Jack Dorsey ၏ fintech ကုမ္ပဏီ Block သည် AI မှ အမြတ်များကို ကိုးကား၍ ထောင်ပေါင်းများစွာသော အလုပ်မှ ထုတ်ပယ်လိုက်ပါသည်။

Block 4,000 Layoffs သည် လုပ်ငန်းတိုင်းအတွက် အချိုးအကွေ့တစ်ခုကို အချက်ပြသည်

Jack Dorsey သည် Square နှင့် Cash App ၏ မိခင်ကုမ္ပဏီဖြစ်သည့် Block မှ ဝန်ထမ်း 4,000 ကျော်အား ၎င်း၏ လုပ်သားအင်အား 10,000 မှ ဝန်ထမ်း 4,000 ကျော်ကို ဖြတ်တောက်မည်ဟု ကြေညာသောအခါ စျေးကွက်သည် တုန်လှုပ်သွားခြင်းမရှိပေ။ ရွှင်လန်းစေခဲ့သည်။ ရှယ်ယာများသည် စျေးကြိုရောင်းဝယ်မှုတွင် 20% ကျော်တက်လာပြီး Dorsey သည် ပြန်လည်ဆုတ်ခွာခြင်းမဟုတ်ဘဲ ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းမှုအဖြစ် Dorsey ဘောင်ခတ်ထားသည့်အရာကို ဆုချသည်။ အစုရှယ်ယာရှင်များထံ သူ၏စာမှာ တုံးတိတိဖြစ်သည်- "ထောက်လှမ်းရေးကိရိယာများသည် ကုမ္ပဏီတစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လည်ပတ်ခြင်း၏အဓိပ္ပါယ်ကို ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။" ပထမဦးဆုံးအကြိမ်တွင်၊ အဓိက CEO သည် AI စကားဝိုင်းတွင် ခြေဖျားထောက်မနေခဲ့ပါ။ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးကို ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်းရဲ့ နောက်ကွယ်က ဓာတ်ကူပစ္စည်းအဖြစ် တိုက်ရိုက်အမည်ပေးခဲ့ပါတယ်။ လုပ်ငန်းပိုင်ရှင်တိုင်း မေးသင့်သည့်မေးခွန်းမှာ ဤအပြောင်းအရွှေ့သည် ၎င်းတို့ထံ ရောက်ရှိသွားခြင်း ရှိ၊ မရှိ - ၎င်းတို့ နောက်ကျနေပြီလား။

Wall Street က အစုလိုက်အပြုံလိုက် ရာထူးမှ နုတ်ထွက်ခြင်းများကို အဘယ်ကြောင့် ဆုချီးမြှင့်ခဲ့သည်

မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် သင့်လုပ်သားအင်အား၏ 40% ကို ဖြတ်တောက်ခြင်းသည် အကျပ်အတည်းဖြစ်နေသော ကုမ္ပဏီတစ်ခုနှင့်တူသည်။ သို့သော် Block ၏ စတုတ္ထသုံးလပတ် စုစုပေါင်းအမြတ်သည် ကြေငြာခြင်းမပြုမီ တစ်နှစ်ထက်တစ်နှစ် 24% ခုန်တက်သွားခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ဒုက္ခအချက်ပြမှုမဟုတ်ပါ — ၎င်းသည် မဟာဗျူဟာမြောက် အချက်ပြတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများသည် ၎င်း၏ ကုန်ကျစရိတ်ဖွဲ့စည်းပုံကို ခေတ်မီ AI ကိရိယာများ အမှန်တကယ် လိုအပ်သည့်အရာများနှင့် ချိန်ညှိပေးသည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုအနေဖြင့် အဆိုပါ ပြောင်းရွှေ့မှုကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခဲ့သည်- ပိုမိုထိရောက်သော အလုပ်များကို လုပ်သူနည်းပါးသည်။ ရှယ်ယာများသည် နာရီပိုင်းအကြာတွင် ရောင်းဝယ်မှုတွင် $54.53 မှ $69 နီးပါးအထိ တက်သွားပြီး စျေးကွက်အရင်းအနှီးတွင် ဘီလျံပေါင်းများစွာ ညတွင်းချင်း ပေါင်းထည့်ပါသည်။

ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ယုတ္တိဗေဒသည် ရိုးရှင်းပါသည်။ AI စနစ်များသည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုလမ်းကြောင်းပြခြင်း၊ လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းပုံစံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ငွေပေးငွေယူပြန်လည်သင့်မြတ်ရေးနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပိုင်းများကိုပင် ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နိုင်သောအခါ၊ headcount ရှိ calculus သည် အမြဲတမ်းပြောင်းလဲသွားပါသည်။ အတွင်းပိုင်း AI ကိရိယာများသည် ယခင်က သီးသန့်အဖွဲ့များ လိုအပ်သည့် အလုပ်များကို ကိုင်တွယ်နေပြီ ဖြစ်ကြောင်း Block မှ အစီရင်ခံခဲ့သည်။ SPI Asset Management မှ Stephen Innes မှ Block ၏ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုသည် တကယ့်ဖြစ်ရပ်မှန်ဖြစ်ကြောင်း မှတ်ချက်ချခဲ့သည်- "အခြားအလုပ်ရှင်ကြီးများသည် မကြာသေးမီလများအတွင်း ဖြတ်တောက်မှုထောင်ပေါင်းများစွာကို ကြေငြာခဲ့သည်။ အချို့က AI လင့်ခ်ကို လျှော့ချလိုက်ကြသည်။ ပိတ်ဆို့ခြင်းမပြုပါ။"

ယင်းသည် စံနမူနာပြုထားသောကြောင့် အရေးကြီးသည်။ UPS မှ Amazon အထိ ၀ါရှင်တန်ပို့စ်ကဲ့သို့ မီဒီယာအဖွဲ့အစည်းများအထိ စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်ရှိ ကုမ္ပဏီများသည် မကြာသေးမီလများအတွင်း လုပ်သားအင်အားကို လျှော့ချခဲ့သည်။ ဖြတ်တောက်မှု အများအပြားသည် "ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်း" သို့မဟုတ် "စျေးကွက်အခြေအနေများ" ကြောင့်ဟု သတ်မှတ်သည်။ AI ၏ အခန်းကဏ္ဍနှင့်ပတ်သက်၍ ပိတ်ဆို့ခြင်း၏ ရိုးသားမှုသည် အသေးစားနှင့် အလတ်စားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအပါအဝင် ကုမ္ပဏီတိုင်းကို တူညီသောအဖြစ်မှန်ကို ရင်ဆိုင်ရန် တွန်းအားပေးသည်။

အမှန်တကယ် သင်ခန်းစာသည် အလုပ်မှထုတ်ခံရခြင်းအကြောင်းမဟုတ်ပါ — Leverage အကြောင်း

Dorsey ၏ အဓိက ငြင်းခုံချက်သည် ပိုမိုနီးကပ်စွာ စစ်ဆေးမှု ခံယူထိုက်သည်- "ကျွန်ုပ်တို့ တည်ဆောက်နေသော ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ သိသိသာသာ ပိုသေးငယ်သော အဖွဲ့သည် များများလုပ်နိုင်ပြီး ပိုကောင်းအောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။" ဤသည်မှာ အမြတ်အစွန်းအတွက် အလုပ်သမားများကို ဖယ်ထုတ်ခြင်း မဟုတ်ပါ။ မှန်ကန်သောကိရိယာများသည် လက်ကျန်အဖွဲ့သားတိုင်း၏ output ကို များပြားစေနိုင်သည်ဟူသော အယူအဆသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအားကောင်းခြင်းအကြောင်း ဖော်ပြချက်ဖြစ်သည်။ အမေရိကန်၊ ကနေဒါ၊ ဥရောပ၊ ဩစတြေးလျနှင့် ဂျပန်တစ်ဝှမ်းရှိ မိုဘိုင်းငွေပေးချေမှု ဘီလီယံပေါင်းများစွာကို လုပ်ဆောင်နေသည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက်၊ မြန်နှုန်း၊ တိကျမှုနှင့် ပြိုင်ဆိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များအဖြစ် တိုက်ရိုက်ဘာသာပြန်ဆိုထားသည့် လွှမ်းမိုးမှုရှိသည်။

