โดย Christopher Penn จาก Almost Timely News

ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดของ AI ในปัจจุบันคืออะไร? เป็นเรื่องของต้นทุนที่งบประมาณโทเค็นถูกใช้ไปอย่างมหาศาลโดย AI แบบเอเจนต์? เป็นเรื่องของความยั่งยืนที่ AI ใช้ไฟฟ้าและน้ำจืดจำนวนมาก? หรือเป็นเรื่องของจริยธรรมที่บริษัทเทคโนโลยีพยายามยัดเยียด AI เข้าไปในทุกสิ่ง?

ผมคิดว่ามันลึกซึ้งกว่านั้น สิ่งเหล่านี้ล้วนเป็นอาการของปัญหาที่รากลึกกว่านั้นมาก: ไม่มีใครตัดสินใจ

หรือพูดให้ถูกต้องกว่านั้น เราได้มอบหมายหน้าที่การบริหารของเราให้กับ AI มากเกินไป เราได้ยอมจำนนต่อการคิดของเราเอง 

มาเจาะลึกกันเถอะ

ส่วนที่ 1: จุดเริ่มต้นของปัญหานี้

เมื่อบ่ายวันศุกร์ ผมกำลังครุ่นคิดว่าจะเขียนเรื่องอะไรในจดหมายข่าวสัปดาห์นี้ เป็นวันหยุดสุดสัปดาห์ที่นี่ในสหรัฐอเมริกา ดังนั้นผู้อ่านอาจจะไม่เยอะมาก และนั่นก็โอเค (ผมซาบซึ้งที่ YOU กำลังอ่านอยู่) และผมก็ได้เขียนเรื่องมากมายไปเมื่อเร็วๆ นี้:

• วิธีปรับปรุงการโฆษณาด้วย AI
• ทำไมบทความแบบลิสต์อาจสร้างผลเสียมากกว่าผลดี
• การตั้งค่าโมเดลส่วนตัวและโลคัล
• การทำงานของระบบตรวจจับ AI
• AI สำหรับโมเดลความคิดเชิง GEO
• AI สำหรับ GEO ในธุรกิจค้าปลีก
• 18 วิธีประหยัดงบประมาณโทเค็น
• วิธีทำให้ AI เขียนได้ดียิ่งขึ้น

ดังนั้นด้วยความฉับพลัน ผมจึงตั้งค่า NotebookLM ด้วยบทสนทนา 180 วันที่ผ่านมาจาก subreddit ที่แตกต่างกันกว่า 40 แห่ง เช่น r/marketing, r/chatgpt ฯลฯ - ทุกอย่างเกี่ยวกับการตลาด ธุรกิจ และ AI ผมเชื่อมต่อกับ Claude Code ด้วยเครื่องมือ command line ของ NotebookLM (วิธีที่ประหยัดโทเค็นที่สุดสำหรับ Claude ในการคุยกับ NotebookLM) จากนั้นใส่จดหมายข่าวปี 2026 ทั้งหมดของฉันจนถึงปัจจุบันลงในโฟลเดอร์อินพุต

ผมขอให้ Claude เปรียบเทียบสิ่งที่ผมเขียนไปในปีนี้กับสิ่งที่ผู้คนมองว่าเป็นปัญหาที่ยากที่สุดเกี่ยวกับ AI Claude ได้พ่นรายการ 10 ประเด็นหลักที่กลั่นกรองมาจากคำพูดกว่า 800,000 คำใน Reddit ที่มันคิดว่าอาจเป็นหัวข้อจดหมายข่าวที่ดี:

• ความท้าทายด้าน AI Visibility
• การกำกับดูแลแบบเอเจนต์กำลังเสื่อมถอย
• การปรับใช้ AI มีปัญหา
• งบประมาณบริษัท 40-60% ถูกผลาญไปกับโมเดลที่ผิด
• AI เป็นเพียงการเช่า
• การประจบประแจงของ AI กำลังทำลายโฟกัสกรุ๊ปสังเคราะห์
• เครื่องตรวจจับ AI ใช้ไม่ได้ผล
• AI กำลังกัดกร่อนองค์กรและไม่มีใครจ้างพนักงานระดับจูเนียร์
• ผู้คนวัดค่า AI ด้วยการหมกมุ่นเรื่องโทเค็น
• นักการตลาดคือแรงงานฟรีสำหรับข้อมูลฝึกสอนของบริษัท AI

