Τεχνητή νοημοσύνη στον χώρο εργασίας: Ένας πρακτικός οδηγός για εκτελεστές γνώσης

Αυτό το άρθρο αναλύει πώς οι εργαζόμενοι γνώσης μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη στις επαναλαμβανόμενες εργασίες που καταναλώνουν χρόνο κάθε εβδομάδα, όχι μόνο για μεμονωμένες ερωτήσεις και εργασίες γραφής. Περιλαμβάνει έτοιμες προς χρήση προτροπές, καθοδήγηση για ασφαλή χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και βήματα για τη γρήγορη και απλή ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις ροές εργασίας σας.

Πώς να χρησιμοποιήσετε την τεχνητή νοημοσύνη στον χώρο εργασίας

Η περισσότερη εργασία γνώσης συνοδεύεται από λειτουργικό φόρτο εργασίας που δεν περιγράφεται στην περιγραφή θέσης εργασίας: συναντήσεις, διαχειριστικά, παραμονή ενήμερων, διαχείριση σχέσεων.

Αυτές οι εργασίες είναι συχνά το καλύτερο μέρος για να ξεκινήσετε να χρησιμοποιείτε τεχνητή νοημοσύνη, επειδή το αποτέλεσμα είναι εύκολο να ελεγχθεί και τα διακυβεύματα σε περίπτωση λάθους είναι χαμηλά.

Ακολουθούν 10 από αυτές τις εργασίες και πώς να προτρέψετε την τεχνητή νοημοσύνη να βοηθήσει σε καθεμία από αυτές.

Σημείωση: Ορισμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης χρειάζονται υλικό πηγής συνδεδεμένο ή επικολλημένο απευθείας. Άλλα μπορούν να το τραβήξουν μόνα τους από συνδεδεμένα εισερχόμενα, μονάδα δίσκου (drive) ή ανοιχτές καρτέλες προγράμματος περιήγησης. Οι παρακάτω προτροπές λειτουργούν και στις δύο περιπτώσεις.

1) Παραμονή ενήμερων

Νέα άρθρα και ενημερωμένες σημειώσεις συσσωρεύονται για το ίδιο θέμα και μπορεί να αποτελέσει πραγματική πρόκληση να παρακολουθείτε τι συμβαίνει.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σας βοηθήσουν να:

• Συμφιλιώσετε διασκορπισμένες πηγές σε μία απάντηση
• Εντοπίσετε αντιφάσεις ή απόκλιση εκδόσεων σε όλο το έγγραφο
• Συνοψίσετε τι έχει αλλάξει από την τελευταία ενημέρωση
• Επισημάνετε πού διαφωνούν οι πηγές

2) Επικοινωνία

Μια ενημέρωση κατάστασης, μια ανακεφαλαίωση, ένας έλεγχος: η περισσότερη επικοινωνία στην εργασία επαναλαμβάνει τις ίδιες λίγες μορφές, γεγονός που διευκολύνει την τεχνητή νοημοσύνη να γράψει ένα αξιοπρεπές πρώτο προσχέδιο.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σας βοηθήσουν να:

• Συντάξετε email, ενημερώσεις ή έγγραφα από κουκκίδες
• Προσαρμόσετε τον τόνο ή το μήκος για διαφορετικό κοινό
• Ξαναγράψετε την ίδια ενημέρωση για διαφορετικούς αναγνώστες
• Εντοπίσετε ασαφή διατύπωση πριν στείλετε

3) Συναντήσεις

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στη μετατροπή μιας συνομιλίας σε απτό αρχείο καταγραφής επόμενων ενεργειών και αποφάσεων.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σας βοηθήσουν να:

• Εξάγετε στοιχεία ενέργειας και υπεύθυνους από σημειώσεις ή απομαγνητοφώνηση
• Συντάξετε την ανακεφαλαίωση αμέσως μετά από μια κλήση
• Εντοπίσετε δεσμεύσεις που δεν ανατέθηκαν ποτέ πραγματικά σε κανέναν
• Προετοιμάσετε μια ατζέντα από τα ανοιχτά στοιχεία της τελευταίας συνάντησης

