Gusto mo ng maikling bersyon? Maaari kang magpadala ng higit pa nang hindi gaanong kaguluhan sa pamamagitan ng pagpapares ng iyong utak sa ilang napiling AI workflows . Hindi lamang mga tool- mga daloy ng trabaho . Ang hakbang ay gawing paulit-ulit na mga senyas ang mga malabo na gawain, i-automate ang mga handoff, at panatilihing mahigpit ang mga guardrail. Kapag nakita mo na ang mga pattern, nakakagulat na magagawa ito.
Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos ng isang ito:
🔗 Paano magsimula ng isang kumpanya ng AI
Step-by-step na gabay para sa paglulunsad ng matagumpay na AI startup.
🔗 Paano gumawa ng modelo ng AI: Ipinaliwanag ang buong hakbang
Detalyadong breakdown 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 ng artificial intelligence: Ang pinakamahusay na mga trabaho sa AI at kung paano magsimula
Galugarin ang mga nangungunang tungkulin at hakbang sa AI para simulan ang iyong karera.
Kaya... "paano gamitin ang AI para maging mas produktibo" ?
Ang parirala ay pakinggan, ngunit ang katotohanan ay simple: nakakakuha ka ng pinagsama-samang mga pakinabang kapag binawasan ng AI ang tatlong pinakamalaking paglabas ng oras- 1) simula sa simula, 2) paglipat ng konteksto, at 3) muling paggawa .
Mga pangunahing senyales na ginagawa mo ito ng tama:
-
Bilis + kalidad nang magkasama - ang mga draft ay nagiging mas mabilis at mas malinaw nang sabay-sabay. Ang mga kinokontrol na eksperimento sa propesyonal na pagsusulat ay nagpapakita ng malalaking pagbawas sa oras kasama ng mga nadagdag na kalidad kapag gumamit ka ng isang simpleng prompt scaffold at review loop [1].
-
Mas mababang cognitive load - mas kaunting pag-type mula sa zero, mas maraming pag-edit at pagpipiloto.
-
Repeatability - muli mong ginagamit ang mga prompt sa halip na muling likhain ang mga ito sa bawat pagkakataon.
-
Etikal at sumusunod bilang default - ang mga pagsusuri sa privacy, attribution, at bias ay naka-baked in, hindi naka-bolted. Ang AI Risk Management Framework ng NIST (GOVERN, MAPA, MEASURE, MANAGE) ay isang maayos na modelo ng pag-iisip [2].
Mabilis na halimbawa (composite ng mga karaniwang pattern ng team): magsulat ng isang magagamit muli na "blunt editor" prompt, magdagdag ng pangalawang "compliance check" prompt, at mag-wire ng dalawang-hakbang na pagsusuri sa iyong template. Gumaganda ang output, bumababa ang pagkakaiba, at nakukuha mo kung ano ang gagana para sa susunod na pagkakataon.
Talahanayan ng Paghahambing: Mga tool sa AI na talagang tumutulong sa iyong magpadala ng higit pang mga bagay 📊
| Tool | Pinakamahusay para sa | Presyo* | Bakit ito gumagana sa pagsasanay |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | pangkalahatang pagsulat, ideya, QA | libre + bayad | mabilis na draft, structure on demand |
| 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 | research prompt, docs–slide | libre + bayad | magandang retrieval patterns, malinis na pag-export |
| Claude | mahabang doc, maingat na pangangatwiran | libre + bayad | malakas na may mahabang konteksto (hal., mga patakaran) |
| paniwala AI | mga doc ng koponan + mga template | add-on | nilalaman + konteksto ng proyekto sa isang lugar |
| Pagkalito | mga sagot sa web na may mga mapagkukunan | libre + bayad | pagsipi-unang daloy ng pananaliksik |
| Otter/ Alitaptap | mga tala sa pagpupulong + mga aksyon | libre + bayad | mga buod + mga item ng pagkilos mula sa mga transcript |
| Zapier/Gumawa | pandikit sa pagitan ng mga app | tiered | automates ang boring handoffs |
| Midjourney/Ideogram | visual, mga thumbnail | binayaran | mabilis na pag-ulit para sa mga deck, post, ad |
*Pagbabago ng presyo; pagbabago ng mga pangalan ng plano; ituring ito bilang direksyon.
