گروه فرانسوی Publicis Groupe در حال تغییر استراتژی خود است و مستقیماً به مدیران عامل شرکت‌هایی که نگران چالش‌های هوش مصنوعی (AI) و تغییرات در رفتار مصرف‌کننده هستند، مراجعه می‌کند. این خبر را آرتور سادون، رئیس و مدیر عامل گروه اعلام کرد. سادون در طول گزارش نتایج سه ماهه سوم به تحلیلگران گفت: «ما به طور فزاینده‌ای شاهد مشارکت مدیران عامل در کار خود هستیم.» او افزود که مدیران عامل علاقه زیادی به هوش مصنوعی نشان می‌دهند و درک می‌کنند که برای حفظ رهبری در شرکت‌های خود، باید این فناوری را درک کنند.
Publicis: رویکرد جدید به فروش راه‌حل‌های هوش مصنوعی مستقیماً به مدیران عامل
چرا مدیران عامل به هوش مصنوعی علاقه نشان می‌دهند؟
به گفته سادون، نگرانی مدیریت ارشد در مورد هوش مصنوعی، محرک هزینه‌های مشتری و قراردادهای جدید برای Publicis در سه ماهه سوم بوده است. این امر با پیروزی اخیر بر PepsiCo تأیید می‌شود که Publicis بدون مناقصه سنتی آن را به دست آورد. در عین حال، این گروه از شرکت در مناقصه رقابتی برای کسب و کار رسانه‌ای Coca-Cola خودداری کرد.
«این باید از بالا شروع شود»، سادون با اشاره به اجرای استراتژی‌های هوش مصنوعی تأکید کرد.
بخش خدمات فناوری Publicis Sapient «نقش کلیدی» در کسب «دو بزرگترین قرارداد سال بدون ارائه» ایفا کرده است. همچنین به این گروه کمک کرد تا سه «وظیفه تحول مبتنی بر هوش مصنوعی را در سال جاری خارج از فرآیندهای مناقصه سنتی» به دست آورد.
نتایج رکوردشکن و رشد درآمد
این تاکتیک، طبق گزارش سود گروه، «رکورد» تعداد پیروزی‌های تجاری جدید را در سه ماهه سوم برای Publicis به ارمغان آورد. سادون اشاره کرد که مشتریان جدید به رشد ارگانیک خالص 2 درصدی کمک کردند که معادل 300 میلیون یورو (335.5 میلیون دلار) درآمد اضافی تا سال 2027 است.
Publicis طبق داده‌های COMvergence، در نیمه اول سال 2026 در صنعت از نظر تعداد پیروزی‌های تجاری جدید پیشتاز بود.
این امر تحت تأثیر «واقعیت جدید بازار» پس از خرید گروه Interpublic توسط Omnicom در سال گذشته قرار گرفت.
تعداد کمتر رقبا به معنای فرصت‌های بیشتر برای رقابت بر اساس قابلیت‌ها و موارد تجاری، نه قیمت است. کاهش میدان رقابت همچنین باعث می‌شود که برخی از مشتریان از بررسی‌های رسمی صرف نظر کنند.
مدیریت تعارضات و انتظارات مشتریان
سادون معتقد است که این امر منجر به افزایش تعارضات مشتری نخواهد شد. او گفت: «سه بازیگر [Publicis، Omnicom و WPP] به اندازه کافی بزرگ هستند که بتوانند تعارضات را مدیریت کنند»، مشروط بر اینکه آژانس‌ها با برندها شفاف باشند و «فایروال‌های» داده را برای اطمینان از محرمانه بودن مشتری حفظ کنند.
تلاطم در میان رقبای اصلی بی دلیل نبود. سادون با اشاره به تصمیم اخیر Omnicom برای برون سپاری صدها شغل فناوری اطلاعات و توسعه، خاطرنشان کرد: «برخی تصمیم گرفتند متخصصان فناوری اطلاعات خود را برون سپاری کنند.» او افزود: «مشتریان انتظار ندارند که ما سازماندهی مجدد کنیم، افراد را اخراج کنیم یا خریدها را متوقف کنیم. آنها انتظار دارند که ما به نمایندگی از آنها سرمایه گذاری کنیم.»
