کنسرت آینده: وقتی ربات‌ها ستاره صحنه می‌شوند

اجرای اخیر وانگ لیهوم (Wang Leehom) در چنگدو، چیزی فراتر از یک کنسرت موسیقی بود؛ نمایشی خیره‌کننده از ورود هوش مصنوعی فیزیکی (Embodied AI) به دنیای سرگرمی. حضور شش ربات انسان‌نما (مدل G1 شرکت Unitree) با لباس‌های نقره‌ای که با دقتی باورنکردنی و هماهنگ با ریتم موسیقی می‌رقصیدند، تماشاگران را میخکوب کرد.

نکته قابل تأمل برای مدیران، سرعت تکامل تکنولوژی است. ربات‌هایی که تا سال گذشته حرکات ابتدایی داشتند، اکنون با چابکی می‌چرخند و می‌پرند. این رویداد زنگ هشداری است که نشان می‌دهد هوش مصنوعی دیگر محدود به پردازش داده در پشت میزها نیست؛ بلکه وارد تعاملات فیزیکی و هنری شده است.

این جهش تکنولوژیک پیام مهمی دارد: مرزهای سنتی کسب‌وکار در حال محو شدن هستند. سازمان‌هایی که خود را برای همکاری با "نیروی کار ترکیبی" (انسان و ماشین) آماده نکنند، با ریسک بزرگ عقب‌ماندگی مواجه خواهند شد.

منبع: Wang Leehom Concert Robots

@AIforManager

تحول در الگوی جهانی استفاده از هوش مصنوعی

استفاده از چت‌جی‌پی‌تی فراتر از پیش‌بینی‌ها رشد کرده است. طبق آخرین آمار رسمی، این ابزار اکنون بیش از ۸۰۰ میلیون کاربر فعال هفتگی دارد؛ یعنی حدود ۱۰٪ از کل جمعیت بزرگسال جهان، تنها سه سال پس از عرضه عمومی.

تحقیقات جدید (۲۰۲۵) نشان می‌دهد که نحوه تعامل مردم با هوش مصنوعی تغییر کرده است:

زندگی بر کار غلبه کرد: بیش از ۷۰٪ از مکالمات کاربران ماهیت «غیرکاری» دارند (این رقم پیش‌تر ۵۳٪ بود). مردم اکنون برای یادگیری، خلاقیت و امور شخصی بیشتر از کار به سراغ هوش مصنوعی می‌روند.

نوشتن، کاربرد شماره یک: در بخش کاری، «نوشتن و تولید محتوا» با فاصله‌ی بسیار زیاد، محبوب‌ترین کاربرد است و بالاتر از جست‌وجو، برنامه‌نویسی یا تحلیل داده قرار می‌گیرد.

نیک تورلی (Nick Turley)، مدیر محصول ChatGPT، با اشاره به این آمار می‌گوید:

«این یعنی ما هنوز در ابتدای راهیم و ۹۰ درصد مسیر و پتانسیل بازار باقی مانده است.»

برای دسترسی به انواع اکانت‌های ChatGPT و فعال‌سازی سریع، به پشتیبانی پیام دهید.

منبع: Exploding Topics - 2025 Stats

@AIforManager

🔻 انقلاب در یکپارچگی سازمانی: معرفی قابلیت Apps در ChatGPT

قابلیت جدید و قدرتمند Apps در ChatGPT (که هم‌اکنون در فاز بتا عرضه شده)، مرزهای میان هوش مصنوعی و ابزارهای روزمره کاری را از بین برده است. این ویژگی به کاربران اجازه می‌دهد تا ChatGPT را مستقیماً به پلتفرم‌های حیاتی نظیر Slack ،Google Drive ،Jira ،Figma و Canvas متصل کنند. با این اتصال، دسترسی به داده‌های زنده، تحلیل فایل‌های سازمانی و اجرای گردش‌کارهای (Workflows) پیچیده، بدون نیاز به خروج از محیط چت و جابه‌جایی‌های زمان‌بر بین برنامه‌ها، امکان‌پذیر می‌شود.

