Le perfectionnement des compétences en IA générative peut aider votre entreprise à pérenniser

Beaucoup de gens comparer de l’impact de l’IA générative sur la société à la manière dont Internet a démocratisé l’accès à l’information au tournant du siècle. Internet a fourni une passerelle numérique vers la découverte d’informations, le commerce électronique et les connexions sociales, créant ainsi des millions d’emplois.

GenAI est sur le point de faire de même, mais sur un plan échelle exponentielle. Quelques les gens intelligents prétendent que genAI soit encore plus grand qu’Internet. Il est plus certain que la fonction transformatrice de genAI, à savoir l’automatisation de la création de contenu, modifiera la façon dont les gens travaillent.

Les implications des changements sur les flux de travail des connaissances sont stupéfiantes. Les entreprises utiliseront le développement de compétences technologiques personnalisées pour générer 1 000 milliards de dollars de gains de productivité d’ici 2026, selon Recherche IDC.¹

Cette augmentation de productivité ne viendra pas de la poussière magique de lutin. Les organisations doivent former leur personnel à la manière d’intégrer genAI dans leurs flux de travail quotidiens. L’éducation commence par l’ingénierie rapide, l’art et la science du cadrage des invites qui orientent les grands modèles linguistiques (LLM) vers les résultats souhaités. Quatre-vingt-sept pour cent des responsables informatiques interrogés par Dell² ont déclaré qu’ils souhaiteraient une formation rapide en ingénierie pour eux-mêmes, pour leurs équipes, ou pour les deux.

Voici quelques exemples de la manière dont divers rôles d’employés peuvent tirer parti de l’ingénierie rapide et d’autres compétences impliquant genAI :

Travailleurs du savoir

Cela inclut le personnel marketing et les analystes commerciaux, ainsi que les spécialistes et les gestionnaires des ressources humaines de tous les secteurs d’activité. L’élaboration d’invites avec une terminologie, un contexte et des contraintes pertinents peut inciter les LLM à créer des réponses plus précises et pertinentes qui peuvent les aider à créer des supports marketing ou travailler avec un chatbot pour mieux accompagner les clients.

Les chefs d’entreprise doivent améliorer les programmes de formation de base en nommant des experts en ingénierie prompts à animer des ateliers alliant théorie et pratique pour aider à perfectionner les membres de leur équipe. Les plateformes d’apprentissage en ligne telles que Coursera, Udacity et edX proposent des cours dispensés par des experts pour les organisations qui préfèrent emprunter cette voie. Le personnel compétent dans l’application pratique des outils d’IA dans le contexte des entreprises améliorera les capacités de leur organisation.

Développeurs de logiciels

Les programmeurs de logiciels produisent régulièrement du code logiciel, la lingua franca du monde numérique. Il s’avère que les LLM sont plutôt bons pour générer du code. Apprendre les invites de codage appropriées peut aider les développeurs de logiciels à utiliser les LLM pour créer et déboguer des logicielsainsi qu’augmenter leurs compétences en matière de traitement du langage naturel (NLP).

L’apprentissage des principes fondamentaux du NLP tels que la tokenisation, le marquage d’une partie du discours et la reconnaissance d’entités nommées peut compléter la formation des développeurs. Les dirigeants devraient encourager les développeurs à expérimenter des frameworks LLM tels que les bibliothèques BERT de Google, LLama 2 de Meta ou Transformers de Hugging Face. Ils utiliseront ces outils et didacticiels pour créer de petits projets et expérimenter avec des modèles pré-entraînés affinés. Les développeurs capables de travailler avec les systèmes genAI pourront créer des produits et services numériques innovantsdevenant ainsi plus précieux pour leurs organisations.

Ingénieurs de données

Les ingénieurs de données peuvent booster leur carrière en se familiarisant avec les systèmes genAI. Par exemple, la plupart des ingénieurs de données sont peut-être habitués à travailler avec diverses sources de données, mais les entreprises ont besoin des spécialistes capables de collecter, de prétraiter et de gérer les grands ensembles de données requis pour les modèles de formation.

Cela nécessite que les ingénieurs de données maîtrisent les concepts et les techniques liés au NLP, ainsi que les stratégies d’orchestration et de mise à l’échelle des conteneurs. Les dirigeants doivent encourager les ingénieurs de données à élargir leurs horizons et leur fournir les ressources dont ils ont besoin pour se diversifier, les aidant ainsi à maîtriser la manipulation des données pour s’adapter aux modèles genAI.

La voie à suivre pour perfectionner les compétences du personnel varie selon l’organisation. L’établissement d’un consensus sur les cas d’utilisation commerciale de genAI contribuera à orienter la formation interne, ainsi que les plateformes éducatives en ligne et les ateliers d’experts que les organisations choisissent d’offrir.

Les organisations doivent régulièrement communiquer la disponibilité de ces cours et opportunités de perfectionnement à tous les employés, ainsi que promouvoir les avantages des outils genAI pour améliorer la rapidité et l’efficacité. De plus, la liberté d’innover est un aimant à talents, puisque 78 % des salariés rejoignent leur entreprise parce qu’ils pensent qu’ils auront les moyens d’innover, selon une étude. Enquête Dell.³

Les partenaires peuvent aider au perfectionnement des compétences

Associer l’innovation technologique à l’investissement dans le perfectionnement des employés sera primordial pour une transition en douceur vers le monde. l’avenir du travail humain plus IA. Quelle que soit leur capacité d’innovation, de nombreuses organisations auront besoin d’aide pour tirer parti de l’écosystème ouvert en pleine croissance des LLM, des bibliothèques de logiciels et des technologies associées.

Les partenaires évoluent au rythme de l’évolution des technologies pour conseiller les organisations sur les meilleurs technologies, outils et processus. Qu’il s’agisse de déterminer comment exécuter des LLM (ou des SLM plus petits) sur des ordinateurs portables ou d’exploiter des conceptions de référence validées, les partenaires cultivent leur expertise dans la construction, l’exploitation et le perfectionnement de systèmes genAI.

Organisations je n’ai pas besoin de faire le grand saut seul.

• ¹ Perfectionnement des compétences de la main-d’œuvre à l’ère de l’IA, IDC, janvier 2024
• ² Generative AI Proficiency and Use Case Insight, enquête interne Dell, janvier 2024
• ³ Indice d’innovation Dell Technologies, Dell, février 2024

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