تأثیر هوش مصنوعی بر درآمد و استراتژی
افزایش هزینه ها، که توسط هوش مصنوعی تحریک شده است، منجر به افزایش 5 درصدی درآمد خالص به 3.529 میلیارد یورو (3.95 میلیارد دلار) در مقایسه با دوره مشابه سال 2025 شده است. درآمد خالص در آمریکای شمالی 4.4 درصد رشد کرد و 59 درصد از درآمد گروه را تشکیل داد.
کسب و کار رسانه ای Publicis 62 درصد از درآمد آن را در این سه ماهه تشکیل می داد. سادون تأکید کرد که بخش عمده ای از رشد درآمد پایه ناشی از هزینه های مشتریان برای پیشی گرفتن از استفاده مصرف کنندگان از هوش مصنوعی برای جستجوی محصول و خرید بود.
«مشتریان باید نحوه دسترسی و تعامل با [مصرف کنندگان] را تطبیق دهند.» او گفت: «نیاز به انطباق فوری است. مشتریان آماده اند تا بودجه ها را سریعتر تخصیص دهند، زیرا حرکت بیش از حد کند می تواند به معنای از دست دادن سهم بازار باشد.»
رامون لاگوآرتا از Pepsico اخیراً در مقابل سرمایه گذاران ظاهر شد و از تصمیم این شرکت برای واگذاری حساب رسانه جهانی خود به Publicis Groupe دفاع کرد. آژانس هایی مانند Goodway Group، پشته های داده های مصنوعی را در برنامه ریزی رسانه ای پیاده سازی می کنند، در حالی که مشتریان از این فناوری برای طراحی محصول و استراتژی خلاقانه استفاده می کنند.
سوالات متداول
چگونه یک پیمانکار برای تولید ویدیوی کامل را انتخاب کنیم؟
هنگام انتخاب یک پیمانکار برای تولید ویدیوی کوتاه کامل، مهم است که به نمونه کارها، تجربه کار با شرکت های صنعت شما، شفافیت قیمت گذاری و در دسترس بودن متخصصان در تمام مراحل: از ایده تا انتشار، توجه کنید. در مورد امکانات برون سپاری محتوا برای شبکه های اجتماعی و نحوه اطمینان آنها از ترویج جامع از طریق ویدیوهای کوتاه سوال کنید.
آیا منحصر به فرد سازی یا جدید؟
تصمیم بین بازسازی محتوای موجود و ایجاد محتوای جدید به اهداف و بودجه بستگی دارد. منحصر به فرد سازی می تواند گزینه ای مقرون به صرفه تر برای دستیابی سریع به محتوا باشد، در حالی که فیلمبرداری از ابتدا حداکثر اصالت و کنترل بر پیام را فراهم می کند. مهم است که ارزیابی کنید چه چیزی بهتر با استراتژی شما مطابقت دارد و به شما امکان می دهد به طور موثر هم بنر، هم برش و هم انتشار را سفارش دهید.
چه چیزی ارزان تر است – هوش مصنوعی یا کلیپینگ واقعی؟
برش با هوش مصنوعی می‌تواند برای تولید انبوه ویدئوهای کوتاه از محتوای طولانی، به طور قابل توجهی ارزان‌تر و سریعتر باشد. با این حال، برای محتوایی که نیاز به درک ظریف زمینه، خلاقیت یا سبک خاصی دارد، برش واقعی با دخالت انسان می‌تواند مؤثرتر باشد. هزینه و کیفیت را مقایسه کنید تا متوجه شوید کدام یک برای پروژه شما بهتر است و چگونه سرویس برش را انتخاب کنید.
چگونه سرویس برش را انتخاب کنیم؟
هنگام انتخاب سرویس برش ویدئو، به معیارهای زیر توجه کنید: سرعت پردازش، کیفیت نتیجه (به خصوص اگر از هوش مصنوعی استفاده می‌شود)، امکان ادغام با پلتفرم‌های شما، انعطاف‌پذیری در تنظیم سبک و وجود خدمات اضافی مانند افزودن زیرنویس یا گرافیک. مشخص کنید که چگونه آنها معیارهای کیفیت پست‌های انبوه را تضمین می‌کنند.
