כיצד להשתמש בבינה מלאכותית כדי להיות פרודוקטיביים יותר.

רוצים את הגרסה הקצרה? אתם יכולים לשלוח יותר בפחות טרחה על ידי שילוב המוח שלכם עם כמה זרימות עבודה . לא רק כלים - זרימות עבודה . המהלך הוא להפוך משימות מטושטשות להנחיות חוזרות, להפוך העברות אוטומטיות ולשמור על מעקות בטיחות הדוקים. ברגע שרואים את הדפוסים, זה באופן מפתיע בר ביצוע.

מאמרים שאולי תרצו לקרוא אחרי זה:

🔗 איך להקים חברת בינה מלאכותית
מדריך שלב אחר שלב להשקת סטארט-אפ מצליח בתחום הבינה המלאכותית.

🔗 כיצד ליצור מודל בינה מלאכותית: הסבר מלא על השלבים
פירוט מפורט של כל שלב בבניית מודלים של בינה מלאכותית.

🔗 מהי בינה מלאכותית כשירות
להבין את הקונספט והיתרונות העסקיים של פתרונות AIaaS.

🔗 מסלולי קריירה בבינה מלאכותית: המשרות הטובות ביותר בתחום הבינה המלאכותית וכיצד להתחיל
גלו את תפקידי הבינה המלאכותית המובילים ואת השלבים להתחלת הקריירה שלכם.

אז... "איך להשתמש בבינה מלאכותית כדי להיות פרודוקטיביים יותר"?

הביטוי נשמע גרנדיוזי, אבל המציאות פשוטה: מקבלים רווחים מצטברים כאשר בינה מלאכותית מפחיתה את שלוש דליפות הזמן הגדולות ביותר - 1) התחלה מאפס, 2) החלפת הקשר, ו-3) עיבוד מחדש .

סימנים מרכזיים לכך שאתם עושים את זה נכון:

מהירות + איכות יחד - טיוטות הופכות מהירות וברורות יותר בבת אחת. ניסויים מבוקרים בכתיבה מקצועית מראים הפחתות משמעותיות בזמן לצד שיפורים באיכות כאשר משתמשים ב-scaffold פשוט של הנחיות ולולאת סקירה [1].
עומס קוגניטיבי נמוך יותר - פחות הקלדה מאפס, יותר עריכה והיגוי.
חזרתיות - אתם משתמשים שוב ושוב בהנחיות במקום להמציא אותן מחדש בכל פעם.
אתי ותואם כברירת מחדל - בדיקות פרטיות, ייחוס והטיה מובנות, לא מוברגות. מסגרת ניהול הסיכונים של בינה מלאכותית של NIST (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) היא מודל מנטלי מסודר [2].

דוגמה מהירה (מורכבת מדפוסי צוות נפוצים): כתבו הנחיה רב פעמית של "עורך בוטה", הוסיפו הנחיה שנייה של "בדיקת תאימות", ושלבו סקירה דו-שלבית בתבנית שלכם. התפוקה משתפרת, השונות יורדת, ואתם לוכדים את מה שעובד לפעם הבאה.

טבלת השוואה: כלי בינה מלאכותית שעוזרים לך לשלוח יותר דברים 📊

כְּלִי	הכי טוב עבור	מְחִיר*	למה זה עובד בפועל
צ'אט GPT	כתיבה כללית, רעיונות, אבטחת איכות	חינם + בתשלום	טיוטות מהירות, מבנה לפי דרישה
מיקרוסופט קופיילוט	זרימות עבודה של משרד, דוא"ל, קוד	כלול בסוויטות או בתשלום	חי במעבר ללא Word/Outlook/GitHub
גוגל ג'מיני	הנחיות מחקר, מסמכים-שקופיות	חינם + בתשלום	דפוסי אחזור טובים, יצוא נקי
קלוד	מסמכים ארוכים, נימוקים זהירים	חינם + בתשלום	חזק עם הקשר ארוך (למשל, מדיניות)
מושג בינה מלאכותית	מסמכי צוות + תבניות	תוסף	תוכן + הקשר לפרויקט במקום אחד
מְבוּכָה	תשובות אינטרנט עם מקורות	חינם + בתשלום	זרימת מחקר ראשונה בציטוטים
לוטרות/גחליליות	סיכומי פגישה + פעולות	חינם + בתשלום	סיכומים + פעולות לפעולה מהתמלילים
זאפייר/מייק	דבק בין אפליקציות	שכבתי	אוטומציה של העברות משעממות
אמצע המסע/אידיאוגרמה	ויזואליה, תמונות ממוזערות	שולם	איטרציות מהירות עבור חפיסות, פוסטים, מודעות

*המחירים משתנים; שמות התוכניות משתנים; התייחסו לזה כאל כיוון.

