Paano Isama ang AI sa Iyong Negosyo

Hindi mahika ang AI. Ito ay isang tumpok ng mga kagamitan, daloy ng trabaho, at mga gawi na—kapag pinagsama-sama—ay tahimik na ginagawang mas mabilis, mas matalino, at kakaiba ang iyong negosyo. Kung nagtataka ka kung paano isasama ang AI sa iyong negosyo nang hindi nalulunod sa mga jargon, nasa tamang lugar ka. Susuriin namin ang estratehiya, pipiliin ang mga tamang pagkakataon ng paggamit, at ipapakita kung saan umaangkop ang pamamahala at kultura upang ang buong bagay ay hindi umuuga na parang mesa na may tatlong paa.

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Mga nangungunang AI tool para sa maliliit na negosyo sa AI Assistant Store
Tuklasin ang mahahalagang AI tool para matulungan ang maliliit na negosyo na gawing mas maayos ang pang-araw-araw na operasyon.

🔗 Mga nangungunang tool sa platform ng pamamahala ng negosyo ng AI cloud: Pinili sa lahat.
Galugarin ang mga nangungunang platform ng AI cloud para sa mas matalinong pamamahala at paglago ng negosyo.

🔗 Paano magsimula ng isang kompanya ng AI
Alamin ang mga pangunahing hakbang at estratehiya para sa paglulunsad ng sarili mong matagumpay na AI startup.

🔗 Mga tool sa AI para sa mga business analyst: Mga nangungunang solusyon para mapalakas ang kahusayan
Pahusayin ang performance ng analytics gamit ang mga makabagong tool sa AI na iniakma para sa mga business analyst.

Paano Isama ang AI sa Iyong Negosyo ✅

Nagsisimula ito sa mga resulta ng negosyo - hindi sa mga pangalan ng modelo. Maaari ba nating bawasan ang oras ng paghawak, dagdagan ang conversion, bawasan ang churn, o pabilisin ang mga RFP nang kalahating araw... mga ganoong bagay.
Nirerespeto nito ang panganib sa pamamagitan ng paggamit ng simple at pinagsasaluhang wika para sa mga panganib at kontrol ng AI, kaya ang legal na aspeto ay hindi parang kontrabida at ang produkto ay parang hindi nakaposas. Panalo ang isang magaan na balangkas. Tingnan ang malawakang tinutukoy na NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) para sa isang praktikal na diskarte sa mapagkakatiwalaang AI. [1]
Unahin nito ang datos. Mas mahusay ang malinis at maayos na pamamahala ng datos kaysa sa matatalinong senyales. Palaging.
Pinagsasama nito ang pagbuo at pagbili. Mas mainam na mabili ang mga kakayahan sa kalakal; karaniwang nabubuo ang mga natatanging bentahe.
Nakasentro ito sa mga tao. Ang pagbibigay ng mga kasanayan at komunikasyon tungkol sa pagbabago ang sikretong hindi nakikita ng mga sauce slide deck.
Paulit-ulit lang. Mami-miss mo ang unang bersyon. Ayos lang 'yan. I-reframe, sanayin muli, i-redeploy.

Maikling anekdota (padron na madalas nating nakikita): isang pangkat ng suporta na may 20-30 katao ang nagpasimula ng mga draft ng tugon na tinutulungan ng AI. Kinokontrol ng mga ahente, sinusuri ng mga tagasuri ng kalidad ang mga output araw-araw, at sa loob ng dalawang linggo, ang pangkat ay magkakaroon ng ibinahaging wika para sa tono at isang maikling listahan ng mga prompt na "epektibo lang." Walang kabayanihan—tuloy-tuloy na pagpapabuti lamang.

