L'IA generativa sta riscrivendo le regole del lavoro. Scopri le competenze di intelligenza artificiale generativa di cui hai bisogno per rimanere all'avanguardia nel tuo lavoro e perché sono importanti nei luoghi di lavoro.
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C'è stato un tempo in cui saper usare un foglio di calcolo ti dava un vantaggio. Ora, sapere come lavorare con l'intelligenza artificiale generativa potrebbe essere altrettanto essenziale. In un Sondaggio McKinsey, il 78% degli intervistati ha riferito che le proprie aziende utilizzano l'IA in una o più funzioni aziendali.
La tecnologia non è più riservata agli ingegneri o ai ricercatori. Gli scrittori la usano per esplorare idee, i designer la usano per testare le variazioni, mentre gli analisti la usano per strutturare le informazioni. È apparire nelle descrizioni delle offerte di lavoro, revisioni delle prestazioni e strumenti quotidiani.
Ecco perché è diventato importante per te sviluppare competenze di intelligenza artificiale generativa. Se ti stai chiedendo su cosa concentrarti e perché è importante, questa guida è per te.
Le competenze di intelligenza artificiale generativa sono le capacità che consentono a qualcuno di utilizzare sistemi di intelligenza artificiale che producono contenuti originali. Il contenuto può essere testo, immagini, audio, codice o video.
Queste competenze stanno rapidamente diventando utili in ruoli creativi, strategici, operativi e analitici. A un livello base, le competenze di intelligenza artificiale generativa implicano la comprensione di ciò che gli strumenti possono e non possono fare. Ciò include saper inquadrare le istruzioni in modo chiaro ed essere in grado di capire quando l'output è utile, fuorviante o semplicemente esaustivo.
Ad esempio, qualcuno che si occupa di marketing potrebbe utilizzare l'intelligenza artificiale per fare brainstorming sulle righe dell'oggetto delle email. Un semplice input come «scrivi i titoli delle email» potrebbe restituire idee generiche.
Ma se forniscono al modello un contesto, ad esempio i punti deboli del pubblico o gli obiettivi della campagna, di solito ottengono risultati migliori. La capacità di dare forma a una richiesta in modo ponderato è una delle più importanti competenze di intelligenza artificiale generativa.
Negli ultimi anni, l'IA ha settori globali cambiati e ha imposto la necessità dell'adozione dell'IA. Ecco 10 competenze di intelligenza artificiale generativa che i lavoratori moderni possono apprendere per migliorare la loro utilità sul posto di lavoro.
Gli strumenti di intelligenza artificiale richiedono l'immissione di un prompt in base al quale mostrano un output. Quindi, questa abilità implica la scrittura di input che guidino il modello verso output utili e sensibili al contesto. Un fraseggio intelligente non è sufficiente per una rapida inquadratura. Invece, devi scrivere istruzioni chiare e mirate.
Implica dare un contesto, impostare il tono, definire il pubblico, delineare la struttura ed essere espliciti su ciò che si desidera e ciò che non si desidera. Inquadratura rapida è importante perché i prompt mal formulati fanno perdere tempo e producono risultati generici o irrilevanti. Gli input strutturati aiutano a ridurre il rumore e ad avvicinarsi agli output utilizzabili sin dall'inizio.
Dove è utile: Scrittura di contenuti, copia UX, assistenza clienti, documentazione del prodotto, comunicazioni interne e persino generazione di bozze legali.
I modelli generativi producono contenuti plausibili, non necessariamente corretti o utili. Essere in grado di valutare i risultati con un occhio critico è molto importante. Devi essere in grado di individuare gli errori, verificare i fatti e giudicare la pertinenza. Senza questa competenza, i lavoratori rischiano di affidarsi a informazioni errate o di prendere decisioni basate su una produzione debole.
Dove è utile: Ruoli ad alto contenuto di ricerca, processi editoriali, marketing, revisione legale e documentazione tecnica.
Pochissimi risultati utili provengono da un singolo prompt. Il perfezionamento iterativo significa modellare i risultati in diversi cicli di interazione, regolando gli input in base a ciò che restituisce il modello. L'iterazione riduce gli sforzi inutili e porta a risultati più chiari e personalizzati. Inoltre, aumenta la fiducia nell'uso dell'IA come parte di un flusso di lavoro.
L'abilità prevede la riscrittura dei prompt, la suddivisione delle richieste in passaggi più piccoli, il test delle varianti e l'essere metodici sul miglioramento.
