0.0
El sujeto trabajó 55 horas semanales en la que se ejecutó un proyecto de investigación.
3.2
Una pequeña operación por sí mismo hace 12 meses.
5.9
Hoy en día, la misma producción se está produciendo en.
8.839
38 horas.
10.0
El delta semanal de 17 horas es el titular
12.759
Encontrar. encontrar.
13.56
La arquitectura que permitió el delta es la
16.1
El archivo de casos.
16.94
Todas las herramientas.
18.0
Cada instante.
19.059
Cada flujo de trabajo.
20.12
Cada superficie de retención.
21.839
72 minutos de evidencia documentada.
24.399
Al final de este expediente, el
26.12
El mapa de arquitectura del operador está en sus manos,
28.42
Y también lo es la pregunta de si usted
30.12
Quiero que sea en la tuya.
32.759
El contenido de productividad de la IA distribuye una lista de
36.28
herramientas.
36.979
Las listas son insuficientes.
38.719
No documentan el orden de dependencia, ¿qué?
41.6
Depende de qué, o qué saltar cuando
43.759
comenzando.
44.439
La arquitectura es suficiente.
46.359
El sistema documentado en este archivo de caso tiene
49.179
Cinco capas centrales.
50.5
Ingreso, cerebro, almacenamiento, salida, automatización, más dos amplificadores
54.979
Las capas.
55.659
La mayoría de los analistas nunca documentan.
57.82
Monitoreo.
58.42
La monetización, donde la IA se convierte en ingresos, y la autonomía,
61.78
AI donde se ejecuta sin presencia del operador.
64.06
La hipótesis del bosque oscuro se remonta a la anterior.
67.299
Aquí se aplica el caso cero de archivos de fragmento con un
70.04
nuevo vector.
70.7
El operador ofrece la información voluntariamente.
72.939
Criticamente, la mayoría de los operadores se drogan.
76.73
¿Qué documenta este archivo de caso?
78.84
Las herramientas reales por las que el operador paga.
81.95
Las instrucciones en el uso diario.
83.68
Los flujos de trabajo construidos.
85.34
Los fracasos que cuestan tiempo y capital.
88.42
No documenta predicciones especulativas sobre la trayectoria de la IA,
92.28
Las revisiones sin aliento de cada modelo
94.2
liberación, recomendaciones de herramientas, el operador no hace
98.06
en realidad usas, cada herramienta es nombrada,
100.64
Cada costo mensual se registra, las partes que
103.64
Las pruebas que no sobrevivieron se incluyen como evidencia.
106.56
El sujeto tiene relaciones de afiliados con tres de los
109.48
herramientas documentadas.
110.56
Esas son las relaciones
112.12
Se marca en el punto en que se hace referencia a cada herramienta.
114.64
Las herramientas restantes reciben mención estándar
116.859
sin acoplamiento comercial.
120.219
Las cinco capas de núcleo documentadas en 60 segundos
123.76
para la orientación
124.439
Antes de la inmersión profunda.
126.079
Entrada, donde la información entra en el perímetro del operador, reuniones,
130.28
Investigación, conversaciones, correspondencia.
132.879
El cerebro, donde ocurre el pensamiento, el razonamiento en largo contexto,
136.56
generación de formularios cortos, apoyo a la decisión.
139.28
Almacenamiento, donde todo debe permanecer hallable,
142.139
Una superficie de conocimiento estructurada, no una carpeta de datos.
144.939
Los archivos.
145.8
La salida, donde la información entra en el perímetro del operador, las reuniones,
146.84
Investigación, conversaciones,
146.84
El trabajo deja el perímetro.
148.36
Documentos, presentaciones, mensajes, entregas.
151.819
La automatización, el conectivo
153.259
El tejido que permite a las cuatro capas inferiores de la piel para
155.319
Operar sin que el operador que lleva paquetes funcione.
157.56
Entre ellos.
158.5
Por encima de estos se sientan dos capas de amplificador.
161.319
La monetización, donde el fracaso dominante
165.379
El modo observado en toda la población de sujetos.
168.52
Los operadores inician la arquitectura en el
170.639
La capa de automatización porque el marketing la posiciona como
173.24
avanzado. avanzado.
173.919
Registran cuentas en Zapier o.
176.159
Make.com.
176.819
La capa de automatización del operador es la más importante
176.819
Es parte de la capa de automatización.
176.819
Registran los datos en Zapier o Make.
177.159
.com y intentar automatizar antes de que lo hagan.
178.86
Estabilizado
179.24
Ingreso, cerebro o almacenamiento.
181.18
El resultado, documentado en docenas de casos posteriores al incidente
184.24
comentarios, ruido automatizado.
186.199
Los operadores son invitados a escribir mejores instrucciones antes de que se les haga.
188.52
Tienen una superficie de conocimiento para la IA.
190.18
para sacar de.
191.099
Registran tres nuevas herramientas antes de agotar el equipo.
193.939
Primero.
194.439
La secuenciación correcta,
195.78
derivados de la auditoría, de abajo hacia arriba.
197.979
La entrada primero.
199.159
Luego, una o dos herramientas cerebrales que realmente
201.34
Obtenga la oportunidad de hacerlo.
201.599
Se utiliza.
202.219
Luego, almacenarlos para que los artefactos no desaparezcan.
204.84
Sólo entonces la salida.
207.699
Protocolo de navegación de archivos de caso.
210.439
Los capítulos están marcados por el tiempo.
212.46
Los operadores que se ocupan solo de
214.379
La infraestructura de captura de reuniones puede pasar al capítulo dos.
217.639
Los operadores en la etapa de automatización, capítulo
220.139
Siete. Siete.
221.08
Los operadores que buscan el año uno retrospectiva, capítulo diez.
224.939
Para operadores que empiezan desde arquitectónicos
227.099
Se recomienda una revisión secuencial en el baseline.
230.36
Cada capítulo se envía con un artefacto de evidencia descargable,
234.039
Una plantilla, un plan de diseño, un plan de sistema.
236.819
El paquete completo de artefactos está vinculado en el
239.599
Descripción del archivo de casos.
240.86
No se requiere una puerta de correo electrónico.
243.039
El mapa completo de arquitectura es el artefacto final.
245.599
Se publicó en el capítulo diez.
247.139
Así que incluso si sólo el capítulo final es
249.46
Revisado.
251.6
Un ritmo de orientación adicional antes del capítulo dos.
254.819
Al final de este expediente, el
256.879
El operador tiene tres entregas.
258.6
Uno, el mapa completo de arquitectura de cómo el proyecto se desarrolló.
261.319
Se integran siete capas, lo cual es suficiente para diagnosticar qué capa
264.519
carece de su propia configuración.
266.819
Dos, una recomendación específica de herramientas por rol, con.
270.22
La razón documentada por la que sobrevivió, doce meses de vida.
272.86
Las pruebas y qué alternativas superó.
275.5
Tres, un paquete de descarga con los artefactos, plantillas,
279.98
Planes, instrucciones del sistema.
282.699
Las instrucciones en uso activo.
284.72
La descarga se encuentra en el enlace en el
286.759
Descripción del archivo de caso sin fricción de consentimiento.
289.3
Nada Nada
289.939
En este caso el archivo está cerrado contenido libre
292.079
que solicita una compra en aguas subidas.
295.46
Capítulo Dos.
296.819
La capa de entrada, Par 1, Captura de encuentros
299.42
Para un operador que realiza más de tres reuniones
301.98
Por semana,
302.8
La pérdida de información entre reuniones es la productividad dominante
305.819
Impuesto.
306.8
Las decisiones se degradan.
308.199
Los artículos de acción se deslizan.
309.899
El contexto muere.
311.1
La reparación no es mejor que la toma de notas humana.
313.42
Ese límite de capacidad se alcanzó en 2010.
316.06
La reparación está delegando la captura a la IA que
318.819
Graba todo y devuelve un artefacto estructurado.
321.72
El mercado actualmente tiene cuatro
323.339
Los jugadores serios, Granola, Otter, Fireflies y Read.ai.
327.68
Cada herramienta fue operada durante dos semanas,
330.04
Un promedio de cuatro reuniones por día, 56 reuniones por día.
333.319
herramienta. herramienta.
333.759
Las mismas reuniones, el mismo contexto.
335.74
Como se documenta en la Voz Fantasma,
339.56
El granola.
340.36
El que se mantuvo al final
342.339
del período de prueba.
343.24
El granola opera de manera diferente
344.879
de los otros tres en el conjunto de pruebas.
346.639
No transcribe literalmente.
348.699
Observa la función de la función de la función de operador.
350.199
Las notas durante la llamada y al finalizar las devoluciones
352.86
A a
353.18
estructura.
353.319
El granola funciona de manera diferente a las otras tres en la industria.
353.319
El conjunto de pruebas.
353.319
No lo hace
353.319
estructura.
353.579
El granola funciona de manera diferente a las otras tres en la industria.
356.579
El conjunto de pruebas.
356.579
Es lo que hace que sea.
356.74
La estructura es el valor, no el producto bruto.
362.459
La transcripción.
363.3
El mecanismo detrás del valor,
365.079
Una llamada de 45 minutos genera aproximadamente 6.000.
368.24
palabras de transcripción.
369.54
Un punto importante a tener en cuenta.
369.839
Hay una regla de 5 minutos para cada uno
369.839
Cant ordenar la coma hasta que, por ejemplo,,
369.839
Ningún operador vuelve a leer 6.000 palabras.
372.18
Ellos vuelven a leer un resumen estructurado de una página.
374.56
3. 3.
374.86
Se recogerán los siguientes resultados observados.
376.699
para el trabajo de la porción en preparación.
383.319
La nutria.
383.86
El veterano del segmento.
385.8
El período de tenencia más largo.
386.939
La mayor base de clientes empresariales.
389.06
La mayor familiaridad del operador.
390.819
La fuerza medida de la nutria es la precisión de la transcripción, documentada como.
394.939
A los otros tres en audio difícil superior
397.18
condiciones.
398.06
El hallazgo secundario de la auditoría, lo que Otter hace con
401.24
esa precisión.
402.18
La salida predeterminada es un altavoz literal etiquetado.
404.74
Transcripción más un resumen de IA que se lee como
407.72
Si fue producido por un pasante que no lo hizo
409.6
Asistir a la reunión.
410.3
Los resúmenes se registran como vagos.
