიტანეთის/ევროკავშირის კონტექსტში ამუშავებთ, დაიცავით დიდი ბრიტანეთის GDPR-ის პრინციპები (კანონიერება, სამართლიანობა, გამჭვირვალობა, მიზნის შეზღუდვა, მინიმიზაცია, სიზუსტე, შენახვის ლიმიტები, უსაფრთხოება). ICO-ს ხელმძღვანელობა პრაქტიკული და აქტუალურია [5].
მგრძნობიარე კონტენტისთვის აირჩიეთ სწორი ადგილი - უპირატესობა მიანიჭეთ კორპორატიულ შეთავაზებებს ადმინისტრატორის კონტროლით, მონაცემთა შენახვის პარამეტრებითა და აუდიტის ჟურნალებით.
ჩაიწერეთ თქვენი გადაწყვეტილებები - აწარმოეთ მოკლე ჟურნალი, რომელშიც აღწერილი იქნება მოთხოვნები, შეხებული მონაცემთა კატეგორიები და შემსუბუქებული ზომები.
შექმნილია ადამიანის ჩართულობის პრინციპით - მიმომხილველები მაღალი გავლენის მქონე კონტენტის, კოდის, იურიდიული პრეტენზიების ან ნებისმიერი მომხმარებლისთვის საინტერესო საკითხისთვის.

მცირე შენიშვნა: დიახ, ეს ნაწილი ბოსტნეულის თემას ჰგავს. მაგრამ საქმე იმაშია, თუ როგორ ინარჩუნებთ თქვენს მოგებას.

მნიშვნელოვანი მაჩვენებლები: დაამტკიცეთ თქვენი მიღწევები, რათა ისინი შენარჩუნდეს 📏

თვალყური ადევნეთ „ადრე“ და „შემდეგ“. იყავით მოსაწყენი და გულწრფელი.

ციკლის დრო დავალების ტიპის მიხედვით - ელფოსტის პროექტი, ანგარიშის შექმნა, დახურვის ბილეთი.
ხარისხის მაჩვენებლები - ნაკლები გადასინჯვა, უფრო მაღალი NPS, ნაკლები ესკალაცია.
გამტარუნარიანობა - დავალებები კვირაში, თითო ადამიანზე, თითო გუნდზე.
შეცდომების მაჩვენებელი - რეგრესიული შეცდომები, ფაქტების შემოწმების წარუმატებლობა, პოლიტიკის დარღვევები.
ადაპტაცია - შაბლონის ხელახალი გამოყენების რაოდენობა, ავტომატიზირებული გაშვებები, ბიბლიოთეკის სწრაფი გამოყენება.

გუნდები, როგორც წესი, კონტროლირებადი კვლევების მსგავს შედეგებს მაშინ ხედავენ, როდესაც უფრო სწრაფ ვერსიებს უფრო ძლიერ მიმოხილვის ციკლებთან აკავშირებენ - ეს ერთადერთი გზაა, რომ მათემატიკა გრძელვადიან პერსპექტივაში მუშაობს [1][3][4].

გავრცელებული ხაფანგები და სწრაფი გამოსწორებები 🧯

შეთავაზებების წვნიანი - ათობით ერთჯერადი მოთხოვნა მიმოფანტული ჩატებში.
შესწორება: თქვენს ვიკიში პატარა, ვერსიირებული შეთავაზებების ბიბლიოთეკა.
ჩრდილოვანი ხელოვნური ინტელექტი - ადამიანები იყენებენ პირად ანგარიშებს ან შემთხვევით ინსტრუმენტებს.
გამოსწორება: გამოაქვეყნეთ დამტკიცებული ინსტრუმენტების სია მკაფიო „გასაკეთებელი/არასაჭირო“ ინსტრუმენტებით და მოთხოვნის გზით.
პირველი ვერსიის ზედმეტად ნდობა - დარწმუნებული ≠ სწორი.
გამოსწორება: დადასტურება + ციტირების საკონტროლო სია.
რეალურად დროის დაზოგვა არ მომხდარა - კალენდრები არ იტყუებიან.
გამოსწორება: დაბლოკეთ დრო იმ უფრო მაღალი ღირებულების სამუშაოსთვის, რომლის შესრულებასაც აპირებდით.
ხელსაწყოების გაფანტვა - ხუთი პროდუქტი, რომლებიც ერთსა და იმავეს აკეთებენ.
გამოსწორება: კვარტალური შემცირება. იყავით დაუნდობელი.

სამი ღრმა ჩაყვინთვა, რომლის გაკეთებაც დღეს შეგიძლიათ 🔬

1) 30-წუთიანი კონტენტის ძრავა 🧰

5 წთ - დააწებეთ მოკლე შინაარსი, შექმენით მონახაზი, აირჩიეთ ორიდან საუკეთესო.
10 წთ - ორი ძირითადი ნაწილის მონახაზის შედგენა; კონტრარგუმენტის მოთხოვნა; გაერთიანება.
10 წთ - მოითხოვეთ შესაბამისობის რისკები და დაკარგული ციტატები; გაასწორეთ.
5 წთ - ერთაბზაციანი შეჯამება + სამი სოციალური ფრაგმენტი.
მტკიცებულებები აჩვენებს, რომ სტრუქტურირებულ დახმარებას შეუძლია დააჩქაროს პროფესიონალური წერა ხარისხის გაუარესების გარეშე [1].

2) შეხვედრის სიცხადის ციკლი 🔄

ადრე: დღის წესრიგისა და კითხვების დახვეწა.
დროს: ძირითადი გადაწყვეტილებების ჩაწერა და მონიშვნა.
შემდეგ: ხელოვნური ინტელექტი თქვენს ტრეკერზე გენერირებს მოქმედების ელემენტებს, მფლობელებს, რისკებს - ავტომატურ პოსტებს.
მომსახურების გარემოში ჩატარებული კვლევები ამ კომბინაციას უფრო მაღალ გამტარუნარიანობასა და უკეთეს განწყობასთან აკავშირებს, როდესაც აგენტები პასუხისმგებლობით იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს [3].

