Cadre de capacités par IA : délégation stratégique, direction et IA agétique pour les dirigeants

1. Introduction au modèle d'IA agentique: Laissez-nous comprendre les différents modèles d'IA ou les cadres génétiques. Nous avons un LLM, qui est en soi très intelligent. Vous pouvez poser une question, il peut répondre. Mais tout comme le fait qu'un stagiaire ne peut pas ouvrir de fichiers, ne peut pas consulter les dernières règles, ne se souvient pas de ce que vous lui avez dit hier. C'est une limite. Un LLM augmenté revient à transformer un stagiaire en un travailleur compétent ou un travailleur du savoir doté de trois superpouvoirs supplémentaires, d'outils de récupération et d'une récupération Découvrons les pouvoirs de récupération et d' accès à des connaissances externes, accès à des connaissances externes, tels que le fait de donner aux stagiaires l'accès au classeur de votre entreprise et à la recherche sur Google Il s'agit d'une fonctionnalité similaire à celle de la partie de récupération LLM augmentée Prenons un exemple dans le domaine des soins de santé. Les agents d'autorisation préalable vérifient les dernières règles applicables aux payeurs avant de déposer une demande. Exemple de prêt hypothécaire : les agents de configuration de prêts récupèrent les règles de taux d'intérêt mises à jour avant de rédiger les documents. Prêtez, éliminez le gaspillage lié aux recherches manuelles, réduisez le nombre de retouches lorsque des règles obsolètes sont utilisées Le second concerne les outils, la capacité d'agir à l'intérieur des systèmes. Au lieu de simplement lire les politiques, le stagiaire peut désormais se connecter à des portails et exécuter des tâches L'agent se connecte à un portail payeur soumet le pré-automatiquement. Les agents appellent l' API du Credit Bureau pour récupérer les cotes de crédit. Il s'agit donc d'un LLM augmenté. Nous voulons réduire le transfert humain afin d'accélérer le temps de cycle. Le troisième pouvoir important est la mémoire, la capacité de se souvenir du contexte au fil du temps. Le stagiaire tient un carnet pour conserver tout ce qui concerne les réunions passées et ne vous pose pas deux fois la même question Prenons l'exemple des soins de santé. Le Patient Experience Board mémorise votre dernière demande de facturation et se poursuit sans problème. assistante aux prêts rappelle que la preuve du revenu de l'emprunteur était absente lors de la dernière réunion Améliorez le rendement du premier passage. L'objectif est de réduire les erreurs dues à l'absence de contexte. Lorsque vous combinez la récupération, les outils et la mémoire, vous n'obtenez pas simplement un chatbot Vous disposez d'un agent capable de rechercher, d'agir et d'adopter moins de transferts, moins d'attente et moins de retouches, ce qui se traduit par un temps de cycle plus court et Aujourd'hui, une infirmière qui gère le déni passe 20 minutes. Elle consulte les règles du payeur, les récupère, se connecte à trois outils du système et mémorise les précédents cas de refus Maintenant, imaginez un LLM augmenté faisant cela en quelques secondes. C'est l'avantage de l' IA en tant qu'assistante. L'IA fait partie de l'équipe. Un plan LLM peut prendre des entrées et vous donner la sortie. C'est utile, mais c'est limité. Il oublie le contexte. Vous ne pouvez pas toujours accéder aux données les plus récentes et il n'est pas conçu pour utiliser des outils externes. Alors qu'un LLM augmenté résout ce problème en connectant le modèle à trois extensions clés, à outils de récupération et à de la mémoire La récupération concerne l' accès au savoir. LLM peut interroger une base de données externe, des systèmes de connaissances ou des documents pour récupérer des faits en temps réel Soins de santé, examen des antécédents du patient avant de rédiger le résumé. Prêt hypothécaire : récupération des cotes de crédit et des politiques mises à jour avant la nouvelle notation Les outils ont la capacité d'agir. LLM peut appeler des API, déclencher des flux de travail et exécuter des calculatrices Invoquez un outil de détection des fraudes, déclenchez une carte RPA pour réinitialiser le mot de passe C'est la capacité. La mémoire est une continuité dans le temps. Le LLM peut se souvenir des interactions antérieures, préférences et des actions passées Mémoriser le ton de la marque dans plusieurs communiqués de presse. Souvenez-vous des progrès d' apprentissage d'un élève pour adapter les leçons. Ensemble, ces améliorations font du LLM un collaborateur professionnel, capable de se remémorer l'historique, l'historique, extraire des faits et de prendre des mesures, et pas seulement de générer Pensez à un simple LLM comme à un stagiaire brillant. Il peut répondre aux questions mais oublie tout après la réunion Un LM augmenté revient à donner au stagiaire des outils d'accès et la mémoire qui peuvent lui permettre de gagner en valeur et d'être adapté à l'entreprise. 2. Les leaders qui pensent avec l'IA: Si l'IA joue le rôle de copilote dans tous les outils, nous devons former les pilotes, et non les passagers. Nous sommes donc tous ici. Les quatre D du cadre de capacité de l'IA. Ce cadre est conçu pour répondre aux questions cruciales du leader. Comment développer la maîtrise de l'IA à grande échelle, et pas seulement son utilisation Les quatre D fournissent une carte des capacités axée sur le leadership. Le premier est la délégation. Tout ne doit pas être confié à l'IA. Les dirigeants doivent définir ce qui reste des jugements, des valeurs et des relations intrinsèquement humains , par rapport à ce qui peut être codifié et étendu grâce à l'IA. Cette décision est stratégique et non opérationnelle. Une délégation mal placée comporte des risques. Une délégation réfléchie crée un effet de levier. Le deuxième D est la direction. L'efficacité de l'IA dépend de la clarté du problème qu'on lui demande de résoudre. De nombreux projets pilotes d'IA qui ont échoué ne sont pas dus à des algorithmes faibles, mais à une mauvaise articulation des besoins de l'entreprise. Par exemple, dans le secteur des services financiers, si la demande vise à réduire la fraude, l'IA rencontre des difficultés. Mais s'il est conçu pour détecter des transactions anormales, supérieures à 10 000$ en 5 minutes, le système prospère Les lecteurs doivent insister sur la précision dans la formulation de la question. Le troisième D est la détection. L'IA vous donnera des réponses, mais les dirigeants doivent se muscler pour les interroger. Tout ce qui est possible n'est pas correct. C'est là que les équipes seniors apportent une évaluation critique. Comparaison des résultats de l'IA avec les connaissances du domaine, la conformité et les résultats commerciaux. Enfin, la diligence. Déployer l'IA sans responsabilité est dangereux. Les taux de vigilance éthique, la gouvernance des données et les prévisions réglementaires ne sont pas des éléments du back office Ce sont les priorités du conseil d'administration. Pour les responsables de la transformation, la diligence est la limite entre la responsabilisation et la création de risques systématiques Ce cadre porte moins sur l'utilisation d'un outil. Il s'agit plutôt de savoir comment le diriger de responsable dans une entreprise axée sur l' IA. Maintenant que nous avons exploré les quatre D, connectons-les à la conception de notre organisation. Comment