AI အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို သတ်မှတ်ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ချဲ့ထွင်ခြင်း
အစောပိုင်း လက်ခံအသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ AI ကြိုးပမ်းမှုများကို မည်သို့ အာရုံစိုက်ကြသနည်း
In just two years
39%
39% of U.S. adults have already used AI. In comparison, the internet reached just 20% adoption in its first two years.
AI leaders have seen
1.5x
1.5x faster revenue growth, 1.6x higher shareholder returns, and 1.4x better return on invested capital than their less advanced peers.
Yet only
1%
1% of a recent McKinsey survey believed their AI investments had reached full maturity.
နှစ်နှစ်အတွင်းမှာပင် အမေရိကန်အရွယ်ရောက်သူ 39% သည် AI ကို အသုံးပြုပြီးသား ဖြစ်သည်။(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) အင်တာနက်သည် တူညီသောကာလအတွင်း 20% သာ အသုံးပြုသူရောက်ရှိခဲ့သည်။ AI ၏ မြင့်တက်လာမှုသည် လုပ်ငန်းများကိုသာ ပြန်လည်ပုံဖော်နေခြင်းမဟုတ်ဘဲ တစ်ဦးချင်းဝန်ထမ်းများအတွက်လည်း အခွင့်အလမ်းများ ဖန်တီးပေးနေသည်။ AI သည် လူများကို တန်ဖိုးပိုမြင့်သော အလုပ်များ လုပ်နိုင်ရန် လွတ်လပ်စေပြီး ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုများကို ချဲ့ထွင်ကာ အလုပ်အကိုင်တိုးတက်မှုကို အားပေးသည်။
လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် BCG က တွေ့ရှိခဲ့သည်မှာ(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) လွန်ခဲ့သော သုံးနှစ်အတွင်း AI ခေါင်းဆောင်ကုမ္ပဏီများသည် ဝင်ငွေတိုးတက်မှု 1.5x ပိုမြန်၊ ရှယ်ယာရှင်အမြတ် 1.6x ပိုမြင့်၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားသော အရင်းအနှီးအပေါ် အမြတ်ပြန် 1.4x ပိုကောင်းကြောင်းဖြစ်သည်။
McKinsey(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) အဆိုအရ ကုမ္ပဏီများ၏ 92% သည် AI တွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို တိုးမြှင့်ရန် စီစဉ်ထားသည်။ သို့သော် အဖွဲ့အစည်းများစွာသည် ထိတွေ့မြင်နိုင်သော တန်ဖိုးကို မည်သို့ ရရှိမည်ဆိုသည့် လမ်းညွှန်မှုကို လိုအပ်နေဆဲဖြစ်ပြီး 1% သာ မိမိတို့၏ AI ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများသည် ပြည့်စုံသော maturity အဆင့်သို့ ရောက်ရှိပြီဟု ယုံကြည်ကြသည်။
အောင်မြင်သော AI project များကို ကွဲပြားစေသည့် အချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့သည် တိုက်ရိုက် မြင်တွေ့ခဲ့ရပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ insight များသည် အအောင်မြင်ဆုံး implementation 300 ခု၊ adoption survey 4,000 ကျော်နှင့် business user 2 သန်းကျော်မှ လာပါသည်။
ဤလမ်းညွှန်သည် သင့်အဖွဲ့အစည်းအား တန်ဖိုးရှင်းလင်းစွာ ပေးနိုင်သော AI အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ရှာဖွေပြီး ချဲ့ထွင်နိုင်ရန် ကူညီဖို့ ရည်ရွယ်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို အဆင့်သုံးဆင့်အဖြစ် ခွဲခြမ်းတင်ပြထားပါသည်-
အခွင့်အလမ်းများကို သတ်မှတ်ဖော်ထုတ်ခြင်း — AI က မည်သည့်အရာများတွင် ထူးချွန်သည်ကို နားလည်ခြင်းအားဖြင့် သင့်လုပ်ငန်းတွင် ၎င်းကို အသုံးချပါ။
သင့်ဝန်ထမ်းများကို အခြေခံအသုံးပြုမှုကိစ္စများ သင်ကြားပေးခြင်း — ဌာနတိုင်းအနှံ့ discovery ကို အရှိန်မြှင့်ပေးနိုင်သော နည်းလမ်းများ။
အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို စုဆောင်းပြီး ဦးစားပေးသတ်မှတ်ခြင်း — သင့်လုပ်ငန်းအပေါ် အကြီးမားဆုံး သက်ရောက်မှုရှိမည့် အရာများ။
ဤလမ်းညွှန်တစ်လျှောက်တွင် သင့်အဖွဲ့ တိုးတက်ရေးကို ထောက်ပံ့ရန် customer story များ၊ လက်တွေ့သုံး checklist များနှင့် ဌာနအလိုက် သင့်တော်သော use case ဥပမာများကို တွေ့ရမည်ဖြစ်သည်။
AI adoption ဆိုသည်မှာ မှန်ကန်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ရှာဖွေခြင်းထက် များစွာပိုအရေးကြီးကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤလမ်းညွှန်၏ နယ်ပယ်ပြင်ပတွင် AI-first culture တစ်ခုကို ဘယ်လို တည်ဆောက်မလဲ၊ တန်ဖိုးပိုမြင့်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ဘယ်လို ပြုစုပျိုးထောင်မလဲ၊ သင့်ကုမ္ပဏီတစ်ဝှမ်း AI adoption ကို ဘယ်လို လှုံ့ဆော်မလဲ ဆိုသည့် ခေါင်းစဉ်များ ပါဝင်ပါသည်။ ထိုကိစ္စများအကြောင်းကို အခြားလမ်းညွှန်များတွင် ဆက်လက် မျှဝေသွားမည်ဖြစ်သော်လည်း ယခုအတွက်တော့ သင့်ကုမ္ပဏီအတွက် သင့်လျော်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ရှာဖွေသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကိုပဲ အာရုံစိုက်ကြစို့။
“ဒါက သင် [AI ကနေ] အကျိုးကျေးဇူးတွေ ရယူသင့်တဲ့ အချိန်ဖြစ်ပြီး သင့်ပြိုင်ဘက်တွေကတော့ ဆော့ကစားပြီး စမ်းသပ်နေကြတုန်းပဲ ဖြစ်ဖို့ မျှော်လင့်ရမယ့်အချိန်ပါ။”
ဤမူ သုံးခုကို စိတ်ထဲထားပါ။ ၎င်းတို့သည် ရှေ့တွင် တွေ့ရမည့် လက်တွေ့လမ်းညွှန်ချက်အားလုံး၏ နောက်ခံအခြေခံဖြစ်သည်။
AI ကို ခေါင်းဆောင်အဖွဲ့က ဦးဆောင်ပြီး အားပေးသင့်သည်။