Ang maikling sagot sa Paano Isama ang AI sa Iyong Negosyo : isang 9-hakbang na roadmap 🗺️

Pumili ng isang pagkakataon para sa paggamit na may mataas na signal.
Maghangad ng isang bagay na masusukat at nakikita: pag-triage ng email, pagkuha ng invoice, mga tala ng tawag sa pagbebenta, paghahanap ng kaalaman, o tulong sa pagtataya. Ang mga pinunong nag-uugnay ng AI sa muling pagdisenyo ng malinaw na daloy ng trabaho ay nakakakita ng mas malaking epekto kaysa sa mga sumusubok lamang. [4]
Tukuyin ang tagumpay sa simula pa lang.
Pumili ng 1–3 sukatan na mauunawaan ng isang tao: oras na natipid sa bawat gawain, resolusyon sa unang pakikipag-ugnayan, pagtaas ng conversion, o mas kaunting mga escalation.
Imapa ang daloy ng trabaho
Isulat ang landas bago at pagkatapos. Saan tumutulong ang AI, at saan nagpapasya ang mga tao? Iwasan ang tukso na i-automate ang bawat hakbang nang sabay-sabay.
Suriin ang kahandaan ng datos
Nasaan ang datos, sino ang nagmamay-ari nito, gaano ito kalinis, ano ang sensitibo, ano ang dapat itago o i-filter? Ang gabay ng UK ICO ay praktikal para sa pag-ayon ng AI sa proteksyon at pagiging patas ng datos. [2]
Magdesisyon kung bibilhin o itayo
nang buo para sa mga pangkalahatang gawain tulad ng pagbubuod o klasipikasyon; pasadyang desisyon para sa proprietary logic o sensitibong proseso. Magtago ng talaan ng desisyon para hindi ka na muling magdemanda kada dalawang linggo.
Pamahalaan nang magaan, nang maaga
Gumamit ng isang maliit na responsableng grupo ng nagtatrabaho na AI upang paunang suriin ang mga kaso ng paggamit para sa panganib at idokumento ang mga pagpapagaan. Ang mga prinsipyo ng OECD ay isang matibay na north star para sa privacy, katatagan, at transparency. [3]
Pilot gamit ang mga totoong user.
Shadow-launch kasama ang isang maliit na team. Sukatin, ihambing sa baseline, at mangalap ng kwalitatibo at kwantitatibong feedback.
Pagiging Operasyonal
Magdagdag ng pagsubaybay, mga feedback loop, mga fallback, at paghawak ng insidente. Itulak ang pagsasanay sa tuktok ng pila, hindi sa backlog.
Maingat
na palawakin ang saklaw. Palawakin sa mga katabing pangkat at mga katulad na daloy ng trabaho. Gawing pamantayan ang mga prompt, template, set ng ebalwasyon, at playbook upang manalo sa compound.

Talahanayan ng Paghahambing: mga karaniwang opsyon sa AI na aktwal mong gagamitin 🤝

Sadyang hindi perpekto. Nagbabago ang mga presyo. May ilang komentaryo na kasama, dahil, mga tao.