412.319
Los elementos de acción con frecuencia etiquetan mal la propiedad.
414.939
La optimización de la interfaz es para uso del descubridor legal
417.72
En lugar de casos de velocidad solo operador.
420.42
Clasificación para casos de uso de transcripciones verbatim, periodismo, legal,
424.899
Otter, las luciérnagas.
428.28
Donde Granola gana en calidad de producción y Otter
431.06
gana en la amplitud de integración, conexión nativa a 40.
433.86
Además de herramientas, incluyendo los principales CRM y proyectos
436.939
Superficies de gestión.
438.18
Si los operadores se encuentran con resultados.
440.3
Deben aterrizar directamente en Salesforce o HubSpot, Fireflies
443.639
El propósito se construyó para ese camino.
445.879
El intercambio documentado en la reunión de auditoría
448.42
Los resúmenes en sí mismos son mediocres, organizados, pero genéricos.
452.639
La salida se lee como la plantilla llena en lugar de.
455.319
La síntesis derivada.
456.769
El razonamiento de la auditoría para el fracaso de retención.
459.199
Los sumarios superiores de Granola combinados con el desencadenamiento manual de CRM
463.12
a través del capítulo siete de make.com se produjo un mayor
466.259
Artefacto de calidad que las luciérnagas integradas.
470.74
Read.ai.
472.319
El recién llegado con una tesis invertida.
474.959
Read.ai no optimiza para los resúmenes.
478.5
Es un puntaje de reuniones, compromiso, sentimiento, relación de tiempo de conversación,
482.139
¿Quién dominaba y quién se interrumpió?
483.98
La tesis del producto, las reuniones en sí mismas son el problema
486.939
Los datos deberían impulsar menos reuniones y mejorar.
489.62
La auditoría fue escéptica y salió con la conclusión de que no había nada que hacer.
492.56
un hallazgo específico de valor.
494.42
La tarjeta de puntuación de la reunión posterior apareció en la dominancia del tiempo de conversación
497.54
El operador en tres llamadas de ventas en
500.079
Una fila.
500.279
El operador no se había dado cuenta de esto hasta que leyó.
503.139
Los datos de .ai lo expusieron.
505.16
Una señal de autocorrección útil.
507.019
El modo de falla de retención.
508.56
Los resúmenes de las reuniones se mantuvieron más débiles que los de granola y granola.
511.24
No se requieren tarjetas de puntuación.
514.24
La matriz de veredicto.
515.799
Para el 90% de la población de los sujetos, solo
518.919
Fundadores, equipos pequeños, cualquier persona que corre de cuatro a 10 años
522.259
Por semana y que requieren mejores resúmenes de reuniones.
524.899
El granola.
525.7
Para el periodismo, el trabajo legal o cualquier función que requiera
528.879
Las transcripciones verbatim.
530.259
Como la nutria de artefacto primario.
532.22
Para los equipos de ventas que operan dentro de un CRM, las luciérnagas
535.679
donde los ahorros de fricción de integración pueden superar los de la integración.
538.5
pérdida de calidad de la resumen.
539.799
Para operadores que sospechan de dominio en las reuniones.
542.86
Read.ai durante un mes y luego cancelar.
545.98
La clasificación errónea más común observada en la auditoría.
549.039
Los operadores seleccionan la herramienta de reunión con el más ruidoso
551.5
En lugar de la que coincidió con su marketing.
553.5
Trabajo real.
554.379
El costo de la mala clasificación excede el.
558.0
El árbol de decisión de las herramientas de reunión.
560.2
El.
560.24
El árbol de decisión de la herramienta de reunión se encuentra en el
560.86
El archivo de archivo artefacto pack como un diagrama descargable de caso
563.919
junto con el registro completo de los dos semanas de prueba
566.679
Con todas las 56 reuniones por herramienta categorizadas por
570.0
La precisión, la calidad de la estructura y los datos de tiempo ahorrados.
573.399
Eso documenta la mitad de la capa de entrada.
575.919
El resto de la aportación es la investigación.
578.1
El protocolo para introducir información en el archivo del operador
581.1
Perímetro de reuniones externas, competidores, regulaciones, datos de mercado,
585.679
Cualquier cosa en el desconocido que el operador necesite
587.96
Para saber.
588.58
Para herramientas de investigación.
590.24
El mismo tratamiento de cabeza a cabeza.
591.759
80 puntos de datos hacia adelante.
595.54
Capítulo tres capa de entrada parte dos herramientas de investigación.
599.679
El protocolo.
600.799
El operador requiere información que no está actualmente en su archivo.
603.86
El archivo y el resultado deben ser de fuentes exactas.
606.82
y diseñados para la acción.
608.139
La superficie de la solución previa.
609.799
Superficie de solución actual de Google.
611.98
Uno de cuatro.
612.779
Investigo la perplejidad de las herramientas.
615.139
Claude con búsqueda web.
616.519
Gemini chat GPT con modo de navegación.
619.1
Cada uno.
619.779
Cada uno afirma su superioridad sobre Google para la síntesis.
622.379
El documento de resultados de la auditoría.
624.019
No son equivalentes en la práctica.
625.94
Cada herramienta fue evaluada en 20 tareas de investigación.
629.12
Distribuido a través de cuatro tipos de tareas.
631.419
Investigación de competidores.
632.58
Buscar reguladoras.
633.84
El aprendizaje técnico.
634.779
El tamaño del mercado.
635.84
20 tareas.
637.1
Cuatro herramientas.
639.74
Perplejidad.
641.0
Documentado más fuerte para búsquedas rápidas de hechos con cita
644.519
Infraestructura.
645.559
La interfaz está construida alrededor de la atribución de la fuente.
648.7
Todos.
649.1
Cada reclamo se vincula a una fuente verificable.
651.5
La versión pro funciona en un modelo más fuerte
654.259
y registra tasas de error más bajas en preguntas más difíciles.
657.5
Donde la perplejidad gana en la auditoría.
659.679
Las tareas de aprendizaje regulatorio y técnico se realizan cuando el operador
662.659
Requiere una respuesta sintetizada más las fuentes originales
665.72
para la citación en aguas subidas.
667.539
Donde la perplejidad pierde el razonamiento profundo.
670.46
La perplejidad devuelve una síntesis pero no piensa
673.139
con el operador sobre lo que implica la síntesis.
676.3
Clasificación.
677.32
Un mejor Google.
678.34
No es un cerebro que piense.
679.08
La auditoría está enmarcando.
681.179
Perplejidad.
683.2
La auditoría está enmarcando.
683.639
Claude con búsqueda web.
685.0
Documentado más fuerte para tareas de síntesis.
687.6
Cuando el operador no requiere solo hechos, sino que también se requiere
690.84
Un argumento o recomendación coherente construido a partir de ellos.
694.419
Claude realiza una búsqueda web, lee las fuentes y se dedica a la búsqueda.
697.799
escribe una respuesta que se mantiene unida como real
700.44
El razonamiento.
701.159
La distinción de la auditoría de la perplejidad.
704.039
Perplexity devuelve una lista de hechos sintetizados con.
707.2
Fuentes. Fuentes.
707.84
Claude devuelve una respuesta a una pregunta.
709.059
análisis que llega a una conclusión.
710.94
Para la investigación de competidores y el tamaño del mercado, donde el mercado
713.74
La pregunta es
714.299
Más cerca de, ¿qué debería hacer el operador sobre
716.919
Esto, más que, qué es esto, Claude gana limpio.
720.46
El trade-off, medible más lento que la perplejidad, con presente
724.1
Pero menos prominencia.
727.139
Los Gemini.
727.96
El resultado de la auditoría es un resultado inédito.
730.279
Gemini está incorporado al ecosistema de Google,
732.72
Lo que significa que tiene acceso a los datos de la red.
735.139
Otros no lo hacen.
736.1
El Gmail del operador,
737.379
Documents, Drive, Calendar.
739.7
Cuando la tarea de investigación involucra la propia de la operadora
742.419
Datos cruzados con
743.5
La web pública, por ejemplo, artículos de una
745.96
En un año dado, se menciona a las empresas en el registro del operador.
748.6
En la lista de contactos, Gemini ejecuta operaciones en los otros tres.
752.12
Las herramientas literalmente no pueden.
753.899
El inconveniente.
755.179
Documentada, investigación web pública pura y sin ningún tipo de personal
758.22
Los datos,
758.799
La superposición registra la síntesis de Gemini como más débil que la de Claude
762.279
y sus citas como menos confiables
764.259
que las perplejidades.
765.36
Clasificación.
766.299
Un especialista
767.039
Una herramienta que se puede utilizar para identificar y identificar.
767.36
Identifique los datos que no están disponibles.
767.36
La herramienta para los datos personales se reúne con el público
769.08
web.
770.7
GPT chat con el modo de navegación.
773.419
La auditoría es el resultado menos cómodo para el operador.
776.639
La subpoblación
777.48
Si ya se ha invertido en Chat GPT, no lo hace.
780.799
Excelente en investigación en relación con los otros tres.
783.46
La implementación de la búsqueda se registra tan bien.
786.399
El modelo se registra como capaz.
788.519
Pero la perplejidad lo supera en citas.
791.539
Claude lo supera en síntesis.
793.74
Gemini lo supera en la integración de datos personales.
796.34
Chat GPT Browse clasifica como el generalista que
800.419
Las pérdidas para los especialistas en cada eje específico.
803.44
Donde gana, para los operadores ya profundamente involucrados.
806.279
GPT y no estar dispuesto a registrar un cuarto custom
809.039
La capacidad de investigación de Chat GPT se califica como adecuada
812.799
para la matriz de veredicto de la herramienta de investigación.
817.399
Investigación de competidores, Claude con la web.
820.1
Buscar regulador y cumplimiento, perplejidad pro.
823.419
Aprendizaje técnico, como API, API, API, API.
826.32
Configuración, perplejidad para la síntesis con citas, clavados para
830.679
La implicación del río abajo
831.46
El tamaño del mercado, el limpieza de las garras, los datos personales más el análisis
836.519
Crossover web, Gemini, solo en el
839.039
categoría. categoría.
839.74
Si el operador puede permitirse solo uno y
842.32
El trabajo implica decisiones tomadas a partir de la investigación,
844.759
Arrastrado.
845.299
Si el trabajo implica la cita de fuentes y resultados,
848.539
La perplejidad.