ရှုပ်ထွေးသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများသည် အထင်ကြီးဖွယ်ကောင်းသလို ထင်ရနိုင်သော်လည်း မကြာခဏ သင့်ကို နှေးကွေးစေတတ်သည်။ ထိုအစား ဝန်ထမ်းများအား ၎င်းတို့နှင့် သင့်ကုမ္ပဏီအတွက် အကောင်းဆုံး အလုပ်ဖြစ်မည့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ရှာဖွေနိုင်အောင် အားပေးခြင်းက မကြာခဏ အောင်မြင်မှုဆီသို့ ပိုမိုမြန်ဆန်သော လမ်းကြောင်းဖြစ်သည်။
hackathon များ၊ use case workshop များနှင့် peer-led learning session များဖြင့် အသုံးပြုမှုကို အားပေးခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ customer အများအပြားအတွက် အားဖြည့်စက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
သင့်အဖွဲ့များအတွက် အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ရှာဖွေရန် အကောင်းဆုံး အဆင့်များကို အတူလျှောက်ကြည့်ကြရအောင်။
ပထမအဆင့်မှာ AI ဖြင့် ချက်ချင်း တိုးတက်စေနိုင်သော သင့်လုပ်ငန်း၏ အစိတ်အပိုင်းများကို ရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။
ထိုသို့လုပ်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ AI ကို သင့်အလုပ်အင်အားအတွက် super-assistant များ ဖန်တီးပေးသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် စဉ်းစားခြင်းဖြစ်သည်။ AI super-assistant များသည် ဘယ်တော့မှ မပင်ပန်း၊ အာရုံလွဲမသွား။ သင်အကူအညီလိုသည့်အချိန်တိုင်းတွင် ၎င်းတို့ ရရှိနိုင်သည်။ ထို့ပြင် ၎င်းတို့သည် မည်သည့် task မဆို နီးပါးတွင် လိုက်လျောညီထွေ အကူအညီပေးနိုင်ပြီး သင့်ဝန်ထမ်းများ၏ ကျွမ်းကျင်မှုကို တိုးမြှင့်ပေးသည်။
ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော AI အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို သတ်မှတ်ဖော်ထုတ်ရန် အောက်ပါ အဓိကနယ်ပယ် သုံးခုအတွင်း အလုပ်ခွင်တွင် တွေ့ရလေ့ရှိသော စိန်ခေါ်မှုများကို အာရုံစိုက်ပါ-
ထပ်တလဲလဲဖြစ်ပြီး တန်ဖိုးနည်းသော အလုပ်များ
ကျွမ်းကျင်မှု bottleneck များ
မရှင်းလင်းမှုများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း
သင့်အဖွဲ့များအတွက် အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ရှာဖွေရန် အကောင်းဆုံး အဆင့်များကို အတူလျှောက်ကြည့်ကြရအောင်။
AI adoption သည် သင့်ကုမ္ပဏီ၏ အနာဂတ်အတွက် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသည်ကို တိတိကျကျ ဖော်ပြပါ။ ဥပမာ ပြိုင်ဘက်များနှင့် အမီလိုက်ရန်၊ customer expectation ပြောင်းလဲမှုများကို တုံ့ပြန်ရန်၊ သို့မဟုတ် တိုးတက်မှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းရန် စသဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ ဝန်ထမ်းများက စဉ်းစားထားသော “ဘာကြောင့်” ကို ကြားရသောအခါ ယုံကြည်မှုနှင့် ရှင်းလင်းမှုကို ဖန်တီးပေးပြီး ဤပြောင်းလဲမှုများသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်အလုပ်နှင့် ရည်မှန်းချက်များနှင့် မည်သို့ ကိုက်ညီနေသည်ကို မြင်စေသည်။
“ကျွန်မ မနှစ်သက်တဲ့ အရာတစ်ခုကို လုပ်တိုင်း ‘ဒါကို နောက်တစ်ခါ မလုပ်ရအောင် ဘယ်လိုလုပ်မလဲ’ လို့ ကိုယ့်ကိုယ်ကို မေးတယ်။”
AI adoption သည် သင့်ကုမ္ပဏီ၏ အနာဂတ်အတွက် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသည်ကို တိတိကျကျ ဖော်ပြပါ။ ဥပမာ ပြိုင်ဘက်များနှင့် အမီလိုက်ရန်၊ customer expectation ပြောင်းလဲမှုများကို တုံ့ပြန်ရန်၊ သို့မဟုတ် တိုးတက်မှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းရန် စသဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ ဝန်ထမ်းများက စဉ်းစားထားသော “ဘာကြောင့်” ကို ကြားရသောအခါ ယုံကြည်မှုနှင့် ရှင်းလင်းမှုကို ဖန်တီးပေးပြီး ဤပြောင်းလဲမှုများသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်အလုပ်နှင့် ရည်မှန်းချက်များနှင့် မည်သို့ ကိုက်ညီနေသည်ကို မြင်စေသည်။
Example
ကျွန်ုပ်တို့၏ product manager များသည် အခြားအဖွဲ့များက ကူညီပေးရန် စောင့်နေစရာမလိုဘဲ interactive prototype များ ဖန်တီးရန် AI ကို အသုံးပြုကြသည်။
ဗဟုသုတအခြေပြုအလုပ်များတွင် မကြာခဏ မရှင်းလင်းမှုနှင့် အဆုံးမရှိသော စိန်ခေါ်မှုများ ပါဝင်တတ်သည်။ ဝန်ထမ်းများသည် စတင်ရန် ခက်ခဲသွားနိုင်သလို ပိတ်ဆို့မှုများကြောင့် project များ ရပ်တန့်သွားနိုင်သည်။ ဤနေရာတွင် AI သည် catalyst အဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး လမ်းကြောင်းမရှင်းလင်းသောအခါ အကြံဉာဏ်များ ဖန်တီးရန်၊ data ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် နောက်တစ်ဆင့် အကြံပြုရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့ စကားပြောခဲ့သည့် ကုမ္ပဏီအားလုံးအနှံ့ လူများသည် ၎င်းတို့၏ စဉ်းစားမှုကို စတင်လှုံ့ဆော်ရန်နှင့် အကြံအသစ်များ မပိတ်ဆို့စေရန် AI ကို အသုံးပြုနေကြသည်။ ၎င်းတို့သည် campaign idea များ စုပေါင်းအကြံထုတ်ရန်၊ raw data ထဲမှ အမြန် insight ရှာရန်၊ trend များ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ သို့မဟုတ် ဘာလုပ်ရမည် မသေချာသည့်အခါ နောက်တစ်ဆင့်ကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုနေကြသည်။
Example
ကျွန်ုပ်တို့၏ မားကက်တင်းအဖွဲ့သည် ဖန်တီးမှုအတွေးများ ပိတ်ဆို့မနေစေရန်နှင့် brief တစ်ခုဆီသို့ စတင်လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ChatGPT ရှိ အသံမုဒ်ဖြင့် campaign idea များကို စုပေါင်းအကြံထုတ်ပါသည်။
