Dmitry Shevelenko- စားသုံးသူ AI အသုံးပြုမှု မြင့်တက်လာသည်၊ ဝင်ငွေသည် သုံးစွဲသူနံပါတ်များထက် ပိုမိုစိတ်ချရသော မက်ထရစ်ဖြစ်ပြီး AI စွမ်းရည်နှင့် စားသုံးသူအမူအကျင့်များကြား ကွာဟမှုသည် တိုးတက်မှုကို နှောင့်နှေးစေသည်။

သော့ယူမှုများ

• စားသုံးသူ AI အက်ပလီကေးရှင်းအသုံးပြုမှုသည် တည်ငြိမ်လာပြီး စျေးကွက်ကြီးထွားမှုတွင် အလားအလာရှိသော ကုန်းပြင်မြင့်တစ်ခုကို ညွှန်ပြနေသည်။
• နည်းပညာကုမ္ပဏီများကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသူနံပါတ်များထက် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော မက်ထရစ်တစ်ခုအဖြစ် ဝင်ငွေရရှိမှုကို ရှုမြင်ပါသည်။
• Perplexity ၏ ARR သည် နှစ်ဆတိုးလာကာ ခိုင်မာသောအသုံးပြုသူ၏ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှင့် တန်ဖိုးဖန်တီးမှုများကို ပြသထားသည်။
• လူသားတို့၏ စူးစမ်းလိုစိတ်သည် AI ၏ အလားအလာနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
• ပိုမိုကောင်းမွန်သောပညာရေးအတွက် လိုအပ်ကြောင်း AI တိုးတက်မှုကို စားသုံးသူများက အပြည့်အဝအသုံးမချပါ။
• AI တွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုသည် သတိပြုမိမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သော်လည်း ရေရှည်အသုံးပြုသူ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို မတည်တံ့နိုင်ပေ။
• AI ကိရိယာများကို အလုပ်နှင့်သက်ဆိုင်သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ပိုမိုအသုံးပြုလာပြီး ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
• AI စွမ်းရည်နှင့် စားသုံးသူအမူအကျင့်များကြား ကွာဟမှုသည် တိုးတက်မှုအတွက် အတားအဆီးတစ်ခုဖြစ်သည်။
• Apple ၏ Perplexity ကဲ့သို့သော AI အာရုံစိုက်သည့်ကုမ္ပဏီများကို ဝယ်ယူခြင်းသည် ၎င်း၏ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အားကောင်းစေနိုင်သည်။
• AI လုပ်ငန်းသည် သုံးစွဲသူများအား လက်ရှိစွမ်းဆောင်ရည်များအကြောင်း ပညာပေးခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ရန် လိုအပ်သည်။
• AI တိကျမှန်ကန်မှုသည် ထိရောက်သောသတင်းအချက်အလက်ပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် ရှာဖွေခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
• AI တိုးတက်မှုများနှင့် လိုက်လျောညီထွေမဖြစ်ဘဲ စားသုံးသူအမူအကျင့်ကြောင့် စက်မှုလုပ်ငန်းတိုးတက်မှုကို အဟန့်အတားဖြစ်စေပါသည်။
• AI ၏ စီးပွားရေးကုန်ထုတ်စွမ်းအားသည် တိကျပြီး အရည်အသွေးမြင့်သော ဒေတာရင်းမြစ်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။
• AI အသုံးပြုမှုတွင် ဆန်းသစ်သောတိုးမြင့်မှုများသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို လျော့ကျသွားစေနိုင်သည်။
• AI ကိရိယာများ၏ အလားအလာသည် လူသားတို့၏ စူးစမ်းလိုစိတ်နှင့် အေဂျင်စီအဆင့်ဖြင့် ကန့်သတ်ထားသည်။

