Loading...
Entrepreneurshipสำรวจความสำคัญของการมีเครื่องมือที่ถูกต้องในการสร้างเครือข่าย เรียนรู้ว่าความชัดเจนในโมเดลธุรกิจของคุณมีความสำคัญต่อความสำเร็จอย่างไร
SEOGoogle ได้วาดเส้นที่ชัดเจนระหว่างเนื้อหาสินค้าและเนื้อหาที่ไม่ใช่สินค้า โดยเน้นความจำเป็นในการมีข้อมูลเชิงประสบการณ์ที่เป็นต้นฉบับเพื่อให้ประสบความสำเร็จในอันดับการค้นหา
Career Strategyประวัติศาสตร์จดจำเยว่เฟยในฐานะผู้รักชาติที่ถูกหักหลังโดยผู้ทรยศ ความจริงนั้นมืดมนกว่านั้น: เขาเป็นเหยื่อของการเมืองในสำนักงานเดียวกันที่ฆ่าอาชีพในปัจจุบัน นี่คือสิ่งที่ประวัติศาสตร์อายุ 900 ปีสอนเราเกี่ยวกับการทำงานเก่งเกินไป
AIสำรวจว่า 30,000 ปีของการจัดระเบียบข้อมูลสามารถนำทางการพัฒนาเอเจนต์ AI ได้อย่างไร เรียนรู้ที่จะให้ความสำคัญกับการตัดสินใจมากกว่าข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง
SEOการเข้าชมสูงไม่ได้หมายความว่าธุรกิจดี บริษัทซอฟต์แวร์บัญชีแห่งหนึ่งค้นพบว่าหน้าที่ยอดเยี่ยมที่สุดของพวกเขาคือเครื่องมือฟรีที่ไม่มีความเกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ที่ต้องชำระเงินของพวกเขา — และเครื่องยนต์ AI ก็ไม่สามารถระบุได้ว่าพวกเขาขายอะไรจริงๆ
Psychologyสำรวจกลยุทธ์ 'คุณค่าเป็นอันดับแรก' ในความสัมพันธ์ โดยเน้นความสำคัญของผลประโยชน์ร่วมกันมากกว่าการเชื่อมต่อทางอารมณ์เพียงอย่างเดียว
Insightสำรวจว่านักลงทุนรายย่อยสามารถสร้างข้อได้เปรียบได้อย่างไรผ่านการเก็งกำไรเวลา โดยใช้ตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครของพวกเขาในการต่อสู้กับแรงกดดันจากสถาบัน
AI Architectureทุกๆ ไม่กี่เดือน AI ประดิษฐ์ 'วิศวกรรม' ใหม่ขึ้นมา เช่น Prompt, Context, Harness, Loop, Graph และตอนนี้คือ Cognitive แต่คำถามที่แท้จริงไม่ใช่ว่าจะทำให้ AI คิดเหมือนคุณได้อย่างไร — แต่คือจะทำให้มันคิดได้ดีกว่าคุณในด้านที่คุณได้มอบหมายไว้ได้อย่างไร
Digital Transformationสำรวจว่า ERP ที่มี AI เป็นพื้นฐานสามารถปฏิวัติการดำเนินงานบริการได้อย่างไร โดยทำให้กระบวนการมีประสิทธิภาพและเพิ่มประสิทธิภาพของทีมในยุคตัวแทน
Career Strategyปลดล็อกความลับในการก้าวหน้าในอาชีพด้วยอัลกอริธึมที่ทรงพลังสามประการที่เกินกว่าการทำงานหนักและความสามารถ เรียนรู้วิธีการใช้การคิดเชิงระบบ การจัดการขึ้นสู่ตำแหน่ง และการมองเห็นเชิงกลยุทธ์
Career Strategyสำรวจว่าการขุดทองของคนงานสีน้ำเงินในจีนเสนอบทเรียนเกี่ยวกับผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงของ AI ต่ออาชีพและอนาคตของการทำงานอย่างไร
AI Strategyเดมิส ฮัสซาบิส แก้ปัญหาการพับโปรตีนในสี่ปี แต่เรื่องจริงคือการรอยี่สิบปีก่อนที่เขาจะเริ่ม นี่คือวิธีที่เขาคิดเกี่ยวกับเวลา โหนดราก และการวางแผนแบบพลศาสตร์