L'IA générative est en train de réécrire les règles du travail. Découvrez les compétences génératives en IA dont vous avez besoin pour garder une longueur d'avance dans votre travail et pourquoi elles sont importantes sur le lieu de travail.
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Il fut un temps où savoir utiliser une feuille de calcul vous donnait un avantage. À présent, il est peut-être tout aussi essentiel de savoir comment travailler avec l'IA générative. Dans un Sondage McKinsey, 78 % des personnes interrogées ont indiqué que leur entreprise utilisait l'IA dans une ou plusieurs fonctions commerciales.
La technologie n'est plus réservée aux ingénieurs ou aux chercheurs. Les rédacteurs l'utilisent pour explorer des idées, les concepteurs l'utilisent pour tester des variantes, tandis que les analystes l'utilisent pour structurer des informations. C'est apparaissant dans les descriptions de poste, des évaluations des performances et des outils courants.
C'est pourquoi il est devenu important pour vous de développer des compétences génératives en IA. Si vous vous demandez sur quoi vous concentrer et pourquoi c'est important, ce guide est fait pour vous.
Les compétences génératives en IA sont les capacités qui permettent à quelqu'un d'utiliser des systèmes d'IA qui produisent du contenu original. Le contenu peut être du texte, des images, du son, du code ou une vidéo.
Ces compétences deviennent rapidement utiles dans les rôles créatifs, stratégiques, opérationnels et analytiques. Au niveau de base, les compétences génératives en IA impliquent de comprendre ce que les outils peuvent et ne peuvent pas faire. Cela implique de savoir comment formuler clairement les instructions et de savoir quand le résultat est utile, trompeur ou simplement complétant.
Par exemple, une personne du marketing peut utiliser l'IA pour réfléchir à l'objet de ses e-mails. Une simple saisie telle que « rédiger les titres des e-mails » peut renvoyer des idées génériques.
Mais s'ils donnent au modèle un certain contexte, comme les points faibles de l'audience ou les objectifs de la campagne, ils obtiendront généralement de meilleurs résultats. Cette capacité à formuler une demande de manière réfléchie est l'une des compétences les plus importantes en matière d'IA générative.
Ces dernières années, l'IA a industries mondiales transformées et a insisté sur la nécessité d'adopter l'IA. Voici 10 compétences génératives en matière d'IA que les travailleurs modernes peuvent acquérir pour améliorer leur utilité sur le lieu de travail.
Les outils d'IA vous obligent à saisir une invite en fonction de laquelle ils affichent une sortie. Cette compétence implique donc la rédaction d'entrées qui guident le modèle vers des sorties utiles et contextuelles. Un phrasé intelligent ne suffit pas pour un cadrage rapide. Au lieu de cela, vous devez rédiger des instructions claires et ciblées.
Cela implique de donner le contexte, de donner le ton, de définir le public, de définir la structure et d'être explicite sur ce que vous voulez et ce que vous ne voulez pas. Cadrage rapide est importante car les instructions mal formulées font perdre du temps et produisent des résultats génériques ou non pertinents. Les entrées structurées permettent de réduire le bruit et de se rapprocher des sorties utilisables dès le départ.
Où c'est utile : Rédaction de contenu, copie UX, support client, documentation produit, communications internes et même génération de brouillons juridiques.
Les modèles génératifs produisent un contenu plausible, mais pas nécessairement un contenu correct ou utile. Il est très important de pouvoir évaluer les résultats d'un œil critique. Vous devez être capable de repérer les erreurs, de vérifier les faits et de juger de la pertinence. Sans cette compétence, les travailleurs risquent de s'appuyer sur des informations incorrectes ou de prendre des décisions sur la base d'un faible rendement.
Où c'est utile : Rôles liés à la recherche, aux processus éditoriaux, au marketing, à la révision juridique et à la documentation technique.
Très peu de résultats utiles proviennent d'une seule invite. Le raffinement itératif consiste à façonner les résultats sur plusieurs cycles d'interaction, en ajustant les entrées en fonction de ce que le modèle renvoie. L'itération réduit les efforts inutiles et permet d'obtenir des résultats plus clairs et plus personnalisés. Cela renforce également la confiance dans l'utilisation de l'IA dans le cadre d'un flux de travail.
Cette compétence implique de réécrire les instructions, de diviser les demandes en étapes plus petites, de tester les variantes et d'être méthodique en matière d'amélioration.
Où c'est utile : Rédaction publicitaire, création de présentations, stratégie de contenu, programmation, communications commerciales et développement de propositions.