les dirigeants peuvent-ils intégrer ces capacités dans les équipes, la structure de gouvernance et la culture Nous savons comment utiliser l'IA, mais surtout, vous saurez comment penser avec l'IA. Cette déclaration est au cœur de la raison pour laquelle nous sommes ici aujourd'hui. La plupart des organisations enseignent aux utilisateurs comment utiliser l'IA, comment poser des messages, comment exécuter un modèle, comment automatiser une tâche. C'est utile, mais cela ne change rien. Pour les dirigeants, le véritable facteur de différenciation est d'apprendre à penser avec l'IA Cela signifie qu'il ne faut plus considérer l'IA comme un outil secondaire pour en faire un partenaire de réflexion dans la manière dont les problèmes sont définis, les décisions sont prises et les opportunités sont repérées. Réfléchis à ceci. Utiliser l'IA revient à demander à E de créer un résumé d'un rapport de marché. S'intéresser à l'IA, c'est se demander quel modèle elle révèle sur comportement des clients et quels modèles commerciaux pourraient en découler Le premier est tactique. Le second est stratégique. Dans les programmes de transformation, cette distinction distingue une stratégie d'efficacité à court terme d'une réinvention à l' échelle de l'entreprise Les dirigeants qui ne savent utiliser que l'IA obtiendront des gains de productivité Les leaders qui savent comment penser grâce à IA vont réinventer le secteur Alors que vous réfléchissez à votre rôle, demandez-vous je traite l'IA comme une calculatrice ou comme un co-stratège C'est cet état d'esprit qui façonnera avantage concurrentiel au cours de la prochaine décennie. Voyons maintenant comment cet état d'esprit se traduit en capacités. Les dirigeants doivent acquérir les compétences spécifiques nécessaires au leurs équipes pour passer de l'utilisation de l'IA à la réflexion basée sur l'IA 3. Qu'est-ce que la délégation: dévouement est la première et la plus cruciale des compétences du cadre de capacité de l'IA Pour les responsables de la transformation, la vraie question n'est pas de savoir si l'IA peut faire quelque chose. Il s'agit de savoir s'il doit le faire. Donnons vie à cela avec deux domaines dans lesquels bon nombre d'entre vous ont une supervision directe service client et le traitement des réclamations. Dans le domaine du service client, l'IA peut gérer le triage initial, routage des requêtes, la reconnaissance du statut VIP extraction de l'historique des clients Cela fonctionne mieux si vous le déléguez. Elles sont répétitives, basées sur des règles et sujettes à l' erreur humaine si elles sont effectuées manuellement. Mais lorsqu'il s'agit de gérer les escalades émotionnelles, fidéliser un client de grande valeur ou faire une exception de bonne volonté, c'est du territoire humain Déléguer cela à l' IA saperait confiance et les relations entre nos clients humains Dans le traitement des réclamations, l'IA excelle dans la validation des formulaires, vérification de la couverture des polices et le signalement des anomalies en cas La délégation de ces étapes réduit considérablement le temps de cycle Cependant, les discussions de règlement final, le règlement des différends et les exceptions politiques nécessitent toujours une supervision humaine car ils allient jugement, empathie et risque. La compétence de la délégation consiste à tracer des limites. Où l'IA nous apporte-t-elle rapidité, précision et évolutivité, où l'intervention humaine préserve-t-elle la confiance, les nuances et la responsabilité ? Les dirigeants qui se trompent gaspillent leurs capacités humaines sur tâches de faible valeur ou exposent l'entreprise à des risques en matière de réputation et de conformité Permettez-moi de clarifier ce qu' est le cadre de capacité de l'IA et ce qu'il n'est pas. ne s'agit pas de mémoriser les dix premières instructions ou de rechercher le dernier hack sur Chat GPT Ces astuces sont devenues obsolètes en quelques semaines. Enfin, ce sont les capacités, les habitudes, les compétences et le jugement que vous apportez à chaque interaction avec l' IA. Pensez-y de la même manière que vous pensez à N ou Six Sigma Les outils évoluent, mais l'état d'esprit et la discipline demeurent. 4. Délégation : Conscience des problèmes: Délégation et prise de conscience des problèmes. Avant de parler de l'IA, parlons de nous. La pierre angulaire d'une bonne délégation n'est pas la technologie. C'est de la clarté. Le succès commence par le fait de savoir exactement ce que nous essayons de réaliser. Trop souvent, les équipes se précipitent pour appliquer l'IA sans définir le véritable objectif. Il en résulte des résultats plus rapides qui ne résolvent pas réellement le problème commercial. Avant d'impliquer l'IA, faites une pause et posez quatre questions simples mais puissantes. Qu'est-ce que j' essaie d'accomplir exactement ? Est-ce que je souhaite réduire le temps de cycle des réclamations, améliorer la résolution du premier appel dans mon service client ? Qu'est-ce que je regarde exactement ? À quoi ressemble le succès ? Il s'agit de délais d'exécution plus courts, de moins d'erreurs, d'un NPS plus élevé ou d'un coût de service inférieur Nous avons besoin de clarté pour cela. Quel type de travail est requis ? Est-ce simple mais chronophage, comme le résumé d'une politique de 20 pages ? Est-ce incertain et exploratoire, comme la découverte de nouveaux modèles de fraude, ou est-ce que cela demande beaucoup de jugement, comme gérer un client VIP mécontent Quel est le meilleur endroit pour l'IA ? Où l'homme doit-il rester responsable ? L'IA peut rédiger, résumer et classer. L'être humain peut décider, interpréter et prendre des responsabilités. La délégation ne consiste pas à décharger le travail. Il s'agit de décomposer les flux de travail complexes en plusieurs parties et d'attribuer chaque partie au bon partenaire Humain ou IA. Lorsque nous commençons avec des objectifs clairs, la délégation devient stratégique. C'est là que l'efficience et l'efficacité se rejoignent. Merci. Je vous verrai lors de la prochaine leçon. 5. Délégation : sensibilisation à la plateforme: Sensibilisation à la délégation et à la plateforme. Maintenant, une fois que nous avons clairement défini notre problème, la prochaine fonctionnalité est la connaissance de la plateforme. Toutes les plateformes d'IA ne sont pas conçues de la même manière. Certains sont rapides comme l'éclair mais peu profonds, autres sont lents, mais ils savent mieux raisonner. D'autres sont optimisés pour favoriser la créativité, créer des copies marketing et générer des images, sont optimisés pour l'exactitude des données, afin de mieux gérer les contenus structurés tels que les factures ou les réclamations C'est important car choisir la mauvaise plateforme revient à donner un marteau à un chercheur L'outil en lui-même n'est pas mal, mais il ne convient pas à la tâche. Par exemple, si vous avez besoin de rapidité et d'évolutivité, scannant des milliers d'e-mails de clients pour connaître leurs sentiments, vous pouvez choisir un modèle de classification léger. Si vous avez besoin de jugement et raisonnement, par exemple pour analyser une réclamation pour fraude, vous avez besoin d'un modèle de raisonnement capable d'expliquer sa logique. Si vous cherchez à résoudre des problèmes de manière créative, exemple en repensant le flux de self-service de vos clients, vous aurez peut-être besoin d'un modèle génératif capable de réfléchir avec Et voici le plus important. N'enfermez pas votre équipe sur une seule plateforme. Le terrain se déplace trop vite. Encouragez l'expérimentation. Donnez à votre analyste et à vos responsables des opérations la possibilité d'essayer deux ou trois plateformes côte à côte. Les responsables de la transformation apprennent cette leçon grâce à la RPA, BPM et aux outils Lean La force ne réside pas dans une seule plateforme. Il s'agit de savoir quelle plateforme correspond au problème. Voici donc le changement d'état d'esprit. La délégation n'est pas simplement la tâche que je dois confier à l'IA ? Il s'agit également de savoir quelle plateforme est la mieux adaptée à cette tâche. C'est ainsi que vous combinez connaissance des problèmes connaissance de la plateforme pour faire de l'IA un partenaire stratégique au lieu d'être une case blanche. Merci Je vous verrai lors de la prochaine leçon. 