每个人都在谈论AI，但很少有人看她的真正变化：我们的反射，我们的方法，我们的集体记忆。
在Hard Reset中，我们今天探索了AI不仅如何更改工具，而且更改工作结构。这不是技术问题，而是传输的内容。
该模型是公开的。您的知识不是。这就是一切都在播放的地方。
它通常以相同的方式开始。
服务中的测试，试点集成。一种文本生成工具，以加快业务响应的速度。会话代理连接到产品文件。一些提示模板，一些自动化。而且，很快，习惯改变了。
句子写得更快。
会议直接达到这一点。
第一个“和如果”开始流通。
而且没有付款， AI不再满足于帮助 – 它解决了。
它不会更改工具。她改变了工作
一会儿思考的方式逐渐滑动。
我们不再写作，我们组装。
我们不再描述一个想法，我们提示它。
我们不再尝试找出答案，我们会产生答案。
这种转变并不壮观。它是进步的，几乎柔软。
但是它的影响很深： 他重新定义了我们创造的方式，我们决定我们合作。
人工智能不会将自己强加于休息。
它是严重程度的变化。谨慎，但不可逆。
播放的不是技术问题
这不是插件的问题，既不是API，也不是模型性能。
危险的是 工作的隐式结构。被认为是一个很好的答案。我们在不考虑的情况下委派了什么。仍然被认为是人类完成的事情。
在这种过渡中的罢工是 AI在不领导我们的决策方面殖民我们的反射。她不反对。她取代了。
模型知道一切…除了您真正知道的
LLM的巨大优势是他们大量获得公众知识。
他们的弱点是他们对你的无知。
您的语言，客户，您的业务规则，反复反对的反对意见，您的商业妥协 – 这些都不可在线。
这些知识在其他地方。疏散。非正式。
在电子邮件，幻灯片，未录制的对话中。
只要它仍然是看不见的， 没有AI可以帮助您改进。
区别不会来自模型，而是来自您传播到的模型
借助等效技术，这将使两家公司之间的区别在于工具的质量。
是 提供给他们的内存的精度。
有些人已经开始构建其标准响应，声音语调，反复出现的用例。
他们没有“连接AI”。
他们成为文化 可理解，激活，可传播。
这仅仅是开始。
AI的变化不是组织图表。这是运动场
当一切授权时，重要的是不再是我们知道如何做的事情，而是我们知道如何教机器。
在这种新的语法中，专家必须成为发射机。
经理，知识建筑师。
员工，他们所知道的与人工智能可以学到的东西之间的生活界面。
这不能取代人类。
但那 移动人类价值。
如果真正的项目是商业记忆怎么办？
也许不是AI缺失。
这些是基础：
-
- 生活文件
- 一种形式化的文化
- 随时可以传播的知识，就像在AI上一样
这个项目似乎是看不见的，乏味的，次要的。
但是他决定了一切。
因为在一个可以生成任何东西的世界中， 剩下的唯一质量过滤器是您自己的上下文。
总之
人工智能没有强加任何东西。她透露。
她强调了该公司真正知道它的作用。
对于那些从未花时间正式化这些知识的人，自动化将不是一个承诺。这将是一个解散。
该模型是公开的。您的知识不是。
这就是一切都在播放的地方。