ဤကဲ့သို့သော အလုပ်အမျိုးအစားများကို အာရုံစိုက်ခြင်းသည် သင့်အား သက်ရောက်မှုမြင့်သော AI အခွင့်အလမ်းများကို လျင်မြန်စွာ သတ်မှတ်ဖော်ထုတ်နိုင်စေပြီး သင့်အဖွဲ့များအား workflow များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်စေရန်၊ bottleneck များကို လျှော့ချရန်နှင့် သင့်အဖွဲ့အစည်းတစ်ဝှမ်း innovation ကို အရှိန်မြှင့်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
“ဒီလမ်းညွှန်မူနဲ့ AI automation task force တစ်ဖွဲ့ကို ကျွန်တော်တို့ ဖွဲ့ခဲ့ပါတယ်။ ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့ဝင်အားလုံးကို AI က အကျိုးရှိနိုင်တယ်လို့ သူတို့ခံစားရတဲ့ process တွေကို အသေးစိတ် ရေးပြခိုင်းခဲ့ပါတယ်။ အဲဒီစာရင်းကိုယူပြီး စူးစမ်းလိုတဲ့ project တွေအတွက် roadmap တစ်ခု ဖန်တီးခဲ့ပါတယ်။”
သင့်အဖွဲ့များကို အောက်ပါအခြေအနေများနှင့် task များကို စာရင်းပြုစုခိုင်းပါ—၎င်းတို့က:
စတင်ရခက်နေခြင်း သို့မဟုတ် blocker များနှင့် ကြုံတွေ့နေရခြင်း
အခြားသူများက အမြဲမတန်ဖိုးထားနိုင်သော၊ သို့မဟုတ် မိမိတို့အချိန်ကို အကောင်းဆုံး အသုံးချခြင်းမဟုတ်သော လက်ဖြင့်လုပ်ရသော အလုပ်များတွင် အချိန်အများကြီး ကုန်ဆုံးနေခြင်း (ဥပမာ ၎င်းတို့၏ “antito-do list”)
အခြားအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့က လာကူညီသည်အထိ ကျွမ်းကျင်မှု bottleneck ကို ကြုံနေရခြင်း (data analysis, design, on-brand writing နှင့် web development တို့သည် ဥပမာကောင်းများဖြစ်သည်)
ဤစာရင်းများကို အသုံးပြုပြီး အသုံးပြုမှုကိစ္စအသစ်များအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည့် နေရာများကို စတင်ရှာဖွေပါ။
ဝန်ထမ်းများအား ဘယ်နေရာမှ စတင်ရမည်ကို မြင်စေရန် ဤအရာကို workshop သို့မဟုတ် hackathon တစ်ခု၏ အစတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
သို့မဟုတ် ဤတုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်ကို အသုံးပြုပြီး ChatGPT ထံမှ စိတ်ဝင်စားဖွယ် အသုံးပြုမှုကိစ္စအချို့ကို တောင်းခံပါ:
သင့်အဖွဲ့များအား AI အခွင့်အလမ်းအသစ်များကို သတ်မှတ်ဖော်ထုတ်ရန် framework တစ်ခု ပေးပြီးနောက် နောက်တစ်ဆင့်မှာ AI ကို ဘယ်လို အသုံးပြုနိုင်သလဲဆိုသည့် အခြေခံနည်းလမ်းများကို လေ့ကျင့်ပေးရန် ဖြစ်သည်။ ဤအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် customer များထံမှ ရရှိလာသော use case 600 ကျော်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သည်။ အသုံးပြုမှုကိစ္စအများစုသည် ဌာနနှင့် discipline မရွေး အသုံးချနိုင်သော အခြေခံ use case type ခြောက်ခုထဲမှ တစ်ခုခုတွင် ကျရောက်သည်—၎င်းတို့ကို ‘primitives’ ဟု ခေါ်သည်-
ဤ primitives များသည် သင့်လုပ်ငန်းအတွက် အလားအလာအရှိဆုံး အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို သင့်ဝန်ထမ်းများက အမြန်ရှာဖွေနိုင်ရန် ကူညီပေးသော နည်းလမ်းမြန်တစ်ခုဖြစ်သည်။ primitive တစ်ခုစီသည် လုပ်ငန်းကဏ္ဍ၊ အခန်းကဏ္ဍနှင့် workflow မျိုးစုံအနှံ့ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့ခဲ့သော အသုံးပြုမှုကိစ္စ ရာပေါင်းများစွာကို ကိုယ်စားပြုသောကြောင့် scalable value ဆီသို့ မြန်ဆန်သောလမ်းကြောင်းတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။
ယခု primitive တစ်ခုချင်းစီကို ပိုမိုနီးကပ်စွာ လေ့လာကြည့်ကြစို့။ ပထမဦးစွာ Content creation မှ စတင်ပါမည်-
AI သည် အဖွဲ့အားလုံးတွင် content creation ကို ထောက်ပံ့နိုင်သည်—အရောင်းခေါ်ဆိုမှုများကို အကျဉ်းချုပ်ခြင်းမှ စ၍ strategy document များ၊ blog post များ၊ web page များနှင့် ပုံများ၊ visualization များအထိ ပထမမူကြမ်းများ ဖန်တီးပေးနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဖွဲ့များက AI ကို ၎င်းတို့၏ အလုပ်ကို ပြင်ဆင်တည်းဖြတ်ရန်နှင့် နောက်ဆုံးအချိန် proofreader အဖြစ် အသုံးပြုနေသည်ကို တွေ့ရသည်။
AI သည် သင့်ကုမ္ပဏီ၏ style အတိုင်း အလိုအလျောက် ရေးသားနိုင်ပြီး အသံနေအသံထား guide ကို လိုက်နာနိုင်သည်။ သင်နှစ်သက်သော document structure များကို လိုက်နာနိုင်သလို ရေးသားမှုအပေါ် feedback ပေးနိုင်သည်။ ထို့နောက် သင့်အလုပ်ကို ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးသို့ ဘာသာပြန်နိုင်သလို ပရိသတ်၊ channel သို့မဟုတ် program အမျိုးမျိုးအတွက် ပြန်လည်အသုံးချနိုင်သည်။
ရေးသားရာတွင် AI သည် စကားပြောဆိုမှုတစ်ခုလုံး၏ အပြည့်အဝ context ကို လက်ခံနိုင်သလို upload လုပ်ထားသော document အစုတစ်ခုကိုလည်း စဉ်းစားပြီး output ကို ပုံဖော်နိုင်သည်။ ဥပမာ သင့်ရေးသားမှု guide ကို upload လုပ်ပါ၊ သို့မဟုတ် သင့်အကောင်းဆုံး blog post ငါးခုကို သုံးပြီး ChatGPT ကို ထိုဥပမာများအပေါ် အခြေခံ၍ အသေးစိတ် ရေးသားမှုလမ်းညွှန်တစ်ခု ဖန်တီးရန် တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်ပေးကြည့်ပါ။
မားကက်တင်း | campaign strategy များ၊ headline များ သို့မဟုတ် email campaign များ ဖန်တီးပါ။ content outline များနှင့် first draft များ ထုတ်လုပ်ပါ။ မတူညီသော audience သို့မဟုတ် channel များအတွက် content ကို ပြန်လည်အသုံးချပါ။ |
ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့များ | expert review အတွက် draft policy doc များနှင့် technical accounting memo များ ဖန်တီးပါ။ |