Kagamitan / Plataporma	Pangunahing madla	Presyo ng istadyum	Bakit ito gumagana sa pagsasagawa
ChatGPT o katulad	Pangkalahatang kawani, suporta	bawat upuan + mga karagdagang gamit	Mababang alitan, mabilis na sulit; mahusay para sa pagbubuod, pagbalangkas, Q&A
Microsoft Copilot	Mga gumagamit ng Microsoft 365	dagdag kada upuan	Mga lugar kung saan nagtatrabaho ang mga tao—email, mga dokumento, Teams—binabawasan ang pagpapalit ng konteksto
Google Vertex AI	Mga pangkat ng datos at ML	batay sa paggamit	Malakas na operasyon ng modelo, mga tool sa pagsusuri, mga kontrol ng negosyo
AWS Bedrock	Mga pangkat ng plataporma	batay sa paggamit	Pagpili ng modelo, postura sa seguridad, isinasama sa umiiral na AWS stack
Serbisyo ng Azure OpenAI	Mga pangkat ng developer ng negosyo	batay sa paggamit	Mga kontrol ng enterprise, pribadong networking, at pagsunod sa Azure
Kopilot ng GitHub	Inhinyeriya	bawat upuan	Mas kaunting pagpindot sa keystroke, mas mahusay na pagsusuri ng code; hindi mahika ngunit nakakatulong
Claude/iba pang mga katulong	Mga manggagawang may kaalaman	bawat upuan + paggamit	Pangangatwirang may mahabang konteksto para sa mga dokumento, pananaliksik, pagpaplano—nakakagulat na malagkit
Zapier/Gumawa + AI	Mga Opsyon at RevOp	naka-tier + paggamit	Pandikit para sa mga automation; ikonekta ang CRM, inbox, mga sheet gamit ang mga hakbang ng AI
Notion AI + mga wiki	Operasyon, Pagmemerkado, PMO	dagdag kada upuan	Sentralisadong kaalaman + mga buod ng AI; kakaiba ngunit kapaki-pakinabang
DataRobot/Databricks	Mga organisasyon ng agham ng datos	pagpepresyo ng negosyo	End-to-end na lifecycle, pamamahala, at mga kagamitan sa pag-deploy ng ML

Kakaibang espasyong sinasadya. Ganyan talaga ang buhay sa mga spreadsheet.

Malalimang Pagsusuri 1: Kung saan unang lumalapag ang AI - mga halimbawa ng paggamit ayon sa tungkulin 🧩

Suporta sa customer: Mga tugon na tinutulungan ng AI, awtomatikong pag-tag, pagtuklas ng layunin, pagkuha ng kaalaman, tone coaching. Ang mga ahente ang may kontrol, humahawak sa mga edge case.
Benta: Mga tala sa tawag, mga mungkahi sa paghawak ng pagtutol, mga buod ng kwalipikasyon ng lead, awtomatikong isinapersonal na outreach na hindi parang robot... sana.
Marketing: Mga draft ng nilalaman, pagbuo ng balangkas ng SEO, pagbubuod ng competitive-intel, mga paliwanag sa pagganap ng kampanya.
Pananalapi: Pag-parse ng invoice, mga alerto sa anomalya sa gastos, mga paliwanag sa variance, mga pagtataya ng cash-flow na hindi gaanong misteryoso.
HR at L&D: Mga draft ng deskripsyon ng trabaho, mga buod ng screen ng kandidato, mga pinasadyang landas sa pag-aaral, mga tanong at sagot sa patakaran.
Produkto at Inhinyeriya: Pagbubuod ng ispesipikasyon, mungkahi ng code, pagbuo ng pagsubok, pagsusuri ng log, mga postmortem ng insidente.
Legal at Pagsunod: Pagkuha ng sugnay, risk triage, pagmamapa ng patakaran, mga audit na tinutulungan ng AI na may napakalinaw na pagsang-ayon ng tao.
Mga Operasyon: Pagtataya ng demand, pag-iiskedyul ng shift, pagruruta, mga signal ng supplier-risk, incident triage.

Kung pipili ka pa lang ng pinakaunang pagkakataon para magamit mo ito at gusto mo ng tulong sa pagsang-ayon, pumili ng prosesong mayroon nang datos, may totoong gastos, at nangyayari araw-araw. Hindi kada quarter. Hindi balang araw.