Les travailleurs n'ont pas besoin d'être des ingénieurs en IA, mais ils ont besoin d'une compréhension générale du fonctionnement des modèles génératifs. Il faut savoir que les mannequins ne « savent » rien. Ils sont plutôt générés sur la base de données de probabilité et d'entraînement.
Une mauvaise compréhension du fonctionnement de ces outils conduit à de mauvaises hypothèses et à des erreurs de jugement. Ainsi, la connaissance des modèles de base permet aux gens d'utiliser l'IA de manière plus responsable.
Où c'est utile : Les outils d'IA sont utilisés partout, en particulier dans les rôles liés à la conformité, aux documents destinés au public ou aux données sensibles.
Les outils d'IA générative obligent souvent les utilisateurs à soumettre du texte, des documents ou des fichiers. Il est impératif de savoir ce qui peut être inclus en toute sécurité et ce qui doit être évité pour des raisons de confidentialité et de réglementation.
Vous devez comprendre quels types de données ne doivent jamais être partagés avec des systèmes tiers et reconnaître les limites des paramètres de confidentialité des outils. Une mauvaise gestion des données sensibles peut entraîner des violations, des amendes ou une atteinte à la réputation.
Où c'est utile : Santé, finances, droit, ressources humaines, gouvernement et tout autre rôle traitant des informations personnelles ou internes.
Toutes les tâches ne bénéficient pas de l'IA générative. Une compétence importante est de savoir quand utiliser l'IA générative et quand ne pas le faire.
Cette compétence implique d'identifier les tâches dans lesquelles l'IA peut accélérer, soutenir ou structurer le travail sans augmenter les risques ni réduire la qualité. Vous devez apprendre à identifier les flux de travail qui bénéficient de la rapidité et de la variation par rapport à ceux qui nécessitent une manipulation manuelle minutieuse.
Une IA mal appliquée fait perdre du temps ou produit des résultats inférieurs. Les organisations recherchent donc des travailleurs capables d'utiliser l'IA de manière réfléchie pour améliorer la productivité.
Où c'est utile : Gestion de projet, marketing, conception de formations, service client et opérations d'équipe.
Les outils gérant désormais le texte, les images, le son et la vidéo, les employés doivent comprendre comment utiliser différents formats d'entrée et lire les résultats au-delà des mots écrits. Cela implique de soumettre des captures d'écran, des notes vocales ou des diagrammes en entrée, et de pouvoir générer ou interpréter des sorties dans des formats tels que des graphiques, des wireframes, des visuels ou des chronologies.
De nombreuses plateformes d'IA s'étendent au-delà du texte, et les travailleurs qui se contentent de lire uniquement du texte limitent leurs possibilités de réalisation. En revanche, le travail multimodal ouvre de plus grandes possibilités.
Où c'est utile : Conception, enseignement, développement de produits, contenu pour les réseaux sociaux et formation interne.
L'IA générative fonctionne souvent mieux lorsqu'elle est combinée à d'autres systèmes, tels que des éditeurs de documents, des CRM, des plateformes de projet, des feuilles de calcul, etc. L'intégration de la chaîne d'outils se concentre sur l'intégration de l'IA dans des flux de travail plus larges.
La compétence englobe l'utilisation d'outils d'IA connectés à Slack, Notion, Excel ou Jira, et la création de flux de travail courts via des outils sans code tels que Zapier. Au niveau de base, vous devez simplement comprendre comment transporter la sortie d'un système à un autre.
Où c'est utile : Opérations, équipes marketing, aide à la vente, production de contenu et flux de travail d'analyse.
L'IA peut renforcer les préjugés ou produire du contenu inapproprié ou insensible. Il est important que les travailleurs comprennent cela et assument la responsabilité de la manière dont l'IA est utilisée.
Une sortie qui semble correcte au premier coup d'œil peut transmettre des signaux imprévus. Les utilisateurs responsables sont conscients de ces risques et prennent des mesures pour les réduire, en particulier s'ils travaillent dans des domaines où des lois telles que la Loi sur l'IA de l'UE et d'autres législations régionales exigent la conformité.
Cela signifie qu'il faut examiner le contenu dans un souci d'équité, reconnaître les préjugés intrinsèques, éviter les stéréotypes inappropriés et appliquer un examen éthique aux décisions soutenues par l'IA.
Où c'est utile : Recrutement, communications, formation, travail politique, engagement du public et rôles axés sur la diversité.
