Salah satu bagian yang menarik dalam melaksanakan program pemberdayaan AI adalah melihat bagaimana berbagai organisasi sebenarnya menggunakan alat ini. Selama dua hingga tiga tahun terakhir saya telah membantu organisasi di Eropa dan Amerika Serikat untuk menangani AI, dan hampir di setiap kasus, alat yang dimaksud adalah Microsoft 365 Copilot. Hal ini mungkin merupakan efek ruang gema, karena sifat bisnis saya berarti saya menghabiskan sebagian besar waktu saya di toko-toko Microsoft, namun mengingat berapa banyak perusahaan terbesar di dunia yang menjalankan Microsoft di seluruh perusahaan, hal ini cukup representatif.
Dan di semua organisasi tersebut, pola yang sama juga muncul. Copilot diluncurkan, orang-orang menggunakannya untuk menyusun email dan merapikan dokumen, dan kemudian mengadopsi dataran tinggi. Lisensinya sudah dibayar, dasbor penggunaan terlihat bagus, dan tidak ada yang bisa menunjukkan peningkatan produktivitas yang bisa bertahan dari pengawasan direktur keuangan.
Kesenjangannya jarang terletak pada teknologi. Sebagian besar pengguna tidak pernah mengabaikan Copilot sebagai asisten penyusunan. Saya semakin sering diminta untuk memberikan lokakarya yang menunjukkan apa yang terjadi di sisi lain dari dataran tinggi tersebut, dan lokakarya tersebut mengikuti ritme yang konsisten: memperbaiki kualitas cepat terlebih dahulu, kemudian memperkenalkan agen dan ruang kerja Microsoft 365 Copilot yang mengubah Copilot dari alat bantu menulis menjadi alat bisnis.
Mulailah dengan kualitas yang cepat, bukan fitur
Titik awal untuk setiap lokakarya Copilot yang bermanfaat adalah kualitas yang cepat. Kebanyakan orang tidak mendapatkan hasil yang buruk karena Copilot tidak berguna; mereka mendapatkan hasil yang buruk karena instruksinya terlalu kabur. “Tuliskan saya sesuatu tentang angka Q3” akan selalu menghasilkan sesuatu yang umum, model apa pun yang ada di bawahnya.
Panduan cepat Microsoft mencakup empat elemen: Sasaran, Konteks, Harapan, dan Sumber. Dalam lokakarya saya mengajarkannya sebagai GCSE, Sasaran, Konteks, Sumber, Harapan, karena akronim yang familiar melekat dalam cara yang tidak pernah dimiliki oleh daftar peluru. Berikan tugas yang jelas kepada Copilot, latar belakang yang diperlukan, informasi yang harus diambil, dan format keluaran yang Anda harapkan, serta kualitas respons segera berubah.
Strukturnya sederhana, tetapi mampu melakukan sebagian besar beban berat. Segala sesuatu yang berikut dalam posting ini mengasumsikan Anda sudah siap, karena agen memperkuat kualitas instruksi yang Anda berikan kepada mereka, di kedua arah. Jika Anda ingin mempelajari lebih dalam tentang struktur prompt, saya telah menulis buku tentangnya, AI yang Sebenarnya Berfungsi, dan membuat alat kerangka prompt interaktif gratis yang menghasilkan perintah terstruktur dari skenario Anda. Ada juga kertas putih gratis yang dapat diunduh.
Peneliti: dari jawaban cepat hingga laporan yang dikutip sumber
Peneliti adalah tempat Copilot mulai beralih dari sekadar obrolan sederhana menjadi pekerjaan bisnis yang bermakna. Daripada meminta jawaban cepat, Anda memberi tahu Peneliti untuk menyelidiki topik di seluruh sumber web dan, jika izin mengizinkan, konten pekerjaan Anda: file, email, rapat, dan obrolan. Microsoft memposisikannya sebagai agen bawaan untuk penelitian multi-langkah yang kompleks yang menghasilkan laporan terstruktur dan dikutip dari sumber.
Nilainya bukan hanya kecepatan. Tujuannya agar keluarannya dapat ditinjau, ditantang, dan digunakan kembali. Laporan yang dikutip adalah sesuatu yang dapat Anda sampaikan kepada pemangku kepentingan; jawaban obrolan tidak. Dalam lokakarya saya menggunakan Peneliti untuk riset pasar, perbandingan kebijakan, tinjauan pesaing, catatan pengarahan dewan dan persiapan pertemuan, dan reaksinya selalu sama: ini adalah pertama kalinya para peserta melihat Copilot menghasilkan sesuatu yang benar-benar akan mereka edarkan.
Satu catatan praktis: Peneliti menghormati izin Anda yang ada. Ini hanya akan menampilkan konten pekerjaan yang sudah dapat Anda buka, itulah sebabnya kesiapan data dan izin penting sebelum Anda menskalakan penggunaan semacam ini. Copilot mengungkapkan masalah izin; itu tidak menciptakannya.
Analis: mengajukan pertanyaan yang lebih baik tentang data yang sudah Anda miliki
Analis adalah fitur yang menurut saya akan terbukti paling berharga bagi organisasi yang menginginkan lebih banyak dari data yang sudah mereka miliki tetapi tidak memiliki analis data yang tersedia pada saat seseorang membutuhkan jawaban. Anda melampirkan data, mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami, dan Analis menangani masalah secara berulang, mengeksplorasi tren, membandingkan angka, dan mengidentifikasi outlier. Itu dapat menjalankan Python untuk melakukan analisis, dan Anda dapat memeriksa kode yang dihasilkannya dan memeriksa kerjanya.