نتیجه‌گیری
انتقال Publicis به فروش مستقیم راه‌حل‌های هوش مصنوعی به مدیران عامل، درک عمیقی از نیازهای متغیر بازار را نشان می‌دهد. در شرایطی که تحول هوش مصنوعی برای بقای کسب‌وکار حیاتی می‌شود، شرکت‌ها به دنبال شرکایی هستند که بتوانند تولید ویدئوی کامل و آماده و راه‌حل‌های جامع را ارائه دهند. این امر بر اهمیت انتخاب یک شریک قابل اعتماد تأکید می‌کند که می‌تواند جایگزین تیم SMM شود و تمام خدمات را در یک پنجره واحد ارائه دهد و صرفه‌جویی در بودجه و اعصاب را تضمین کند. اگر به دنبال استفاده مؤثر از هوش مصنوعی برای بازاریابی هستید و به پشتیبانی تخصصی نیاز دارید، برای بحث در مورد وظایف خود، با ما تماس بگیرید.
در محیط کسب‌وکار مدرن، بسیاری از مدیران با یک مشکل اساسی روبرو هستند: چگونه فرآیندهای کاری را بهینه کرده و زمان تیم را برای کارهای استراتژیک آزاد کنند. به جای اینکه فقط از هوش مصنوعی برای درخواست‌های یک‌بار مصرف استفاده کنید، تصور کنید که یک تیم کامل از کارمندان هوش مصنوعی دارید که عملیات روتین را طبق استانداردها و برنامه شما انجام می‌دهند. این مقاله توضیح می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی را از یک ابزار ساده به یک عضو کامل تیم خود تبدیل کنید که قادر به انجام بخشی از کار و افزایش کارایی کسب‌وکار شما باشد.
پیاده‌سازی هوش مصنوعی: از درخواست‌های یک‌بار مصرف تا رویکرد سیستمی
بسیاری از شرکت‌ها ادعا می‌کنند که به طور فعال از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. با این حال، همانطور که کالان فاکنر، بنیانگذار The Uncommon Business، اشاره می‌کند، اغلب این کار به درخواست‌های یک‌بار مصرف محدود می‌شود. به عنوان مثال، یک مدیر فروش ممکن است یک ساعت را صرف ایجاد یک پیشنهاد تجاری با استفاده از Claude یا ChatGPT کند، اما در درخواست بعدی، فرآیند از ابتدا تکرار می‌شود. این ناکارآمد است و اجازه نمی‌دهد از تمام پتانسیل فناوری استفاده شود.
عدم وجود دستورالعمل‌های قابل استفاده مجدد.
عدم ایجاد پایگاه دانش (پیشنهادات موفق، روش‌های مقابله با اعتراضات).
هوش مصنوعی به یک سیستم تکرارپذیر که از فرآیند پشتیبانی کند، تبدیل نمی‌شود.
ایجاد یک کارمند هوش مصنوعی یک مهارت کاملاً متفاوت است. کالان آن را به عنوان «یک سیستم هوش مصنوعی آموزش‌دیده و قابل استفاده مجدد که یک عملکرد تجاری خاص را به همان خوبی یا بهتر از یک انسان انجام می‌دهد» تعریف می‌کند.
مزایای رویکرد سیستمی به هوش مصنوعی
پیاده‌سازی سیستمی هوش مصنوعی مزایای قابل توجهی به همراه دارد. شرکت کالان فاکنر، The Uncommon Business، درآمد ۴۰ میلیون دلاری را با حدود ۵۰ کارمند پیش‌بینی می‌کند. چند سال پیش برای دستیابی به چنین نتیجه‌ای به تیمی بسیار بزرگتر نیاز بود. هدف کاهش نیروی انسانی نیست، بلکه آزاد کردن پتانسیل انسانی است.
«کالان هرگز کسی را به دلیل هوش مصنوعی اخراج نکرده است. در عوض، هوش مصنوعی به کارمندان اجازه می‌دهد تا بر روی کارهای استراتژیک و خلاقانه‌ای تمرکز کنند که واقعاً به آنها الهام می‌بخشد.»
با این حال، در حال حاضر شکافی بین کارمندانی که با هوش مصنوعی آموزش دیده‌اند و آنهایی که آموزش ندیده‌اند، قابل مشاهده است. یک بازاریاب بدون مهارت‌های هوش مصنوعی ممکن است هفته‌ها برای ایجاد صفحات فرود و تصاویر وقت صرف کند، در حالی که یک متخصص آموزش‌دیده ۱۰ برابر بیشتر در یک روز انجام می‌دهد. مشکل در جایگزینی انسان با هوش مصنوعی نیست، بلکه در نیاز به انسانی است که بتواند به طور موثر هوش مصنوعی را مدیریت کند.