Claude พยายามอย่างยิ่งที่จะให้ผมเขียนเกี่ยวกับวิธีที่การวัดผลมีปัญหาในการตลาดและ AI ในปัจจุบัน และผมอาจจะทำแบบนั้นในบางโอกาส แต่นั่นไม่ใช่สิ่งที่ผมเห็นเมื่อมองดูรายการยาวเหยียดนี้ ใช่ มันมีปัญหาเรื่องการวัดผลในหลายข้อ มีปัญหาเรื่องข้อมูลในหลายข้อ แต่... การวัดผลที่มีปัญหาคืออาการของสิ่งที่ผมพูดไปก่อนหน้านี้ - เราได้มอบหมายหน้าที่การบริหาร

สำหรับคนที่ไม่ใช่เนิร์ดด้านอนาลิติกส์ คุณรู้ดีว่าการวัดผลเป็นตัวชี้วัดตามหลัง ไม่ใช่ตัวชี้วัดล่วงหน้า

ส่วนที่ 2: ทบทวนหน้าที่การบริหาร

เพื่อเป็นการเตือนความจำ ผมแบ่งหน้าที่การบริหารออกเป็นสี่หมวดหมู่ที่ผมเรียกว่า PODS:

• Plan: คุณคิดเกี่ยวกับการบรรลุบางสิ่งในอนาคตและวางแผนเพื่อไปที่นั่นจากจุดนี้
• Organize: คุณนำสิ่งที่คุณมีและพยายามทำความเข้าใจมัน
• Decide: คุณนำสิ่งที่คุณมีและตัดสินใจเกี่ยวกับมัน
• Solve: คุณแก้ปัญหาที่คุณมี

ใช่ หน้าที่การบริหารมีความละเอียดอ่อนมากกว่านี้ แต่รายการสั้นๆ ที่สะดวกนี้คือวิธีง่ายๆ ในการดูว่าสมองของเรากำลังทำอะไร นั่นคือการคิดเชิงวิพากษ์ ซึ่งเป็นหนึ่งในแนวปฏิบัติที่ถูกตั้งชื่อได้แย่ที่สุดที่เรามี

ทำไมหรือ? เพราะการคิดเชิงวิพากษ์ไม่ได้เกี่ยวกับการจับผิดในตัวมันเอง มันเกี่ยวกับการรู้คิด - ซึ่งนิยามคือการคิดเกี่ยวกับการคิด เมื่อคุณคิดเกี่ยวกับวิธีที่คุณคิด คุณกำลังเปิดประตูสู่การปรับปรุงและการเติบโต

การคิดเกี่ยวกับการคิดหมายถึงการตั้งคำถามและไตร่ตรอง - นี่คือวิธีที่ดีที่สุดในการทำงานนี้หรือไม่? ฉันจะปรับปรุงมันให้ดีขึ้นได้อย่างไร? ฉันจะสร้างความเพลิดเพลินจากสิ่งที่ทำอยู่มากขึ้นได้อย่างไร? มันไม่ใช่การจับผิดตัวเองมากเท่ากับการตระหนักถึงสิ่งที่กำลังทำอยู่ว่ามันได้ผลหรือไม่

เมื่อคุณวางแผน จัดระเบียบ ตัดสินใจ และแก้ปัญหา คุณกำลังคิดเกี่ยวกับการคิดโดยธรรมชาติ ทุกครั้งที่คุณวางแผน ทุกครั้งที่คุณนำความเป็นระเบียบมาสู่ความโกลาหล คุณต้องตรวจสอบสมองของตัวเองเพื่อดูว่าสิ่งที่คุณทำกำลังพาคุณเข้าใกล้เป้าหมายมากขึ้นหรือไม่

หน้าที่การบริหารเป็นหนึ่งในสิ่งที่กำหนดความเป็นสิ่งมีชีวิตที่มีจิตสำนึกของเรา สิ่งมีชีวิตที่มีจิตสำนึกทุกตัวตั้งแต่หนูไปจนถึงเราทำงานเหล่านี้ คุณเคยอ่านหรือได้ยินเรื่องราวเกี่ยวกับอีกาที่ประดิษฐ์เครื่องมือจากลวดเพื่อแก้ปัญหา คุณเคยเห็นสุนัขและแมวตัดสินใจและวางแผน ผมเคยเห็นแมวของตัวเองวัดระยะด้วยสายตาว่ามันจะกระโดดได้หรือไม่