ဧည့်သည်မိတ်ဆက်

Dmitry Shevelenko သည် Perplexity မှ စီးပွားရေးအရာရှိချုပ်ဖြစ်ပြီး ကုမ္ပဏီ၏လုပ်ငန်းတိုးတက်မှုကဏ္ဍအားလုံးကို ဦးဆောင်ကာ အချိန်နှင့်တပြေးညီအင်တာနက်သတင်းရင်းမြစ်များပေါ်တွင်တည်ဆောက်ထားသော AI အဖြေအင်ဂျင်၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ကြီးကြပ်သည်။ ယခင်က Meta၊ LinkedIn နှင့် Uber တို့တွင် ထုတ်ကုန်နှင့် စီးပွားရေးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အကြီးတန်းတာဝန်များကို ထမ်းဆောင်ခဲ့ပြီး သုံးစွဲသူများနှင့် လုပ်ငန်းစျေးကွက်များတစ်လျှောက် ငွေရှာခြင်းဆိုင်ရာ ဗျူဟာများနှင့် မိတ်ဖက်လုပ်ဆောင်မှုများကို ဦးဆောင်ခဲ့သည်။ Shevelenko သည် Columbia University မှ မနုဿဗေဒ BA ဘွဲ့ကို ရရှိထားပြီး အဓိက လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ညီလာခံများတွင် AI ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် စီးပွားရေးဗျူဟာအကြောင်း မကြာခဏ ပြောသူဖြစ်သည်။

ဘာကြောင့် Apple က Perplexity ကို လေ့လာသင့်တာလဲ။

• Apple သည် AI ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်နေရပြီး ဝယ်ယူမှုများကို ဗျူဟာမြောက်လုပ်ဆောင်လျက်ရှိသည်။

• Apple က စိတ်ရှုပ်စရာတွေ ဝယ်သင့်တယ် လို့ ပြောနေတာ ထင်ရှားပါတယ်… ဒီကောင်တွေက AI ထုတ်ကုန်တွေကို ဘယ်လိုတည်ဆောက်ရမလဲဆိုတာ သိပါတယ်။

  – Dmitry Shevelenko

• Perplexity ကိုရယူခြင်းသည် Apple ၏ AI စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။
• AI ၏ ပြိုင်ဆိုင်မှုအခင်းအကျင်းသည် နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများ၏ ဗျူဟာမြောက်လှုပ်ရှားမှုများ လိုအပ်သည်။
• Perplexity ၏ကျွမ်းကျင်မှုကိုပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် Apple ၏လက်ရှိစိန်ခေါ်မှုများကိုလျော့ပါးစေနိုင်သည်။
• စိတ်ရှုပ်ထွေးမှု၏ဆန်းသစ်သောချဉ်းကပ်မှုသည် Apple ၏အဆင့်မြင့် AI ဖြေရှင်းချက်များအတွက် လိုအပ်သည်နှင့် ကိုက်ညီသည်။
• ဗျူဟာမြောက်ဝယ်ယူမှုများသည် Apple ၏ AI ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ဦးဆောင်သူအဖြစ် ရပ်တည်နိုင်သည်။
• Apple နှင့် Perplexity အကြား ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်မှုသည် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

စားသုံးသူ AI အပလီကေးရှင်းအသုံးပြုမှုတွင် ကုန်းပြင်မြင့်

• စားသုံးသူ AI အသုံးပြုမှုသည် ပြီးခဲ့သော ခြောက်လအတွင်း သိသိသာသာ ကျဆင်းသွားခဲ့သည်။

• စားသုံးသူ ai ၏အသုံးပြုမှုကိုကြည့်သောအခါ အလွန်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့်အရာတစ်ခုဖြစ်ခဲ့သည်… နှစ်ဆယ့်နှစ်ဆယ့်ငါးနှောင်းပိုင်းတွင်စတင်သည့် aa flattening အမျိုးအစားတစ်ခုရှိသည်။

