你需要哪些生成式 AI 技能才能成功

曾经有一段时间，知道如何使用电子表格会给你带来优势。现在，知道如何使用生成式 AI 可能同样重要。在一个 麦肯锡调查，78% 的受访者表示，他们的公司在一个或多个业务职能中使用人工智能。

这项技术不再是为工程师或研究人员保留的。作家用它来探索想法，设计师用它来测试变体，而分析师则用它来构建见解。它是 出现在职位描述中、性能评估和日常工具。

这就是为什么培养生成式 AI 技能对你来说变得重要的原因。如果你想知道要重点关注什么以及它为何重要，那么本指南就是为你准备的。

什么是生成式 AI 技能？

生成式 AI 技能是允许某人使用人工智能系统制作原创内容的能力。内容可以是文本、图像、音频、代码或视频。

这些技能在创意、战略、运营和分析角色中迅速变得有用。在基本层面上，生成式 AI 技能包括了解这些工具可以做什么和不能做什么。这包括知道如何清晰地编写指令，以及能够分辨输出何时有用、有误导性或仅仅是填充物。

例如，市场营销人员可能会使用人工智能来集思广益电子邮件主题。像 “写电子邮件标题” 这样的简单输入可能会返回通用的想法。

但是，如果他们为模型提供一些背景信息，例如受众痛点或活动目标，他们通常会获得更好的结果。这种深思熟虑地形成请求的能力是最重要的生成式 AI 技能之一。

适用于现代员工的 10 种生成式 AI 技能

在过去的几年中，人工智能有 改变了全球产业 并规定了采用人工智能的必要性。以下是现代员工可以学习的 10 种生成式 AI 技能，以提高他们在工作场所的效用。

1。即时取景和指令设计

AI 工具要求你输入提示，它们根据提示显示输出。因此，该技能包括编写输入，引导模型获得有用的、情境感知的输出。巧妙的措辞不足以快速构图。相反，你需要写出清晰而有针对性的提示。

它需要提供背景、设定基调、定义受众、概述结构，并明确说明你想要什么和不想要什么。 即时取景 很重要，因为构图不当的提示会浪费时间并产生通用或无关的结果。结构化输入有助于减少噪音，从一开始就更接近可用输出。

它在哪里有用： 内容写作、用户体验文案、客户支持、产品文档、内部沟通，甚至是法律草案的生成。

2。输出评估和判断

生成模型产生合理的内容，不一定是正确或有用的内容。能够用批判的眼光评估产出非常重要。你必须能够发现错误、验证事实并判断相关性。如果没有这种技能，员工就有可能依赖不正确的信息或根据薄弱的产出做出决策。

它在哪里有用： 以研究为主的职位、编辑流程、营销、法律审查和技术文档。

3.迭代优化

很少有用的输出来自单个提示符。迭代优化意味着在几轮交互中塑造结果，根据模型返回的结果调整输入。迭代可以减少浪费的精力，并带来更清晰、更量身定制的输出。它还可以建立使用人工智能作为工作流程一部分的信心。

该技能包括重写提示、将请求分成较小的步骤、测试变体以及有条不紊地进行改进。

它在哪里有用： 文案写作、演示文稿构建、内容策略、编程、销售沟通和提案制定。

4。基础模型理解

员工不必是人工智能工程师，但他们确实需要对生成模型的工作原理有一个大致的了解。你必须知道模型不会 “知道” 事物。相反，它们是根据概率和训练数据生成的。

误解这些工具的工作原理会导致错误的假设和判断错误。因此，基本的模型素养使人们能够更负责任地使用人工智能。

它在哪里有用： 到处都在使用人工智能工具，尤其是在涉及合规性、面向公众的材料或敏感数据的角色中。

5。数据敏感度和信息控制

生成式 AI 工具通常要求用户提交文本、文档或文件。出于隐私和监管方面的原因，知道哪些内容可以安全地包括在内，哪些必须隐藏，是当务之急。

你必须了解哪些类型的数据不应该与第三方系统共享，并认识到工具隐私设置的局限性。敏感数据处理不当会导致数据泄露、罚款或声誉受损。

它在哪里有用： 医疗保健、财务、法律、人力资源、政府以及任何处理个人或内部信息的角色。

6。用例匹配

并非每项任务都受益于生成式 AI。一项重要的技能是知道何时使用生成式人工智能，何时不使用。

这项技能需要确定人工智能可以在不增加风险或降低质量的情况下加速、支持或组织工作的任务。您需要学习如何识别与需要仔细手动处理的工作流程相比，哪些工作流程受益于速度和变化。

不当应用的人工智能会浪费时间或产生较差的结果。因此，组织寻找能够深思熟虑地使用人工智能来提高生产力的员工。

它在哪里有用： 项目管理、营销、培训设计、客户服务和团队运营。

7。多模式输入和输出使用

现在工具可以处理文本、图像、音频和视频，因此工作人员需要了解如何使用不同的输入格式并阅读书面文字以外的输出。它包括提交屏幕截图、语音注释或图表作为输入，并能够生成或解释图表、线框、视觉效果或时间轴等格式的输出。

