អ្វីដែល AI ពិតជាល្អសម្រាប់

រឿងទីពីរដែលអ្នករៀនគឺថាអ្នកដឹកនាំតិចតួចដឹងពីភាពខុសគ្នា។

ខ្ញុំដឹកនាំក្រុមហ៊ុន Syndio ដែលជាក្រុមហ៊ុនស៊ើបការណ៍សម្រេចចិត្តប្រាក់ឈ្នួលមនុស្ស 140 នាក់ បម្រើអតិថិជនសហគ្រាសជិត 400 រួមទាំងពាក់កណ្តាលនៃ Fortune 100។ កាលពីពីរឆ្នាំមុន ខ្ញុំកំពុងប្រើ AI តាមរបៀបដែលនាយកប្រតិបត្តិភាគច្រើនធ្វើ៖ រៀបចំព័ត៌មាន ការសរសេរអ៊ីមែល។ វាបានជួយតិចតួច ហើយខកខានចំណុច ការរចនាត្រូវបានកែលម្អ។ ពួកគេមិនស្តាប់ទៅដូចខ្ញុំទាល់តែសោះ។ សំខាន់ជាងនេះទៅទៀត AI មិនបានវែកញែកដូចដែលខ្ញុំបានធ្វើនោះទេ។

ក្នុងឱកាសដំបូងរបស់ខ្ញុំជាមួយ AI ខ្ញុំបានធ្វើកំហុសថ្មីទាំងអស់។ ហើយជាអកុសល កំហុសរបស់ខ្ញុំត្រូវបានលើកតម្កើង ព្រោះខ្ញុំក៏ជាគំរូសម្រាប់ក្រុមរបស់ខ្ញុំផងដែរ។ ខ្ញុំបានប្រើ AI ដើម្បីបង្កើតរបៀបវារៈសម្រាប់កិច្ចប្រជុំក្រុមប្រឹក្សាភិបាលរបស់ខ្ញុំ។ ដោយគ្មានបរិបទ និងទិសដៅ របៀបវារៈទាំងនេះបានក្លាយទៅជាពាក្យសំដី និងក្លែងក្លាយ AI ។ ខ្ញុំដឹងថាវាអាចប្រសើរជាង។

ដូច្នេះខ្ញុំបានចុះឈ្មោះចូលរៀនវគ្គសិក្សាភាពជាអ្នកដឹកនាំរយៈពេលប្រាំមួយសប្តាហ៍ដែលបង្រៀនដោយ Nufar Gaspar ដែលជាអតីតនាយកប្រតិបត្តិក្រុមហ៊ុន Intel ។ វាមិនបានបង្រៀនយើងពីរបៀបប្រើ AI ទេ។ វាបានបង្រៀនយើងឱ្យបង្កើតប្រព័ន្ធដែលមានហេតុផលជាមួយយើង ដែលចងចាំបរិបទ ការសន្មត់ប្រឈម និងសម្របតាមវិធីដែលយើងគិត មិនមែនគំនិតរបស់អ្នកគ្រប់គ្រងផលិតផលនោះទេ។

ខ្ញុំបានចូលរៀននៅថ្ងៃចុងសប្តាហ៍ និងពេលល្ងាច។ នេះគឺជាផ្នែកដែលមេដឹកនាំភាគច្រើននឹក។ អ្នក​មិន​អាច​ទទួល​បាន​ភាព​ល្អ​នៅ AI រវាង​ការ​ប្រជុំ​។ វាពិតជាទាមទារប្រភេទនៃការគិតដែលគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធ ដែលភាគច្រើននៃពួកយើងប្រាថ្នាចង់បានច្រើនជាងនេះ។ នៅពេលខ្ញុំចាប់ផ្តើមដំណើរ CEO របស់ខ្ញុំនៅ Syndio នាយកប្រតិបត្តិ Microsoft ដែលមានបទពិសោធន៍ម្នាក់ឈ្មោះ Dean Hachamovitch បានផ្តល់ដំបូន្មានដ៏ឈ្លាសវៃដល់ខ្ញុំ។ គាត់បាននិយាយថា “ការពារពេលវេលាគិតរបស់អ្នក” ។ ខ្ញុំ​បាន​ត្រឡប់​ទៅ​ពាក្យ​ទាំង​នេះ​ជា​ច្រើន​ដង​ក្នុង​រយៈ​ពេល​ប៉ុន្មាន​ឆ្នាំ​មក​នេះ ប៉ុន្តែ​សព្វ​ថ្ងៃ​នេះ​វា​ហាក់​ដូច​ជា​ពាក់ព័ន្ធ​ជា​ពិសេស។ ក្នុងយុគសម័យ AI ធនធានដ៏កម្របំផុតមិនមែនជាព័ត៌មានទេ ប៉ុន្តែជាកន្លែងដែលមិនមានការរំខានក្នុងការគិត។