ထုတ်ကုန်အဖွဲ့များ | product requirement doc များ တည်ဆောက်ပါ၊ product description များ၊ release note များ၊ launch communication များနှင့် user guide များ ထုတ်လုပ်ပါ။ |
အရောင်းအဖွဲ့များ | account plan များ၊ call အတွက် script များနှင့် follow-up email များ ဖန်တီးပါ။ |
Promega သည် ဈေးကွက်များနှင့် ပရိသတ်အုပ်စုများအနှံ့ မက်ဆေ့ချ်ကို ချဲ့ထွင်နိုင်ခဲ့သည်
အသက်သိပ္ပံကုမ္ပဏီ Promega သည် ပထမမူကြမ်း အီးမေးလ် campaign များအတွက် ChatGPT Enterprise ကို အသုံးပြုကာ ပထမခြောက်လအတွင်း အချိန် 135 နာရီ သက်သာခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် message doc တစ်ခုမှ campaign brief များ ဖန်တီးရန်နှင့် copy မည်သည့်အမျိုးအစားမဆို သတ်မှတ်ထားသော marketing channel များအတွက် paid ads အဖြစ် ဘာသာပြန်ရန်လည်း အသုံးပြုကြသည်။
“အီးမေးလ်တွေ၏ မဟာဗျူဟာကို ညှိနှိုင်းဖို့ သက်သာသွားတဲ့ အချိန်ကို အီးမေးလ်အတွေ့အကြုံကို ပိုကောင်းစေတဲ့ content generation ထဲ ပြန်လည်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံနိုင်ပါတယ်။ ဒီ GPT ကို မသုံးဘဲ marketing email ရေးခဲ့တဲ့ နောက်ဆုံးအချိန်ကိုတောင် ကျွန်မ မမှတ်မိတော့ပါဘူး”
AI ကို လုပ်ငန်းကဏ္ဍအမျိုးမျိုးတွင် research အတွက် ကျယ်ပြန့်စွာ အသုံးပြုနေသည်။ concept အသစ်များ (ဥပမာ AI adoption သို့မဟုတ် design thinking) ကို အမြန်လေ့လာခြင်းမှ စ၍ သက်ဆိုင်ရာ ဆောင်းပါးများ သို့မဟုတ် ပြိုင်ဘက်ဒေတာများအတွက် web ကို ရှာဖွေခြင်း၊ ထို့ပြင် web အနှံ့ ဆောင်းပါးများ၊ data point များနှင့် insight များကို စကန်လုပ်သည့် အဆင့်ပေါင်းများစွာပါဝင်သော ပိုမိုပြည့်စုံသည့် research project များအထိ ပါဝင်သည်။ အဖွဲ့များက အတွင်းပိုင်း document အရှည်ကြီးများကို upload လုပ်ပြီး အမြန် insight ရယူနေကြသည်ကိုလည်း တွေ့ရသည်။
research အတွက် AI ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အကြီးမားဆုံး အားသာချက်တစ်ခုမှာ analysis ကို သင့်ထံ ဘယ်လို format နှင့် structure ဖြင့် တင်ပြရမည်ကို သင် သတ်မှတ်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်—table format၊ bullet point များ၊ သတ်မှတ်ထားသော section များအလိုက် စုစည်းခြင်း သို့မဟုတ် cross-reference ပြုလုပ်ခြင်း စသည်တို့ဖြစ်သည်။
AI ၏ အသေးစိတ်ကို အာရုံစိုက်နိုင်စွမ်းနှင့် ညွှန်ကြားချက်များကို လိုက်နာနိုင်စွမ်းသည် ၎င်းကို research assistant အကောင်းတစ်ယောက် ဖြစ်စေသည်။
အရောင်းနှင့် မားကက်တင်း | လုပ်ငန်းအသစ်များကို စူးစမ်းလေ့လာပါ၊ ပြိုင်ဘက်များကို ပိုမိုနားလည်ပါ၊ ပရိသတ်အသစ်များကိုလည်း သုတေသနလုပ်ပါ။ |
ဘဏ္ဍာရေး | အများပြည်သူစာရင်းဝင်ကုမ္ပဏီများ၏ benchmark များ၊ M&A target များ၊ သို့မဟုတ် accounting standard များဆိုင်ရာ ဆောင်းပါးများနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များကို ရှာဖွေပါ။ |
ထုတ်ကုန် | ဈေးကွက်အသစ်များ၏ အရွယ်အစားကို ခန့်မှန်းပါ၊ ပြိုင်ဘက်များကို လေ့လာပါ၊ trend များကို သတ်မှတ်ပါ၊ အသုံးပြုသူ feedback ကိုလည်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။ |
အရောင်းအဖွဲ့များ | vendor အသစ်များကို web ပေါ်တွင် ရှာဖွေပြီး ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်အားသာချက်၊ အားနည်းချက်များကို အကဲဖြတ်ပါ။ |
Software Engineering | API အဆုံးမှတ်များနှင့် ပြင်ပ documentation ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ။ |
Introducing Deep Research
Deep research သည် ChatGPT အတွင်းရှိ အင်တာနက်ပေါ်တွင် အဆင့်ပေါင်းများစွာပါဝင်သော research ကို လွတ်လပ်စွာ ဆောင်ရွက်ပေးသည့် agentic စွမ်းရည်အသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်တစ်ခုပေးလိုက်ပါက ChatGPT သည် အွန်လိုင်းအရင်းအမြစ် ရာပေါင်းများစွာကို ရှာဖွေ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၊ ပေါင်းစပ်ကာ research analyst အဆင့်ရှိ ပြည့်စုံသော report တစ်ခု ဖန်တီးပေးမည်ဖြစ်သည်။ ပိုမိုသိရှိရန် ကြည့်ပါ။
software engineer များအများအပြားသည် AI ၏ power user များဖြစ်ကြသည်။ ၎င်းတို့သည် debugging၊ မရင်းနှီးသော language များတွင် ပထမမူကြမ်း code ဖန်တီးခြင်း၊ code ကို language တစ်ခုမှ တစ်ခုသို့ port လုပ်ခြင်းနှင့် code ကို rubber-ducking လုပ်ခြင်းတို့အတွက် အသုံးပြုကြသည်။ လွန်ခဲ့သော နှစ်နှစ်အတွင်း AI ၏ သင်္ချာ၊ သိပ္ပံနှင့် language မျိုးစုံအနှံ့ coding စွမ်းရည်များမှာ ထင်ရှားစွာ တိုးတက်လာပြီး ယခု tool များစွာက real-time code preview များပင် ပေးလာကြသည်။
coder မဟုတ်သူများစွာလည်း AI tool များ၏ အကူအညီဖြင့် coding ကို စတင်လေ့လာနေကြသည်ကို တွေ့မြင်ရသည်။ natural language ကို သုံးရုံဖြင့်ပင် marketer များနှင့် finance team များသည် process များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် Python script များ၊ data ရယူရန် SQL query များ သို့မဟုတ် website များနှင့် internal presentation များအတွက် front-end code ဖြင့် visualization များပင် တည်ဆောက်နိုင်ကြသည်။
Software Engineer များ | code ကို debug လုပ်ပါ သို့မဟုတ် rubber duck အဖြစ် ဆွေးနွေးပါ၊ အခြား language များသို့ port လုပ်ပါ၊ API အဆုံးမှတ်များကိုလည်း လေ့လာပါ။ |
