ຫຼາຍຄົນເລີ່ມໃຊ້ AI ດ້ວຍການຖາມ ຮັບຄຳຕອບ ແລ້ວໄປຖາມເລື່ອງຕໍ່ໄປ. ວິທີນີ້ເໝາະກັບການສຳຫຼວດ ແຕ່ວຽກຫຼາຍຂັ້ນຕ້ອງມີລຳດັບ ຂໍ້ມູນເຂົ້າ ແລະເກນສຳເລັດ. ການຈັດຄຳຂໍເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ໃຊ້ຊ້ຳໄດ້ ຊ່ວຍຫຼຸດການອະທິບາຍຊ້ຳ ແລະເຫັນຈຸດກວດງ່າຍຂຶ້ນ.
Workflow ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເປັນຊອບແວອັດຕະໂນມັດຊັບຊ້ອນ. ອາດເປັນລຳດັບງ່າຍໆທີ່ຄົນຈັດການ ແລະໃຊ້ AI ພຽງບາງຂັ້ນ.
ເລີ່ມຈາກຜົນສຸດທ້າຍ
ກ່ອນຂຽນຄຳຂໍ ໃຫ້ກຳນົດຜົນທີ່ຕ້ອງການ. “ຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດ” ແມ່ນຫົວຂໍ້ ບໍ່ແມ່ນຜົນງານ. “ບົດສະຫຼຸບທີ່ມີສາມທາງເລືອກ ເກນປຽບທຽບ ແລະຄຳຖາມທີ່ຂາດຂໍ້ມູນ” ກວດໄດ້ງ່າຍກວ່າ.
ຜົນທີ່ຊັດຊ່ວຍຮູ້ວ່າຕ້ອງກະກຽມຫຍັງ. ຖ້າປຽບທຽບ ຕ້ອງມີຕົວເລືອກກັບເກນ; ຖ້າສະຫຼຸບ ຕ້ອງລະບຸເອກະສານແລະຜູ້ອ່ານ.
ຕົວຢ່າງ: ກະກຽມປະຊຸມລູກຄ້າ
ສົມມຸດທີມຕ້ອງກະກຽມປະຊຸມລູກຄ້າປະຈຳອາທິດ. ແທນຄຳຂໍແຍກ “ສະຫຼຸບບັນທຶກ” “ສະເໜີຄຳຖາມ” “ຂຽນວາລະ” ອາດຈັດເປັນຂັ້ນ:
- ເລືອກແຫຼ່ງ: ຮວບຮວມບັນທຶກທີ່ອະນຸຍາດ.
- ສັງເຄາະ: ໃຫ້ AI ລຽງມະຕິ ບັນຫາຄ້າງ ແລະຂໍ້ມູນຂັດກັນ ພ້ອມທີ່ມາ.
- ຢືນຢັນ: ຜູ້ຮັບຜິດຊອບທຽບປະເດັນສຳຄັນກັບຕົ້ນສະບັບ.
- ກະກຽມ: ອີງຂໍ້ມູນທີ່ຢືນຢັນແລ້ວ ສະເໜີວາລະແລະຄຳຖາມ.
- ສຳເລັດ: ຄົນປັບລຳດັບ ເວລາ ແລະນ້ຳສຽງກ່ອນສົ່ງ.
ບໍ່ຈຳເປັນໃຊ້ AI ທຸກຂັ້ນ. ຄົນເລືອກເອກະສານແລະອະນຸມັດວາລະໄດ້ ໃຫ້ AI ຊ່ວຍຈັດກຸ່ມ ຫຼືຮ່າງເທົ່ານັ້ນ.
ກຳນົດຂໍ້ຕົກລົງນ້ອຍໃຫ້ແຕ່ລະຂັ້ນ
ລະບຸເປົ້າໝາຍ ຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໄດ້ ຮູບແບບຜົນ ແລະເງື່ອນໄຂທີ່ຕ້ອງຢຸດເພື່ອຖາມຄົນ.
