机器人可以帮助完成工作流程中的许多程序性和平凡任务
Posted: Mon Dec 09, 2024 8:26 am
并让人们专注于需要更多判断的任务。机器人可用于为内容生成分类标签或元数据描述，从而让员工有时间处理其他优先事项。
改变内容工作的结构
生成式人工智能可以通过改变工作流程来重新设计内容处理的工作方式。它可以重新配置与开发、维护和发布内容相关的一系列任务。
生成式人工智能对于提高内容处理的效率有三大好处。
首先，它可以通过接管耗时的步骤来加速复杂任务。内容工作中最耗时的方面之一是需要咨询各种专家。良好的及时工程可以捕捉各种员工的主题专业知识和技术知识，以便可以重复使用这些专业知识来支持未来的相关工作。
其次，它可以通过重新分配角色来改变需要参与的人员。一些任务可以委托给机器人。其他任务仍然需要人员参与，但使用机器人意味着需要参与的人员更少，任务变得更简单。在某些情况下，机器人可以消除非技术角色对直接 IT 支持的需求，以完成任务。
第三，生成式人工智能通过消除手工工作来实现任务自动化。当工作人员目前需要手动处理一批类似的物品时，自动化尤其有益。
第三阶段：确定实施生成式人工智能的优先事项
团队在内容运营中有很多可能使用生成式人工智能的方法。他们应该如何决定关注什么？他们应该把注意力集中在哪里？
内容团队应该在覆盖范围和可行性之间取得平衡 通辽电话号码数据 目标不应该是将生成式人工智能引入到每个工作流程或任务中——这在短期内是不可能实现的。同时，只为修改措辞等特定类别的任务实施生成式人工智能不会对整体内容运营产生重大影响。
许多商用的 AI 工具专注于范围较窄的目标任务。这些工具通过简化单个任务来解决内容工作的战术层面的问题。但如果以零碎的方式实施，它们将无法改变内容运营。
当生成式 AI 应用于一系列工作流程中的许多任务时，其影响将非常显著。由于并非每个机会都可以立即实现，因此团队应该制定一个愿景，即他们希望使用生成式 AI 解决的范围。
将生成式人工智能视为一项战略能力，在内容运营中实施时，该能力可提供最大价值。生成式人工智能可以处理和转换与各种主题和领域相关的文本、图像和代码。使用生成式人工智能提高效率的机会无处不在。
效率的目的不仅仅是节省时间和金钱，尽管这些结果很重要。效率为您的组织带来了更多机会。它使您的组织能够做更多的事情。
生成式人工智能提供了主动塑造内容运营的机会，而不是仅仅专注于解决问题。它提供了一种重新确定内容优先级的方法。
您对生成式 AI 的优先级应该反映您的内容优先级。对您的组织而言最重要的内容应该首先受益于生成式 AI。
根据预期影响对生成式 AI 机会进行优先排序。根据以下两个因素权衡机会：
对资源的影响以及释放人力和时间等资源的能力
对关键内容的影响
使用生成式 AI 解决阻碍因素，即限制现有资源的因素。复杂任务很脆弱。一件小事就可能出错，导致进程脱轨。复杂任务需要：
多人参与
高度专业化的技能组合，限制了谁可以完成任务
花费大量时间查找或验证信息
复杂任务对于生成式人工智能来说是高价值的机会。
优先使用生成式人工智能来制作关键内容：具有巨大影响力的内容。关键内容通常具有一两个对其成功至关重要的属性。例如，内容可能需要立即传达更新，否则内容将失去其相关性。或者，只有针对关键受众群体的具体情况量身定制内容，内容才会引起他们的共鸣——一般性讨论与每个群体无关，因为他们认为自己的需求是独一无二的。
询问哪些关键内容表现不佳，以及生成式人工智能如何解决这一问题。
确定了一些更大的目标后，请考虑可以改进的具体内容工作，例如：
更好地向利益相关者发出通知，让他们随时了解情况
更好地向作者提供反馈，以正确指导内容开发
更好的初稿，无需太多编辑
更好地了解现有内容，以便可以再次使用
更精确的内容创作，融入具体的最新细节
更广泛的定制内容范围
制定长期愿景。采用生成式人工智能不是一个固定期限的项目。它需要是一个持续的计划。新的可能性和能力将不断涌现。
实际上，并非所有有价值的机会都可以一次性解决。与其遵循既定的路线图，不如为使用生成式人工智能制定一个长期愿景。这个愿景可以捕捉到你希望内容流程如何运作的未来状态，而不必太具体地说明要更改哪些任务或如何实施更改——这些细节可能会在你解决它们时发生变化。
下表显示了一些“之前”和“之后”状态的示例。
生成式人工智能出现之前（示例） 生成式人工智能之后（样本视觉）
利益相关者不知道新内容的状态和结果，因为他们得到的沟通很模糊，甚至根本没有沟通。 通过个性化、基于事实的沟通来解释与其职责相关的问题，利益相关者可以更好地了解新内容的状态和结果。
创建定制内容所需的努力限制了我们创建内容变化的能力。 现在可以创建多种变体，使我们的组织能够制作出适合不同受众群体的更加多样化的内容。