  – Dmitry Shevelenko

• ဤတည်ငြိမ်မှုသည် စျေးကွက်တည်ငြိမ်မှုကို ညွှန်ပြသည်။
• သုံးစွဲသူများ၏ လမ်းကြောင်းများကို နားလည်ခြင်းသည် အနာဂတ်တိုးတက်မှုကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
• ပြားချပ်ချပ်များသည် စားသုံးသူများ၏ စိတ်ဝင်စားမှု လျော့နည်းသွားနိုင်ကြောင်း ညွှန်ပြနေသည်။
• ကုမ္ပဏီများသည် စားသုံးသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဆန်းသစ်တီထွင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
• ကုန်းပြင်မြင့်သည် လက်ရှိ AI ကမ်းလှမ်းမှုများတွင် ရွှဲနစ်မှုအမှတ်ကို ထင်ဟပ်စေနိုင်သည်။
• စျေးကွက်ဗျူဟာများသည် စားသုံးသူ AI အသုံးပြုမှုအဆင့်အသစ်နှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိရပါမည်။

စိတ်ရှုပ်ထွေးမှု၏ ငွေကြေးတိုးတက်မှုနှင့် သုံးစွဲသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှု

• Perplexity ၏ ARR သည် သိသိသာသာတိုးလာပြီး ခိုင်မာသောအသုံးပြုသူတန်ဖိုးကိုဖော်ပြသည်။

• ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်နှစ်ကို 250,000,000 arr အောက်တွင် စတင်ခဲ့ပြီး မကြာသေးမီက မျှဝေခဲ့သည့် arifin သည် လွန်ခဲ့သောတစ်လက 500,000,000 arr ကိုဖြတ်ကျော်ခဲ့ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏အသုံးပြုသူများအတွက် တန်ဖိုးများဖန်တီးနေသည်မှာ ထင်ရှားပါသည်။

  – Dmitry Shevelenko

• ဘဏ္ဍာရေးမှတ်တိုင်များသည် ကုမ္ပဏီ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် သုံးစွဲသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို ထင်ဟပ်စေသည်။
• ARR တိုးတက်မှုသည် အပြိုင်အဆိုင် AI စျေးကွက်တွင် Perplexity ၏အောင်မြင်မှုကို ပြသသည်။
• ပြင်းထန်သော သုံးစွဲသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုသည် Perplexity ၏ ငွေကြေးအောင်မြင်မှုတွင် အဓိကအချက်တစ်ချက်ဖြစ်သည်။
• ARR တိုးလာခြင်းသည် ကုမ္ပဏီ၏တန်ဖိုးကို ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။
• Perplexity ၏တိုးတက်မှုသည် ၎င်း၏ထိရောက်သောစီးပွားရေးဗျူဟာအတွက် သက်သေတစ်ခုဖြစ်သည်။
• နည်းပညာကုမ္ပဏီအောင်မြင်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ARR ကို နားလည်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။

ကုန်ထုတ်စွမ်းအားမြှင့်တင်ရာတွင် AI ၏အခန်းကဏ္ဍ

• အသုံးပြုသူများသည် အလုပ်နှင့်သက်ဆိုင်သည့်အလုပ်များအတွက် ရှုပ်ထွေးမှုကို အသုံးချကာ စားသုံးသူ AI ကိုကျော်လွန်၍ မွေးစားခြင်းကို မောင်းနှင်စေသည်။

• လူတွေဟာ အလုပ်နဲ့ အသိပညာဆိုင်ရာ အလုပ်တွေအတွက် စိတ်ရှုပ်ထွေးမှုကို အမှန်တကယ် အသုံးပြုနေကြပါတယ်… ဒါက ပိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းစေဖို့ သူတို့ရဲ့ လျှို့ဝှက်လက်နက်ပါပဲ။

