İş yerinde yapay zeka: Bilgi işleyicileri için pratik bir kılavuz

Bu makale, bilgi işleyicilerinin (

Yapay zeka iş yerinde nasıl kullanılır

Çoğu bilgi çalışması, iş tanımında yer almayan operasyonel ek yüklerle birlikte gelir: toplantılar, idari işler, bilgi sahibi olma, ilişkileri yönetme.

Bu görevler genellikle yapay zekayı kullanmaya başlamak için en iyi yerdir, çünkü çıktıyı kontrol etmek kolaydır ve yanlış yapmanın riskleri düşüktür.

Aşağıda bu görevlerden 10 tanesi ve her birine yardımcı olması için yapay zekaya nasıl komut verileceği yer almaktadır.

Not: Bazı yapay zeka araçlarının kaynak materyalin eklenmesini veya doğrudan yapıştırılmasını gerektirir. Diğerleri ise bunu bağlı bir gelen kutusundan, sürücürden veya açık tarayıcı sekmesinden kendileri çekebilir. Aşağıdaki komutlar her iki durumda da çalışır.

1) Bilgi sahibi olmak

Aynı konu üzerinde yeni makaleler ve güncellenmiş notlar birikir ve olup bitenlere ayak uydurmak gerçek bir zorluk olabilir.

Yapay zeka araçları size şu konularda yardımcı olabilir:

• Dağınık kaynakları tek bir yanıtta uzlaştırın
• Belgeler arasındaki çelişkileri veya sürüm sapmalarını yakalayın
• Son guncellemeden bu yana neyin değiştiğini özetleyin
• Kaynakların anlaşamadığı noktaları işaretleyin

2) İletişim

Bir durum güncellemesi, bir özet, bir kontrol: Çoğu iş iletişimi aynı birkaç kalıbı tekrarlar, bu da yapay zekanın düzgün bir ilk taslak yazmasını kolaylaştırır.

Yapay zeka araçları size şu konularda yardımcı olabilir:

• Madde işaretlerinden e-postalar, güncellemeler veya belgeler taslaklayın
• Farklı bir hedef kitle için tonu veya uzunluğu ayarlayın
• Aynı güncellemeyi farklı okuyucular için yeniden yazın
• Göndermeden önce belirsiz ifadeleri yakalayın

3) Toplantılar

Yapay zeka, bir konuşmayı sonraki eylemlerin ve kararların somut bir günlüğüne dönüştürmeye yardımcı olabilir.

Yapay zeka araçları size şu konularda yardımcı olabilir:

• Notlardan veya transkriptten eylem öğelerini ve sahiplerini çıkarın
• Bir görüşmeden hemen sonra özeti taslaklayın
• Hiç kimseye atanmamış taahhütleri yakalayın
• Son toplantının açık öğelerinden bir ajanda hazırlayın

4) Planlama ve önceliklendirme

Yapay zeka, karmaşık bir haftalık programı düzenlemeyi, birden fazla taahhüdü yönetmeyi ve süreyi daha doğru tahmin etmeyi kolaylaştırabilir.

Yapay zeka araçları size şu konularda yardımcı olabilir:

• Çakışan son tarihleri bir işlem sırasına dönüştürün
• Bir sorun haline gelmeden önce zamanlama çakışmalarını işaretleyin
• Gerçekten acil olanı, acil gibi hissettirenden ayırın
• Bir planın gerçekçi olup olmadığını akıl süzgecinden geçirin

5) Analiz ve karar verme

Yapay zeka insan muhakemesinin yerini alamaz, ancak karar verme sürecini kolaylaştırmak için karmaşık bilgileri bir araya getirmede, sıralamada ve karşılaştırmada iyidir.

Yapay zeka araçları size şu konularda yardımcı olabilir:

• Karar vermek için ilgili bilgileri bir araya getirin
• Akıl yürütmenin nerede anlaştığını veya anlaşamadığını ortaya çıkarın
• Üzerine inşa etmeden önce bir varsayımı stres testine tabi tutun
• Devreye giren faktörleri organize edin

6) Teslim edilebilir çıktıların üretilmesi

Bugünün daha gelişmiş yapay zeka araçları, slaytlar, raporlar, belgeler veya elektronik tablolar oluşturmak için soruları yanıtlamanın ötesine geçebilir.