မားကက်တင်း | web နှင့် design team များနှင့် မျှဝေရန် interactive chart များနှင့် data visualization များ တည်ဆောက်ပါ၊ သို့မဟုတ် data analysis အတွက် SQL ရေးပါ။ |
ဘဏ္ဍာရေး | လစဉ်စာရင်းပိတ်လုပ်ငန်းစဉ်၏ အစိတ်အပိုင်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် Python script များ ဖန်တီးပါ။ |
ထုတ်ကုန် | ထုတ်ကုန်အကြံအသစ်များကို လျင်မြန်စွာ ပုံဖော်နိုင်ရန် interactive prototype များ တည်ဆောက်ပါ။ |
Tinder သည် coding ကို ပိုမြန်စေသည်
Tinder ၏ engineering team သည် အထူးပြုအသိပညာလိုအပ်သော Bash script ကဲ့သို့ နားလည်ရခက်သော language များဖြင့် အလုပ်လုပ်ရာတွင် ပထမမူကြမ်း syntax ဖန်တီးရန် ChatGPT ကို အသုံးပြုသည်။ ChatGPT သည် coding efficiency ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ပြင်ပ API documentation များကို အလွယ်တကူ reference လုပ်၍ query မေးမြန်းနိုင်စေသလို architecture နှင့် design ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို troubleshoot လုပ်ရန်လည်း ကူညီပေးသည်။
“Jira ထဲက တချို့ task တွေက အရင်က ပင်ပန်းစရာအလုပ်လို ခံစားရလို့ ဦးစားပေးအဆင့် လျော့ချခံရတတ်တယ်။ အခုတော့ ChatGPT ကို ဘေးမှာထားပြီး ကိုင်တွယ်ရင် ပိုလွယ်မယ်ဆိုတာ သိနေလို့ အဲဒီအလုပ်တွေကို ကျွန်တော်ကပဲ ဝင်ယူလုပ်ဖြစ်တယ်।”
AI သည် မည်သူမဆို အရင်းအမြစ်မတူညီသော data များကို ညှိနှိုင်းပေါင်းစည်းရန်၊ insight နှင့် trend များကို သတ်မှတ်ရန်၊ အဆင့်မြင့် Excel၊ SQL သို့မဟုတ် Python ကျွမ်းကျင်မှုမလိုဘဲ ရှုပ်ထွေးသော spreadsheet data များနှင့် အလုပ်လုပ်ရန် ကူညီပေးသည်။
အမြန် analysis အတွက် AI သို့ spreadsheet အများအပြား သို့မဟုတ် dashboard screenshot များကို ပေးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် spreadsheet data ကို အဓိပ္ပာယ်ဖော်နိုင်ပြီး visual chart များကို နားလည်ကာ reporting အတွက် သင့် output ကို format လုပ်ပေးရာတွင်လည်း ကူညီနိုင်သည်။ chart type၊ summary format သို့မဟုတ် comparison logic စသည်ဖြင့် ရလဒ်များကို မည်သို့ ဖွဲ့စည်းရမည်ကိုလည်း သင် လမ်းညွှန်နိုင်သည်။
မားကက်တင်း | webinar တက်ရောက်မှုဒေတာကို upload လုပ်ပြီး အမြန်မြင်ကွင်းဖော်ပြပါ။ dashboard screenshot တစ်ခုမှ အဓိက trend များကို အကျဉ်းချုပ်ပါ။ |
ထုတ်ကုန် | trend များ၊ social media feedback များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ၊ သို့မဟုတ် feature request များဆိုင်ရာ CRM data ကို upload လုပ်ပြီး အခွင့်အလမ်းသစ်များကို ဖော်ထုတ်ပါ။ |
အရောင်း | သင့် account list များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး အကောင်းဆုံး account များကို ရှာဖွေပါ။ lead များကို account များနှင့် ချိတ်ဆက်ပြီး intent signal များအတွက် score သတ်မှတ်ပါ။ |
ဘဏ္ဍာရေး | အသုံးစရိတ်ဒေတာကို အမြန်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး trend များကို ရှာပါ၊ သို့မဟုတ် spreadsheet နှင့် database မတူညီမှုများမှ data ကို ညှိနှိုင်းပေါင်းစည်းပါ။ |
Poshmark သည် insight နှင့် မဟာဗျူဟာအတွက် အချိန်ပိုမို ရရှိလာသည်
ဖက်ရှင် marketplace ဖြစ်သော Poshmark သည် ၎င်းတို့၏ business performance analysis အတွက် spreadsheet row သန်းပေါင်းများစွာကို ညှိနှိုင်းစစ်ဆေးပေးသော Python code ကို ChatGPT ဖြင့် ဖန်တီးခဲ့သည်။ ထို့နောက် AI ကို အသုံးပြုပြီး အမှုဆောင်များအတွက် အပတ်စဉ် performance report များနှင့် accounting memo များကို ဖန်တီးကာ အပတ်တိုင်း လက်ဖြင့်လုပ်ရသော အလုပ်နာရီများစွာကို သက်သာစေခဲ့သည်။
“လက်ဖြင့်လုပ်ရတဲ့အလုပ်တွေကို ကျွန်တော်တို့ အများကြီး လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပြီး အမြန်နှုန်း၊ တိကျမှု၊ ဆက်သွယ်မှုနဲ့ insight တွေကိုလည်း ပိုကောင်းလာစေခဲ့ပါတယ်။ လူတိုင်းရဲ့ အလုပ်အရည်အသွေး မြင့်တက်လာတာကို ကျွန်တော် မြင်နေရပါတယ်။”
Ideation and Strategy အသုံးပြုမှုကိစ္စများသည် အဖွဲ့အားလုံးတွင် လူကြိုက်များသည်။ blog post အသစ်တစ်ခုကို စုပေါင်းအကြံထုတ်ခြင်းမှ စ၍ document တစ်ခုကို ဖွဲ့စည်းရာတွင် ကူညီခြင်း၊ strategy တစ်ခုကို ဖြေရှင်းသုံးသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အဓိကရည်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် stakeholder နှစ်သက်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အလုပ်အပေါ် feedback ပေးခြင်းအထိ ပါဝင်သည်။
AI မော်ဒယ်များ ပိုမို multimodal ဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှ အဖွဲ့များသည် AI နှင့် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တစ်ဦးနှင့် ဆက်ဆံသကဲ့သို့ voice နှင့် vision ကို အသုံးပြု၍ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်လာကြသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့ရသည်။
ထို့ပြင် မော်ဒယ်များသည် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို စဉ်းစားဖြေရှင်းနိုင်စွမ်း ပိုမိုကောင်းမွန်လာသည်နှင့်အမျှ အဖွဲ့များစွာက မိမိတို့၏ data၊ ရည်မှန်းချက်များ၊ context၊ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် dependency များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ strategic plan များ တည်ဆောက်နေကြသည်ကို တွေ့မြင်ရသည်။