Malalimang Pagsusuri 2: Kahandaan at pagsusuri ng datos—ang hindi kaakit-akit na gulugod 🧱

Isipin ang AI na parang isang mapiling intern. Maaari itong maging mahusay sa pamamagitan ng maayos na mga input, ngunit magha-hallucinate ito kung bibigyan mo ito ng isang kahon ng sapatos na puno ng mga resibo. Gumawa ng mga simpleng panuntunan:

Kalinisan ng datos: Gawing pamantayan ang mga field, linisin ang mga duplikasyon, mga column na sensitibo sa label, mga may-ari ng tag, pagpapanatili ng set.
Posisyon sa seguridad: Para sa mga sensitibong kaso ng paggamit, panatilihin ang data sa iyong cloud, paganahin ang pribadong networking, at paghigpitan ang pagpapanatili ng log.
Mga set ng ebalwasyon: Magtabi ng 50–200 totoong halimbawa para sa bawat use case upang makakuha ng marka sa katumpakan, pagkakumpleto, katapatan, at tono.
Human feedback loop: Magdagdag ng one-click rating at free-text comment field saanman lumalabas ang AI.
Mga pagsusuri sa pag-anod: Suriin muli buwan-buwan o kapag binago mo ang mga prompt, modelo, o pinagmumulan ng data.

Para sa risk framing, ang isang karaniwang wika ay tumutulong sa mga pangkat na mag-usap nang mahinahon tungkol sa pagiging maaasahan, kakayahang maipaliwanag, at kaligtasan. Ang NIST AI RMF ay nagbibigay ng isang boluntaryo at malawakang ginagamit na istruktura upang balansehin ang tiwala at inobasyon. [1]

Malalimang Pagsusuri 3: Responsableng AI at pamamahala—panatilihing magaan ngunit makatotohanan ito 🧭

Hindi mo kailangan ng katedral. Kailangan mo ng isang maliit na working group na may malinaw na mga template:

Pagtalakay sa mga Gamit: maikling buod na naglalaman ng layunin, datos, mga gumagamit, mga panganib, at mga sukatan ng tagumpay.
Pagtatasa ng epekto: tukuyin ang mga mahihinang gumagamit, nahuhulaan na maling paggamit, at pagpapagaan bago ang paglulunsad.
Human-in-the-loop: tukuyin ang hangganan ng desisyon. Saan dapat suriin, aprubahan, o i-override ng isang tao?
Transparency: lagyan ng label ang tulong ng AI sa mga interface at komunikasyon ng user.
Paghawak ng insidente: sino ang nag-iimbestiga, sino ang nakikipag-ugnayan, paano mo babawiin ang kaso?

Ang mga regulator at mga katawan ng pamantayan ay nag-aalok ng mga praktikal na angkla. Binibigyang-diin ng mga prinsipyo ng OECD ang katatagan, kaligtasan, transparency, at human agency (kabilang ang mga mekanismo ng override) sa mga kapaki-pakinabang na touchstone ng lifecycle para sa mga responsableng pag-deploy. [3] Naglalathala ang UK ICO ng gabay sa pagpapatakbo na tumutulong sa mga koponan na ihanay ang AI sa mga obligasyon sa pagiging patas at proteksyon ng data, na may mga toolkit na maaaring gamitin ng mga negosyo nang walang malaking overhead. [2]

Malalimang Pagsusuri 4: Pamamahala ng pagbabago at pagpapahusay ng kasanayan—ang dahilan kung bakit ka nagtagumpay 🤝

Tahimik na nabibigo ang AI kapag nararamdaman ng mga tao na hindi kasama o nalalantad. Gawin ito sa halip:

Salaysay: ipaliwanag kung bakit paparating ang AI, ang mga benepisyo para sa mga empleyado, at ang mga panuntunan sa kaligtasan.
Micro-training: 20-minutong modyul na nakatali sa mga partikular na gawain ay mas mainam kaysa sa mahahabang kurso.
Mga Kampeon: magrekrut ng ilang maagang mahilig sa bawat koponan at hayaan silang mag-host ng maikling show-and-tells.
Mga Baradang Panlaban: maglathala ng isang malinaw na handbook tungkol sa katanggap-tanggap na paggamit, paghawak ng datos, at mga prompt na hinihikayat kumpara sa mga bawal.
Sukatin ang tiwala sa sarili: magsagawa ng maiikling survey bago at pagkatapos ng paglulunsad upang mahanap ang mga kakulangan at iakma ang iyong plano.

