为什么大多数组织在实施 AI 方面遇到困难 如果您尝试过 ChatGPT 或 Claude 等人工智能 (AI) 工具，那么您可能已经体验过快速、令人印象深刻的结果所带来的最初兴奋。
但是，当您尝试在整个组织中扩大 AI 的采用时，您可能会遇到一个熟悉的模式：不一致的结果、沮丧的团队成员和无休止的提示改进。随着不同团队成员开发提示和 AI 项目的方法，这一挑战在整个组织中成倍增加，导致结果不一致和工作流程低效。
解决方案不仅仅 框架。要实施这种结构化方法，您需要 一个组织 俄罗斯 whatsapp 数据 的每个人都能理解和使用的框架。John Munsell 的 AI 战略画布正是通过将有效提示分解为九个基本块来提供这一点，这些块协同工作以在整个企业中生成更好的 AI 生成内容。
John 从银行家到 AI 战略家的历程为可扩展 AI 系统的开发提供了宝贵的见解。他并不是一下子就转向 AI 战略的。在出售了其代理机构的客户组合后，他推出了 CXO AI 圆桌会议，这是一个每周一次的论坛，他在那里向企业领导人传授 AI 概念。
“每个星期五，我都会教人们一些关于 AI 的东西，”他回忆道。“有时是研究新工具，评估针对特定问题的不同解决方案。”这些会议揭示了两个关键的市场需求： 一种提炼和理解快速发展的人工智能能力的方法 一种在组织中扩展人工智能使用的系统方法 这个现实世界的试验场帮助改进了后来的人工智能战略画布，这是一种在各个行业和从客户服务到授权书写作的用例中行之有效的方法。
#1：人工智能战略画布：可扩展人工智能快速工程的蓝图 在探索具体技术之前，必须了解可扩展快速工程与传统方法的区别。大多数人都是从询问生成式人工智能工具他们想要什么开始的。公司里的每个人都使用自己的语言，这意味着即使他们要求的是同一件事，结果也会大不相同。