ฉันจะใช้ AI ในธุรกิจขนาดเล็กของฉันได้อย่างไร?
ใช้ AI ช่วยงานอ่านและเขียนที่กินเวลาช่วงเย็นของเจ้าของธุรกิจและทีม เช่น ร่างอีเมลและข้อเสนอฉบับแรก สรุปเอกสารยาว จัดบันทึกให้เป็นรายการตรวจสอบ เขียนนโยบายใหม่เป็นภาษาอังกฤษที่เข้าใจง่าย และเปลี่ยนสเปรดชีตที่ยุ่งเหยิงให้เป็นคำอธิบายสั้น ๆ งานเหล่านี้มีลักษณะร่วมกันสามอย่าง คือ เป็นงานที่ทำซ้ำ มีคนในธุรกิจที่แยกแยะได้ว่าผลลัพธ์ไหนดีหรือไม่ดี และตรวจพบข้อผิดพลาดได้ก่อนที่จะสร้างความเสียหาย
บริษัทขนาดเล็กมักไม่มีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่บริษัทใหญ่ใช้เติมช่องว่างเหล่านี้ บริษัทที่มีพนักงานเจ็ดคนมักไม่มีนักเขียนด้านการตลาด ไม่มีนักวิเคราะห์การปฏิบัติงาน และไม่มีใครที่มีหน้าที่อ่านเงื่อนไขของผู้จัดหา ผู้ช่วยอเนกประสงค์ไม่สามารถแทนคนเหล่านั้นได้ แต่สามารถสร้างร่างแรกให้เจ้าของแก้ไขต่อ ซึ่งมักเร็วกว่าการเริ่มจากหน้ากระดาษเปล่า คุณค่าอยู่ที่การแก้ไข ไม่ใช่ตัวร่าง
อีเมลถึงลูกค้า
ร่างคำตอบสำหรับคำถามที่พบบ่อยจากบันทึกของคุณเองเกี่ยวกับราคา เวลาเปิดทำการ และนโยบาย คุณต้องตรวจสอบข้อความที่เป็นข้อเท็จจริงทุกบรรทัดก่อนส่ง
ใบเสนอราคาและข้อเสนอ
เปลี่ยนหัวข้อย่อยจากการเยี่ยมชมสถานที่หรือการพูดคุยทางโทรศัพท์เป็นข้อเสนอที่มีโครงสร้าง ตัวเลขต้องมาจากรายการราคาของคุณ ไม่ใช่จากผู้ช่วย
บทสรุปเอกสาร
สรุปสัญญากับผู้จัดหาที่มีเนื้อหายาวหรือกฎระเบียบใหม่เป็นคำถามที่ควรถาม อ่านข้อกำหนดที่บทสรุปอ้างถึงก่อนดำเนินการตามบทสรุปนั้น
ข้อความการตลาด
ร่างโพสต์โซเชียลมีเดีย จดหมายข่าว หรือคำอธิบายสินค้าจากข้อเท็จจริงที่คุณให้ จากนั้นปรับแก้ให้เป็นน้ำเสียงของคุณ และลบคำกล่าวอ้างที่ไม่มีข้อมูลสนับสนุนออก
บันทึกวิธีปฏิบัติงานภายในองค์กร
เปลี่ยนบันทึกเสียงหรือรายการคร่าว ๆ เป็นคู่มือทีละขั้นที่พนักงานใหม่ทำตามได้ แล้วให้พนักงานใหม่คนนั้นลองทำตาม
ธุรกิจขนาดเล็กควรใช้ ChatGPT, Claude หรือเครื่องมืออื่น?
