Do usuário da IA ao construtor de AI: as quatro habilidades que mudam tudo
Quando as pessoas me perguntam como crescer na IA, vejo o mesmo olhar em seus olhos. É emoção misturada com over -sear. Eles sabem que a IA é importante. Eles provavelmente tentaram ChatGPT ou Claude, talvez até o usaram para debater idéias ou redigir algum conteúdo. Mas eles estão presos naquele lugar familiar – usando a ferramenta de outra pessoa com as configurações de outra pessoa, imaginando como ir além do básico. Entendo. Você abre um chatbot, digita um prompt e recebe de volta algo útil. Parece mágico a princípio. Mas depois de um tempo, você começa a esbarrar em limitações. As respostas não são exatamente o que você precisa. Você não pode salvar o fluxo de trabalho para a próxima vez. Você não pode conectá -lo aos seus sistemas de trabalho reais. Você está preso copiando e colando entre as guias, sentindo que deveria haver uma maneira melhor. Existe uma maneira melhor. Mas isso exige mudar de ser alguém que usa a IA para alguém que constrói com IA. Essa mudança não é tão grande quanto você pensa, e não requer se tornar um programador. O banquinho de quatro patas que penso em crescimento de IA como um banquinho de quatro patas. Se uma perna estiver faltando, a coisa toda oscila. As pernas são API, Markdown, JSON e JavaScript. Nenhum deles é exótico ou reservado para engenheiros. Eles são apenas as fundações práticas que permitem que você seja um usuário passivo para alguém que possa realmente construir com a IA. Aqui está o que cada perna oferece: a API abre a porta, em vez de ser limitada ao que alguém coloca em uma interface de chatbot, você obtém acesso direto às capacidades da IA. Você pode controlar como ele se comporta, automatiza tarefas repetitivas e conectá -lo às suas ferramentas existentes. O Markdown traz ordem ao seu conhecimento que a maioria das informações da empresa vive em documentos e apresentações longas que a IA luta para analisar efetivamente. O Markdown fornece à sua estrutura de conteúdo com a qual você e a IA podem trabalhar de maneira limpa. O JSON oferece precisão em vez de recuperar os parágrafos de texto que você precisa interpretar, você pode solicitar à IA que retorne informações em formatos específicos e previsíveis que seus sistemas podem usar diretamente. O JavaScript faz as coisas acontecerem, é a ponte entre as respostas da IA e os lugares que seus alunos ou clientes realmente os vêem – seja em um curso, em uma página da web ou em um aplicativo. Juntos, essas quatro habilidades o movem de alguém que solicita a IA em um navegador para alguém que possa integrar a IA em fluxos de trabalho reais. Você para de saltar entre ferramentas desconectadas e começa a criar experiências que realmente correspondem à maneira como você trabalha. Por que isso é importante agora que os campos de PC e marketing estão em uma encruzilhada. Podemos continuar reforçando a IA em nossos sistemas existentes-painéis LMS de AI, módulos de scorm mais inteligentes, melhores análises-ou podemos reconhecer que a IA abre totalmente novas possibilidades de como o aprendizado e o engajamento realmente acontecem. Eu vi o que acontece quando as pessoas fazem essa mudança. Um treinador constrói um suporte técnico que responde automaticamente às perguntas do aluno. Um profissional de marketing cria um sistema que personaliza campanhas de email com base em padrões de comportamento real. Um designer instrucional desenvolve caminhos de aprendizagem adaptativa que se ajustam em tempo real. Esses não são projetos empresariais enormes que exigem equipes de desenvolvedores. Eles são pequenos aplicativos práticos construídos por pessoas que aprenderam a trabalhar diretamente com a IA, e não através da interface de outra pessoa. O que você aprenderá nas próximas cinco postagens, vou guiá -lo por cada perna do banquinho. Começaremos com a API porque é a base que desbloqueia todo o resto. Em seguida, adicionaremos o Markdown para estruturar seu conhecimento, JSON para organizar respostas de IA e JavaScript para conectar tudo. No post final, mostrarei exatamente como construir seu primeiro projeto movido a IA-algo pequeno e prático que você pode concluir em uma tarde, mas isso demonstra todos os quatro conceitos trabalhando juntos. Cada post se baseia nos anteriores, mas vou manter os exemplos concretos e as explicações fundamentadas no trabalho real que você provavelmente já está fazendo. Você não precisará aprender linguagens de programação ou dominar estruturas complexas. Você só precisará entender o que cada ferramenta faz e como pedir à IA para ajudá -lo a usá -la. Quem é para esta série é para o colega sobrecarregado que sabe que a IA é importante, mas não sabe por onde começar. Você provavelmente experimentou ferramentas de IA, mas está pronto para fazer mais do que apenas solicitar e esperar. Você deseja integrar a IA nos seus processos de trabalho reais, não apenas usá -lo para sessões de brainstorming. Talvez você esteja em L&D e esteja cansado de construir os mesmos cursos estáticos repetidamente. Talvez você esteja em marketing e queira personalizar experiências em escala. Talvez você esteja em operações e veja oportunidades de automatizar tarefas de rotina que consomem seu tempo. Se você já pensou que “tem que haver uma maneira melhor de fazer isso”, e está disposto a aprender quatro habilidades práticas que não exigem um diploma de ciência da computação, esta série é para você. O que esta série lhe dará essas cinco postagens sobre remover a intimidação. A IA não é mágica e não é reservada para engenheiros. É um conjunto de ferramentas que trabalham juntas de maneiras previsíveis. Depois de entender como essas ferramentas se conectam, você terá opções que não tem agora. Você se tornará um especialista em IA depois de ler essas postagens? Não. Mas você entenderá a paisagem o suficiente para tomar decisões informadas sobre o que vale a pena perseguir e o que vale a pena pular. Você saberá quando alguém está vendendo uma solução e quando estiver apontando para algo genuinamente útil. Mais importante ainda, você terá uma base. Se você o usa para criar pequenos scripts de automação, avaliar as ferramentas de IA com mais eficácia ou ter melhores conversas com colegas técnicos, você estará começando do solo sólido em vez de adivinhar. Nem todo mundo que lê esta série se tornará um construtor. Isso é bom. Mas todo mundo que o lê vai parar de ver a IA como uma caixa preta. E esse entendimento, por si só, é valioso em um mundo onde a IA faz cada vez mais parte de como o trabalho é feito. Título: “As quatro habilidades que mudam tudo”: do usuário da IA para o construtor de AI
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