A IA generativa está reescrevendo as regras do trabalho. Saiba mais sobre as habilidades generativas de IA de que você precisa para se manter à frente em seu trabalho e por que elas são importantes nos locais de trabalho.
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Houve um tempo em que saber como usar uma planilha lhe dava uma vantagem. Agora, saber como trabalhar com a IA generativa pode ser igualmente essencial. Em um Pesquisa da McKinsey, 78% dos entrevistados relataram que suas empresas usam IA em uma ou mais funções de negócios.
A tecnologia não está mais reservada para engenheiros ou pesquisadores. Os escritores o usam para explorar ideias, os designers o usam para testar variações, enquanto os analistas o usam para estruturar insights. É aparecendo nas descrições de cargos, avaliações de desempenho e ferramentas diárias.
É por isso que se tornou importante que você desenvolva habilidades generativas de IA. Se você está se perguntando em que focar e por que isso é importante, este guia é para você.
As habilidades generativas de IA são aquelas que permitem que alguém use sistemas de IA que produzem conteúdo original. O conteúdo pode ser texto, imagens, áudio, código ou vídeo.
Essas habilidades estão rapidamente se tornando úteis em funções criativas, estratégicas, operacionais e analíticas. Em um nível básico, as habilidades generativas de IA envolvem entender o que as ferramentas podem ou não fazer. Isso inclui saber como enquadrar as instruções de forma clara e saber quando a saída é útil, enganosa ou apenas preenchedora.
Por exemplo, alguém em marketing pode usar a IA para debater linhas de assunto de e-mail. Uma entrada simples como “escrever títulos de e-mail” pode retornar ideias genéricas.
Mas se eles fornecerem ao modelo algum contexto, como pontos problemáticos do público ou metas da campanha, geralmente obterão melhores resultados. Essa capacidade de moldar uma solicitação cuidadosamente é uma das habilidades generativas de IA mais importantes.
Nos últimos anos, a IA tem indústrias globais alteradas e determinou a necessidade de adoção da IA. Aqui estão 10 habilidades generativas de IA que os trabalhadores modernos podem aprender para melhorar sua utilidade no local de trabalho.
As ferramentas de IA exigem que você insira um prompt com base no qual elas mostram uma saída. Portanto, essa habilidade envolve escrever entradas que orientam o modelo em direção a saídas úteis e sensíveis ao contexto. Uma formulação inteligente não é suficiente para um enquadramento imediato. Em vez disso, você precisa escrever instruções claras e objetivas.
Isso envolve fornecer informações básicas, definir o tom, definir o público, delinear a estrutura e ser explícito sobre o que você quer e o que não quer. Enquadramento imediato é importante porque solicitações mal formuladas perdem tempo e produzem resultados genéricos ou irrelevantes. As entradas estruturadas ajudam a reduzir o ruído e a se aproximar das saídas utilizáveis desde o início.
Onde é útil: Redação de conteúdo, cópia de UX, suporte ao cliente, documentação do produto, comunicações internas e até geração de rascunhos legais.
Os modelos generativos produzem conteúdo plausível, não necessariamente conteúdo correto ou útil. Ser capaz de avaliar os resultados com um olhar crítico é muito importante. Você deve ser capaz de identificar erros, verificar fatos e julgar a relevância. Sem essa habilidade, os trabalhadores correm o risco de confiar em informações incorretas ou tomar decisões com base em resultados fracos.
Onde é útil: Funções pesadas em pesquisa, processos editoriais, marketing, revisão jurídica e documentação técnica.
Muito poucas saídas úteis vêm de um único prompt. O refinamento iterativo significa moldar os resultados em várias rodadas de interação, ajustando as entradas com base no que o modelo retorna. A iteração reduz o esforço desperdiçado e leva a resultados mais claros e personalizados. Também aumenta a confiança no uso da IA como parte de um fluxo de trabalho.
A habilidade envolve reescrever solicitações, dividir as solicitações em etapas menores, testar variações e ser metódico em relação à melhoria.
Onde é útil: Redação, construção de apresentações, estratégia de conteúdo, programação, comunicações de vendas e desenvolvimento de propostas.