نقطه‌ی قوت اصلی این قابلیت، انعطاف‌پذیری فوق‌العاده‌ی آن در شخصی‌سازی است. توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از Apps SDK، اپلیکیشن‌هایی کاملاً سفارشی بسازند که دقیقاً منطبق بر فرآیندهای داخلی و نیازهای منحصربه‌فردشان باشد. این امر ChatGPT را به یک دستیار تخصصی تبدیل می‌کند که نه‌تنها پاسخگوست، بلکه توانایی «انجام کار» را نیز دارد. همچنین، وجود «دایرکتوری اپ‌ها» (App Directory) یافتن و افزودن این ابزارها را تسهیل کرده و امکانات مدیریتی پیشرفته در سطح Workspace، امنیت و کنترل دسترسی را برای مدیران تضمین می‌کند.


🔗 منبع:
OpenAI Blog

@AIforManager

بررسی پلتفرم GeminiGen.ai نشان می‌دهد که این ابزار با مدل کسب‌وکار «فریمیوم»، دسترسی رایگان و ارزشمندی را به مدل‌های پیشرفته‌ای نظیر Sora V2 (برای ویدیو) و Nano Banana Pro (برای تصویر) فراهم می‌کند. نقطه قوت اصلی آن، ویرایش و جایگزینی متن درون تصاویر با حفظ دقیق فونت و استایل است که برای تولید محتوای چندزبانه بسیار کارآمد است. همچنین مدل ویدیویی Sora V2 عملکرد خیره‌کننده‌ای در اجرای دستورات خلاقانه دارد.

با این حال، این پلتفرم محدودیت‌های جدی برای کاربران فارسی‌زبان دارد؛ دستورهای (Prompts) غیرانگلیسی اغلب با خطا مواجه می‌شوند یا خروجی با کیفیت پایین ارائه می‌دهند. همچنین امکان تحلیل عمیق لینک‌های خارجی (مانند اسکن کامل یک کانال یوتیوب) وجود ندارد و تاریخچه فایل‌ها تنها ۷ روز ذخیره می‌شود.

استفاده از این ابزار به دلیل امکانات رایگانِ قدرتمند توصیه می‌شود، اما برای کارهای حساس، حتماً از دستورات انگلیسی استفاده کنید و فایل‌های خود را سریعاً دانلود نمایید.

منبع معتبر: Futurepedia Review of GeminiGen AI

@AIforManager

تحول در تحلیل داده‌ها با قابلیت Data Table در NotebookLM


قابلیت جدید Data Table در NotebookLM، ابزاری قدرتمند برای مدیران و تحلیلگرانی است که با حجم انبوهی از اسناد سروکار دارند. این ویژگی فراتر از خلاصه‌سازی متن عمل کرده و به شما اجازه می‌دهد داده‌های پراکنده در منابع مختلف (PDF، Docs و اسلایدها) را به صورت جداول ساختاریافته استخراج کرده و مستقیماً به گوگل شیت (Google Sheets) منتقل کنید.

چرا این قابلیت برای مدیران حیاتی است؟

تحلیل مقایسه‌ای: امکان مقایسه سریع متغیرها (مانند قیمت رقبا، ویژگی‌های محصول یا بودجه‌ها) از بین ده‌ها سند در یک نمای واحد.

تبدیل متن به داده: استخراج اطلاعات کیفی از صورت‌جلسات (مانند لیست اقدامات، مسئول پیگیری و وضعیت) و تبدیل آن‌ها به جداول منظم.

تصمیم‌گیری داده‌محور: ایجاد دید کلی نسبت به منابع تحقیقاتی و کاهش چشمگیر زمان ورود دستی اطلاعات.

وضعیت دسترسی: طبق آخرین به‌روزرسانی (دسامبر ۲۰۲۵)، این قابلیت هم‌اکنون برای کاربران سطوح تجاری (Pro و Ultra) فعال است و کاربران نسخه رایگان باید در هفته‌های آتی منتظر دسترسی به آن باشند.

منبع: Google Blog - NotebookLM Data Tables
@AIforManager

📈 ساخت پاورپوینت حرفه‌ای و رایگان با Kimi AI 🔥

کیمی (Kimi AI) محصول شرکت Moonshot، فراتر از یک چت‌بات معمولی است؛ این هوش مصنوعی دارای قابلیتی تخصصی به نام Kimi Slides است که فرآیند ساخت ارائه را برای مدیران متحول کرده است.