849.32
Si el operador es un
850.899
Usuario de espacio de trabajo de Google con un pesado sobrelapso de datos personales,
854.12
Gemini, con plena conciencia de los datos
856.36
Acceso.
858.12
La matriz de herramientas de investigación se descarga con la reunión
861.519
herramientas, matriz del capítulo dos,
863.62
El mismo artefacto, dos mitades de la capa de entrada,
866.5
Documenta todo lo que entra en el archivo del operador.
869.399
Perímetro.
870.0
Las reuniones capturadas, la investigación sintetizada, la información está en.
874.179
La información sola no hace
875.779
producen la salida de trabajo.
876.94
La información requiere pensamiento aplicado, análisis, decisión,
880.899
Draft, argumento.
882.179
Esa es la capa cerebral.
883.379
Donde comienza la mayoría de los contenidos de productividad de la IA,
886.019
Este archivo de caso llega en el capítulo cuatro.
888.279
La razón por la que se encuentra en el medio de
890.019
La arquitectura más bien
891.019
que el fondo.
891.919
La capa cerebral es inútil sin entradas de calidad.
894.84
La basura entra, el genérico sale.
896.86
Ahora que las entradas de calidad se han estabilizado, el caso
899.679
Documentos de archivo.
902.159
Capítulo cuatro, la capa cerebral,
904.519
donde el pensamiento ocurre.
905.94
La capa cerebral tiene tres funciones distintas que
908.74
La mayoría de los operadores conflan.
910.899
El razonamiento largo en contexto, la generación de formas cortas y la pre
914.159
-contexto compilado para tareas repetidas.
916.899
El razonamiento en largo contexto significa alimentar un modelo 15
920.399
,000 palabras y pedirle que aparezca en los patrones.
923.48
La generación de formas cortas significa pedirle a un modelo una
926.559
Una pregunta rápida y recibir una clara doble oración
929.22
Respuesta.
930.12
El contexto pre-compilado significa construir un modelo que
933.019
ya conserva la identidad del operador,
935.399
estilo, y datos de referencia para que la reexplicación
938.379
No se requiere de cada solicitud.
940.019
Como se documenta en el archivo de casos de auditoría contextual,
943.179
Tres herramientas diferentes.
945.8
El razonamiento largo en contexto, Claude.
948.12
Como se documenta en el archivo de casos de auditoría contextual,
951.12
Claude ganó la salida
952.159
En un test de calidad de comparación de 90 días, se realizó una comparación entre los resultados de la prueba de calidad de la prueba de comparación de calidad de la prueba de comparación de calidad de la prueba de comparación de calidad de la prueba de comparación de calidad de la prueba de comparación de calidad de la prueba de comparación de calidad de la prueba de comparación de calidad de la prueba de comparación de calidad de la prueba de comparación de calidad de la prueba de comparación.
955.08
ChatGPT y Noción de IA de manera limpia.
957.779
La razón por la que gana
958.799
En el caso de la capa cerebral específicamente, Claude mantiene coherente
961.639
Pensaron en documentos largos de una manera
963.82
Los otros dos no pueden reproducirse de manera fiable.
966.2
Un documento de 15.000 palabras, una llamada de ventas
968.82
La transcripción,
969.62
Un comentario y un texto son todos necesarios.
970.0
La capa cerebral es la única forma de
970.0
Produce trabajo.
970.019
Un contrato, un borrador de capítulo, produce una respuesta
972.399
que se mantiene consistente.
974.32
ChatGPT comienza fuerte y fuerte.
976.179
pierde el hilo por el párrafo tres.
978.24
El protocolo de capa cerebral.
979.919
Use Claude cuando la entrada exceda
981.879
palabras o cuando la respuesta debe ser de 2.000
984.12
Mantengan juntos como razonamiento en múltiples secciones.
986.899
No use
987.639
Claude para generación de formas cortas.
991.559
ChatGPT.
992.36
Para tareas menores a 500 palabras de salida, ChatGPT
995.84
es es
996.139
Es más rápido que Claude en uso real.
998.46
El doble de rápido en las lecturas rápidas, y el doble
1000.0
"As fast as quick" es el nombre de la palabra "rápido" en inglés.
1000.0
Reescribe.
1000.5
Tres veces más rápido en las variaciones de brainstorming.
1003.419
El modelo subyacente no es
1004.879
No es necesariamente mejor, pero la interfaz, la velocidad y la velocidad son necesariamente mejores.
1008.019
El operador de medios de integración GPT personalizado.
1010.799
El tiempo de teclado de manos es más corto.
1012.94
Para tareas repetitivas de alto rendimiento, reescribes correos electrónicos,
1016.019
Slack drafts, variaciones de títulos, iteración de los pronosticos, ChatGPT wins
1020.58
en velocidad.
1021.379
La trampa que hay que evitar,
1022.7
No utilice ChatGPT para tareas donde la salida
1025.4
La calidad es más importante que la velocidad.
1027.259
Documento de estrategia, Claude.
1028.94
15 borrados Slack, ChatGPT.
1033.24
El contexto pre-compilado cada vez.
1036.16
D.
1036.74
Los operadores no reconocen como una categoría separada.
1039.779
El protocolo.
1040.94
El operador tiene 10 tareas ejecutadas semanalmente que
1044.38
Requieren el mismo contexto cada vez.
1046.74
En lugar de volver a explicar la identidad del operador, su papel,
1050.299
Los datos de referencia y de voz en cada chat,
1052.859
El operador quiere un modelo que ya retiene
1055.579
Ese dato.
1056.519
La implementación de OpenAI es GPT personalizado.
1059.799
Documentado en detalle en el fragmento anterior cero
1062.38
archivo de casos en el GPS personalizado.
1064.46
La implementación antropológica es proyectos en la nube con custom.
1068.14
instrucciones y archivos de conocimiento.
1069.88
Ambos funcionan.
1070.96
El buque de la interfaz pulida de Custom GPT en el
1074.0
La tienda GPT.
1075.019
Giulio.
1077.099
El patrón dominante de abuso en la capa cerebral.
1080.18
Observados en toda la población de sujetos, los operadores seleccionan uno.
1083.94
herramienta y intento de ejecutar las tres
1085.98
Trabajos a través de ella.
1087.559
Los usuarios de ChatGPT para el chat GPT tienen un valor único y
1088.92
Uh.
1088.92
Las tareas de contexto largas se convierten en un modelo que pierde
1091.839
El hilo por el párrafo 3.
1093.539
Los usuarios con garras esperan demasiado tiempo para tareas cortas.
1096.44
Los operadores de GPT personalizados omiten la construcción de un contexto reutilizable por completo
1100.2
y se vuelven a explicar en cada chat.
1102.839
La reparación, derivada de la auditoría, reconoce el error.
1106.059
Tres trabajos son diferentes.
1107.359
Dos suscripciones.
1108.64
Dos interfaces.
1109.98
Se utiliza para lo que cada uno está documentado para manejar.
1112.94
Impresión de superficie.
1113.92
Más complejidad.
1115.359
La realidad operativa.
1116.68
Menos.
1117.14
Cada tarea aterriza en el orden apropiado.
1121.259
La regla de la decisión de la capa cerebral, en una frase,
1124.359
contexto para clavar, largo
1126.019
volumen corto para chatear GPT, contexto repetido, pre
1129.779
-compilados en un proyecto GPT personalizado, o proyecto con garras.
1133.16
Que cubre el 90% del trabajo de la capa cerebral
1135.839
documentados en la auditoría.
1137.299
El 10% restante es el trabajo de punto de decisión,
1140.16
aceptación de clientes, decisiones de contratación, llamadas estratégicas.
1143.779
Para ello, el operador tiene una costumbre específica.
1146.4
GPT,
1147.14
Filtro de decisión, que ejecuta decisiones a través de tres llamados
1150.24
marcos documentados.
1151.619
El prompt de palabra es en el caso anterior,,.
1154.299
Ficha sobre GPT personalizados, vinculada en el caso
1156.98
Descripción de archivo.
1158.0
La capa cerebral documentada.
1159.519
Las entradas llegan.
1160.619
El pensamiento se aplica.
1161.9
Las decisiones se toman.
1164.64
La regla de decisión de la capa cerebral es una línea
1167.859
en el artefacto del mapa de arquitectura.
1169.88
La biblioteca GPT personalizada del caso anterior
1172.9
El archivo documenta todos los documentos 11
1175.0
de los GPT del operador literalmente.
1177.119
Ambos están en la descripción del archivo de casos.
1179.92
Y hacia el almacenamiento, porque ninguno de este cerebro tiene la capacidad de almacenar.
1182.72
El pensamiento de capas importa si el operador no puede recuperar
1185.9
La salida se produce seis semanas después cuando es
1187.74
Necesitaban.
1189.92
Capítulo 5.
1191.18
La capa de almacenamiento.
1192.359
La capa más alto de contenido de productividad de IA no tiene
1195.839
El documento y la capa que determina si el documento
1198.299
El operador del sistema se compone o se mantiene plano.
1201.059
El almacenamiento no comercializa bien.
1202.98
No se lanzará ningún modelo de IA.
1204.48
No hay videos demo.
1205.66
No hay comentarios sin aliento.
1206.759
El almacenamiento es donde se encuentran los resúmenes de reuniones, notas de investigación, decisiones,
1210.96
Los proyectos y los entregas terminadas permanecen hasta que están hechos.
1213.759
Necesitamos otra vez.
1214.559
Sin almacenamiento, la productividad de la IA se registra como un flujo de lujo.
1218.079
de conciencia, producir mucho, no encontrar nada más tarde,
1221.079
Se evapora en una semana.
1223.279
Con el almacenamiento ejecutado correctamente, cada salida del operador
1226.48
genera se convierte en una entrada futura.
1228.579
Los compuestos del sistema.
1229.98
El almacenamiento correcto para los flujos de trabajo de IA es
1232.2
El flujo de trabajo de la IA no es un sistema.
1233.9
La noción sola lleva estructura.
1235.72
Noción permite el almacenamiento.
1236.759
Noción es tratar cada pieza de contenido como
1238.339
Un papel con propiedades Noción hr, Spaximator, Noción,
1242.119
Spaxin, asistentes, propiedades, fecha, asistentes, proyecto, decisiones, next
1247.039
Noción de AI consulta tema, fuente, fecha, acciones relacionadas
1250.64
Proyectos.
