Jag testade Claude vs ChatGPT vs Gemini på 10 faktiska produktledningsuppgifter Samma prompts, blind utvärdering Resultaten överraskade mig (och irriterade några ChatGPT-lojalister) Vinnare efter kategori: PRD-skrivande: Claude (8,9/10) - bäst på teknisk djup - faktiskt tänker igenom undantagsfall - strukturen är rimlig - Jag skulle faktiskt använda det här på riktigt jobb Användarforskningssyntes: ChatGPT (8,7/10) - snabbast - god mönsterigenkänning - ren utgång - men ibland förenklas det Konkurrensanalys: Gemini (8,3/10) - Bäst på webbforskning - mest aktuell information - fast vid jämförelser - men långsammare än andra Teknisk dokumentation: Claude (9,2/10) - mest exakt tekniska detaljer - bättre kodexempel - hallucinerar inte lika mycket - känns som att den faktiskt förstår Mötesanteckningar: ChatGPT (8,5/10) - snabbaste bearbetning - bra extraktion av handlingsföremål - men ibland saknar kontext Sammanfattningssak: Claude: 8,7/10 chatgpt: 8,3/10 Tvillingar: 7,8/10 Mitt faktiska arbetsflöde: - PRD:er, tekniska dokument: Claude - snabba uppgifter, syntes: ChatGPT - forskning: Gemini Låt mig säga dig en sak... Folk som bara använder en modell begränsar sig själva "ChatGPT är bäst" folk säger "min hammare funkar för allt" Nej, det gör det inte Använd rätt verktyg för jobbet varumärkeslojalitet till AI är konstig

Platsannonser för rekryteringskoordinatorer har minskat med 67 % år över år Inte en recessionsgrej en AI-automationsgrej Vad koordinatorerna gjorde: - fram och tillbaka mejl med bokning av intervjuer (4–8 mejl per kandidat) - skicka bekräftelser - hantera ombokningar (fler mejl) - samla in feedback från intervjuare - uppdatera ATS - kandidatkommunikation vad AI-schemaläggningsverktyg gör nu: - automatiskt hittar ömsesidig tillgänglighet - Books intervju omedelbart - skickar bekräftelser - hanterar ombokningar utan människa - uppmanar och samlar in feedback - uppdaterar systemen automatiskt - personaliserar kandidatmejl i stor skala Matematiken är brutal: Rekryteringskoordinator: 65 000 $ + förmåner = totalt 80 000 USD AI-schemaläggningsverktyg: 200 dollar/månad = 2 400 dollar/år. Såg detta på en startup med 60 personer: Före: - 2 samordnare som hanterar 50 kandidater per månad - kostnad: 160 000 dollar/år - schemaläggningstid: 3 dagar per kandidat efter att ha bytt till AI: - 0 koordinatorer - hanterar obegränsat antal kandidater - kostnad: 3 000 dollar/år - schemaläggningstid: 2 timmar per kandidat De två samordnarna: "Vi ger personlig kontakt" Kandidater: märkte ingen skillnad, föredrog snabbare schemaläggning Koordinatorer byter till "rekryteringsverksamhet" (strategi, arbetsgivarvarumärke) Men jobbet att boka intervjuer är dött Som att någon manuellt skickar varje mejl Företag anställer fortfarande koordinatorer för schemaläggning: Slösar pengar Denna övergång tog 12 månader Inom två år kommer mänsklig schemaläggning att verka lika föråldrad som faxmaskiner Gå upp till strategi eller bli föråldrad

företag ersätter tyst supportteam med AI ingen annonserar det för PR-mardröm Men jag har sett siffrorna hjälpte ett SaaS-företag att göra detta: Före: 15 stödjande agenter Genomsnittlig svarstid: 8 minuter Upplösningstid: 45 minuter Kostnad: 900 000 dollar/år (60 000 dollar per agent) Efter: 3 supportagenter (endast eskaleringar) AI:n hanterar allt annat Genomsnittlig svarstid: 30 sekunder Upplösningstid: 5 minuter Kostnad: 200 000 dollar/år Kundnöjdheten gick från 78 % till 89 % Kunder föredrar snabbare lösning framför Human Touch för enkla problem De 12 agenterna som fick gå: "kunder vill prata med människor" data: 89 % av ärenden löstes av AI fick kunder högre betyg än människor för lösenordsåterställningar och grundläggande felsökning Endast komplexa frågor behövde människor stöd personer på LinkedIn som postar: "AI saknar empati" Kunder vill inte ha empati för "jag glömde mitt lösenord" De vill ha det fixat på 30 sekunder Skiftet: Tier 1-support: 95 % automatiserat Tier 2-support: 60 % automatiserat Tier 3-stöd: fortfarande mänsklig Detta hände på 18 månader varje SaaS-företag jag känner gör detta eller planerar det Kundsupport som ett stort mänskligt team är över kundsupport som ett litet expertteam + AI är framtiden Företag anställer fortfarande 10+ supportagenter: Efter. anpassa sig till att hantera komplexa frågor endast eller bli dyra omkostnader