6. Délégation : répartition des tâches: Délégation et répartition des tâches. Une fois que vous avez défini clairement votre objectif et les plateformes d'IA disponibles, le véritable art commence à décider comment répartir la tâche entre l'homme et l'IA. Il ne s'agit pas de remplacer des personnes. C'est une question d'équilibre. Pensez à trois catégories : l' automatisation, les tâches que l'IA peut exécuter en toute sécurité et de manière répétée Il s'agit d'étapes de routine basées sur des règles où l'échelle compte plus que le jugement. Extraction automatique des numéros de réclamation du formulaire PDF, balisage des tickets d'assistance par catégorie avant de les acheminer L'augmentation concerne une tâche dans laquelle l'humain et l' IA travaillent côte à côte. Ici, l'IA permet d' accélérer les choses et d'élargir les possibilités, mais l'humain garde le contrôle. Un analyste des politiques demande à AI de rédiger une variante de la clause, puis de peaufiner celle qui convient. Un responsable du service client développe conjointement des modèles d'e-mails avec l'IA, puis adapte le ton aux cas sensibles Seul le jugement humain, une tâche qui ne devrait jamais être déléguée. Ce sont des décisions qui exigent une prise de conscience humaine, contexte, une responsabilité et des nuances. Décider de refuser ou non une réclamation d'assurance limite. Ou faire une interprétation de conformité qui comporte un risque réglementaire. Et puis il y a une quatrième catégorie qui mérite d'être soulignée, celle du travail répétitif à faible valeur ajoutée, à laquelle aucun expert ne devrait consacrer son temps. Ce sont des candidats parfaits pour les agents de l'IA. Des choses comme la génération de notes de réunion, la préparation de la première version des rapports ou la consolidation des indicateurs de routine. guide En tant que responsables de la transformation, la question qui vous quelle partie de votre processus est prête à être automatisée en toute sécurité ? Où l'augmentation peut-elle créer plus de valeur en améliorant les performances humaines ? Quel domaine doit rester dirigé par l'homme pour protéger le jugement et la confiance ? Et quel travail répétitif pouvons-nous confier en toute confiance aux agents de l'IA ? est en trouvant ce juste équilibre que les organisations qui se contentent d'utiliser l'IA sont séparées de celles qui créent réellement de la valeur grâce à l'IA. Merci Je vous verrai lors de la prochaine leçon. 7. Deuxième D : Direction: Le deuxième D du cadre des capacités de l'IA est la direction. Examinons un peu plus en profondeur cette compétence de direction. Réfléchissez à la manière dont vous pourriez informer un nouveau membre de l'équipe. Vous ne vous contentez pas de dire de résoudre le problème du SLA. Vous expliquez le contexte du SLA, pourquoi il est important, quels sont les outils disponibles, exceptions à surveiller et à quoi devrait ressembler le résultat final C'est la direction. Maintenant, remplacez ce membre de l'équipe par un système d'IA. Le principe ne change pas. Si vous omettez le contexte et la clarté, l'IA produit des résultats vagues ou incorrects et la responsabilité en revient injustement à la technologie Alors qu'en réalité, il s'agissait d'un échec de communication. La direction concerne la façon dont vous communiquez avec l'IA. Il est au cœur de presque toutes les interactions humaines liées à l' IA. direction claire transforme l'IA d'une boîte noire en partenaire. Une mauvaise orientation le réduit à un bruit. Mettons cela en pratique à l'aide d'un exemple couvrant plusieurs domaines. Si vous pensez à un service fourni par un fournisseur de soins de santé, au lieu de demander à l'IA résumer le nœud du patient, diriger d'une manière ou d'une autre, il s'agit d'un résumé révélateur des trois dernières visites, mettre en évidence les modifications apportées aux médicaments et les tests à venir. Prenons un exemple tiré du processus de règlement des sinistres. Ne dites pas revoir cette réclamation. Vérifiez plutôt le risque de fraude lié à cette réclamation automobile en comparant les coûts de réparation aux modèles historiques, et signalez une anomalie supérieure à 20 % Prenons l'exemple d'une hypothèque. Ne parlez pas du processus de candidature, mais dites extraire les informations sur les revenus et l'emploi, signaler les documents manquants, estimer la probabilité d'approbation fonction des règles de souscription Si je pense au département des médias ou de la communication, au lieu de dire «   rédiger un communiqué de presse », vous pouvez être plus précis en disant «   rédigez un communiqué de 400 mots pour un public B to B » sur un ton confiant, en soulignant les avantages en matière de réglementation et de conformité. La compétence de direction garantit que l'IA fournit un travail efficace, efficient, éthique et sûr Le résultat même auquel les leaders de la transformation se soucient lorsque vous maîtrisez la direction. L'IA cesse d'être une devinette et devient un véritable contributeur et devient un véritable 8. Direction: Il ne s'agit pas d'une formulation intelligente ou d'instructions délicates. C'est comme si vous écriviez un SOP ou un document de processus. Vous traduisez la logique métier en instructions lisibles par l'IA Tout comme lorsque vous recrutez un nouvel analyste, vous ne vous contentez pas de lui demander de le découvrir. Vous leur dites à quoi devrait ressembler le résultat, quelle approche ils doivent utiliser et quel ton doit être maintenu. Une mauvaise orientation entraîne des retouches. Si l'IA émet un mauvais ton, mauvais format ou une logique erronée, quelqu'un doit y remédier. Cela tue l'adoption. Chaque mauvais résultat détruit la confiance de l'utilisateur. La cohérence ne vient que lorsque la direction est forte. L'orientation est également une question de gouvernance. C'est ainsi que vous pouvez faire en sorte que l' IA reste alignée sur les règles métier sans écrire de nouveau code. Dans tous les programmes de transformation que vous avez dirigés, vous l'avez déjà fait. Vous avez défini ce à quoi ressemble le succès. Vous décidez de l'approche ou de la méthode, et vous alignez le ton et le comportement. Ils deviennent donc vos trois piliers importants de direction. Maintenant, il suffit d'appliquer la même rigueur lorsque vous interagissez avec l'IA Commençons par la première dimension de la