Ang kaso ng ROI para sa pagiging produktibo ng AI, mabilis 🧮
-
Natuklasan ng mga kontroladong eksperimento na ang tulong sa AI ay maaaring bawasan ang oras upang makumpleto ang mga gawain sa pagsusulat at pagbutihin ang kalidad para sa mga mid-level na propesyonal-gumamit ng ~40% na pagbawas ng oras bilang benchmark para sa mga daloy ng trabaho ng nilalaman [1].
-
pinataas ng isang generative AI assistant sa karaniwan, na may partikular na malalaking pakinabang para sa mga mas bagong ahente [3].
-
Para sa mga developer, ipinakita ng isang kinokontrol na eksperimento ang mga kalahok na gumagamit ng AI pair-programmer na nakumpleto ang isang gawain ~56% na mas mabilis kaysa sa isang control group [4].
Pagsusulat at comms na hindi kumakain ng iyong hapon ✍️📬
Scenario: mga brief, email, proposal, landing page, mga post ng trabaho, mga pagsusuri sa pagganap-ang mga karaniwang pinaghihinalaan.
Daloy ng trabaho na maaari mong nakawin:
-
Muling magagamit na prompt scaffold
-
Tungkulin: "Ikaw ang aking mapurol na editor na nag-optimize para sa kaiklian at kalinawan."
-
Mga input: layunin, madla, tono, dapat isama ang mga bala, target ng salita.
-
Mga hadlang: walang legal na paghahabol, simpleng wika, British spelling kung iyon ang istilo ng iyong bahay.
-
-
Balangkas muna - mga heading, bullet, call to action.
-
Draft sa mga seksyon - intro, body chunk, CTA. Hindi gaanong nakakatakot ang mga short pass.
-
Contrast pass - humiling ng isang bersyon na nangangatwiran sa kabaligtaran. Pagsamahin ang pinakamahusay na mga piraso.
-
Compliance pass - humingi ng mga mapanganib na claim, nawawalang mga pagsipi, at na-flag na kalabuan.
Pro tip: i-lock ang iyong mga scaffold sa mga text expander o template (hal., cold-email-3 ). Iwiwisik ang mga emojis nang maingat na nababasa sa mga internal na channel.
Mga Pagpupulong: bago → habang → pagkatapos 🎙️➡️ ✅
-
Bago - gawing matalas na tanong ang hindi malinaw na agenda, mga artefact na ihahanda, at mga timebox.
-
Habang - gumamit ng assistant ng meeting para kumuha ng mga tala, desisyon, at may-ari.
-
Pagkatapos - awtomatikong bumuo ng buod, listahan ng mga panganib, at mga susunod na hakbang na draft para sa bawat stakeholder; i-paste sa iyong task tool na may mga takdang petsa.
Template na i-save:
"Ibuod ang transcript ng pulong sa: 1) mga desisyon, 2) bukas na mga tanong, 3) mga item ng aksyon na hinuhulaan ang mga nakatalaga mula sa mga pangalan, 4) mga panganib. Panatilihin itong maikli at na-scan. I-flag ang nawawalang impormasyon na may mga tanong."
Ang katibayan mula sa mga kapaligiran ng serbisyo ay nagmumungkahi na ang mahusay na ginamit na tulong sa AI ay maaaring magtaas ng throughput at ang damdamin ng customer-trato ang iyong mga pagpupulong tulad ng mga mini service call kung saan ang kalinawan at mga susunod na hakbang ay pinakamahalaga [3].
Coding at data nang walang drama 🔧📊
Kahit na hindi ka mag-code ng full-time, ang mga gawaing katabi ng code ay nasa lahat ng dako.
-
Pair programming - hilingin sa AI na magmungkahi ng mga function signature, bumuo ng mga unit test, at magpaliwanag ng mga error. Isipin ang "goma na pato na sumusulat pabalik."
-
Paghubog ng data - mag-paste ng maliit na sample at humingi ng: nilinis na talahanayan, mga outlier na pagsusuri, at tatlong insight sa simpleng wika.