4) Σχεδιασμός και ιεράρχηση προτεραιοτήτων

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διευκολύνει την οργάνωση ενός περίπλοκου εβδομαδιαίου προγράμματος, τον συντονισμό πολλαπλών δεσμεύσεων και την ακριβέστερη εκτίμηση του χρόνου.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σας βοηθήσουν να:

• Μετατρέψετε ανταγωνιστικές προθεσμίες σε σειρά λειτουργιών
• Επισημάνετε συγκρούσεις προγραμματισμού προτού γίνουν πρόβλημα
• Διαχωρίσετε τι είναι πραγματικά επείγον από αυτό που φαίνεται επείγον
• Ελέγξετε τη λογική για το εάν ένα σχέδιο είναι ρεαλιστικό

5) Ανάλυση και λήψη αποφάσεων

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν αντικαθιστά την ανθρώπινη κρίση, αλλά είναι καλή στη συγκέντρωση, την ταξινόμηση και τη σύγκριση σύνθετων πληροφοριών για να διευκολύνει τη διαδικασία λήψης αποφάσεων.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σας βοηθήσουν να:

• Συγκεντρώσετε τις σχετικές πληροφορίες για τη λήψη απόφασης
• Αναδείξετε πού η συλλογιστική συμφωνεί ή διαφωνεί
• Υποβάλετε σε δοκιμασία αντοχής μια υπόθεση προτού βασιστείτε σε αυτήν
• Οργανώσετε τους παράγοντες που επηρεάζουν

6) Παραγωγή παραδοτέων

Τα πιο εξελιγμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης σήμερα μπορούν να προχωρήσουν πέρα από την απλή απάντηση ερωτήσεων για τη δημιουργία διαφανειών, αναφορών, εγγράφων ή υπολογιστικών φύλλων.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σας βοηθήσουν να:

• Μετατρέψετε έρευνα ή σημειώσεις σε μια πρώτη παρουσίαση, υπολογιστικό φύλλο ή αναφορά
• Προχωρήσετε απευθείας από το ακατέργαστο υλικό σε ένα μορφοποιημένο έγγραφο
• Διαρθρώσετε ένα παραδοτέο προτού αφιερώσετε χρόνο στο φινίρισμα
• Συγκεντρώσετε πηγές καθώς το κατασκευάζετε

7) Διαχειριστικός φόρτος

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει τις κοπιαστικές μη αυτόματες εργασίες, όπως η εισαγωγή ή κατηγοριοποίηση δεδομένων, η επισήμανση αρχείων ή η αυτόματη αντιγραφή-επικόλληση πληροφοριών από το ένα εργαλείο στο άλλο.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σας βοηθήσουν να:

• Κατηγοριοποιήσετε έξοδα και να επισημάνετε διπλότυπα ή ελλιπείς καταχωρήσεις
• Συντάξετε τυπικά email
• Μετατρέψετε μια πρόχειρη σημείωση σε κάτι υποβλητέο
• Συμπληρώσετε επαναλαμβανόμενες φόρμες από πληροφορίες που έχετε ήδη

8) Αναθεώρηση και ποιοτικός έλεγχος

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι χρήσιμη για τον εντοπισμό ασυνεπειών εντός ενός ενιαίου εγγράφου και τη συμφιλίωση ισχυρισμών σε πολλαπλές πηγές, όπως η επισήμανση του σημείου όπου ένα προσχέδιο αποκλίνει από τον οδηγό στυλ.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σας βοηθήσουν να:

• Εντοπίσετε ασυνεπείς αριθμούς ή ισχυρισμούς σε ολόκληρο το έγγραφο
• Επισημάνετε ασαφή διατύπωση προτού αποσταλεί κάτι
• Ελέγξετε ένα προσχέδιο έναντι λίστας ελέγχου ή οδηγού στυλ
• Εντοπίσετε κενά μεταξύ μιας πρώιμης ενότητας και μιας μεταγενέστερης

9) Εκμάθηση

Η εξοικείωση με ένα άγνωστο θέμα σήμαινε παλαιότερα αργή ανάγνωση ή χάρη από έναν πολυάσχολο συνάδελφο.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σας βοηθήσουν να:

• Αποκτήσετε γρήγορα μια λειτουργική κατανόηση ενός άγνωστου εργαλείου, διαδικασίας ή θέματος
• Προετοιμάσετε ερωτήσεις στις οποίες πρέπει να είστε έτοιμοι να απαντήσετε
• Εξηγήσετε μια έννοια στο επίπεδο που χρειάζεστε
• Συμπληρώσετε το υπόβαθρο πριν μιλήσετε σε κάποιον πιο ειδικό από εσάς

10) Διαχείριση σχέσεων

Το πλαίσιο που είναι διασκορπισμένο σε παλιά email και σημειώσεις μπορεί να είναι δύσκολο να ανασυσταθεί με ειδοποίηση τελευταίας στιγμής, ακριβώς πριν από μια κλήση.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σας βοηθήσουν να:

• Συγκεντρώσετε το πλαίσιο πριν από μια συνομιλία: τι συζητήθηκε, υποσχέθηκε ή έμεινε ανοιχτό
• Προετοιμάσετε μια ενημέρωση πριν από μια κλήση πελάτη ή ενδιαφερόμενου μέρους
• Παρακολουθήσετε ανοιχτά στοιχεία σε μια συνεχιζόμενη σχέση
• Συντάξετε έναν έλεγχο που παραπέμπει σε πραγματικό προηγούμενο πλαίσιο

Πώς να ξεκινήσετε με την τεχνητή νοημοσύνη χωρίς να ενοχλήσετε την ομάδα IT σας

Κάθε προτροπή παραπάνω υποθέτει ότι το εργαλείο έχει πρόσβαση σε πραγματικές, μερικές φορές ευαίσθητες, πληροφορίες της εταιρείας, επομένως μερικές συνήθειες εκ των προτέρων εμποδίζουν αυτή την πρόσβαση να γίνει πρόβλημα αργότερα.

• Ελέγξτε για μια λίστα εγκεκριμένων εργαλείων πριν ξεκινήσετε. Οι περισσότερες εταιρείες δημοσιεύουν μία κάπου: ένα wiki πληροφορικής, μια πύλη ασφαλείας, ένα έγγραφο ενσωράτωσης. Εάν δεν μπορείτε να βρείτε μία, ρωτήστε απευθείας αντί να υποθέσετε ότι δεν υπάρχει.
• Συνδεθείτε μέσω του SSO της εταιρείας σας, όχι με προσωπικό λογαριασμό. Μια προσωπική σύνδεση δεν κληρονομεί τους ελέγχους δεδομένων, το ίχνος ελέγχου ή τη διαδικασία αποχώρησης της εταιρείας σας, επομένως η εργασία παραμένει εκτός της ορατότητας της πληροφορικής ακόμη και όταν η ίδια η εργασία είναι εταιρική υπόθεση.
• Γνωρίστε τα επίπεδα δεδομένων της εταιρείας σας, όχι μόνο "ευαίσθητα έναντι μη ευαίσθητων." Οι περισσότερες εταιρείες χωρίζουν τα δεδομένα σε περισσότερες από δύο κατηγορίες, για παράδειγμα δημόσια, εσωτερικά, εμπιστευτικά και περιορισμένα, και αυτό που είναι εντάξει να επικολλήσει κανείς σε ένα εργαλείο μπορεί να μην είναι εντάξει για ένα άλλο. Επικοινωνήστε με την πληροφορική ή την ασφάλεια εάν τα επίπεδα δεν τεκμηριώνονται κάπου προφανή.
• Αφαιρέστε τα αναγνωριστικά πριν κάνετε επικόλληση, όταν μπορείτε. Ανταλλάξτε πραγματικά ονόματα, αριθμούς λογαριασμών και λεπτομέρειες πελατών με σύμβολα κράτησης θέσης όπως {client_name} πριν κάνετε επικόλληση σε ένα εργαλείο που δεν έχει εγκριθεί επίσημα.
• Απενεργοποιήστε τους διακόπτες εκπαίδευσης μοντέλου. Τα περισσότερα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης διαθέτουν μια ρύθμιση, που συχνά φέρει ετικέτα όπως "βελτίωση του μοντέλου" ή "χρήση των δεδομένων μου για εκπαίδευση", η οποία εντάσσει τις εισόδους σας σε δεδομένα εκπαίδευσης από προεπιλογή. Ελέγξτε το πλαίσιο απορρήτου ή ρυθμίσεων και απενεργοποιήστε το, εκτός εάν το εργαλείο έχει εγκριθεί ειδικά χωρίς αυτήν την ανησυχία.
• Ελέγξτε σε τι μπορεί να έχει πρόσβαση ένα εργαλείο πριν το συνδέσετε. Εάν κλείνει ραντεβού, στέλνει πράγματα ή αγγίζει τα εισερχόμενά σας, ελέγξτε τι δικαιώματα ζητά και ανακαλέστε την πρόσβαση για οτιδήποτε δεν χρησιμοποιείτε ενεργά.
• Ρωτήστε εάν δεν γνωρίζετε εάν κάτι είναι εγκεκριμένο. Ένα γρήγορο μήνυμα στην πληροφορική ή την ασφάλεια είναι συνήθως προτιμότερο από το να διαπιστώσετε εκ των υστέρων ότι ένα εργαλείο δεν είχε εγκριθεί.