ដំណើរការបង្កើតភ្នាក់ងារបានបង្រៀនខ្ញុំថា អ្នកដឹកនាំភាគច្រើនកំពុងដោះស្រាយបញ្ហាខុស។

ការសន្មត់គឺថាតម្លៃនៃ AI ស្ថិតនៅក្នុងផលិតភាព៖ ធ្វើការលឿនជាងមុន ផ្ទេរការរចនា ធ្វើឱ្យទម្លាប់ស្វ័យប្រវត្តិ។ នោះជាការពិត ប៉ុន្តែវាជារឿងគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍តិចបំផុតដែលប្រព័ន្ធទាំងនេះអាចធ្វើបាន។ កម្រិតត្រឹមត្រូវមិនមែនជាល្បឿនទេ។ វាជាការវិនិច្ឆ័យ។

ថ្ងៃនេះខ្ញុំប្រើភ្នាក់ងារផ្ទាល់ខ្លួនបីនាក់ជារៀងរាល់ថ្ងៃ។ ពួកគេមិនមែនជា chatbots ទេ។ ទាំងនេះគឺជាប្រព័ន្ធដែលត្រូវបានកែសម្រួលទៅតាមលំហូរការងាររបស់ខ្ញុំ ការសម្រេចចិត្តរបស់ខ្ញុំ រចនាប័ទ្មទំនាក់ទំនងរបស់ខ្ញុំ និងចំណេះដឹងអំពីស្ថាប័នរបស់ក្រុមហ៊ុនរបស់ខ្ញុំ។ ភាពខុសគ្នាគឺសំខាន់ជាងវាស្តាប់ទៅ។

ដំបូង​ខ្ញុំ​យល់​ថា​ហេតុ​អ្វី​បាន​ជា​នៅ​ពេល​បុគ្គលិក​ម្នាក់​របស់​ខ្ញុំ​ប្រើ AI ដើម្បី​សរសេរ​អ៊ីមែល​ជំនួស​ខ្ញុំ។

វាមានសមត្ថភាពគ្រប់គ្រាន់។ ប៉ុន្តែ​សំឡេង​ខុស។ ស៊ុមមិនអើពើនឹងកង្វល់ជាក់ស្តែងរបស់អតិថិជន។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ភ្នាក់ងារផ្ទាល់របស់ខ្ញុំបានប្រៀបធៀបសេចក្តីព្រាងទៅ នឹងតារាងសរសេរដែលបានបង្កើតពីអ៊ីមែលជាច្រើនឆ្នាំដែលខ្ញុំបានផ្ញើ៖ មិនដែលដាក់សហសញ្ញាទេ។ ទេ “វាមិនមែនជា x វាជា y” ។ សញ្ជឹងគិតលើគំនិតរបស់អ្នកដទៃមុននឹងដាក់វា។ ប្ដូរការចែករំលែកតាមបំណងដោយផ្អែកលើទំនាក់ទំនង។