سه مفهوم اساسی برای ایجاد کارمندان هوش مصنوعی
قبل از شروع به ساخت یک کارمند هوش مصنوعی، باید دو مفهوم کلیدی و یک دارایی مهم را یاد بگیرید.
مفهوم 1: یافتن کوتاه‌ترین مسیر به نتیجه «A+»
بسیاری از متخصصان به عادت خود تمایل دارند همه کارها را خودشان انجام دهند تا ارزش خود را ثابت کنند. امروزه این یک بار اضافی است. فلسفه کالان: مسیر سریع به یک نتیجه برجسته – یک مزیت رقابتی جدید است. این به معنای «میانبر زدن» نیست، بلکه به معنای بهینه‌سازی فرآیند است.
به عنوان مثال، تیم کالان روزها را صرف طراحی کاروسل‌های اینستاگرام می‌کرد. اکنون، با آموزش Claude Design بر اساس نمونه‌های بهترین کارهای خود، آنها یک کاروسل صیقلی را در هشت دقیقه و ده کاروسل را در نیم ساعت ایجاد می‌کنند. کیفیت همان باقی مانده است، اما زمان و انرژی مصرفی کاهش یافته است.
مفهوم 2: آموزش برابر با کیفیت نتیجه
بدون آموزش مناسب، هوش مصنوعی محتوای کلیشه‌ای و بی‌روح تولید می‌کند. برای دستیابی به نتیجه‌ای منحصر به فرد و با کیفیت، لازم است استانداردها را مستند کنید:
هدف انتشار.
لحن و صدای برند.
نمونه‌هایی از محتوای موفق.
اگر این جزئیات مستند نشده و به هوش مصنوعی منتقل نشوند، هوش مصنوعی هیچ مبنایی برای کار نخواهد داشت. کالان پادکست خود را مثال می‌زند: هر مرحله از فرآیند باید به تفصیل شرح داده شود تا کارمندان هوش مصنوعی بتوانند در سطح مناسبی کار کنند.
دارایی: «مغز کسب‌وکار» شما
«مغز کسب‌وکار» یک مخزن متمرکز از تمام اسناد مهم شرکت است: قیمت‌ها، فرآیندها، استانداردها، صدای برند، پروفایل‌های ایده‌آل مشتریان، موفقیت‌های گذشته و غیره. اگر مستندات برای یک کارمند جدید کافی نباشد، برای هوش مصنوعی نیز کافی نخواهد بود. کارمندان هوش مصنوعی به همان اندازه که داده‌های در دسترسشان خوب باشد، کارآمد هستند. دوران فایل‌های آشفته در Google Drive به پایان رسیده است.
چگونه یک کارمند هوش مصنوعی را از صفر بسازیم
فرآیند با ممیزی وظایف فعلی آغاز می‌شود. کالان توصیه می‌کند تمام وظایف روزانه، هفتگی یا ماهانه را که درآمدزا هستند اما رضایت‌بخش نیستند یا کمتر از 50 دلار در ساعت ارزش دارند، شناسایی کنید. اینها می‌توانند شامل موارد زیر باشند:
طراحی و ویرایش محتوا.
ایجاد ارائه‌ها.
تولید پیشنهادات تجاری.
نوشتن ایمیل‌های خبرنامه.
به عنوان مثال، کپی‌رایتر کالان، نیک، بیشتر وقت خود را صرف نوشتن صفحات فروش می‌کرد. او رویکرد خود را مستند کرد، موفق‌ترین صفحات را تجزیه و تحلیل کرد و شروع به ایجاد کارمندان هوش مصنوعی برای تولید محتوا کرد. اکنون نیک یک تیم از کپی‌رایترهای هوش مصنوعی و متخصصان QA را مدیریت می‌کند و بر استراتژی و جهت‌گیری خلاقانه تمرکز دارد.
نکته حرفه‌ای: حتی وظایفی که در آنها احساس تخصص می‌کنید، ارزش تجزیه و تحلیل دارند. کالان متوجه شد که پس از آموزش هوش مصنوعی در فرآیندهایی که خود را در آنها بهترین می‌دانست، نتیجه هوش مصنوعی گاهی اوقات از نتیجه خودش بهتر بود. انتقال از خالق به ویرایشگر – استفاده کارآمدتر از زمان است.
روش مصاحبه با هوش مصنوعی
پس از تعریف وظیفه، یک چت جدید در Claude باز کنید و وضعیت را با جزئیات شرح دهید:
شما کی هستید.