เลือกผู้ช่วยที่เข้ากับวิธีทำงานที่ใช้อยู่ โดยใช้แพ็กเกจสำหรับธุรกิจแทนบัญชีส่วนตัวแบบฟรี หากบริษัทใช้ Microsoft 365 ก็ควรเริ่มประเมิน Copilot ก่อน หากใช้ Google Workspace ก็ควรเริ่มที่ Gemini ส่วนกรณีอื่น ให้เปรียบเทียบแพ็กเกจธุรกิจของ ChatGPT และ Claude กับงานที่คุณทำจริง ลองให้แต่ละเครื่องมือทำงานจริงสองงานเดียวกัน โดยใช้ข้อมูลสมมติหรือข้อมูลที่ได้รับอนุมัติ แล้วเลือกเครื่องมือที่คุณต้องแก้ไขฉบับร่างน้อยที่สุด คู่มือแยกของเราเรื่อง ChatGPT สำหรับการทำงานและ Claude สำหรับธุรกิจอธิบายแต่ละเครื่องมืออย่างละเอียดมากขึ้น
แพ็กเกจสำคัญกว่าแบรนด์ โดยทั่วไปแพ็กเกจธุรกิจจะมีระบบผู้ดูแลส่วนกลาง วิธีถอนสิทธิ์เข้าถึงของพนักงานที่ออก และข้อกำหนดที่เผยแพร่ว่าจัดการข้อมูลของคุณอย่างไร ตัวอย่างเช่น Anthropic ระบุว่าโดยค่าเริ่มต้นจะไม่นำข้อมูลนำเข้าหรือผลลัพธ์จากผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ เช่น Claude สำหรับการทำงานและ API ของบริษัท ไปฝึกโมเดล เว้นแต่ลูกค้าจะส่งข้อเสนอแนะหรือเลือกยินยอมด้วยวิธีอื่น อ่านหน้าข้อมูลในลักษณะเดียวกันของเครื่องมือที่คุณเลือก และยืนยันว่าครอบคลุมแพ็กเกจที่คุณจ่ายอยู่ ไม่ใช่เฉพาะระดับองค์กรขนาดใหญ่
ธุรกิจขนาดเล็กมีค่าใช้จ่ายในการใช้ AI เท่าไร?
ต้นทุนโดยตรงมักเป็นค่าสมัครแผนธุรกิจรายเดือนต่อสิทธิ์ใช้งาน รวมกับเครื่องมือเฉพาะทางที่คุณเพิ่มในภายหลัง ราคามีการเปลี่ยนแปลงบ่อยและแตกต่างกันตามภูมิภาคและรอบเรียกเก็บเงิน จึงควรตรวจหน้าราคาแผนปัจจุบันของผู้ให้บริการแต่ละราย แทนที่จะเชื่อตัวเลขในบทความ รวมถึงบทความนี้ด้วย เครื่องมือบางอย่างให้ทดลองใช้ฟรี แต่บัญชีฟรีสำหรับผู้ใช้ทั่วไปมักมีการควบคุมสำหรับผู้ดูแลระบบที่จำกัดกว่าและมีเงื่อนไขด้านข้อมูลต่างออกไป จึงไม่เหมาะกับข้อมูลบริษัท
ต้นทุนที่มากกว่าคือเวลา ทั้งการตั้งกฎ การเรียนรู้ที่จะให้บริบทที่ดี และการตรวจทานผลลัพธ์ ในเดือนแรกควรเผื่อเวลาของเจ้าของธุรกิจไว้สักสองสามชั่วโมงเพื่อตกลงขอบเขตและดูตัวอย่างงาน รวมถึงเวลาฝึกของแต่ละคนด้วย ค่าสมัครบริการที่ไม่มีใครรู้วิธีใช้ให้ดีคือตัวเลือกที่แพงที่สุด หากคุณต้องการการฝึกที่มีโครงสร้างสำหรับทีม ราคาที่วางแผนไว้ของ Tosheo.ai อยู่ในหน้าราคา ผลิตภัณฑ์ยังไม่ได้เริ่มพัฒนา
เดือนแรกในบริษัทที่มีพนักงานเจ็ดคนเป็นอย่างไร?
Kestrel Bookkeeping เป็นบริษัทสมมติที่มีพนักงานเจ็ดคน ให้บริการผู้ประกอบอาชีพช่างในท้องถิ่น Priya เจ้าของกิจการ อนุมัติผู้ช่วยในแผนบริการสำหรับธุรกิจหนึ่งตัวและงานสองอย่างสำหรับเดือนแรก ได้แก่ ร่างอีเมลเตือนลูกค้าที่ยังไม่ส่งใบเสร็จ และแปลงหน้าแนวทางของ HMRC เป็นรายการตรวจสอบภาษาที่เข้าใจง่ายสำหรับพนักงาน ห้ามป้อนชื่อลูกค้า ตัวเลข และรายละเอียดบัญชีธนาคาร พนักงานใช้ช่องแทนค่า เช่น [ลูกค้า] และ [จำนวนเงิน] แล้วจึงกรอกข้อมูลจริงภายหลัง