1251.48
La estructura hace que todo sea más tarde posible de encontrar.
1254.539
combinación de propiedades.
1255.94
En segundo lugar, la IA busca en todo el espacio de trabajo.
1258.839
O una sola aplicación cerrada.
1260.48
Costo, $10 por mes para un documento más.
1262.9
No es un partido confuso.
1264.019
El párrafo que contiene la respuesta.
1266.099
Tercero, el contenido real.
1266.759
El resto de la red del operador la utiliza.
1268.759
Los clientes pueden leer páginas compartidas sin tener una cuenta.
1271.279
Los miembros del equipo pueden editar en colaboración.
1273.14
El sistema no está atrapado dentro de la puerta del operador.
1275.259
¿O una sola cabeza
1277.22
El esquema de la base de datos.
1279.059
Después de 12 meses de iteración, la Noción del operador
1282.519
El espacio de trabajo contiene seis bases de datos centrales.
1285.24
El hallazgo de la auditoría.
1286.599
Estos seis son el mínimo requerido por cada.
1289.359
Operador solo.
1290.78
Proyectos, actuales e históricos, con estado, cliente, fechas,
1294.779
Los entregados.
1295.44
Las reuniones, cada resumen de llamadas de Granola se encuentran aquí.
1299.019
con proyectos vinculados y participantes.
1301.0
Investigación, cualquier cosa aprendida que pueda ser útil de nuevo,
1304.079
con temas y etiquetas.
1305.92
Los proyectos, el trabajo en curso en cualquier entregable, con
1308.839
Cliente y estado vinculado.
1310.56
Las decisiones, cada decisión significativa tomada, con razonamiento y razonamiento.
1313.88
resultado.
1314.599
Contactos, cada persona con la que interactuó, con la compañía y con
1317.88
La fecha de última tocada.
1319.0
Seis fechas, el nombre, la dirección y la dirección de cada persona.
1321.359
La capacidad que hace que la capa de almacenamiento valga la pena
1324.14
El costo de la iteración.
1325.099
Cuando Notion contiene el esquema y los datos,
1328.18
El operador puede emitir consultas en todo el sistema
1330.519
archivo.
1331.64
Ejemplo de auditoría, registrado, un cliente le preguntó qué había hecho.
1334.68
Fue citado en marzo.
1335.779
El operador entró en Noción de IA, ¿qué hizo?
1338.539
Propongo a Acme Co.
1339.98
En marzo, y cuál era el alcance, tres
1342.44
La segunda respuesta se extrae del documento de propuesta real
1345.019
con un enlace.
1345.96
Sin la capa de almacenamiento más la búsqueda de IA, eso sería posible.
1348.819
El registro de recuperación como una caza de pescadores de 15 minutos.
1351.5
A través de Google Drive.
1352.539
Con ella, tres segundos.
1354.48
Multiplicado por tres segundos.
1355.099
La capa de almacenamiento se documenta en cada recuperación
1356.18
En un momento de la semana laboral, el tiempo se ahorra.
1358.24
Estacquen en silencio.
1359.299
La capa de almacenamiento no se siente como una
1361.279
El aumento de productividad en el momento de la captura.
1364.839
La capa de almacenamiento navega con un anti común.
1368.039
- patrón documentado en toda la población de sujetos.
1371.539
El cementerio de documentos.
1373.94
Los operadores de Internet descargan todos los resúmenes de reuniones, todos los documentos de investigación,
1377.9
Cada borrador se inserta en Noción o en una carpeta de unidades,
1380.859
Y asumir que el almacenamiento es igual a la preservación.
1384.079
El almacenamiento no estructurado es funcionalmente equivalente a no almacenar.
1387.779
Si el operador no puede encontrarlo en sub
1390.2
30 segundos, se pierde.
1392.119
La reparación es el esquema.
1393.96
Cada documento recibe propiedades al aterrizar, no más tarde.
1397.64
El resumen de la reunión llega de Granola.
1400.019
Se ubica en la base de datos de la reunión con fecha,
1402.48
Los asistentes, propiedad del proyecto llenado en 10 segundos.
1406.299
Si aterriza, la capa de almacenamiento está documentada.
1410.68
La plantilla de esquema está en el archivo de casos
1412.92
archivo.
1413.279
El esquema está en el paquete de artefactos.
1414.18
Duplicado en un espacio de trabajo Notion, y los seis
1417.0
Las bases de datos llegan preconfiguradas con las propiedades documentadas
1420.5
arriba.
1421.4
La capa de almacenamiento es fundamental pero invisible para
1424.539
El público.
1425.339
La siguiente capa es la inversa, visible, juzgada,
1429.039
A menudo, la única cosa que el público ve es la de la película.
1431.579
La capa de salida.
1433.319
Donde el trabajo deja el perímetro.
1437.06
Capítulo 6.
1440.0
A mitad de camino a través del expediente del caso.
1441.539
Un punto de control rápido de la documentación y el trabajo sobresaliente.
1444.72
Documentado hasta ahora.
1446.119
La capa de entrada.
1446.9
Herramientas de encuentro, matriz de veredicto.
1448.759
Herramientas de investigación, matriz de veredicto.
1450.779
La capa cerebral.
1451.759
Tres trabajos y qué herramienta gana cada uno.
1454.079
Capas de almacenamiento.
1455.14
Noción de arquitectura que hace que el resto sea compuesto.
1457.74
Tres capas documentadas.
1459.259
Se acerca.
1460.039
La capa de salida en cinco minutos.
1461.779
Luego se produce la automatización, donde se inicia la matemática en tiempo real.
1464.22
En, porque la automatización es el multiplicador de cada.
1466.9
La capa debajo de ella.
1467.9
Luego, la monetización, donde la arquitectura se convierte en ingresos,
1471.24
con el resultado.
1471.539
Con cuatro configuraciones específicas de rol, la clase de operador
1474.66
El usuario puede reproducir directamente.
1476.42
Luego la autonomía y la evaluación honesta de los agentes.
1479.46
Luego, el año uno retrospectivo con los números.
1483.599
Capítulo 6.
1484.92
La capa de salida.
1486.599
Función.
1487.38
Convierta el pensamiento en entregables que dejan el operador.
1490.779
Perímetro.
1491.579
Documentos para clientes.
1493.38
Decks para lanzamientos.
1494.779
Artículos para el blog.
1496.359
Mensajes para Slack y correo electrónico.
1498.5
Código para proyectos.
1500.0
Cada salida.
1500.92
Buques con una forma diferente y una forma diferente
1503.079
presupuesto de tiempo y tiempo.
1503.94
La misma lógica que la reunión y las capas de investigación.
1506.759
No hay ganador universal.
1509.019
Tres herramientas cubren el 95% de la salida
1511.9
El operador genera.
1513.4
Agarrado para escribir de forma larga.
1515.42
GPT para Chat para el rendimiento de forma corta.
1518.019
Gamma para los entregas visuales.
1520.119
El mismo GPT de garras y chat documentado en el portal de noticias
1523.339
La capa cerebral.
1524.079
En la etapa de salida, hay cuatro herramientas.
1527.72
La salida de forma larga.
1528.98
Los puestos avanzados con garras.
1530.22
Más de 1200 palabras.
1531.619
Propuestas de clientes.
1532.94
Cualquier cosa donde lo que se entrega es la escritura misma.
1535.819
Las salidas de garras se leen como si fueran un operador reflexivo
1538.319
Los compuso.
1539.259
Los editores respetan la voz existente y la prosa mantiene
1542.18
En varias secciones. juntos.
1544.259
La salida de forma larga de Chat GPT se lee como chat
1547.64
GPT, estructura genérica, ritmo predecible.
1550.7
La IA dice en todas partes.
1552.22
La distinción es importante porque los clientes pueden detectar la IA
1555.16
-creado por escritura.
1556.22
El flujo de trabajo del operador.
1557.68
Registrado.
1558.279
Diseño y esquema y proyectos clavados.
1559.98
Se alimenta a Clawed como entrada.
1561.74
Solicite un borrador en voz de operador usando.
1564.14
El proyecto de espejo de voz.
1565.48
La producción llega a aproximadamente el 70% del objetivo.
1568.619
El operador pasa tiempo en la salida.
1571.299
La salida de forma corta.
1572.859
El chat GPT.
1574.22
Correos electrónicos.
1574.9
Slack mensajes.
1576.019
Las variaciones de los títulos.
1577.119
Las publicaciones sociales de menos de 300 caracteres.
1579.579
Respuestas a comentarios.
1580.94
Donde la fuerza de Clawed es profundidad, el chat GPT es
1584.2
El volumen.
1584.779
8-15 segundos de tiempo de respuesta.
1587.119
El GPT personalizado se precarga con la voz del operador.
1589.96
El médico de correo electrónico frío del operador.
1594.359
GPT personalizado, documentado literalmente en el anterior fragmento
1598.24
El archivo de caso 0 en GPT personalizado, reescribe cualquier caso.
1601.579
El correo electrónico en menos de 30 segundos.
1603.92
Multiplicado por 20 correos electrónicos por semana, el tiempo
1606.68
Las matemáticas se vuelven convincentes.
1608.24
Regla de operación para el cerebro y las capas de salida.
1611.019
Deja de usar el chat GPT para tareas.
1615.099
La salida visual.
1616.48
Gamma.
1617.22
Hay mazos de diapositivas.
1618.4
Proposiciones de una página.
1619.799
Logos.
1619.94
Las páginas de destino.
1620.94
Documentos internos que requieren un aspecto diseñado sin un aspecto real.
1624.5
Trabajo de diseño.
1625.559
Gamma acepta un párrafo de entrada y produce
1628.42
Se diseñó una salida de múltiples diapositivas en menos de 30
1631.22
segundos.
1631.9
El operador lo utiliza para dos funciones específicas.
1634.96
Proposiciones internas.
1636.24
Una cubierta de proyección que antes consumió 2 horas
1638.799
En Google Slide Ships en 12 minutos.
1641.079
Las ofertas de clientes.
1642.38
Cuando un proceso requiere una explicación visual y Figma
1645.339
no está en el alcance.
1646.38
Donde Gamma no es apropiado.
1648.279
Pixel funciona perfectamente como marca.
1649.859
Donde el entregable debe coincidir con una marca específica
1652.339
sistema. sistema.