direction. C'est l'orientation du produit. Pensez à la fréquence à laquelle l' IA vous déçoit, non pas parce que le modèle est faible, mais parce que nous ne lui avons pas dit exactement ce que nous L'IA n'est pas un lecteur mental. Si vous le laissez deviner, le résultat est souvent raté orientation du produit implique de répondre à quatre questions simples mais pertinentes dès le départ. Quel est le contexte de cette œuvre ? Que doit faire exactement l'IA ? Quel format doit prendre la sortie ? Quel est le public et quel style convient ? Concrétisons cela avec quelques exemples de ressources humaines illustrant certains sous-processus Équipe d'acquisition de talents. Au lieu de donner une directive, donnez au commentaire le CV, donnez une orientation claire au produit. Résumez ce CV en trois points. La section doit inclure les compétences pertinentes, l'expérience pertinente et les forces fondées sur des preuves. Évitez de déduire des personnalités ou des traits démographiques. Ici, l'IA sait désormais ce qu'il faut inclure et ce qu'il faut éviter. Prenons un exemple tiré de gestion des performances, au lieu de dire : rédigez des commentaires pour cet employé, donnez une orientation au produit, rédigez des commentaires sur les performances basés sur le comportement. Structurez-le en fonction des réalisations et des points forts, des domaines de développement et des prochaines étapes. Utilisez un ton de soutien neutre qui convient à une évaluation à mi-parcours. Il ne fait aucun doute que l' IA a maintenant un plan directeur. Pensons à la communication politique. Au lieu de demander à l'IA d'expliquer la nouvelle politique en matière de congés, donnez une orientation au produit. Rédigez une communication de 150 mots à l'intention des employés expliquant la nouvelle politique en matière de congés. Utilisez un langage simple, évitez le jargon des ressources humaines et terminez par deux étapes d'action claires Le public est composé de tous les employés de notre organisation. Vous pouvez donner le nom de l' organisation si vous le souhaitez. Cela garantit une clarté, un ton et une structure conformes aux normes de communication RH. Nous allons prendre un autre exemple de l'équipe chargée des relations avec les employés. Au lieu de demander à l'IA, résumez cette plainte, donnez une orientation claire au produit. Résumez la plainte de l' employé dans un format chronologique factuel, indiquant les dates, les mesures prises et les parties impliquées Veuillez ne pas interpréter les émotions et ne pas attribuer de blâme. Cela permet de maintenir le résultat conforme et de rester prêt pour l'enquête. Alors pourquoi l' orientation du produit est-elle importante ? C'est parce que lorsque vous donnez une orientation claire au produit, IA dispose d'un plan directeur Vous n'allez pas le laisser deviner. Vous définissez des exigences explicites afin que le résultat corresponde à votre objectif , à vos normes et à votre public Une fois que vous avez clairement défini l'orientation du produit, le quoi, l'étape suivante consiste à indiquer le comment C'est là qu'intervient l' orientation du processus. J'aborderai cela dans mon prochain cours. 9. Direction de processus: Examinons maintenant la deuxième dimension de la direction. Direction du processus, comment. Dans les environnements complexes ou réglementés, les méthodes comptent autant que le résultat. Pensez à votre propre équipe. Parfois, vous ne vous souciez pas seulement du travail à accomplir. Vous vous souciez également de la façon dont cela se fait. Il en va de même pour l'IE. Avec la direction des processus, vous orientez l'approche de l'IA. Les résultats sont non seulement rapides , mais aussi fiables et conformes. Il existe plusieurs manières de procéder. Des conseils généraux, comme la manipulation du manuel de quelqu'un, instructions étape par étape, comme donner une recette , des exemples pratiques montrant, voici comment je m'y prends. C'est important car l'IA possède déjà une vaste formation, mais elle ne connaît pas votre contexte à moins que vous ne l'expliquiez. Vous souhaitez donc répondre à des questions telles que sur quelle source de données doit-il s'appuyer ? Quels problèmes doivent être traités et dans quel ordre ? Quel style de flux de travail ou d'analyse utiliser ? Fondons cela sur des exemples tirés de vos domaines. Services aux prestataires de soins de santé. Au lieu de résumer les notes des patients, par exemple, résumez les trois dernières visites par ordre chronologique, mettez en évidence les modifications médicamenteuses, puis signalez tout test à venir Lorsque vous donnez des directives à un processus, vous ne faites pas de microgestion Vous façonnez la méthode de l'IA pour qu'elle reflète les règles de votre entreprise. C'est ainsi que vous évitez les erreurs, réduisez le nombre de retouches et garantissez la conformité Merci. Je vous verrai lors de la prochaine leçon. 10. Direction des performances: Direction des performances. S'il y a un point à retenir de ce module, c'est bien celui-ci. L'IA n'est pas une base de données. Ce n'est pas un distributeur automatique. Il ne se contente pas de stocker des faits ou de proposer une réponse fixe L'IA est un système interactif, ou tout comme les humains, son comportement change en fonction de la façon dont vous le dirigez. C'est là qu'intervient la direction des performances. L'orientation des performances consiste à façonner la façon dont vous souhaitez que l'IA pense, réagisse et se présente. Il ne s'agit pas de ce que produit l'IA. C'est l'orientation du produit. Il ne s'agit pas de savoir comment l'IA doit exécuter les étapes. C'est l'orientation du processus. La direction des performances concerne la personnalité et le comportement du résultat. Avant de commencer à travailler avec l'IA, posez-vous quatre questions. Ai-je besoin d'un assistant qui se concentre sur une seule bonne réponse ou d'un partenaire qui explore de multiples possibilités Est-ce que je veux que l'IA remette en question les hypothèses ou suive simplement mes instructions à la lettre ? Le résultat doit-il être détaillé et riche ou concis et aller droit au but ? Est-ce que je veux le raisonnement étape par étape ou juste les réponses finales peaufinées ? Ces choix influencent considérablement la qualité et l' utilité des résultats. Faisons en sorte que cela devienne une réalité au sein des ressources humaines. Direction des performances, examinons quelques exemples. Au lieu de vous demander de rédiger une réponse à une plainte d'un employé, la directive de performance vous propose options telles que la rédaction d'une réponse calme et neutre alignée sur les politiques, adaptée à une communication formelle. Vous pouvez également donner une directive, rédiger un accusé de réception empathique et solidaire en deux phrases avant Même tâche, attentes de performance complètement différentes. Prenons un autre exemple de l'équipe d'acquisition de talents. Au lieu de dire IA, rédigez des commentaires d'entretien, vous définissez la direction à suivre, rédigez un feedback structuré dans un format basé sur les compétences Évitez le jugement de personnalité. Ou vous pouvez dire de rédiger un bref résumé prêt à l'emploi pour le manager mettant en évidence les points forts, les risques et les recommandations d'embauche. La direction du rendement garantit l'équité et la