ในสัปดาห์แรก พนักงานทำบัญชีขอว่า 'เขียนอีเมลเตือนลูกค้าเรื่องใบเสร็จที่ยังส่งมาไม่ครบ' ฉบับร่างสุภาพ แต่ขู่ว่าจะมี 'ค่าปรับยื่นล่าช้า £100' ทั้งที่ไม่มีใครให้ข้อมูลนี้ และกำหนดวันครบกำหนดที่ไม่ตรงกับปฏิทินของสำนักงาน บันทึกตรวจทานของปรียาสั้น ๆ ว่า อย่าปล่อยให้ผู้ช่วยแต่งจำนวนเงิน วันที่ หรือค่าปรับขึ้นเองเด็ดขาด คำสั่งที่แก้ไขแล้วระบุวันครบกำหนดจริงของสำนักงาน น้ำเสียง ('เป็นมิตร กระชับ ไม่ข่มขู่') และกฎว่า 'หากต้องระบุวันที่หรือจำนวนเงิน ให้เขียน [ตรวจสอบ] แทน' ฉบับร่างที่สองใช้งานได้หลังแก้ไขเพียงบรรทัดเดียว
ในสัปดาห์ที่สาม งานจัดทำรายการตรวจสอบแสดงให้เห็นอีกด้านหนึ่ง ผู้ช่วยสรุปหน้าแนวทางได้ชัดเจน แต่ละเว้นข้อยกเว้นที่สำคัญต่อลูกค้าบางราย ปรียาตัดสินใจเก็บรายการตรวจสอบไว้ แต่ทุกรายการต้องมีลิงก์ไปยังย่อหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูล และต้องมีเพื่อนร่วมงานที่มีคุณสมบัติเหมาะสมตรวจรับรอง เมื่อสิ้นเดือน สำนักงานยังคงใช้อีเมลเตือนและรายการตรวจสอบที่มีการตรวจรับรอง แต่ปฏิเสธแนวคิดที่สาม คือการร่างคำอธิบายภาษีให้ลูกค้า เพราะยังไม่มีใครต้องการรับผิดชอบความเสี่ยงในการตรวจทาน นั่นเป็นผลลัพธ์ที่ดี
อยากดูว่าสิ่งนี้เชื่อมโยงกับบทบาทงานอย่างไรไหม?
สำรวจการทดลองใช้สำหรับทีมที่อยู่ในแผนพัฒนา ↗ธุรกิจขนาดเล็กไม่ควรนำข้อมูลใดเข้าเครื่องมือ AI?
อย่าใส่ข้อมูลใดที่คุณไม่อยากต้องอธิบายกับลูกค้า หน่วยงานกำกับดูแล หรือนักข่าวหากข้อมูลรั่วไหล ได้แก่ ข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าหรือพนักงาน รายละเอียดบัญชีธนาคารและบัตร รหัสผ่าน ตัวเลขทางการเงินที่ยังไม่เปิดเผย และเอกสารของลูกค้าที่คุณไม่ได้รับอนุญาตให้แบ่งปัน NCSC แนะนำว่าไม่ควรใส่ข้อมูลอ่อนไหวในคำถามที่ส่งไปยังโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เปิดให้สาธารณะใช้ และ Acas เตือนนายจ้างว่านโยบายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่มีอยู่ยังมีผลกับการใช้ AI
การใช้ช่องสำหรับกรอกข้อมูลช่วยแก้ปัญหาได้เป็นส่วนใหญ่ เขียน [ลูกค้า], [ที่อยู่] หรือ [ยอดรวม] ในคำสั่ง แล้วค่อยกรอกรายละเอียดจริงภายหลังในระบบของคุณเอง หากงานจำเป็นต้องใช้ข้อมูลส่วนบุคคลจริง ๆ ให้หยุดและตรวจสอบก่อนว่าการใช้ข้อมูลนั้นสอดคล้องกับข้อกำหนดด้านการคุ้มครองข้อมูลหรือไม่ สำหรับสหราชอาณาจักร ให้เริ่มจากแนวทางของ ICO เรื่อง AI และการคุ้มครองข้อมูล เนื้อหานี้เป็นข้อมูลทั่วไป ไม่ใช่คำแนะนำทางกฎหมาย
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคืออะไร?