အသေးစားနှင့် အလတ်စားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဤစကားဝိုင်းသည် ၎င်းတို့နှင့် မသက်ဆိုင်ဟု မကြာခဏ ယူဆပါသည်။ သူတို့မှာ ဝန်ထမ်း 10,000 မရှိဘူး။ ဒါပေမယ့် နိယာမ အတိုင်းအတာက လုံးဝကို ကျဆင်းသွားတယ်။ AI-powered CRM၊ အလိုအလျောက် ငွေတောင်းခံခြင်းနှင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းကို လက်ခံသည့် လူငါးဦး အေဂျင်စီသည် 30% တိုးလာရန် ဆဌမလူကို ငှားရမ်းရန် မလိုအပ်ပါ။ ငွေပေးချေမှုစုဆောင်းခြင်းနှင့် နောက်ဆက်တွဲအစီအစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးသော တစ်ကိုယ်တော်အတိုင်ပင်ခံသည် တစ်ပတ်လျှင် 15 နာရီမှ 20 နာရီအထိ ပြန်လည်တောင်းဆိုပါသည်။ လွှမ်းမိုးမှုမှာ လူအနည်းငယ်သာရှိခြင်းအကြောင်းမဟုတ်ပါ — ယခင်က လိုအပ်သည့်အရာသုံးခုကို ပြီးမြောက်အောင်မြင်စေရန် လူတစ်ဦးစီနှင့်ပတ်သက်သည်။

နောက်ဆယ်စုနှစ်အတွင်း ကြီးထွားလာမည့် ကုမ္ပဏီများသည် အကြီးဆုံးအဖွဲ့များ မဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် ထပ်ခါတလဲလဲ၊ လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို ကိုင်တွယ်သည့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော စနစ်များဖြင့် ချဲ့ထွင်ထားသော အဖွဲ့၀င်တိုင်းကို လူသားများအား အပ်တစ်ချောင်းကို အမှန်တကယ် ရွှေ့သည့်အလုပ်ကို လုပ်ဆောင်ရန် လူသားများကို လွတ်မြောက်စေမည့်သူများဖြစ်သည်။

ဘယ်ပိတ်ဆို့တာမှန်လဲ (စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများစု မှားသွားတဲ့အရာ)

Block ၏ချဉ်းကပ်ပုံသည် ကုမ္ပဏီများကို AI ကို အောင်မြင်စွာအသုံးပြု၍ ထိမိ၍လဲနေသောအရာများနှင့် ခွဲခြားထားသည့်ပုံစံကိုဖော်ပြသည်။ fintech ကုမ္ပဏီကြီးသည် AI ကို လက်ရှိလုပ်ငန်းအသွားအလာများတွင် ဖိအားမပေးဘဲ ချွေတာရေးမျှော်လင့်ချက်ဖြစ်သည်။ မည်သည့်လုပ်ငန်းဆောင်တာသည် လူသား၏တရားစီရင်မှုလိုအပ်ပြီး မည်သည့်အရာသည် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို အခြေခံကျကျ ပြန်လည်တွေးဆခဲ့သည်။ အဲဒီ ခွဲခြားမှုက အရေးကြီးတယ်။ လုပ်ငန်းအများစုသည် AI ကို အပိုပရိုဂရမ်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ခြင်းထက် အဖွဲ့အစည်းအတွင်း အလုပ်စီးဆင်းပုံကို ပြန်လည်ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် အကြောင်းပြချက်ထက် အမှားလုပ်မိကြသည်။

ပုံမှန်လုပ်ငန်းအသေးစားနည်းပညာအစုအဝေးကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ- ငွေတောင်းခံခြင်းအတွက် ကိရိယာတစ်ခု၊ CRM အတွက် နောက်တစ်မျိုး၊ အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းအတွက် သီးခြားပလပ်ဖောင်းတစ်ခု၊ နောက်တစ်ခုက လစာငွေအတွက်၊ နှင့် အရာအားလုံးကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ပိုက်တိပ်ဖြင့် ကိုင်ဆောင်ထားသော စာရင်းဇယားတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ ကိရိယာတစ်ခုစီသည် သီးခြားခွဲထားခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ တစ်ခုစီတိုင်းသည် စနစ်များကို တစ်ပြိုင်တည်းလုပ်ဆောင်ရန် လူကိုယ်တိုင် ဒေတာထည့်သွင်းမှု၊ အကြောင်းအရာပြောင်းခြင်းနှင့် လူသားကြီးကြပ်မှု လိုအပ်သည်။ AI သည် ဤအကွဲကွဲအပြားပြားကို မဖြေရှင်းနိုင်ပါ။ ပျက်နေသောအလုပ်အသွားအလာတစ်ခု၏ အပိုင်းတစ်ခုကို သင်အလိုအလျောက်ပြန်လုပ်သောအခါ၊ သင်သည် နောက်အပိုင်းတွင် ပိတ်ဆို့မှုကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းဖော်ပြသည်။

