Gusto mo ba ng maikling bersyon? Mas marami kang maihahatid nang mas kaunti ang abala sa pamamagitan ng pagpapares ng iyong utak sa ilang mahusay na napiling AI workflow . Hindi lang mga tool- workflow . Ang hakbang ay gawing mauulit na mga prompt ang mga malabong gawain, i-automate ang mga handoff, at panatilihing mahigpit ang mga guardrail. Kapag nakita mo na ang mga pattern, nakakagulat na magagawa na ito.
Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:
🔗 Paano magsimula ng isang kumpanya ng AI
Hakbang-hakbang na gabay para sa paglulunsad ng isang matagumpay na AI startup.
🔗 Paano gumawa ng modelo ng AI: Ipinaliwanag ang buong hakbang
Detalyadong pagsusuri ng bawat yugto sa pagbuo ng mga modelo ng AI.
🔗 Ano ang AI bilang isang serbisyo
Unawain ang konsepto at mga benepisyo sa negosyo ng mga solusyon sa AIaaS.
🔗 Mga landas sa karera sa artificial intelligence: Ang pinakamahusay na mga trabaho sa AI at kung paano magsimula
Tuklasin ang mga nangungunang tungkulin at hakbang sa trabaho sa AI upang masimulan ang iyong karera.
Kaya... "paano gamitin ang AI para maging mas produktibo"?
Parang napakaganda ng parirala, ngunit simple lang ang katotohanan: mas malaki ang makukuha mong pakinabang kapag nababawasan ng AI ang tatlong pinakamalaking time leak— 1) pagsisimula sa simula, 2) pagpapalit ng konteksto, at 3) pagbabago ng takbo .
Mga pangunahing senyales na ginagawa mo ito nang tama:
-
Bilis + kalidad nang magkasama - ang mga draft ay nagiging mas mabilis at mas malinaw nang sabay-sabay. Ang mga kontroladong eksperimento sa propesyonal na pagsusulat ay nagpapakita ng malalaking pagbawas ng oras kasama ang mga pagtaas ng kalidad kapag gumamit ka ng simpleng prompt scaffold at review loop [1].
-
Mas mababang cognitive load - mas kaunting pagta-type mula sa wala, mas maraming pag-eedit at pagmamaneho.
-
Pag-uulit - ginagamit mo ulit ang mga prompt sa halip na muling likhain ang mga ito sa bawat pagkakataon.
-
Etikal at sumusunod sa batas bilang default - ang privacy, attribution, at bias checks ay nakalagay sa loob, hindi naka-attach. Ang AI Risk Management Framework (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) ng NIST ay isang maayos na mental model [2].
Mabilisang halimbawa (pinagsama-samang mga karaniwang pattern ng pangkat): sumulat ng isang magagamit muli na prompt na "blunt editor", magdagdag ng pangalawang prompt na "compliance check", at i-wire ang isang two-step review sa iyong template. Bumubuti ang output, bumababa ang variance, at makukuha mo kung ano ang epektibo para sa susunod na pagkakataon.
Talahanayan ng Paghahambing: Mga tool ng AI na talagang tumutulong sa iyong magpadala ng mas maraming bagay 📊
| Kagamitan | Pinakamahusay para sa | Presyo* | Bakit ito gumagana sa pagsasagawa |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | pangkalahatang pagsusulat, ideya, QA | libre + bayad | mabilis na mga draft, istruktura kapag hiniling |
| Microsoft Copilot | Mga daloy ng trabaho sa opisina, email, code | kasama sa mga suite o bayad | nakatira sa Word/Outlook/GitHub-less switching |
| Google Gemini | mga prompt sa pananaliksik, mga dokumento–mga slide | libre + bayad | mahusay na mga pattern ng pagkuha, malinis na pag-export |
| Claude | mahahabang dokumento, maingat na pangangatwiran | libre + bayad | malakas na may mahabang konteksto (hal., mga patakaran) |
| Nosyon ng AI | mga dokumento ng koponan + mga template | dagdag | nilalaman + konteksto ng proyekto sa iisang lugar |
| Pagkalito | mga sagot sa web na may mga mapagkukunan | libre + bayad | daloy ng pananaliksik na unang sinipi |
| Mga Otter/Alitaptap | mga tala ng pulong + mga aksyon | libre + bayad | mga buod + mga aytem ng aksyon mula sa mga transcript |
| Zapier/Gumawa | pandikit sa pagitan ng mga app | may patong-patong | awtomatiko ang nakakabagot na mga handoff |
| Kalagitnaan ng Paglalakbay/Ideogram | mga biswal, mga thumbnail | bayad | mabilisang mga pag-ulit para sa mga deck, post, at ad |
*Nagbabago ang mga presyo; nagbabago ang mga pangalan ng plano; ituring ito bilang direksyon.