Os trabalhadores não precisam ser engenheiros de IA, mas precisam ter uma compreensão geral de como os modelos generativos funcionam. Você deve saber que os modelos não “sabem” as coisas. Em vez disso, eles são gerados com base em dados de probabilidade e treinamento.
A incompreensão de como essas ferramentas funcionam leva a suposições incorretas e erros de julgamento. Portanto, o modelo básico de alfabetização permite que as pessoas usem a IA com mais responsabilidade.
Onde é útil: Em todos os lugares, as ferramentas de IA estão sendo usadas, especialmente em funções que envolvem conformidade, materiais voltados para o público ou dados confidenciais.
As ferramentas generativas de IA geralmente exigem que os usuários enviem textos, documentos ou arquivos. Saber o que é seguro incluir e o que deve ser mantido fora é fundamental por motivos regulatórios e de privacidade.
Você deve entender quais tipos de dados nunca devem ser compartilhados com sistemas de terceiros e reconhecer as limitações das configurações de privacidade da ferramenta. O manuseio incorreto de dados confidenciais pode levar a violações, multas ou danos à reputação.
Onde é útil: Saúde, finanças, jurídico, RH, governo e qualquer função que lida com informações pessoais ou internas.
Nem todas as tarefas se beneficiam da IA generativa. Uma habilidade importante é saber quando usar a IA generativa e quando não usar.
Essa habilidade envolve identificar tarefas nas quais a IA pode acelerar, apoiar ou estruturar o trabalho sem aumentar o risco ou reduzir a qualidade. Você precisa aprender a reconhecer quais fluxos de trabalho se beneficiam da velocidade e da variação em comparação com aqueles que precisam de um manuseio manual cuidadoso.
A IA mal aplicada desperdiça tempo ou produz resultados inferiores. Portanto, as organizações buscam trabalhadores que possam usar a IA cuidadosamente para melhorar a produtividade.
Onde é útil: Gerenciamento de projetos, marketing, design de treinamento, atendimento ao cliente e operações em equipe.
Com as ferramentas que agora lidam com texto, imagens, áudio e vídeo, os funcionários precisam entender como usar diferentes formatos de entrada e saídas de leitura além das palavras escritas. Envolve o envio de capturas de tela, notas de voz ou diagramas como entrada e a capacidade de gerar ou interpretar saídas em formatos como gráficos, wireframes, imagens ou cronogramas.
Muitas plataformas de IA estão se expandindo para além do texto, e os trabalhadores que usam apenas texto limitam o que podem alcançar. Em contraste, o trabalho multimodal abre possibilidades mais ricas.
Onde é útil: Design, educação, desenvolvimento de produtos, conteúdo de mídia social e treinamento interno.
A IA generativa geralmente funciona melhor quando combinada com outros sistemas, como editores de documentos, CRMs, plataformas de projetos, planilhas etc. A integração da cadeia de ferramentas se concentra em incorporar a IA em fluxos de trabalho mais amplos.
A habilidade envolve o uso de ferramentas de IA que se conectam ao Slack, Notion, Excel ou Jira e a criação de fluxos de trabalho curtos por meio de ferramentas sem código, como o Zapier. No nível básico, você deve simplesmente entender como transportar a saída de um sistema para outro.
Onde é útil: Operações, equipes de marketing, capacitação de vendas, produção de conteúdo e fluxos de trabalho de análise.
A IA pode reforçar preconceitos ou produzir conteúdo impróprio ou insensível. É importante que os trabalhadores entendam isso e assumam a responsabilidade pela forma como a IA é usada.
Uma saída que parece boa à primeira vista pode transmitir sinais não intencionais. Os usuários responsáveis estão cientes desses riscos e tomam medidas para reduzi-los, especialmente se trabalharem em áreas onde leis como a Lei de IA da UE e outras legislações regionais exigem conformidade.
Isso significa revisar o conteúdo de forma justa, reconhecer preconceitos embutidos, evitar estereótipos inadequados e aplicar a revisão ética nas decisões apoiadas pela IA.
Onde é útil: Contratação, comunicação, educação, trabalho político, engajamento público e funções focadas na diversidade.
