La IA generativa está reescribiendo las reglas del trabajo. Conozca las habilidades de IA generativa que necesita para mantenerse a la vanguardia en su trabajo y por qué son importantes en los lugares de trabajo.
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Hubo un tiempo en el que saber cómo usar una hoja de cálculo te daba una ventaja. Ahora, saber cómo trabajar con la IA generativa puede ser igual de esencial. En un Encuesta de McKinsey, el 78% de los encuestados informó que sus empresas utilizan la IA en una o más funciones empresariales.
La tecnología ya no está reservada para ingenieros o investigadores. Los escritores la usan para explorar ideas, los diseñadores la usan para probar variaciones, mientras que los analistas la usan para estructurar ideas. Es aparecer en las descripciones de los puestos, evaluaciones de rendimiento y herramientas de uso diario.
Por eso se ha vuelto importante para ti desarrollar habilidades de IA generativa. Si se pregunta en qué centrarse y por qué es importante, esta guía es para usted.
Las habilidades generativas de IA son las habilidades que permiten a alguien usar sistemas de IA que producen contenido original. El contenido puede ser texto, imágenes, audio, código o vídeo.
Estas habilidades se están volviendo útiles rápidamente en las funciones creativas, estratégicas, operativas y analíticas. En un nivel básico, las habilidades de IA generativa implican comprender qué pueden y qué no pueden hacer las herramientas. Esto incluye saber cómo enmarcar las instrucciones con claridad y ser capaz de saber cuándo el resultado es útil, engañoso o simplemente rellenador.
Por ejemplo, alguien del área de marketing podría usar la IA para intercambiar ideas sobre los asuntos de los correos electrónicos. Una entrada simple, como «escribir los titulares de los correos electrónicos», puede arrojar ideas genéricas.
Pero si le dan al modelo algo de contexto, como los puntos débiles de la audiencia o los objetivos de la campaña, por lo general obtendrán mejores resultados. Esa capacidad de dar forma a una solicitud con cuidado es una de las habilidades de inteligencia artificial generativa más importantes.
En los últimos años, la IA ha industrias globales cambiadas y exigió la necesidad de adoptar la IA. Estas son 10 habilidades generativas de IA que los trabajadores modernos pueden aprender para mejorar su utilidad en el lugar de trabajo.
Las herramientas de IA requieren que ingreses un mensaje en función del cual muestran un resultado. Por lo tanto, esta habilidad implica escribir entradas que guíen al modelo hacia salidas útiles y sensibles al contexto. Una redacción inteligente no es suficiente para encuadrar rápidamente. En su lugar, debes escribir indicaciones claras y con un propósito.
Implica dar antecedentes, establecer el tono, definir la audiencia, delinear la estructura y ser explícito sobre lo que quieres y lo que no. Encuadre rápido es importante porque las instrucciones mal enmarcadas hacen perder tiempo y producen resultados genéricos o irrelevantes. Las entradas estructuradas ayudan a reducir el ruido y a acercarse a las salidas utilizables desde el principio.
Dónde es útil: Redacción de contenido, copia de UX, atención al cliente, documentación de productos, comunicaciones internas e incluso generación de borradores legales.
Los modelos generativos producen contenido plausible, no necesariamente contenido correcto o útil. Es muy importante poder evaluar los resultados con un ojo crítico. Debe ser capaz de detectar errores, verificar los hechos y juzgar la relevancia. Sin esta habilidad, los trabajadores corren el riesgo de confiar en información incorrecta o de tomar decisiones basadas en un rendimiento débil.
Dónde es útil: Funciones que requieren mucha investigación, procesos editoriales, marketing, revisión legal y documentación técnica.
Muy pocos resultados útiles provienen de un solo mensaje. El refinamiento iterativo significa configurar los resultados a lo largo de varias rondas de interacción, ajustando las entradas en función de lo que arroje el modelo. La iteración reduce el esfuerzo desperdiciado y conduce a resultados más claros y personalizados. También genera confianza en el uso de la IA como parte de un flujo de trabajo.
La habilidad implica reescribir las instrucciones, dividir las solicitudes en pasos más pequeños, probar las variaciones y ser metódico a la hora de mejorar.
Dónde es útil: Redacción publicitaria, creación de presentaciones, estrategia de contenido, programación, comunicaciones de ventas y desarrollo de propuestas.