טיעון ה-ROI לפרודוקטיביות של בינה מלאכותית, במהירות 🧮

ניסויים מבוקרים מצאו שסיוע באמצעות בינה מלאכותית יכול להפחית את הזמן הנדרש להשלמת משימות כתיבה ולשפר את האיכות עבור אנשי מקצוע ברמה בינונית - השתמשו בהפחתת זמן של ~40% כנקודת ייחוס לזרימות עבודה של תוכן [1].
בתמיכת לקוחות, עוזר בינה מלאכותית גנרטיבי הגדיל את מספר הבעיות שנפתרו בממוצע לשעה , עם רווחים גדולים במיוחד עבור סוכנים חדשים יותר [3].
עבור מפתחים, ניסוי מבוקר הראה שמשתתפים שהשתמשו בזוגות מתכנתים של בינה מלאכותית השלימו משימה ב-56% מהר יותר מקבוצת ביקורת [4].

כתיבה ותקשורת שלא אוכלות לכם את אחר הצהריים ✍️📬

תרחיש: תדריכים, מיילים, הצעות מחיר, דפי נחיתה, מודעות דרושים, ביקורות ביצועים - החשודים הרגילים.

תהליך עבודה שאתה יכול לגנוב:

פיגום הנחיה לשימוש חוזר
- תפקיד: "אתה העורך הבוטה שלי, שמקפיד על תמצית ובהירות."
- קלטים: מטרה, קהל יעד, טון, תבליטים חובה, מילת יעד.
- אילוצים: ללא טענות משפטיות, שפה פשוטה, איות בריטי אם זה סגנון הבית שלכם.
תחילה תן כותרות, נקודות תבליט, קריאה לפעולה.
טיוטה בקטעים - פתיחה, גוף הטקסט, קריאה לפעולה. מסירות קצרות מרגישות פחות מפחידות.
מעבר ניגוד - בקשו גרסה שטוענת את ההפך. מזגו את החלקים הטובים ביותר.
אישור תאימות - בקשו טענות מסוכנות, ציטוטים חסרים ועמימות שסומנה.

טיפ למקצוענים: נעל את ה-scaffolds שלך לתוך מרחיבי טקסט או תבניות (למשל, cold-email-3 ). פזר אימוג'ים בתבונה - קריאות מוערכת בערוצים הפנימיים.

פגישות: לפני → במהלך → אחרי 🎙️➡️ ✅

לפני כן - הפכו סדר יום מעורפל לשאלות חדות, חפצים להכנה ותיבות זמן.
במהלך - השתמשו בעוזר פגישות כדי לתעד הערות, החלטות ובעלי הישיבות.
לאחר מכן - צור אוטומטית סיכום, רשימת סיכונים וטיוטות של השלב הבא עבור כל בעל עניין; הדבק לכלי המשימות שלך עם תאריכי יעד.

תבנית לשמירה:
"סכמו את תמליל הפגישה ל: 1) החלטות, 2) שאלות פתוחות, 3) סעיפי פעולה עם ניחושים של בעלי תפקידים לפי שמות, 4) סיכונים. שמרו על תמציתיות וניתנות לסריקה. סמנו מידע חסר באמצעות שאלות."

ראיות מסביבות שירות מצביעות על כך שסיוע בינה מלאכותית שנעשה בו שימוש נרחב יכול להגביר את התפוקה ואת סנטימנט הלקוחות - התייחסו לפגישות שלכם כאל שיחות שירות מינימליות שבהן הבהירות והצעדים הבאים חשובים ביותר [3].

קידוד ונתונים בלי הדרמה 🔧📊

אפילו אם אתם לא עובדים עם קוד במשרה מלאה, משימות צמודות לקוד נמצאות בכל מקום.