3) დეველოპერის ბიძგის ნაკრები 🧑💻

ჯერ ტესტები შექმენით, შემდეგ კი დაწერეთ კოდი, რომელიც მათ წარმატებით გაივლის.
მოითხოვეთ 3 ალტერნატიული განხორციელება კომპრომისებით.
სთხოვე, კოდი ისე ახსნას, თითქოს სტეკში ახალი ხარ.
მოემზადეთ უფრო სწრაფი ციკლის დროს მასშტაბის მქონე ამოცანებზე - მაგრამ შეინარჩუნეთ მკაცრი მიმოხილვები [4].

როგორ განვახორციელოთ ეს გუნდურად 🗺️

აირჩიეთ ორი სამუშაო პროცესი გაზომვადი შედეგებით (მაგ., ტრიაჟის მხარდაჭერა + ყოველკვირეული ანგარიშის შედგენა).
შაბლონის პირველი დიზაინი - ყველას ჩართვამდე, შეიმუშავეთ მოთხოვნები და შენახვის ადგილი.
პილოტი ჩემპიონებთან ერთად - პატარა ჯგუფი, რომელსაც უყვარს ხრიკები.
გაზომეთ ორი ციკლი - ციკლის დრო, ხარისხი, შეცდომის მაჩვენებლები.
გამოაქვეყნეთ სახელმძღვანელო - ზუსტი მითითებები, ხარვეზები და მაგალითები.
მასშტაბირება და დალაგება - გააერთიანეთ გადამფარავი ხელსაწყოები, სტანდარტიზაცია გაუკეთეთ დამცავ ღობეებს, შეინარჩუნეთ ერთგვერდიანი წესები.
კვარტალურად გადახედეთ - გამოუყენებელი ნივთები გადადეთ, დადასტურებული კი შეინახეთ.

შეინარჩუნეთ პრაქტიკული განწყობა. ნუ დაჰპირდებით ფეიერვერკებს - დაჰპირდით ნაკლებ თავის ტკივილს.

ხშირად დასმული კითხვების მსგავსი ცნობისმოყვარეობები 🤔

დაიკავებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი ჩემს სამსახურს?
ცოდნის უმეტეს გარემოში, მოგება ყველაზე მაღალია, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი აძლიერებს ადამიანებს და აძლიერებს ნაკლებად გამოცდილ ადამიანებს - სადაც პროდუქტიულობა და მორალი შეიძლება გაუმჯობესდეს [3].
დასაშვებია თუ არა მგრძნობიარე ინფორმაციის ხელოვნურ ინტელექტში ჩასმა?
მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ თქვენი ორგანიზაცია იყენებს საწარმოს კონტროლის მექანიზმებს და თქვენ იცავთ დიდი ბრიტანეთის GDPR პრინციპებს. ეჭვის შემთხვევაში, ჯერ ნუ ჩასმავთ შეჯამებას ან ნიღბს [5].
რა ვქნა დაზოგილი დროით?
ხელახლა ჩავდე ინვესტიცია სამუშაოსა და კლიენტს შორის უფრო მაღალი ღირებულების საუბრებში, უფრო ღრმა ანალიზსა და სტრატეგიულ ექსპერიმენტებში. ასე იქცევა პროდუქტიულობის ზრდა შედეგებად და არა უბრალოდ უფრო ლამაზ დაფებად.

TL;DR

„როგორ გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი უფრო პროდუქტიული გავხდეთ“ თეორია არ არის - ეს პაწაწინა, განმეორებადი სისტემების ერთობლიობაა. გამოიყენეთ ხარაჩოები წერისა და კომუნიკაციისთვის, ასისტენტები შეხვედრებისთვის, პროგრამისტების წყვილები კოდისთვის და სინათლის ავტომატიზაცია წებოვანი სამუშაოებისთვის. თვალყური ადევნეთ მოგებას, შეინარჩუნეთ დამცავი ბარიერები, გადაანაწილეთ დრო. ცოტათი წაბორძიკდებით - ყველა ასეა - მაგრამ როგორც კი ციკლები დაიწყებს მუშაობას, თითქოს ფარული სწრაფი ზოლის პოვნას გრძნობთ. და დიახ, ზოგჯერ მეტაფორები უცნაურად იქცევა.

ცნობები

ნოი, ს. და ჟანგი, ვ. (2023). ხელოვნური ინტელექტით დახმარებული ცოდნის მიღების შედეგად მიღებული შედეგების ექსპერიმენტული მონაცემები. მეცნიერება
NIST (2023). ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩო (AI RMF 1.0). NIST-ის პუბლიკაცია
ბრინჯოლფსონი, ე., ლი, დ. და რეიმონდი, ლ. (2023). გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი მოქმედებაში. NBER-ის სამუშაო ნაშრომი w31161
პენგი, ს., კალიამვაკოუ, ე., ციჰონი, პ. და დემირერი, მ. (2023). ხელოვნური ინტელექტის გავლენა დეველოპერის პროდუქტიულობაზე: მტკიცებულებები GitHub-ის თანაპილოტისგან. arXiv
ინფორმაციის კომისრის ოფისი (ICO). მონაცემთა დაცვის პრინციპების სახელმძღვანელო (UK GDPR). ICO-ს სახელმძღვანელო

იპოვეთ უახლესი ხელოვნური ინტელექტი ოფიციალურ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების მაღაზიაში

ჩვენს შესახებ

ბლოგზე დაბრუნება

ქვეყანა/რეგიონი