Anekdota (isa pang karaniwang padron): sinusuri ng isang sales pod ang mga tala ng tawag na tinutulungan ng AI at mga prompt sa paghawak ng pagtutol. Pinapanatili ng mga kinatawan ang pagmamay-ari ng plano ng account; ginagamit ng mga tagapamahala ang mga ibinahaging snippet upang magturo. Ang panalo ay hindi ang "automation"; ito ay mas mabilis na paghahanda at mas pare-parehong mga follow-up.

Malalimang Pagsusuri 5: Praktikal na rubric para sa pagbuo vs. pagbili 🧮

Bumili kapag ang kakayahan ay ginawang kalakal, mas mabilis kumilos ang mga vendor kaysa sa iyo, at malinis ang integrasyon. Mga Halimbawa: pagbubuod ng dokumento, pagbalangkas ng email, pangkalahatang klasipikasyon.
Buuin kapag ang lohika ay nauugnay sa iyong kanal: pagmamay-ari na datos, pangangatwiran na partikular sa domain, o mga kumpidensyal na daloy ng trabaho.
Pagsamahin ang mga ito kapag nag-customize ka sa ibabaw ng platform ng isang vendor, ngunit panatilihing portable ang iyong mga prompt, evaluation set, at mga pinong-tune na modelo.
Katarungan sa gastos: pabagu-bago ang paggamit ng modelo; makipag-ayos sa mga antas ng dami at magtakda ng mga alerto sa badyet nang maaga.
Plano ng pagpapalit: panatilihin ang mga abstraksyon para makapagpalit ka ng provider nang walang paulit-ulit na pagbabago sa loob ng ilang buwan.

Ayon sa kamakailang pananaliksik ng McKinsey, ang mga organisasyong nakakakuha ng pangmatagalang halaga ay muling idinisenyo ang mga daloy ng trabaho (hindi lamang nagdaragdag ng mga tool) at inilalagay ang mga senior leader sa responsibilidad para sa pamamahala ng AI at pagbabago ng modelo ng pagpapatakbo. [4]

Malalimang Pagsusuri 6: Pagsukat ng ROI-ano ang susubaybayan, sa makatotohanang paraan 📏

Oras na natipid: minuto bawat gawain, oras bago malutas, karaniwang oras ng paghawak.
Pagtaas ng kalidad: katumpakan kumpara sa baseline, pagbawas sa muling paggawa, mga delta ng NPS/CSAT.
Throughput: mga gawain/tao/araw, bilang ng mga tiket na naproseso, mga piraso ng nilalaman na naipadala.
Posisyon sa peligro: mga na-flag na insidente, mga override rate, mga nahuling paglabag sa pag-access ng data.
Pag-aampon: lingguhang aktibong user, mga rate ng pag-opt-out, bilang ng mga agarang muling paggamit.

Dalawang senyales ng merkado para manatili kang tapat:

Totoo ang pag-aampon, ngunit ang epekto sa antas ng negosyo ay nangangailangan ng oras. Pagsapit ng 2025, ~71% ng mga sinurbey na organisasyon ang nag-uulat ng regular na paggamit ng gen-AI sa kahit isang tungkulin, ngunit karamihan ay hindi nakakakita ng mahalagang ebidensya ng epekto ng EBIT sa antas ng negosyo na mas mahalaga ang disiplinadong pagpapatupad kaysa sa mga scattershot pilot. [4]
May mga nakatagong hadlang. Ang mga maagang pag-deploy ay maaaring lumikha ng mga panandaliang pagkalugi sa pananalapi na nauugnay sa mga pagkabigo sa pagsunod, mga depektibong output, o mga insidente ng bias bago pa man magkaroon ng mga benepisyo; planuhin ito sa mga badyet at mga kontrol sa panganib. [5]

Tip sa Paraan: Hangga't maaari, magpatakbo ng maliliit na A/B o staggered rollouts; itala ang mga baseline sa loob ng 2–4 na linggo; gumamit ng simpleng evaluation sheet (katumpakan, pagkakumpleto, katapatan, tono, kaligtasan) na may 50–200 totoong halimbawa bawat use case. Panatilihing matatag ang test set sa iba't ibang iterasyon upang maiugnay mo ang mga natamo sa mga pagbabagong ginawa mo—hindi sa mga random na ingay.