Μεγέθυνση

Πώς να χρησιμοποιήσετε την τεχνητή νοημοσύνη στον χώρο εργασίας πιο αποτελεσματικά

Οι περισσότεροι εργαζόμενοι γνώσης χρησιμοποιούν ήδη την τεχνητή νοημοσύνη περιστασιακά: μια μεμονωμένη ερώτηση, ένα γρήγορο προσχέδιο email, αντιγραφή του αποτελέσματος, τέλος. Η αντιμετώπιση μιας εργασίας ως πιλοτικού προγράμματος δύο εβδομάδων, και όχι ως μιας εφάπαξ ερώτησης, είναι αυτό που μετατρέπει αυτή την περιστασιακή χρήση σε ουσιαστική εξοικονόμηση χρόνου.

Ακολουθεί ο τρόπος για να ξεκινήσετε:

1) Παρακολουθήστε μια ολόκληρη εβδομάδα πριν κάνετε οποιεσδήποτε αλλαγές

Για πέντε εργάσιμες ημέρες, καταγράψτε κάθε επαναλαμβανόμενη εργασία, πόσο χρόνο διαρκεί και πόσο κοπιαστική φαίνεται. Υπάρχουν πολλαπλά εργαleia παρακολούθησης χρόνου διαθέσιμα, αλλά μια τρέχουσα σημείωση λειτουργεί μια χαρά: "Δευτέρα, 20 λεπτά, ταξινόμηση αποδείξεων, ελαφρώς ενοχλητικό." Μέχρι την Παρασκευή, ένα μοτίβο συνήθως ξεχωρίζει από μόνο του.

2) Επιλέξτε μία εργασία

Ελέγξτε τις σημειώσεις και επιλέξτε ποια χρονοβόρα, κοπιαστική εργασία θα αυτοματοποιήσετε πρώτη.

Υπάρχουν μερικοί παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη:

• Συμβαίνει η εργασία πολλές φορές την εβδομάδα;
• Είναι η διαδικασία σχετικά συνεπής κάθε φορά;
• Είναι γρήγορος ο έλεγχος του αποτελέσματος;
• Εξαρτάται από κρίσεις που ποικίλλουν ανάλογα με την κατάσταση;
• Θα ήταν εύκολο να εντοπιστεί και να διορθωθεί ένα σφάλμα;
• Είναι τα δεδομένα πηγής πλήρη και αξιόπιστα;

Μια εβδομαδιαία ενημέρωση κατάστασης ή μια επαναλαμβανόμενη αναφορά εξόδων ταιριάζει. Μια τριμηνιαία παρουσίαση διοικητικού συμβουλίου όχι. Τα διακυβεύματα και ο χρόνος αναθεώρησης είναι και τα δύο πολύ υψηλά για ένα πρώτο πιλοτικό.

3) Ορίστε τι σημαίνει "καλό" πριν το δοκιμάσετε

Γράψτε μια πρόταση που περιγράφει ένα σωστό ή χρηστικό αποτέλεσμα, αποφασισμένη προτού δείτε τι παράγει η τεχνητή νοημοσύνη.

Τραβήξτε τρία πραγματικά παραδείγματα του αποτελέσματος που έγινε με το χέρι (τρεις ενημερώσεις κατάστασης, τρεις αναφορές εξόδων) και γράψτε τι έχουν κοινό: μήκος, δομή, επίπεδο λεπτομέρειας.