Los trabajadores no necesitan ser ingenieros de IA, pero sí necesitan una comprensión general de cómo funcionan los modelos generativos. Debes saber que los modelos no «saben» cosas. En cambio, se generan en función de los datos de probabilidad y entrenamiento.
La mala interpretación del funcionamiento de estas herramientas conduce a malas suposiciones y errores de juicio. Por lo tanto, la alfabetización básica sobre modelos permite a las personas usar la IA de manera más responsable.
Dónde es útil: En todas partes se utilizan herramientas de IA, especialmente en funciones relacionadas con el cumplimiento, los materiales públicos o los datos confidenciales.
Las herramientas de IA generativa suelen requerir que los usuarios envíen texto, documentos o archivos. Es imperativo saber qué es seguro incluir y qué debe excluirse por motivos reglamentarios y de privacidad.
Debe comprender qué tipos de datos nunca deben compartirse con sistemas de terceros y reconocer las limitaciones de la configuración de privacidad de las herramientas. El mal manejo de datos confidenciales puede provocar infracciones, multas o daños a la reputación.
Dónde es útil: Atención médica, finanzas, legal, recursos humanos, gobierno y cualquier función que maneje información personal o interna.
No todas las tareas se benefician de la IA generativa. Una habilidad importante es saber cuándo usar la IA generativa y cuándo no.
Esta habilidad implica identificar las tareas en las que la IA puede acelerar, apoyar o estructurar el trabajo sin aumentar el riesgo ni reducir la calidad. Debe aprender a reconocer qué flujos de trabajo se benefician de la velocidad y la variación en comparación con los que requieren una gestión manual cuidadosa.
La IA mal aplicada hace perder tiempo o produce resultados inferiores. Por lo tanto, las organizaciones buscan trabajadores que puedan usar la IA de manera inteligente para mejorar la productividad.
Dónde es útil: Gestión de proyectos, marketing, diseño de formación, servicio al cliente y operaciones de equipo.
Con las herramientas que ahora manejan texto, imágenes, audio y vídeo, los trabajadores deben entender cómo usar los diferentes formatos de entrada y leer los resultados más allá de las palabras escritas. Implica enviar capturas de pantalla, notas de voz o diagramas como entrada y poder generar o interpretar los resultados en formatos como gráficos, esquemas, imágenes o cronogramas.
Muchas plataformas de IA se están expandiendo más allá del texto, y los trabajadores que solo usan texto limitan lo que pueden lograr. Por el contrario, el trabajo multimodal abre posibilidades más ricas.
Dónde es útil: Diseño, educación, desarrollo de productos, contenido de redes sociales y capacitación interna.
La IA generativa suele funcionar mejor cuando se combina con otros sistemas, como editores de documentos, CRM, plataformas de proyectos, hojas de cálculo, etc. La integración de la cadena de herramientas se centra en integrar la IA en flujos de trabajo más amplios.
La habilidad abarca el uso de herramientas de inteligencia artificial que se conectan con Slack, Notion, Excel o Jira, y la creación de flujos de trabajo cortos mediante herramientas sin código, como Zapier. En el nivel básico, simplemente debes entender cómo transferir los resultados de un sistema a otro.
Dónde es útil: Flujos de trabajo de operaciones, equipos de marketing, capacitación de ventas, producción de contenido y análisis.
La IA puede reforzar los sesgos o producir contenido inapropiado o insensible. Es importante que los trabajadores entiendan esto y asuman la responsabilidad de cómo se usa la IA.
La salida que parece correcta de un vistazo puede transmitir señales no deseadas. Los usuarios responsables son conscientes de estos riesgos y toman medidas para reducirlos, especialmente si trabajan en áreas donde hay leyes como la Ley de IA de la UE y otras legislaciones regionales requieren su cumplimiento.
Esto significa revisar el contenido para garantizar su imparcialidad, reconocer los prejuicios incorporados, evitar los estereotipos inapropiados y aplicar una revisión ética en las decisiones respaldadas por la IA.
Dónde es útil: Contratación, comunicación, educación, trabajo político, participación pública y funciones centradas en la diversidad.
Cualquier persona que utilice la IA generativa debería poder ampliar su imaginación. La aplicación creativa significa utilizar herramientas para generar ideas inesperadas, nuevas variaciones o nuevos enfoques de problemas conocidos.