شرکت چه کاری انجام می دهد.
هوش مصنوعی باید چه وظیفه خاصی را انجام دهد.
نتیجه ایده آل چگونه به نظر می رسد.
سپس از Claude بخواهید با پرسیدن پنج سوال بسیار موثر مصاحبه ای انجام دهد تا فرآیند دقیق شما را استخراج کند. کالان ورودی صوتی را ترجیح می دهد، زیرا زمینه غنی تری را فراهم می کند. ابزارهایی مانند Wispr Flow به شما امکان می دهند به جای تایپ کردن صحبت کنید، که به توصیف کامل تر و دقیق تر کمک می کند.
تکنیک «هیئت مدیره»
برای تصمیمات پیچیده، کالان از Claude برای ایجاد تیمی متشکل از 3-5 متخصص در زمینه مورد نیاز استفاده می کند که در مورد بهترین رویکرد بحث می کنند. به عنوان مثال، هنگام ایجاد بسته های جبران خسارت برای مدیران، او از Claude خواست تا چارچوب های مارک کیوبان و سارا بلیکلی را به کار گیرد. این امر منجر به توصیه هایی شد که بر اساس تفکر تجاری اثبات شده بود، نه نتایج جستجوی عمومی.
آموزش و آزمایش کارمندان هوش مصنوعی برای نتایج برجسته
پس از اینکه در چت با Claude به نتیجه عالی رسیدید، گام بعدی ذخیره آن به عنوان «مهارت» است. در چارچوب کالان، مهارت مجموعه ای از دستورالعمل های ذخیره شده و قابل استفاده مجدد است که در هر زمان در دسترس است و به Claude متصل است. این مانند «یک پرامپت با استروئید» است: یک فرمان یک فرآیند پیچیده و آموزش دیده را آغاز می کند. کالان می گوید: «مهارت یک کارمند هوش مصنوعی است.»
مدیریت تغییرات مهارت ها و حافظه
پس از ایجاد یک مهارت، کالان از Claude می پرسد: «برای تبدیل این به یک مهارت قابل استفاده مجدد چه کاری باید انجام دهم؟» پاسخ ها معمولاً به ایجاد Claude Project اشاره می کنند – یک فضای کاری که در آن فایل های دانش، دستورالعمل ها و مهارت ها ذخیره می شوند. به عنوان مثال، برای مهارت پیشنهاد تجاری، پروژه می تواند شامل پیشنهادات موفق و ناموفق گذشته، تمام اطلاعات قیمت گذاری و 15 اعتراض اصلی با شرح مفصل نحوه رسیدگی به آنها باشد.
لایه آخر کانکتورها هستند. اگر گردش کار شامل ابزارهای خارجی باشد (به عنوان مثال، ذخیره یک پیشنهاد در CRM یا ارسال از طریق Salesforce)، کانکتورهای Claude به مهارت اجازه می دهند مستقیماً با این پلتفرم ها تعامل داشته باشد. یک کارمند هوش مصنوعی کاملاً ساخته شده مانند یک مهارت عمل می کند که بر اساس پایگاه دانش، با کانکتورهای فعال شده، و کل تیم برای استفاده از آن آموزش دیده است.
آزمایش و بهبود
پس از ایجاد یک مهارت، کار واقعی آغاز می شود. کالان توصیه می کند: هر مهارت را تا حد خستگی آزمایش کنید. اکثر مردم به نتایج متوسط از هوش مصنوعی راضی هستند. کالان توصیه می کند که به طور مداوم بهترین را بخواهید. اگر Claude چیزی متوسط ارائه دهد، او مستقیماً می گوید که می تواند بهتر عمل کند و از او می خواهد دوباره امتحان کند. اغلب، پس از چنین «فشاری» است که نتیجه مطلوب به دست می آید.
مهارت او به عنوان یک کپی رایتر صوتی، یکی از با ارزش ترین کارمندان هوش مصنوعی، پانزده ساعت کار نیاز داشت. این سرمایه گذاری در مقایسه با آموزش یک انسان توجیه پذیر است. برای اینکه کپی رایتر او شروع به نوشتن به سبک او کند، سه ماه کار هفتگی لازم بود. بسیاری از افراد پس از 45 دقیقه از آموزش هوش مصنوعی دست می کشند، با این تصور که هوش مصنوعی نمی تواند سبک آنها را درک کند.