🔻 ویژگی‌های کلیدی برای ساخت اسلاید: این ابزار دو حالت هوشمند برای طراحی دارد: ۱. Preset Mode: استفاده از قالب‌های ساختاریافته و استاندارد برای ارائه‌های رسمی و سریع. ۲. Adaptive Mode: امکان شخصی‌سازی پیشرفته و خلاقانه متناسب با نیاز کاربر.

شما می‌توانید صرفاً با نوشتن یک موضوع (Prompt)، و یا با آپلود فایل (PDF/Word) و لینک مقاله، از Kimi بخواهید محتوا را تحلیل کرده و اسلایدهایی با ترکیب رنگ و زیبایی‌شناسی سطح بالا تولید کند. خروجی نهایی یک فایل PPTX کاملاً قابل ویرایش است که به راحتی در پاورپوینت باز می‌شود.

نکته متمایز Kimi، قدرت بی‌رقیب آن در پردازش متن‌های طولانی (Long Context) است که باعث می‌شود خلاصه‌سازی مقالات برای اسلایدها بسیار دقیق انجام شود.

🔗 لینک ابزار: Kimi.ai

@AIforManager

♨️ هشدار امنیتی | این ۵ مورد را هرگز به چت‌بات‌ها نگویید!

مدیران عزیز، توجه داشته باشید که چت‌بات‌هایی مانند ChatGPT و Gemini برای بهبود عملکرد خود از داده‌های ورودی کاربران «یاد می‌گیرند». این یعنی اطلاعاتی که امروز وارد می‌کنید، ممکن است فردا بخشی از دانش عمومی مدل شود و به شکلی ناخواسته در پاسخ به دیگران (حتی رقبای شما) ظاهر گردد.

❌ این ۵ داده را اکیداً وارد نکنید:

۱. اطلاعات هویتی: کد ملی، آدرس منزل، شماره تلفن، پاسپورت و تاریخ تولد.

۲. اطلاعات پزشکی: نتایج آزمایش‌ها و پرونده‌های سلامت (به‌ویژه اگر با نام فرد همراه باشد).

۳. اطلاعات مالی: شماره کارت، رمز پویا، موجودی حساب و جزئیات پورتفوی سرمایه‌گذاری.

۴. اسرار تجاری و کاری: استراتژی‌های محرمانه، کدهای برنامه‌نویسی اختصاصی، صورت‌جلسات هیئت‌مدیره و ایمیل‌های داخلی.

۵. اعتبارنامه‌ها: نام کاربری و رمز عبور؛ چت‌بات‌ها گاوصندوق امن نیستند.

🛡 چطور امن بمانیم؟ برای مکالمات حساس، حتماً قابلیت History & Training را در تنظیمات غیرفعال کنید یا از نسخه‌های سازمانی (Enterprise) که امنیت داده‌ها را تضمین می‌کنند، استفاده نمایید.
🔗 منبع معتبر: Norton: What Not to Share with Chatbots
@AIforManager

♨️ چطور مفاهیم سخت را خیلی ساده بفهمیم؟

تفاوت معلم معمولی با معلم نابغه در قدرت «تمثیل» و «قیاس» است. هوش مصنوعی اگر درست هدایت شود، می‌تواند با تکنیک «استدلال قیاسی» (Analogical Prompting) پیچیده‌ترین مفاهیم را به زبان زندگی روزمره برگرداند.

در این روش، به‌جای توضیحات فنی و خشک، از هوش مصنوعی می‌خواهید موضوع را با مثال‌های آشنایی مثل آشپزی، فوتبال یا ترافیک توضیح دهد. نتیجه؟ مفاهیم انتزاعی به تصاویر ذهنی ماندگار تبدیل می‌شوند.

❌ روش اشتباه (خشک و دانشگاهی): «رایانش ابری را تعریف کن.» (خروجی: یک متن سنگین، فنی و خسته‌کننده)

✅ روش درست (قیاسی و شفاف): «رایانش ابری را مثل "اجاره خانه به‌جای خرید خانه" توضیح بده و شباهت‌هایشان را بیان کن.»

این تکنیک برای یادگیری سریع و عمیق مباحثی مثل بلاکچین، فیزیک کوانتوم، اقتصاد و حتی فلسفه معجزه می‌کند.