Dove è utile: Copywriting, creazione di presentazioni, strategia dei contenuti, programmazione, comunicazioni di vendita e sviluppo di proposte.
I lavoratori non devono essere ingegneri di intelligenza artificiale, ma hanno bisogno di una conoscenza generale del funzionamento dei modelli generativi. Devi sapere che i modelli non «sanno» le cose. Vengono invece generati in base a dati di probabilità e addestramento.
L'incomprensione del funzionamento di questi strumenti porta a presupposti errati ed errori di giudizio. Quindi, l'alfabetizzazione basata sui modelli di base consente alle persone di utilizzare l'IA in modo più responsabile.
Dove è utile: Ovunque vengono utilizzati strumenti di intelligenza artificiale, specialmente in ruoli che implicano conformità, materiali rivolti al pubblico o dati sensibili.
Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa spesso richiedono agli utenti di inviare testo, documenti o file. Sapere cosa è sicuro includere e cosa deve essere escluso è fondamentale sia per motivi di privacy che normativi.
È necessario comprendere quali tipi di dati non devono mai essere condivisi con sistemi di terze parti e riconoscere i limiti delle impostazioni sulla privacy degli strumenti. La cattiva gestione dei dati sensibili può portare a violazioni, multe o danni alla reputazione.
Dove è utile: Assistenza sanitaria, finanziaria, legale, risorse umane, governo e qualsiasi ruolo nella gestione di informazioni personali o interne.
Non tutte le attività traggono vantaggio dall'IA generativa. Un'abilità importante è sapere quando usare l'IA generativa e quando no.
Questa abilità implica l'identificazione di attività in cui l'IA può accelerare, supportare o strutturare il lavoro senza aumentare i rischi o ridurre la qualità. Devi imparare a riconoscere quali flussi di lavoro traggono vantaggio dalla velocità e dalla variazione rispetto a quelli che richiedono un'attenta gestione manuale.
L'intelligenza artificiale applicata in modo errato fa perdere tempo o produce risultati inferiori. Pertanto, le organizzazioni cercano lavoratori in grado di utilizzare l'IA in modo ponderato per migliorare la produttività.
Dove è utile: Gestione del progetto, marketing, progettazione della formazione, servizio clienti e operazioni di squadra.
Con gli strumenti che ora gestiscono testo, immagini, audio e video, i lavoratori devono capire come utilizzare diversi formati di input e leggere gli output oltre alle parole scritte. Implica l'invio di schermate, note vocali o diagrammi come input e la capacità di generare o interpretare gli output in formati come grafici, wireframe, immagini o timeline.
Molte piattaforme di intelligenza artificiale si stanno espandendo oltre il testo e i lavoratori che utilizzano solo testo limitano ciò che possono ottenere. Al contrario, il lavoro multimodale apre possibilità più ricche.
Dove è utile: Progettazione, formazione, sviluppo del prodotto, contenuti sui social media e formazione interna.
L'intelligenza artificiale generativa spesso funziona meglio se combinata con altri sistemi, come editor di documenti, CRM, piattaforme di progetto, fogli di calcolo, ecc. L'integrazione della catena di strumenti si concentra sull'integrazione dell'IA in flussi di lavoro più ampi.
L'abilità comprende l'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale che si connettono con Slack, Notion, Excel o Jira e la creazione di flussi di lavoro brevi tramite strumenti senza codice come Zapier. A livello base, dovresti semplicemente capire come trasferire l'output da un sistema all'altro.
Dove è utile: Operazioni, team di marketing, abilitazione delle vendite, produzione di contenuti e flussi di lavoro di analisi.
L'intelligenza artificiale può rafforzare i pregiudizi o produrre contenuti inappropriati o insensibili. È importante che i lavoratori lo comprendano e si assumano la responsabilità di come viene utilizzata l'IA.
Un'uscita che a prima vista sembra soddisfacente può trasmettere segnali non intenzionali. Gli utenti responsabili sono consapevoli di questi rischi e intraprendono azioni per ridurli, soprattutto se lavorano in aree in cui leggi come la Legge UE sull'IA e altre legislazioni regionali richiedono la conformità.
Ciò significa rivedere i contenuti per verificarne l'equità, riconoscere i pregiudizi intrinseci, evitare stereotipi inappropriati e applicare la revisione etica nelle decisioni supportate dall'intelligenza artificiale.
Dove è utile: Assunzioni, comunicazioni, istruzione, politica, impegno pubblico e ruoli incentrati sulla diversità.
