anthropic

BPRにおける誤解が変革をどのように妨げるかを探ります。より良い結果を得るために「なぜ」から「何が失敗するか」へ焦点を移しましょう。

AIはほとんどの学生よりも優れたエッセイを書きます。それが問題ではありません。問題は、考えが全く行われなかったことです。完璧な文章の時代において、なぜ執筆が依然として重要であるかを説明します。

Googleの強化マッチングがリード生成をどのように再構築しているかを探り、広告主に単なるフォーム記入ではなく実際の購入者に焦点を当てるよう促します。

AIが生の能力のプレミアムを圧縮するにつれて、キャリアは評判、関係、保証の適格性に基づいて再評価されます。初期のキャリアは大きく賭けることではなく、小さく生存可能なコミットメントを通じて借りた信頼を個人的な実績に変えることです。

GoogleのATLAS研究によると、香港の21%の人々がAIスーパーユーザーです。彼らはもはや検索していません—彼らは委任しています。これはあなたのマーケティング予算にとって何を意味するのでしょうか。

アナログの世界を覚えている最後の世代が急速な技術の変化にどのように適応し、手放すことを学ぶ重要性について探ります。

GoogleはGemsを殺しました。OpenAIは個人用GPTを殺しました。「プロンプトをチャットウィンドウにラップする」時代は終わりました。これがそれに取って代わるものであり、なぜマーキュリーフラックスがタスクの複雑さによってモデルをルーティングし、ローカルメモリを持つのかを説明します。

ネットワーキングにおいて適切なツールを持つことの重要性を探ります。ビジネスモデルの明確さが成功に不可欠である理由を学びましょう。

Googleはコモディティコンテンツと非コモディティコンテンツの間に明確な線を引き、検索ランキングで成功するためには独自の体験的な洞察が必要であることを強調しています。

歴史は岳飛を裏切り者に裏切られた愛国者として記憶しています。しかし真実はもっと暗いものです：彼は今日のキャリアを殺す同じオフィス政治の犠牲者でした。900年前の歴史が、仕事が得意すぎることについて私たちに何を教えているのかを見てみましょう。

30,000年の情報構造化がAIエージェントの開発をどのように導くかを探ります。データのノイズよりも判断を優先する方法を学びましょう。

トラフィックが多いことは良いビジネスを意味しません。ある会計ソフトウェア会社は、最も訪問されたページが彼らの有料製品とは無関係な無料ツールであることを発見しました — そしてAIエンジンは彼らが実際に何を販売しているのかを理解できませんでした。