  – Dmitry Shevelenko

• AI ကိရိယာများကို ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အလုပ်အသွားအလာများတွင် ပေါင်းစပ်ထားပြီး ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
• Perplexity ၏ လက်တွေ့အသုံးချမှုများသည် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားအတွက် ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
• အလုပ်နှင့်ပတ်သက်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများသည် AI ကိရိယာများ၏ လက်လှမ်းမီမှုကို ချဲ့ထွင်သည်။
• ကုန်ထုတ်စွမ်းအားတိုးခြင်းသည် AI လက်ခံကျင့်သုံးခြင်း၏ သိသာထင်ရှားသောအားသာချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
• အလုပ်တာဝန်များတွင် AI ၏ပေါင်းစပ်မှုသည် ၎င်း၏ဘက်စုံအသုံးပြုနိုင်မှုနှင့် အသုံးဝင်မှုကို ပြသသည်။
• AI သည် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးပုံကို နားလည်ခြင်းသည် ၎င်း၏မွေးစားမှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။

နည်းပညာအကဲဖြတ်မှုတွင် ဝင်ငွေနှင့် သုံးစွဲသူမက်ထရစ်များ

• ဝင်ငွေသည် တန်ဖိုးကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် MAU များထက် ပိုမိုရိုးသားသော မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

• ဝင်ငွေသည် သင်သိသော ထိပ်တန်းလိုင်း maus ထက် များစွာပို၍ ရိုးသားသော မက်ထရစ်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတွင် ဖောင်းပွမှုနှင့် စူးစမ်းလေ့လာရေး လုပ်ဆောင်ချက်များစွာ ပါဝင်နိုင်သော်လည်း တန်ဖိုးနှင့် တင်းတင်းကျပ်ကျပ် တွဲမနေပါ။

  – Dmitry Shevelenko

• ဝင်ငွေသည် ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ဘဏ္ဍာရေးကျန်းမာရေးကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ ပုံဖော်ပေးသည်။
• ဖောင်းပွမှုနှင့် စူးစမ်းလေ့လာရေး လုပ်ဆောင်ချက်ကြောင့် အသုံးပြုသူ မက်ထရစ်များကို အထင်မှားစေနိုင်သည်။
• နည်းပညာကုမ္ပဏီများကို အကဲဖြတ်ရာတွင် ငွေကြေးစွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် အာရုံစိုက်ရန် လိုအပ်သည်။
• ဝင်ငွေသည် သုံးစွဲသူများထံ ပေးအပ်သည့် အမှန်တကယ်တန်ဖိုးကို ရောင်ပြန်ဟပ်သည်။
• ဝင်ငွေနှင့် အသုံးပြုသူတိုင်းထွာချက်များကြား ခြားနားချက်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
• ငွေကြေးဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများသည် ကုမ္ပဏီအောင်မြင်မှုအတွက် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော အကဲဖြတ်မှုကို ပေးဆောင်သည်။

AI စွမ်းရည်များနှင့် စားသုံးသူအမူအကျင့်များကြား အဆက်ဖြတ်ခြင်း

• စားသုံးသူများ၏ အမူအကျင့်များသည် AI စွမ်းရည်များနှင့် အပြည့်အဝ လိုက်လျောညီထွေ မရှိသေးသောကြောင့် ကြီးထွားမှုကို ချောမွေ့စေပါသည်။

• လူတွေက ဒီ ai က ဘာလဲဆိုတာ စူးစမ်းချင်ကြပေမယ့် သူတို့ရဲ့ အမူအကျင့်တွေ မပြောင်းလဲဘဲ ရှိနေတဲ့ အသုံးအဆောင်တချို့ကို မရောက်ခင်မှာ ကြုံဖူးကြတယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။