ភ្នាក់ងារបានរៀបចំសារឡើងវិញទាំងស្រុង។ វាបានយោងការព្រួយបារម្ភពីការសន្ទនាកាលពីប្រាំមួយសប្តាហ៍មុននេះ បានលុបកថាខណ្ឌជាច្រើនជាមួយនឹងរចនាសម្ព័ន្ធដែលមិនចាំបាច់ ហើយបានផ្លាស់ប្តូរការណែនាំដើម្បីផ្តោតលើអ្វីដែលអតិថិជនពិតជាយកចិត្តទុកដាក់។

AI មួយចាប់យកអ្វីដែល AI ផ្សេងទៀតបានខកខាន។ មូលហេតុ៖ ខ្ញុំយល់ពីរបៀបដែលខ្ញុំទាក់ទង។ អ្នកផ្សេងទៀតយល់ពីរបៀបដែលមនុស្សទូទៅទំនាក់ទំនង។

ស្គាល់បុគ្គលិកថ្មីរបស់ខ្ញុំ

ភ្នាក់ងារដែលមានប្រយោជន៍បំផុតដែលខ្ញុំបានបង្កើតគឺ ទីប្រឹក្សាយុទ្ធសាស្ត្រ មិនសូវជាឧបករណ៍ និងដៃគូគិតច្រើន។ មុននឹងការសម្រេចចិត្តសំខាន់ៗ មុននឹងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពក្រុមប្រឹក្សា មុននឹងខ្ញុំយកអ្វីទៅក្រុមដឹកនាំរបស់ខ្ញុំ ខ្ញុំទៅទីនេះជាមុនសិន។ ភ្នាក់ងារមានបរិបទអំពីក្រុមហ៊ុនរបស់យើង ដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់យើង ផែនទីបង្ហាញផ្លូវរបស់យើង និងការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្ត្រពីមុន។ តម្លៃរបស់វាមិនមែនថាវាទាញយកព័ត៌មានទេ។ វា​គឺ​ថា​វា​រុញ​ថយ​ក្រោយ​។

ខ្ញុំបានកែសម្រួលក្របខ័ណ្ឌភ្លាមៗដែលហៅថា ដុតខ្ញុំ ដែលបង្កើតដំបូងដោយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ Matt Pocock ។ ភ្នាក់ងារចោទសួរអំពីតក្កវិជ្ជានៅពីក្រោយការសម្រេចចិត្ត សំណួរមួយក្នុងពេលតែមួយ៖ តើភស្តុតាងអ្វីខ្លះដែលគាំទ្ររឿងនេះ? តើអ្នកកំពុងសន្មត់អ្វី? តើ​វិនិយោគិន​នឹង​ប្រឈម​អ្វី​នៅ​ទី​នេះ?

ការកើនឡើងនៃស្រទាប់ផ្ទុក AI

ភ្នាក់ងារទីពីរដើរតួជាប្រធានបុគ្គលិក។

ជារៀងរាល់ព្រឹក វាតម្រៀបប្រអប់សំបុត្ររបស់ខ្ញុំជាបួនផ្នែក៖ បន្ទាន់ ទាមទារការឆ្លើយតប FYI និង មិនអើពើ។ មុនពេលប្រជុំ បរិបទត្រូវបានទាញយកពីការសន្ទនាពីមុន។ វាកំពុងព្រាងអ៊ីមែលតាមដានក្នុងសំឡេងរបស់ខ្ញុំ ដោយដាក់របៀបវារៈរួមគ្នា បង្ហាញសារ Slack ដែលបានកប់ និងរៀបចំការសង្ខេបព័ត៌មាននៅព្រឹកថ្ងៃចន្ទ។