เมื่อได้รับการพรอมต์ที่เหมาะสม เครื่องมือ AI ในปัจจุบันก็ยอดเยี่ยมในหน้าที่การบริหารเช่นกัน เมื่อมีกรอบ เครื่องมือ และข้อมูลที่ถูกต้อง พวกมันสามารถวางแผน จัดระเบียบ ตัดสินใจ และแก้ปัญหาได้ดีกว่าเราในงานส่วนใหญ่ที่ใช้ภาษา

และนั่นคือปัญหาที่แท้จริง

ส่วนที่ 3: เจาะลึกแต่ละประเด็น

มาดูทั้ง 10 หัวข้อที่ Claude แนะนำเพื่อดูเส้นเรื่องที่เชื่อมโยงพวกมัน

ความท้าทายด้าน AI Visibility: เมื่อคุณอ่านคำพูดของผู้คนที่พูดถึงการวัดผล AI Visibility คุณจะบอกได้ว่าพวกเขาแต่งขึ้นมาเอง นี่เป็นความจริงโดยเฉพาะสำหรับผู้ขายซอฟต์แวร์ที่นำเสนอและขายวิธีแก้ปัญหาที่ไม่มีพื้นฐานในความเป็นจริงเลย - และอย่างไรก็ตาม ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียก็ยอมรับสิ่งเหล่านี้เพราะพวกเขาต้องการความแน่นอนจากตัวเลขที่ผิดมากกว่าจะยอมรับความไม่แน่นอนหรือไม่มีตัวเลขเลย พวกเขากำลังไม่ได้คิดเกี่ยวกับการคิดของพวกเขา

การกำกับดูแลแบบเอเจนต์กำลังเสื่อมถอย: ผู้แสดงความคิดเห็นใน Reddit มุ่งเน้นไปที่ข้อเท็จจริงที่ว่าเมื่อเอเจนต์มีความซับซ้อนมากขึ้น มันยากขึ้นเรื่อยๆ ที่จะติดตามดูว่าพวกมันกำลังทำอะไร ดังนั้นเราจึงแค่กดตกลงตลอดเวลา - ถ้าเรากำลังคิดถึงการมีมนุษย์อยู่ในลูป เราได้สละอำนาจของเราตรงนี้ไปแล้ว อันที่จริง เครื่องมือ AI บางตัวมีสิ่งนี้สร้างมาเป็นฟีเจอร์ Claude เรียกมันว่า dangerously skip permissions Qwen เรียกมันว่า YOLO mode

การปรับใช้ AI มีปัญหา: ที่นี่ การสนทนาเกี่ยวกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่บอกผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของพวกเขาว่าองค์กรได้ปรับใช้ AI โดยไม่มีความรู้สึกถึงผลกระทบที่เกิดขึ้น ผู้โพสต์คนหนึ่งอ้างสถิติว่า 29% ของบริษัทเห็น ROI ที่สำคัญจาก AI แม้ว่าพนักงานแต่ละคนจะอ้างว่าผลผลิตเพิ่มขึ้น 5 เท่า คณิตศาสตร์มันไม่เข้ากัน ที่นี่ ผู้คนไม่ต้องการคิดและไตร่ตรองเกี่ยวกับการปรับใช้หมายความว่าอะไร Katie เขียนเกี่ยวกับเรื่องนี้มากในจดหมายข่าว Trust Insights ในช่วงสองสามสัปดาห์ที่ผ่านมา ในใจความสำคัญ เรากำลังสับสนระหว่างการใช้ AI กับการได้รับผลลัพธ์จาก AI