ဤသည်မှာ Mewayz ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် လည်ပတ်မှုများကို စုစည်းရန် ရှာဖွေနေသော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကြားတွင် ဆွဲဆောင်မှု ရှိလာရခြင်း ဖြစ်သည်။ ချိတ်ဆက်မှုပြတ်တောက်နေသော ကိရိယာများစွာကို ပေါင်းစည်းမည့်အစား Mewayz သည် ပေါင်းစပ် module 207 ကျော်ပါရှိသော လုပ်ငန်း OS ကို ပံ့ပိုးပေးသည် — CRM၊ ငွေတောင်းခံမှု၊ လုပ်ခလစာ၊ HR၊ သင်္ဘောစီမံခန့်ခွဲမှု၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ကြိုတင်စာရင်းသွင်းမှုနှင့် အခြားအရာများ—အားလုံးသည် တူညီသောဒေတာအလွှာကို မျှဝေပါသည်။ ပေါင်းစည်းထားသော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုတွင် AI အလိုအလျောက်စနစ်ကို အသုံးချသောအခါ၊ ငွေသားစီးဆင်းမှု ခန့်မှန်းချက်များကို အလိုအလျောက် အပ်ဒိတ်လုပ်ပြီး နောက်ဆက်တွဲ အစီအစဉ်ကို အစပျိုးပေးသည့် CRM အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုမှ ထုတ်ပေးသည့် ငွေတောင်းခံလွှာသည် ပိုမိုမြန်ဆန်ရုံသာမက — ၎င်းသည် လူသားအမှားနှင့် ကြီးကြပ်မှု အမျိုးအစားအားလုံးကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။

AI သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ယခုအချိန်တွင် ပြန်လည်ပုံဖော်ရန် နည်းလမ်းငါးခု

Block ၏ ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းပုံသည် ခေါင်းစဉ်တပ်ထားသော ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း AI အသွင်ကူးပြောင်းမှုသည် ခေတ်မီလုပ်ငန်း၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအလွှာတိုင်းတွင် ဖြစ်ပေါ်နေသည်။ ဤသည်မှာ သက်ရောက်မှုကို အလျင်မြန်ဆုံးနှင့် တိုင်းတာနိုင်သော နယ်ပယ်များဖြစ်သည်-

• ဖောက်သည်ဆက်သွယ်ရေးနှင့် ပံ့ပိုးကူညီမှု- AI-powered chatbots နှင့် လမ်းကြောင်းလမ်းကြောင်းစနစ်များသည် လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ ပုံမှန်စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများ၏ 60-70% ကို ယခုဖြေရှင်းပေးကာ ပံ့ပိုးအဖွဲ့များအား သစ္စာစောင့်သိမှုကိုတည်ဆောက်ပေးသည့် ရှုပ်ထွေးပြီး တန်ဖိုးမြင့်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။
• ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာဆောင်ရွက်မှုများ- အလိုအလျောက်ငွေတောင်းခံခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ်အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ငွေပေးချေမှုပြန်လည်ပေါင်းစည်းခြင်းသည် မကြာသေးမီကစက်မှုလုပ်ငန်းစစ်တမ်းများအရ 40% အထိ လျှော့ချပေးပါသည်။ Mewayz ပလပ်ဖောင်းအတွင်းမှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များနှင့် ငွေတောင်းခံလွှာများကို CRM နှင့် ချိတ်ဆက်သည့် ကိရိယာများ — အပတ်တိုင်း နာရီများကို စားသော လက်ဖြင့်ပြန်လည်ညှိနှိုင်းမှုကို ဖယ်ရှားပစ်သည်။
• အလုပ်ခန့်ထားမှုနှင့် HR စီမံခန့်ခွဲခြင်း- ပြန်လည်စတင်ရန် စိစစ်ခြင်း၊ စတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းများနှင့် လိုက်နာမှုခြေရာခံခြင်းများသည် ကြီးမားစွာအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အလုပ်ခန့်ချိန်ကို 35% လျှော့ချကာ အသေးစား HR အဖွဲ့များအတွက် စီမံခန့်ခွဲရေးဆိုင်ရာဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို ဖြတ်တောက်နိုင်သည်။
• အရောင်းပိုက်လိုင်းစီမံခန့်ခွဲမှု- AI အမှတ်ပေးမှုများ၊ အလိုအလျောက်နောက်ဆက်တွဲအစီအစဉ်များနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးချေမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသည် အရောင်းအဖွဲ့များအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်ခြေအရှိဆုံးအလားအလာများကို အာရုံစိုက်စေပြီး မှတ်တမ်းတင်ထားသော ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများတွင် အနီးကပ်နှုန်းများကို 20-25% မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
• အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းနှင့် အရင်းအမြစ်ခွဲဝေခြင်း- ဘွတ်ကင်စနစ်များမှ ရေယာဉ်စုစီမံခန့်ခွဲမှုအထိ၊ အထူးသဖြင့် ချိန်းဆိုမှုများ၊ ပို့ဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် နယ်ပယ်အဖွဲ့များကို စီမံခန့်ခွဲသည့်လုပ်ငန်းများအတွက် သီးသန့်အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းကို ရိုးရှင်းစွာမယှဉ်နိုင်သောနည်းလမ်းများဖြင့် AI သည် အရင်းအမြစ်အသုံးချမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်သည်။