Yapay zeka araçları size şu konularda yardımcı olabilir:

• Araştırma veya notları ilk taslak sunuma, elektronik tabloya veya rapora dönüştürün
• Doğrudan ham materyalden biçimlendirilmiş bir belgeye gidin
• Cilalamaya zaman harcamadan önce teslim edilebilir bir çıktı yapısı oluşturun
• Oluştururken kaynakları bir araya getirin

7) İdari genel giderler

Yapay zeka; veri girme veya kategorize etme, dosyaları etiketleme veya bilgileri bir araçtan diğerine otomatik olarak kopyalayıp yapıştırma gibi sıkıcı manuel görevleri azaltabilir.

Yapay zeka araçları size şu konularda yardımcı olabilir:

• Masrafları kategorize edin ve mükerrer veya eksik girişleri işaretleyin
• Rutin e-postalar taslaklayın
• Kaba bir notu sunulabilir bir şeye dönüştürün
• Halihazırda sahip olduğunuz bilgilerle tekrarlayan formları doldurun

8) İnceleme ve kalite kontrol

Yapay zeka, tek bir belgedeki tutarsızlıkları yakalamak ve bir taslağın stil kılavuzundan sapmasının işaretlenmesi gibi birden fazla kaynaktaki iddiaları uzlaştırmak için kullanışlıdır.

Yapay zeka araçları size şu konularda yardımcı olabilir:

• Bir belgedeki tutarsız sayıları veya iddiaları yakalayın
• Bir şey yayınlanmadan önce belirsiz ifadeleri işaretleyin
• Bir taslağı kontrol listesine veya stil kılavuzuna göre kontrol edin
• Erken bir bölüm ile sonraki bir bölüm arasındaki boşlukları tespit edin

9) Öğrenme

Yabancı bir konuyu hızla kavrama aşamasına gelmek eskiden yavaş bir okuma veya meşgul bir meslektaşın iyiliğini gerektirirdi.

Yapay zeka araçları size şu konularda yardımcı olabilir:

• Yabancı bir aracı, süreci veya konuyu hızlı bir şekilde işlevsel olarak anlayın
• Yanıt vermeye hazır olmanız gereken soruları hazırlayın
• Bir konsepti ihtiyacınız olan düzeyde açıklayın
• Sizden daha uzman biriyle konuşmadan önce arka planı doldurun

10) İlişkileri yönetme

Eski e-postalara ve notlara dağılmış bağlam, bir görüşmeden hemen önce kısa sürede yeniden oluşturulması zor olabilir.

Yapay zeka araçları size şu konularda yardımcı olabilir:

• Bir konuşmadan önce bağlamı bir araya getirin: ne tartışıldı, ne söz verildi veya ne açık bırakıldı
• Bir müşteri veya paydaş görüşmesinden önce bir brifing hazırlayın
• Devam eden bir ilişki boyunca açık öğeleri takip edin
• Gerçek öncek bağlama atıfta bulunan bir kontrol mesajı taslaklayın

BT ekibinizi kızdırmadan yapay zeka ile nasıl başlanır

Yukarıdaki her komut, aracın gerçek, bazen hassas şirket bilgilerine erişimi olduğunu varsayar; bu nedenle ön taraftaki birkaç alışkanlık, bu erişimin daha sonra sorun haline gelmesini önler.

• Başlamadan önce onaylanmış araçlar listesini kontrol edin. Çoğu şirket bunu bir yere koyar: bir BT wiki'si, bir güvenlik portalı, bir başlangıç belgesi. Bir tane bulamazsanız, olmadığını varsaymak yerine doğrudan sorun.
• Kişisel bir hesapla değil, şirketinizin SSO'su ile oturum açın. Kişisel bir oturum açma, şirketinizin veri kontrollerini, denetim izini veya işten ayrılma sürecini devralmaz; bu nedenle çalışma, çalışmanın kendisi şirket işi olsa bile BT'nin görüş alanının dışında kalır.
• Yalnızca "hassas olan ve olmayan" değil, şirketinizin veri katmanlarını bilin. Çoğu şirket verileri ikiden fazla kategoriye ayırır; örneğin genel, dahili, gizli ve kısıtlı ve bir araca yapıştırılması sakıncalı olmayan bir şey diğeri için sakıncalı olabilir. Katmanlar bariz bir yerde belgelenmemişse BT veya güvenlik ile görüşün.
• Mümkün olduğunda yapıştırmadan önce tanımlayıcıları soyun. Resmi olarak onaylanmamış bir araca yapıştırmadan önce gerçek adları, hesap numaralarını ve müşteri detaylarını {client_name} gibi yer tutucularla değiştirin.
• Model eğitimi geçiş düğmelerini kapatın. Çoğu yapay zeka aracında, genellikle "modeli iyileştir" veya "verilerimi eğitim için kullan" gibi etiketlenen ve girdilerinizi varsayılan olarak eğitim verilerine dahil eden bir ayar bulunur. Gizlilik veya ayarlar panelini kontrol edin ve araç bu endişe olmadan özellikle onaylanmadığı sürece bunu kapatın.
• Bağlamadan önce bir aracın neye erişebileceğini inceleyin. Bir şeyler rezerve ediyorsa, bir şeyler gönderiyorsa veya gelen kutunuza dokunuyorsa, hangi izinleri istediğini kontrol edin ve aktif olarak kullanmadığınız her şey için erişimi iptal edin.
• Bir şeyin onaylanıp onaylanmadığını bilmiyorsanız sorun. BT veya güvenliğe hızlı bir mesaj göndermek genellikle bir aracın onaylanmadığını sonradan öğrenmekten daha iyidir.