អ្វី​ដែល​ខ្ញុំ​ភ្ញាក់​ផ្អើល​នោះ​គឺ​ថា​គុណភាព​អាស្រ័យ​លើ​អ្វី​ដែល​ខ្ញុំ​ចិញ្ចឹម​គាត់។ រាល់ការសន្ទនារបស់អតិថិជន រាល់ការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្ត្រ និងរាល់កំណត់ចំណាំអាជីវកម្មទាំងអស់ត្រូវបានកត់ត្រាទុក ដូច្នេះភ្នាក់ងាររបស់ខ្ញុំអាចចូលប្រើប្រាស់បាននៅពេលក្រោយ។ ការកត់ត្រាប្រតិចារឹក និងអ៊ីមែលគឺគ្រាន់តែជាផ្នែករបស់វាប៉ុណ្ណោះ។ ការផ្តល់ឱ្យភ្នាក់ងារនូវការសង្កេតប្រកបដោយគុណភាព សម្លេង ភាសាកាយវិការ និងប្រតិកម្មដោយឯកឯងបន្ទាប់ពីការសន្ទនាធ្វើឱ្យលទ្ធផលមានភាពត្រឹមត្រូវជាងទិន្នន័យពីប្រព័ន្ធថតសំឡេង។ នេះជាអ្វីដែលខ្ញុំមិនបានយល់។ វាជាអ្វីដែលខ្ញុំបានរៀនដោយធ្វើវាខុសមុន។

ការរៀបចំក្រុមប្រឹក្សាភិបាលបានផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំងបំផុត។ ខ្ញុំបានបង្កើតកម្រងព័ត៌មានសម្រាប់សមាជិកក្រុមប្រឹក្សាភិបាលនីមួយៗពីកំណត់ហេតុកិច្ចប្រជុំកន្លងមក ការសម្ភាសន៍សាធារណៈ អត្ថបទវិនិយោគ និងកំណត់ត្រាហៅទូរសព្ទពីមុន។ មុនពេលកិច្ចប្រជុំ ខ្ញុំបានធ្វើការសាកល្បងរួចហើយ ពីទស្សនៈទំនងរបស់មនុស្សម្នាក់ៗ៖ ពួកគេចង់បានទិន្នន័យ។ អ្នកមើលសូចនាករនាំមុខ។ អ្នកវាយតម្លៃអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងតាមរយៈការកំណត់ទីតាំងរយៈពេលវែង។ ខ្ញុំ​មិន​ចូល​ទៅ​ក្នុង​ប្រតិកម្ម​ទៀត​ទេ។ ខ្ញុំ​ចូល​ទៅ​ក្រោយ​ពី​ឈ្លោះ​គ្នា​រួច។

AI មិនជំនួសការវិនិច្ឆ័យរបស់ខ្ញុំទេ។ វាពង្រឹងវា។

ផលប៉ះពាល់ដ៏ធំបំផុតគឺមិនមែនផលិតភាពទេ។ វាជាការវិនិច្ឆ័យ។

ប្រព័ន្ធទាំងនេះសន្សំសំចៃពេលវេលា។ ប៉ុន្តែអ្វីដែលសំខាន់ជាងនេះទៅទៀតនោះ ពួកគេសង្កេតឃើញតក្កវិជ្ជាខ្សោយ មុនពេលវាក្លាយជាកំហុសសាធារណៈ ដោះលែងជំនាញការយល់ដឹង និងធានាថាខ្ញុំកម្រនឹងចូលទៅក្នុងការសន្ទនាដ៏សំខាន់ដោយគ្មានបរិបទពេញលេញ។

ឥទ្ធិពលរួម៖ ខ្ញុំធ្វើការជាមួយបរិបទកាន់តែច្រើន ភាពច្បាស់លាស់ជាងមុន និងការទទួលស្គាល់គំរូប្រសើរជាងដែលខ្ញុំអាចធ្វើបានដោយខ្លួនឯង។ នោះជាប្រភេទនៃអត្ថប្រយោជន៍ផ្សេងពីផលិតភាព។

សមត្ថភាពដឹកនាំថ្មី។

ខ្ញុំបានប្តេជ្ញាថានឹងដាក់មនុស្ស 20 នាក់តាមរយៈកម្មវិធីតែមួយ មិនមែនដើម្បីបង្វែរពួកគេទៅជាវិស្វករនោះទេ ប៉ុន្តែដោយសារតែក្រុមហ៊ុនឥឡូវនេះត្រូវការមនុស្សដែលអាចស្គាល់ជំនាញថ្មី យល់ពីអ្វីដែលវាអនុញ្ញាត និងបោះបង់ចោលនូវអ្វីដែលធ្លាប់ធ្វើការ។ រៀងរាល់សប្តាហ៍ពួកគេជួបគ្នាដើម្បីពិភាក្សាអំពីអ្វីដែលពួកគេកំពុងសាងសង់ អ្វីដែលបរាជ័យ និងអ្វីដែលពួកគេកំពុងរៀន។