许多 AI 平台正在扩展到文本以外的领域，而仅使用文本的工作人员限制了他们所能实现的目标。相比之下，多模式工作开辟了更丰富的可能性。

它在哪里有用： 设计、教育、产品开发、社交媒体内容和内部培训。

8。工具链集成

生成式 AI 通常与其他系统（如文档编辑器、CRM、项目平台、电子表格等）结合使用时效果最佳。工具链集成侧重于将人工智能嵌入到更广泛的工作流程中。

该技能包括使用与Slack、Notion、Excel或Jira连接的人工智能工具，以及通过Zapier等无代码工具构建简短的工作流程。在基础层面上，你应该简单地了解如何将输出从一个系统传送到另一个系统。

它在哪里有用： 运营、营销团队、销售支持、内容制作和分析工作流程。

9。负责任使用和公平意识

人工智能可以强化偏见或制作不恰当或麻木不仁的内容。对于员工来说，了解这一点并对如何使用人工智能承担责任非常重要。

一目了然的输出可能会携带意想不到的信号。负责任的用户意识到这些风险并采取行动减少这些风险，特别是如果他们在诸如此类法律的领域工作 欧盟人工智能法案 以及其他地区立法要求遵守。

这意味着审查内容的公平性，识别内在的偏见，避免不恰当的陈规定型观念，并在人工智能支持的决策中进行道德审查。

它在哪里有用： 招聘、沟通、教育、政策工作、公众参与和以多元化为中心的职位。

10。创造性应用与探索

任何使用生成式 AI 的人都应该能够扩展他们的想象力。创造性应用意味着推动工具产生意想不到的想法、新的变体或解决熟悉问题的新方法。

例如，你可以提出不寻常的问题、测试界限或混音想法。将生成式人工智能视为创造能量来源的员工比仅将其用于提高速度的员工可以更快地找到新的解决方案。

它在哪里有用： 品牌推广、内容策略、产品设计、创新实验室、活动策划和长期战略工作。

如何将生成式 AI 技能融入您的员工队伍

你需要结构化的内部教育，将新一代人工智能技能整合到你的员工队伍中。做到这一点的最有效方法之一是 建立短期、有针对性的课程 讲授实际用法。

课程应围绕团队已经执行的实际任务进行设计。例如，客户服务团队可能会学习如何使用人工智能来总结互动或提出回应建议。同样，营销团队可以探索标题测试、活动构思和社交帖子生成。

课程设计可以在内部处理，也可以在允许自定义内容开发的平台的帮助下进行。 课程箱 在这方面是一个很好的选择，因为它具有人工智能评估生成器、人工智能评分器、人工智能聊天机器人、交互式功能、移动可用性等功能。

包括指导性练习和开放式探索。另外，使用从您的实际数据或场景中提取的示例来提高相关性。最重要的是，创建检查点，让参与者查看 AI 输出的质量、公平性或相关性。

以下是在这方面可以遵循的一些最佳实践：

• 在扩展之前，为每个团队介绍一两个用例。
• 将自定进度的模块与实时演练或讨论相结合。
• 让团队分享他们如何使用人工智能以及哪些方法行之有效。
• 不断更新您的课程内容，因为工具变化很快，而且每隔一天就会推出新功能。

大多数员工已经熟悉人工智能在工作生活中的重要性。但是，作为一个组织，你也可以建立一种学习文化，让每个人都对采用新技能感到兴奋。当团队接受培训以有目的地使用生成式人工智能时，它会全面体现在创造性结果中。

结论

在这一点上，众所周知，人工智能的使用不仅是一种趋势，而且是一种必需品。这些工具易于使用，但真正的价值在于人们如何使用它们。这就是技能的用武之地。

如今，投资于这些技能的组织正在组建自己的团队，以跟上步伐并发挥领导作用。同样，现在花时间提高流利度的人将更有能力更聪明地工作，更快地适应。

经常问的问题

为什么即时取景在生成式 AI 中很重要？

即时取景引导 AI 生成相关的高质量输出。当你添加上下文、语气、受众细节和明确的说明时，可以减少模糊或笼统的结果。

产出评估如何改善 AI 的使用？

输出评估检查 AI 生成的内容是否准确和有用。该技能包括事实核查、发现错误以及判断结果是否满足你的需求。没有它，团队就有可能根据不正确或有偏见的信息采取行动，这可能会损害决策。

什么是 AI 工作流程中的迭代优化？

迭代优化意味着通过调整提示、将任务分成多个步骤和测试变体来改进 AI 输出。它可以产生更准确和量身定制的结果，同时最大限度地减少浪费的精力。

人工智能驱动的 LMS 如何帮助组织将生成式 AI 技能融入其员工队伍？

像 Coursebox 这样的 LMS 平台使组织能够针对实际工作场所任务量身定制简短、有针对性的课程，从而简化生成式 AI 技能的集成。借助人工智能驱动的评估生成器、人工智能评分器、交互式元素和内置的人工智能聊天机器人等功能，Coursebox使课程设计引人入胜且易于使用。它的移动可用性确保员工可以随时学习。

如何负责任地使用生成式人工智能？

负责任的 AI 使用包括在共享之前检查输出是否存在偏差、公平性和敏感度。这意味着避免有害的陈规定型观念，尊重隐私，并遵守相关的法律或政策。