Ang kaso ng ROI para sa produktibidad ng AI, mabilis 🧮
-
Natuklasan sa mga kontroladong eksperimento na ang tulong ng AI ay maaaring makabawas sa oras upang makumpleto ang mga gawain sa pagsusulat at mapabuti ang kalidad para sa mga propesyonal sa kalagitnaan ng antas—gamitin ang ~40% na pagbawas ng oras bilang benchmark para sa mga daloy ng trabaho sa nilalaman [1].
-
Sa customer support, ang isang generative AI assistant ay nakapagpataas ng mga isyung nareresolba kada oras sa karaniwan, na may malaking pakinabang lalo na para sa mga mas bagong ahente [3].
-
Para sa mga developer, ipinakita ng isang kontroladong eksperimento na ang mga kalahok na gumagamit ng AI pair-programmer ay nakakumpleto ng isang gawain na ~56% na mas mabilis kaysa sa isang control group [4].
Mga sulatin at komunikasyon na hindi nakakabusog sa hapon mo ✍️📬
Senaryo: mga maikling pahayag, email, panukala, landing page, mga post sa trabaho, mga pagsusuri sa pagganap—ang mga karaniwang pinaghihinalaan.
Daloy ng trabaho na maaari mong nakawin:
-
Maaaring gamiting muli na scaffold ng prompt
-
Tungkulin: “Ikaw ang aking prangka at tapat na editor na nag-o-optimize para sa kaiklian at kalinawan.”
-
Mga input: layunin, madla, tono, mga dapat isamang bullet, target na salita.
-
Mga Limitasyon: walang legal na paghahabol, simpleng wika, British na baybay kung iyon ang istilo ng iyong bahay.
-
-
Balangkas muna - mga pamagat, mga bullet, panawagan para sa aksyon.
-
Draft sa mga seksyon - intro, body chunk, CTA. Hindi gaanong nakakatakot ang maiikling pasa.
-
Pagsasama-samahin ang mga pagkakaiba - humiling ng bersyong nangangatwiran sa kabaligtaran. Pagsamahin ang pinakamahuhusay na bahagi.
-
Pagsunod sa mga regulasyon - humingi ng mga mapanganib na pahayag, nawawalang mga sitasyon, at na-flag na kalabuan.
Pro tip: i-lock ang iyong mga scaffold sa mga text expander o template (hal., cold-email-3 ). Budburan ng matalinong mga emoji na nagbibigay ng readability sa mga internal channel.
Mga Pagpupulong: bago → habang → pagkatapos 🎙️➡️ ✅
-
Bago - gawing matatalas na tanong, mga artifact na ihahanda, at mga timebox ang isang malabong adyenda.
-
Habang nasa meeting - gumamit ng assistant para kumuha ng mga tala, desisyon, at mga may-ari.
-
Pagkatapos - awtomatikong bumuo ng buod, listahan ng mga panganib, at mga draft ng susunod na hakbang para sa bawat stakeholder; i-paste sa iyong task tool na may kasamang mga takdang petsa.
Template na ise-save:
“Ibuod ang transcript ng pulong sa: 1) mga desisyon, 2) mga bukas na tanong, 3) mga aytem ng aksyon na hinulaan ng mga assignee mula sa mga pangalan, 4) mga panganib. Panatilihin itong maigsi at madaling i-scan. I-flag ang nawawalang impormasyon gamit ang mga tanong.”
Ang ebidensya mula sa mga kapaligirang pangserbisyo ay nagmumungkahi na ang mahusay na paggamit ng AI assistance ay maaaring magpataas ng throughput at magdulot ng sentimyento ng customer—ituring ang iyong mga pagpupulong na parang mga mini service call kung saan ang kalinawan at mga susunod na hakbang ang pinakamahalaga [3].
Pag-coding at data nang walang drama 🔧📊
Kahit hindi ka full-time na nagko-code, may mga gawaing katabi ng code na kahit saan.
-
Pair programming - hilingin sa AI na magmungkahi ng mga function signature, bumuo ng mga unit test, at magpaliwanag ng mga error. Isipin ang "rubber duck na sumusulat pabalik."