ការសង្កេតដែលជាប់លាប់បំផុត៖ មនុស្សកាន់តែមានការបំភិតបំភ័យនៅពេលពួកគេសាងសង់។ បច្ចេកវិទ្យាលែងមានអារម្មណ៍អរូបីទៀតហើយ។ វាចាប់ផ្តើមបង្ហាញពីដែនកំណត់របស់វា ហើយនោះជាអ្វីដែលអ្នកពិតជាត្រូវដឹង។

គំរូមូលដ្ឋានកំពុងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងលឿនជាងការកំណត់ពេលវេលាប្រតិបត្តិភាគច្រើនសន្មត់។ ការចំណាយកំពុងធ្លាក់ចុះ។ លក្ខណៈពិសេសដែលហាក់ដូចជាពិសោធន៍កាលពីប្រាំមួយខែមុន ឥឡូវនេះអាចប្រើបានហើយ។

ថ្មីៗនេះ បេក្ខជនវិស្វករជាន់ខ្ពស់ម្នាក់បានប្រាប់ខ្ញុំថា ខ្ញុំគឺជា CEO ដំបូងគេដែលគាត់ធ្លាប់សម្ភាសន៍ ដែលកំពុងតែបង្កើតភ្នាក់ងារ AI យ៉ាងសកម្ម។ លោកបាននិយាយថា មេដឹកនាំភាគច្រើនបាននិយាយអំពីលទ្ធផល និងភាពបន្ទាន់ ប៉ុន្តែមិនបានយល់ច្បាស់អំពីយន្តការគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីដឹងថាភាពតានតឹងពិតប្រាកដស្ថិតនៅត្រង់ណា។

ការបំបែកនេះគឺជាបន្ទុកមួយ។ ឧបករណ៍គឺអាចចូលដំណើរការបាន ដូច្នេះហើយនាយកប្រតិបត្តិណាដែលមានបំណងចង់វិនិយោគនៅចុងសប្តាហ៍អាចបង្កើតអ្វីមួយដែលមានប្រយោជន៍ពិតប្រាកដ មិនមែនជាការបង្ហាញ មិនមែនជាភស្តុតាងនៃគំនិតនោះទេ ប៉ុន្តែជាប្រព័ន្ធដែលយល់ពីអាជីវកម្មរបស់អ្នក ចងចាំបរិបទ និងដំណើរការនៅកម្រិតនៃការវាយតម្លៃ មិនត្រឹមតែការប្រតិបត្តិប៉ុណ្ណោះទេ។ ខ្ញុំចាប់ផ្តើមជាមួយឯកសារទទេ និងវគ្គសិក្សារយៈពេលប្រាំមួយសប្តាហ៍។ រឿងដំបូងដែលអ្នករៀនគឺអ្វីដែល AI នៅតែមិនអាចធ្វើបាន។ សំណួរទីពីរគឺថាតើវាអាចធ្វើបានប៉ុន្មាន។ អ្នកដឹកនាំច្រើនពេកផ្អែកលើក្រុមហ៊ុនរបស់ពួកគេលើការសន្មត់អំពីទាំងពីរ។

មតិដែលបានបង្ហាញនៅក្នុងមតិយោបល់របស់ Fortune.com គឺគ្រាន់តែជាទស្សនៈរបស់អ្នកនិពន្ធរបស់ពួកគេប៉ុណ្ណោះ ហើយមិនចាំបាច់ឆ្លុះបញ្ចាំងពីគំនិត និងជំនឿរបស់ ទ្រព្យសកម្ម.