תכנות זוגי - בקשו מהבינה המלאכותית להציע חתימות פונקציה, ליצור בדיקות יחידה ולהסביר שגיאות. חשבו על "ברווז גומי שכותב בחזרה".
עיצוב נתונים - הדבק דגימה קטנה ובקש: טבלה מנוקה, בדיקות חריגים ושלוש תובנות בשפה פשוטה.
מתכוני SQL - תאר את השאלה באנגלית; בקש את ה-SQL והסבר אנושי כדי לבדוק את שפיות הצירופים.
מעקות בטיחות - אתה עדיין הבעלים של הנכונות. שיפור המהירות אמיתי בהגדרות מבוקרות, אבל רק אם סקירות הקוד יישארו קפדניות [4].

מחקר שאינו עובר אחזור ספירלי עם קבלות 🔎📚

עייפות חיפוש היא אמיתית. מעדיפים בינה מלאכותית שמצטטת כברירת מחדל כאשר ההימור גבוה.

לסיכומים מהירים, כלים שמחזירים מקורות באופן מקוון מאפשרים לך לזהות טענות רעועות במבט חטוף.
בקשו מקורות סותרים כדי להימנע מחשיפה לנתיב.
בקשו סיכום של שקופית אחת בתוספת חמש העובדות הניתנות להגנה הטובה ביותר עם מקורות. אם לא ניתן לצטט, אל תשתמשו בו לקבלת החלטות עקרוניות.

אוטומציה: הדביקו את העבודה כדי שתפסיקו להעתיק-הדבק 🔗🤝

כאן מתחילה ההרכבה.

טריגר - ליד חדש מגיע, מסמך עודכן, כרטיס תמיכה מתויג.
שלב בינה מלאכותית - סיכום, סיווג, חילוץ שדות, ניקוד סנטימנט, כתיבה מחדש של טון.
פעולה - צור משימות, שלח מעקבים מותאמים אישית, עדכון שורות CRM, פרסום ב-Slack.

שרטוטים מיניאטוריים:

דוא"ל של לקוח ➜ בינה מלאכותית מחלצת כוונה + דחיפות ➜ מנתבת לתור ➜ מכניסה את הטקסט המקורי ל-Slack.
פתק פגישה חדש ➜ בינה מלאכותית מושכת פריטי פעולה ➜ יוצרת משימות עם בעלים/תאריכים ➜ מפרסמת סיכום בן שורה אחת בערוץ הפרויקט.
תגית תמיכה "חיוב" ➜ בינה מלאכותית מציעה קטעי תשובה ➜ עריכות של סוכנים ➜ יומני מערכת רושמים תשובה סופית לצורך הדרכה.

כן, לוקח שעה לחבר את החיבור. ואז זה חוסך לך עשרות קפיצות קטנות בכל שבוע - כמו סוף סוף לתקן דלת חורקת.

דפוסים מקדמים שמצליחים מעל ומעבר 🧩

כריך מבקר
"טיוטה X עם מבנה A. לאחר מכן ביקורת על בהירות, הטיה וראיות חסרות. לאחר מכן שיפור באמצעות הביקורת. שמירה על שלושת הסעיפים."
סולם
"תן לי 3 גרסאות: פשוטה למתחיל, בינונית-עומק למתרגל, ברמת מומחה עם ציטוטים."
אגף אילוצים
"הגבו רק באמצעות נקודות תבליט של מקסימום 12 מילים כל אחת. בלי שטויות. אם אינכם בטוחים, שאלו שאלה תחילה."
העברת סגנון
"כתוב מחדש את המדיניות הזו בשפה פשוטה שמנהל עסוק באמת יקרא - שמור על סעיפים והתחייבויות שלמים."
מכ"ם סיכונים
"מתוך טיוטה זו, רשום סיכונים משפטיים או אתיים פוטנציאליים. סמן כל אחד בסבירות גבוהה/בינונית/נמוכה והשפעה. הצע אמצעי הפחתה."

ממשל, פרטיות ואבטחה - החלק של המבוגרים 🛡️

לא הייתם שולחים קוד בלי בדיקות. אל תשלחו זרימות עבודה של בינה מלאכותית בלי מעקות בטיחות.