-
Paghubog ng datos - mag-paste ng isang maliit na sample at humingi ng: nalinis na talahanayan, mga outlier check, at tatlong insight na nasa simpleng wika.
-
Mga recipe ng SQL - ilarawan ang tanong sa Ingles; humingi ng SQL at paliwanag ng tao para sa mga sanity-check join.
-
Mga guardrail - ikaw pa rin ang may hawak ng kawastuhan. Totoo ang pagtaas ng bilis sa mga kontroladong setting, ngunit kung mananatiling mahigpit ang mga pagsusuri ng code [4].
Pananaliksik na hindi spiral-retrieval gamit ang mga resibo 🔎📚
Totoo ang pagod sa paghahanap. Mas gusto ko ang AI na nagbabanggit bilang default kapag mataas ang nakataya.
-
Para sa mabilisang pagbabalik ng mga impormasyon, ang mga tool na nagbabalik ng mga source online ay nagbibigay-daan sa iyong makita ang mga hindi tiyak na pahayag sa isang sulyap.
-
Humingi ng mga magkasalungat na mapagkukunan upang maiwasan ang tunnel vision.
-
Humingi ng buod na isang slide kasama ang limang pinaka-mapagtatanggol na katotohanan na may mga sanggunian. Kung hindi ito maaaring magbanggit, huwag itong gamitin para sa mga mahahalagang desisyon.
Awtomasyon: idikit ang trabaho para tumigil ka sa pagkopya-paste 🔗🤝
Dito nagsisimula ang compounding.
-
Trigger - dumating na ang bagong lead, na-update ang dokumento, may tag na support ticket.
-
Hakbang sa AI - ibuod, uriin, kunin ang mga patlang, bigyan ng marka ang sentimyento, isulat muli ang tono.
-
Aksyon - gumawa ng mga gawain, magpadala ng mga personalized na follow-up, mag-update ng mga CRM row, mag-post sa Slack.
Mga maliliit na blueprint:
-
Email ng customer ➜ Kinukuha ng AI ang intent + urgency ➜ mga ruta papunta sa queue ➜ inilalagay ang TL;DR sa Slack.
-
Bagong tala ng pulong ➜ Kinukuha ng AI ang mga aytem ng aksyon ➜ lumilikha ng mga gawain kasama ang mga may-ari/mga petsa ➜ nagpo-post ng buod na may isang linya sa channel ng proyekto.
-
Tag ng suporta na “pagsingil” ➜ Nagmumungkahi ang AI ng mga snippet ng tugon ➜ mga pag-edit ng ahente ➜ mga log ng system pinal na sagot para sa pagsasanay.
Oo, inaabot ng isang oras ang pagkabit ng mga kable. Pagkatapos, makakatipid ka pa ng dose-dosenang maliliit na hakbang bawat linggo—tulad ng pag-aayos ng isang lumalagutok na pinto.
Mga mabilisang disenyo na mas malakas kaysa sa kanilang bigat 🧩
-
Sandwich ng kritiko na
“Draft X na may istruktura A. Pagkatapos ay pumuna para sa kalinawan, pagkiling, at nawawalang ebidensya. Pagkatapos ay pagbutihin ito gamit ang pumuna. Panatilihin ang lahat ng tatlong seksyon.” -
Paghahagdan
“Bigyan mo ako ng 3 bersyon: simple para sa isang baguhan, katamtamang lalim para sa isang practitioner, antas-eksperto na may mga sitasyon.” -
Pagsusukat ng mga Konstrain
“Sumagot gamit lamang ang mga bullet point na hindi hihigit sa 12 salita bawat isa. Walang anumang padalos-dalos. Kung hindi sigurado, magtanong muna.” -
Paglilipat ng estilo
“Isulat muli ang patakarang ito sa simpleng lengguwahe na mababasa ng isang abalang tagapamahala—panatilihing buo ang mga seksyon at obligasyon.” -
Radar ng panganib
“Mula sa draft na ito, ilista ang mga potensyal na legal o etikal na panganib. Lagyan ng label ang bawat isa ng Mataas/Katamtaman/Mababang posibilidad at epekto. Magmungkahi ng mga pagpapagaan.”
Pamamahala, privacy, at seguridad—ang bahagi ng nasa hustong gulang 🛡️
Hindi ka magpapadala ng code nang walang mga pagsubok. Huwag magpadala ng mga daloy ng trabaho ng AI nang walang mga guardrail.