clarté des communications relatives à l'embauche. Prenons l'exemple du département LND. Au lieu de dire «   expliquez cette politique », vous pouvez spécifier le comportement. Expliquez cette politique dans un langage simple et convivial comme si vous l'enseigniez aux nouvelles recrues, ou expliquez cette politique dans un langage détaillé de niveau responsable avec des exemples et des implications Cela modifie le ton, la profondeur et le niveau de complexité de la sortie qui en sort. La gestion des performances, au lieu de dire «  résumer cette évaluation », vous pouvez indiquer comment l'IA doit se comporter. Résumez l'évaluation en utilisant langage orienté vers l' action et évitez les adjectifs génériques Résumez avec des tonalités axées sur le coaching, en donnant la priorité à la modification de la croissance orientation des performances détermine si l'IA ressemble à un coach ou à un administrateur de politiques. Pourquoi est-ce une compétence importante que vous devez connaître ? Parce que sans elle, l'IA se comporte de manière générique. Grâce à elle, l'IA devient un outil de précision qui s'adapte à votre public, qu' il s'agisse d' employés, de managers, ressources humaines, de dirigeants ou de nouveaux employés. Il comprend le but de la communication. S'agit-il d'un feedback, d'une communication, d'un coaching ou d'une documentation ? Il comprend le ton, doit-il être empathique, ferme, neutre ou formel ? La sortie peut être définie dans un style détaillé R bref et structuré. Ainsi, lorsque vous combinez l'orientation du produit, ce que vous voulez, la direction du processus, manière de le faire, et l'orientation des performances, manière dont il doit se comporter, IA n'est tout simplement pas un assistant. Il devient un partenaire intelligent qui produit des résultats en matière de ressources humaines qui répondent exactement à vos normes. C'est à ce moment-là que l'IA commence à apporter une véritable valeur commerciale. Maintenant que vous savez comment orienter l'IA, la prochaine étape sera la détection, la prochaine étape sera la détection, en développant la discipline consistant à évaluer les résultats de l'IA de manière critique, afin de ne jamais accepter une réponse telle qu'elle est. Nous aborderons cela dans la prochaine vidéo. 11. Préparer la direction du processus: Examinons maintenant la deuxième dimension de la direction, la direction du processus, le comment. Dans le domaine des ressources humaines, la façon dont le travail est effectué est tout aussi importante que le résultat final. Pensez à votre propre équipe RH. Il ne suffit pas que la tâche soit terminée. Cela doit être fait avec précision, équité et conformément à la politique. Il en va de même lorsque vous travaillez avec l'IE. Process Direction guide les méthodes d'IA afin que les résultats ne soient pas seulement rapides, mais aussi fiables, structurés et sûrs. Il existe plusieurs manières de donner une orientation au processus. Les conseils généraux, c'est comme remettre un manuel à quelqu'un. instruction étape par étape revient à donner une procédure ou un manuel SOP Vous pouvez également donner des exemples pratiques comme montrer comment les ressources humaines s'y prennent habituellement. Ce processus d'orientation des processus est très important car l' IA possède une formation étendue, mais elle ne connaît pas votre contexte RH à moins que vous ne le lui disiez. Donc, en ce qui concerne la direction du processus, vous précisez quelles données doivent être utilisées en premier ? Qu'est-ce qui doit être vérifié dans l'ordre ? Quel style d'analyse convient aux RH ? Quelles sont les étapes obligatoires pour la mise en conformité ? Fondons cela sur des exemples tirés de sous-processus RH. Pour une équipe d'acquisition de talents, au lieu de simplement demander de filtrer ce CV, vous devez donner une orientation au processus. abord, extrayez les compétences pertinentes pour le poste, puis associez-les aux exigences du poste, puis identifiez les tendances fondées sur des preuves et, enfin, dressez la liste des informations manquantes ou floues pour que le recruteur puisse suivre Comme vous pouvez le constater, cela façonne la manière dont l'IA évalue les candidats de manière juste et systématique Si je dois parler de plaintes et enquêtes liées au processus des relations avec les employés, au lieu de dire de résumer cette plainte, nous donnons une orientation sur le processus. Dressez la liste des événements par ordre chronologique, mettez en évidence uniquement les faits documentés, puis identifiez les domaines qui nécessitent des éclaircissements supplémentaires N'interprétez pas les émotions et n' attribuez pas de blâme. Cela permet d'éviter des suppositions inexactes. L'exemple suivant de l' équipe de gestion des performances pourrait être qu'au lieu d'un brouillon de commentaires sur les performances, donnez une orientation au processus. Commencez par identifier les réalisations mesurables, puis associez le comportement aux compétences, puis décrivez les domaines de développement en utilisant langage neutre et terminez par les étapes suivantes alignées sur le cadre de performance Vous pouvez voir que nous avons donné des instructions très détaillées, le processus à suivre. Cela permet d'assurer l'équité et la cohérence. En ce qui concerne la communication politique, au lieu de dire «   expliquez cette politique », si nous donnons une orientation au processus, nous dirons de la diviser en trois parties. Ce que signifie la politique en termes simples. Quand cette politique s'applique-t-elle ? Où ça ne marche pas ? Ce que les employés doivent faire ensuite, éviter tout jargon juridique, sauf si cela est nécessaire Cela garantit clarté et accessibilité. Créez un résumé de formation. Au lieu de cela, je peux donner une orientation claire au processus, extraire les principaux objectifs d'apprentissage, puis résumer les commentaires des employés en thèmes, puis signaler les lacunes récurrentes en matière de compétences nécessitant un suivi. Cela améliore la génération d'informations. Vous avez donc peut-être compris pourquoi l'orientation du processus est importante. Lorsque vous donnez des directives aux processus, vous ne microgérez pas l'IA Vous définissez la méthode qu'elle suit pour qu'elle corresponde aux normes, politiques et attentes en matière de conformité en matière de ressources humaines . C'est ainsi que vous évitez les erreurs, réduisez le nombre de retouches et maintenez l'équité Cela contribue également à améliorer la cohérence et à garantir l'alignement des politiques. La direction des processus est ce qui fait de l'IA un outil rapide un partenaire RH fiable. Je te verrai dans la prochaine dimension. 