Käytä tekoälyä siellä, missä se poistaa todellista kitkaa.
Autamme yrityksiä valitsemaan, määrittämään, integroimaan ja käyttämään tekoälytyökaluja työnkuluissa, joissa ne säästävät aikaa, parantavat laatua tai helpottavat hyödyllisen työn toistamista.
Käytä sähköpostipainiketta ja kerro työnkulku, nykyiset työkalut, riskit ja siitä, miltä hyödyllisen tulosteen pitäisi näyttää.
Anna tekoälylle selkeä työ.
Hyödyllinen tekoälyjärjestelmä tarvitsee syötteitä, rajoituksia, yksityisyyttä koskevia päätöksiä, ihmisen harkintaa ja selkeää mittaria siitä, auttoiko se.
Käytännöllinen, ei hype
Useimmat yritykset eivät tarvitse satoja tekoälytyökaluja. Ne tarvitsevat oikeat muutamat, niitä käytetään turvallisesti.
ChatGPT:llä, Claudella, Geminillä, Midjourneylla, DALL-E:llä, Stable Diffusionilla, Venetsialla, videotyökaluilla ja API-alustoilla on kaikilla erilaisia vahvuuksia ja erilaisia yksityisyyden kompromisseja. Olemme työkalu-agnostikko: kysymys on siitä, mitä työnkulku tarvitsee, mitä dataa se sisältää ja miten tuotos tarkistetaan.
Hyvä tekoälytyö ei yleensä ole niinkään näyttävää esittelyä vaan enemmän toistettavia opasteita, selkeitä kehotteita, järkeviä integraatioita, yksityisyyttä huomioivia oletusasetuksia ja ihmisten kouluttamista tietämään, milloin vastaukseen ei kannata luottaa.
Miten autamme
Rakenna tekoäly työnkulun, ei demon ympärille.
AI-strategia
Selvitä, missä tekoäly voi poistaa kitkaa tutkimuksesta, kirjoittamisesta, tuesta, analysoinnista, julkaisusta, sisäisistä työkaluista tai toistuvasta työstä. Kaikki tehtävät eivät tarvitse tekoälyä.
Työkalun valinta
Valitse Claude, ChatGPT, Gemini, yksityisyyteen keskittyvät työkalut, kuvatyökalut, videotyökalut ja API:t työn, ei trendin perusteella.
Asennus ja integrointi
Yhdistä tekoälytyökalut todelliseen työnkulkuun: kehotteet, mallit, automaatio, API, tarkistusvaiheet, dokumentaatio ja kanavanvaihtopisteet.
Nopeat järjestelmät
Luo uudelleenkäytettäviä kehotteita, alushousuja, laadunvarmistustarkistuksia ja malleja, jotta hyödyllinen tulos on toistettavissa satunnaisten kokeilujen sijaan.
Koulutus
Opeta tiimille, missä työkalut ovat hyviä, missä he ovat huonoja, mitä niihin ei saa liittää ja miten tulosten tarkistaminen.
Mukautetut työnkulut
Rakenna pieniä tekoälyavusteisia järjestelmiä, kun valmiit työkalut eivät sovi: sisältötoiminnot, asiakaspalveluluonnokset, tutkimus, analyysi tai sisäinen automaatio.
Yleisiä käyttötapauksia
Sisältötoiminnot
Tutkimus, ääriviivat, luonnos, editointi, käännös, sisäiset linkit, julkaisutarkistukset ja sisällön päivitystyönkulut.
Asiakastuki
Laadi hyödyllisiä vastauksia, lajittele toistuvia kysymyksiä, tee yhteenveto tapauksista ja pidä tarkistusportteja, joissa tuomiolla on merkitystä.
Data ja tutkimus
Tee yhteenveto suurista materiaaleista, vertaa vaihtoehtoja, poimi kuvioita ja muuta sotkuiset syöttötiedot päätöksiksi, joita ihmiset voivat tarkastella.
Luova tuotanto
Kuvat, videot, äänet ja kampanjamateriaalit, joissa tekoäly voi nopeuttaa tuotantoa heikentämättä makua tai laadun valvontaa.
Koodi ja tekninen työ
AI-pariohjelmointi, virheenkorjaustuki, dokumentaatio, siirtoapuohjelmat, laadunvarmistuksen tarkistuslistat ja turvallisemmat toimintaskriptit.
Sisäinen automaatio
Poista tylsät toistettavat vaiheet, mutta säilytä kirjausketjut, rajoitukset ja inhimillinen tarkistuspiste, jossa liiketoimintariski on todellinen.
Yleisiä kysymyksiä
Mitä tekoälytyökalua suosittelet?
Riippuu tehtävästä. Claude on vahva vivahteikkaaseen päättelyyn, pitkiin asiakirjoihin, kirjoittamiseen ja koodiin. ChatGPT on hyvä yleiseen käyttöön ja laajaan ekosysteemiin. Gemini sopii Google Workspacen työnkulkuihin. Luovilla ja yksityisyyteen keskittyvillä työkaluilla on oma paikkansa.
Ovatko yrityksen tiedot turvassa AI-työkaluilla?
Se riippuu työkalusta ja asetuksista. Jotkut palvelut voivat harjoitella syötteitä, jotkut eivät, ja jotkut ovat parempia arkaluonteiseen työhön. Autamme valitsemaan tietosuojatietoisia vaihtoehtoja ja määrittämään, mitä työkaluun ei saa koskaan liittää.
Kuinka paljon tekoälyn integrointi maksaa?
Perusasetukset ja koulutus voivat olla pieniä. Mukautetut työnkulut, API:t, automaatiot tai sisäiset työkalut tarvitsevat selkeämmän esittelyn. Järkevä ensimmäinen askel on tunnistaa työnkulku ja päättää, onko tekoäly todella oikea vipu.
Voitko kouluttaa tiimiämme?
Kyllä. Käytännön koulutus voi kattaa työkalun valinnan, ohjemallit, tarkistustottumukset, tietosuojasäännöt, rajoitukset ja esimerkkejä tiimin omasta työstä.
Kuinka kauan toteutus kestää?
Perustyökalujen käyttöönotto ja koulutus voi kestää päiviä. Mukautetut integraatiot ja työnkulun automatisointi vievät yleensä kauemmin, usein viikkoja, riippuen tietojen saatavuudesta, tarkistusvaatimuksista ja monimutkaisuudesta.
Ennen kuin lisäät toisen tekoälytyökalun
Kysy, sopiiko tekoäly työnkulkuun.
Käytä sähköpostipainiketta ja kerro, mitä yrität parantaa, mitä työkaluja jo käytät, mahdolliset tietosuojarajoitukset ja mikä tulos olisi hyödyllinen. Vastaamme kirjallisesti järkevällä ensimmäisellä askeleella.