Büyüt

İş yerinde yapay zekayı daha etkili nasıl kullanabilirsiniz

Çoğu bilgi çalışanı yapay zekayı zaten gelişigüzel kullanıyor: tek seferlik bir soru, hızlı bir e-posta taslağı, sonucu kopyala, bitti. Bir görevi tek seferlik bir soru olarak değil, iki haftalık bir pilot uygulama olarak ele almak, bu sıradan kullanımı anlamlı zaman tasarrufuna dönüştüren şeydir.

İşte nasıl başlanacağı:

1) Herhangi bir değişiklik yapmadan önce tam bir haftayı takip edin

Beş iş günü boyunca her tekrarlayan görevi, ne kadar sürdüğünü ve ne kadar sıkıcı hissettirdiğini günlüğe kaydedin. Birden fazla zaman takip aracı mevcuttur, ancak sürekli tutulan bir not iş görür: "Pazartesi, 20 dk, fişler sıralandı, hafiften sinir bozucu." Cuma gününe gelindiğinde bir örüntü genellikle kendi kendine öne çıkar.

2) Bir görev seçin

Notları inceleyin ve önce hangi zaman alıcı, sıkıcı görevi otomatikleştireceğinizi seçin.

Göz önünde bulundurulması gereken birkaç faktör vardır:

• Görev haftada birden fazla kez gerçekleşiyor mu?
• Süreç her seferinde nispeten tutarlı mı?
• Çıktıyı kontrol etmek hızlı mı?
• Duruma göre değişen muhakeme kararlarına bağlı mı?
• Bir hatayı yakalamak ve düzeltmek kolay olur mu?
• Kaynak veri eksiksiz ve güvenilir mi?

Haftalık durum güncellemesi veya yinelenen masraf raporu uygundur. Çeyrekte bir yapılan yönetim kurulu sunumu uygun değildir. İlk pilot uygulama için hem riskler hem de inceleme süresi çok yüksektir.

3) Test etmeden önce "iyi" olanın ne olduğunu tanımlayın

Yapay zekanın ne ürettiğini görmeden önce kararlaştırılan, doğru veya kullanılabilir bir çıktıyı açıklayan bir cümle yazın.

Manuel olarak yapılan çıktının üç gerçek örneğini (üç durum güncellemesi, üç masraf raporu) çekin ve ortak noktalarını bir yere yazın: uzunluk, yapı, detay seviyesi.

Ardından neyin kullanılmaz hale getireceğini sorun. Bazen iyi olanı hatayı adlandırarak tanımlamak daha kolaydır. İyi bir çıktının tanımına her hatanın zıddını dahil edin.

Örneğin, bir durum güncellemesi için bu şu olabilir: "Neayın gönderildiğini ve neyin engellendiğini, minimum yeniden yazma gereksinimiyle iki paragrafta kapsar."

Bir masraf raporu için bu şu olabilir: "Her satırın bir kategorisi vardır ve mükerrer kayıtlar işaretlenmiştir."

4) Komutu oluşturun ve test edin

Görevin sade bir açıklamasıyla ve 3. adımdaki "iyi" tanımıyla başlayın, ardından bunu iki veya üç gerçek örnek üzerinde çalıştırın.

Her çalıştırmadan sonra çıktıyı bu tanıma göre karşılaştırın ve neyin yanlış gittiğini not edin: bir bölüm eksik, çok uzun, yanlış ton. Komuta bu spesifik boşluğu gideren bir satır ekleyin, ardından tekrar çalıştırın.

Çıktı yeniden yazmayı değil yalnızca küçük düzenlemeleri gerektirdiğinde durun. Nihai sürümü tekrar bulması kolay bir yerde saklayın: örneğin sabitlenmiş bir belge, bir notlar uygulaması veya paylaşılan bir komut kitaplığı.