မားကက်တင်း | အခွင့်အလမ်းအသစ်များအပေါ် အခြေခံ၍ campaign idea များ စုပေါင်းအကြံထုတ်ပါ။ သင့် marketing brief ကို upload လုပ်ပြီး ဘာတွေ ပျောက်နေသလဲ မေးပါ။ product launch အတွက် ဈေးကွက်ဗျူဟာ plan တစ်ခုကို တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်ပေးပါ။ |
ထုတ်ကုန် | ဒေသခံပြိုင်ဘက်များ၊ အန္တရာယ်များ၊ အခွင့်အလမ်းအရွယ်အစားနှင့် အရင်းအမြစ်လိုအပ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ နယ်မြေအသစ်တစ်ခုအတွက် ဈေးကွက်ချဲ့ထွင်ရေး plan ကို တည်ဆောက်ပါ။ |
အရောင်း | dependency များနှင့် အန္တရာယ်အားလုံးကို ထင်ဟပ်စေသော launch plan များကို တည်ဆောက်ပါ။ သင့် PRD ကို upload လုပ်ပြီး executive review မတိုင်မီ အားနည်းချက်ရှိသော နေရာများကို သတ်မှတ်ပါ။ |
ဘဏ္ဍာရေး | အသံမုဒ်ဖြင့် သင့် pitch သို့မဟုတ် discovery skill များကို လေ့ကျင့်ပါ။ |
Match Group သည် focus group များကို simulation လုပ်သည်
အွန်လိုင်းချိန်းတွေ့လုပ်ငန်း၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာခေါင်းဆောင် Match Group သည် product usability အတွက် focus group simulation များ ပြုလုပ်ရန် GPT‑4 ၏ multimodal စွမ်းရည်များကို စမ်းသပ်အသုံးပြုနေသည်။ wireframe များကို upload လုပ်ပြီး ChatGPT ကို သတ်မှတ်ထားသော persona တစ်ဦးအဖြစ် အတုယူခိုင်းခြင်းဖြင့် designer များသည် “အသုံးပြုသူ” ကို interface အတွင်း လမ်းညွှန်သွားစေစဉ် မေးခွန်းများမေးနိုင်ပြီး feedback ရယူနိုင်သည်။ ရလဒ်မှာ ထပ်ဆောင်းကုန်ကျစရိတ်နှင့် နှောင့်နှေးမှုမရှိဘဲ ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် အကြံအသစ်များ ဖြစ်သည်။
အသုံးပြုမှုကိစ္စများစွာတွင် task တစ်ခု၏ အစိတ်အပိုင်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ customer များက ထပ်တလဲလဲဖြစ်ပြီး routine ဖြစ်သော အလုပ်များကို သတ်မှတ်ဖော်ထုတ်ကာ ၎င်းတို့ကို AI သို့ လွှဲပြောင်းနိုင်မည့် နည်းလမ်းများကို ဒီဇိုင်းဆွဲနေကြသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့မြင်ရသည်။ automation များသည် အပတ်စဉ် competitive update များ ဖန်တီးခြင်းကဲ့သို့ ရိုးရှင်းနိုင်သလို၊ လူက ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်သော အပတ်စဉ် executive briefing အတွက် finance report တစ်ခု ဖန်တီးခြင်းကဲ့သို့ ပိုမိုရှုပ်ထွေးနိုင်သည်။
မမ်မိုရီ နှင့် custom instruction များသည် ဤကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် အဓိကဖြစ်သည်။ စိတ်ကြိုက် ပြင်ဆင်ထားသော GPT များသည် ၎င်းတို့ကို မျှဝေရန် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ စံညွှန်ကြားချက်အစုတစ်ခု ဖန်တီးခြင်း၊ document တစ်ခုတည်းကို upload လုပ်ခြင်းနှင့် တစ်ကြိမ်တိုင်းတွင် တူညီသော output ကို သတ်မှတ်ခြင်းအားဖြင့် အဖွဲ့များသည် တန်ဖိုးနည်းသော အလုပ်များကို လွှဲပြောင်းပေးနိုင်ကြသည်။
ယနေ့တွင် ဤ automation များသည် မကြာခဏ တစ်ခုချင်း task များသာဖြစ်သော်လည်း deep research နှင့် Operator ကဲ့သို့သော product များဖြင့် AI သည် အဆင့်ပေါင်းများစွာပါသော task များကို သီးခြားလွတ်လပ်စွာနှင့် အချိန်ဇယားအတိုင်း ကိုင်တွယ်နိုင်မည့် ကမ္ဘာတစ်ခုဆီသို့ ကျွန်ုပ်တို့ ရွေ့လျားနေကြသည်။
မားကက်တင်း | webinar ရလဒ်အကျဉ်းအတွက် စံ report နှင့် visualization များ ဖန်တီးပါ။ သို့မဟုတ် meeting note များ သို့မဟုတ် transcript များမှ Slack update summary များ တည်ဆောက်ပါ။ |
ထုတ်ကုန် | launch update summarizer တစ်ခု ဖန်တီးပါ။ သို့မဟုတ် အပတ်စဉ် customer insight များကို အကျဉ်းချုပ်ပြီး မျှဝေပါ။ dependency များနှင့် နောက်တစ်ဆင့်များကို အကျဉ်းချုပ်သည့် executive အတွက် Slack post များအဖြစ် meeting note များကို ပြောင်းလဲပါ။ |
ဘဏ္ဍာရေး | အပတ်စဉ် ဘဏ္ဍာရေးဒေတာကို အမှုဆောင်အကျဉ်းချုပ်အဖြစ် ပြောင်းပြီး အာရုံစိုက်ရန်လိုသော ပြောင်းလဲမှုများအတွက် သတိပေးချက်များ ထည့်ပါ။ |
IT | သင့် software architecture ကို screenshot အဖြစ် upload လုပ်ပြီး အဓိက dependency များ၊ အန္တရာယ်များနှင့် optimization အခွင့်အလမ်းများကို မေးမြန်းပါ။ |
BBVA သည် ၎င်းတို့၏ Credit Analysis အလုပ်အချို့ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သည်
BBVA ၏ Credit Analysis Pro GPT သည် နှစ်ပတ်လည်အစီရင်ခံစာများ၊ ESG assessment များနှင့် သတင်းမီဒီယာများကဲ့သို့သော အရင်းအမြစ်မျိုးစုံမှ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ဒေတာများကို ဆွဲယူပေးခြင်းဖြင့် credit risk analyst များ၏ အကဲဖြတ်လုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။
primitive တစ်ခုချင်းစီ၏ အခြေခံများကို သင့်အဖွဲ့များအား သင်ကြားပေးပြီး ဌာနတစ်ခုချင်းစီအတွက် ဥပမာများ ပေးပါ။
ထို့နောက် အသုံးပြုမှုကိစ္စအသစ်များအတွက် အကြံများ စုပေါင်းထုတ်ရန်၊ hackathon များ သို့မဟုတ် ကုမ္ပဏီတစ်ဝှမ်း ပြိုင်ပွဲများ ပြုလုပ်ပြီး သက်ရောက်မှုအရှိဆုံး အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို မည်သူ ရှာဖွေနိုင်သည်ကို ကြည့်ပါ။
သတ်မှတ်ထားသော framework တစ်ခုအတွက် Bain ၏ use case olympics အကြောင်းကို လေ့လာပါ။
