人工智能在工作:少点炒作,多点实干

我们对人工智能的看法非常简单:人工智能最强大的应用在于它对人们有用。

我们对人工智能的看法非常简单:人工智能最强大的应用在于它对人们有用。

这是因为我们的立身之本——好奇心,基于一个简单的前提:人类的超级能力永远是不断提出更多问题。事实上,历史表明,在工作和生活中最成功、最具变革性的人,总是那些善于提出最多问题的人。无论你对工作和职业有何愿景,每一个愿景都始于一个问题。

那么,我们如何将这一崇高理念融入到你的日常工作流中呢?

Perplexity 今年推出了 75 多项功能和产品,其中许多功能直接集成到你的工作流中,助力你完成更多工作。其中包括 Comet、Comet Assistant、Labs、Spaces、Email Assistant、针对 Gmail、Notion、Linear 和 GitHub 等应用的连接器、用于随时随地提问和开展工作的语音助手、视频和图像生成、Enterprise 保护措施等。

关于这些工具如何实际协同工作的实用技巧,我们最近发布了《Perplexity 工作指南》。

总之,我们建议通过以下三种方式在工作中使用人工智能:

首先,人工智能可以帮助你消除干扰,找回专注力。一切都始于更专注。

其次,人工智能可以倍增你的效率。人工智能应该帮助你扩展你已擅长的一切。

最后,人工智能应该交付成果。人工智能需要支持对你而言至关重要的实际结果。

屏蔽干扰:使用人工智能找回专注力

人工智能的一个关键优势在于,它有潜力在充满无尽干扰的时代保护你的注意力。通知、日历弹窗和行政事务会蚕食你本可以真正用于解决问题的时间。持续的上下文切换——在应用程序、电子邮件和文档之间来回跳转——会耗尽专注力,并使深思熟虑的工作变得困难。

Perplexity 的结构旨在最大限度地减少干扰:

日常任务(如整理电子邮件、安排日程或跨平台收集内容)被委托给你的 AI 助手。

研究成果、更新和项目摘要会直接呈现,减少了在标签页或应用程序之间跳转的需要。

上下文跟随你的工作,因此你永远不必被迫重新整理本应就在那里的信息。

通过将这些任务分配给 Perplexity 系统,你获得了用于专注努力的不间断时间。微小干扰的减少并非小事——这是高质量深度产出的基础。

扩展自我:当你发挥自身才能时,人工智能表现最佳

在扫清深度工作的障碍后,Perplexity 使你能够倍增工作效率。其方法并非否定你的专业知识,而是放大你已知晓并擅长的内容,让你以更大、更具战略性的规模运作。

集成是关键。Perplexity 不会将人工智能视为附加组件,而是融入你的常规工作流中——包括研究、写作、项目管理和沟通。你可以快速处理复杂研究,综合来自多个来源的见解,并产出专业交付物,而无需将注意力分散在创建它们所需的各种工具上。

诸如研究智能体、内容综合和任务自动化等高级功能让你能够:

进行竞争分析或收集市场情报,覆盖数百个来源,无需耗费数小时的人工精力。

通过提供意图并让 Perplexity 处理格式和集成,产出可供客户使用的报告、演示文稿或摘要。

通过连贯的信息流管理跨职能项目,确保在交接或转换过程中没有任何信息遗漏。

你的专业知识保持主导地位,但你的影响力规模得以扩大,且无需额外的时间或资源。

获得成果:利用人工智能以更快速度完成更多工作

归根结底,人工智能应该帮助你实现重要的成果。这意味着超越产出,实现真正的、可衡量的进展——交付文档、达成销售、建立合作伙伴关系、明确战略以及高效完成项目。

Perplexity 通过以下方式让你保持正轨:

总结项目历史、反馈和数据,用于绩效评估或职业发展

通过及时、相关的智能支持个性化外联和潜在客户开发,助力销售或业务拓展

简化项目执行,确保研究、规划和报告既准确又可操作

当日常任务、研究和总结工作得到处理时,你的时间便被释放出来用于战略性工作。你将精力投入到推动职业发展或产生业务影响的活动中,而不是忙于整理信息或追逐微小的细节。

适用于每种工作流的人工智能

当人工智能实用、负责且直接时,它才能在工作中占据一席之地。无论是在处理单次会议、准备产品发布,还是在应对日常琐事,人工智能都应在后台静默运行——默默支持你的目标,而不是增加阻力。

伟大的人工智能应该支持你的工作方式,延伸你的优势,并帮助你专注于最重要的事情。它不应是噱头、干扰或不确定性的来源。目前人工智能的最佳用途是通过承担重复性或高摩擦任务、整理分散的信息,以及帮助你从噪声中获得清晰度,从而使工作变得更轻松。与其成为另一个需要折腾的应用程序或需要维护的订阅,有价值的人工智能应感觉像是你能力和优先事项的无缝延伸。

在工作中使用人工智能的标准不应是令人印象深刻,而应是有用

如需了解使用 Perplexity 的实用技巧,请下载我们的《Perplexity 工作指南》,查看 NVIDIA、Bridgewater 和 PayPal 的团队是如何高效完成实际工作的。