فرآیند آزمایش از یک الگوی خاص پیروی می کند:
اجرای مهارت.
بررسی نتیجه.
اصلاح دستی بخش هایی که با استاندارد مطابقت ندارند.
بازگرداندن اصلاحات به Claude با درخواست مشخص: «من تغییرات زیر را در نتیجه شما اعمال کردم تا با استانداردهای من مطابقت داشته باشد. لطفاً مهارت خود را به روز کنید تا این تغییرات را شامل شود و در نتایج آینده از آنها استفاده کند.»
یک نکته مفید: در طول مکالمه، از Claude بپرسید: «از تعاملات ما چه چیزی یاد گرفتی؟» و از او بخواهید مهارت را به روز کند تا این درس ها تثبیت شوند. یک جزئیات فنی مهم: مهارت ها و حافظه در Claude Projects می توانند از همگام سازی خارج شوند. Claude می تواند حافظه خود را بر اساس مکالمه به روز کند، اما مهارت اصلی را به روز نکند. کالان توصیه می کند به طور صریح به Claude دستور دهید که خود مهارت را به روز کند و سپس به صورت دستی دکمه ذخیره را فشار دهید.
پروژه ها همچنین دارای مهارت های نامرئی در سطح پروژه هستند که می توانند با مهارت های سطح فضای کاری تداخل داشته باشند. هنگام ایجاد مهارتی که باید در همه پروژه ها کار کند، «مهارت فضای کاری» یا «مهارت اصلی» را مشخص کنید تا در همه جا در دسترس باشد، نه فقط در یک پروژه.
نکته حرفه ای: برای تیم هایی که مهارت ها را در مقیاس ایجاد می کنند، شرکت کالان هر مهارت را در یک پایگاه داده Notion کپی می کند و ردیابی می کند که چه کسی آن را ایجاد کرده، چه زمانی، نسخه و هدف آن چیست. آنها حتی مهارتی دارند که پایگاه داده مهارت های آنها را برای تکرار بررسی می کند. هر بخش مخزن مهارت های خود را مدیریت می کند و مدیریت مهارت ها بخش استانداردی از هر بررسی سه ماهه است.
برنامه ریزی کارمندان هوش مصنوعی برای اجرای مستقل
پس از اینکه یک مهارت به دقت آزمایش و به استاندارد بالایی رسانده شد، می توان آن را برای کار مستقل بدون دخالت انسان برنامه ریزی کرد.
محدودیت فعلی: رایانه ای که Claude روی آن اجرا می شود باید برای انجام کارهای برنامه ریزی شده روشن باشد. کالان از یک رایانه اداری اختصاصی استفاده می کند که به حساب شرکتی Claude وارد شده است. هر کارمندی که می خواهد مهارتی را برنامه ریزی کند، به این حساب در این دستگاه وارد می شود.
کالان از قابلیت کارهای برنامه ریزی شده Claude از طریق برنامه دسکتاپ Claude Cowork استفاده می کند. گزینه هایی برای انتخاب روز، زمان و فرکانس اجرای مهارت وجود دارد. تعداد کارهای برنامه ریزی شده فعال نامحدود است.
یکی از مهارت های برنامه ریزی شده کالان «محقق اینستاگرام» است. هر دوشنبه صبح ساعت 6:00، او از حساب های اینستاگرام رقبا بازدید می کند، محتوای ویروسی در زمینه آموزش هوش مصنوعی را شناسایی می کند، رویکردها و «قلاب های» مورد استفاده را تجزیه و تحلیل می کند، رونوشت محتوای هفته گذشته را استخراج می کند و ایده های محتوا را مستقیماً به پایگاه داده Notion اضافه می کند. تیم اجتماعی او صبح دوشنبه وارد می شود و ایده هایی را که می خواهند اجرا کنند به صورت دستی تأیید می کند. کاری که قبلاً یک کار روتین برای تیم اجتماعی در صبح دوشنبه بود، اکنون به صورت مستقل انجام می شود.
یک مهارت برنامه‌ریزی‌شده دیگر هر ساعت اجرا می‌شود و رونوشت جلسات را از Granola استخراج کرده و آنها را در پایگاه داده Notion که «مغز دوم» آن را تغذیه می‌کند، بایگانی می‌کند.