12. Direction faible: Une direction faible serait comme écrire un e-mail à un client à propos d'un retard. La sortie de l'IA serait comme si, cher client, votre produit était retardé. Nous nous excusons. Une orientation forte porterait sur le processus et les performances du produit. Vous direz donc d'écrire un e-mail de trois lignes à un client VIP qui a connu un retard de livraison de trois jours. Mentionnez la raison pour laquelle , en tant que fournisseur, émettez et offrez un coupon de réduction de 10 % et maintenez un ton chaleureux mais professionnel. La sortie de l'IA sera très différente. Il dira : « Cher M. Ramesh, nous sommes désolés pour le retard de trois jours causé par un problème avec un fournisseur En guise d'excuse, voici une réduction de 10 % sur votre prochaine commande et merci de votre patience. Même modèle d'IA, même technologie. La seule différence était la direction. C'est donc une compétence importante à acquérir. Si quelqu'un dit qu'il s'agit simplement d'une incitation ou d' une ingénierie rapide, la réponse est non L'orientation est une question de clarté opérationnelle. Tout comme la RPA échoue lorsque nous automatisons en suivant de mauvaises étapes, IA échoue en l'absence de directives claires Cette discipline empêche les abus et contribue à renforcer la confiance. Au cours de vos derniers projets de transformation, avez-vous souvent mal communiqué, ce qui a entraîné des retouches, retards et des dépassements de coûts ? L'IA n'est pas différente. Le coût d'une mauvaise orientation est le même. Refonte, frustration et perte de confiance. Les avantages d'une bonne orientation sont également les mêmes temps de cycle plus court, une meilleure qualité et une adoption fiable 13. Troisième D : détection: Maintenant que nous avons abordé la direction, passons à la détection des contreparties. Si l'orientation consiste communiquer clairement ce que vous voulez, détection concerne le contrôle de la qualité, évaluer si ce que l'IA produit est réellement adapté aux RH, c'est l'une des compétences les plus critiques en tant que leaders, car quel que soit le niveau de développement du modèle, l' IA peut et va commettre des erreurs de raisonnement, mal interpréter votre contexte, mal interpréter votre contexte, produire des produits biaisés ou non congélation conforme. Il peut ignorer des preuves importantes ou générer des réponses auxquelles vous ne vous attendiez pas. La détection vous oblige à faire une pause et à poser trois questions à chaque fois. Ce résultat est-il utile ou problématique ? Démontre-t-elle la force de l' IA ou expose-t-elle ses limites ? Est-il prêt à être utilisé ou doit-il être affiné avant d' être transmis aux employés ou aux responsables ? Pour bien détecter, il faut deux choses. Votre expertise dans le domaine des ressources humaines, votre capacité à évaluer la qualité dans le contexte des ressources humaines. Prenons donc un exemple. Vous pouvez reconnaître instantanément si l'IA a mal interprété une compétence ou en a déduit quelque chose Vous pouvez voir si le feedback est basé sur le comportement ou sur la personnalité. Vous pouvez savoir si le résumé de la plainte est factuel, neutre et prêt à faire l'objet d'une enquête. qui concerne le département de la rémunération et des avantages sociaux, vous savez si l'IA a mal compris les critères d'éligibilité et mal calculé les composantes salariales Nous devons comprendre les limites de l'IE savoir dans quels domaines l'IA fait généralement défaut. L'IE fabrique parfois des détails qui ne figuraient jamais dans le document Vous pouvez rédiger des commentaires qui semblent confiants mais qui enfreignent la politique des ressources humaines ou les normes d'équité. L'IA peut mal interpréter les sons deviennent trop durs ou trop décontractés. L'IA peut ignorer les notes manuscrites et les cas H ou exceptions Regardons un exemple. AI rédige une annonce concernant une nouvelle politique en matière de congés, mais le libellé semble involontairement provocateur La détection indique que le ton nuira à la confiance s'il est publié. 14. Activité d'IA agétique: Laissez-nous comprendre comment vous pouvez avoir votre plan personnel de maîtrise de l' IA Je vais vous proposer quelques activités qui peuvent vous aider à évaluer vos compétences actuelles et comment vous pouvez développer vos compétences autour du cadre de capacité FOD AI La première étape consiste donc à évaluer vos compétences actuelles à l' aide d'exemples. Supposons donc que vous souhaitiez vous évaluer en fonction de la compétence FOD Vous pourriez dire que je suis une personne novice qui n'en a aucune idée. Vous pourriez dire que je suis encore en train de développer les compétences nécessaires pour y parvenir, ou que je suis un utilisateur confiant du framework. Le modèle est donc très simple. Vous avez la compétence dans la première colonne. Vous vous évaluez vous-même. C'est une auto-évaluation. Quels sont les points forts que vous estimez avoir dans ce domaine, et quelle est l'écart que vous souhaitez combler ? Ainsi, par exemple, vous êtes un utilisateur de nos. Quelles sont, selon vous, les lacunes et souhaitez-vous les combler ? Prenons donc quelques exemples que j'ai remplis. L'un de mes amis travaillait donc dans le domaine des ressources humaines pour l'équipe d'acquisition de talents. Nous avons donc noté les quatre compétences dans la première colonne , à savoir la délégation, la description, la détection et la diligence Donc, pour ce qui est de la première compétence déléguée en tant que développement, c'est une auto-évaluation qu'elle avait notée Je vous aide juste à comprendre comment la table doit être remplie. La délégation, qui consiste à développer, a donc la force qu' elle possède, c'est qu'elle peut demander à AI de résumer le SVS Et les lacunes qu'elle a comblées, c'est qu'elle n'est pas douée pour décider quand l'IA ne doit pas sélectionner un candidat. Donc, comme vous pouvez le voir à l'écran, c'est le modèle qu'elle a rempli , n'est-ce pas ? Il devient donc facile pour vous comprendre que pour chacun des D du référentiel de compétences, vous allez évaluer vous-même, identifier les points forts et combler les lacunes Le second est la description. Elle s'est donc montrée en développement. Elle sait écrire quelques instructions de base, mais elle a du mal à donner des exemples et elle a du mal à trouver le ton et les bonnes contraintes La détection est le troisième D du cadre des capacités de l'IA. Elle se considère comme négative et peut détecter les erreurs évidentes, mais il est difficile d' identifier le biais dans les résumés de candidats générés par l'IA Diligence. Elle s'est présentée comme une partition en développement. Elle connaît les règles de confidentialité des données, mais elle ne sait pas comment décider quelles données des candidats peuvent être téléchargées en toute sécurité. Prenons maintenant un autre exemple de l'équipe de souscription de prêts Encore une fois, la compétence, la notation, la force et les écarts C'est donc mon autre ami qui l'a noté. Diligence l'a donc qualifiée de bonne capacité à demander à l'IA d'extraire des données financières clés, mais elle ne savait pas quand laisser l'IA recommander ou simplement résumer. Description, capable de gérer la partie description en toute confiance, car elle peut donner instructions claires sur le ton et le format. Besoin de travailler sur des instructions en plusieurs étapes. La troisième étape est la détection. Il en est à un stade de développement, bon et peut vérifier les chiffres, mais il doit détecter les hallucinations des ratios financiers La responsable de la souscription des prêts chargée la partie Diligence s'est mentionnée ou s'est classée novas, consciente des risques liés à la conformité, mais n'étant pas certaine des exigences en matière de gouvernance des données Passons donc à l'exemple suivant concernant le service des prestataires de soins de santé. Encore une fois, les forces D sont répertoriées, la description