งบประมาณ 40-60% ถูกผลาญทิ้ง: ที่นี่ ผู้คนพูดถึงวิธีที่ทุกคนยอมรับโมเดลเริ่มต้นในเครื่องมือ AI ซึ่งโดยปกติแล้วเป็นโมเดลที่แพงที่สุด Claude ตัวอย่างเช่น เริ่มต้นที่ Opus 4.8 ซึ่งเป็นโมเดลที่แพงกว่า Sonnet 5 หรือ Haiku 4.5 มาก เราไม่ได้คิด เรากำลังไม่ได้ตัดสินใจเกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนต้นทุนเทียบกับประสิทธิภาพ อีกคนชี้ให้เห็นว่านี่คือการออกแบบมาเพื่อสร้างนิสัย มันเกี่ยวกับการสร้างนิสัยสำหรับโมเดลที่แพงที่สุดเพื่อให้เมื่อการอุดหนุน AI ในปัจจุบันสิ้นสุดลง เราเคยชินกับการใช้โมเดลที่แพงที่สุด นี่คือการแฮ็กสมองในแบบหนึ่ง

AI เป็นเพียงการเช่า: ในหัวข้อเฉพาะนี้ การสนทนามุ่งเน้นไปที่สิ่งที่คุณเป็นเจ้าของใน AI จริงๆ ซึ่งมีน้อยมากหากคุณใช้โมเดล frontier แบบ closed weights ในปัจจุบัน โดยเฉพาะการเปิดตัว Fable 5 แบบๆ หยุดๆ ของ Anthropic เนื่องจากการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ เป็นสัญญาณเตือนสำหรับทั้งอุตสาหกรรมว่าคุณไม่ได้เป็นเจ้าของอะไรใน SaaS มากไปกว่าการเป็นเจ้าของเพลงใน Spotify หรือวิดีโอใน Netflix - แต่ผู้คนคิดว่าพวกเขาเป็นเจ้าของ

การประจบประแจงในโฟกัสกรุ๊ป: แม้ว่าเราจะมีงานวิจัยทางวิชาการที่ดีที่แสดงให้เห็นว่าโมเดล AI ที่ได้รับการพรอมต์อย่างเหมาะสมสามารถจำลองเจตนาในการซื้อของมนุษย์ได้ด้วยความแม่นยำประมาณ 90% ระดับการประจบประแจงในโมเดล AI ทำให้พวกมันเข้าข้างการยืนยันอคติในสถานการณ์ส่วนใหญ่ นี่เป็นความจริงโดยเฉพาะสำหรับโฟกัสกรุ๊ปสังเคราะห์; เมื่อผู้คนใช้ AI เพื่อจำลองเจตนาของผู้บริโภค สิ่งที่พวกเขาทำจริงๆ คือการเสริมสร้างอคติของตัวเองเป็นส่วนใหญ่ ไม่มีการไตร่ตรองหรือตั้งคำถามกับเอาต์พุตของ AI

เครื่องตรวจจับ AI ใช้ไม่ได้ผล: หัวข้อโปรดตลอดกาลของผม การสนทนาในเธรดนี้ xoay quanh วิธีที่บริษัทใช้เครื่องตรวจจับ AI เพื่อระบุการใช้ AI ในสถานการณ์ที่ไม่เหมาะสม โดยไม่ตระหนักว่าตัวเครื่องตรวจจับเองก็มีปัญหา ในการทดสอบที่ผมทำไปเมื่อ 3 สัปดาห์ก่อน เครื่องตรวจจับ AI แจ้งเตือนผิดพลาดสำหรับเอาต์พุตของมนุษย์ 1 ใน 7 ครั้ง ไม่มีใครคิดและไตร่ตรองมากพอเกี่ยวกับใครจะเป็นคนคอยดูผู้คอยดู

AI กำลังกัดกร่อนองค์กร: ผมชอบคำพูดนี้จาก subreddit ของเจ้าของเอเจนซีมาก:

“สิ่งที่แปลกคือไม่มีใครตัดสินใจเรื่องนี้ ไม่มีการประชุมที่เราหารือเรื่องนี้ เราทำให้งานที่น่ารำคาญหนึ่งงานเป็นอัตโนมัติ แล้วอีกงาน และวันหนึ่งงานก็ถูกกัดกร่อนจากภายใน“

การกัดกร่อนของงานเหล่านี้ล้วนเกี่ยวกับการขาดการคิด การขาดการไตร่ตรอง การขาดแผน ไม่มีใครตัดสินใจ - แค่ปล่อยให้เป็นเรื่องของเครื่องจักร มากขึ้นอีกเล็กน้อยในแต่ละวัน