Στη συνέχεια, ρωτήστε τι θα το έκανε άχρηστο. Μερικές φορές είναι ευκολότερο να ορίσετε το καλό ονομάζοντας την αποτυχία. Συμπεριλάβετε το αντίθετο κάθε αποτυχίας στον ορισμό ενός καλού αποτελέσματος.

Για παράδειγμα, για μια ενημέρωση κατάστασης, αυτό μπορεί να είναι: "Καλύπτει τι απεστάλη και τι είναι μπλοκαρισμένο, σε δύο παραγράφους, με ελάχιστη επανεγγραφή να απαιτείται."

Για μια αναφορά εξόδων, μπορεί να είναι: "Κάθε γραμμή έχει κατηγορία και τα διπλότυπα επισημαίνονται."

4) Κατασκευάστε και δοκιμάστε την προτροπή

Ξεκινήστε με μια απλή περιγραφή της εργασίας και τον ορισμό "καλό" από το βήμα 3, στη συνέχεια εκτελέστε την σε δύο ή τρεις πραγματικές περιπτώσεις.

Μετά από κάθε εκτέλεση, συγκρίνετε το αποτέλεσμα με αυτόν τον ορισμό και σημειώστε τι λείπει: λείπει μια ενότητα, πολύ μακροσκελές, λάθος τόνος. Προσθέστε μια γραμμή στην προτροπή που αντιμετωπίζει αυτό το συγκεκριμένο κενό και, στη συνέχεια, εκτελέστε την ξανά.

Σταματήστε μόλις το αποτέλεσμα χρειάζεται μόνο μικρές διορθώσεις, όχι επανεγγραφή. Αποθηκεύστε την τελική έκδοση κάπου που να είναι εύκολο να βρεθεί ξανά: ένα καρφιτσωμένο έγγραφο, μια εφαρμογή σημειώσεων ή μια κοινόχρηστη βιβλιοθήκη προτροπών, για παράδειγμα.

5) Αποφασίστε για έναν έλεγχο ποιοτικού ελέγχου

Επιλέξτε ένα επαναλαμβανόμενο πράγμα που πρέπει να επαληθεύσετε μη αυτόματα. Για μια αναφορά εξόδων, αυτό μπορεί να σημαίνει τη σύγκριση των συνολικών ποσών κατηγοριών με την ακατέργαστη εξαγωγή πριν την υποβολή. Κάντε τον ίδιο έλεγχο σε κάθε αποτέλεσμα για δύο εβδομάδες, ακόμα και όταν αρχίσει να φαίνεται αξιόπιστο.

6) Μετά από δύο εβδομάδες, συγκρίνετε με τη γραμμή βάσης.

Για κάθε περίπτωση, παρακολουθήστε πόσο χρόνο χρειάστηκε η εργασία από την αρχή μέχρι το τέλος, συμπεριλαμβανομένου του βήματος ελέγχου, και πώς συγκρίνεται με τον χρόνο που καταγράφηκε στο βήμα 1. Στο τέλος των δύο εβδομάδων, προσθέστε τα για να αποφασίσετε εάν αξίζει να διατηρήσετε την αυτοματοποίηση ως έχει. Εάν όχι, προσαρμόστε και προσπαθήστε ξανά, ή αφήστε την και επιλέξτε διαφορετική εργασία.

Εφαρμογή αυτού στην πράξη

Επιλέξτε την εργασία που καταναλώνει τον περισσότερο χρόνο και εμφανίζεται πιο συνεπώς, εκτελέστε την μέσω των πιλοτικών βημάτων και σημειώστε πόσο χρόνο ή προσπάθεια εξοικονομεί η τεχνητή νοημοσύνη.

Το Perplexity Computer δίνει σε έναν εκτελεστής γνώσης μεγαλύτερη χωρητικότητα χωρίς να προσθέτει ώρες στην ημέρα. Συνδέεται με τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται ήδη καθημερινά, συμπεριλαμβανομένων των Gmail, Outlook, Google Drive, Notion και Slack, και μπορεί να αντλήσει το σχετικό υλικό, να συντάξει το αποτέλεσμα και να επισημάνει οτιδήποτε χρειάζεται μια δεύτερη ματιά προτού βγει προς τα έξω.

Δοκιμάστε το Perplexity Computer για την καθημερινή σας εργασία.