Qualquer pessoa que use IA generativa deve ser capaz de ampliar sua imaginação. Aplicação criativa significa usar ferramentas para gerar ideias inesperadas, novas variações ou novas abordagens para problemas familiares.
Por exemplo, você pode fazer perguntas incomuns, testar limites ou remixar ideias. Os trabalhadores que tratam a IA generativa como uma fonte de energia criativa podem encontrar novas soluções mais rapidamente do que aqueles que a usam apenas para agilizar.
Onde é útil: Branding, estratégia de conteúdo, design de produto, laboratórios de inovação, planejamento de eventos e trabalho estratégico de longo prazo.
Você precisa de uma educação interna estruturada para integrar as habilidades de IA da geração em sua força de trabalho. Uma das formas mais eficazes de fazer isso é construindo cursos curtos e focados que ensinam o uso prático.
Os cursos devem ser elaborados com base em tarefas reais que suas equipes já realizam. Por exemplo, uma equipe de atendimento ao cliente pode aprender a usar a IA para resumir as interações ou sugerir respostas. Da mesma forma, uma equipe de marketing poderia explorar testes de títulos, idealização de campanhas e geração de postagens sociais.
O design do curso pode ser tratado internamente ou com a ajuda de plataformas que permitem o desenvolvimento de conteúdo personalizado. Coursebox é uma excelente opção nesse sentido, pois vem com recursos como um gerador de avaliação de IA, um classificador de IA, um chatbot de IA, recursos interativos, disponibilidade móvel e assim por diante.
Inclua a prática guiada e a exploração aberta. Além disso, use exemplos extraídos de seus dados ou cenários reais para aumentar a relevância. O mais importante é criar pontos de verificação nos quais os participantes analisem os resultados da IA quanto à qualidade, justiça ou relevância.
Aqui estão algumas das melhores práticas a serem seguidas nesse sentido:
A maioria dos funcionários já está familiarizada com a importância da IA em suas vidas profissionais. No entanto, como organização, você também pode criar uma cultura de aprendizado em que todos estejam entusiasmados em adotar novas habilidades. Quando as equipes são treinadas para usar a IA generativa com propósito, ela aparece em resultados criativos em todos os setores.
Neste momento, é do conhecimento geral que o uso da IA não é apenas uma tendência, mas uma necessidade. As ferramentas são acessíveis, mas o valor real está na forma como as pessoas as usam. É aí que entram as habilidades.
Atualmente, as organizações que investem nessas habilidades estão preparando suas equipes para acompanhar o ritmo e liderar. Da mesma forma, as pessoas que dedicam tempo para desenvolver fluência agora estarão mais bem equipadas para trabalhar de forma mais inteligente e se adaptar mais rapidamente.
O enquadramento imediato orienta a IA na produção de resultados relevantes e de alta qualidade. Ao adicionar contexto, tom, detalhes do público e instruções claras, você reduz resultados vagos ou genéricos.
A avaliação de saída verifica se o conteúdo gerado pela IA é preciso e útil. A habilidade envolve verificar fatos, identificar erros e julgar se o resultado atende às suas necessidades. Sem isso, as equipes correm o risco de agir com base em informações incorretas ou tendenciosas, o que pode prejudicar a tomada de decisões.
O refinamento iterativo significa melhorar os resultados de IA em várias rodadas, ajustando as solicitações, dividindo as tarefas em etapas e testando variações. Ele produz resultados mais precisos e personalizados, minimizando o desperdício de esforço.
Plataformas de LMS, como o Coursebox, simplificam a integração de habilidades generativas de IA, permitindo que as organizações criem cursos curtos e focados, adaptados às tarefas reais do local de trabalho. Com recursos como um gerador de avaliação baseado em IA, um avaliador de IA, elementos interativos e um chatbot de IA integrado, o Coursebox torna o design do curso envolvente e acessível. Sua disponibilidade móvel garante que os funcionários possam aprender a qualquer momento.
O uso responsável da IA envolve verificar os resultados quanto à parcialidade, imparcialidade e sensibilidade antes de compartilhar. Isso significa evitar estereótipos prejudiciais, respeitar a privacidade e seguir as leis ou políticas relevantes.