  – Dmitry Shevelenko

• AI ကိရိယာများနှင့် စားသုံးသူမွေးစားခြင်းကြား ကွာဟမှုသည် တိုးတက်မှုအတွက် အတားအဆီးတစ်ခုဖြစ်သည်။
• AI ၏ အပြည့်အဝ အလားအလာကို နားလည်သဘောပေါက်ရန်အတွက် အပြုအမူဆိုင်ရာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
• ကုမ္ပဏီများသည် AI မွေးစားခြင်းကို မောင်းနှင်ရန်အတွက် ချိတ်ဆက်မှုဖြတ်တောက်ခြင်းကို ဖြေရှင်းရမည်ဖြစ်သည်။
• စားသုံးသူအမူအကျင့်ကို နားလည်ခြင်းသည် ထိရောက်သော AI ပေါင်းစပ်မှု၏ အဓိကသော့ချက်ဖြစ်သည်။
• ဤအပြုအမူဆိုင်ရာ ကွာဟချက်ကြောင့် စက်မှုလုပ်ငန်းတိုးတက်မှုကို အဟန့်အတား ဖြစ်စေပါသည်။
• ကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးရန် ပစ်မှတ်ထားသော ပညာရေးနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု လိုအပ်သည်။

AI နယ်ပယ်တွင် စွမ်းဆောင်ရည်များ လွှမ်းမိုးလာသည်။

• တိုးတက်မှုကို စားသုံးသူများက အပြည့်အဝ အသုံးမချသည့်နေရာတွင် လွှမ်းမိုးနိုင်စွမ်းရှိသည်။

• ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောစက်မှုလုပ်ငန်းလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည့်တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းမှာ ယခုဖြစ်နိုင်ချေကို အသုံးပြုသူများအား ပညာပေးခြင်းဖြစ်သည်… လူများသည် ၎င်းတို့ကို သင်သိသော ဝဘ်ဆိုဒ်တွင် နည်းလမ်းတစ်သွယ်ဖြင့် အသုံးပြုနေဆဲဖြစ်သည်။

  – Dmitry Shevelenko

• AI စွမ်းရည်များကို အသုံးပြုသူများအား အသိပညာပေးခြင်းသည် မွေးစားရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
• overhang သည် စားသုံးသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုတွင် သိသာထင်ရှားသော အတားအဆီးကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။
• AI တိုးတက်မှုများသည် သုံးစွဲသူများနှင့် ထိရောက်သော ဆက်သွယ်မှု လိုအပ်သည်။
• လုပ်ငန်းသည် AI ၏ အလားအလာကို ပြသရန် အာရုံစိုက်ရမည်ဖြစ်သည်။
• ဗျူဟာမြောက်ရေးဆွဲခြင်းအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်ကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
• ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများအတွက် AI ၏ အပြည့်အဝ အလားအလာကို ဖွင့်ပေးနိုင်ပါသည်။

လူသားတို့၏ စူးစမ်းလိုစိတ်သည် AI အလားအလာအပေါ် အတားအဆီးတစ်ခုအဖြစ်

• AI ၏ အလားအလာကို မြှင့်တင်ရန် အဓိက ကန့်သတ်ချက်မှာ လူသားတို့၏ စူးစမ်းလိုစိတ် ဖြစ်သည်။

• ဤအရာအားလုံးကို အခွင့်ကောင်းယူရန် ထူးထူးခြားခြား လူသားပါဝင်ပစ္စည်းသည် စူးစမ်းချင်စိတ်နှင့် အေဂျင်စီဖြစ်လိမ့်မည်။

  – Dmitry Shevelenko

• Curiosity သည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် AI နည်းပညာများကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုခြင်းကို တွန်းအားပေးသည်။
• လူသားအေဂျင်စီသည် AI တိုးတက်မှုများကို အသုံးချရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
• စူးစမ်းချင်စိတ်ကို အားပေးခြင်းသည် AI မွေးစားမှုနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။
• စူးစမ်းလိုစိတ်၏ အခန်းကဏ္ဍကို နားလည်ခြင်းသည် AI ၏ အလားအလာကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
• ကန့်သတ်ချက်သည် နည်းပညာမွေးစားမှုတွင် လူသားဆိုင်ရာအချက်များ၏ အရေးပါမှုကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။
• သိချင်စိတ်ကို မွေးမြူခြင်းသည် ပိုမိုထိရောက်သော AI ပေါင်းစပ်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

