"Il y a 11 mois, je n'utilisais pas l'IA au travail—du tout. Mon équipe et moi construisions des produits d'IA utilisés par des dizaines de milliers de personnes. Mais quand il s'agissait d'utiliser l'IA dans mon propre travail, j'étais un fier Luddite. Je ne voulais pas avoir l'air d'être 'la moyenne d'Internet.' J'avais peur que si je laissais les outils d'IA faire des choses pour moi, je perdrais mon avantage. Quand j'ai essayé d'utiliser ChatGPT, je l'ai trouvé décevant pour un travail stratégique et innovant—comme consulter une Wikipedia bavarde. Au fond, je me sentais découragé de ne pas connaître les sorts magiques exacts de la sollicitation que seuls les influenceurs semblaient connaître. Puis mon responsable technique m'a montré comment écrire des histoires utilisateur parfaites en parlant simplement à ChatGPT avec du contexte. J'ai réalisé que les outils d'IA semblaient être des instruments émoussés et génériques parce que je ne fournissais pas assez de contexte. Les LLM peuvent être très efficaces pour un travail de connaissance intelligent, mais seulement lorsque nous leur fournissons les mêmes connaissances de base dont toute personne aurait besoin pour faire le même travail. Lorsque les LLM ont ce contexte précieux et continu sur nos objectifs, notre stratégie, notre rôle, nos projets et notre organisation plus large, ils deviennent notre 'copilote IA'—un véritable partenaire de réflexion pour un travail complexe à long terme. Peu importe la taille de l'entreprise, le secteur ou la maîtrise de l'IA, de nombreux travailleurs technologiques aujourd'hui passent à côté pour la même raison que moi. Ils ne donnent pas aux LLM le contexte nécessaire pour expérimenter leur plein potentiel. Le contexte change tout." @talraviv a enseigné à plus de 20 000 personnes comment construire leur propre copilote IA. Dans le post 🔥 d'aujourd'hui, Tal partage comment changer votre façon de penser au travail avec l'IA, et comment construire pratiquement votre propre copilote IA :