1652.96
Para ello, el manual sigue siendo más rápido que arreglar el problema de Gamma.
1656.2
La interpretación.
1658.64
El árbol de decisión de entregable.
1660.96
¿Qué está haciendo el operador?
1662.94
Si es más de 500 palabras de prosa
1665.38
Eso debe sonar como si el operador compusiera
1667.579
.lo.
1668.72
Si es menos de 300 caracteres y el
1671.14
El operador requiere volumen .
1673.779
Si es un slide, un one-pager, o
1676.099
Cualquier cosa visual y diseñada.
1678.019
Mirando .
1678.799
Si es una página.
1679.859
Si es código .
1680.779
Ese es un flujo de trabajo completamente diferente.
1683.259
Este archivo de casos no documenta.
1685.48
Si se trata de un documento requerido para coincidir
1687.539
Un pixel de sistema de marca específico.
1689.319
Perfecto.
1690.039
Manual.
1690.7
Cada vez.
1691.5
La función de entregables de IA es donde hay suficiente cercanía más operador.
1694.859
Edits se ejecuta más rápido que comenzar en blanco.
1697.319
No funcionan donde el entregado debe ser entregado.
1699.599
La salida coincide con una especificación exacta que documenta la salida
1704.24
La capa.
1704.94
Tres herramientas.
1706.22
Tres trabajos.
1707.299
El árbol de decisión entregable como regla.
1709.839
El mapa de arquitectura en el archivo de artefactos del caso
1712.759
Esta árbol se envía como una única imagen.
1715.5
La entrada.
1716.22
El cerebro.
1716.96
Almacenamiento.
1717.759
La salida.
1718.44
Cuatro capas estables.
1719.799
Pero estas cuatro capas todavía requieren el operador
1722.38
Para actuar como el tejido conectivo, moviendo las salidas
1725.039
De una herramienta a otra, copiando resúmenes de
1727.819
El granola en la noción, pegar las instrucciones en la claude, transmitir
1731.7
Los borradores terminados.
1732.66
La siguiente capa es donde esa conexión manual
1735.039
Se detiene.
1736.119
La automatización.
1736.859
El pegamento que permite las cuatro capas inferiores
1739.079
operar sin un bucle.
1739.819
El operador que los sostiene.
1741.4
Aquí es donde se registran las ganancias en tiempo real.
1744.019
Capítulo.
1746.2
Capítulo siete.
1747.619
La capa de automatización.
1749.74
Función.
1750.46
Conecte las cuatro capas inferiores para que funcionen
1752.94
Sin que el operador los sostenga.
1754.98
La mayoría de los operadores interpretan la automatización como reemplazar a un humano
1758.64
con un guión.
1759.44
En esta arquitectura, la automatización es la eliminación de
1762.539
La fricción entre las capas, moviendo la información de la entrada a la entrada.
1765.839
El cerebro para almacenar y salir sin el operador
1768.74
transportando paquetes.
1769.799
La herramienta documentada en este archivo de casos es.
1772.759
hacer.com.
1774.359
Existen alternativas.
1775.72
Zapier.
1776.42
N8n.
1777.319
PyPdream.
1778.2
Todo funciona.
1779.5
El razonamiento para la selección de make.com está documentado
1782.38
En la siguiente escena.
1783.579
El principio de funcionamiento.
1785.099
Cada tarea recurrente en la que el rol del operador es
1787.72
moviendo datos entre capas.
1790.48
El paso lineal de Zapier entra.
1792.38
Primero.
1793.0
Primero.
1793.579
El primer paso entra.
1794.66
Primero.
1795.48
Primero lienzo visual.
1796.88
Make.com presenta el escenario como un diagrama de flujo.
1799.779
Con ramas, routers y caminos condicionales de cinco pasos.
1803.319
N8n es de código abierto y potente, pero el
1806.359
La curva de aprendizaje registra como más pronunciada.
1808.299
Segundo. Segundo.
1809.14
Precios.
1809.839
El nivel gratuito de Make's es generoso, y el pro es generoso.
1812.259
El nivel pro es generoso y el nivel pro es generoso.
1814.339
$29 por mes cubre todo lo que el operador necesita,
1817.46
Incluyendo las llamadas de OpenAI API incorporadas a escenarios.
1820.96
Zapier se vuelve caro a escala.
1823.2
Tercero.
1823.88
El ecosistema de módulos de IA.
1825.839
Haga que los buques se integren nativamente con OpenAI, Anthropic y.
1829.619
Efinito.
1829.779
Con pocas herramientas especializadas de IA, por lo que el escenario
1834.0
Escenario 1.
1835.38
El sistema de triaje de correo electrónico.
1837.9
Documentado en detalle en el anterior fragmento 0
1840.7
Ficha en make.com Email Triage, caso retenido
1844.039
en resumen aquí.
1845.299
Cuando llega un correo electrónico, lo agarra, lo envía.
1848.339
a GPT-40 mini con un clasificador
1850.779
Pronto, y en función de las rutas de respuesta, se hace
1853.2
a una de las tres acciones.
1854.94
Los correos electrónicos de plomo crean una entrada de Noción y ping
1857.579
Slack.
1858.22
Los correos electrónicos de apoyo redactan una consulta.
1861.219
Y hacer sn sí sig no-fro-
1864.599
Ci-a no
1879.059
Hay elementos iniciales en el bucle de programa
1879.7
que proporcionan versatilidad al receptor cuando un
1881.5
Se genera la barra de correo electrónico, el punto de exposición es.
1881.74
Después de que se cambió la dirección
1882.039
energizando la conversación.rantsX.
1882.359
Fotouc $ enf mi apoyo nuestro ejemplo
1889.619
de algo.
1889.66
Reddit, una lista de X, y cada seis horas.
1892.74
Un feed RSS de blogs de la industria.
1895.119
Se envían nuevas publicaciones a un
1896.94
El sistema de LeadScout se ejecuta para mantener el ideal del operador.
1900.339
Perfil de cliente.
1901.92
El líder calificado de la tierra en
1903.519
Noción con un borrador de mensaje de divulgación preparado.
1906.319
Se eliminan los mensajes no calificados.
1908.599
La última ventana de 30 días,
1910.14
47 clientes potenciales calificados, dos convertidos en clientes pagantes,
1913.96
Uno de esos es un compromiso de $30,000.
1916.359
El costo total, $41 en OpenAI.
1921.279
El operador también ejecuta otros nueve escenarios de fabricación.
1925.539
Documentos breves.
1927.22
El resumen de la reunión llega de Granola, creado automáticamente como.
1931.4
Una entrada de nociones con asistentes vinculados.
1933.7
Una nueva factura en QuickBooks desencadena un agradecimiento.
1936.299
correo electrónico más una actualización del estado del proyecto en Noción.
1939.259
Calendario de eventos etiquetado cliente, llamada, desencadena un pre
1943.059
-reunión de correo electrónico informativo al operador
1944.94
Con el correo electrónico reciente del cliente.
1946.339
El operador también ejecuta una breve documentación.
1946.359
Actividad.
1947.0
Noción de entrada etiquetada seguimiento desencadena un Slack
1950.16
recordarlo en siete días.
1951.98
El pago por banda ancha
1952.799
desencadena un correo electrónico de incorporación.
1954.68
Noción desencadenar el cliente de proyecto que enfrenta
1957.859
El estado de la ley
1958.339
actualizaciones.
1959.099
La mención Slack activa un borrador de reconocimiento en el
1961.839
En la bandeja de entrada.
1962.559
Resumen diario.
1965.14
El protocolo de construcción para automatizaciones.
1967.9
Comience con la tarea repetitiva más dolorosa
1970.799
Construir y construir
1971.42
Primero ese escenario.
1972.7
No intentes cinco a la vez.
1974.72
No se registre en MakeAway.com.
1976.339
No se registre en
1976.339
MakeAway.com y absorber el vacío del lienzo abrumador.
1979.64
Identifique la única tarea que se ejecuta diariamente y que debería ser
1982.48
No requieren el operador.
1984.059
Construye ese único escenario.
1986.0
Lo ejecutará durante una semana.
1987.44
Entonces construye el siguiente.
1989.14
Después de ocho o diez, la arquitectura se ejecuta en
1991.799
El fondo y el operador se detuvieron
1993.359
notando hace meses.
1994.94
El estado objetivo, la automatización que se vuelve invisible.
1999.9
Todos los 11 escenarios de éxito están en el caso
2003.279
El archivo artefacto pack como un paquete de inicio.
2005.7
Cada uno es un paquete de inicio.
2006.319
Todos los 11 escenarios de éxito están en el caso
2006.319
El archivo artefacto pack como un paquete de inicio.
2006.319
Cada uno es un paquete de inicio.
2007.539
Todos los 11 escenarios de éxito están en el caso
2007.96
El archivo artefacto pack como un paquete de inicio.
2007.96
La capa de automatización está documentada.
2009.839
Cinco capas hechas.
2011.279
La entrada.
2012.059
El cerebro.
2012.799
Almacenamiento.
2013.539
La salida.
2014.319
La automatización.
2015.24
El sistema se ejecuta.
2016.46
Pero correr no es lo mismo que generar.
2018.98
Los ingresos.
2020.019
Capítulo 8.
2021.38
La monetización.
2022.519
Cómo se hace la clase de operador
2024.039
De hecho, convierte esta arquitectura en ingresos.
2028.559
Capítulo 8.
2030.22
La monetización.
2031.259
La capa más alta de IA
2033.0
El contenido de productividad no documenta.
2035.68
La clase Producer no documenta.
2036.299
La clase Player no documenta.
2036.319
Los registros demuestran la pila y nunca documentan cómo
2038.839
La pila se convierte en ingresos.
2040.48
Esa brecha es importante porque la respuesta a, debería
2043.299
El operador se suscribe a esta herramienta de IA, depende
2045.96
En su totalidad, la etapa de ingresos que ocupa el operador.
2049.36
El mismo registro de suscripción de Claude Pro como sobrecarga
2052.5
A cero ingresos y es un trato
2054.559
en $50,000 mensuales.
2056.0
La misma herramienta, diferentes matemáticas.
2058.039
Este capítulo documenta cuatro etapas de ingresos y la evolución de los ingresos.
2060.96
arquitectura adecuada para cada uno.
2062.36
De 0 a 1.000 ingresos mensuales recurrentes, 1
2065.639
De 10.000 a 10.000, de 10 a 50.000, 50
2068.0
,000 y arriba.