Toute personne utilisant l'IA générative devrait être en mesure de développer son imagination. L'application créative consiste à utiliser des outils pour générer des idées inattendues, de nouvelles variantes ou de nouvelles approches de problèmes familiers.
Par exemple, vous pouvez poser des questions inhabituelles, tester des limites ou remixer des idées. Les travailleurs qui considèrent l'IA générative comme une source d'énergie créative peuvent trouver de nouvelles solutions plus rapidement que ceux qui ne l'utilisent que pour gagner en rapidité.
Où c'est utile : Image de marque, stratégie de contenu, conception de produits, laboratoires d'innovation, planification d'événements et travail stratégique à long terme.
Vous avez besoin d'une formation interne structurée pour intégrer les compétences de génération en matière d'IA à votre personnel. L'un des moyens les plus efficaces d'y parvenir est de créer des cours courts et ciblés qui enseignent une utilisation pratique.
Les cours doivent être conçus en fonction de tâches réelles que vos équipes accomplissent déjà. Par exemple, une équipe du service client peut apprendre à utiliser l'IA pour résumer les interactions ou suggérer des réponses. De même, une équipe marketing pourrait explorer les tests de titres, l'idéation des campagnes et la génération de publications sur les réseaux sociaux.
La conception des cours peut être gérée en interne ou à l'aide de plateformes permettant le développement de contenu personnalisé. Boîte de cours est une excellente option à cet égard car elle est dotée de fonctionnalités telles qu'un générateur d'évaluation IA, un évaluateur IA, un chatbot IA, des fonctionnalités interactives, la disponibilité mobile, etc.
Incluez à la fois une pratique guidée et une exploration ouverte. De plus, utilisez des exemples tirés de vos données ou de scénarios réels pour accroître la pertinence. Plus important encore, créez des points de contrôle où les participants examinent les résultats de l'IA pour en vérifier la qualité, l'équité ou la pertinence.
Voici quelques bonnes pratiques à suivre à cet égard :
La plupart des employés connaissent déjà l'importance de l'IA dans leur vie professionnelle. Cependant, en tant qu'organisation, vous pouvez également créer une culture d'apprentissage dans laquelle tout le monde est enthousiaste à l'idée d'adopter de nouvelles compétences. Lorsque les équipes sont formées pour utiliser l'IA générative de manière ciblée, cela se traduit par des résultats créatifs à tous les niveaux.
À ce stade, il est de notoriété publique que l'utilisation de l'IA n'est pas simplement une tendance, mais une nécessité. Les outils sont accessibles, mais leur véritable valeur réside dans la façon dont les gens les utilisent. C'est là que les compétences entrent en jeu.
Les organisations qui investissent aujourd'hui dans ces compétences mettent en place leurs équipes pour suivre le rythme et diriger. De même, les personnes qui prennent le temps de développer leur maîtrise dès maintenant seront mieux équipées pour travailler plus intelligemment et s'adapter plus rapidement.
Un cadrage rapide guide l'IA vers la production de résultats pertinents et de haute qualité. Lorsque vous ajoutez du contexte, du ton, des informations sur l'audience et des instructions claires, vous réduisez les résultats vagues ou génériques.
L'évaluation des résultats vérifie si le contenu généré par l'IA est précis et utile. Cette compétence implique de vérifier les faits, de repérer les erreurs et de déterminer si le résultat répond à vos besoins. Sans cela, les équipes risquent d'agir sur la base d'informations incorrectes ou biaisées, ce qui peut nuire à la prise de décision.
Le raffinement itératif consiste à améliorer les résultats de l'IA sur plusieurs cycles en ajustant les instructions, en divisant les tâches en étapes et en testant les variantes. Il produit des résultats plus précis et personnalisés tout en minimisant les efforts inutiles.
Les plateformes LMS telles que Coursebox simplifient l'intégration des compétences génératives en matière d'IA en permettant aux organisations de créer des cours courts et ciblés adaptés à des tâches réelles sur le lieu de travail. Grâce à des fonctionnalités telles qu'un générateur d'évaluation alimenté par l'IA, un évaluateur IA, des éléments interactifs et un chatbot IA intégré, Coursebox rend la conception des cours attrayante et accessible. Grâce à sa disponibilité mobile, les employés peuvent apprendre à tout moment.
L'utilisation responsable de l'IA implique de vérifier la partialité, l'équité et la sensibilité des résultats avant de les partager. Cela signifie éviter les stéréotypes néfastes, respecter la vie privée et suivre les lois ou politiques pertinentes.
