A NAP AI TUDÁSANYAGA
A rendszerszintű súrlódások azonosítása a hatékonyabb AI-munkafolyamatok érdekében
A legtöbb ember úgy használja az AI-t, mint egy automatát: bedob egy kérdést, kap egy választ, és továbblép. Connor Phillips valami mással próbálkozott, és az eredmények magukért beszélnek. Egy friss bejegyzésében a stratéga bemutatta azt a három AI-munkafolyamatot, amelyek 2025-ben valóban változást hoztak számára. Nem a hype-ról van szó, hanem arról, ami működik: Azonosítsd a súrlódást, majd találd meg a megoldást.
Connor legnagyobb tanulsága 2025-ből nem egy konkrét eszköz volt, hanem az, hogy az AI értéke a súrlódási pontok szisztematikus azonosításából származik – majd a megfelelő eszköz alkalmazásából. A legtöbben fordítva csinálják (megragadnak egy csillogó eszközt, majd problémákat keresnek, amiket megoldhatnak vele).
- Feladatszinkronizálás: A Monday.com feladatok másolása Claude-ba, majd Todoist formátumba strukturálása MCP integrációkkal az eszközök automatikus szinkronizálása érdekében.
- Megbeszélés jegyzetek: A Granola használata a megbeszélések rögzítésére, egyedi recept alkalmazása a feladatlistákhoz, majd ezek összesítése a Claude segítségével egy havi Google Doc-ba.
- Tanulási hatékonyság: Podcastok és cikkek betöltése a NotebookLM-be téma szerint, hogy forrásokon átívelő kérdéseket lehessen feltenni és hangos összefoglalókat exportálni.
Miért fontos?
Az AI értéke a súrlódási pontok szisztematikus azonosításából fakad – majd a megfelelő eszköz alkalmazásából. A legtöbben fordítva csinálják: választanak egy eszközt, és ahhoz keresnek megoldandó problémát.