Hal ini tidak menghilangkan perlunya tata kelola data yang baik atau tinjauan ahli, dan saya akan skeptis terhadap siapa pun yang mengklaim hal tersebut. Apa yang sebenarnya dilakukannya adalah menurunkan hambatan dalam mengajukan pertanyaan data yang lebih baik. Dalam lokakarya, saya menjalankan latihan praktis dengan spreadsheet dan kumpulan data bisnis, dengan fokus pada cara memeriksa keluaran dan cara menghasilkannya. Keterampilan kedua adalah keterampilan yang memisahkan adopsi yang bermanfaat dan adopsi yang berisiko.
Bangun agen produktivitas pribadi
Pergeseran paling menarik di Copilot adalah peralihan dari menggunakan asisten serba guna menjadi menciptakan agen yang dibentuk berdasarkan tugas, peran, atau alur kerja tertentu. Dengan menggunakan Agent Builder, siapa pun yang memiliki lisensi Copilot dapat membuat agen dalam bahasa alami, berdasarkan sumber pengetahuan yang dipilih, dengan instruksi yang ditentukan dan tujuan yang ditentukan.
Agen produktivitas pribadi mungkin mempersiapkan Anda untuk rapat mingguan, merangkum dokumen-dokumen penting, menyusun laporan berulang, membuat daftar tindakan, atau memandu Anda melalui proses standar yang sering Anda ulangi. Yang penting agen itu bukan sihir. Dibutuhkan instruksi yang jelas, sumber pengetahuan yang berguna dan pekerjaan yang jelas. Dalam lokakarya ini kami merancang agen produktivitas sederhana dari awal: instruksi apa yang diberikan, konten apa yang mendasarinya, dan bagaimana menguji apakah keluarannya cukup andal untuk diandalkan. Langkah terakhir itulah yang membuat sebagian besar agen yang dibuat sendiri gagal, dan ini sepenuhnya dapat diperbaiki.
Buku Catatan Copilot: ketika tugas melampaui rangkaian obrolan
Notebook Copilot mendapatkan tempatnya ketika suatu tugas terlalu penting atau terlalu lama berjalan untuk dijalankan dalam satu rangkaian obrolan. Buku catatan memberi Anda ruang kerja terfokus tempat Anda mengumpulkan file, halaman, tautan, obrolan, dan catatan rapat, lalu mengajukan pertanyaan kepada Copilot di seluruh materi yang dikurasi tersebut. Konteks terbentuk seiring berjalannya waktu, bukannya menguap saat obrolan bergulir.
Hal ini menjadikan Notebook sangat cocok untuk proyek, pekerjaan klien, penelitian, dokumen strategi, dan perencanaan berulang. Dalam lokakarya tersebut, kami menyiapkan buku catatan untuk tugas bisnis nyata: menambahkan sumber yang tepat, mengajukan pertanyaan terfokus, dan menyusun keluaran dari kumpulan informasi yang terkontrol, bukan apa pun yang ingin dicapai oleh model. Bagi siapa pun yang pekerjaannya memakan waktu berminggu-minggu, bukan beberapa menit, ini adalah fitur yang mengubah cara mereka menggunakan Copilot sehari-hari.
Inti dari semua ini
Tak satu pun dari kemampuan ini memerlukan lisensi baru atau teknologi baru. Peneliti, Analis, Pembuat Agen, dan Buku Catatan semuanya disertakan dengan Microsoft 365 Copilot, namun tidak digunakan di sebagian besar penyewa saat orang membuat draf email.
Organisasi yang mendapatkan manfaat nyata dari Copilot bukanlah organisasi yang memiliki lisensi terbanyak. Mereka adalah orang-orang yang dengan sengaja berpindah dari penyusunan ad-hoc ke aplikasi terstruktur dan berbasis peran: struktur yang tepat terlebih dahulu, kemudian agen dan ruang kerja yang sesuai dengan pekerjaan aktual masing-masing tim. Urutan itulah yang tercakup dalam lokakarya Seni Kemungkinan saya, dan dapat diulangi di organisasi mana pun yang bersedia meluangkan waktu setengah hari untuk melakukannya.
Bawa ini ke dalam organisasi Anda
Jika peluncuran Copilot Anda terhenti pada saat penyusunan, program pemberdayaan terstruktur biasanya merupakan cara tercepat untuk melewatinya. Lokakarya Seni Kemungkinan adalah titik masuknya: sesi praktik yang menunjukkan kepada tim Anda apa yang dapat dilakukan oleh Peneliti, Analis, agen, dan Notebook dalam pekerjaan nyata mereka. Lihat cara kerja Program Pemberdayaan AI, atau hubungi kami dan kami akan memberikan sesi untuk tim Anda.
PakarPBN
A Private Blog Network (PBN) is a collection of websites that are controlled by a single individual or organization and used primarily to build backlinks to a “money site” in order to influence its ranking in search engines such as Google. The core idea behind a PBN is based on the importance of backlinks in Google’s ranking algorithm. Since Google views backlinks as signals of authority and trust, some website owners attempt to artificially create these signals through a controlled network of sites.
In a typical PBN setup, the owner acquires expired or aged domains that already have existing authority, backlinks, and history. These domains are rebuilt with new content and hosted separately, often using different IP addresses, hosting providers, themes, and ownership details to make them appear unrelated. Within the content published on these sites, links are strategically placed that point to the main website the owner wants to rank higher. By doing this, the owner attempts to pass link equity (also known as “link juice”) from the PBN sites to the target website.
The purpose of a PBN is to give the impression that the target website is naturally earning links from multiple independent sources. If done effectively, this can temporarily improve keyword rankings, increase organic visibility, and drive more traffic from search results.
Comments are closed, but trackbacks and pingbacks are open.