🔗 منبع معتبر: مقاله پژوهشی "Large Language Models as Analogical Reasoners" (دانشگاه استنفورد و گوگل دیپ‌مایند)

@AIforManager

وقتی تب "هوش مصنوعی" بدون استراتژی وارد شرکت می‌شود! 🌪🤖

این ویدیو شاهکاری از وضعیت فعلی بسیاری از سازمان‌هاست: ابزار قدرتمند (AI)، اما بستر نامناسب!

کارمند در اینجا نماد تیمی است که مدیرش دستور داده "همه چیز باید هوشمند شود"، بدون اینکه فرآیندها اصلاح شده باشند. آن دستگاه دمنده (Leaf Blower) نماد ابزارهای قدرتمند هوش مصنوعی است. وقتی شما یک مدل زبانی بزرگ یا اتوماسیون پیشرفته را بدون تمیز کردن داده‌ها و شناخت فرآیند (سنگ‌ریزه‌ها) به کار می‌گیرید، به جای اینکه فقط مشکلات (برگ‌ها) را حل کنید، کل ساختار و نظم سازمان را به هم می‌ریزید.

نتیجه؟ یک آشوب پرسر و صدا که در نهایت کارمند مجبور می‌شود با همان روش‌های قدیمی (لگد زدن!) کار را ماست‌مالی کند و سر ساعت ۵ فرار کند.

درس مدیریتی: هوش مصنوعی جاروبرقی نیست که همه چیز را خودکار تمیز کند؛ یک شتاب‌دهنده است. اگر فرآیند شما "غلط" باشد، هوش مصنوعی فقط کمک می‌کند که آن کار غلط را با "سرعت و قدرت بیشتری" انجام دهید و فاجعه بیافرینید! قبل از خرید ابزار، بستر (سنگ‌ریزه‌ها) را تثبیت کنید.

@AIforManager

اگر همین امروز وارد مسیر شغلی هوش مصنوعی می‌شوید، حقیقت این است: نیازی نیست «همه چیز» را بدانید؛ بلکه باید اصول فنی ماندگار را بیاموزید. مهارت‌های کلیدی که در ۵ تا ۱۰ سال آینده در صنعت خریدار دارند، عبارتند از:

۱. درک مکانیزم LLMها: به جای غرق شدن در ریاضیات پیچیده، باید مفاهیمی مثل Embedding، توکن‌ها، پنجره زمینه (Context Window) و تفاوت حیاتی بین Fine-tuning و RAG را عمیقاً درک کنید.

۲. تسلط بر بازیابی (Retrieval): ستون فقرات هوش مصنوعی سازمانی، RAG است. دانش درباره دیتابیس‌های برداری و استراتژی‌های قطعه‌بندی (Chunking) شما را ارزشمند می‌کند.

۳. هنر ارزیابی سیستم‌ها: ساخت مدل کافی نیست؛ کسانی ارتقا می‌گیرند که بتوانند دقت، ایمنی و ارتباط پاسخ‌ها را بسنجند.

۴. مهندسی پرامپت و ایجنت‌ها: پرامپت‌نویسی اکنون نوعی طراحی مهندسی است. آینده متعلق به ایجنت‌هایی است که فراتر از پاسخ‌دهی، تصمیم می‌گیرند و اقدام می‌کنند.

۵. پروژه‌های واقعی و تخصص دامنه: به جای دموهای ساده، ابزارهایی بسازید که مشکلات واقعی کسب‌وکار را حل کنند و دانش AI را با یک صنعت خاص (مثل مالی یا عملیات) ادغام کنید.

فرمول شتاب شغلی: مهارت هوش مصنوعی + عمق دانش تخصصی.


@AIforManager

تا حالا اسم «هومص» یا «چیزنت» به گوشتان خورده؟ 😄

شاید فکر کنید هومص یک دیپ جدید خوشمزه است یا چیزنت شوخیِ کاربران توییتر! اما اشتباه نکنید؛ این‌ها واژگان رسمی و تخصصی در استاندارد ملی شماره ۲۳۶۷۹ ایران هستند.

این استاندارد که ترجمه دقیق استاندارد جهانی ISO/IEC 22989 است، به تازگی منتشر شده و مفاهیم پایه هوش مصنوعی را بومی‌سازی کرده است. در این سند: 🔹 هومص = هوش مصنوعی (AI) 🔹 چیزنت = اینترنت اشیا (IoT) 🔹 دگرپیرو = Heteronomous (سیستمی که تحت کنترل انسان است)

فراتر از این معادل‌سازی‌های جالب (و شاید کمی عجیب برای گوش‌های ما)، این سند برای مدیران بسیار مهم است. چرا؟ چون زبان مشترکی برای چرخه عمر سیستم‌ها، اعتمادپذیری و مدیریت ریسک ایجاد می‌کند. برای تنظیم قراردادهای دقیق و رعایت الزامات قانونی آینده، آشنایی با ادبیات این استاندارد ضروری است.