2069.0
Los operadores documentaron errores tempranos.
2072.639
Estadio 1, 0 a 1.000 mensual recurrente
2076.159
Los ingresos.
2077.019
La arquitectura mínima viable.
2079.42
Chat GPT Plus a $20 al mes, gratis
2082.739
granola, noción libre.
2084.28
Esa es la configuración.
2085.98
El costo total, $20.
2087.96
En esta etapa, el cuello de botella del operador es encontrar
2090.94
Los clientes que pagan.
2091.9
No son clientes.
2092.36
No optimizando el flujo de trabajo.
2093.719
Las herramientas de IA ayudan a redactar un plan de divulgación más rápido, escribir y escribir.
2097.099
Proposiciones más rápidas, preparándose para las reuniones
2099.38
más rápido.
2100.079
No reemplazan las conversaciones que converten
2102.559
para trabajar pagado.
2103.599
No compre a Claude Pro, Make.com, o ningún otro producto.
2106.8
Perplexity Pro en esta etapa.
2108.539
Tienen un valor documentado, pero asumen un valor que no es el mismo.
2110.94
flujo de trabajo.
2111.44
El operador aún no tiene clientes.
2114.0
Si es $20.
2116.18
Fase 2, 1 a 10.000 mensualmente recurrentes
2119.46
Los ingresos.
2120.179
El operador ahora tiene un flujo de trabajo.
2122.36
Son lo suficientemente repetibles como para invertir en herramientas.
2124.559
Claude Pro a $20, separado de Add from Chat
2127.659
GPT, no un reemplazo.
2129.46
Añadir noción de IA a $10 en la parte superior de
2132.199
Noción libre.
2132.94
Añade Make.com Pro a $29 y construye
2136.139
Los dos primeros escenarios, el triaje de correo electrónico y
2139.059
un tipo de ingresos específico
2140.039
automatización como nuevos desencadenantes de pago, correo electrónico de incorporación.
2143.679
Mensual total, $79.
2145.82
Las matemáticas, si alguna de estas son únicas,
2148.199
Las herramientas ahorran cuatro horas por semana y el
2150.34
El operador de la operación
2150.94
La tasa por hora es de $50.
2164.539
El aumento de $30 no da una milla completa.
2166.659
en el gasto eléctrico.
2166.659
Añadir unidad de triaje cuando el precio de las razones
2168.36
Es $2 o más.
2168.36
Supongamos que $20 en $31O Fprato por $18 de
2171.039
Los ensayos de ganancias también resumen una serie de beneficios
2171.039
Bajo o con subtítulos en mente.
2172.039
Los valores y la autenticidad de una familia de programas,
2172.699
Los vínculos y los vecinos son un factor clave
2176.199
AE3 que trata de incrementos de tasas, conferencias de presentación
2179.739
Compartir datos de datos
2181.4
Proceso proceso
2182.32
es necesario.
2183.139
Mensual, aproximadamente de $120 a $140.
2186.98
Las matemáticas en esta etapa cambian.
2188.92
El costo de cualquier
2189.88
Una sola herramienta se registra como un error de redondeo contra.
2192.48
lo que genera una hora de trabajo enfocado.
2194.719
El
2195.099
La pregunta deja de ser, ¿puede el operador permitirse esto
2197.9
¿Y se convierte en una herramienta medible?
2200.539
¿mejorar la salida del operador?
2203.82
La etapa 4, $50,000 de ingresos mensuales recurrentes, y
2207.76
arriba.
2208.139
La arquitectura
2209.0
deja de ser herramientas de productividad personal, y se convierte en negocio
2212.5
Infraestructura.
2213.559
El mismo individuo
2214.559
herramientas, pero ahora multiplicado, múltiples asientos de equipo, API
2218.079
Presupuestos para escenarios de mayor volumen, custom
2220.639
Las integraciones.
2221.599
Agregue IA antropológica y abierta, acceso directo a la API
2225.119
Tal vez en $100 a $300 al mes para
2228.059
Agentes de IA que se ejecutan sin supervisión.
2230.039
Agregue un nivel de plataforma de automatización dedicado, make.com
2233.139
O, o, equipos
2233.9
Auto-hosted si existe capacidad de ingeniería.
2237.079
Añadir herramientas especializadas de IA,
2239.0
como se requiere para el nicho.
2240.059
Clay, si sale, es el núcleo.
2241.84
Una IA específica para el marketing, si el contenido es el núcleo.
2244.639
En esta etapa, el total mensual.
2247.519
Las cuatro etapas de ingresos asumen que el operador es
2250.639
Un típico solo
2251.46
fundador, ejecutando servicios o software.
2254.48
La arquitectura cambia si el trabajo del operador se realiza.
2256.96
El producto es diferente.
2258.199
Primero, creador de contenido.
2259.8
Si la salida del operador es de vídeo, audio o audio,
2262.719
Escribe escrito.
2262.96
Si el contenido es para una audiencia, la arquitectura se inclina hacia el contenido.
2265.92
herramientas de capa en lugar de automatización.
2267.96
Retener el Cloud Pro para scripts.
2270.539
Noción de retención para la base de datos de contenido.
2273.079
Retener Granola para la entrevista
2274.76
Captura.
2275.48
Añade 11 laboratorios a $22 por mes para
2278.46
Trabajo de voz.
2279.26
Añade Descripción a $15 por mes para el vídeo
2281.88
Editing.
2282.5
El barco se hace.
2283.38
Inicialmente. .com.
2284.699
Los flujos de trabajo de contenido suelen ser demasiado personalizados para ser apagados.
2287.42
-el estante
2287.76
La automatización.
2288.679
Mensual total.
2291.3
Una segunda variante, consultor o proveedor de servicios.
2294.84
El operador tiene la
2296.099
La salida está estructurada, pensando en el contenido.
2297.94
Si la salida del operador está estructurada, pensando
2297.96
sobre el contenido.
2299.98
La arquitectura se inclina hacia la capa cerebral y el almacenamiento
2303.559
En lugar de una capa, una capa
2304.42
La automatización.
2305.199
Pro Cloud se registra como la máxima prioridad.
2308.0
Es así como el operador produce los entregados
2310.599
Los clientes están pagando por ello.
2312.099
Granola es crítico porque cada conversación con el cliente produce un gran éxito.
2315.78
un año.
2316.119
Artefacto contra el que el operador factura.
2318.46
La noción sirve como el segundo cerebro porque el pasado
2321.039
Los proyectos son los principales.
2321.84
Mejor entradas a las actuales.
2323.519
Añade Perplexity Pro a $20 por mes para
2326.36
La investigación que aterriza en el cliente
2327.96
Los entregados con citas apropiadas.
2329.88
Make.com puede esperar hasta que el operador haya
2332.48
Ocho o más clientes.
2335.22
La tercera variante.
2336.38
El propietario de una agencia con un pequeño equipo.
2338.3
La arquitectura cambia porque las herramientas ahora se multiplican
2340.88
Por asientos.
2341.82
La arquitectura personal todavía se aplica para el principal,
2344.719
Pero el equipo requiere un trabajo compartido.
2346.28
La capa.
2346.84
Noción se convierte en plan de equipo a $10 por asiento.
2349.659
El nivel de equipo de Gunola.
2350.98
Así que los resúmenes de reuniones se ubican en
2352.4
bases de datos compartidas.
2353.44
Make.com Pro es esencialmente necesario para esto
2356.119
porque la automatización elimina el escenario
2357.8
La carga de coordinación que se excita linealmente con el equipo
2360.599
tamaño.
2361.179
Añadir una suscripción compartida de IA,
2363.0
El equipo de GPT puede hablar con 30 personas por asiento.
2365.3
o equipo de garras a 30 por asiento, dependiendo
2367.36
Sobre qué modelo se basará el trabajo
2368.48
se centra en.
2369.179
La mayoría de las agencias seleccionan uno y estandarizan.
2371.679
Añadir una herramienta de gestión de proyectos que se integre con
2373.78
Noción o reemplaza.
2375.119
Muchas agencias migran a una línea o un sólido
2377.48
Comparación de pila, por lo que el cruz
2381.019
El operador puede elegir la herramienta adecuada.
2382.38
El operador puede elegir la herramienta adecuada para
2382.4
Solo fundador, cerebro más automatización son la ventaja.
2386.82
Creador de contenido, cerebro más salida
2389.099
son el apalancamiento.
2390.539
El consultor, el cerebro más el almacenamiento son la ventaja.
2393.4
En la Agencia, cada capa importa
2395.28
con herramientas compartidas en la parte superior.
2397.119
El hallazgo compartido en los cuatro, el cerebro.
2399.619
La capa es la constante.
2400.84
Sea cual sea el rol, el operador está pagando por
2403.239
Un método de pensar mejor con IA.
2405.28
Todo lo demás
2406.159
Amplifica eso.
2407.36
Si el operador no está seguro de qué papel se aplica,
2410.139
Por defecto, solo fundador.
2411.699
Más recientemente, el operador ha podido hacer
2412.38
Aplicar para un papel diferente.
2412.38
El operador ha podido hacer
2412.38
Para solicitar un papel, el operador ha podido
2413.96
Aplicará para el papel que le gustaría tener
2414.539
Isaías a Russell
2415.039
La hoja de cálculo de la varianza de rol está en el caso.
2417.46
El archivo de artefactos de paquete, cuatro columnas para los cuatro
2419.88
roles,
2420.519
Las filas para
2421.199
Tres patrones antimonetización documentados por los operadores
2426.5
Los propios errores y de la observación
2428.679
En toda la población de sujetos.
2430.559
Primero, comprar herramientas antes de tener clientes.
2433.9
Veinte dólares por cada
2434.86
Los registros mensuales son pequeños pero compuestos cuando el
2437.699
El operador tiene nueve suscripciones y no alcanza ingresos.
2440.86
1.000 al mes antes de pagar por el alcance
2442.94
más que ChatGPT+.
2444.38
En segundo lugar, suscribirse al último modelo en la plataforma.
2447.619
el día en que se lance.
2448.639
Cada nuevo lanzamiento genera contenido de publicidad.
2451.139
Espera dos semanas.
2452.3
Verifique si el modelo se mantiene en uso real.
2454.94
Entonces decide.
2455.98
La mayoría de los nuevos lanzamientos se registran como grados secundarios.