Chiunque utilizzi l'intelligenza artificiale generativa dovrebbe essere in grado di estendere la propria immaginazione. Applicazione creativa significa utilizzare strumenti per generare idee inaspettate, nuove varianti o nuovi approcci a problemi familiari.
Ad esempio, potresti porre domande insolite, testare limiti o idee per remixare. I lavoratori che considerano l'IA generativa come una fonte di energia creativa possono trovare nuove soluzioni più velocemente di quelli che la usano solo per velocizzare.
Dove è utile: Branding, strategia dei contenuti, design del prodotto, laboratori di innovazione, pianificazione di eventi e lavoro strategico a lungo termine.
Hai bisogno di una formazione interna strutturata per integrare le competenze di intelligenza artificiale di generazione 1 nella tua forza lavoro. Uno dei modi più efficaci per farlo è creazione di corsi brevi e mirati che insegnano l'uso pratico.
I corsi dovrebbero essere progettati in base a compiti reali che i tuoi team già svolgono. Ad esempio, un team di assistenza clienti potrebbe imparare a utilizzare l'intelligenza artificiale per riepilogare le interazioni o suggerire risposte. Allo stesso modo, un team di marketing potrebbe esplorare i test dei titoli, l'ideazione di campagne e la generazione di post sui social.
La progettazione del corso può essere gestita internamente o con l'aiuto di piattaforme che consentono lo sviluppo di contenuti personalizzati. Scatola dei corsi è un'opzione eccellente in questo senso in quanto include funzionalità come un generatore di valutazione AI, un AI grader, un chatbot AI, funzionalità interattive, disponibilità mobile e così via.
Includi sia la pratica guidata che l'esplorazione a tempo indeterminato. Inoltre, utilizza esempi tratti dai tuoi dati o scenari effettivi per aumentare la pertinenza. Soprattutto, crea punti di controllo in cui i partecipanti esaminino i risultati dell'IA per verificarne la qualità, l'equità o la pertinenza.
Ecco alcune best practice da seguire al riguardo:
La maggior parte dei dipendenti conosce già l'importanza dell'IA nella propria vita lavorativa. Tuttavia, come organizzazione, puoi anche creare una cultura dell'apprendimento in cui tutti siano entusiasti di adottare nuove competenze. Quando i team vengono addestrati a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa con uno scopo, ciò si traduce in risultati creativi su tutta la linea.
A questo punto, è risaputo che l'uso dell'IA non è solo una tendenza, ma una necessità. Gli strumenti sono accessibili, ma il vero valore sta nel modo in cui le persone li utilizzano. È qui che entrano in gioco le competenze.
Le organizzazioni che investono in queste competenze oggi stanno configurando i propri team per tenere il passo e guidare. Allo stesso modo, le persone che ora dedicano del tempo a diventare fluenti saranno meglio attrezzate per lavorare in modo più intelligente e adattarsi più rapidamente.
L'inquadratura rapida guida l'IA verso la produzione di output pertinenti e di alta qualità. Quando aggiungi contesto, tono, dettagli sul pubblico e istruzioni chiare, riduci i risultati vaghi o generici.
La valutazione dell'output verifica se i contenuti generati dall'intelligenza artificiale sono accurati e utili. L'abilità prevede la verifica dei fatti, l'individuazione degli errori e la valutazione se il risultato soddisfa le tue esigenze. Senza di essa, i team rischiano di agire sulla base di informazioni errate o distorte, il che può compromettere il processo decisionale.
Il perfezionamento iterativo significa migliorare i risultati dell'IA in più round regolando i prompt, suddividendo le attività in fasi e testando le variazioni. Produce risultati più accurati e personalizzati riducendo al minimo gli sprechi.
Le piattaforme LMS come Coursebox semplificano l'integrazione delle competenze di intelligenza artificiale generativa consentendo alle organizzazioni di creare corsi brevi e mirati su misura per attività reali sul posto di lavoro. Con funzionalità come un generatore di valutazione basato sull'intelligenza artificiale, un classificatore AI, elementi interattivi e un chatbot AI integrato, Coursebox rende la progettazione dei corsi coinvolgente e accessibile. La sua disponibilità mobile garantisce che i dipendenti possano apprendere in qualsiasi momento.
L'uso responsabile dell'IA implica il controllo degli output per pregiudizi, equità e sensibilità prima della condivisione. Significa evitare stereotipi dannosi, rispettare la privacy e seguire le leggi o le politiche pertinenti.