פעל לפי מסגרת - מסגרת ניהול הסיכונים של NIST בתחום הבינה המלאכותית (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) גורמת לך לחשוב על סיכונים לאנשים, לא רק לטכנולוגיה [2].
טפלו בנתונים אישיים בצורה נכונה - אם אתם מעבדים נתונים אישיים בהקשר של בריטניה/האיחוד האירופי, הקפידו על עקרונות ה-GDPR בבריטניה (חוקיות, הוגנות, שקיפות, הגבלת מטרה, מזעור, דיוק, מגבלות אחסון, אבטחה). ההנחיות של ה-ICO הן פרקטיות ועדכניות [5].
בחרו את המקום הנכון עבור תוכן רגיש - העדיפו הצעות ארגוניות עם בקרות ניהול, הגדרות שמירת נתונים ויומני ביקורת.
רשמו את ההחלטות שלכם - שמרו יומן קליל של הנחיות, קטגוריות נתונים שנוגעו בהן ופתרונות להפחתת נזקים.
"אנושיים בלולאה" מבית היוצר - בודקים תוכן בעל השפעה גבוהה, קוד, תביעות משפטיות או כל דבר שפונה ללקוחות.

הערה קטנה: כן, החלק הזה נראה כמו ירקות. אבל ככה שומרים על הניצחונות.

מדדים שחשובים: הוכחו את הרווחים שלכם כדי שיישארו 📏

מסלול לפני ואחרי. שמור על משעמם וכנה.

זמן מחזור לכל סוג משימה - טיוטת דוא"ל, הפקת דוח, סגירת כרטיס.
איכות - פחות תיקונים, NPS גבוה יותר, פחות הסלמות.
תפוקה - משימות לשבוע, לאדם, לצוות.
שיעור שגיאות - באגים ברגרסיה, כשלים בבדיקת עובדות, הפרות מדיניות.
אימוץ - ספירת שימוש חוזר בתבניות, הפעלות אוטומציה, שימוש בספריית הפקודות.

צוותים נוטים לראות תוצאות כמו במחקרים מבוקרים כאשר הם משלבים טיוטות מהירות יותר עם לולאות סקירה חזקות יותר - הדרך היחידה שבה המתמטיקה עובדת לטווח ארוך [1][3][4].

מלכודות נפוצות ופתרונות מהירים 🧯

מרק הנחיות - עשרות הנחיות חד פעמיות הפזורות בצ'אטים.
תיקון: ספריית הנחיות קטנה ומוגדרת בגרסה בויקי שלך.
בינה מלאכותית בצל - אנשים משתמשים בחשבונות אישיים או בכלים אקראיים.
תיקון: פרסום רשימת כלים מאושרת עם כללי מותר/אסור ברורים ונתיב בקשה.
אמון יתר בטיוטה הראשונה - בטוח ≠ נכון.
תיקון: אימות + רשימת ציטוטים.
לא נחסך זמן בפועל פורס מחדש - לוחות שנה לא משקרים.
תיקון: חסום זמן לעבודה בעלת הערך הגבוה יותר שהבטחת שתעשה.
פיזור כלים - חמישה מוצרים עושים את אותו הדבר.
תיקון: דילול רבעוני. להיות אכזרי.

שלוש צלילות עמוקות שתוכלו לסחוב היום 🔬

1) מנוע התוכן של 30 דקות 🧰

5 דקות - הדבקת תקציר, יצירת מתווה, בחירה הטובה ביותר מבין שניים.
10 דקות - טיוטת שני חלקים מרכזיים; בקשת טיעון נגדי; מיזוג.
10 דקות - בקשו מידע על סיכוני תאימות וציטוטים חסרים; תקנו.
5 דקות - סיכום של פסקה אחת + שלושה קטעי תקשורת חברתית.
עדויות מצביעות על כך שסיוע מובנה יכול להאיץ כתיבה מקצועית מבלי לפגוע באיכות [1].

2) לולאת בהירות הפגישה 🔄

לפני: לחדד את סדר היום והשאלות.
במהלך: תיעוד ותיוג של החלטות מפתח.
אחרי: בינה מלאכותית מייצרת פעולות, בעלים, פוסטים אוטומטיים של סיכונים למעקב שלך.
מחקרים בסביבות שירות מקשרים בין שילוב זה לתפוקה גבוהה יותר וסנטימנט טוב יותר כאשר סוכנים משתמשים בבינה מלאכותית באחריות [3].