Por ejemplo, puedes hacer preguntas inusuales, poner a prueba los límites o mezclar ideas. Los trabajadores que tratan la IA generativa como una fuente de energía creativa pueden encontrar nuevas soluciones más rápido que aquellos que solo la utilizan para aumentar la velocidad.
Dónde es útil: Marca, estrategia de contenido, diseño de productos, laboratorios de innovación, planificación de eventos y trabajo estratégico a largo plazo.
Necesita una formación interna estructurada para integrar las habilidades de IA de la generación 1 en su fuerza laboral. Una de las maneras más eficaces de hacerlo es creación de cursos cortos y enfocados que enseñan un uso práctico.
Los cursos deben diseñarse en torno a las tareas reales que sus equipos ya realizan. Por ejemplo, un equipo de servicio al cliente podría aprender a usar la IA para resumir las interacciones o sugerir respuestas. Del mismo modo, un equipo de marketing podría explorar las pruebas de titulares, la ideación de campañas y la generación de publicaciones en redes sociales.
El diseño del curso se puede gestionar internamente o con la ayuda de plataformas que permiten el desarrollo de contenido personalizado. Caja de curso es una excelente opción en este sentido, ya que viene con funciones como un generador de evaluaciones de IA, un calificador de IA, un chatbot de IA, funciones interactivas, disponibilidad móvil, etc.
Incluya tanto la práctica guiada como la exploración abierta. Además, usa ejemplos extraídos de tus datos o escenarios reales para aumentar la relevancia. Y lo que es más importante, cree puntos de control en los que los participantes revisen los resultados de la IA para comprobar su calidad, equidad o relevancia.
Estas son algunas de las mejores prácticas a seguir en este sentido:
La mayoría de los empleados ya están familiarizados con la importancia de la IA en su vida laboral. Sin embargo, como organización, también puedes crear una cultura de aprendizaje en la que todos estén entusiasmados por adoptar nuevas habilidades. Cuando se capacita a los equipos para usar la IA generativa con un propósito, esto se refleja en resultados creativos en todos los ámbitos.
En este punto, es de conocimiento común que el uso de la IA no es solo una tendencia, sino una necesidad. Las herramientas son accesibles, pero el verdadero valor reside en cómo las utilizan las personas. Ahí es donde entran en juego las habilidades.
Las organizaciones que invierten en estas habilidades hoy en día están configurando sus equipos para mantener el ritmo y liderar. Del mismo modo, las personas que ahora se toman el tiempo para desarrollar su fluidez estarán mejor preparadas para trabajar de manera más inteligente y adaptarse más rápido.
El encuadre rápido guía a la IA hacia la producción de resultados relevantes y de alta calidad. Cuando agregas contexto, tono, detalles de la audiencia e instrucciones claras, reduces los resultados vagos o genéricos.
La evaluación de los resultados comprueba si el contenido generado por IA es preciso y útil. La habilidad implica verificar los hechos, detectar errores y juzgar si el resultado satisface sus necesidades. Sin ella, los equipos corren el riesgo de actuar sobre la base de información incorrecta o sesgada, lo que puede perjudicar la toma de decisiones.
El refinamiento iterativo significa mejorar los resultados de la IA en varias rondas ajustando las instrucciones, dividiendo las tareas en pasos y probando las variaciones. Produce resultados más precisos y personalizados, a la vez que minimiza el esfuerzo desperdiciado.
Las plataformas de LMS como Coursebox simplifican la integración de las habilidades generativas de inteligencia artificial al permitir a las organizaciones crear cursos cortos y específicos adaptados a las tareas reales del lugar de trabajo. Con funciones como un generador de evaluaciones basado en inteligencia artificial, un calificador de inteligencia artificial, elementos interactivos y un chatbot de inteligencia artificial integrado, Coursebox hace que el diseño de los cursos sea atractivo y accesible. Su disponibilidad móvil garantiza que los empleados puedan aprender en cualquier momento.
El uso responsable de la IA implica comprobar los resultados en busca de sesgos, imparcialidad y sensibilidad antes de compartirlos. Significa evitar los estereotipos dañinos, respetar la privacidad y seguir las leyes o políticas pertinentes.