Tokenmaxxing: นี่เป็นการสะท้อนถึงข่าวล่าสุดของ Meta ที่พวกเขากำลังจะใช้จ่ายเงินหลายพันล้านดอลลาร์ในโทเค็น AI เพราะพวกเขาวัดผลผลิตของ AI ตามการใช้จ่ายโทเค็น ซึ่งเป็นวิธีที่โง่เขลาที่สุดในการวัด AI

นักการตลาดในฐานะผู้ฝึกสอนที่ไม่ได้รับค่าตอบแทน: นี่คือการบ่นมากมายเกี่ยวกับวิธีที่นักการตลาดเป็นผู้ฝึกสอนที่ไม่ได้รับค่าตอบแทนอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับแพลตฟอร์ม AI ยิ่งเราผลิตเนื้อหามากเท่าไหร่ AI ก็ยิ่งต้องฝึกสอนมากขึ้นเท่านั้น ในขณะเดียวกันก็แข่งขันกับงานที่เราได้รับค่าตอบแทนให้ทำ ที่นี่ เธรดนี้เกี่ยวกับวิธีที่นักการตลาดทั่วไปไม่ได้คิดหรือไตร่ตรองเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของพวกเขากับ AI

และรายการยาวเหยียด 10 ข้อนี้ไม่ใช่ทุกอย่าง ไม่ใช่เลย คิดเกี่ยวกับวิธีอื่นๆ ที่ผู้คนใช้ AI โดยไม่คิด โดยไม่คิดเกี่ยวกับการคิดของพวกเขา ไปที่ LinkedIn และดูสตรีมความคิดเห็นบอทที่ไม่มีที่สิ้นสุดซึ่งถอดความเทมเพลตเดิมซ้ำแล้วซ้ำเล่า ดูงานขยะที่ท่วมท้นกล่องจดหมายของคุณ อ่านรายงานที่เอเจนซีส่งให้คุณซึ่งเห็นได้ชัดว่าเป็นงานคัดลอกวาง

เมื่อเราวางทิศทางที่ Claude ต้องการผลักดันสำหรับจดหมายข่าวฉบับนี้ sang ข้าง มันค่อนข้างชัดเจนว่ามันเกี่ยวกับว่าเราคิดเกี่ยวกับการคิดมากแค่ไหน เรามีสติรู้ตัวมากแค่ไหน? เรารับรู้ความสัมพันธ์ของเรากับ AI ได้ดีและแม่นยำแค่ไหน?

เหนือสิ่งอื่นใด เราเห็นปริมาณหน้าที่การบริหารที่เราได้มอบให้กับ AI หรือไม่?

ส่วนที่ 4: ยาแก้

"ไม่มีใครตัดสินใจเรื่องนี้" หลอกหลอนผม เมื่อคุณมอบหน้าที่การบริหารให้กับ AI ใครคือผู้ตัดสินใจ? ไม่มีใคร ไม่มีใครต้องรับผิดชอบต่อการตัดสินใจเพราะเครื่องจักรกำลังทำเพื่อเรา ไม่ว่าจะเป็นการสร้างสไลด์ PowerPoint การรวบรวมรายงานสำหรับลูกค้า การสร้างเนื้อหาสำหรับจดหมายข่าว เมื่อเครื่องจักรทำ มันไม่มีความรับผิดชอบและไม่มีการตัดสินใจจากเรานอกจากการอนุมัติมัน

และนี้นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ดีมากมาย ทุกอย่างตั้งแต่การตกงานไปจนถึงความไม่พอใจในงานของคุณเอง คุณรู้ไหม เมื่อคุณใช้ AI เพื่อแบ่งเบาภาระงาน นั่นหมายความว่าคุณไม่ได้ทำงาน - และคุณไม่ภูมิใจในมัน มากไปกว่าที่คุณจะภูมิใจในงานที่ผู้รับเหมาทำแทนคุณ

ลองคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้ในบริบทของผู้ปกครอง ไปที่บ้านของผู้ปกครองคนใดก็ได้ และคุณจะเห็นงานศิลปะที่เด็กๆ ทำเมื่อตอนพวกเขาเด็กๆ งานศิลปะนั้นโดยทั่วไปแล้ว แย่อย่างเห็นได้ชัด แต่ผู้ปกครองให้คุณค่ามันไม่ใช่เพราะคุณภาพของงานศิลปะ แต่เพราะระดับความพยายามที่เด็กทำ พวกเขาภูมิใจในความพยายามของลูก และเด็กก็ภูมิใจในสิ่งที่พวกเขาทำในความพยายามนั้น ไม่ว่าจะดีหรือร้าย เมื่อผู้คนใช้ AI ตัวพวกเขาเองรู้สึกว่าพวกเขาไม่ได้ใช้ความพยายาม และผู้รับก็รู้สึกว่าพวกเขาไม่ได้ใช้ความพยายามเช่นกัน

บางครั้ง คุณอาจไม่เข้าใจงานด้วยซ้ำหากคุณ outsourced มัน คุณนำเสนอมันต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และคำถามแรกที่พวกเขาถามซึ่งไม่อยู่ในวัสดุที่เตรียมไว้จะทำให้คุณตกใจเพราะคุณตอบไม่ได้ เหมือนกับการซื้อเค้กที่ร้านแทนที่จะอบเองแล้วมีคนถามว่ามีสารก่อภูมิแพ้เฉพาะอย่างอยู่ในนั้นหรือไม่ และคุณก็เหลือบมองหาฉลากเพื่อดูว่ามีอะไรอยู่ในเค้กจริงๆ

ดังนั้น ยาแก้ที่ผมแนะนำคือ: สำหรับทุกงานที่สำคัญ ให้เริ่มต้นด้วยสิ่งที่คุณเป็นผู้นำเสมอ และบังคับให้เครื่องจักรสอนคุณ

ตัวอย่างเช่น เมื่อฉันรวบรวมรายงานรายเดือนสำหรับลูกค้าของ Trust Insights ฉันจะเปิดเครื่องบันทึกเสียงและตรวจสอบข้อมูลด้วยตัวเอง ฉันพูดออกมาดังๆ ว่าฉันเห็นอะไร ฉันคิดอะไร อะไรสมเหตุสมผลและอะไรไม่สมเหตุสมผล จากนั้นให้ AI ถอดความมัน หลังจากการถอดความเสร็จสิ้น ฉันขอให้ AI ตรวจสอบและแสดงสิ่งที่ฉันพลาดไป ฉันขอให้มันถามคำถามฉัน บันทึกข้อมูลเพิ่มเติม และดึงข้อมูลเพิ่มเติมจากฉัน

ฉันยังขอให้มัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหัวข้อความเชี่ยวชาญของฉัน หาทรัพยากรให้ฉันเรียนรู้และอ่านเกี่ยวกับคำแนะนำของมัน เมื่อเร็วๆ นี้ ฉันขอให้มันเลือกจากแคตตาล็อกที่ฉันเตรียมไว้ซึ่งมีเทคนิคการวิเคราะห์มากกว่า 1,000 แบบ และมันเลือกชุดเทคนิคที่น่าสนใจ 3 แบบ ซึ่งหนึ่งในนั้นฉันไม่คุ้นเคย ดังนั้นฉันจึงให้มันสอนฉัน แทนที่จะยอมรับคำแนะนำของมันอย่าง passive ฉันได้เรียนรู้บางอย่าง ฉันพัฒนาขึ้นในฐานะมืออาชีพ ฉันขยายความเชี่ยวชาญของฉัน

ถ้าคุณคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้ มันไม่เพียงแต่มีเหตุผลในมุมมองของการส่งมอบงานคุณภาพสูงเท่านั้น แต่ยังสมเหตุสมผลในมุมมองของคุณค่าของฉันด้วย ถ้าฉันเป็นเพียงหุ่นยนต์คัดลอกวาง อินเทอร์เฟซ berbasisเนื้อสำหรับ LLM แล้วทำไมบริษัทของฉันถึงต้องการฉัน? ทำไมลูกค้าของฉันถึงจ่ายให้ฉันในเมื่อพวกเขาสามารถจ่ายเพื่อถาม ChatGPT หรือ Claude ในสิ่งเดียวกันได้?