-
Mga recipe ng SQL - ilarawan ang tanong sa Ingles; humiling ng SQL at isang paliwanag ng tao sa sanity-check sumali.
-
Guardrails - pagmamay-ari mo pa rin ang kawastuhan. Ang pagpapalakas ng bilis ay totoo sa mga kinokontrol na setting, ngunit kung mananatiling mahigpit ang mga pagsusuri sa code [4].
Pananaliksik na hindi spiral-retrieval na may mga resibo 🔎📚
Ang pagod sa paghahanap ay totoo. Mas gusto ang AI na nagbabanggit bilang default kapag mataas ang stake.
-
Para sa mabilis na maikling brief, ang mga tool na nagbabalik ng mga source inline ay nagbibigay-daan sa iyong makita ang mga nanginginig na claim sa isang sulyap.
-
Humingi ng mga salungat na mapagkukunan upang maiwasan ang paningin ng tunnel.
-
Humiling ng one-slide na buod kasama ang limang pinaka-mapagtatanggol na katotohanan na may mga pinagmulan. Kung hindi nito mabanggit, huwag gamitin ito para sa mga kahihinatnang desisyon.
Automation: idikit ang gawa para ihinto mo ang pagkopya-paste 🔗🤝
Dito nagsisimula ang compounding.
-
Trigger - dumating ang bagong lead, na-update ang doc, na-tag ang ticket ng suporta.
-
AI step - buod, uri-uriin, kunin ang mga patlang, marka ng damdamin, muling isulat para sa tono.
-
Pagkilos - lumikha ng mga gawain, magpadala ng mga personalized na follow-up, mag-update ng mga hilera ng CRM, mag-post sa Slack.
Mga mini blueprint:
-
Email ng customer ➜ Kinukuha ng AI ang intent + urgency ➜ ruta sa pila ➜ ibinababa ang TL;DR sa Slack.
-
Bagong tala ng pulong ➜ AI ay kumukuha ng mga item ng aksyon ➜ lumilikha ng mga gawain sa mga may-ari/petsa ➜ nag-post ng isang linyang buod sa channel ng proyekto.
-
Suporta sa tag na "pagsingil" ➜ AI ay nagmumungkahi ng mga snippet ng tugon ➜ mga pag-edit ng ahente ➜ system logs ang huling sagot para sa pagsasanay.
Oo, tumatagal ng isang oras para mag-wire up. Pagkatapos ay nakakatipid ka ng dose-dosenang maliliit na pagtalon bawat linggo-tulad ng sa wakas ay nag-aayos ng isang lumalamig na pinto.
Mga maagang pattern na sumuntok nang higit sa kanilang timbang 🧩
-
Critic sandwich
"Draft X na may structure A. Pagkatapos ay pumuna para sa kalinawan, bias, at nawawalang ebidensya. Pagkatapos ay pagbutihin ito gamit ang kritika. Panatilihin ang lahat ng tatlong seksyon." -
Laddering
"Bigyan mo ako ng 3 bersyon: simple para sa isang bagong dating, mid-depth para sa isang practitioner, expert-level na may mga pagsipi." -
Constraint boxing
"Tumugon gamit lamang ang mga bullet point na max 12 salita bawat isa. Walang fluff. Kung hindi sigurado, magtanong muna." -
Paglilipat ng istilo
"Isulat muli ang patakarang ito sa simpleng wika na ang isang abalang tagapamahala ay talagang pananatilihing buo ang mga seksyon at obligasyon." -
Risk radar
"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 bahaging nasa hustong gulang 🛡️
Hindi ka magpapadala ng code nang walang mga pagsubok. Huwag magpadala ng mga workflow ng AI nang walang mga guardrail.
-
Sundin ang isang balangkas - Ang AI Risk Management Framework ng NIST (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) ay nagpapanatili sa iyong pag-iisip tungkol sa mga panganib sa mga tao, hindi lamang sa teknolohiya [2].