AI သုံးစွဲသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုအပေါ် အသစ်အဆန်းများ၏ သက်ရောက်မှု

• AI အသုံးပြုမှုတွင် ဆန်းသစ်သောတိုးတက်မှုများက သတိပြုမိလာသော်လည်း စဉ်ဆက်မပြတ်ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို လျှော့ချလေ့ရှိသည်။

• ဆန်းသစ်တဲ့ spikes တွေက သင့်ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် သိရှိလာစေပြီး ဒါဟာ သင့်ကို လူတွေဆီ ခေါ်ဆောင်လာစေပြီး လူတွေ သိလာစေဖို့ သူတို့ရဲ့ အလေ့အထ အသုံးအနှုန်း အမျိုးအစားတွေကို ရှာဖွေတွေ့ရှိစေမှာပါ… အခု သင်မြင်နေရတာက အဲဒီ့မှာလည်း လျော့သွားတယ်ဆိုတာ သင်သိလာမှာပါ။

  – Dmitry Shevelenko

• ဆန်းသစ်တီထွင်မှုသည် သုံးစွဲသူများကို ဆွဲဆောင်နိုင်သော်လည်း ရေရှည် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို ထိန်းထားနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။
• သတိထားရန်မှာ အရေးကြီးသော်လည်း စွဲမြဲစွာအသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။
• အသစ်အဆန်းများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို နားလည်ခြင်းသည် သုံးစွဲသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုဆိုင်ရာ ဗျူဟာများအတွက် သော့ချက်ဖြစ်သည်။
• စဉ်ဆက်မပြတ်ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုသည် ကနဦးအတိုးထက် ပိုလိုအပ်သည်။
• ကုမ္ပဏီများသည် အသစ်အဆန်းထက် သာလွန်သောတန်ဖိုးကို ဖန်တီးရန် အာရုံစိုက်ရမည်ဖြစ်သည်။
• အသစ်အဆန်း၏ တခဏတာ သဘောသဘာဝသည် သုံးစွဲသူကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။

AI အပလီကေးရှင်းများတွင် တိကျမှု၏ အရေးပါမှု

• AI တွင် တိကျမှန်ကန်မှုသည် ထိရောက်သောရှာဖွေမှုနှင့် အချက်အလက်ပြန်လည်ရယူမှုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

• အဆုံးစွန်အားဖြင့် ai ၏ စီးပွားရေးအရ အကျိုးအမြတ်အရှိဆုံး ကဏ္ဍများတွင် တန်ဖိုးကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်နေရသည်နှင့်အမျှ … သင်သည် အတန်းရှာဖွေမှုတွင် အကောင်းဆုံးရှိရန် လိုအပ်သည်၊ သို့မှသာ သင် ai နှင့် လုပ်ဆောင်နေသမျှကို နောက်ဆုံးပေါ် နောက်ဆုံးပေါ်အခြေခံပြီး အရည်အသွေးအမြင့်မားဆုံး ရင်းမြစ်များကို သိရှိနိုင်စေရန် အတန်းရှာဖွေမှုတွင် အကောင်းဆုံးရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။

  – Dmitry Shevelenko

• တိကျသောဒေတာသည် AI စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် သုံးစွဲသူယုံကြည်မှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
• ထိရောက်သော ရှာဖွေမှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာရင်းမြစ်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။
• AI ၏တန်ဖိုးသည် တိကျသောသတင်းအချက်အလက်ပေးစွမ်းနိုင်စွမ်းနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။
• AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် တိကျမှု၏အရေးပါပုံကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
• ကုမ္ပဏီများသည် AI အပလီကေးရှင်းများကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဒေတာအရည်အသွေးကို ဦးစားပေးရမည်ဖြစ်သည်။
• တိကျမှုသည် အောင်မြင်သော AI ပေါင်းစည်းမှု၏ အခြေခံအချက်ဖြစ်သည်။