สิ่งที่พวกเขาจ่ายคือความเชี่ยวชาญของฉัน ทักษะของฉันไม่เพียงแต่ในการใช้เทคโนโลยี แต่รวมถึงเลนส์เฉพาะที่ฉันใช้ และมุมมองที่ฉันเท่านั้นที่สามารถนำมาได้ และถ้าฉันใช้ AI เพื่อปรับปรุงความเชี่ยวชาญนั้นอย่างต่อเนื่อง เพื่อปรับปรุงความรู้ในโดเมนนั้น แล้วพวกเขาก็ควรจ่ายให้ฉันต่อไป

นอกเหนือจากความเชี่ยวชาญของฉัน ฉันเริ่มต้นด้วยการวิจัยเชิงลึก โดยใช้เครื่องมือ AI เพื่อรวบรวมข้อมูลและให้พวกมันสร้างการสังเคราะห์ เมื่อฉันได้สิ่งนั้นมา ฉันจะให้มันสร้างรายการตรวจสอบว่าคุณภาพในโดเมนที่ฉันทำงานอยู่ประกอบด้วยอะไรบ้าง สุดท้าย ฉันนั่งลงกับสิ่งที่สร้างขึ้นมาและอ่านและเรียนรู้ด้วยตัวเอง ฉันให้ AI สร้างอินโฟกราฟิกหรือสรุปพอดแคสต์เพื่อเรียนรู้โดเมนเพื่อให้ฉันสามารถเชื่อมโยงมันกับความเชี่ยวชาญของฉัน

Agentic AI - เครื่องมืออย่าง Claude Code, OpenCode ฯลฯ - เป็นนักวิจัยที่ยอดเยี่ยม ดีกว่าเครื่องมือวิจัยเชิงลึกบนเว็บที่ผู้คนคุ้นเคยในช่วงสองสามปีที่ผ่านมาอย่างมาก เมื่อคุณใช้เอเจนต์วิจัย มันมีอิสระมากขึ้นในการรวบรวมแหล่งข้อมูล ใช้เวลาเขียนบันทึกและข้อสังเกต และสังเคราะห์ข้อสรุปจากข้อมูลที่มี หากคุณใช้สิ่งต่างๆ เช่น กรอบการวิจัย CASINO ของ Trust Insights คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่น่าทึ่งจากเครื่องมือที่มีแนวโน้มว่าจะเกิดภาพหลอนน้อยกว่าเครื่องมือบนเว็บ

จากนั้นด้วยข้อมูลวิจัยนั้นในมือ คุณใช้มันเพื่อกลายเป็นมืออาชีพที่ดีขึ้นในโดเมนของคุณ คุณใช้มันเพื่อยกระดับตัวเอง คุณใช้มันเพื่อเพิ่มข้อมูลเชิงลึกของคุณแทนที่จะแทนที่ข้อมูลเชิงลึกของคุณ

ส่วนที่ 5: บทสรุป

ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดของ AI ในปัจจุบันคือการมอบหมายหน้าที่การบริหารของเราให้กับเครื่องจักร ไม่ว่าจะเป็นความรับผิดชอบ (เครื่องจักรไม่มีความรับผิดชอบ) การลดทักษะ หรือความไม่พอใจในงานของเรา ช่วงเวลาที่เราสละหน้าที่การบริหารคือช่วงเวลาที่ AI กลายเป็นปัญหามากกว่าทางออก

เราสามารถสรุปทั้งหมดเป็นชุดคำถามง่ายๆ:

1. การใช้ AI ทำให้เอาต์พุตดีขึ้นหรือไม่?

2. การใช้ AI ทำให้ฉันดีขึ้นหรือไม่?

หากคำตอบไม่ใช่ใช่สำหรับทั้งสองข้อ แสดงว่าคุณกำลังใช้มันไม่ถูกต้อง

เมื่อใช้อย่างเหมาะสม AI เป็นหนึ่งในเครื่องมือพัฒนาวิชาชีพที่ยิ่งใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยสร้างมา

เมื่อใช้ไม่ถูกต้อง มันเป็นหนึ่งในพลังที่ทำลายล้างมากที่สุดที่อาชีพของคุณเคยพบเจอ เพราะช่วงเวลาที่คุณแบ่งเบาภาระงานให้กับ AI ทักษะของคุณในงานนั้นจะเสื่อมถอย

และเมื่อสิ่งใดเสื่อมถอยมากพอ การแทนที่มันก็จะถูกและง่ายกว่า

เพิ่มเติมในจดหมายข่าว Almost Timely