-
Pangasiwaan nang maayos ang personal na data - kung magpoproseso ka ng personal na data sa konteksto ng UK/EU, manatili sa mga prinsipyo ng UK GDPR (pagkakabatasan, pagiging patas, transparency, limitasyon sa layunin, pag-minimize, katumpakan, mga limitasyon sa storage, seguridad). Ang patnubay ng ICO ay praktikal at napapanahon [5].
-
Piliin ang tamang lugar para sa sensitibong content - mas gusto ang mga alok ng enterprise na may mga kontrol ng admin, mga setting ng pagpapanatili ng data, at mga audit log.
-
Itala ang iyong mga desisyon - panatilihin ang isang magaan na log ng mga senyas, mga kategorya ng data na hinawakan, at mga pagpapagaan.
-
Human-in-the-loop ayon sa disenyo - mga reviewer para sa content na may mataas na epekto, code, legal na claim, o anumang bagay na nakaharap sa customer.
Maliit na tala: oo, ang seksyong ito ay parang mga gulay. Ngunit ito ay kung paano mo panatilihin ang iyong mga panalo.
Mga sukatan na mahalaga: patunayan ang iyong mga nadagdag para manatili sila 📏
Subaybayan bago at pagkatapos. Panatilihin itong boring at tapat.
-
Oras ng pag-ikot sa bawat uri ng gawain - draft ng email, gumawa ng ulat, isara ang tiket.
-
de-kalidad na proxy - mas kaunting mga rebisyon, mas mataas na NPS, mas kaunting mga pagtaas.
-
Throughput - mga gawain bawat linggo, bawat tao, bawat koponan.
-
Rate ng error - mga regression bug, nabigo ang fact-check, mga paglabag sa patakaran.
-
Pag-ampon - bilang ng muling paggamit ng template, pagpapatakbo ng automation, paggamit ng prompt-library.
Ang mga koponan ay may posibilidad na makakita ng mga resulta tulad ng mga kinokontrol na pag-aaral kapag ipinares nila ang mas mabilis na mga draft na may mas malakas na mga loop ng pagsusuri-ang tanging paraan na gumagana ang matematika nang mahabang panahon [1][3][4].
Mga karaniwang pitfalls at mabilisang pag-aayos 🧯
-
Prompt soup - dose-dosenang mga one-off na prompt na nakakalat sa mga chat.
Ayusin: isang maliit, may bersyon na prompt library sa iyong wiki. -
Shadow AI - gumagamit ang mga tao ng mga personal na account o random na tool.
Ayusin: mag-publish ng inaprubahang listahan ng tool na may malinaw na mga dapat gawin/hindi dapat gawin at path ng kahilingan. -
Sobrang pagtitiwala sa unang draft - kumpiyansa ≠ tama.
Ayusin: pag-verify + checklist ng pagsipi. -
Walang natipid na oras na aktwal na na-redeploy - ang mga kalendaryo ay hindi nagsisinungaling.
Ayusin: i-block ang oras para sa mas mataas na halaga ng trabaho na sinabi mong gagawin mo. -
Tool sprawl - limang produkto ang gumagawa ng parehong bagay.
Ayusin: isang quarterly cull. Maging walang awa.
Tatlong malalim na pagsisid ang maaari mong i-swipe ngayon 🔬
1) Ang 30 minutong content engine 🧰
-
5 min - i-paste ang maikling, bumuo ng balangkas, piliin ang pinakamahusay sa dalawa.
-
10 min - draft ng dalawang pangunahing seksyon; humiling ng kontra-argumento; pagsamahin.
-
10 min - humingi ng mga panganib sa pagsunod at nawawalang mga pagsipi; ayusin.
-
5 min - buod ng isang talata + tatlong social snippet.
Ang ebidensiya ay nagsasabi na ang structured na tulong ay maaaring mapabilis ang propesyonal na pagsulat nang walang basurang kalidad [1].
2) Ang loop ng kalinawan ng pulong 🔄
-
Bago: patalasin ang agenda at mga tanong.
-
Habang: itala at i-tag ang mga pangunahing desisyon.
-
Pagkatapos: Bumubuo ang AI ng mga item ng pagkilos, mga may-ari, mga risk-auto post sa iyong tracker.