နယ်ပယ်ငါးခုလုံးရှိ ဘုံအကြောင်းအရာသည် Dorsey တွင်ဖော်ပြထားသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှု တူညီသည်- မှန်ကန်သော ထောက်လှမ်းရေးကိရိယာများတပ်ဆင်ထားသော အဖွဲ့ငယ်များသည် ၎င်းတို့မပါဘဲ ကြီးမားသောအသင်းများကို စွမ်းဆောင်ရည်ထက် သာလွန်စေပါသည်။ ဒါက သီအိုရီမဟုတ်ပါဘူး။ တူညီသော သို့မဟုတ် အလားတူဝင်ငွေအခြေခံဖြင့် Block ၏ 24% အမြတ်တိုးတက်မှုသည် သင်္ချာသည် အတိုင်းအတာဖြင့်အလုပ်လုပ်သည်ကို သက်သေပြသည်။ လုပ်ငန်းငယ်များအတွက်၊ အခြေခံအဆင့် စွမ်းဆောင်ရည် မြင့်မားသောကြောင့် သင်္ချာသည် ပိုကောင်းလေ့ရှိသည်။

စောင့်ဆိုင်းခြင်း၏အန္တရာယ်

ဘေးကနေကြည့်ဖို့ သဘာဝကျတဲ့သွေးဆောင်မှုတစ်ခုရှိတယ်။ AI သည် လျင်မြန်စွာ ရွေ့လျားနေသကဲ့သို့ ခံစားရပြီး အပြောင်းအလဲများ မပြုလုပ်မီ နည်းပညာ ရင့်ကျက်မှုကို စောင့်ဆိုင်းခြင်းက ပိုကောင်းသည်ဟု စီးပွားရေး လုပ်ငန်းရှင် အများအပြားက ယူဆကြသည်။ ဒါဟာ အန္တရာယ်ရှိတဲ့ မှားယွင်းတဲ့ တွက်ချက်မှုပါ။ AI-မွေးစားသူများနှင့် မကျင့်သုံးသူများကြား ပြိုင်ဆိုင်မှုကွာဟမှုသည် တစ်ပြေးညီ ကြီးထွားနေသည်မဟုတ်ပေ — ၎င်းသည် အရှိန်မြှင့်နေသည်။ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အလိုအလျောက်စနစ်ကို လက်ခံကျင့်သုံးရန် နှစ်နှစ်စောင့်ဆိုင်းရသည့် လုပ်ငန်းတစ်ခုသည် ထိရောက်မှုရရှိမှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သောဒေတာနှင့် ပျော့ပျောင်းသောလည်ပတ်မှုများ နှစ်နှစ်ကြာရှိသည့် ပြိုင်ဘက်များနှင့် အပြိုင်အဆိုင်တွေ့လိမ့်မည်။

နံပါတ်များသည် ဇာတ်လမ်းကို ပြောပြသည်။ 2024 ခုနှစ်တွင် AI မောင်းနှင်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လက်ခံကျင့်သုံးသော ကုမ္ပဏီများသည် 12 လအတွင်း လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ် 28% လျော့ကျခဲ့ကြောင်း McKinsey ၏ နောက်ဆုံးစစ်တမ်းအရ AI မွေးစားခြင်းဆိုင်ရာ နောက်ဆုံးစစ်တမ်းအရ သိရသည်။ နှောင့်နှေးသူများသည် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော စွမ်းဆောင်ရည် တိုးတက်မှုကို မပြသခဲ့ပါ။ AI စနစ်များသည် ဒေတာဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်လာသောကြောင့် ကွာဟချက် ကျယ်လာသည် — ၎င်းတို့အား လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဒေတာကို စောစီးစွာကျွေးလေလေ၊ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုထက်မြက်ပြီး တန်ဖိုးကြီးလေဖြစ်သည်။