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคือรายละเอียดที่แต่งขึ้นอย่างมั่นใจ คำสัญญาที่ธุรกิจทำตามไม่ได้ และการที่เจ้าของธุรกิจตรวจสอบรอบคอบน้อยลงเมื่อเวลาผ่านไปหลายสัปดาห์ เอกสารว่าด้วยความเสี่ยงของ AI เชิงกำเนิดของ NIST อธิบายข้อแรกว่าเป็นการแต่งข้อมูลขึ้น ซึ่งเป็นเนื้อหาที่กล่าวอย่างมั่นใจแต่ผิดพลาดหรือไม่เป็นความจริง และเตือนเรื่องอคติที่เชื่อถือระบบอัตโนมัติ ซึ่งเป็นแนวโน้มที่จะยอมรับผลลัพธ์จากระบบอัตโนมัติ ทั้งสองปัญหายิ่งรุนแรงขึ้นเมื่อคุณยุ่ง ซึ่งเป็นช่วงเวลาเดียวกับที่เจ้าของธุรกิจขนาดเล็กมักหันมาใช้เครื่องมือ
ให้การตรวจสอบเป็นส่วนหนึ่งของงาน แทนที่จะพึ่งความตั้งใจเพียงอย่างเดียว ขอให้ผู้ช่วยทำเครื่องหมาย [ตรวจสอบ] กำกับข้อมูลใดก็ตามที่ไม่ได้รับมา จดรายการสั้น ๆ ของข้อเท็จจริงที่ธุรกิจห้ามผิดพลาดเด็ดขาด เช่น ราคา กำหนดเวลา การรับประกัน และถ้อยคำทางกฎหมาย แล้วอ่านบรรทัดเหล่านั้นก่อนทุกครั้งที่ตรวจร่าง
เมื่อไรธุรกิจขนาดเล็กจึงไม่ควรเสียเวลากับ AI?
ข้ามไปก่อน หากงานส่วนใหญ่เป็นงานที่ใช้แรงกายหรือต้องพบปะกันโดยตรง มีงานเขียนเพียงไม่กี่ชิ้นต่อเดือน หรือไม่มีใครมีเวลาตรวจทานสิ่งที่เครื่องมือสร้างขึ้น บริษัทจัดสวนที่มีพนักงานสองคนและเขียนใบเสนอราคาสามฉบับต่อเดือนอาจได้ประโยชน์จากแม่แบบใบเสนอราคาที่ดีมากกว่าการสมัครใช้บริการแบบเสียค่าบริการต่อเนื่อง
ควรชะลอการใช้งานที่ตัดสินใจเกี่ยวกับบุคคล เช่น การคัดกรองผู้สมัครงาน หรือให้คำแนะนำแก่ลูกค้าในเรื่องที่อยู่ภายใต้กฎระเบียบ การใช้งานเหล่านี้ต้องอาศัยความระมัดระวังมากกว่าการใช้ผู้ช่วยทั่วไปแล้วอ่านตรวจคร่าว ๆ และบางกรณีต้องขอคำแนะนำทางกฎหมาย
ทีมขนาดเล็กจะเรียนรู้การใช้ AI ให้ได้ผลดีได้อย่างไร?
ทีมขนาดเล็กเรียนรู้ได้เร็วที่สุดด้วยการฝึกทำงานของตนเองโดยมีคนตรวจผลลัพธ์ ไม่ใช่การดูหลักสูตรทั่วไปที่ยาว ๆ ตกลงงานคนละสองหรือสามอย่าง ให้ตัวอย่างคำสั่งและรายการตรวจทาน แล้วร่วมกันดูผลงานจริงหนึ่งชิ้นทุกสัปดาห์ในเดือนแรก
หากคุณต้องการโครงสร้างดังกล่าวโดยไม่ต้องสร้างเอง Tosheo.ai กำลังอยู่ระหว่างการพัฒนาเพื่อให้ทีมขนาด 5 ถึง 200 คนได้ฝึกปฏิบัติตามบทบาท โดยมีงานลงมือทำที่ให้คะแนนตามเกณฑ์ที่ผู้เรียนเห็นได้ และหน้าดูความคืบหน้าสำหรับผู้จัดการ ผลิตภัณฑ์ยังอยู่ในระยะก่อนเริ่มสร้าง และหน้าการฝึกอบรม AI สำหรับทีมขนาดเล็กของเราอธิบายสิ่งที่วางแผนจะให้บริการ สำหรับหลายบริษัทที่มีคนไม่ถึงสิบคน แนวปฏิบัติที่อธิบายไว้ในหน้านี้ก็เพียงพอสำหรับการเริ่มต้น.
แหล่งข้อมูลและขอบเขต
NCSC, ChatGPT และโมเดลภาษาขนาดใหญ่: มีความเสี่ยงอะไรบ้าง?, 14 มีนาคม 2023 ↗
Acas, นายจ้างหนึ่งในสามคิดว่า AI จะเพิ่มผลิตภาพ, 15 พฤษภาคม 2025 ↗
ICO, แนวทางเกี่ยวกับ AI และการคุ้มครองข้อมูล, ลงวันที่ 15 มีนาคม 2023 ↗
NIST, AI 600-1 แนวทางความเสี่ยงสำหรับ AI เชิงกำเนิด, July 2024 ↗