Ang pananaliksik sa mga kapaligiran ng serbisyo ay nag-uugnay sa combo na ito sa mas mataas na throughput at mas mahusay na damdamin kapag ang mga ahente ay gumagamit ng AI nang responsable [3].
3) Ang developer nudge kit 🧑💻
-
Bumuo muna ng mga pagsubok, pagkatapos ay magsulat ng code na pumasa sa kanila.
-
Humingi ng 3 alternatibong pagpapatupad na may mga trade-off.
-
Ipapaliwanag nito ang code pabalik na parang bago ka sa stack.
-
Asahan ang mas mabilis na mga oras ng pag-ikot sa mga saklaw na gawain-ngunit panatilihing mahigpit ang mga pagsusuri [4].
Paano ito i-roll out bilang isang team 🗺️
-
Pumili ng dalawang daloy ng trabaho na may nasusukat na mga resulta (hal., triage ng suporta + lingguhang pagbalangkas ng ulat).
-
Template muna - disenyo ng mga prompt at lokasyon ng storage bago mo isali ang lahat.
-
Pilot na may mga kampeon - isang maliit na grupo na mahilig sa tinkering.
-
Sukatin para sa dalawang cycle - cycle time, kalidad, error rate.
-
I-publish ang playbook - ang eksaktong mga senyas, mga pitfalls, at mga halimbawa.
-
Sukatin at maayos - pagsamahin ang mga nagsasapawan na tool, gawing pamantayan ang mga guardrail, panatilihin ang isang pager ng mga panuntunan.
-
Suriin quarterly - magretiro kung ano ang hindi nagamit, panatilihin kung ano ang napatunayan.
Panatilihing praktikal ang vibe. Huwag mangako ng paputok-pangako ng mas kaunting sakit ng ulo.
FAQ-ish curiosities 🤔
-
Kukunin ba ng AI ang trabaho ko?
Sa karamihan ng mga kapaligiran ng kaalaman, ang mga nadagdag ay pinakamataas kapag pinalalaki ang mga tao at pinalalakas ang mga hindi gaanong karanasan-kung saan maaaring mapabuti ang pagiging produktibo at moral [3]. -
Okay lang bang mag-paste ng sensitibong impormasyon sa AI?
Kung gumagamit lang ang iyong organisasyon ng mga kontrol sa enterprise at sinusunod mo ang mga prinsipyo ng UK GDPR. Kapag may pagdududa, huwag munang mag-paste-summarise o mag-mask [5]. -
Ano ang dapat kong gawin sa oras na nakakatipid ako?
Muling mamuhunan sa mas mataas na halaga ng mga pag-uusap sa trabaho-customer, mas malalim na pagsusuri, mga madiskarteng eksperimento. Iyan ay kung paano nagiging mga resulta ang mga natamo sa pagiging produktibo, hindi lamang mga mas magagandang dashboard.
TL;DR
"Paano gamitin ang AI upang maging mas produktibo" ay hindi isang teorya-ito ay isang hanay ng mga maliliit, nauulit na sistema. Gumamit ng mga scaffold para sa pagsusulat at mga komunikasyon, mga katulong para sa mga pulong, ipares ang mga programmer para sa code, at magaan na automation para sa paggawa ng pandikit. Subaybayan ang mga nadagdag, panatilihin ang mga guardrail, i-redeploy ang oras. Medyo madadapa ka-namin lahat-ngunit kapag nag-click ang mga loop, parang paghahanap ng nakatagong fast lane. At oo, minsan nagiging kakaiba ang mga metapora.
Mga sanggunian
-
Noy, S., & Zhang, W. (2023). Pang-eksperimentong ebidensya sa mga epekto ng pagiging produktibo ng gawaing kaalaman na tinulungan ng AI. Agham
-
NIST (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST Publication
-
Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2023). Generative AI sa Trabaho. NBER Working Paper w31161
-
Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). Ang Epekto ng AI sa Produktibo ng Developer: Katibayan mula sa GitHub Copilot. arXiv
-
Opisina ng Komisyoner ng Impormasyon (ICO). Isang gabay sa mga prinsipyo sa proteksyon ng data (UK GDPR). ICO Guidance