隨著人工智慧慢慢地——你知道,就像消防水龍帶一樣——進入企業,我一直在使用它來嘗試看看它適合我的工作流程。
儘管寫作是我工作的相當一部分,但我並不是一個會抗拒它的人。 我知道我可以利用它作為一種工具來發揮我的優勢,讓我成為更好的內容創造者和傳播者,而且我真誠地覺得生成式人工智慧和人類的結合,至少在這個背景和時間上,比單獨使用GenAI 更好。
當我研究 GenAI 對最終用戶計算的影響時,產生革命性影響的最大機會之一是生產力應用程序,因為這是 EUC 和企業的關鍵所在。 IT 關心幕後的具體細節。 使用者只是想把事情做好,隨著員工隊伍不斷變得更精通技術,他們越來越知道自己想要如何做。
考慮到這一點,我決定寫一篇簡短的部落格文章——我的意思是在沒有GenAI 幫助的情況下由我自己寫的——關於我在生活中使用GenAI 的四種方式,希望它能讓你思考並開始關於您認為它有用的方式的對話。 這些都是實用的東西,工作和嗜好各有兩件。 別擔心:這一切都不是「頭腦中的雲」、理論上的胡言亂語——只是好的、老式的「看到問題,解決問題」的東西。
1. 轉換 Word 子彈到 PowerPoint 幻燈片
身為分析師,我進行研究。 事實上,我現在在該領域有一個項目,該項目深入探討組織目前如何使用 VDI 和桌面即服務以及他們的未來計劃。 諷刺的是,TechTarget 的企業策略小組上次進行此類研究項目是在 2020 年 3 月,所以這是「以前」的一個很酷的快照。
建立調查很有趣但很困難。 涉及多個主題的數十個問題,保持事情井井有條對於避免錯誤至關重要。 您討厭因為您在錯誤的上下文中提出問題或措辭不正確而取回無法使用的資料。 問題是:我們的調查範本位於 Word,而我就是無法將我的大腦轉變為能夠組織好 60 個問題的編號列表的齒輪。
那就是我呼籲的地方 ChatGPT。 我給了它一個相對簡單的提示:編寫一個Python腳本來轉換a中的編號列表項 Word 文件至 PowerPoint 幻燈片,其中每個項目都有自己的幻燈片。 它的答案為我提供了執行所需操作的 Python 程式碼,以及安裝讀寫所需的必要元件的說明 Office 文件. 我還要求它給我一個 Visual Basic for Applications (VBA) 巨集來完成相同的任務,它也這麼做了——同樣是帶有指令。
當然,使用者不會知道要請求 Python 腳本 – 儘管他們可能知道要請求巨集 – 但想像一下使用者何時可以存取 Microsoft 365 Copilot。 透過簡單的提示 Word,我可以簡單地說,「創建一個 PowerPoint 每個要點都有一張幻燈片。” 這在生產力方面是一個巨大的提升,而且它為我節省了大量的時間,很容易證明微軟計劃向每個用戶每月收取 30 美元的費用,更不用說調查整體品質的提高了。
2. VBA巨集的自動格式化
這是相關的,甚至對於同一個項目來說,但由於過程有點晚,所以我想單獨指出。 現在我有了一個 PowerPoint 文件中,我想在幻燈片排序模式下閱讀幻燈片文本,但所有文本都是預設字體大小。 我的請求 ChatGPT 是:寫一個宏,將標題框放在 PowerPoint 滑動並使文字盡可能大,但不要脫離幻燈片。 這生成了一個宏,其中包含運行它的說明,完美地完成了工作。
這裡值得注意的是,雖然我上面的第一個請求非常具體——引用“Python 腳本”和“編號列表”——但這有點抽象。 為了 example,儘管我沒有指定幻燈片中的所有幻燈片,但它仍然推斷了我想要的內容。
由於我沒有使用 Copilot,因此這是一個多步驟的過程,但其價值正在變得更加切實。
此外,這些與工作相關的範例都沒有導致任何資訊發送到雲端。
3.崩潰調試
這是一種業餘愛好用途,雖然它與生產力應用程式無關,但它是 IT 從業人員可以使用的東西。 我的愛好之一是製作客製化彈珠機,這需要少量的 Python 編碼。 實際上,這只是一堆配置文件,如果格式不正確,就會導致 Python 崩潰。 由於我不太擅長編碼,所以這些崩潰對我來說看起來就像《駭客任務》,但將它們貼到 ChatGPT – 我認真的意思是毫無疑問地將它們粘貼進去 – 導致對崩潰信息的分析,使我一次又一次地修復。
事實上,它也非常適合檢查設定檔和其他腳本錯誤。 我可以將整個設定檔放入並要求其清理或檢查是否有錯誤。 現在,也許您的組織對將此類資訊放入公共聊天人工智慧平台很敏感,但對於我的愛好用例,我沒有看到其中的問題。
4. 手機訊號塔訊號強度
最後 example 我的另一個愛好是與IT相關的,但絕對不是IT相關的。 我去露營並想觀看一場足球比賽,儘管信號很差。 我有一個有電源的手機增強器,但我不知道該把它指向哪裡。 所以,我找到了一個顯示所有天線的網站 在該地區的。 有 3 個不同的位置,距離我的位置等距,但它為我提供的每個位置的資訊對我來說就像 Python 崩潰一樣有用。 我只是將每個天線的資訊貼到 ChatGPT 並要求它告訴我應該將我的增強器指向哪一個來進行視訊串流。
它給我的輸出包括每個塔的描述,以及我應該嘗試哪些塔以及為什麼的有序列表。
我把這個留到最後,因為它太晦澀了——而且超出了我的理解能力——如果這是幻覺,我也不知道。 然而,令我震驚的是,即使這準確到維基百科的水平,這也改變了我理解複雜主題的能力,足以從中獲得更多價值。
Gabe Knuth 是 TechTarget 企業策略小組的高級最終用戶運算分析師。 除了分析師工作外,他也為 TechTarget 公開撰稿。 如果您想聯繫,請查看他在 LinkedIn 上的個人資料,或發送電子郵件至 [email protected]。