Mewayz ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများမှတစ်ဆင့် လည်ပတ်လုပ်ဆောင်နေသည့် လုပ်ငန်းပေါင်း 138,000 ပေါင်းအတွက်၊ ဤအားသာချက်ကို ထည့်သွင်းထားပါသည်။ သုံးစွဲသူအချင်းချင်း အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတိုင်း၊ ငွေတောင်းခံလွှာတိုင်း၊ ကြိုတင်စာရင်းသွင်းမှုတိုင်းနှင့် အဖွဲ့ဆက်သွယ်မှုတိုင်းတို့ကို ဖမ်းယူပေးသည့် ဒေတာအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ဖန်တီးပေးသည့် AI အလိုအလျောက်စနစ်သည် အချိန်နှင့်အမျှ ပိုမိုအားကောင်းလာစေသည်။ အစိတ်စိတ်အမွှာမွှာ ခွဲထားသော အစုအဝေးတစ်ခုဖြင့် စတင်ခြင်းဆိုသည်မှာ AI ကိရိယာတစ်ခုမှ တန်ဖိုးအစစ်အမှန်မရရှိနိုင်မီ လနှင့်ချီ၍ ဒေတာများကို သန့်ရှင်းရေးနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းတို့ကို ဆိုလိုပါသည်။

သင့်အဖွဲ့ကို မဖြတ်ဘဲ ဘယ်လိုစရမလဲ

Block ၏ သီးခြားဗျူဟာကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော နိယာမနှင့် ခွဲခြားရန် အရေးကြီးပါသည်။ လုပ်ငန်းတိုင်းသည် ၎င်း၏ လုပ်သားအင်အား၏ 40% ကို ထုတ်ပစ်ရန် မလိုအပ်ပါ။ အသေးစားနှင့် အလတ်စားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများစုအတွက် AI အခွင့်အလမ်းသည် headcount လျှော့ချခြင်းအကြောင်းမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် တန်ဖိုးမြင့်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်များဆီသို့ ရှိပြီးသား စွမ်းရည်ကို ပြန်ညွှန်းခြင်းအကြောင်း ဖြစ်သည်။ ငွေတောင်းခံလွှာနှင့် ဒေတာဝင်ရောက်မှုတွင် တစ်ရက်လျှင် သုံးနာရီ သုံးစွဲသော ပိုင်ရှင်သည် ထိုနာရီများကို သုံးစွဲသူ ဆက်ဆံရေးနှင့် လုပ်ငန်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် သုံးစွဲနိုင်သည်။ ချိန်းဆိုမှုများကို ကိုယ်တိုင်စီစဉ်ပေးသော အဖွဲ့၀င်သည် ယင်းအစား ဝန်ဆောင်မှုအရည်အသွေးနှင့် အရောင်းမြှင့်တင်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများစုအတွက် လက်တွေ့ကျသောစမှတ်တွင် အဆင့်သုံးဆင့် ပါဝင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ အချိန်အမှန်တကယ်သွားသည့်နေရာကို စာရင်းစစ်ပါ။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများစုသည် AI သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသောလုပ်ဆောင်ပေးသည့်အလုပ်များဖြစ်သည့် ဒေတာဝင်ရောက်မှု၊ အချိန်ဇယားဆွဲမှု၊ နောက်ဆက်တွဲ၊ အခြေခံအစီရင်ခံခြင်းနှင့် ပုံမှန်ဆက်သွယ်မှုများကြောင့် လူသားများ၏ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို မည်မျှသုံးစွဲသည်ကို သိသိသာသာ လျှော့တွက်ကြသည်။ ဒုတိယ၊ သင်၏ကိရိယာများကို စုစည်းပါ။ AI သည် သင့်လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးတွင် ချိတ်ဆက်ထားသောဒေတာများကို ဝင်ရောက်အသုံးပြုသည့်အခါ အကောင်းဆုံးအလုပ်လုပ်သည်။ Mewayz မှတဆင့် သို့မဟုတ် အလားတူ ပေါင်းစည်းထားသော စနစ်ဖြစ်စေ ပလပ်ဖောင်းချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုသည် ပေါင်းစည်းမှုဆိုင်ရာ ခေါင်းကိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။ တတိယ၊ ယုံကြည်မှုနှင့် ဒေတာများ ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ပိုမိုခေတ်မီဆန်းပြားသော အလုပ်အသွားအလာများဆီသို့ တည်ဆောက်ကာ ထုထည်အမြင့်ဆုံး၊ အနိမ့်ဆုံး ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်များဖြင့် စတင်ကာ အလွှာများတွင် အလိုအလျောက်ပြန်လုပ်ပါ။