让生成式人工智能取得成功涉及许多细节（我们将在未来的帖子中探讨其中一些细节）。但请确保不要忽视这些细节。将注意力集中在更大的愿景上。
改变内容工作的结构
生成式人工智能可以通过改变工作流程来重新设计内容处理的工作方式。它可以重新配置与开发、维护和发布内容相关的一系列任务。
生成式人工智能对于提高内容处理的效率有三大好处。
首先，它可以通过接管耗时的步骤来加速复杂任务。内容工作中最耗时的方面之一是需要咨询各种专家。良好的及时工程可以捕捉各种员工的主题专业知识和技术知识，以便可以重复使用这些专业知识来支持未来的相关工作。
其次，它可以通过重新分配角色来改变需要参与的人员。一些任务可以委托给机器人。其他任务仍然需要人员参与，但使用机器人意味着需要参与的人员更少，任务变得更简单。在某些情况下，机器人可以消除非技术角色对直接 IT 支持的需求，以完成任务。
第三，生成式人工智能通过消除手工工作来实现任务自动化。当工作人员目前需要手动处理一批类似的物品时，自动化尤其有益。
第三阶段：确定实施生成式人工智能的优先事项
团队在内容运营中有很多可能使用生成式人工智能的方法。他们应该如何决定关注什么？他们应该把注意力集中在哪里？
内容团队应该在覆盖范围和可行性之间取得平衡 通辽电话号码数据 目标不应该是将生成式人工智能引入到每个工作流程或任务中——这在短期内是不可能实现的。同时，只为修改措辞等特定类别的任务实施生成式人工智能不会对整体内容运营产生重大影响。
许多商用的 AI 工具专注于范围较窄的目标任务。这些工具通过简化单个任务来解决内容工作的战术层面的问题。但如果以零碎的方式实施，它们将无法改变内容运营。
当生成式 AI 应用于一系列工作流程中的许多任务时，其影响将非常显著。由于并非每个机会都可以立即实现，因此团队应该制定一个愿景，即他们希望使用生成式 AI 解决的范围。
将生成式人工智能视为一项战略能力，在内容运营中实施时，该能力可提供最大价值。生成式人工智能可以处理和转换与各种主题和领域相关的文本、图像和代码。使用生成式人工智能提高效率的机会无处不在。
效率的目的不仅仅是节省时间和金钱，尽管这些结果很重要。效率为您的组织带来了更多机会。它使您的组织能够做更多的事情。
生成式人工智能提供了主动塑造内容运营的机会，而不是仅仅专注于解决问题。它提供了一种重新确定内容优先级的方法。
您对生成式 AI 的优先级应该反映您的内容优先级。对您的组织而言最重要的内容应该首先受益于生成式 AI。
根据预期影响对生成式 AI 机会进行优先排序。根据以下两个因素权衡机会：
对资源的影响以及释放人力和时间等资源的能力
对关键内容的影响
使用生成式 AI 解决阻碍因素，即限制现有资源的因素。复杂任务很脆弱。一件小事就可能出错，导致进程脱轨。复杂任务需要：
多人参与
高度专业化的技能组合，限制了谁可以完成任务
花费大量时间查找或验证信息
复杂任务对于生成式人工智能来说是高价值的机会。
优先使用生成式人工智能来制作关键内容：具有巨大影响力的内容。关键内容通常具有一两个对其成功至关重要的属性。例如，内容可能需要立即传达更新，否则内容将失去其相关性。或者，只有针对关键受众群体的具体情况量身定制内容，内容才会引起他们的共鸣——一般性讨论与每个群体无关，因为他们认为自己的需求是独一无二的。
询问哪些关键内容表现不佳，以及生成式人工智能如何解决这一问题。
确定了一些更大的目标后，请考虑可以改进的具体内容工作，例如：
更好地向利益相关者发出通知，让他们随时了解情况
更好地向作者提供反馈，以正确指导内容开发
更好的初稿，无需太多编辑
更好地了解现有内容，以便可以再次使用
更精确的内容创作，融入具体的最新细节
更广泛的定制内容范围
制定长期愿景。采用生成式人工智能不是一个固定期限的项目。它需要是一个持续的计划。新的可能性和能力将不断涌现。
实际上，并非所有有价值的机会都可以一次性解决。与其遵循既定的路线图，不如为使用生成式人工智能制定一个长期愿景。这个愿景可以捕捉到你希望内容流程如何运作的未来状态，而不必太具体地说明要更改哪些任务或如何实施更改——这些细节可能会在你解决它们时发生变化。
下表显示了一些“之前”和“之后”状态的示例。
生成式人工智能出现之前（示例） 生成式人工智能之后（样本视觉）
利益相关者不知道新内容的状态和结果，因为他们得到的沟通很模糊，甚至根本没有沟通。 通过个性化、基于事实的沟通来解释与其职责相关的问题，利益相关者可以更好地了解新内容的状态和结果。
创建定制内容所需的努力限制了我们创建内容变化的能力。 现在可以创建多种变体，使我们的组织能够制作出适合不同受众群体的更加多样化的内容。
让生成式人工智能取得成功涉及许多细节（我们将在未来的帖子中探讨其中一些细节）。但请确保不要忽视这些细节。将注意力集中在更大的愿景上。