သင့်အဖွဲ့များ စဉ်းစားလာသည့် အသုံးပြုမှုကိစ္စအားလုံးကို စုဆောင်းနိုင်ရန် spreadsheet တစ်ခု သို့မဟုတ် Slack channel တစ်ခု ဖွင့်ထားပါ။
Estée Lauder ၏ GPT Lab သည် သက်ဆိုင်ရာ discipline မျိုးစုံပါဝင်သည့် အဖွဲ့များ—business user တစ်ဦး၊ subject matter expert တစ်ဦးနှင့် technical lead တစ်ဦး—ဖြင့် စတင်ကာ သက်ရောက်မှုမြင့်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို သတ်မှတ်ဖော်ထုတ်ပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေသည်။ ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းစဉ်သည် ရိုးရှင်းပြီး ထပ်ခါတလဲလဲ အသုံးပြုနိုင်သည်-
ဒီဇိုင်း: လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူက ရည်ရွယ်ချက်၊ နယ်ပယ်နှင့် ပရိသတ်ကို နှစ်မျက်နှာပါ brief တစ်စောင်ဖြင့် သတ်မှတ်သည်။
ပြင်ဆင်ခြင်း: SME သည် best practice အပေါ် အခြေခံပြီး use case ကို ပုံဖော်ရန် သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာကို စုဆောင်းသည်။
တည်ဆောက်ပြီး စမ်းသပ်ခြင်း: နည်းပညာခေါင်းဆောင်က GPT ကို တည်ဆောက်ပြီး၊ data set များကို ပေါင်းစည်းကာ၊ GPT ကို တိကျမှုနှင့် တစ်သမတ်တည်းဖြစ်မှုအတွက် စမ်းသပ်သည်။
စတင်ဖြန့်ချိခြင်း: အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့လုံးက GPT ကို အသုံးချဖြန့်ချိပြီး အသုံးပြုသူလမ်းညွှန်တစ်ခု ဖန်တီးသည်။
ပြောင်းလဲချိန်ညှိပြီး ချဲ့ထွင်ခြင်း: အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့လုံးက GPT စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် မူတည်၍ feedback loop များကို အသုံးပြုပြီး ထပ်တလဲလဲ ပြင်ဆင်ကာ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သည်။
“ကျွန်တော်တို့က ဥပဒေကနေ သုတေသန၊ ထုတ်လုပ်မှု၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းပိုင်းအထိ business process တိုင်းကို ကြည့်ပြီး AI နဲ့ ဘယ်လို ပြန်လည်ဒီဇိုင်းဆွဲမလဲ ဆိုတာ စဉ်းစားနေပါတယ်။”
အသေးစိတ်အတွက် Estée Lauder GPT Lab အကြောင်းကို ဖတ်ရှုပါ။
အဖွဲ့များက အဓိက အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို နားလည်လာပြီး ဖြေရှင်းရမည့် ပြဿနာများကို စတင်ဖော်ထုတ်လာသည့်အခါ use case များသည် လျင်မြန်စွာ များပြားလာတတ်သည်။
ထို့နောက် စိန်ခေါ်မှုသည် discovery မှ prioritization သို့ ပြောင်းလဲသွားသည်။ မည်သည့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ဝန်ထမ်းအားလုံးအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိအောင် ချဲ့ထွင်နိုင်မည်နည်း။ မည်သည့်အရာများက ယခု အချိန်တွင် cost efficiency ပေးနိုင်ချေ အများဆုံးရှိသနည်း။ မည်သည့်အရာများက product အသစ် သို့မဟုတ် revenue stream အသစ်ဆီသို့ ဦးတည်နိုင်သနည်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ customer success team များသည် enterprise customer များအား အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ဦးစားပေးသတ်မှတ်ရာတွင် ကူညီရန် ဤ Impact/Effort Framework ကို အသုံးပြုကြသည်။ ၎င်းသည် use case တစ်ခုစီကို ကုမ္ပဏီအတွက် တန်ဖိုးနှင့် လိုအပ်သော effort အဆင့်အတိုင်း score သတ်မှတ်ပေးသော ရိုးရှင်းသည့် quadrant တစ်ခုဖြစ်သည်။
ROI မြင့်မားသော အာရုံစိုက်မှု | သက်ရောက်မှုကောင်းပြီး effort နည်းသော quick win များ—စတင်ပြီး momentum တည်ဆောက်ရန် အကောင်းဆုံး နေရာဖြစ်တတ်သည်။ |
ကိုယ်တိုင်သုံး self-service | user တစ်ဦးတည်းက ပေးထားသော task တစ်ခုအတွက် ကိုယ်ပိုင် assistant အဖြစ် မိမိအတွက် spin up လုပ်နိုင်သော effort အနိမ့်ဆုံး project များ။ အများစုသည် တစ်ဦးချင်း solution များအဖြစ် စတင်သော်လည်း မကြာခဏ အဖွဲ့များအနှံ့ တန်ဖိုးရှိလာသည်။ |
တန်ဖိုးမြင့် / effort မြင့် | မကြာခဏ transformational ဖြစ်သည် (Moderna ၏ Dose GPT သို့မဟုတ် Klarna ၏ customer assistant ကဲ့သို့) သို့သော် ဤအသုံးပြုမှုကိစ္စများသည် တည်ဆောက်ရန် အချိန်၊ စီမံချက်နှင့် အရင်းအမြစ်များ ပိုမိုလိုအပ်တတ်သည်။ အဖွဲ့အများစုသည် momentum တည်ဆောက်ရန် quick win များဖြင့် စတင်ပြီး ၎င်းတို့ကို တန်ဖိုးမြင့် project များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန် အားပေးမှုအဖြစ် အသုံးပြုကြသည်။ |
effort မြင့် / သက်ရောက်မှုနိမ့် | ဤအရာများကို ယခုအတွက် ဘေးဖယ်ထားနိုင်သည်။ သို့သော် product နှင့် စွမ်းရည်အသစ်များကြောင့် တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် deploy လုပ်ခြင်း ပိုမိုလွယ်ကူလာနိုင်သဖြင့် ၎င်းတို့ကို မြှင့်တင်အသုံးပြုရန် ပွင့်လင်းစွာ စဉ်းစားထားပါ။ |
ဤရိုးရှင်းသော်လည်း အားကောင်းသော tool ကို သူ အသုံးပြုပုံကို ကျွန်ုပ်တို့အား ပြသပေးခဲ့သော Softbank မှ Jeret Shuck ကို ကျေးဇူးတင်ပါသည်။
62%
AI ၏ တန်ဖိုးသည် အဓိက စီးပွားရေးလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် တည်ရှိနေသည်
ဤနည်းလမ်းဖြင့် သင့် AI အသုံးပြုမှုကိစ္စ အခွင့်အလမ်းများကို အကဲဖြတ်ပြီး ဦးစားပေးသတ်မှတ်ခြင်းသည် နောက်ထပ် စိတ်ဝင်စားမှုနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို ဖန်တီးပေးမည့် အောင်မြင်မှုကြီးများကို ပိုမိုလျင်မြန်စေပါသည်။
ဦးစားပေးသတ်မှတ်မှု framework ကို ကုမ္ပဏီတစ်ဝှမ်း မြှင့်တင်အသုံးပြုစေပြီး အကောင်းဆုံး အကြံများကို သတ်မှတ်ဖော်ထုတ်ရန် team meeting များတွင် အသုံးပြုရန် ဝန်ထမ်းများအား တိုက်တွန်းပါ။