de la délégation, détection et la diligence, et elles ont été notées pour chacune des compétences Ils ont évalué à la baisse les points forts de chacune des compétences et les lacunes à combler Comme vous pouvez le constater, il est important pour nous de remplir ces notes d' auto-évaluation des compétences Cela peut nous aider à comprendre ce dont nous avons besoin pour en savoir plus. La deuxième étape consisterait à réfléchir aux trois modes d'interaction de l'IA. Vous souvenez-vous des trois modes ? Oui, c'est de l'automatisation, de l' augmentation et de l'agence. Vous devez indiquer quel est votre niveau de confort. Le modèle est donc encore une fois très simple, comme vous pouvez le voir à l'écran, c' est-à-dire que les modes sont répertoriés, automatisation, augmentation et agence. Quel est le niveau de confort ? Il est élevé, moyen ou faible, ainsi que votre commentaire. Comprenons donc à l'aide d'un exemple. Ainsi, le responsable des ressources humaines d'une équipe LND a évalué que l'automatisation, le confort est très élevé, utilise l'IA pour générer des questions et des résumés de QCM Augmentation, le niveau de confort est moyen. Ils ont essayé de l'utiliser pour co-créer des parcours d'apprentissage. L'agence, peu nombreuse, n'a pas utilisé agents d' intelligence artificielle pour les rapports générés automatiquement, donc je ne suis pas à l'aise avec cette partie du mode d' interaction avec l'IA. Passons maintenant à l'exemple suivant d' identification des domaines prioritaires, n'est-ce pas ? Encore une fois, ici, la compétence, je peux d'abord prioriser abord, en évaluant mes compétences dans le cadre des quatre compétences D, savoir la description de la délégation, détection et la diligence, je me concentrerai sur la description et la détection Vous définissez donc une priorité là où vous souhaitez d'abord apprendre cette compétence en détail Ces deux compétences auront le plus d'impact sur mes performances professionnelles, car je travaille fréquemment avec l'IA pour rédiger des résumés, rédiger du contenu RH, analyser des documents et étayer les décisions La deuxième question est de savoir pourquoi ces compétences sont importantes. J'ai besoin d'une explication détaillée. Alors ici, pourquoi la description est-elle importante ? Pourquoi l'acquisition de ces compétences est-elle une priorité ? J'ai remarqué que lorsque mes instructions manquent de détails, sorties trop génériques, dont le ton ne correspond pas, ton ne correspond pas, incomplètes ou mal alignées avec ce que instructions claires, des résultats de haute qualité, mais des instructions vagues me donnent des résultats aléatoires et incohérents. La description est mon plus gros cou. Comme je vais en bénéficier, les processus RH deviendront plus cohérents. Exemple, guides d'entretien, création d'un JD. tâches de synthèse de style bancaire deviendront plus précises Exemple, résumé des politiques. Un agent de service d'un fournisseur de soins de santé peut dire que les tâches administratives liées aux soins de santé, telles que les résumés, éviteront les jargons Si l'exemple tiré du contenu médiatique correspond enfin à l'exigence de ton de la communication interne et de la newsletter. Qu'est-ce que je dois arrêter de faire ? Je devrais arrêter d'écrire des instructions d' une ligne, de ne pas donner d'exemples, pas définir le ton ou le public, ne pas préciser ce qu'il ne faut pas inclure, de m'attendre à ce que l'IA comprenne le contexte comme par magie Voilà les choses que je devrais arrêter de faire. Maintenant, en ce qui concerne le tumulte, pourquoi ai-je fait de la détection la deuxième priorité avec laquelle je souhaite travailler L'IA produit souvent des détails fabriqués de toutes pièces, raisonnements incorrects, affirmations trop convaincantes et un langage biaisé. La détection m'aide à évaluer les résultats de manière critique au lieu de croire tout ce que voit l'IA. En ce qui concerne les ressources humaines, je vais éviter les biais dans les résumés de CV Dans le secteur bancaire, je vais vérifier les chiffres au lieu de me fier aux données hallucinées les services d'un fournisseur de soins de santé, En ce qui concerne les services d'un fournisseur de soins de santé, je bénéficierai de la garantie que j'éviterai toute interprétation clinique accidentelle. Du point de vue des médias, vous verrez peut-être que je vais empêcher l'IA de générer des affirmations ou des statistiques non vérifiées Ce que je dois arrêter de faire acceptant le premier brouillon comme final, en supposant que les chiffres sont exacts, oubliant de demander à l'IA le score de confiance. Laisser l'IA déduire des informations démographiques telles que le A, sexe, etc., sans les recouper avec le document source La troisième étape serait la compétence la plus précieuse à acquérir dans le cadre de chaque compétence. Vous devez être profond, spécifique et pertinent dans le domaine. La priorité numéro un était donc la description. C'est donc la compétence à acquérir. Il s'agit de la première compétence, qui donne des instructions à plusieurs niveaux. C'est une compétence que je souhaite intégrer dans la description. Prenons un exemple. Au lieu de dire de résumer ce CV, je rédigerais un résumé de ce CV concentrant uniquement sur les compétences et l'expérience pertinentes pour le poste. Ne déduisez pas l'âge, le sexe, la personnalité ou les qualités éducatives Indiquez trois points forts, un domaine de développement et justifiez le tout par des preuves. Ton et public spécifiés. Communication avec les médias. L'exemple est de rédiger une mise à jour de 200 mots destinée aux investisseurs sur un ton fiable. Évitez les objectifs tels que les objectifs incroyables et révolutionnaires. Utilisez des phrases courtes. La troisième compétence est que je veux être une source d'inspiration riche en contexte. Par exemple, pourrions-nous résumer le cas de ce patient à des fins de documentation administrative uniquement. Ne diagnostiquez pas, recommandez pas de traitements ou n'interprétez pas les systèmes. fournissant des exemples et des contraintes, créez un résumé de l'évaluation qui suit chaque format ou ce format et exclut les hypothèses. Je souhaite concentrer ma deuxième priorité sur les compétences de description. Donc, la compétence que je veux développer est de donner des instructions à plusieurs niveaux. Un bon message RH indique à l' IA sur quoi se concentrer, ce qu'il faut éviter et quelles structures suivre. Ainsi, au lieu de dire «   résumez ce CV », une forte invite des ressources humaines est de résumer ce CV, en vous concentrant uniquement sur les compétences et l'expérience pertinentes pour le poste, fournir trois points forts avec des preuves tirées du CV. Dans un domaine de développement, les règles fondées sur des preuves ne déduisent pas non plus un sexe, une personnalité ou une attitude Cela évite les biais et donne à l'IA une orientation claire. L'outil de compétence consiste à spécifier le ton et le public. différentes tâches RH nécessitent des tonalités différentes, managériales, empathiques, neutres ou correctives L'exemple ici pourrait donc être réécrire cette mise à jour de la politique sur un ton clair et simple pour les employés Évitez les jargons techniques des ressources humaines. Utilisez des phrases courtes et transmettez un message de soutien. La direction