2458.519
Tercero, usar las ganancias de productividad como licencia para
2461.46
acepta más trabajo
2462.38
En lugar de cobrar más por el mismo trabajo.
2466.38
La desglose de la arquitectura de la etapa completa de ingresos está en
2470.199
el archivo de archivo de caso de artefacto en paquete como hoja de cálculo.
2472.96
Los operadores de fila, su escenario, las herramientas recomendadas,
2476.78
La matemática.
2477.659
Cinco capas, luego la monetización.
2480.099
Eso es seis.
2481.019
La séptima y última capa es la única.
2483.8
El operador es más cauteloso acerca de.
2486.26
Autonomía.
2487.399
La IA hace el trabajo sin la presencia del operador.
2489.8
La mayoría de lo que se comercializa como IA autónoma
2492.519
Hoy en día.
2492.92
Se registra como exactamente lo que es.
2494.519
Algunos de ellos son exagerados, pero otros de
2495.84
En realidad funciona.
2498.519
Capítulo 9.
2501.42
Capítulo 9.
2502.739
La capa de autonomía.
2504.179
Agentes de IA.
2505.559
El término requiere una definición cuidadosa porque es
2508.4
Abusados con frecuencia.
2509.739
Un agente de IA es un sistema que se ejecuta.
2511.98
Sin que el operador se active en cada paso,
2514.44
Observa el estado, decide qué hacer, toma decisiones.
2517.3
Observa el nuevo estado de acción,
2519.42
Decide otra vez.
2520.4
Un bucle, no una sola respuesta.
2522.619
La mayoría de los llamados agentes comercializados
2524.4
Hoy en día son flujos de trabajo con una o dos IA
2526.739
llamadas incrustadas, no la misma categoría arquitectónica.
2529.8
Un agente real maneja situaciones que no eran.
2532.44
Pre-escrito.
2533.26
Un flujo de trabajo maneja lo que el constructor predijo.
2535.659
Como se documenta en el archivo de casos del protocolo de cuarentena,
2538.619
La brecha entre el agente de demostración y el agente de producción
2541.139
que se ejecuta sin vigilancia durante 90 días sin romperse.
2545.559
El agente de gerente de proyecto del operador.
2548.039
La arquitectura, un escenario de make.com que se ejecuta
2551.44
Todas las mañanas a las 7 de la mañana.
2553.019
Se saca todo del sistema.
2555.48
Es un buen ejemplo de cómo funciona.
2556.32
Para cada proyecto, envía la actualidad del proyecto
2558.719
Estado, última actualización, hitos planificados,
2561.84
Desde los últimos días de actividad de Claude con una
2564.5
Promete un sistema que documenta la gestión de proyectos del operador
2567.38
estilo.
2568.199
Claude devuelve tres cosas por proyecto.
2570.719
Evaluación del estado, sugerido siguiente acción, puntaje de confianza.
2574.4
El escenario toma esas salidas y o bien automáticamente
2577.179
crea recordatorios de laceridad para el operador,
2579.219
Elabora proyectos de correo electrónico de verificación de clientes o escala proyectos
2582.219
con bandera pegada
2583.4
a un registro separado.
2584.36
El agente está obligado a revisar todo el proceso.
2585.26
proyecto. proyecto.
2585.26
Todo el bucle se ejecuta en 97.
2588.9
Lo que el agente no puede hacer.
2591.079
Puede recomendar una acción con confianza
2593.659
El resultado,
2594.219
Pero el operador hace la llamada en cada.
2596.38
Antes de salir del perímetro de salida.
2598.38
Si el operador permite que el auto envíe a redactado
2601.159
Correos electrónicos de registro,
2602.179
Aproximadamente uno de cada 10 registros está equivocado y
2605.48
El operador se avergonzaría de irse.
2607.619
El tono equivocado.
2608.76
Se perdió el contexto de conversación de la barra lateral.
2611.039
Es muy amable.
2611.679
Es una empresa de ganancias.
2612.42
Necesitada.
2612.96
El agente es un administrador.
2614.36
Es una herramienta de triaje, no un reemplazo.
2616.119
Tampoco puede manejar nada que requiera la lectura de la letra.
2619.159
El correo electrónico del operador o la noción de escritura para matices.
2622.219
Ve los datos estructurados, no el contexto.
2624.78
detrás de ella.
2625.519
Cuando un cliente señala algo sutil en una
2627.88
que el operador notó en la reunión del proyecto
2629.98
Las notas,
2630.36
El agente se perdió el paso del sistema
2634.3
El prompt que impulsa el agente PM,
2636.239
Porque el prompt es el agente.
2638.179
Se abre con el papel.
2639.599
Usted es un asistente de triaje de proyectos para un proyecto.
2642.119
El fundador de varios sistemas de compromiso de clientes solo.
2644.34
Usted es un asistente de triaje de proyectos para un proyecto.
2644.5
El fundador de varios sistemas de compromiso de clientes solo.
2644.78
Su trabajo es evaluar el estado del proyecto y su funcionamiento.
2647.42
Recomendar la siguiente acción.
2649.059
Entonces, el contexto.
2650.599
¿Cuál es el estilo de trabajo del fundador?
2652.519
Las expectativas de tiempo de respuesta.
2654.36
La regla de que cualquier proyecto de comunicación con el cliente debe ser
2657.059
Se debe revisar antes de enviar.
2658.559
Luego, el esquema de salida.
2660.099
Tres campos requeridos por proyecto.
2662.179
La evaluación del estado como una de las cuatro categorías.
2664.8
Suggestiona la siguiente acción como un verbo más objeto.
2667.699
El puntaje de confianza es de 1 a 10.
2669.539
Luego, límites.
2670.699
Lo que el agente debería escalar en lugar de actuar.
2673.159
¿Qué señales sutiles se deben utilizar para determinar
2674.32
La acción.
2674.32
Para qué velocidades de corte de piscina se deben utilizar
2674.78
Esta tarea.
2675.28
¿En dónde debería elegir el agente entrar?
2675.86
¿Acción?
2675.92
Porque sería difícil mantener la .
2676.539
El costo en cuestión.
2676.619
Un minuto.
2677.099
Desglose de costos del ano para el agente, por lo que el
2679.26
el operador puede planear.
2680.46
Construir tiempo, aproximadamente 6 horas incluyendo la iteración de la solicitud
2684.639
y el montaje de escenarios de make.com.
2687.179
La mayor parte de eso fue la iteración rápida, no la orquestación.
2690.199
El agente llama a Claude una vez por cada
2692.78
Proyecto activo por día,
2694.019
Con 12 proyectos activos, el promedio de 12 llamadas a API
2697.699
Por día, aproximadamente 360 llamadas al mes,
2700.94
El costo mensual en el precio actual de la API Claude
2703.84
$8 en tarifas de API más el Make.
2706.699
.com Pro subscription.com Pro subscription.
2707.98
El operador ya retiene para otros escenarios.
2711.199
El costo total continuo, aproximadamente $10 por mes para
2714.679
El agente específicamente,
2715.719
En comparación con 45 minutos de triaje manual por
2718.519
El día.
2720.36
Lo que el operador está construyendo a continuación, en caso de que
2722.98
proporciona una plantilla.
2724.26
Agente número 2, asistente de comunicación con clientes.
2727.519
Vea el correo electrónico del operador y Noción para
2730.619
Cualquier hilo de cliente que no haya recibido un
2733.0
Respuesta en tres días.
2734.539
Si el hilo original contenía una pregunta abierta,
2737.44
El agente redacta un plan de seguimiento que se dirige a la agencia.
2739.719
La pregunta,
2740.3
Se extrae el contexto relevante de la entrada Noción del proyecto,
2743.42
y hace filas en el borrador en la bandeja de entrada del operador
2745.619
Para la revisión.
2747.019
El mismo principio de revisión de los pasos.
2748.8
El agente nunca envía, sólo hace proyectos.
2751.32
El estado de construcción, aproximadamente el 60% hecho, bloqueado en
2755.3
casos de borde alrededor de los hilos de análisis que incluyen múltiples
2757.94
Los participantes.
2759.019
El operador publicará el aviso del sistema y
2761.699
Plan de trabajo de Make.com.
2764.18
Si el operador quiere construir un agente
2766.619
De este tipo, la arquitectura es más simple que la de la arquitectura.
2769.199
lo que sugiere el marketing.
2770.559
Se requieren cuatro piezas.
2772.199
Primero, una fuente estatal.
2773.88
Para el operador, eso es Noción.
2775.719
Para el lector, sea lo que sea que tenga las entidades en la mano.
2778.3
El agente obtiene.
2778.8
En segundo lugar, un modelo con capacidad de razonamiento.
2782.239
La nube funciona bien debido a su largo manejo de contexto.
2785.559
GPT-4 también funciona.
2787.699
Tercero, Make.com, o una orquestación similar para ejecutar
2791.159
El bucle en el horario.
2792.219
Cuarto, un destino de salida que incluya un humano
2794.96
Paso a paso.
2795.86
Construye los cuatro.
2797.239
Corra durante una semana con el paso humano
2799.039
Siempre comprometido.
2800.34
Reducir gradualmente el umbral de revisión para categorías que
2803.26
Performar de manera confiable.
2804.34
No confíes en la acción automática hasta que el agente
2806.599
está listo.
2834.099
Mantenga a los usuarios equilibrados, autosuficientes y fieles a los datos
2836.9
que hacen que la explosión de usuarios de la empresa sea estable.
2836.9
El razonamiento.
2837.36
Las herramientas de orquestación siguen siendo más fáciles.
2839.92
El horizonte de dos años para 2027 se ve muy bien.
2842.9
Diferentes significativamente.
2844.199
Agentes que manejan categorías enteras de trabajo sin necesidad de
2847.039
La supervisión está llegando
2848.139
y la capa del sistema operativo que...
2850.38
El plan del agente del PM está en el caso
2854.659
El archivo de artefactos
2855.28
empaque.
2855.9
Siete capas documentadas.
2857.539
Ingreso, cerebro, almacenamiento, salida, automatización, monetización,
2862.36
Autonomía, el sistema operativo completo.
2865.3
Sólo queda un capítulo, 12 meses.
2867.98
Lo que el operador dejó,
2869.679
Lo que el operador guardó, lo que viene después.
2872.679
La retrospectiva honesta.
2895.64
Capítulo 10, la retrospectiva.