ရှယ်ယာရှင်များထံ Dorsey ၏စာသည် နှိုးဆော်ချက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ၎င်းသည် လူသားလုပ်သားများအတွက် သေဒဏ်မဟုတ်ပေ။ အဖွဲ့အရွယ်အစားနှင့် လုပ်ငန်းထွက်ရှိမှုကြား ဆက်ဆံရေးသည် အခြေခံအားဖြင့် ပြောင်းလဲသွားသည်ကို အသိအမှတ်ပြုပါသည်။ ဤအပြောင်းအရွှေ့ကို အသိအမှတ်ပြုပြီး - ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်သည့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ပေါ့ပါးသောလည်ပတ်မှုများ၊ မြင့်မားသောအနားသတ်များနှင့် ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်ရမည့်အလုပ်များတွင် မြှုပ်နှံထားခြင်းထက် အဓိပ္ပါယ်ရှိသောအလုပ်တွင်ပါဝင်နေသည့်အဖွဲ့များနှင့် ၎င်းတို့ကိုတွေ့လိမ့်မည်။ ကိရိယာများသည် ယနေ့ခေတ်တွင် ရှိနေပြီဖြစ်သည်။ တစ်ခုတည်းသောမေးခွန်းမှာ သင်၏ပြိုင်ဘက်များမလုပ်မီ ၎င်းတို့ကို သင်အသုံးပြုမည်လား။

အောက်ခြေလိုင်း

၎င်း၏စတော့ရှယ်ယာ 20% တက်လာချိန်တွင် အလုပ်အကိုင် 4,000 ကို ဖြတ်တောက်ရန် ဆုံးဖြတ်ချက်သည် စျေးကွက်များသည် headcount ထက် AI မောင်းနှင်သော ထိရောက်မှုကို တန်ဖိုးထားကြောင်း အရှင်းဆုံးအချက်ပြမှုဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် ဒီဇာတ်လမ်းက Block အကြောင်း မဟုတ်ပါဘူး။ ၎င်းသည် လက်စွဲလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ၊ ချိတ်ဆက်မှုဖြတ်ထားသောကိရိယာများနှင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အလိုအလျောက်စနစ် မတည်ရှိမီခေတ်တစ်ခုအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အလုပ်အသွားအလာများကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နေသည့် လုပ်ငန်းတိုင်းနှင့် ပတ်သက်သည်။ သင်သည် တစ်ကိုယ်တည်းသမား သို့မဟုတ် လူငါးဆယ်ရှိသော အဖွဲ့ကို စီမံခန့်ခွဲသူဖြစ်စေ၊ လည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ပြခန်းစာအုပ်သည် ပြောင်းလဲသွားသည်။ ပိုမိုထက်မြက်သောစနစ်ရှိသော အသင်းငယ်များသည် ၎င်းတို့မပါဘဲ ကြီးမားသောအသင်းများကို ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤအမှန်တရားကို ပေါင်းစပ်ပြီး ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို တည်ဆောက်သည့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် AI အကူးအပြောင်းတွင် ရှင်သန်နေရုံသာ မဟုတ်ပါ။ နောက်စီးပွားရေးခေတ်ကို သူတို့သတ်မှတ်ပေးမယ်။