Isang planong pang-ebalwasyon para sa pagsusuri at kaligtasan 🧪

Ginintuang set: magtago ng isang maliit at piniling set ng mga totoong gawain para sa pagsubok. Bigyan ng marka ang mga output para sa pagiging matulungin at pinsala.
Red-teaming: sadyang stress-test para sa mga jailbreak, bias, injection, o data leakage.
Mga prompt sa guardrail: gawing pamantayan ang mga tagubilin sa kaligtasan at mga filter ng nilalaman.
Pag-escalate: gawing madali ang pagpasa sa isang tao nang hindi nababasa ang konteksto.
Talaan ng pag-audit: nag-iimbak ng mga input, output, at mga desisyon para sa pananagutan.

Hindi ito labis-labis. Ang mga prinsipyo ng NIST AI RMF at OECD ay nagbibigay ng mga simpleng pattern: saklaw, pagtatasa, pagtugon, at pagsubaybay—karaniwang isang checklist na nagpapanatili sa mga proyekto sa loob ng mga guardrail nang hindi pinapabagal ang mga koponan sa pag-crawl. [1][3]

Ang piyesa ng kultura: mula sa mga piloto hanggang sa operating system 🏗️

Ang mga kumpanyang nagpapalawak ng AI ay hindi lamang nagdaragdag ng mga kagamitan—nagiging hugis AI ang mga ito. Ginagaya ng mga lider ang pang-araw-araw na paggamit, patuloy na natututo ang mga koponan, at ang mga proseso ay muling binubuo gamit ang AI nang paulit-ulit sa halip na naka-staple sa gilid.

Tala: ang pag-unlock sa kultura ay kadalasang dumarating kapag ang mga lider ay tumigil sa pagtatanong ng "Ano ang magagawa ng modelo?" at nagsisimulang magtanong ng "Aling hakbang sa daloy ng trabahong ito ang mabagal, manu-mano, o madaling magkamali—at paano natin ito muling ididisenyo gamit ang AI kasama ang mga tao?" Doon nagsisimula ang pinagsamang tagumpay.

Mga panganib, gastos, at ang mga hindi komportableng bahagi 🧯

Mga Nakatagong Gastos: maaaring itago ng mga pilot program ang tunay na paglilinis ng datos ng gastos sa integrasyon, pamamahala ng pagbabago, mga tool sa pagsubaybay, at mga siklo ng muling pagsasanay. Ang ilang mga kumpanya ay nag-uulat ng mga panandaliang pagkalugi sa pananalapi na nauugnay sa mga pagkabigo sa pagsunod, mga depektibong output, o mga insidente ng bias bago pa man magkaroon ng mga benepisyo. Magplano para dito nang makatotohanan. [5]
Labis na automation: kung masyadong maaga mong aalisin ang mga tao sa mga hakbang na mabibigat ang panghuhusga, maaaring bumagsak nang husto ang kalidad at tiwala.
Pag-lock-in ng vendor: iwasan ang hard-coding batay sa mga kakaibang ugali ng isang provider; panatilihin ang mga abstraksyon.
Pagkapribado at pagiging patas: sundin ang lokal na gabay at idokumento ang iyong mga pagpapagaan. Ang mga toolkit ng ICO ay madaling gamitin para sa mga koponan sa UK at mga kapaki-pakinabang na sanggunian sa ibang lugar. [2]

Ang Paano Isama ang AI sa iyong checklist mula simula hanggang produksyon sa Negosyo 🧰

Mga Madalas Itanong: mabilisang impormasyon kung Paano Isama ang AI sa Iyong Negosyo 💬

T: Kailangan ba natin ng isang malaking pangkat ng data-science para makapagsimula?
S: Hindi. Magsimula sa mga available na assistant at light integration. Maglaan ng mga espesyalisadong talento sa ML para sa mga custom at high-value na use case.