-
Sundin ang isang balangkas - Ang AI Risk Management Framework (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) ng NIST ay nagpapanatili sa iyo na iniisip ang mga panganib sa mga tao, hindi lamang sa teknolohiya [2].
-
Pangasiwaan nang maayos ang personal na datos - kung pinoproseso mo ang personal na datos sa konteksto ng UK/EU, manatili sa mga prinsipyo ng UK GDPR (pagiging legal, pagiging patas, transparency, limitasyon sa layunin, pagliit, katumpakan, mga limitasyon sa imbakan, seguridad). Ang gabay ng ICO ay praktikal at napapanahon [5].
-
Piliin ang tamang lugar para sa sensitibong nilalaman - mas gusto ang mga alok ng enterprise na may mga kontrol ng admin, mga setting sa pagpapanatili ng data, at mga audit log.
-
Itala ang iyong mga desisyon - magtago ng isang magaan na talaan ng mga prompt, mga kategorya ng data na nagamit, at mga pagpapagaan.
-
Disenyo ng Human-in-the-loop - mga tagasuri para sa nilalaman, code, mga legal na paghahabol, o anumang bagay na nakaharap sa customer.
Maikling paalala: oo, parang gulay ang pagkakasulat ng seksyong ito. Pero ito ang paraan kung paano mo mapapanatili ang iyong mga panalo.
Mga mahalagang sukatan: patunayan ang iyong mga tagumpay para manatili ang mga ito 📏
Subaybayan ang bago at pagkatapos. Panatilihin itong nakakabagot at tapat.
-
Oras ng pag-ikot bawat uri ng gawain - draft ng email, paggawa ng ulat, pagsasara ng tiket.
-
de-kalidad na proxy - mas kaunting mga rebisyon, mas mataas na NPS, mas kaunting mga escalation.
-
Throughput - mga gawain kada linggo, kada tao, kada pangkat.
-
Rate ng error - mga bug sa regression, mga pagkabigo sa fact-check, mga paglabag sa patakaran.
-
Pag-aampon - bilang ng muling paggamit ng template, mga pagpapatakbo ng automation, paggamit ng prompt-library.
Ang mga koponan ay may posibilidad na makakita ng mga resulta tulad ng mga kontroladong pag-aaral kapag ipinares nila ang mas mabilis na mga draft na may mas malakas na mga loop ng pagsusuri—ang tanging paraan kung paano gumagana ang matematika sa pangmatagalan [1][3][4].
Mga karaniwang problema at mabilisang solusyon 🧯
-
Prompt soup - dose-dosenang mga minsanang prompt na nakakalat sa mga chat.
Pag-aayos: isang maliit, may bersyong prompt library sa iyong wiki. -
Shadow AI - gumagamit ang mga tao ng mga personal na account o mga random na tool.
Solusyon: maglathala ng isang aprubadong listahan ng tool na may malinaw na mga dapat/hindi dapat gawin at isang path ng kahilingan. -
Labis na pagtitiwala sa unang burador - kumpiyansa ≠ tama.
Solusyon: beripikasyon + checklist ng pagsipi. -
Walang oras na natipid na aktwal na muling ginamit - hindi nagsisinungaling ang mga kalendaryo.
Solusyon: harangan ang oras para sa mas mahahalagang trabahong sinabi mong gagawin mo. -
Paglaganap ng mga kagamitan - limang produktong pareho lang ang ginagawa.
Solusyon: quarterly culling. Maging walang awa.
Tatlong malalim na pagsisid na maaari mong i-swipe ngayon 🔬
1) Ang 30-minutong content engine 🧰
-
5 minuto - idikit ang maikling balangkas, bumuo ng balangkas, pumili ng pinakamahusay sa dalawa.
-
10 min - bumalangkas ng dalawang mahahalagang seksyon; humiling ng kontra-argumento; pagsamahin.
-
10 min - magtanong para sa mga panganib sa pagsunod at mga nawawalang sitasyon; ayusin.
-
5 min - buod na may isang talata + tatlong sipi mula sa social media.
Sinasabi ng ebidensya na ang nakabalangkas na tulong ay maaaring mapabilis ang propesyonal na pagsusulat nang hindi sinisira ang kalidad [1].
2) Ang siklo ng kalinawan ng pulong 🔄
-
Bago: patalasin ang adyenda at mga tanong.
-
Habang: itala at i-tag ang mga mahahalagang desisyon.
-
Pagkatapos: Ang AI ay bumubuo ng mga action item, mga may-ari, mga awtomatikong post ng panganib sa iyong tracker.