du ton permet d'éviter les malentendus. La troisième compétence que je souhaite développer concerne les instructions riches en contexte. L'IA devient beaucoup plus précise lorsque vous fournissez un contexte spécifique aux ressources humaines. Résumez cette plainte d'employé dans le cadre de l'enquête sur les ressources humaines, n' incluant que les événements factuels, les dates et les actions. N'attribuez pas le blâme, interprétez pas les émotions et ne proposez pas de solutions. L'ajout de contexte empêche l'IA de faire des suppositions peu sûres. La quatrième compétence consiste à donner des exemples et à donner des contraintes. Montrer à l'IA ce à quoi ressemble une bonne l' aide à répondre à vos attentes. Par exemple, créez une évaluation des performances en utilisant la même structure que cet exemple, les principales réalisations, points forts, les domaines de développement, tels que la tâche suivante, et gardez le ton neutre et évitez les affirmations non étayées Cet exemple et cette contrainte permettent de garantir la cohérence et l'impartialité de la sortie Maintenant, détection, non ? Encore une fois, je ne prends que quelques exemples de ressources humaines. Donc, si la détection est la compétence que vous souhaitez développer, détection dans le domaine des ressources humaines signifie évaluer les résultats de l' IA avec soin, de manière critique et en toute sécurité. Vous ne vous fiez donc jamais à des suppositions, à des biais ou à des déclarations non étayées La première échelle consisterait à demander des étapes de raisonnement et de vérification. L'IA parvient parfois à des conclusions qui semblent logiques mais qui ne sont pas fondées sur le matériel source. Ainsi, lorsque vous examinez un CV, au lieu d'accepter le résultat à l'aveuglette, demandez la transparence Vous devez indiquer exactement quelles lignes de CV, soutenir chaque point fort que vous avez identifié. Si quelque chose n'est pas directement soutenu par le CV, veuillez le mettre en évidence. Pourquoi est-ce important ? Parce qu'elle empêche l'IA d' inventer des compétences ou de déduire des traits de personnalité. La compétence pourrait également consister à identifier les biais et les hypothèses préjudiciables. Les biais ne peuvent facilement apparaître dans les résultats des RH que s'ils ne sont pas surveillés. Pensons à la rédaction d'une évaluation des performances. Si AI écrit, John ne semble pas motivé. Demandez à l'IA quelles preuves issues du comportement du document soutiennent cela ? Aucune n'existe, n'enseigne, ne réécrit uniquement une observation factuelle basée sur le comportement Supprimez toute interprétation de personnalité. Cela garantit que les commentaires restent justes, défendables et conformes . Vérification de la précision du domaine. L'IA peut mal comprendre les politiques, les cadres et les limites juridiques en matière de ressources humaines cadres et les limites juridiques en Si je pense à l'interprétation d'une politique, demandez-moi d'évaluer votre confiance dans chaque terme RH dont vous avez besoin, par exemple, un feedback constructif, une inconduite ou un PIP Mettez en évidence tout élément inférieur à 80 % de confiance. Vérifiez ensuite manuellement tout ce qui vous semble incertain. terminologies RH incorrectes peuvent créer des risques juridiques et éthiques Sorties contrastées pour le ton, la clarté et la pertinence Parfois, vous devez identifier les différents styles à choisir. Par exemple, à partir de la communication avec les employés il faudrait demander à IE de générer trois versions. Un conservateur, qui utilise un minimum formel d'émotions. Ensuite, une version qui soutient les termes, ton empathique et explosif, et la troisième pourrait être une version neutre, c' est-à-dire une version concise, des faits simples Évaluez ensuite ce qui convient à la situation. Par exemple, l'annonce d'une nouvelle politique plutôt que le traitement d'un grief. Différents scénarios RH nécessitent des tonalités différentes, et la version contrastée vous aide à choisir le ton le plus sûr et le plus efficace. Quel mode d'interaction avec l'IA je vais prioriser. Le principal mode à améliorer est l'augmentation. 15. Merci d'avoir choisi le cours Choisir des agents d'IA: Alors que nous arrivons à la fin de ce cours, je voudrais faire une pause pour dire quelque chose de simple et sincère. Merci d'être mes élèves. Et merci beaucoup d'avoir pris le temps de suivre ce cours avec moi. Tu n'as pas juste regardé le cours. Vous avez abordé des idées complexes, allant du langage et des modèles fondamentaux à un système d' agents totalement autonome Vous découvrez ce qui différencie un agent du flux de travail. Vous avez appris comment les LLM augmentés combinent la récupération, les outils, la mémoire et Vous examinez des modèles d'architecture réels tels que le chaînage rapide, le routage, l'optimiseur, la parallélisation Plus important encore, vous comprenez maintenant quelque chose de puissant. L'IA agentique ne vise pas à ajouter de la complexité. Il s'agit d'ajouter le bon niveau d' autonomie au bon moment pour le bon problème. En terminant cette leçon, vous disposez désormais d'un cadre pratique pour concevoir des systèmes d'IA fiables, transparents et faciles à entretenir Que vous créiez ensuite des flux de travail autonomes pour des agents, des planificateurs de tâches ou des outils, vous n'utilisez plus seulement l'IA, vous en concevez vous n'utilisez plus seulement l'IA, l'architecture Et c'est important. L'amélioration continue, qu'il s'agisse des opérations liées à l'IA ou du leadership, commence toujours par les personnes qui choisissent d'apprendre. Des gens comme toi. Permettez-moi de vous parler un peu de moi-même. Qui suis-je au-delà de ce cours ? Je suis Dimple Sangui, concepteur pédagogique, créateur de capacités d' intelligence artificielle, formateur en entreprise et fondateur de l'application d'apprentissage aVisa Au fil des ans, j' ai travaillé avec des professionnels et des organisations de tous les secteurs, les aidant à créer des systèmes efficaces, intelligents et tournés vers l'avenir. Mon objectif a toujours été clair : mettre en pratique des concepts complexes, rendre accessibles des outils puissants et aider les individus à développer des capacités qui créent réellement un impact. Ce cours n'est qu'une partie de cette mission. Mais votre voyage ne s'arrête pas là, et j'adorerais que nous restions connectés. Vous pouvez communiquer avec moi sur Linden, où je partage régulièrement des informations sur les systèmes d'IA, l'amélioration continue, la productivité et le leadership Vous pouvez également rejoindre ma communauté WhatsApp pour des microleçons rapides des outils pratiques, des exemples concrets et des programmes dirigés par un instructeur, qui sont la plupart du temps disponibles gratuitement. Si vous souhaitez un apprentissage approfondi structuré, explorez l'application Aviza Learning où vous trouverez des cours supplémentaires, des modèles, un programme de certification et des défis d'apprentissage guidés Continuez à développer, à apprendre, à expérimenter, concevoir des systèmes qui pensent mieux et fonctionnent plus intelligemment Et surtout, continuez à investir en vous-même. Merci encore une fois d'être mes élèves et d'avoir participé à ce parcours d'apprentissage. Je te verrai au prochain cours.