ຕົວຢ່າງ: “ຈາກບັນທຶກແນບ ສ້າງຕາຕະລາງມະຕິທີ່ຢືນຢັນແລ້ວ. ແຕ່ລະແຖວມີມະຕິ ຜູ້ຮັບຜິດຊອບຖ້າແຫຼ່ງລະບຸ ແລະຄຳອ້າງອີງ. ຫ້າມເດົາຜູ້ຮັບຜິດຊອບ; ຖ້າບໍ່ມີ ໃຫ້ຂຽນ ‘ບໍ່ລະບຸ’” ມີຂອບເຂດແລະກວດໄດ້.
ຖ້າຜົນຜິດ ຂໍ້ຕົກລົງນີ້ຊ່ວຍຫາສາເຫດ: ຂໍ້ມູນຂາດ ເປົ້າໝາຍບໍ່ຊັດ ຫຼືບໍ່ບອກເກນ. ຄຳຂໍຍາວທີ່ຮັບແຕ່ຜົນສຸດທ້າຍຫາຈຸດເລີ່ມຂໍ້ຜິດຍາກ.
ກຽມວິທີຮັບມືເມື່ອຂັ້ນໜຶ່ງລົ້ມເຫຼວ
ຄິດເຖິງໄຟລ໌ຂາດ ຮູບແບບບໍ່ຄາດຄິດ ຫຼືແຫຼ່ງຂັດກັນ. ແທນໃຫ້ AI ເດົາ ໃຫ້ໝາຍລາຍການ ລະບຸສິ່ງທີ່ຂາດ ແລະສົ່ງຄືນຜູ້ຮັບຜິດຊອບ. ສະຖານະ “ຍັງສຳເລັດບໍ່ໄດ້” ກໍໃຊ້ໄດ້.
ເລື່ອງນີ້ສຳຄັນເມື່ອລະບົບສົ່ງຂໍ້ມູນຈາກຂັ້ນໜຶ່ງໄປອີກຂັ້ນອັດຕະໂນມັດ. ບໍ່ມີການແຈ້ງຂໍ້ຜິດ ຂັ້ນຕໍ່ໄປອາດຄິດວ່າຂໍ້ມູນວ່າງແມ່ນຜົນປົກກະຕິ. ລອງຫຼາຍຂໍ້ມູນ ແລະຈົດຂໍ້ຜິດຊ້ຳ ເວລາກຳກັບ ແລະວຽກແກ້.
ເມື່ອໃຊ້ໃນທີມ ໃຫ້ຕົກລົງຄຳສັບ ແລະເວີຊັນເອກະສານ Workflow ທີ່ບັນທຶກຄວນມີເຈົ້າຂອງ ວັນປັບປຸງ ແລະຈຸດທີ່ຕ້ອງທົບທວນເມື່ອເຄື່ອງມືຫຼືຂໍ້ມູນປ່ຽນ.
ວາງຈຸດກວດບ່ອນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ
ບໍ່ຈຳເປັນໃຫ້ຄົນອະນຸມັດທຸກຂັ້ນ. ແຕ່ຂັ້ນທີ່ປ່ຽນຂໍ້ມູນ ສົ່ງຂໍ້ມູນອອກ ຫຼືກະທົບການຕັດສິນໃຈຄວນມີຈຸດຢຸດ.
ແຍກ “ກະກຽມ” ກັບ “ລົງມື”. ໃນຂັ້ນກະກຽມ AI ອ່ານ ຈັດກຸ່ມ ແລະຮ່າງໄດ້. ກ່ອນສົ່ງ ແກ້ຂໍ້ມູນ ຫຼືນຳມະຕິໄປໃຊ້ ຄົນອະນຸມັດ.
ຈຸດກວດຄວນເບິ່ງວ່າແຫຼ່ງກ່ຽວຫຼືບໍ່ ຫຼັກຖານຮອງຮັບຂໍ້ສະຫຼຸບບໍ ສ່ວນໃດຍັງບໍ່ແນ່ ແລະການກະທຳຕໍ່ໄປໄດ້ຮັບອະນຸຍາດບໍ.