Συχνές ερωτήσεις

Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στον χώρο εργασίας;

Είναι η χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης, όπως συνδεδεμένοι βοηθοί και chatbot, για να βοηθήσουν στα επαναλαμβανόμενα μέρη μιας εργασίας: παραμονή ενήμερων, επικοινωνία, σχεδιασμός, αναθεώρηση και διαχειριστική εργασία, επιπλέον των μεμονωμένων ερωτήσεων που οι περισσότεροι άνθρωποι κάνουν ήδη.

Ποια είναι τα παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης στον χώρο εργασίας;

Η εξαγωγή στοιχείων ενέργειας από μια απομαγνητοφώνηση συνάντησης, η μετατροπή ακατέργαστων σημειώσεων σε ενημέρωση κατάστασης, η κατηγοριοποίηση μιας αναφοράς εξόδων, η κατασκευή ενός περιγράμματος παρουσίασης που υποστηρίζεται από πηγές και η προετοιμασία για μια κλήση χρησιμοποιώντας προηγούμενο πλαίσιο είναι πέντε συνήθη παραδείγματα.

Ποια είναι τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στον χώρο εργασίας;

Το πιο σαφές όφελος είναι ο χρόνος που κερδίζεται πίσω σε εργασίες που ακολουθούν ένα προβλέψιμο μοτίβο: σύνοψη, σύνταξη, κατηγοριοποίηση και αναθεώρηση εργασίας που απαιτεί πραγματικό χρόνο για να γίνει με το χέρι αλλά δεν απαιτεί βαθιά κρίση.

Ποια είναι τα υπέρ και τα κατά της τεχνητής νοημοσύνης στον χώρο εργασίας;

Το θετικό είναι ταχύτερα πρώτα προσχέδια και λιγότερος χρόνος σε επαναλαμβανόμενες εργασίες. Το αρνητικό εμφανίζεται όταν το βήμα ελέγχου παραλείπεται: μια μη επαληθευμένη σύνοψη που αντιμετωπίζεται ως γεγονός, ένα προσχέδιο που αποστέλλεται χωρίς αναθεώρηση ή ευαίσθητα δεδομένα που επικολλώνται σε ένα εργαλείο που δεν εγκρίθηκε ποτέ για αυτά.

Πώς χρησιμοποιείτε την τεχνητή νοημοσύνη στον χώρο εργασίας;

Ξεκινήστε με μία επαναλαμβανόμενη εργασία, παρακολουθήστε πώς γίνεται επί του παρόντος για μια εβδομάδα, ορίστε πώς μοιάζει ένα καλό αποτέλεσμα, δοκιμάστε μια προτροπή σε μερικές πραγματικές περιπτώσεις και ορίστε έναν σταθερό έλεγχο που θα εκτελείται σε κάθε αποτέλεσμα κατά τη διάρκεια ενός πιλοτικού προγράμματος δύο εβδομάδων.

Ποιοι είναι οι κίνδυνοι της τεχνητής νοημοσύνης στον χώρο εργασίας;

Οι κύριοι κίνδυνοι είναι η αντιμετώπιση του αποτελέσματος της τεχνητής νοημοσύνης ως επαληθευμένου ενώ δεν είναι, η αποστολή ευαίσθητων δεδομένων μέσω ενός μη εγκεκριμένου εργαλείου και η άδεια μιας σύνοψης τεχνητής νοημοσύνης να υποκαταστήσει μια απόφαση, μια έγκριση ή μια κρίση σχέσεων που εξακολουθεί να χρειάζεται έναν άνθρωπο.

Θα αντικαταστήσει η τεχνητή νοημοσύνη τις θέσεις εργασίας;

Για την περισσότερη εργασία γνώσης, η τεχνητή νοημοσύνη αντικαθιστά συγκεκριμένες επαναλαμβανόμενες εργασίες εντός ενός ρόλου παρά τον ίδιο τον ρόλο. Οι εργασίες σε αυτόν τον οδηγό, επικοινωνία, διαχειριστικά, πρώτα προσχέδια, είναι αυτές που είναι πιο πιθανό να αλλάξουν, ενώ η κρίση, η λογοδοσία και η οικοδόμηση σχέσεων παραμένουν στο άτομο που κάνει τη δουλειά.