တန်ဖိုးမြင့်ပြီး effort မြင့်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် လိုအပ်မည့် အလုပ်ပမာဏကို သတ်မှတ်စဉ် စိတ်ကြိုက် ပြင်ဆင်ထားသော GPT ကို deploy လုပ်ရန် စဉ်းစားပါ။
ဌာနတစ်ခုလုံးအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိစေမည့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို သင့်ခေါင်းဆောင်များက ဦးဆောင်အားပေးစေပါ။ အပေါ်မှအောက်သို့ ပံ့ပိုးမှုသည် အောင်မြင်သော AI deployment များ၏ အဓိကလက္ခဏာတစ်ခုဖြစ်သည်။
AI စွမ်းရည်များ တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ယနေ့ effort မြင့်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများသည် နောင်တွင် effort နိမ့်သွားနိုင်သောကြောင့် score သတ်မှတ်မှုကို သုံးလတစ်ကြိမ် ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ။
အဖွဲ့အများစုသည် AI ကို တစ်ခုချင်း task များအတွက် စတင်အသုံးပြုကြသည်—blog post များ တည်းဖြတ်ခြင်း၊ campaign brief များ ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် policy များ draft ရေးခြင်းကဲ့သို့ ဖြစ်သည်။ AI ကို တိကျသော၊ သီးခြား task များ၏ context အတွင်း စဉ်းစားရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်။
သို့သော် power user များက AI ကို ၎င်းတို့ လုပ်သမျှအရာအားလုံးထဲသို့ ထည့်သွင်းအသုံးပြုလာသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စောင့်ကြည့်နေစဉ်တွင် မကြာခဏ အဆင့်ပေါင်းများစွာပါဝင်သော workflow များထိ စတင်ချဲ့ထွင်လာသည့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ၎င်းတို့ တွေ့ရှိကြသည်။
deep research ကို အသုံးပြုပြီး ဈေးကွက် trend များကို လေ့လာပါ
အခွင့်အလမ်းအရွယ်အစားကို ခန့်မှန်းရန် customer data ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ
အသံမုဒ်ကို သုံးပြီး launch strategy ကို စုပေါင်းအကြံထုတ်ပါ
မက်ဆေ့ချ်များ၊ campaign asset များနှင့် ဘာသာပြန်ချက်များကို ဖန်တီးပါ
သင့်အဖွဲ့များကို AI ကို အစမှ အဆုံးအထိ ထည့်သွင်းအသုံးပြုနိုင်သော အရာတစ်ခုအဖြစ် တွေးခေါ်စေခြင်းက အနာဂတ်တွင် AI အေးဂျင့် များက ၎င်းတို့ကိုယ်စား project တစ်ခုလုံးကို ပြီးစီးစေနိုင်မည့် အခြေအနေအတွက် ပြင်ဆင်ပေးပါလိမ့်မည်။
An example:
Using AI across a Marketing workflow
Deep research ကို အသုံးပြုပြီး ဈေးကွက် trend များနှင့် အခွင့်အလမ်းများကို နားလည်ပါ
Data analysis ဖြင့် ပရိသတ်နှင့် အခွင့်အလမ်းအရွယ်အစားကို ခန့်မှန်းပါ
Brainstorm ပြုလုပ်ပြီး campaign strategy နှင့် brief ဖွံ့ဖြိုးရေးကို ဆောင်ရွက်ပါ
Content creation ကို အသုံးပြုပြီး အဓိက မက်ဆေ့ချ်များနှင့် copy ကို ရေးဆွဲပါ
Automate လုပ်ပြီး content localization နှင့် channel optimization ကို ဆောင်ရွက်ပါ
power user များကို workflow များကို task တစ်ခုချင်းစီ ခွဲထုတ်ရန်၊ အခြေခံအသုံးပြုမှုကိစ္စများ (primitives) ကို သတ်မှတ်ရန်၊ အဆင့်တိုင်းကို ရှင်းလင်းစွာ map လုပ်ရန် တိုက်တွန်းပါ။
AI သည် ရိုးရာ software သို့မဟုတ် cloud app များကဲ့သို့ မဟုတ်ပါ။ ၎င်း၏ အားသာချက်များကို အပြည့်အဝ အသုံးချတတ်ရန် စိတ်သဘောထားအသစ်တစ်ခု လိုအပ်သည်။ သို့သော် customer များနှင့်အတူ ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည့် အတွေ့အကြုံက discipline အားလုံးမှ လူများသည် ဤစိတ်သဘောထားကို မည်မျှမြန်မြန် သင်ယူနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ အလုပ်အတွင်း သက်ရောက်မှုမြင့်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို စတင်တွေ့မြင်နိုင်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်အရှိန်ပေးရန် သင့်အဖွဲ့အစည်းအား အဆင့်သုံးဆင့် လှမ်းနိုင်အောင် ကူညီပေးရပါမည်-
AI သည် ဘယ်နေရာတွင် တန်ဖိုးထပ်တိုးပေးသလဲဆိုတာ နားလည်ပါ
AI မှ ချက်ချင်း အကျိုးကျေးဇူး ရနိုင်သော သင့်လုပ်ငန်း၏ အစိတ်အပိုင်းများကို သတ်မှတ်ဖော်ထုတ်ပါ။သင့်ဝန်ထမ်းများကို အခြေခံအသုံးပြုမှုကိစ္စများ သင်ကြားပေးပါ
အဖွဲ့များအား foundational use case များကို စူးစမ်းလေ့လာစေပြီး ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် စတင်တည်ဆောက်နိုင်အောင် လုပ်ပါ။ဘာကို ချဲ့ထွင်မလဲဆိုတာ ဦးစားပေးသတ်မှတ်ပါ
Impact/Effort Framework ကို အသုံးပြုပြီး သက်ရောက်မှုမြင့်၊ effort နည်းသော အခွင့်အလမ်းများကို အာရုံစိုက်ပါ။
လူများက task များနှင့် workflow များကို ပြန်လည်အင်ဂျင်နီယာလုပ်ရန် AI နှင့် ပိုမိုအလုပ်လုပ်လေ အခွင့်အလမ်းများကို ပိုမိုဖော်ထုတ်လာလေဖြစ်သည်။
ဤလမ်းညွှန်သည် သင့်အဖွဲ့ကို စတင်ရန် ရှင်းလင်းသော နည်းလမ်းတစ်ခု ပေးနိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်ပါသည်။ အကြံများမှ ရလဒ်များဆီသို့ ရွေ့လျားရာ ခရီးလမ်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်ကို ထောက်ပံ့ရန် ဤနေရာတွင် ရှိနေပါသည်။
“ကျွန်တော်တို့က ဥပဒေကနေ သုတေသန၊ ထုတ်လုပ်မှု၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းပိုင်းအထိ business process တိုင်းကို ကြည့်ပြီး AI နဲ့ ဘယ်လို ပြန်လည်ဒီဇိုင်းဆွဲမလဲ ဆိုတာ စဉ်းစားနေပါတယ်။”
သင့်လုပ်ငန်းတွင် AI ကို ထည့်သွင်းအသုံးချရန် စိတ်ဝင်စားပါသလား။
ဆက်ဖတ်ရှုပါ