5) Tek bir kalite kontrolü üzerinde karar kılın

Manuel olarak doğrulanacak tekrarlanabilir tek bir şey seçin. Bir masraf raporu için bu, göndermeden önce kategori toplamlarını ham dışa aktarımla karşılaştırmak anlamına gelebilir. Güvenilir hissettirmeye başlasa bile, iki hafta boyunca her çıktı üzerinde aynı kontrolü yapın.

6) İki hafta sonra başlangıç çizgisiyle karşılaştırın.

Her örnek için, kontrol adımı dahil görevin baştan sona ne kadar sürdüğünü ve 1. adımda günlüğe kaydedilen süreyle nasıl karşılaştırıldığını takip edin. İki haftanın sonunda, otomasyonu olduğu gibi tutmaya değip değmeyeceğine karar vermek için toplayın. Değilse, ayarlayın ve yeniden deneyin veya bırakıp farklı bir görev seçin.

Bunu uygulamaya koymak

En çok zaman alan ve en tutarlı şekilde ortaya çıkan görevi seçin, pilot adımlarından geçirin ve yapay zekanın ne kadar zaman veya çaba tasarrufu sağladığını not edin.

Perplexity Computer, bilgi çalışanına güne saatler eklemeden daha fazla kapasite sağlar. Gmail, Outlook, Google Drive, Notion ve Slack dahil olmak üzere günlük kullanımda halihazırda bulunan araçlara bağlanır ve ilgili materyali çekebilir, çıktıyı taslaklayabilir ve çıkmadan önce ikinci bir incelemeye ihtiyaç duyan her şeyi işaretleyebilir.

Günlük işleriniz için Perplexity Computer uygulamasını deneyin.

Sıkça Sorulan Sorular

İş yerinde yapay zeka nedir?

Çoğu insanın halihazırda sorduğu tek seferlik sorulara ek olarak; bilgi sahibi olma, iletişim kurma, planlama, inceleme ve idari işler gibi bir işin yinelenen bölümlerine yardımcı olmak için bağlı asistanlar ve sohbet botları gibi yapay zeka araçlarının kullanılmasıdır.

İş yerindeki yapay zeka örnekleri nelerdir?

Toplantı transkriptinden eylem öğelerini çıkarmak, ham notları durum güncellemesine dönüştürmek, masraf raporunu kategorize etmek, kaynak destekli sunum anahattı oluşturmak ve geçmiş bağlamı kullanarak görüşmeye hazırlanmak yaygın beş örnektir.

İş yerinde yapay zekanın faydaları nelerdir?

En net fayda, öngörülebilir bir modeli takip eden görevlerde kazanılan zamandır: elle yapılması gerçek zaman alan ancak derin muhakeme gerektirmeyen işleri özetleme, taslaklama, kategorize etme ve inceleme.

İş yerinde yapay zekanın artı ve eksileri nelerdir?

Olumlu yönü, daha hızlı ilk taslaklar ve tekrarlayan görevlerde daha az zamandır. Olumsuz yönü, kontrol adımı atlandığında ortaya çıkar: gerçek olarak ele alınan doğrulanmamış bir özet, inceleme olmadan gönderilen bir taslak veya bunun için asla onaylanmamış bir araca yapıştırılan hassas veriler.

İş yerinde yapay zekayı nasıl kullanırsınız?

Yinelenen bir görevle başlayın, bir hafta boyunca halihazırda nasıl yapıldığını takip edin, iyi bir çıktının nasıl göründüğünü tanımlayın, birkaç gerçek örnek karşısında bir komutu test edin ve iki haftalık bir pilot çalışma sırasında her çıktı üzerinde çalıştırılacak sabit bir kontrol ayarlayın.

İş yerinde yapay zekanın riskleri nelerdir?

Başlıca riskler, yapay zeka çıktısı doğrulanmadığı halde doğrulanmış gibi davranmak, onaylanmamış bir araç aracılığıyla hassas veriler göndermek ve bir yapay zeka özetinin, hala bir kişiye ihtiyaç duyan bir kararın, bir onayın veya bir ilişki muhakemesinin yerini almasına izin vermektir.

Yapay zeka işlerin yerini alacak mı?

Çoğu bilgi çalışması için yapay zeka, rolün kendisinden ziyade bir rol içindeki belirli tekrarlayan görevlerin yerini almaktadır. Bu kılavuzdaki görevler (iletişim, idari işler, ilk taslaklar) değişme olasılığı en yüksek olanlardır; buna karşılık muhakeme, hesap verebilirlik ve ilişki kurma işi yapan kişide kalır.