پس اگر در جلسه‌ای شنیدید سیستم باید «دگرپیرو» باشد، تعجب نکنید!



@AIforManager

رشد پایدار: درسی مدیریتی از یک دانه برنج

این ویدیو فرآیند ۱۶ روزه‌ی جوانه‌زنی (Germination) و رشد اولیه‌ی یک دانه برنج را به تصویر می‌کشد؛ کلاسی فشرده برای مدیرانی که به دنبال توسعه‌ی پایدار هستند. همان‌طور که می‌بینید، روزهای ابتدایی (روز ۱ تا ۴) تنها صرف تورم دانه و ریشه‌دوانی در بستر می‌شود و هیچ نشانه‌ای از ساقه‌ی سبز نیست. در مدیریت نیز، "دوره کمون" بخش حیاتی موفقیت است.

بسیاری از مدیران انتظار دارند بذرِ استراتژی یا پروژه جدید، یک‌شبه سبز شود. اما این ویدیو به ما یادآوری می‌کند که برای قد کشیدن (Growth)، ابتدا باید ریشه‌های قوی (Foundation) داشت. اگر در روز سوم که هنوز خبری از ساقه نیست ناامید شوید و بستر را رها کنید، هرگز سبزی و رشد روز شانزدهم را نخواهید دید.

به عنوان یک رهبر، وظیفه‌ی شما تنها کاشت ایده نیست؛ بلکه فراهم کردن اکوسیستم مناسب (مثل آب و خاک در ویدیو) و داشتن تاب‌آوری است. موفقیت‌های بزرگ، تجمیعِ رشدهای کوچکِ نامرئی هستند که ناگهان سر از آب بیرون می‌آورند.

منبع معتبر: مراحل رشد گیاه برنج (موسسه بین‌المللی تحقیقات برنج - IRRI) irri.org/growth-stages

@AIforManager

نجات جان بیمار توسط هوش مصنوعی Grok؛ هشداری برای تغییر؟

یک مرد مدعی است که هوش مصنوعی Grok (متعلق به ایلان ماسک) پس از ناکامی پزشکان در تشخیص یک وضعیت مرگبار، جان او را نجات داده است. آیا این هشداری برای لزوم تغییر فوری در سیستم‌های درمانی ماست؟

پس از ۲۴ ساعت تحمل درد شدید، پزشکان ابتدا مورد نگران‌کننده‌ای نیافتند و او را بدون انجام اسکن مرخص کردند. اما درد متوقف نشد. او در خانه علائمش را با جزئیات برای Grok شرح داد. پاسخ هوش مصنوعی کلی نبود؛ بلکه احتمالات جدی را مشخص کرد و یک پیشنهاد عملی داد: «به بیمارستان برگرد و درخواست سی‌تی اسکن کن.»

او همین کار را کرد. تصویربرداری، آپاندیسی ملتهب و در آستانه پارگی را نشان داد. جراحی اورژانسی انجام شد و پزشکان تأیید کردند که تأخیر بیشتر می‌توانست کشنده باشد.

مطالعات نشان می‌دهند خطاهای تشخیصی از عوامل اصلی آسیب‌های قابل پیشگیری هستند؛ اغلب نه به دلیل فقدان مهارت پزشک، بلکه به خاطر فشار کاری و محدودیت زمان. هوش مصنوعی جایگزین قضاوت بالینی نمی‌شود، بلکه با الگویابی دقیق به بیماران کمک می‌کند سوالات هوشمندانه‌تری بپرسند.

آینده‌ی سلامت متعلق به بیمارانی آگاه و پزشکانی است که توسط سیستم‌های هوشمند پشتیبانی می‌شوند. گاهی همین تفاوت، مرز بین مرگ و زندگی است.



@AIforManager

این روش، سرعت تولید محتوای بصری برای کمپین‌ها و شبکه‌های اجتماعی را ده‌برابر می‌کند.

@AIforManager