ເກັບຂັ້ນຕອນທີ່ໄດ້ຜົນໄວ້ໃຊ້ຊ້ຳ
ເມື່ອໄດ້ຜົນ ຢ່າບັນທຶກແຕ່ prompt. ເກັບຈຸດປະສົງ ປະເພດຂໍ້ມູນ ຮູບແບບຜົນ ຂໍ້ຜິດທີ່ພົບ ແລະຂັ້ນທີ່ຄົນຕ້ອງອະນຸມັດ. Prompt ທີ່ຂາດບໍລິບົດອາດໃຊ້ຜິດກັບວຽກອື່ນ.
ລອງກັບຂໍ້ມູນຫຼາຍຊຸດ. ຖ້າໄດ້ຜົນກັບຕົວຢ່າງດຽວ ຍັງບໍ່ໝັ້ນຄົງພໍເປັນມາດຕະຖານ. ການບອກວ່າບໍ່ຄວນໃຊ້ເມື່ອໃດ ສຳຄັນພໍໆກັບວິທີໃຊ້.
Workflow ບໍ່ເທົ່າກັບອັດຕະໂນມັດທັງໝົດ
Workflow ອາດມີຄົນຈັດການທຸກຂັ້ນ. Automation ແມ່ນການຕໍ່ຜົນຂັ້ນກ່ອນໄປຂັ້ນຖັດໄປ. ມັນຫຼຸດວຽກຈັດການ ແຕ່ກໍອາດພາຂໍ້ຜິດໃຫ້ໄປໄກກ່ອນຖືກພົບ.
ຄ່ອຍເຮັດອັດຕະໂນມັດຫຼັງຈາກຂັ້ນຕອນຊັດ ຜົນສະເໝີ ແລະມີວິທີຮັບມືຂໍ້ຜິດ. ຖ້າຍັງບໍ່ເຂົ້າໃຈ ການອັດຕະໂນມັດຈະເຮັດໃຫ້ສັງເກດຍາກກວ່າເກົ່າ.
ປະເມີນຫຼັງໃຊ້ຫຼາຍຄັ້ງ
ເລືອກການລອງທີ່ແທນວຽກຈິງ ບໍ່ແມ່ນແຕ່ຕົວຢ່າງດີສຸດ. ຈົດຄວາມຖີ່ຂອງການແກ້ໃຫຍ່ ຂໍ້ຜິດຊ້ຳ ເວລາກຳກັບ ແລະຜູ້ຮັບໃຊ້ຜົນໄດ້ຫຼືບໍ່. ຕົວວັດພາຍໃນບໍ່ຕ້ອງຊັບຊ້ອນ ແຕ່ຄວນທຽບວຽກດຽວກັນດ້ວຍເກນດຽວ.
ປະເດັນສຳຄັນ: Workflow AI ທີ່ດີກຳນົດຜົນ ແຫຼ່ງ ຂັ້ນຕອນ ແລະຈຸດກວດຂອງຄົນ. ຈັດວຽກໃຫ້ຊັດກ່ອນ ແລ້ວຈຶ່ງອັດຕະໂນມັດ.
ສະຫຼຸບ
ເລືອກວຽກຊ້ຳໜຶ່ງຢ່າງ ກຳນົດຜົນ ແລ້ວແບ່ງເປັນຂັ້ນນ້ອຍ. ມອບວຽກທີ່ກວດໄດ້ໃຫ້ AI ຮັກສາການອະນຸມັດໃນຈຸດສ່ຽງ ແລະຈົດສິ່ງທີ່ຄວນປັບ.
ຈາກນັ້ນ AI ຈະບໍ່ແມ່ນຄຳຕອບທີ່ແຍກກັນ ແຕ່ເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງວິທີເຮັດວຽກຢ່າງມີຈຸດໝາຍ.