3) ערכת דחיפה למפתחים 🧑💻

קודם כל צור בדיקות, ואז כתוב קוד שעובר אותן.
בקשו 3 יישומים חלופיים עם פשרות.
תבקש ממנו להסביר את הקוד בחזרה כאילו אתה חדש במחסנית.
צפו לזמני מחזור מהירים יותר במשימות בהיקף מסוים - אך הקפידו על ביקורות קפדניות [4].

איך להפעיל את זה כצוות 🗺️

בחרו שני זרימות עבודה עם תוצאות מדידות (למשל, מיון תמיכה + ניסוח דוחות שבועיים).
תבנית קודם - הנחיות עיצוב ומיקום אחסון לפני שאתם מערבים את כולם.
פיילוט עם אלופים - קבוצה קטנה שאוהבת להתעסק.
מדוד עבור שני מחזורים - זמן מחזור, איכות, שיעורי שגיאות.
פרסמו את ספר ההדרכה - ההנחיות, המכשולים והדוגמאות המדויקות.
קנה מידה וסידור - מיזוג כלים חופפים, סטנדרטיזציה של מעקות בטיחות, שמירה על דף אחד של כללים.
סקירה רבעונית - הוציאו לגמלאות את מה שלא נעשה בו שימוש, שמרו את מה שהוכח.

שמרו על אווירה פרקטית. אל תבטיחו זיקוקים - תבטיחו פחות כאבי ראש.

שאלות נפוצות - קוריוזים 🤔

האם בינה מלאכותית תיקח את עבודתי?
ברוב סביבות הידע, הרווחים הם הגבוהים ביותר כאשר בינה מלאכותית משפרת את בני האדם ומעודדת אנשים פחות מנוסים - שם הפרודוקטיביות והמורל יכולים להשתפר [3].
האם מותר להדביק מידע רגיש לתוך בינה מלאכותית?
רק אם הארגון שלכם משתמש בבקרות ארגוניות ואתם פועלים לפי עקרונות ה-GDPR בבריטניה. במקרה של ספק, אל תדביקו תחילה את המידע או אל תסכמו אותו [5].
מה עליי לעשות עם הזמן שאני חוסך?
להשקיע מחדש בשיחות בעלות ערך גבוה יותר בין עבודה ללקוחות, ניתוח מעמיק יותר וניסויים אסטרטגיים. כך שיפורי פרודוקטיביות הופכים לתוצאות, ולא רק ללוחות מחוונים יפים יותר.

למען הסר ספק

"כיצד להשתמש בבינה מלאכותית כדי להיות פרודוקטיביים יותר" אינה תיאוריה - זוהי קבוצה של מערכות זעירות וחוזרות על עצמן. השתמשו בפיגומים לכתיבה ותקשורת, עוזרים לפגישות, מתכנתים משותפים לקוד ואוטומציה קלה לעבודה מדוקדקת. עקבו אחר הרווחים, שמרו על מעקות הבטיחות, פרוסו מחדש את הזמן. אתם תמעדו קצת - כולנו עושים זאת - אבל ברגע שהלולאות מתקינות, זה מרגיש כמו למצוא נתיב מהיר נסתר. וכן, לפעמים המטאפורות הופכות מוזרות.

הפניות

נוי, ש., וג'אנג, וו. (2023). ראיות ניסיוניות על השפעות הפרודוקטיביות של עבודת ידע בסיוע בינה מלאכותית. מדע.
NIST (2023). מסגרת ניהול סיכונים של בינה מלאכותית (AI RMF 1.0). פרסום NIST
בריניולפסון, א., לי, ד., וריימונד, ל. (2023). בינה מלאכותית גנרטיבית בפעולה. מאמר עבודה של NBER w31161
פנג, ש., קליאמוואקו, א., סיהון, פ., ודמירר, מ. (2023). השפעת הבינה המלאכותית על פרודוקטיביות המפתחים: ראיות מ-GitHub Copilot. arXiv
משרד נציב המידע (ICO). מדריך לעקרונות הגנת המידע (GDPR בבריטניה). הנחיות ICO

מצאו את הבינה המלאכותית העדכנית ביותר בחנות הרשמית של עוזרי בינה מלאכותית

אודותינו

חזרה לבלוג

מדינה/אזור