Ang pananaliksik sa mga kapaligiran ng serbisyo ay nag-uugnay sa kombinasyong ito sa mas mataas na throughput at mas mahusay na sentimento kapag ang mga ahente ay gumagamit ng AI nang responsable [3].
3) Ang kit para sa paghikayat ng developer 🧑💻
-
Bumuo muna ng mga pagsubok, pagkatapos ay isulat ang code na magpapasa sa mga ito.
-
Humingi ng 3 alternatibong implementasyon na may mga kapalit na kompromiso.
-
Ipapaliwanag nito ang code na parang bago ka lang sa stack.
-
Asahan ang mas mabilis na cycle times sa mga scoped task—ngunit panatilihing mahigpit ang mga review [4].
Paano ito ilunsad bilang isang pangkat 🗺️
-
Pumili ng dalawang daloy ng trabaho na may masusukat na mga resulta (hal., pagsuporta sa triage + lingguhang pagbalangkas ng ulat).
-
Template muna - mga prompt sa disenyo at lokasyon ng imbakan bago mo isali ang lahat.
-
Pilot na may mga kampeon - isang maliit na grupo na mahilig mag-ayos.
-
Sukatin para sa dalawang siklo - oras ng siklo, kalidad, mga rate ng error.
-
I-publish ang playbook - ang eksaktong mga senyales, mga patibong, at mga halimbawa.
-
Palakihin at ayusin - pagsamahin ang magkakapatong na mga kagamitan, gawing pamantayan ang mga guardrail, at panatilihin ang isang pahina ng mga patakaran.
-
Repasuhin kada quarter - iretiro ang hindi nagamit, itago ang napatunayan na.
Panatilihing praktikal ang dating. Huwag mangako ng paputok—mangako ng mas kaunting sakit ng ulo.
Mga kakaibang bagay na parang FAQ 🤔
-
Kukunin ba ng AI ang trabaho ko?
Sa karamihan ng mga kapaligirang may kaalaman, ang mga natamong benepisyo ay pinakamataas kapag pinapalakas ang mga tao at pinapalakas ang mga taong walang gaanong karanasan—kung saan maaaring mapabuti ang produktibidad at moral [3]. -
Ayos lang bang mag-paste ng sensitibong impormasyon sa AI?
Kung ang iyong organisasyon ay gumagamit ng mga kontrol sa negosyo at sinusunod mo ang mga prinsipyo ng UK GDPR. Kung may pag-aalinlangan, huwag munang i-paste-summarize o i-mask [5]. -
Ano ang dapat kong gawin sa oras na aking natitipid?
Muling mamuhunan sa mga mas mahahalagang pag-uusap tungkol sa trabaho at mga customer, mas malalim na pagsusuri, at mga estratehikong eksperimento. Ganyan nagiging resulta ang mga natamong produktibidad, hindi lang basta mas magagandang dashboard.
TL;DR
Ang "Paano gamitin ang AI para maging mas produktibo" ay hindi isang teorya—ito ay isang hanay ng maliliit at paulit-ulit na mga sistema. Gumamit ng mga scaffold para sa pagsusulat at komunikasyon, mga assistant para sa mga meeting, ipares ang mga programmer para sa code, at light automation para sa glue work. Subaybayan ang mga natamo, panatilihin ang mga guardrail, i-redeploy ang oras. Medyo matitisod ka—lahat tayo ay ganoon—ngunit kapag nag-click na ang mga loop, parang nakakahanap ka ng isang nakatagong mabilis na lane. At oo, minsan nagiging kakaiba ang mga metapora.
Mga Sanggunian
-
Noy, S., at Zhang, W. (2023). Mga ebidensyang eksperimental sa mga epekto ng produktibidad ng gawaing kaalaman na tinutulungan ng AI. Agham
-
NIST (2023). Balangkas ng Pamamahala ng Panganib ng Artipisyal na Katalinuhan (AI RMF 1.0). Publikasyon ng NIST
-
Brynjolfsson, E., Li, D., at Raymond, L. (2023). Generative AI sa Paggawa. Papel sa Paggawa ng NBER w31161
-
Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., at Demirer, M. (2023). Ang Epekto ng AI sa Produktibidad ng Developer: Katibayan mula sa GitHub Copilot. arXiv
-
Tanggapan ng Komisyoner ng Impormasyon (ICO). Isang gabay sa mga prinsipyo ng proteksyon ng datos (UK GDPR). Patnubay sa ICO