အမေးများသောမေးခွန်းများ

ဘာကြောင့် Block သည် ဝန်ထမ်း 4,000 ကို အလုပ်မှ ထုတ်ပယ်သနည်း။

စီအီးအို Jack Dorsey သည် AI-မောင်းနှင်သော ကုန်ထုတ်စွမ်းအား တိုးမြင့်လာမှုကို အဓိက အကြောင်းရင်းအဖြစ် ကိုးကားပြီး ထောက်လှမ်းရေးကိရိယာများသည် ကုမ္ပဏီများ တည်ဆောက်ပုံနှင့် လည်ပတ်ပုံတို့ကို အခြေခံကျကျ ပြောင်းလဲသွားကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ ထပ်တလဲလဲအလုပ်များအတွက် အဖွဲ့ကြီးများကို ထိန်းသိမ်းမည့်အစား Block သည် AI စွမ်းအင်သုံး အလုပ်အသွားအလာများဆီသို့ အရင်းအမြစ်များကို ခွဲဝေပေးနေသည်။ စျေးကွက်သည် အပြုသဘောဖြင့်တုံ့ပြန်သည်၊ ရှယ်ယာများသည် 20% ကျော်ခုန်တက်သွားသဖြင့် ပျော့ပျောင်းသော AI-augmented အဖွဲ့အစည်းများသည် အရေအတွက်နည်းပြီး ပိုမိုအားကောင်းသောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်ဟု ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူယုံကြည်မှုကို အချက်ပြသည်။

AI သည် လုပ်ငန်းများတွင် သမားရိုးကျ လုပ်သားအင်အား အခန်းကဏ္ဍကို မည်သို့ အစားထိုးသနည်း။

ယခုအခါတွင် AI သည် ယခင်က ဌာနတစ်ခုလုံးအတွက် လိုအပ်သည့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများဖြစ်သည် — ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှ အကြောင်းအရာဖန်တီးမှုနှင့် ငွေကြေးအစီရင်ခံခြင်းအထိဖြစ်သည်။ Block ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများသည် ပုံမှန်လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် ကိုက်ညီသည် သို့မဟုတ် ကျော်လွန်နိုင်ကြောင်း သက်သေပြနေပါသည်။ အသေးစားနှင့် အလတ်စားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် လုပ်ငန်းအဆင့်ဘတ်ဂျက်များမလိုအပ်ဘဲ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် $19/လ မှစတင်သော ပေါင်းစပ် module 207 ခုကို ပေးဆောင်သည့် Mewayz ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများမှတစ်ဆင့် အလားတူစွမ်းဆောင်ရည်များကို ရယူနိုင်ပါသည်။

Block ၏ဆုံးဖြတ်ချက်သည် အသေးစားလုပ်ငန်းပိုင်ရှင်များအတွက် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။

AI မွေးစားခြင်းသည် ရွေးချယ်ခွင့်မရှိတော့ကြောင်း အချက်ပြသည် — ၎င်းသည် ပြိုင်ဆိုင်မှုရှိသော လိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေါ်လာ 50 ဘီလီယံရှိသော ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် AI နှင့်ပတ်သက်ပြီး ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းပါက၊ အသေးစားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနောက်သို့ လိုက်သွားရမည် သို့မဟုတ် နောက်ကျသွားမည့်အန္တရာယ်ရှိသည်။ အဖွဲ့ငယ်များအတွက် အားသာချက်မှာ app.mewayz.com ရှိ Mewayz ကဲ့သို့ all-in-one ပလပ်ဖောင်းများကို အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် ချက်ချင်းအသုံးပြုနိုင်စေကာ ပိန်သောအဖွဲ့များကို ပိုမိုကြီးမားသောအဖွဲ့အစည်းများ၏ ထိရောက်မှုဖြင့် လည်ပတ်စေခြင်းဖြစ်ပါသည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အစုလိုက်အပြုံလိုက် အလုပ်ဖြုတ်ခြင်းမရှိဘဲ AI အလိုအလျောက်စနစ်ကို လက်ခံနိုင်ပါသလား။

လုံးဝ။ Block ၏ လက်ရှိရာထူးများကို ဖြတ်တောက်ခြင်း၏ ချဉ်းကပ်ပုံနှင့် မတူဘဲ၊ လုပ်ငန်းငယ်အများစုသည် ၎င်းတို့ကို အစားထိုးမည့်အစား ၎င်းတို့၏ လက်ရှိအဖွဲ့များကို ချဲ့ထွင်ရန်အတွက် AI ကို ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ပန်းတိုင်သည် တူညီသော headcount ဖြင့် ပိုမိုလုပ်ဆောင်နေသည်။ Mewayz ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းသုံး OS သည် CRM၊ ငွေတောင်းခံမှု၊ အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေခြင်း အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ မော်ဂျူး 207 ခုကို ပံ့ပိုးပေးသည် — AI သည် ထပ်တလဲလဲအလုပ်များကို စီမံခန့်ခွဲနေချိန်တွင် တန်ဖိုးမြင့်အလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ရန် ရှိပြီးသားဝန်ထမ်းများအား စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ပေးသည်။