نتیجه‌گیری: برای توسعه کسب‌وکار خود روی کارمندان هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنید
ایجاد کارمندان هوش مصنوعی فقط خودکارسازی نیست، بلکه سرمایه‌گذاری در توسعه استراتژیک کسب‌وکار شما است. انتقال از عملیات روتین به مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی کارآمد به تیم شما اجازه می‌دهد تا بر خلاقیت و نوآوری تمرکز کند و «دردهای مشتری» مرتبط با کمبود زمان و منابع را حل کند. اگر به دنبال تولید کامل ویدئوهای کوتاه یا تبلیغات جامع از طریق ویدئوهای کوتاه هستید، به این فکر کنید که چگونه کارمندان هوش مصنوعی می‌توانند بخشی از کار را بر عهده بگیرند. این به شما امکان می‌دهد همه چیز را در یک مکان سفارش دهید و به طور موثر بخشی از تیم را با یک سرویس جایگزین کنید. آیا آماده‌اید فرآیندهای کسب‌وکار خود را بازنگری کنید و تیمی بسازید که در آن هوش مصنوعی و انسان‌ها در هماهنگی کار کنند؟ از امروز با ممیزی وظایف و مستندسازی استانداردهای خود شروع کنید. بیشتر بیاموزید که چگونه پیمانکار مناسب را انتخاب کنید برای برون‌سپاری محتوای شبکه‌های اجتماعی، و چه معیارهای کیفی برای پست‌های انبوه واقعاً مهم هستند تا بودجه خود را هدر ندهید.
سوالات متداول
کارمند هوش مصنوعی چیست و چه تفاوتی با استفاده معمولی از هوش مصنوعی دارد؟
کارمند هوش مصنوعی یک سیستم هوش مصنوعی آموزش‌دیده و قابل استفاده مجدد است که یک عملکرد تجاری خاص را به همان خوبی یا بهتر از یک انسان انجام می‌دهد. برخلاف درخواست‌های یک‌باره از هوش مصنوعی، کارمند هوش مصنوعی بخشی از یک رویکرد سیستمی است که وظایف تکراری را با پیروی از استانداردها و برنامه‌های تعیین‌شده خودکار می‌کند.
چگونه اولین کارمند هوش مصنوعی خود را بسازم؟
با خودارزیابی شروع کنید: وظایفی را که زمان زیادی می‌برند، درآمدزا هستند، اما رضایت‌بخش نیستند یا ارزش کمی دارند، شناسایی کنید. سپس هر مرحله از انجام این وظیفه، هدف آن، استانداردهای کیفیت و نمونه‌هایی از نتایج موفق را مستند کنید. از روش مصاحبه هوش مصنوعی در Claude برای توصیف دقیق فرآیند استفاده کنید.
آیا برای ایجاد کارمندان هوش مصنوعی باید متخصص فنی باشم؟
برای 90 درصد عملیات تجاری، ایجاد کارمندان هوش مصنوعی نیازی به مهارت‌های فنی ندارد. ارتباطات (توانایی بیان واضح نیازها) و خلاقیت (زیرکی برای رساندن هوش مصنوعی به نتایج برجسته) کلیدی هستند.
چگونه می‌توانم از کیفیت بالای نتایج کارمند هوش مصنوعی اطمینان حاصل کنم؟
کلید کیفیت، آموزش و آزمایش دقیق است. تمام استانداردها، لحن صدا، نمونه‌هایی از نتایج ایده‌آل را مستند کنید. پس از ایجاد یک مهارت در Claude، آن را تا حد خستگی آزمایش کنید و از هوش مصنوعی بهبودهایی را بخواهید تا زمانی که نتیجه با استانداردهای «A+» شما مطابقت داشته باشد. فراموش نکنید که مهارت‌ها و حافظه هوش مصنوعی را به طور منظم به‌روزرسانی کنید.
آیا می توان کار یک کارمند هوش مصنوعی را بر اساس برنامه زمانبندی خودکار کرد؟
بله، پس از اینکه یک مهارت اشکال زدایی شد، می توان آن را برای اجرای مستقل برنامه ریزی کرد. از توابع برنامه ریزی در ابزارهایی مانند Claude Cowork استفاده کنید تا روز، زمان و فرکانس اجرای مهارت را تنظیم کنید. این امکان را فراهم می کند تا وظایف روتین مانند جمع آوری داده ها، تحلیل رقبا یا تولید محتوا را خودکار کنید.