T: Paano natin maiiwasan ang mga halusinasyon?
S: Pagkuha mula sa pinagkakatiwalaang kaalaman, mga limitadong prompt, mga set ng ebalwasyon, at mga checkpoint ng tao. Maging tiyak din tungkol sa nais na tono at format.

T: Paano naman ang pagsunod?
S: Umayon sa mga kinikilalang prinsipyo at lokal na gabay, at panatilihin ang dokumentasyon. Ang mga prinsipyo ng NIST AI RMF at OECD ay nagbibigay ng kapaki-pakinabang na balangkas; ang UK ICO ay nag-aalok ng mga praktikal na checklist para sa proteksyon ng datos at pagiging patas. [1][2][3]

T: Ano ang hitsura ng tagumpay?
S: Isang nakikitang panalo kada quarter na hindi nagbabago, isang aktibong network ng mga kampeon, at patuloy na pagpapabuti sa ilang pangunahing sukatan na talagang tinitingnan ng mga lider.

Ang tahimik na kapangyarihan ng compounding ang panalo 🌱

Hindi mo kailangan ng moonshot. Kailangan mo ng mapa, flashlight, at isang nakagawian. Magsimula sa isang pang-araw-araw na daloy ng trabaho, ihanay ang team sa simpleng pamamahala, at gawing nakikita ang mga resulta. Panatilihing portable ang iyong mga modelo at prompt, malinis ang iyong data, at sinanay ang iyong mga tauhan. Pagkatapos ay gawin itong muli. At muli.

Kung gagawin mo iyan, ang paraan ng pagsasama ng AI sa iyong negosyo ay titigil sa pagiging isang nakakatakot na programa. Ito ay magiging bahagi ng mga regular na operasyon—tulad ng QA o pagbabadyet. Maaaring hindi gaanong kaakit-akit, ngunit mas kapaki-pakinabang. At oo, kung minsan ang mga metapora ay magkakahalo at ang mga dashboard ay magiging magulo; ayos lang iyon. Ipagpatuloy mo lang. 🌟

Bonus: mga template na puwedeng kopyahin at i-paste 📎

Maikling paglalarawan ng paggamit

Problema:
Mga Gumagamit:
Datos:
Hangganan ng desisyon:
Mga Panganib at Pag-iwas:
Sukatan ng tagumpay:
Plano ng paglulunsad:
Suriin ang ritmo:

Pattern ng prompt

Tungkulin:
Konteksto:
Gawain:
Mga Limitasyon:
Format ng output:
Ilang halimbawa:

Mga Sanggunian

[1] NIST. Balangkas ng Pamamahala ng Panganib ng AI (AI RMF).
magbasa pa

[2] Tanggapan ng Komisyoner ng Impormasyon sa UK (ICO). Patnubay sa AI at Proteksyon ng Datos.
magbasa pa

[3] OECD. Mga Prinsipyo ng AI.
magbasa pa

[4] McKinsey & Company. Ang kalagayan ng AI: Paano muling nag-aayos ang mga organisasyon upang makuha ang halaga
magbasa pa

[5] Reuters. Karamihan sa mga kumpanya ay dumaranas ng ilang pagkalugi sa pananalapi na may kaugnayan sa panganib sa pag-deploy ng AI, ayon sa survey ng EY
magbasa pa

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin

Balik sa blog

Bansa/rehiyon