2898.079
12 meses en.
2899.34
Los números primero.
2900.739
El operador probó aproximadamente
2902.34
53 herramientas de IA durante todo el año.
2905.139
Actualmente paga por siete.
2906.739
El costo total del subsidio mensual,
2908.659
131 incluidos Notion AI, Claude Pro, Chad GPT $
2913.0
Además, Cornola Free, Perplexity Pro, Make.com,
2916.76
Pro, Gamma Pro.
2918.219
Construido aproximadamente 38 escenarios de Make.com en todo el mundo.
2921.94
año.
2922.36
11 todavía activo.
2923.679
Los otros 27 fueron reemplazados por mejores versiones,
2926.42
Obsoleto por nueva herramienta
2927.94
o construido para problemas que el operador no tiene características
2930.44
ha tenido más tiempo.
2931.3
A lo largo del año, aproximadamente 40
2933.199
Las horas totales dedicadas a construir la arquitectura, incluyendo todas las horas.
2936.079
Los callejones sin salida.
2936.9
El tiempo se recuperó.
2939.5
Cinco herramientas que el operador dejó.
2941.699
Primero, Jasper, una herramienta de escritura de IA.
2944.42
El operador estaba pagando $49
2946.4
por mes para, sustituido por Claude.
2949.219
Las plantillas de Jasper eran un listo envuelto alrededor
2951.559
Modelos más débiles.
2952.28
Las plantillas de Jasper eran un envase inteligente alrededor de más débiles
2952.34
modelos.
2952.34
Las plantillas de Jasper
2952.36
eran un listo envuelto alrededor de modelos más débiles.
2952.5
Y el envoltorio dejó de ser importante una vez que el
2954.219
Los modelos subyacentes mejoraron.
2955.639
El número dos, Otter, sustituido por Granola para el
2958.219
razones documentadas
2959.039
En el capítulo 2,.
2959.98
Número tres, Zapier, sustituido por Make.com para
2962.98
El lienzo visual y el precio.
2964.48
Cuatro, tres herramientas diferentes de agentes de IA.
2967.059
El operador se niega a nombrar la autonomía prometida.
2969.599
y flujos de trabajo enviados.
2971.079
Se le devolvió dinero a dos de ellos.
2972.8
Número cinco, un concepto basado en conceptos construido a medida.
2974.98
CRM. CRM.
2975.719
El operador dio 15 horas en el inicio de la operación.
2978.139
el año, reemplazado por un CRM estándar más simple
2980.679
La base de datos de la base de datos
2980.98
estructura que-
2983.18
7 herramientas que el operador mantuvo.
2986.179
Granola, ChatGPT, Plus, CloudPro, Noción Plus Noción, IA,
2992.44
PerplexityPro, Make.com Pro, Gamma.
2995.9
Esa es la arquitectura.
2997.92
Cada uno sobrevivió porque hizo algo malo.
3000.86
Otros no pueden y cada uno gana su mensual
3003.099
El costo es varias veces mayor en una semana determinada.
3005.82
Si el operador tuviera que dejar caer dos, Gamma
3008.44
Primero porque los resultados visuales son los más pequeños
3011.119
La segunda parte de la obra y la perplejidad es porque
3013.559
La nube con búsqueda web cubre el 80% de las áreas de búsqueda.
3015.92
La investigación es una investigación.
3016.199
Necesidades.
3016.86
Los no negociables son el fondo de la lista.
3019.26
Es una pila.
3019.78
Granola, ChatGPT, Nube, Noción, Make.com.
3024.34
Esos cinco son los más importantes.
3027.279
La pregunta más difícil es, ¿qué cambió en la situación del operador?
3030.3
El trabajo, no sólo el tiempo real
3032.46
¿Matemáticas?
3033.339
Tres cambios honestos.
3034.84
Primero, el operador asume proyectos más difíciles.
3037.94
Con el sistema, el trabajo que el operador es
3040.5
Dispuestos a asistir.
3042.78
En segundo lugar, el operador tiene menos miedo de ser
3050.38
detrás de una sola cosa.
3052.039
El sistema captura cosas.
3053.659
El sistema superficia las cosas.
3055.539
El sistema redacta las cosas.
3057.199
La carga cognitiva de dirigir un pequeño negocio
3059.42
Solo cayó significativamente.
3061.139
En tercer lugar, el operador piensa más, no sólo produce.
3064.679
Más.
3065.34
El tiempo dado de vuelta no todo va
3067.76
a trabajar más.
3068.92
Empieza de nuevo.
3070.4
Empieza de nuevo.
3070.699
Empieza de nuevo.
3071.099
Empieza de nuevo.
3072.28
Empieza de nuevo.
3073.82
Empieza de nuevo.
3075.38
Empieza de nuevo.
3077.76
Empieza de nuevo.
3078.98
Primero, la obsolescencia.
3081.42
Para finales de 2027, tres categorías de herramientas
3084.46
que existen hoy se han ido.
3086.039
Asistentes de escritura de IA de propósito único como Jasper.
3089.059
Ya están perdiendo acceso directo a los modelos.
3091.5
Y esa tendencia se acelera.
3093.179
Herramientas genéricas de agentes de IA que incluyen uno o más.
3095.92
Dos frentes con el marketing.
3097.139
El nivel de calidad sigue aumentando, y estos son los siguientes:
3099.619
Las herramientas no tienen fosas.
3100.82
La mayoría de las interfaces de chatbot actuales, el chat con IA
3103.98
La metáfora, será reemplazada por algo
3105.88
más ambiente y continuo.
3107.619
El patrón en las tres categorías obsoletas, se
3111.019
eran envolventes de productos en torno a la debilidad del modelo.
3114.539
¿Qué se convierte en apuestas de mesa para finales de 2027?
3117.679
Tres cosas.
3118.86
En primer lugar, cada herramienta de productividad tiene búsqueda de IA y
3122.179
La generación de IA, y los Albertsons son
3123.159
En el camino construido, cada herramienta de productividad hoy en día
3125.639
tiene un chequeo de ortografía.
3126.9
Herramientas de búsqueda de IA independientes que no se conectan
3129.4
Para que sus herramientas existentes se conviertan en una categoría de nicho,
3131.92
No es una primaria.
3133.519
En segundo lugar, cada operador tiene al menos una corriente.
3136.099
agente, aunque sea algo simple.
3138.099
La barrera para construir cae lo suficiente como para no hacerlo.
3140.3
Tener uno es inusual.
3141.679
En tercer lugar, sus herramientas de IA conocen su contexto sin necesidad de
3144.46
Lo subes cada vez que lo haces.
3145.92
La capa de almacenamiento se convierte en interoperable entre las herramientas, ya sea.
3149.219
MCP, a través de nativo a través de
3150.719
integraciones o a través de una capa de conocimiento personal que
3153.139
no está disponible para el público.
3153.139
que todas las herramientas de IA se suscriben.
3154.86
El problema del conocimiento personal se resuelve.
3158.3
La apuesta que el operador está haciendo para el siguiente
3160.8
año, año,
3161.34
No aumentando suscripciones a las herramientas,
3163.519
Aumentando el número de agentes y la profundidad del flujo de trabajo personalizado.
3166.8
El apalancamiento en 2027 no vendrá de
3169.559
una herramienta mejor
3170.199
Porque las herramientas están convergiendo en capacidad.
3172.92
El apalancamiento proviene de lo bien que el
3175.039
El operador
3175.48
han construido su propia capa de conocimiento,
3177.239
¿Cuántos agentes tienen en marcha,
3178.84
y cuán rigurosos son sus flujos de trabajo
3180.5
para traducir esas salidas de agentes en acción.
3183.46
Invertir en la arquitectura, no en las herramientas.
3186.639
Los compuestos de la arquitectura.
3188.519
Las herramientas específicas se deprecian a la velocidad del modelo
3191.079
lanzamientos.
3191.82
El marco de siete capas documentado en este caso
3194.579
El archivo
3194.86
es lo que el operador está apostando por sobrevivir
3197.119
cualquier herramienta individual actualmente en uso.
3199.5
Para cuando el lector retroceda,
3202.379
Cinco reglas extraídas de 12 meses de pruebas
3205.039
que el operador espera sobrevivir a cualquier tipo específico
3207.94
herramienta. herramienta.
3208.619
La regla uno,
3209.679
La base de la construcción,
3210.48
Estabilizar la entrada, el cerebro, el almacenamiento antes de automatizar.
3214.639
Regla dos: elegir por tarea, no por marca.
3217.619
La mejor herramienta para cualquier cambio de trabajo específico,
3220.34
La taxonomía de las tareas se mantiene.
3222.019
Regla tres: invierta en tu capa de almacenamiento
3224.239
más que su capa de modelo.
3225.719
Sus conocimientos, sus compuestos, sus modelos se deprecian.
3228.3
La regla cuatro, cada agente necesita una revisión humana
3231.019
Paso a paso
3231.32
Hasta que se compruebe lo contrario por 30 decisiones correctas consecutivas.
3234.82
El costo de los errores de los agentes es asimétrico.
3237.26
Regla cinco: protege el tiempo que ahorra.
3239.48
El objetivo del sistema es más que eso.
3241.3
espacio para pensar.
3242.199
Si el ahorro de tiempo se convierte en más
3244.179
- - -
3245.78
La arquitectura está documentada.
3247.94
Las siete capas están mapeadas.
3249.38
Los 13 artefactos están vinculados en el caso
3251.38
Descripción de archivo.
3252.32
El sistema operativo completo, la matriz de variantes de roles,
3255.42
El sistema de agentes PM se le pide, los 11 hacen
3258.36
Los planos de .com,
3259.659
El esquema de nociones, el registro del año uno,
3262.3
El rastreador de predicciones de 2027, las cinco reglas atemporales,
3266.219
Todo esto.
3267.079
La configuración del operador continúa encendida.
3269.46
para operar.
3270.179
Las superficies de retención documentadas en las siete capas
3273.34
no han sido modificadas
3274.639
por los vendedores a la hora de escribir esto.
3276.719
La arquitectura está funcionando.
3278.539
En algún lugar, una bandeja de entrada está siendo leída por un
3281.199
su agente propietario no ha revisado desde su implementación.
3284.039
En algún lugar, una consulta de Noción AI está apareciendo en la superficie de una consulta.
3286.98
Citación de cita
3287.239
El operador
